AIoT mang lại nhiều cơ hội đột phá cho mọi lĩnh vực, từ công nghiệp, nông nghiệp đến đô thị thông minh và y tế. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích rõ ràng, AIoT cũng đang đối mặt với không ít thách thức và hạn chế, khiến việc triển khai rộng rãi gặp nhiều trở ngại.
Việc hiểu rõ các vấn đề này sẽ giúp doanh nghiệp, tổ chức và cá nhân chuẩn bị tốt hơn, tránh lãng phí nguồn lực và tối ưu hóa hiệu quả đầu tư.
1. Vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư
1.1. Lượng dữ liệu khổng lồ – mục tiêu hấp dẫn cho tin tặc
AIoT thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu nhạy cảm, như:
-
Vị trí người dùng
-
Hành vi tiêu dùng
-
Tình trạng sức khỏe
-
Dữ liệu vận hành máy móc
Nếu không có hệ thống bảo mật mạnh mẽ, những dữ liệu này có thể bị khai thác, rò rỉ hoặc sử dụng sai mục đích.
1.2. Ví dụ thực tế
Một hệ thống camera AIoT tại nhà máy nếu bị tấn công có thể:
-
Làm rò rỉ hình ảnh dây chuyền sản xuất
-
Làm gián đoạn hoạt động điều khiển
-
Gây thiệt hại lớn cho doanh nghiệp
1.3. Thách thức trong bảo vệ quyền riêng tư
Việc phân tích dữ liệu cá nhân bằng AI, nếu không được kiểm soát, có thể dẫn đến vi phạm quyền riêng tư, gây tranh cãi về đạo đức và pháp lý.
2. Chi phí đầu tư ban đầu cao
2.1. Vấn đề thường gặp
Để triển khai một hệ thống AIoT hoàn chỉnh, doanh nghiệp cần đầu tư vào:
-
Thiết bị cảm biến, camera, bộ điều khiển
-
Mạng truyền thông (Wi-Fi, 5G, LPWAN…)
-
Phần mềm AI và hạ tầng điện toán đám mây
-
Nhân lực kỹ thuật chuyên môn cao
Chi phí ban đầu có thể lên đến hàng trăm triệu đến hàng tỷ đồng, khiến các doanh nghiệp nhỏ và vừa khó tiếp cận.
2.2. Chi phí vận hành và bảo trì
Không chỉ lắp đặt, việc vận hành AIoT cũng đòi hỏi:
-
Cập nhật thuật toán định kỳ
-
Bảo trì phần cứng
-
Giám sát an ninh mạng
Điều này làm tăng tổng chi phí sở hữu hệ thống (TCO – Total Cost of Ownership).
3. Thiếu chuẩn hóa và tương thích hệ thống
3.1. Vấn đề về khả năng tích hợp
Hiện nay, các thiết bị IoT và nền tảng AIoT đến từ nhiều nhà cung cấp khác nhau, dẫn đến:
-
Giao thức kết nối không tương thích
-
Khó tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn
-
Gây lãng phí và đứt gãy chuỗi phân tích
Ví dụ: một nhà máy sử dụng cảm biến nhiệt từ hãng A, nhưng phần mềm AI lại chỉ hỗ trợ chuẩn dữ liệu từ hãng B → cần tốn thêm chi phí để “chuyển đổi định dạng”.
3.2. Thiếu quy chuẩn quốc tế chung
Việc thiếu các chuẩn mực thống nhất về an toàn, kết nối và dữ liệu khiến AIoT phát triển không đồng đều giữa các quốc gia, khu vực và ngành nghề.
4. Thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao
4.1. Đòi hỏi kỹ năng đa ngành
AIoT là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật điện tử, mạng, lập trình và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, hiện nay:
-
Thiếu nhân lực có kiến thức chuyên sâu ở cả AI lẫn IoT
-
Nhiều kỹ sư IoT chưa quen với thuật toán học máy
-
Các chuyên gia AI chưa có kinh nghiệm làm việc với phần cứng hoặc thiết bị thực tế
4.2. Tác động đến doanh nghiệp
-
Gây khó khăn trong việc tuyển dụng và đào tạo
-
Làm chậm quá trình triển khai AIoT
-
Tăng chi phí thuê chuyên gia ngoài hoặc tư vấn triển khai
5. Độ tin cậy và tính minh bạch của AI
5.1. Thuật toán AI là “hộp đen”
Một số hệ thống AI hoạt động như hộp đen (black-box) – tức là:
-
Không dễ hiểu được cách ra quyết định của máy
-
Khó xác định nguyên nhân khi xảy ra lỗi
-
Gây khó khăn trong việc điều chỉnh hoặc tối ưu
5.2. Rủi ro khi AI “suy luận sai”
Trong trường hợp dữ liệu huấn luyện không đầy đủ hoặc sai lệch, AI có thể:
-
Đưa ra kết luận không chính xác
-
Gây ảnh hưởng xấu đến quy trình sản xuất hoặc an toàn con người
Ví dụ: AI trong xe tự hành nhận diện sai một tín hiệu giao thông → có thể dẫn đến tai nạn nghiêm trọng.
6. Kết nối mạng chưa đồng đều và không ổn định
6.1. Vấn đề về hạ tầng
Tại nhiều khu vực, đặc biệt ở vùng nông thôn, miền núi hoặc hải đảo:
-
Mạng Wi-Fi yếu hoặc không có
-
4G/5G chưa phủ sóng rộng
-
Thiết bị IoT gặp khó khăn trong việc kết nối
Điều này khiến AIoT bị giới hạn ứng dụng, hoặc phải dùng thiết bị xử lý tại chỗ với công suất thấp hơn.
6.2. Tác động tới hiệu suất hệ thống
-
Mất dữ liệu thời gian thực
-
Giảm tốc độ phản hồi
-
Tăng nguy cơ đưa ra quyết định sai do thiếu dữ liệu
7. Những rào cản pháp lý và chính sách
7.1. Luật pháp chưa theo kịp công nghệ
-
Nhiều quốc gia chưa có quy định rõ ràng về trách nhiệm khi AI gây ra sự cố.
-
Quyền sử dụng và sở hữu dữ liệu trong hệ thống AIoT vẫn đang tranh luận.
7.2. Khó khăn trong triển khai rộng rãi
-
Một số lĩnh vực như y tế, tài chính, quốc phòng… có rào cản pháp lý cao đối với việc sử dụng AIoT.
-
Sự chậm trễ trong xây dựng hành lang pháp lý làm chậm tốc độ phổ biến AIoT.
Dù AIoT mở ra nhiều tiềm năng to lớn, nhưng việc triển khai và duy trì hiệu quả vẫn đối mặt với nhiều thách thức đáng kể: từ chi phí, bảo mật, nhân lực, hạ tầng mạng đến tính minh bạch và chuẩn hóa.
Tuy nhiên, các rào cản này không phải là rào chắn tuyệt đối, mà là những điểm cần được giải quyết bằng cách:
-
Đầu tư vào giáo dục và đào tạo chuyên môn
-
Chuẩn hóa nền tảng phần cứng và phần mềm
-
Xây dựng hạ tầng mạng hiện đại và phủ rộng
-
Ban hành luật và chính sách phù hợp, linh hoạt