LG Electronics cho biết mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang cho thấy hiệu quả rõ rệt trong lĩnh vực kỹ thuật cơ khí, qua đó dần xóa bỏ quan điểm cho rằng công nghệ này chỉ phù hợp với phát triển phần mềm hoặc các tác vụ vận hành.

Phát biểu tại hội nghị Simulia User Data 2026 do Dassault Systèmes Korea tổ chức ngày 11/6, ông Kim Yong-yeon, nghiên cứu viên thuộc VS Business Division của LG Electronics, nói nhận định LLM không phù hợp với lĩnh vực cơ khí đang dần mất đi. Theo ông, số trường hợp triển khai AI agent trong các doanh nghiệp sản xuất đang tăng nhanh, đồng thời độ tin cậy của câu trả lời do AI tạo ra cũng được cải thiện đáng kể.

Ông Kim cho biết trước đây LLM chủ yếu được ứng dụng trong phát triển phần mềm hoặc các khâu vận hành tuyến đầu, còn mảng phát triển phần cứng ít được chú ý hơn. Tuy nhiên, trong khoảng một năm trở lại đây, xu hướng này đã thay đổi rõ rệt.

Theo ông, LLM hiện đã đạt tới mức có thể được khai thác như một công cụ chuyên môn trong lĩnh vực kỹ thuật. Ông dẫn ví dụ Continental đã chuyển từ cách phân tích văn bản và hình ảnh để tạo embedding sang xây dựng đồ thị tri thức dựa trên ontology bằng mô hình thị giác - ngôn ngữ đa phương thức (VLM). Nhờ đó, độ tin cậy của đầu ra tăng lên đáng kể so với trước.

Ông Kim cũng so sánh sự thay đổi trọng tâm của doanh nghiệp trong vài năm qua. Nếu như khoảng 4 năm trước, chủ đề chính của ngành là chuyển đổi số (DX), tập trung vào xử lý và trực quan hóa dữ liệu để nâng hiệu quả công việc, thì hiện nay phần lớn doanh nghiệp đã chuyển sang xem chuyển đổi AI dựa trên LLM là ưu tiên trọng tâm.

Đối với các kỹ sư phần cứng, AX được ông đánh giá là có ngưỡng triển khai thấp hơn DX. Lấy LG Electronics làm ví dụ, ông cho biết AI đang giúp doanh nghiệp tạo ra kết quả rõ rệt ở những khâu như kiểm chứng giả thuyết và cải tiến quy trình, vốn là các phần việc khó đạt hiệu quả trong giai đoạn DX.

Theo ông Kim, cốt lõi của AX không nằm ở việc đơn thuần đưa công nghệ AI vào hệ thống, mà là nâng cao chất lượng ra quyết định của kỹ sư. Nói cách khác, AX không nên được hiểu chỉ là triển khai AI, mà là tái thiết kế quy trình làm việc.

LG Electronics cho biết đã tiến hành khảo sát toàn diện về quỹ thời gian thực tế mà các kỹ sư tại viện nghiên cứu dành cho công việc R&D. Kết quả cho thấy một thực tế đáng lo ngại: các kỹ sư dành nhiều thời gian hơn cho xử lý công việc phát sinh và các đầu việc lặt vặt, thay vì tập trung vào đúng công việc chuyên môn của kỹ sư.

Một vấn đề khác là dữ liệu bị phân tán. Dữ liệu hiện nằm rải rác trên workstation cá nhân, laptop và các máy chủ nội bộ. Tình trạng chia cắt dữ liệu giữa các bộ phận như viện nghiên cứu, chất lượng, mua hàng và sản xuất cũng đang cản trở hoạt động phối hợp.

Trong bối cảnh đó, LG Electronics đã phân tích toàn bộ quy trình công việc, từ khâu hoạch định sản phẩm đến sản xuất hàng loạt. Theo ông Kim, chỉ riêng các tác vụ liên quan đến phát triển một sản phẩm đã vượt 440 đầu việc. Công ty sau đó rà soát khả năng ứng dụng AI cho từng tác vụ, xác định best practice theo từng giai đoạn và tái thiết kế quy trình phát triển.

Ông nhấn mạnh mục tiêu không phải là để AI thay thế con người, mà là loại bỏ các công việc lặp lại và thay đổi cấu trúc công việc để kỹ sư có thể tập trung vào những quyết định then chốt.

Ông Kim cho rằng khi cạnh tranh trên thị trường sản xuất toàn cầu ngày càng gay gắt, giá trị chiến lược của AX sẽ tiếp tục tăng, nếu công nghệ này được triển khai đúng bản chất là nâng cao chất lượng quyết định. Ông đặc biệt lưu ý tới sự trỗi dậy của Trung Quốc trên thị trường ôtô toàn cầu.

Theo ông, thời gian phát triển sản phẩm trung bình của ngành ôtô thế giới hiện vào khoảng hơn 30 tháng, trong khi tại Trung Quốc con số này chỉ là 18 tháng. Ông nhận định Trung Quốc hiện không chỉ có lợi thế về giá và tốc độ, mà còn đang nhanh chóng cải thiện chất lượng.

Ông Kim cho biết cách đây một năm từng có nhận định rằng “Trung Quốc bắt đầu xuất hiện trong gương chiếu hậu”, nhưng hiện nay nước này đã ở phía trước. Dù đây là thực tế khó chấp nhận với nhiều doanh nghiệp, ông cho rằng chính áp lực đó đang trở thành động lực để các công ty nghiêm túc hơn trong việc tiếp nhận AI.