Theo tờ Tin tức Arab (Arabnews.com), ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong kỹ thuật không còn là viễn cảnh xa vời. Tại Saudi Arabia, công nghệ này đang thay đổi lĩnh vực kỹ thuật theo những cách thiết thực: kết hợp mô phỏng với dữ liệu thời gian thực để kiểm tra độ bền của thiết kế trước khi xây dựng, đồng thời phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm trước khi xuất hiện các sự cố như mất điện, rò rỉ hoặc mất an toàn.

Tiến sĩ Alia Bahanshal, chuyên gia AI và Giám đốc điều hành của Aurora AI tại Riyadh, giải thích với Arab News: "AI trong kỹ thuật là việc sử dụng các thuật toán thông minh để hoạt động như một 'bộ não kỹ thuật số' - phân tích lượng dữ liệu khổng lồ nhằm dự đoán các sự cố trước khi chúng xảy ra, tối ưu hóa các thiết kế phức tạp trong vài giây và tự động hóa các thao tác đòi hỏi độ chính xác mà trước đây con người phải mất hàng tuần để tính toán".

Sự chuyển đổi trên thể hiện rõ nét tại Saudi Aramco. Tập đoàn dầu khí này ghi nhận giá trị công nghệ đã thực hiện đạt 1,8 tỷ USD trong năm 2024 nhờ tích hợp AI vào hoạt động hàng ngày, bao gồm cải thiện hiệu suất, giảm chi phí và hỗ trợ giảm phát thải. Tính đến cuối năm 2025, Aramco đã lập bản đồ 442 trường hợp sử dụng AI, trong đó hơn 200 giải pháp đã được triển khai và hơn 100 giải pháp đang được phát triển.

Các kỹ sư hiện sử dụng AI để quét các mẫu dữ liệu từ cảm biến, hồ sơ, điều kiện thời tiết và lịch sử vận hành, từ đó xác định những điểm có rủi ro hoặc kém hiệu quả.

Trong lĩnh vực quản lý nước - vốn đặc biệt quan trọng tại các quốc gia phụ thuộc vào khử muối, AI cũng đóng vai trò then chốt. Tiến sĩ Bahanshal cho biết: "Trong điều kiện khí hậu sa mạc của chúng tôi, AI hoạt động như một công cụ bảo vệ kỹ thuật số cho cơ sở hạ tầng, sử dụng các thuật toán tiên tiến để phát hiện các rò rỉ ngầm nhỏ hơn cả lỗ kim và tiết kiệm hàng triệu gallon nước khử muối để không bị lãng phí một giọt nào".

Ông Abdulelah Al-Shehri, Phó Giáo sư về AI ứng dụng trong Kỹ thuật tại Đại học King Saud, cho biết: trước đây, các hệ thống tự động chỉ làm việc theo những quy tắc cố định, giống như “làm đúng theo lập trình sẵn”. Nhưng hiện nay, AI đã giúp tiến xa hơn, có thể tự phân tích dữ liệu, đưa ra lựa chọn linh hoạt và hoạt động gần như tự chủ.

Trong thiết kế kỹ thuật, điều này tạo ra thay đổi rất lớn. Trước kia, kỹ sư phải mất nhiều tuần để tính toán và thử nghiệm. Giờ đây, họ chỉ cần đưa ra yêu cầu, AI sẽ nhanh chóng đề xuất nhiều phương án thiết kế khác nhau để lựa chọn. Nói cách khác, AI không chỉ là công cụ hỗ trợ tính toán, mà đã trở thành một “trợ lý thông minh” làm việc cùng kỹ sư.

Một ví dụ rõ ràng là dự án hợp tác giữa Đại học King Saud và Đại học College London nhằm phát triển hệ thống AI điều khiển tuabin điện. Hệ thống này hoạt động hiệu quả hơn cách làm truyền thống tại một nhà máy điện nhỏ: giúp giảm hàng nghìn tấn khí CO₂ mỗi năm và tiết kiệm khoảng 1 triệu USD chi phí vận hành.

Thách thức về lòng tin và giới hạn của AI

Tuy vậy, ông Al-Shehri cảnh báo rằng AI không phải lúc nào cũng chính xác như chúng ta nghĩ. Nếu chỉ dựa vào dữ liệu trong quá khứ, AI có thể gặp sai sót khi điều kiện thực tế thay đổi - ví dụ như cảm biến đo sai, máy móc hoạt động khác bình thường hoặc vật liệu không đúng chuẩn. Khi đó, hệ thống có thể đưa ra kết quả sai mà không báo trước, khiến con người dễ chủ quan vì quá tin vào máy móc.

Về phía doanh nghiệp, chuyên gia Bahanshal chỉ ra rằng thách thức lớn nhất không chỉ là dữ liệu lộn xộn, mà còn là "khoảng cách về niềm tin và tính minh bạch - khó khăn trong việc chuyển đổi AI từ một hộp đen bí ẩn thành một công cụ kỹ thuật đáng tin cậy". 

Ông Al-Shehri cũng nhấn mạnh rằng cần nhìn nhận AI một cách thực tế, tránh kỳ vọng quá mức. Một số khảo sát cho thấy nhiều người cho rằng AI đang bị “thổi phồng”, và phần lớn các dự án thử nghiệm AI trong doanh nghiệp chưa mang lại hiệu quả rõ ràng. Vì vậy, điều quan trọng nhất là phải áp dụng AI đúng cách - gắn chặt với thực tế kỹ thuật, kết hợp kiến thức chuyên ngành, thay vì chỉ phụ thuộc vào dữ liệu hay các mô hình thông minh.

Nói đơn giản, AI không phải là “phép màu”. Nếu được sử dụng đúng cách, nó sẽ là công cụ hỗ trợ tốt, giúp dự đoán và vận hành hiệu quả hơn. Nhưng để tin tưởng AI, con người vẫn cần kiểm soát chặt chẽ và hiểu rõ cách nó hoạt động.