Grab đang chuyển AI từ những tính năng riêng lẻ thành hạ tầng dùng chung cho nhiều dịch vụ, từ giao thông, giao hàng đến quản lý cửa hàng và du lịch. Cách tiếp cận này cho thấy dữ liệu và AI đang trở thành năng lực vận hành mới của các nền tảng số, đồng thời gợi mở hướng phát triển doanh nghiệp công nghệ tại Việt Nam.
Đưa AI từ phần mềm vào thế giới thực
Grab đang đẩy nhanh chiến lược ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) với kế hoạch triển khai robot giao hàng mang tên “Carri”. Theo nhà đồng sáng lập kiêm CEO Anthony Tan chia sẻ tại sự kiện GrabX 2026, robot được thiết kế để hỗ trợ tài xế thay vì thay thế họ.
Carri có thể đảm nhận những công việc mất thời gian như tìm nhà hàng trong trung tâm thương mại, di chuyển trong các tòa nhà phức tạp hoặc chờ nhận hàng. Theo Grab, các công đoạn này có thể chiếm tới 10% thời gian làm việc của tài xế. Việc tự động hóa một số khâu giúp tài xế dành nhiều thời gian hơn cho hoạt động giao nhận, qua đó có thể hoàn thành thêm đơn hàng.
Carri cũng đưa AI từ môi trường phần mềm vào thế giới vật lý, nơi công nghệ phải xử lý đồng thời dữ liệu, không gian, chuyển động và tương tác với con người. Đây là một phần của xu hướng “AI vật lý” (physical AI), với sự phát triển của robot, phương tiện tự hành và các thiết bị có khả năng nhận biết và hành động trong môi trường thực.
Tuy nhiên, robot chỉ là một phần trong chiến lược AI rộng hơn của Grab.
AI trở thành lớp hạ tầng mới
Tại GrabX 2026, Grab công bố 13 sản phẩm và tính năng mới ứng dụng AI trên nhiều lĩnh vực, từ gọi xe, giao đồ ăn, bản đồ, mua sắm đến quản lý cửa hàng và hỗ trợ tài xế.
Các sản phẩm được xây dựng trên “Grab Intelligence Layer”, lớp hạ tầng AI khai thác dữ liệu từ hoạt động của người dùng trên nền tảng. Grab cho biết hệ thống này được xây dựng trên dữ liệu từ hơn 20 tỷ chuyến đi và đơn hàng. GrabX 2026
Với người dùng, AI được tích hợp vào các dịch vụ như Group Ride, GrabMore, GrabMaps hay công cụ hỗ trợ mua sắm. Ở phía tài xế và đối tác, Driver AI Assistant, Virtual Store Manager và Cloud Printer hướng tới tự động hóa một số công việc, giảm thao tác thủ công và nâng hiệu quả vận hành.
Điểm đáng chú ý là AI không được phát triển như những công cụ độc lập. Dữ liệu về hành trình có thể hỗ trợ điều hướng; dữ liệu đơn hàng giúp dự báo nhu cầu; dữ liệu hoạt động của cửa hàng phục vụ quản lý. Khi được kết nối, những nguồn dữ liệu này tạo thành nền tảng để AI hỗ trợ ra quyết định và tự động hóa nhiều khâu trong hệ sinh thái.
Câu chuyện của Grab cho thấy AI chỉ thực sự tạo ra giá trị khi đi từ công nghệ đến sản phẩm và hoạt động kinh doanh. Nghị quyết 57 xác định “thể chế, nhân lực, hạ tầng, dữ liệu và công nghệ chiến lược” là những yếu tố trọng tâm, đồng thời nhấn mạnh vai trò của doanh nghiệp trong nghiên cứu, ứng dụng và đổi mới công nghệ. Toàn văn Nghị quyết 57
Khi AI được đưa vào giao thông, logistics, bán lẻ hay dịch vụ, yêu cầu về dữ liệu và an toàn thông tin cũng trở thành một phần của năng lực công nghệ. Từ ứng dụng AI đến xây dựng được sản phẩm, nền tảng và năng lực công nghệ riêng là một chặng đường dài, nhưng việc đưa công nghệ vào những hoạt động cụ thể sẽ tạo điều kiện để doanh nghiệp tích lũy dữ liệu, kinh nghiệm và năng lực đổi mới.
