Mấy năm gần đây, các nhà mạng đang phủ sóng 5G như "chạy đua", khiến việc quản lý hạ tầng viễn thông vốn đã phức tạp giờ còn "chaos" hơn nữa Một mạng lưới hiện đại có thể bao gồm hàng chục nghìn trạm BTS, hệ thống truyền dẫn quang siêu rộng, data center xịn xò, và cả tá hệ thống quản lý phụ trợ. Mỗi lần có sự cố hay đổi config đều để lại "dấu vết" trên nhật ký hệ thống, cảnh báo, báo cáo, tài liệu...
Khối lượng thông tin "khủng long" này khiến các kỹ sư vận hành rơi vào trạng thái "quá tải info": vừa phải thuộc lòng cách vận hành nhiều nền tảng khác nhau, vừa phải ghép nối – thường là làm tay luôn – những luồng thông tin rời rạc để tìm ra nguyên nhân gốc rễ và xử lý sự cố cho chuẩn. Trong môi trường đòi hỏi chất lượng dịch vụ phải "full sao" mọi lúc mọi nơi, đây thực sự là một thách thức không phải dạng vừa đâu!
Khi hạ tầng phức tạp trở thành "gánh nặng" vận hành
Một hướng tiếp cận đang được nhiều nhà mạng trên thế giới research và apply là xây dựng các nền tảng AI doanh nghiệp có khả năng "đọc và hiểu" data kỹ thuật, hệ thống vận hành, và tài liệu nội bộ... sau đó phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên luôn. Mô hình này hoàn toàn khác biệt so với các chatbot đa năng như ChatGPT, Gemini hay những chatbot CSKH thông thường – vốn chủ yếu được thiết kế để trả lời các câu hỏi chung chung của người dùng. Còn trong vận hành viễn thông, AI bắt buộc phải hiểu "context" đặc thù chuyên ngành: kiến trúc mạng, lịch sử config, mô hình sự cố, quy trình nội bộ, và cơ chế vận hành riêng của từng tổ chức
Ẩn sau những câu hỏi tưởng "ez" như: "Trạm này đang báo lỗi gì?", "Quy trình xử lý sự cố này ra sao?", hay "Gần đây config có thay đổi không?" thực chất là một chuỗi tự động hóa phức tạp vl. Hệ thống phải truy xuất data real-time từ công cụ giám sát, kích hoạt chính xác các chức năng nội bộ, đối chiếu với tài liệu hướng dẫn kỹ thuật, so sánh với lịch sử các sự cố tương tự, rồi mới tổng hợp toàn bộ thông tin thành một câu trả lời mạch lạc, dễ hiểu. Đây là lúc cơ chế điều phối đa tác tử (multi-agent orchestration), khả năng kích hoạt các chức năng linh hoạt, và các mô hình AI chuyên biệt cho từng lĩnh vực phát huy vai trò "main character" Sự cộng hưởng này cho phép AI vượt ra khỏi các cuộc hội thoại thông thường để trở thành một mắt xích thực thụ trong quy trình tác nghiệp chuyên sâu.
Tại Việt Nam, nền tảng netMind của Viettel được phát triển theo định hướng này. Đóng vai trò là lớp trí tuệ thông minh (intelligence layer) làm cầu nối giữa hệ thống kỹ thuật hiện có và người dùng nội bộ, netMind cho phép nhân viên hỏi trực tiếp bằng tiếng Việt thay vì phải "lục tung" xem thông tin được lưu ở đâu hay phải vào hệ thống nào. Nền tảng kết nối người dùng với data vận hành, tài liệu kỹ thuật, và dịch vụ nội bộ theo cách trực quan hơn nhiều, qua đó đưa ra câu trả lời bám sát context của doanh nghiệp
Vận hành đằng sau trải nghiệm tương tác đó là kiến trúc đa tác tử (multi-agent architecture). Tầng điều phối trung tâm (orchestration layer) chịu trách nhiệm phân tích yêu cầu từ người dùng, chia nhỏ thành các task nhỏ hơn, và điều phối các "tác nhân AI" chuyên trách. Những agent này sẽ truy xuất data mạng vận hành, tài liệu kỹ thuật, thông tin trên web cũng như các thông tin dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp. Mỗi agent xử lý độc lập từng phần của yêu cầu, trong khi tầng điều phối sẽ đánh giá và tổng hợp kết quả thành câu trả lời hoàn chỉnh. Trường hợp data sẵn có chưa đủ rõ ràng, hệ thống sẽ tự động điều chỉnh truy vấn để bóc tách thêm ngữ cảnh bổ trợ trước khi đưa ra phản hồi
Điểm "cốt lõi" là netMind không thay thế các hệ thống hiện có của doanh nghiệp. Data vận hành vẫn được lưu trong hệ thống mạng chuyên biệt, tài liệu kỹ thuật vẫn nằm yên trong kho dữ liệu doanh nghiệp, và các dịch vụ nội bộ vẫn hoạt động trên những nền tảng sẵn có. Giá trị gia tăng mà AI mang lại là phương thức kết nối tự nhiên và thông minh hơn giữa người dùng với các nguồn tài nguyên này, giảm thiểu việc phải "nhảy" qua lại giữa các hệ thống phân mảnh, đồng thời bảo toàn trọn vẹn vai trò của các nguồn data gốc và quy trình nghiệp vụ sẵn có
Đây cũng chính là điểm then chốt nơi công nghệ phần cứng phát huy vai trò. netMind được triển khai và tối ưu hóa trên nền tảng bộ xử lý Intel® Xeon® 6972P kết hợp cùng bộ tăng tốc AI Intel® Gaudi®. Sức mạnh xử lý của dòng CPU hiệu năng cao hỗ trợ đắc lực khâu xử lý dữ liệu, điều phối hệ thống và các khối lượng công việc song song; trong khi bộ tăng tốc AI gánh vác các tác vụ suy luận mô hình (inference) đòi hỏi thông lượng lớn và phản hồi nhanh như chớp
Trên thực tế, sự kết hợp này giúp nền tảng xử lý đồng thời lượng lớn yêu cầu tải cao, bao gồm cả những truy vấn có chuỗi ngữ cảnh dài (long-context), mà vẫn duy trì độ nhạy đáp ứng nghiêm ngặt theo tiêu chuẩn của môi trường vận hành mạng lưới.Các bài kiểm thử hiệu năng do Viettel và Intel phối hợp thực hiện đã đánh giá nhiều kịch bản khối lượng công việc khác nhau với mức tải đồng thời tăng dần từ 10 đến 500 yêu cầu cùng lúc. Intel® Gaudi® 3 mang lại hiệu suất xử lý vượt trội xuyên suốt các kịch bản thử nghiệm, trong đó lợi thế thể hiện rõ nét nhất ở các tác vụ có ngữ cảnh dài. Tại một cấu hình đánh giá được thiết lập chuẩn, hiệu suất xử lý đạt tới 3,14 lần so với hệ thống GPU khác được dùng làm tham chiếu
Đến nay, netMind đã được tích hợp hơn 200 kịch bản data, vận hành trên 30 hệ thống mạng, và một kho dữ liệu gồm hơn 800 tài liệu kỹ thuật. Nền tảng đang phục vụ hơn 12.000 người dùng và xử lý khoảng 3.000 truy vấn mỗi ngày. Không dừng lại ở vận hành mạng, giải pháp còn hỗ trợ các tình huống như tra cứu tài liệu nội bộ, xử lý yêu cầu hành chính và tìm kiếm thông tin nhân sự. Nhờ đó, nền tảng trở thành công cụ dùng chung cho nhiều phòng ban thay vì chỉ là một giải pháp thuần cho bộ phận kỹ thuật
Một tính năng đáng chú ý khác là cơ chế bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn. Ngữ cảnh đối thoại gần đây được lưu trữ để đảm bảo tính liền mạch, trong khi những thông tin có giá trị lâu dài sẽ được lưu trữ và cập nhật liên tục theo thời gian, như chu kỳ phát sinh lỗi hay thói quen sử dụng của từng bộ phận. Hướng tiếp cận này giúp hệ thống ngày càng "hiểu tính" và thích ứng sâu sắc hơn với đặc thù vận hành của doanh nghiệp
AI không thay thế kỹ sư mà trở thành "bộ não thứ hai" giúp nâng tầm hiệu quả công việc
Giá trị thực sự của AI doanh nghiệp không chỉ nằm ở bản thân mô hình hay thuật toán. Giá trị đó còn phụ thuộc vào trí tuệ, kinh nghiệm, và năng lực phán đoán của kỹ sư, kiến trúc sư, cùng đội ngũ lãnh đạo doanh nghiệp. Họ là những người hiểu rõ khả năng công nghệ lẫn nhu cầu vận hành thực tế của tổ chức. Vai trò của họ là chuyển hóa các mô hình ngôn ngữ lớn và công cụ AI thành một tầng vận hành thông minh, nơi có thể thu thập dữ liệu phức tạp từ nhiều hệ thống nội bộ, tinh chỉnh phù hợp với từng quy trình tác nghiệp và mang lại sự hỗ trợ thiết thực cho từng nhóm người dùng
Dưới góc nhìn này, AI không sinh ra để thay thế đội ngũ kỹ sư hay nhân viên. AI đang trở thành một "bộ não thứ hai" và một trợ lý chuyên môn, giúp con người tiếp cận kho tri thức của tổ chức nhanh hơn, đưa ra quyết định chuẩn xác hơn và không ngừng nâng cao năng lực chuyên môn. Đối với các kỹ sư giàu kinh nghiệm, AI giúp cắt giảm thời gian tra cứu thủ công trên các hệ thống, để họ tập trung vào những tác vụ phức tạp đòi hỏi khả năng phán đoán chuyên sâu. Với nhân sự mới, hệ thống giúp rút ngắn lộ trình học tập bằng cách đơn giản hóa việc tiếp cận kho data tích lũy của doanh nghiệp
Nguồn: techz.vn