Bùng nổ ứng dụng AI trong cuộc sống và tìm kiếm sản phẩm

Năm 2024, AI không còn là những dòng mã khô khan hay câu chuyện viễn tưởng. Nó hiện diện ngay trong chiếc iPhone bạn cầm, ứng dụng ngân hàng bạn dùng và cách bạn đang lên kế hoạch sửa lại phòng khách.

Tại Việt Nam, sự thay đổi diễn ra âm thầm nhưng quyết liệt. Thay vì gõ 'gạch 80x80 giá rẻ', người dùng bắt đầu hỏi: 'Tư vấn cho tôi loại gạch chống trơn, màu xám xi măng phù hợp với nhà phố diện tích 50m2 có trẻ nhỏ'. Sự khác biệt nằm ở ngữ cảnh và ý định.

Bức tranh AI 2024-2026: Từ trợ lý số đến cuộc sống thực

Theo dự báo của Gartner, đến năm 2026, lượng tìm kiếm trên các công cụ truyền thống sẽ giảm 25% do sự trỗi dậy của AI hội thoại. Chúng ta đang chuyển dịch từ kỷ nguyên 'Search' sang kỷ nguyên 'Answer'. Người dùng cần câu trả lời ngay lập tức, không phải một danh sách 10 đường link xanh.

Trong y tế, AI phân tích phim X-quang nhanh hơn bác sĩ nội trú. Trong tài chính, các chatbot tự động phân loại chi tiêu dựa trên lịch sử mua sắm. Với nhiếp ảnh, các tính năng như Generative Fill cho phép người dùng 'vẽ' thêm mảng xanh vào ảnh sân vườn chỉ bằng một yêu cầu văn bản.

Sự phổ biến này tạo ra một thế hệ khách hàng mới: Nhóm khách hàng mất kiên nhẫn. Họ muốn máy tính hiểu được ý tưởng mập mờ trong đầu họ và cụ thể hóa thành hình ảnh hoặc danh mục sản phẩm có thật trên thị trường.

Thay đổi cốt lõi: Khi từ khóa không còn là vua

Cách đây 3 năm, nếu muốn tìm mẫu bồn cầu thông minh, bạn phải biết chính xác thương hiệu hoặc mã sản phẩm. Hiện nay, mô hình Search Multimodal (đa phương thức) cho phép bạn chụp ảnh một chiếc bồn cầu tại khách sạn 5 sao và AI sẽ trả về kết quả sản phẩm tương đương đang bán tại TP.HCM.

Tìm kiếm bằng ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Search) xử lý các truy vấn cực kỳ phức tạp. Thay vì cố khớp từ khóa, AI hiểu được 'phòng ngủ phong cách Wabi-sabi' nghĩa là cần gạch giả gỗ tông màu nóng, bề mặt nhám mờ và ít vân.

• Google Keyword: Dựa trên sự lặp lại của văn bản, dễ bị nhiễu bởi quảng cáo.
• AI Search: Dựa trên ngữ nghĩa và hình ảnh, cá nhân hóa theo túi tiền và vị trí địa lý của người mua.
• Khả năng ghi nhớ: AI nhớ được bạn đã xem mẫu gạch nào trước đó để gợi ý keo dán gạch phù hợp.

Ứng dụng trong ngành vật liệu xây dựng: Thực tế tại Việt Nam

Ngành VLXD vốn truyền thống đang chứng kiến sự thay đổi mạnh mẽ nhất ở khâu tư vấn và chốt đơn. Một chủ nhà tại tỉnh lẻ trước đây phải đi 5 showroom để chọn mẫu đá ốp mặt tiền. Giờ đây, họ dùng AI để thử 10 màu đá khác nhau trên ảnh chụp thực tế nhà mình trong 30 giây.

Kiến trúc sư (KTS) là nhóm hưởng lợi lớn nhất. Thay vì mất 2 ngày dựng thô phối cảnh, họ dùng các công cụ như Midjourney hoặc Stable Diffusion để tạo ra 20 phương án ý tưởng ban đầu cho khách hàng. Sau khi khách chốt hướng, KTS mới bắt đầu triển khai kỹ thuật.

Các đại lý cấp 1 bắt đầu sử dụng AI để quản lý kho bãi. Dữ liệu bán hàng lịch sử được AI phân tích để dự báo: 'Tháng 10 thường là cao điểm hoàn thiện nhà phố tại miền Bắc, nên nhập thêm mẫu gạch 60x120 vì xu hướng này đang tăng 15% mỗi tháng'.

AI không thay thế kiến trúc sư hay chủ thầu, nhưng những người dùng AI sẽ thay thế những người đứng ngoài cuộc chơi công nghệ.

Daisan Insights: Đưa AI vào cốt lõi tìm kiếm sản phẩm

Tại Daisan.vn, chúng tôi không xem AI là một tính năng trình diễn. Chúng tôi tích hợp nó vào công cụ tìm kiếm chuẩn hóa dành riêng cho thị trường VLXD Việt Nam. Hệ thống phân loại hàng nghìn mã gạch Eurotile, thiết bị vệ sinh Viglacera hay Toto dựa trên thuộc tính kỹ thuật thực tế.

Khi bạn gõ 'phòng tắm nhỏ 3m2 nên dùng gì', AI của Daisan không chỉ đưa ra danh sách sản phẩm. Nó sẽ gợi ý bộ combo gồm: Gạch ốp sáng màu để rộng không gian, bồn cầu treo tường tiết kiệm diện tích và sen tắm âm tường.

Chúng tôi tập trung vào việc xử lý dữ liệu đầu vào. AI chỉ thông minh khi dữ liệu nó học là chính xác. Daisan chuẩn hóa kích thước, độ hút nước, độ cứng và giá thành từ hàng trăm nhà máy để cung cấp bộ lọc thông minh nhất cho người dùng.

Rào cản: Ảo giác dữ liệu và sự hỗn loạn thông tin

AI có một nhược điểm chí tử là 'Hallucination' (ảo giác). Nếu không có dữ liệu thật, nó sẽ tự bịa ra thông số kỹ thuật hoặc báo giá cũ từ 5 năm trước. Trong xây dựng, sai một ly là đi một dặm. Tin vào một báo giá ảo của AI có thể khiến nhà thầu lỗ nặng khi ký hợp đồng.

Thị trường Việt Nam còn thiếu sự đồng nhất về mã hàng. Cùng một mẫu gạch nhưng mỗi đại lý gọi một tên khác nhau. Nếu doanh nghiệp không thực hiện 'chuẩn hóa trước tự động hóa', AI sẽ chỉ là một mớ hỗn độn bóng bẩy.

Doanh nghiệp VLXD cần làm gì để không bị bỏ lại?

Đừng vội vàng đầu tư hàng tỷ đồng vào các hệ thống AI phức tạp khi dữ liệu sản phẩm của bạn vẫn nằm trong các file Excel rời rạc hoặc sổ tay của nhân viên bán hàng. Bước đầu tiên là số hóa và chuẩn hóa toàn bộ danh mục hàng hóa.

• Số hóa hình ảnh: Chụp ảnh sản phẩm độ phân giải cao, đa góc cạnh để máy học có thể nhận diện tốt.
• Xây dựng cấu trúc dữ liệu: Phân loại rõ ràng thuộc tính sản phẩm (Công năng, vị trí sử dụng, phong cách).
• Đào tạo nhân sự: Giúp nhân viên bán hàng biết cách đặt câu hỏi (prompt) để AI hỗ trợ tư vấn khách nhanh hơn.

Cuộc đua tiếp theo không nằm ở việc ai có nhiều máy chủ hơn, mà là ai có dữ liệu sạch hơn để nuôi dưỡng AI. Tại Daisan, chúng tôi tin rằng minh bạch hóa dữ liệu xây dựng là cách duy nhất để AI thực sự bùng nổ hiệu quả.

Kết luận: Tương lai nằm trong tay những người sẵn sàng

Bùng nổ AI không phải là một làn sóng nhất thời, nó là sự tái cấu trúc lại hành vi con người. Người mua nhà hôm nay cần sự tiện lợi, chính xác và trực quan mà chỉ trí tuệ nhân tạo mới có thể đáp ứng ở quy mô lớn.

Nếu bạn là một chủ doanh nghiệp VLXD, hãy bắt đầu từ những việc nhỏ nhất: Chỉnh lại cái ảnh mẫu sản phẩm, viết lại mô tả hàng hóa sao cho máy có thể đọc được. Tương lai của ngành xây dựng sẽ được viết bằng dữ liệu.

Hãy theo dõi Daisan Insights để cập nhật những tư duy thực chiến nhất về công nghệ trong ngành vật liệu xây dựng.