Zalo AI Challenge 2026 chính thức khởi động ngày 26/10, mở ra hai thử thách phát triển AI tác nhân có khả năng thực thi yêu cầu bằng giọng nói tiếng Việt và phân tích dữ liệu phục vụ ra quyết định, với tổng giá trị giải thưởng lên đến 12.000 USD.
Zalo AI Challenge 2026 trở lại với mùa giải thứ 8, lựa chọn chủ đề “Advancing AI Agents for Real Life” (Đưa AI tác nhân vào đời sống). Năm nay, cuộc thi tập trung vào hai hướng phát triển là AI tác nhân giọng nói và AI tác nhân dữ liệu, khuyến khích cộng đồng nghiên cứu, kỹ sư và lập trình viên xây dựng giải pháp có khả năng xử lý những nhu cầu cụ thể trong cuộc sống.
Theo ban tổ chức, mỗi đội giành giải nhất sẽ nhận 3.500 USD, trong khi giải nhì có trị giá 2.500 USD cho mỗi đội. Ngoài tiền thưởng, các đội đạt thành tích cao còn có cơ hội nhận quà tặng hiện vật từ ban tổ chức.
Hai thử thách hướng AI đến khả năng thực thi công việc
Nếu các hệ thống AI tạo sinh quen thuộc chủ yếu hỗ trợ người dùng trả lời câu hỏi, viết nội dung hoặc tạo hình ảnh, AI tác nhân (Agentic AI) hướng đến một bước phát triển khác: chủ động lập kế hoạch, sử dụng công cụ và thực hiện nhiều thao tác liên tiếp để hoàn thành nhiệm vụ được giao.
Cách tiếp cận này mở ra khả năng ứng dụng AI vào những công việc cụ thể, từ điều khiển thiết bị thông minh, thao tác trên ứng dụng đến khai thác dữ liệu để hỗ trợ hoạt động kinh doanh và quản lý.
Với Zalo AI Challenge 2026, hai bảng đấu LifeMate và DataMate được xây dựng nhằm kiểm tra khả năng xử lý các yêu cầu thực tế của AI tác nhân. Các đội không chỉ cần phát triển mô hình có khả năng hiểu ngôn ngữ mà còn phải bảo đảm hệ thống lựa chọn hành động phù hợp, xử lý thông tin chính xác và biết cách phản hồi khi dữ liệu đầu vào chưa đầy đủ.
LifeMate: Phát triển trợ lý AI hiểu và thực hiện yêu cầu bằng giọng nói
Bảng đấu LifeMate đặt ra bài toán xây dựng trợ lý AI có khả năng tiếp nhận yêu cầu bằng giọng nói tiếng Việt, xác định nhiệm vụ và thực hiện các hành động tương ứng thông qua những ứng dụng hoặc công cụ được hỗ trợ.
Thay vì yêu cầu người dùng tự mở từng ứng dụng để thao tác, hệ thống có thể tiếp nhận những chỉ dẫn tự nhiên như bật điều hòa, đặt xe hoặc tạo lịch nhắc. Mục tiêu là giúp quá trình tương tác với công nghệ trở nên thuận tiện hơn, đặc biệt trong những tình huống người dùng không thể hoặc không muốn thao tác trực tiếp trên thiết bị.
Để đáp ứng yêu cầu này, các đội thi cần giải quyết nhiều vấn đề kỹ thuật, bao gồm nhận diện lời nói, hiểu ý định, phân tích nhiệm vụ và xác định trình tự hành động. Hệ thống cũng phải xử lý được sự đa dạng trong cách phát âm và diễn đạt tiếng Việt, vốn có khác biệt giữa các vùng miền cũng như từng người sử dụng.
Bộ dữ liệu của LifeMate được xây dựng từ những tình huống quen thuộc trong đời sống, bao gồm cả giọng nói tổng hợp và bản ghi âm của người thật thuộc ba miền Bắc, Trung, Nam. Điều này đặt ra yêu cầu đối với các giải pháp dự thi trong việc thích ứng với nhiều kiểu đầu vào thay vì chỉ hoạt động tốt trên những câu lệnh được chuẩn hóa.
Bên cạnh khả năng thực thi, tính an toàn và độ tin cậy cũng là những yếu tố quan trọng. Khi yêu cầu chưa rõ ràng hoặc thiếu thông tin cần thiết, AI phải biết hỏi lại người dùng. Trong trường hợp không có công cụ phù hợp để xử lý nhiệm vụ, hệ thống không được tự ý thực hiện hành động ngoài khả năng được hỗ trợ.
Thông qua LifeMate, cuộc thi hướng đến những trợ lý AI có thể hỗ trợ nhiều nhóm người dùng, từ người cao tuổi, người chưa thành thạo công nghệ đến những người cần điều khiển thiết bị rảnh tay khi lái xe hoặc làm việc nhà.
DataMate: Đưa khả năng phân tích dữ liệu đến gần hơn với người dùng
Trong hoạt động kinh doanh và quản lý, dữ liệu thường được lưu trữ dưới dạng bảng tính, báo cáo hoặc các tệp riêng biệt. Tuy nhiên, việc tìm kiếm thông tin, tổng hợp số liệu và xác định xu hướng vẫn có thể tiêu tốn nhiều thời gian, đặc biệt với những cá nhân và tổ chức không có đội ngũ chuyên trách về phân tích dữ liệu.
Bảng đấu DataMate tập trung giải quyết vấn đề này bằng cách yêu cầu các đội xây dựng AI tác nhân có khả năng trả lời câu hỏi bằng tiếng Việt dựa trên dữ liệu được cung cấp.
Thay vì phải tự viết công thức hoặc sử dụng các công cụ phân tích phức tạp, người dùng có thể đặt câu hỏi trực tiếp để hệ thống tìm kiếm thông tin liên quan, thực hiện phép tính, tổng hợp kết quả và đưa ra câu trả lời phù hợp.
Chẳng hạn, một hộ kinh doanh có thể cần xác định mặt hàng bán chạy nhất trong tháng, kiểm tra các khoản công nợ quá hạn hoặc tìm ra nhóm chi phí tăng bất thường. Trong môi trường giáo dục, giải pháp tương tự có thể hỗ trợ tổng hợp kết quả học tập, trong khi nhân viên văn phòng có thể sử dụng để xử lý số liệu phục vụ công việc.
Thách thức của DataMate nằm ở khả năng hiểu đúng câu hỏi và làm việc với dữ liệu thực tế vốn không phải lúc nào cũng được tổ chức đồng nhất. Thông tin có thể nằm rải rác trong nhiều bảng, sử dụng định dạng khác nhau hoặc chưa được chuẩn hóa đầy đủ.
Do đó, AI cần xác định đúng nguồn dữ liệu, lựa chọn phương pháp xử lý thích hợp và bảo đảm kết quả phản ánh chính xác thông tin đầu vào. Khi dữ liệu không đủ để đưa ra kết luận, hệ thống phải nhận biết giới hạn và từ chối suy đoán thay vì tạo ra câu trả lời thiếu căn cứ.
Thông qua thử thách này, Zalo AI Challenge 2026 kỳ vọng thúc đẩy những giải pháp giúp hộ kinh doanh, trường học và các tổ chức quy mô nhỏ khai thác dữ liệu hiệu quả hơn mà không đòi hỏi người dùng phải có kiến thức chuyên sâu về phân tích.
Tiếp tục phát triển cộng đồng nghiên cứu AI tại Việt Nam
Sau 7 mùa giải với 20 bài toán thực tiễn và hàng nghìn đội thi tham gia, Zalo AI Challenge đã trở thành một sân chơi dành cho cộng đồng phát triển trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam. Cuộc thi tạo điều kiện để các kỹ sư, nhà nghiên cứu và tài năng trẻ thử nghiệm thuật toán, trao đổi chuyên môn và giải quyết những vấn đề đặt ra từ nhu cầu thực tế.
Chia sẻ về định hướng của mùa giải mới, ông Nguyễn Minh Tú, Giám đốc Công nghệ Zalo kiêm Trưởng ban tổ chức Zalo AI Challenge 2026, cho biết cuộc thi năm nay tập trung vào bước chuyển từ AI hỗ trợ xử lý thông tin sang hệ thống có thể thực hiện nhiệm vụ thông qua hai thử thách LifeMate và DataMate.
Theo ông, các bài toán được lựa chọn nhằm kết nối những thách thức kỹ thuật với nhu cầu thực tế, từ giao việc bằng giọng nói đến đơn giản hóa hoạt động phân tích dữ liệu. Qua đó, Zalo mong muốn tiếp tục đồng hành cùng cộng đồng công nghệ trong nước, thúc đẩy ứng dụng AI và nâng cao năng lực làm chủ công nghệ tại Việt Nam.
Về cơ chế thi đấu, Zalo AI Challenge 2026 tiếp tục áp dụng hệ thống chấm điểm tự động và bảng xếp hạng cập nhật theo thời gian thực. Các đội có thể gửi nhiều phiên bản giải pháp, theo dõi kết quả đánh giá và điều chỉnh thuật toán trong quá trình tranh tài.
Cơ chế này giúp các đội có thêm cơ sở để kiểm tra hiệu quả của mô hình trên cùng bộ tiêu chí đánh giá, đồng thời tạo điều kiện so sánh kết quả giữa các giải pháp. Việc liên tục thử nghiệm và tối ưu cũng là một phần quan trọng trong quá trình phát triển những hệ thống AI có khả năng hoạt động ổn định trong thực tế.
Ban cố vấn của mùa giải 2026 quy tụ các chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đến từ những cơ sở nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp công nghệ.
Các thành viên gồm Giáo sư Nguyễn Lê Minh, Trưởng phòng thí nghiệm Học máy và Hiểu ngôn ngữ tự nhiên tại Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản (JAIST); Phó Giáo sư, Tiến sĩ Quản Thành Thơ, Trưởng khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP.HCM.
Đại diện Zalo AI tham gia hội đồng có Tiến sĩ Nguyễn Trường Sơn, Giám đốc Khoa học; Thạc sĩ Nguyễn Cảnh Hưng, Giám đốc Kỹ thuật; và Thạc sĩ Trần Văn Hòa, Trưởng bộ phận AI.
Với hai hướng tiếp cận tập trung vào khả năng thực thi nhiệm vụ và khai thác dữ liệu, Zalo AI Challenge 2026 tiếp tục mở rộng phạm vi thử nghiệm AI ứng dụng tại Việt Nam. Cuộc thi đồng thời tạo cơ hội để cộng đồng công nghệ phát triển những giải pháp phù hợp với ngôn ngữ, thói quen sử dụng và nhu cầu của người Việt, góp phần xây dựng năng lực nghiên cứu và phát triển AI trong nước.