Diễn đàn Kinh tế Thế giới chỉ 6 điểm trong việc đưa AI vào ngành nông nghiệp
Trí tuệ nhân tạo có thể thay đổi cách thế giới sản xuất, phân phối và bảo đảm nguồn cung thực phẩm, nhưng AI không thể tự giải quyết những điểm yếu vốn có của ngành nông nghiệp.
Theo phân tích được đăng trên Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), muốn AI thực sự tạo ra chuyển biến, các quốc gia và doanh nghiệp trước hết phải xây dựng nền tảng dữ liệu, biến dữ liệu nông nghiệp thành năng lực quản trị, giúp nông dân thích ứng với khí hậu, đo lường canh tác tái sinh và tạo ra sự chắc chắn cho toàn bộ chuỗi cung ứng.
AI chỉ thông minh khi ngành nông nghiệp có dữ liệu
Sau 15 năm xây dựng công nghệ cho nông dân, WEF cho rằng AI có tiềm năng biến đổi hệ thống lương thực toàn cầu, nhưng chỉ khi thế giới nhìn đúng thứ tự cần làm. Công nghệ không thể đi trước nền tảng. Muốn AI đưa ra dự báo chính xác, trước tiên phải có dữ liệu đủ lớn, đủ sạch và đủ liên tục.
1. Xây dựng nền tảng dữ liệu
Đây là điểm khởi đầu. Tại nhiều nền nông nghiệp, dữ liệu có thể sử dụng được gần như không tồn tại. Hàng triệu nông hộ nhỏ vẫn ghi chép bằng sổ tay, thậm chí không lưu lại dữ liệu về sản lượng, lượng phân bón hay tình trạng cây trồng. Năng suất nhiều khi được ước tính dựa trên kinh nghiệm, trong khi các trang trại nhỏ gần như “vô hình” đối với ngân hàng, nhà cung cấp vật tư và những doanh nghiệp ở phía sau chuỗi cung ứng.
Theo WEF, trước khi AI có thể hoạt động hiệu quả, cần xây dựng một lớp dữ liệu số thống nhất, kết nối thông tin về đất đai, thời tiết, sức khỏe cây trồng và việc sử dụng vật tư.
Một ví dụ là chương trình hợp tác với FIRA, quỹ tín thác nông nghiệp quốc gia của Mexico. Công ty công nghệ nông nghiệp Cropin đã số hóa dữ liệu của 400.000 nông hộ nhỏ, sau đó kết hợp với 40 năm dữ liệu khí hậu lịch sử, dữ liệu thời tiết hiện tại và dự báo sáu tháng.
Kết quả là một lớp dữ liệu nông nghiệp ở quy mô quốc gia, giúp các tổ chức cho vay, doanh nghiệp cung cấp vật tư và cơ quan chính phủ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì phỏng đoán.
2. Biến an ninh lương thực thành năng lực “tình báo” của quốc gia
Khi dữ liệu được số hóa, AI có thể giúp chính phủ chuyển những tín hiệu rời rạc trên đồng ruộng thành một bức tranh tổng thể về hệ thống lương thực.
Tại Sri Lanka, chương trình phối hợp với Trung tâm Chuẩn bị và Ứng phó Thiên tai châu Á đã cung cấp khuyến cáo qua tin nhắn cho hơn 8.200 nông dân trồng lúa. Trong bối cảnh lệnh giới nghiêm, lệnh cấm phân bón và khủng hoảng kinh tế khiến nhiều người đứng trước nguy cơ bỏ ruộng, chương trình được cho là giúp năng suất tăng 30% và giảm 23% thiệt hại mùa màng.
Tại Nigeria, một chương trình trên diện tích 45.000 ha cung cấp dữ liệu về sức khỏe cây trồng, diện tích canh tác và sản lượng dự kiến nhiều tháng trước khi thu hoạch.
Đây chính là thứ tác giả gọi là “trí tuệ chủ quyền”: chính phủ có thể nhìn thấy hệ thống lương thực của mình đủ rõ để chủ động quản lí, thay vì chỉ phản ứng khi thiếu hụt đã xảy ra.
AI phải giúp nông nghiệp thích ứng trước khi khủng hoảng xảy ra
Biến đổi khí hậu không còn là nguy cơ xa xôi. Hạn hán, lũ lụt, sương giá trái mùa hay sự thay đổi của mùa mưa đang trở thành những điều kiện mà nông dân phải tính đến trong từng mùa vụ.
3. Biến nông nghiệp thành ngành có khả năng chống chịu khí hậu
Theo WEF, thiên tai gây thiệt hại cho nông nghiệp trung bình khoảng 99 tỉ USD mỗi năm. Vì vậy, AI cần giúp nông dân chuyển từ phản ứng sau khi thiên tai xảy ra sang hành động trước khi rủi ro xuất hiện.
Trong chương trình với PepsiCo tại Ấn Độ, công nghệ được sử dụng để xây dựng hệ thống dự báo thời tiết với độ chính xác 90% và dự báo năng suất trước 45 ngày. Khi bệnh trên cây được phát hiện sớm 10 ngày, nông dân có thể xử lí có mục tiêu thay vì phun thuốc trên diện rộng.
Theo WEF, kết quả trên các trang trại của PepsiCo là năng suất tăng 25% và nguy cơ dịch bệnh giảm 80%.
Giá trị của AI ở đây không chỉ nằm ở việc tạo thêm sản lượng. Dự báo chính xác còn giúp doanh nghiệp bảo vệ chuỗi cung ứng, bởi một nhà chế biến thực phẩm cần biết bao nhiêu nguyên liệu sẽ xuất hiện, vào thời điểm nào và ở đâu.
4. Đưa AI đến tay nông hộ nhỏ
Khoảng 600 triệu nông hộ nhỏ đang sản xuất một phần đáng kể lương thực thế giới, trong khi nhiều người lại sống tại những khu vực chịu tác động nặng nề nhất của biến đổi khí hậu và thiếu khả năng tiếp cận tài chính.
Tác giả cho rằng cuộc trò chuyện về AI trong nông nghiệp hiện vẫn quá tập trung vào các công cụ dành cho những trang trại thương mại lớn. Nhưng một hệ thống lương thực có hàng trăm triệu nông dân nhỏ ở nền tảng mà không được bảo vệ sẽ có một điểm yếu lớn.
Do đó, AI cần được thiết kế để đến trực tiếp với người sản xuất nhỏ, chẳng hạn thông qua điện thoại và các hệ thống tư vấn đơn giản.
Các chương trình tại Sri Lanka và Bangladesh đã cung cấp tư vấn thích ứng khí hậu cho hơn 8.200 nông hộ nhỏ. Theo số liệu được đưa ra, tỉ lệ tiếp nhận của nông dân đạt 90%, năng suất tăng 30% và thiệt hại mùa màng giảm 23%.
Điều này cho thấy AI trong nông nghiệp không nhất thiết phải bắt đầu bằng robot hay những thiết bị đắt tiền. Một cảnh báo đúng lúc về thời tiết, sâu bệnh hoặc thời điểm canh tác cũng có thể tạo ra tác động lớn.
Từ đồng ruộng đến chuỗi cung ứng, AI phải tạo ra giá trị đo được
Nông nghiệp hiện đại đang phải đối mặt với một vấn đề khác: làm thế nào để tăng sản lượng mà không tiếp tục gây áp lực lên đất và đa dạng sinh học.
5. Dùng AI để đo lường nông nghiệp tái sinh
Trong số khoảng 6.000 loài thực vật được sử dụng trong nông nghiệp, chỉ 9% đang tạo ra 66% sản lượng cây trồng toàn cầu. Theo WEF, hoạt động nông nghiệp đã góp phần vào sự suy giảm 70% đa dạng sinh học kể từ năm 1970.
Nông nghiệp tái sinh được xem là một hướng đi quan trọng, nhưng quá trình áp dụng bị cản trở bởi một câu hỏi rất thực tế: nó có thực sự tạo ra lợi ích hay không và lợi ích đó có thể đo được không?
AI có thể giúp giải quyết cả hai vấn đề bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu trên đồng ruộng.
Chương trình FIRST Potato tại châu Âu, được EIT Food hỗ trợ, đặt mục tiêu giảm 15% lượng thuốc trừ sâu đồng thời tăng 5% năng suất. Những dữ liệu có thể kiểm chứng như vậy là cơ sở để doanh nghiệp đánh giá hiệu quả của các mô hình sản xuất bền vững và xây dựng chuỗi cung ứng thân thiện hơn với thiên nhiên.
6. Xây dựng sự chắc chắn cho chuỗi cung ứng từ chính cánh đồng
Điểm cuối cùng đưa AI từ câu chuyện năng suất sang bài toán kinh doanh. Lượng thực phẩm thất thoát trên toàn chuỗi cung ứng toàn cầu được dự báo lên tới 540 tỉ USD trong năm 2026. Nhà bán lẻ, nhà phân phối và doanh nghiệp chế biến phải chịu những tổn thất lớn khi không biết chính xác nguồn cung sẽ xuất hiện ở đâu, vào thời điểm nào và với sản lượng bao nhiêu.
Nhưng sự không chắc chắn này không thể được xử lí chỉ ở cuối chuỗi. Khi thực phẩm đã lên kệ, nếu nguồn cung bị thiếu hoặc dư thừa thì đã quá muộn.
Với một nhà chế biến thực phẩm lớn tại Mỹ, hệ thống AI được xây dựng để dự báo thời điểm thu hoạch khi cây đạt khoảng 75% độ trưởng thành, đủ chính xác để doanh nghiệp chuẩn bị kế hoạch thu mua trước nhiều tháng.
Với Walmart, dữ liệu năng suất trong quá khứ được phân tích để mô hình hóa nguồn cung tương lai, biến quyết định mua hàng từ một “canh bạc với thời tiết” thành quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu.
Nhìn tổng thể, 6 điểm trên cho thấy AI trong nông nghiệp không bắt đầu từ AI. Nó bắt đầu từ dữ liệu và hạ tầng số; sau đó mới mở rộng sang dự báo, quản trị an ninh lương thực, thích ứng khí hậu, hỗ trợ nông hộ nhỏ, đo lường tính bền vững và cuối cùng là tạo ra một chuỗi cung ứng có khả năng dự đoán tốt hơn.
AI có thể trở thành công cụ quan trọng của nông nghiệp tương lai, nhưng giá trị của nó sẽ không được quyết định bởi việc mô hình có “thông minh” đến đâu. Giá trị nằm ở việc dữ liệu có đủ tốt, người nông dân có tiếp cận được hay không và những dự báo do AI tạo ra có giúp con người đưa ra quyết định tốt hơn trên thực địa hay không.