Vượt qua những lời thổi phồng: Trí tuệ nhân tạo có thể trở thành công cụ thiết thực trong nông trại không?

Bằng cách tự động hóa các tác vụ nhập liệu lặp đi lặp lại, trí tuệ nhân tạo cho phép các đội ngũ nông trại dành ít thời gian hơn trước màn hình máy tính và nhiều thời gian hơn để tập trung vào chăn nuôi và công việc đồng áng.

Jennifer Shike • 

Ngày 12 tháng 5 năm 2026, 13:49

 

(Thịt lợn của Tạp chí Nông trại)

Nông nghiệp đang đối mặt với tình trạng thiếu lao động trầm trọng trong khi trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại cách thế giới vận hành. Một số người lo ngại việc áp dụng AI sẽ dẫn đến mất việc làm và các doanh nghiệp bị tụt hậu do công nghệ phát triển nhanh chóng. Những người khác lại cho rằng AI là người trợ giúp kỹ thuật số mà nông nghiệp cần ngay lúc này để xử lý các công việc nhập liệu lặp đi lặp lại, trong khi con người tập trung vào chăn nuôi hoặc công việc đồng áng có giá trị cao.

Dù thế nào đi nữa, một điều chắc chắn là trí tuệ nhân tạo sẽ không biến mất.

“Việc trí tuệ nhân tạo có thay thế việc làm hay không phụ thuộc vào cách ngành công nghiệp lựa chọn sử dụng nó,” Angel Andaya, quản lý giải pháp kỹ thuật số của Silver Support, một trung tâm phát triển quản lý hỗ trợ các hoạt động, tài chính, giải pháp kỹ thuật số, công nghệ thông tin và dịch vụ tự động hóa, cho biết.

Nếu AI chỉ được xem như một công cụ thay thế, bà cho rằng đó có lẽ là hướng đi mà nó sẽ theo. Nhưng nó cũng có thể trở thành một công cụ mạnh mẽ giúp các trang trại phát triển mạnh mẽ bất chấp những thách thức về lao động.

Lý do “Tại sao bây giờ” cần ứng dụng AI: Khả năng tiếp cận và áp dụng

Mặc dù trí tuệ nhân tạo (AI) đã tồn tại nhiều năm (ví dụ như hệ thống đề xuất của Netflix và GPS), nhưng sự ra mắt của ChatGPT đánh dấu một bước ngoặt lớn, giúp công nghệ này trở nên dễ tiếp cận và có tính tương tác với mọi người, theo Tracy Soper, giám đốc cấp cao về chất lượng dữ liệu tại Keystone Cooperative.

“Với 100 triệu người dùng chỉ trong hai tháng, sự phát triển của ChatGPT là điều chưa từng có – chưa có ứng dụng nào phát triển nhanh đến vậy,” ông Soper phát biểu tại cuộc họp thường niên của Hội đồng Chăn nuôi Giống Quốc gia. “Tại sao? Bởi vì nó mang tính đối thoại và dễ tiếp cận. Đó là điều mà tất cả chúng ta đều có thể trải nghiệm và liên hệ được, kiểu như, 'Ồ, đây là một ứng dụng hữu ích. Nó giúp cuộc sống của tôi dễ dàng hơn.'”

Trước đây, việc ứng dụng công nghệ mất nhiều năm. Giờ đây, nó diễn ra chỉ trong vài tháng, tạo ra cảm giác "cuồng trí tuệ nhân tạo" và nhu cầu về một chiến lược rõ ràng, ông nói thêm.

Vấn đề đầu tiên là, mọi người luôn luôn

Thay vì coi AI như một sự thay thế cho chuyên môn của con người, ông cho rằng nó nên được xem như một công cụ khuếch đại. Chiến lược là tránh lãng phí tiền vào những phần mềm không dùng đến bằng cách bắt đầu với những vấn đề kinh doanh cụ thể.

“Trí tuệ nhân tạo có thể làm được rất nhiều việc, nhưng chúng ta sẽ sử dụng nó như thế nào?” Soper hỏi. “Đối với chúng tôi tại Keystone, trí tuệ nhân tạo không phải để thay thế con người; mà là để giúp con người làm việc hiệu quả hơn.”

Nhiều năm trước, Soper cho biết công việc của ông là giám sát mọi thứ liên quan đến công nghệ thông tin (IT). Ngày nay, công việc đó bao gồm cả các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa khi quy mô của hợp tác xã ngày càng phát triển.

“Đối với chúng tôi, điều quan trọng là phải bắt đầu bằng việc xác định rõ vấn đề chúng ta đang cố gắng giải quyết ngày hôm nay, rồi sau đó tự hỏi: ‘Tại sao chúng ta không thể giải quyết nó với những nguồn lực hiện có?’”, ông nói.

Hãy áp dụng phương pháp bốn bước:

1. Hãy bắt đầu từ vấn đề, chứ không phải từ công nghệ.

“Trí tuệ nhân tạo chỉ tạo ra giá trị khi nó giải quyết được một thách thức kinh doanh thực sự. Các công ty mua một công cụ, giao cho bộ phận CNTT và kỳ vọng vào điều kỳ diệu sẽ chỉ nhận lại những phần mềm đắt tiền không dùng đến”, Soper nói.

2. Chuẩn bị dữ liệu trước khi triển khai thuật toán.

“Mọi hiểu biết chỉ tốt khi dữ liệu cung cấp cho nó tốt,” ông nói. “Chúng tôi đã đầu tư rất nhiều thời gian để xây dựng nền tảng dữ liệu hiện đại trước khi theo đuổi trí tuệ nhân tạo.”

3. Phát huy chuyên môn – đừng thay thế nó.

“Trí tuệ nhân tạo không thay thế các nhà nông học, người quản lý giống hay những người gần gũi nhất với động vật. Nó giúp tăng cường trải nghiệm của họ và cải thiện thời điểm ra quyết định,” Soper giải thích.

4. Dữ liệu của bạn chính là lợi thế cạnh tranh.

Ông nói: "Khoảng cách cạnh tranh sẽ được tạo nên dựa trên sự sẵn sàng của dữ liệu cũng như các thuật toán."

Trong tương lai, Keystone đang tích cực nghiên cứu về học máy dự đoán và trí tuệ nhân tạo tạo sinh, sử dụng chúng để cải thiện thời gian ra quyết định, tinh giản hoạt động và phục vụ tốt hơn cho những người sản xuất phụ thuộc vào hợp tác xã.

Rút ngắn các công việc tốn nhiều thời gian

Theo Soper, AI giúp các chuyên gia đặt ra những câu hỏi tốt hơn và nhanh hơn. Với dữ liệu được lưu chuyển tự do hơn trong toàn bộ chuỗi giá trị, ông tin rằng có cơ hội lớn khi AI và dữ liệu về động vật hội tụ.

Ví dụ, việc sử dụng thị giác máy tính để chấm điểm thể trạng, phát hiện chứng què chân và theo dõi phúc lợi đang chuyển từ nghiên cứu sang thực tiễn tại nhiều trang trại. Ông cũng rất hào hứng về cách dự đoán gen và theo dõi sức khỏe có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo đang phát triển trên nhiều loài và có thể giúp đẩy nhanh tiến độ.

Andaya khuyến khích nông dân suy nghĩ về thực tế hàng ngày trên nông trại. Những công việc nào là thiết yếu nhưng lại tốn thời gian và lặp đi lặp lại?

“Ngay cả những cải tiến nhỏ trong cách quản lý cũng có thể giúp tiết kiệm thời gian quý báu và cải thiện khả năng ra quyết định tại chỗ,” Andaya nói.

Bà tin rằng nếu các quy trình này được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, nó sẽ cho phép nông dân và nhân viên của họ tập trung hơn vào phúc lợi động vật, lập kế hoạch và cải thiện năng suất tổng thể của trang trại.

“Theo nghĩa này, AI không phải là để thay thế mà là để tạo điều kiện cho nông dân và đội ngũ chăn nuôi tập trung vào những việc thực sự quan trọng,” bà nói.

4 lời khuyên để triển khai AI thành công

Andaya giải thích rằng các hoạt động nông nghiệp và chăn nuôi chứa đầy những dữ liệu quý giá, từ nhật ký hàng ngày đến tài chính.

"Điều đang thay đổi là cách thức sử dụng thông tin này một cách hiệu quả," bà nói.

Soper cho biết Keystone đã rút ra bốn bài học quan trọng trong hành trình sử dụng trí tuệ nhân tạo hiệu quả hơn.

1. Chất lượng dữ liệu là tất cả.

Hãy bắt đầu với dữ liệu mà bạn đang sở hữu. Sau đó, hãy dành thời gian cho việc tìm kiếm và làm sạch dữ liệu.

2. Xây dựng cho những người đang thực hiện công việc.

Công cụ này cần giúp công việc của người dùng trở nên dễ dàng hơn, nếu không nó sẽ không được sử dụng. Trí tuệ nhân tạo (AI) nên thúc đẩy tính kỷ luật tốt.

3. Phạm vi dự án hẹp, chứng minh giá trị trước tiên.

Hãy chứng minh nó hiệu quả trước khi mở rộng quy mô. Doanh nghiệp phải chịu trách nhiệm về vấn đề – bộ phận CNTT chỉ hỗ trợ, nhưng các bên liên quan mới là động lực thúc đẩy việc áp dụng và định nghĩa sự thành công.

4. Quản trị không thể chờ đợi.

Cần có các chính sách về công cụ được phê duyệt, dữ liệu và bảo vệ dữ liệu trước khi mọi người bắt đầu thử nghiệm. Một khi mọi người bắt đầu sử dụng AI một cách tùy tiện, việc kiểm soát sẽ khó khăn hơn.

Võ Văn Sự dich từ: Jennifer Shike. May 12, 2026 01:49 PM. Beyond the Hype: Can AI Be a Practical Tool on the Farm? https://www.porkbusiness.com/news/beyond-hype-can-ai-be-practical-tool-farm