Dùng AI trong nông nghiệp, phải biết những điều này

AI đang biết nhiều hơn những gì doanh nghiệp cung cấp

Từ chăm sóc khách hàng, tiếp thị, quản lý đơn hàng đến dự báo nhu cầu thị trường, trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra nhiều khả năng ứng dụng trong hoạt động sản xuất, kinh doanh. Với các doanh nghiệp nông nghiệp, chế biến thực phẩm và phân phối hàng hóa, công nghệ này có thể hỗ trợ xử lý thông tin khách hàng, phân tích thị trường và tổ chức hoạt động kinh doanh.

Tuy nhiên, khi AI được đưa vào nhiều bộ phận, doanh nghiệp cũng phải đối mặt với một vấn đề mới: dữ liệu được sử dụng như thế nào, ai chịu trách nhiệm quản lý và làm sao kiểm soát những thông tin do hệ thống tự động phân tích, suy luận?

Theo ông Thực Nguyễn, Quản lý cấp cao tại ABeam Consulting Việt Nam, sự phát triển của AI đang làm thay đổi yêu cầu quản trị dữ liệu. Doanh nghiệp không chỉ cần bảo vệ thông tin được thu thập ban đầu mà còn phải quan tâm đến những kết quả suy luận do AI tạo ra trong quá trình xử lý.

Chẳng hạn, một hệ thống AI có thể sử dụng lịch sử giao dịch, hành vi mua sắm và thông tin khách hàng để dự báo nhu cầu hoặc phân nhóm người tiêu dùng. Trong quá trình đó, hệ thống có thể tạo ra những nhận định mới về từng cá nhân từ dữ liệu đã có. Đây là tình huống minh họa cho yêu cầu kiểm soát cả dữ liệu đầu vào lẫn kết quả xử lý, thay vì chỉ quản lý việc thu thập thông tin.

Khoảng cách giữa tốc độ ứng dụng AI và năng lực quản trị không chỉ xuất hiện tại Việt Nam. Báo cáo AI-Ready Governance 2025 của OneTrust, khảo sát 1.250 người có trách nhiệm ra quyết định về công nghệ, bảo mật và quản trị tại Bắc Mỹ và châu Âu, cho thấy 75% người tham gia nhận định AI đang bộc lộ những hạn chế của quy trình quản trị truyền thống. Có 73% cho rằng AI làm lộ rõ khoảng trống trong khả năng giám sát, phối hợp và thực thi chính sách.

Một khảo sát khác do OneTrust và Sapio Research công bố năm 2026 với 1.200 lãnh đạo doanh nghiệp tại 8 thị trường cho thấy 74% tổ chức đã ứng dụng AI ở cấp phòng ban hoặc quy mô lớn hơn. Tuy nhiên, chỉ 5% cho biết có sự phối hợp và phân định trách nhiệm rõ ràng trong toàn bộ vòng đời AI.

Những số liệu này phản ánh thách thức quản trị AI ở các thị trường được khảo sát, không phải tỉ lệ đại diện cho doanh nghiệp Việt Nam.

Áp lực tuân thủ gia tăng khi khung pháp lý hoàn thiện

Tại Việt Nam, yêu cầu quản lý dữ liệu và hoạt động ứng dụng AI đang được cụ thể hóa bằng các quy định pháp luật.

Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và các văn bản hướng dẫn đặt ra yêu cầu đối với việc thu thập, xử lý và bảo vệ thông tin cá nhân. Trong khi đó, Luật Trí tuệ nhân tạo có hiệu lực từ ngày 1/3/2026 quy định trách nhiệm của các tổ chức, cá nhân tham gia phát triển, cung cấp và sử dụng hệ thống AI.

Đáng chú ý, Nghị định 330/2026/NĐ-CP, có hiệu lực từ ngày 19/8/2026, quy định xử phạt vi phạm hành chính trong lĩnh vực an ninh mạng và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Trong đó, hành vi xử lý dữ liệu cá nhân khi chưa có sự đồng ý hợp lệ của chủ thể dữ liệu, trừ trường hợp pháp luật có quy định khác, có thể bị phạt tiền theo mức áp dụng đối với hành vi vi phạm.

Theo ông Thực Nguyễn, khó khăn của doanh nghiệp không chỉ nằm ở việc xây dựng quy trình tuân thủ ban đầu. Khi các phòng ban tự triển khai công cụ AI, nguồn dữ liệu và mục đích sử dụng có thể thay đổi, khiến hồ sơ đánh giá rủi ro không còn phản ánh đầy đủ hoạt động thực tế.

Điều này đặt ra yêu cầu doanh nghiệp phải biết những hệ thống AI nào đang được sử dụng, dữ liệu nào được đưa vào xử lý, bộ phận nào chịu trách nhiệm và các thay đổi có được đánh giá trước khi triển khai hay không.

Với doanh nghiệp sản xuất, chế biến hoặc phân phối nông sản, vấn đề càng cần được chú ý khi dữ liệu khách hàng, đối tác, đơn hàng và hoạt động kinh doanh được sử dụng trên nhiều nền tảng số. Việc ứng dụng AI để tăng hiệu quả vận hành cần đi cùng quy định rõ ràng về phạm vi dữ liệu được phép sử dụng.

Không thể chỉ kiểm tra dữ liệu 1 lần

Theo phân tích của ông Thực Nguyễn, các phương pháp quản trị truyền thống thường dựa vào những đợt kiểm tra định kỳ và hồ sơ được lập tại một thời điểm nhất định. Trong khi đó, hệ thống AI có thể được cập nhật, bổ sung nguồn dữ liệu hoặc thay đổi chức năng trong quá trình vận hành.

Vì vậy, doanh nghiệp cần chuyển từ cách kiểm soát theo từng đợt sang giám sát liên tục trong suốt quá trình sử dụng AI.

Trước hết, doanh nghiệp cần kiểm kê các hệ thống AI đang hoạt động, kể cả những công cụ do từng bộ phận tự sử dụng. Tiếp đó là phân loại theo tính chất dữ liệu và mức độ rủi ro, xác định người chịu trách nhiệm, đồng thời thiết lập cơ chế theo dõi để phát hiện thay đổi trong quá trình xử lý thông tin.

Khi hệ thống thay đổi mục đích sử dụng hoặc bổ sung dữ liệu mới, doanh nghiệp cần xem xét lại các yêu cầu pháp lý và cập nhật hồ sơ đánh giá tác động nếu thuộc trường hợp phải thực hiện. Với những hoạt động có nguy cơ cao, các biện pháp kiểm soát kỹ thuật có thể giúp hạn chế việc sử dụng dữ liệu ngoài phạm vi cho phép.