KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANHBÀI TẬP GIỮA KỲ ĐỀ TÀI “PHÂN TÍCH ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ AI VÀO CHUỖI CUNG ỨNG NÔNG NGHIỆP XANH CHO SẢN XUẤT, VẬN CHUYỂN, BẢO QUẢN TRÁI DỪA ĐỂ CẠNH TRANH XUẤT KHẨU RA
Phạm vi và đối tượng nghiên cứu
Nghiên cứu tập trung vào chuỗi cung ứng nông nghiệp xanh trong ngành dừa tại Đồng bằng sông Cửu Long, nhằm nâng cao hiệu quả và bền vững của ngành hàng này Phạm vi bao gồm các quy trình quan trọng như sản xuất, thu hoạch, vận chuyển, bảo quản và xuất khẩu dừa, giúp thúc đẩy phát triển chuỗi cung ứng xanh và nâng cao giá trị sản phẩm.
● Đối tượng nghiên cứu: Các doanh nghiệp, hợp tác xã, nông dân trồng dừa, đơn vị logistic và các bên liên quan trong chuỗi cung ứng trái dừa.
Phương pháp nghiên cứu
● Phương pháp thu thập dữ liệu: Kết hợp nghiên cứu tài liệu, khảo sát thực tế, phỏng vấn chuyên gia và phân tích số liệu thống kê.
Phương pháp phân tích của nghiên cứu bao gồm việc sử dụng phân tích SWOT để xác định điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức liên quan đến AI Ngoài ra, mô hình chuỗi cung ứng xanh được áp dụng để đánh giá tác động của AI đến hệ thống cung ứng bền vững và thân thiện với môi trường Công cụ phân tích dữ liệu lớn (Big Data) cũng được tích hợp nhằm cung cấp những insights chính xác, giúp hiểu rõ hơn về tác động của AI đối với các lĩnh vực khác nhau Những phương pháp này cùng nhau tạo thành một khung phân tích toàn diện, hỗ trợ đưa ra các quyết định chiến lược phù hợp trong bối cảnh công nghệ AI ngày càng phát triển.
Phương pháp so sánh và đối chiếu giúp đánh giá hiệu quả của các mô hình ứng dụng AI trong chuỗi cung ứng dừa so với phương pháp truyền thống Việc này nhằm xác định rõ ưu điểm và nhược điểm của từng giải pháp, từ đó chọn ra phương án tối ưu để tăng năng suất và giảm chi phí trong ngành Áp dụng các phân tích này giúp doanh nghiệp nắm bắt được lợi ích của công nghệ AI trong tối ưu hóa quy trình và nâng cao cạnh tranh trên thị trường.
Phương pháp đánh giá tác động của việc ứng dụng AI trong chuỗi cung ứng dừa bao gồm phân tích kinh tế, môi trường và xã hội Qua đó, chúng ta có thể hiểu rõ ảnh hưởng của công nghệ này đối với các yếu tố chính, từ đó đề xuất các giải pháp phù hợp nhằm tối ưu hóa lợi ích và giảm thiểu rủi ro Việc đánh giá toàn diện giúp đảm bảo quá trình tích hợp AI diễn ra bền vững, mang lại hiệu quả kinh tế cao và bảo vệ môi trường cũng như lợi ích cộng đồng.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Khái niệm chuỗi cung ứng
Chuỗi cung ứng (supply chain) là hệ thống liên kết tất cả các đơn vị từ sản xuất, gia công, đóng gói đến phân phối hàng hóa cho khách hàng cuối cùng Nó bao gồm toàn bộ quá trình từ nguyên vật liệu đến người tiêu dùng, tạo thành một mạng lưới các công ty và tổ chức hợp tác nhằm sản xuất và cung cấp hàng hóa, dịch vụ chất lượng cao Trong bối cảnh kinh doanh ngày nay, chuỗi cung ứng đóng vai trò vô cùng quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến sự cạnh tranh và sự phát triển bền vững của doanh nghiệp Hiểu rõ về chuỗi cung ứng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả vận hành và nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường toàn cầu.
Hình 1: Vòng tròn chuỗi cung ứng (Nguồn: FPT.com)
Quản lý chuỗi cung ứng xanh tích hợp yếu tố môi trường vào toàn bộ quá trình quản trị chuỗi cung ứng, từ thiết kế sản phẩm, lựa chọn nguyên liệu, quy trình sản xuất đến phân phối cuối cùng cho người tiêu dùng Đây là sự mở rộng của quản lý chuỗi cung ứng truyền thống, nhằm đảm bảo các tiêu chuẩn môi trường và thúc đẩy mối quan hệ lâu dài, bền vững với các nhà cung ứng Quản lý chuỗi cung ứng xanh bao gồm các hoạt động như thiết kế xanh, vận hành xanh, thu mua xanh, logistics xanh, quản lý chất thải và sản xuất xanh, hướng tới tối ưu hóa tiêu chuẩn môi trường trong toàn bộ chuỗi cung ứng.
Hình 2: Vòng tròn chuỗi cung ứng xanh (Nguồn: Doanh nhân Sài Gòn)
IKEA đã thực hiện các giải pháp tối ưu hóa quá trình đặt hàng, thiết bị và đóng gói nhằm tăng khối lượng vận chuyển trong khi giảm số lần vận chuyển, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí Công ty cũng tập trung vào tăng cường sử dụng vận chuyển bằng đường sắt và đường biển để giảm phát thải khí CO2 so với vận tải đường bộ, góp phần bảo vệ môi trường Bên cạnh đó, IKEA hợp tác với các nhà cung cấp vận tải để thúc đẩy sử dụng các phương tiện vận tải hiện đại, tiết kiệm nhiên liệu và phát triển nguồn nhiên liệu bền vững, nâng cao hiệu quả vận chuyển và giảm tác động đến môi trường.
1.1.2 Chuỗi cung ứng nông sản
Chuỗi cung ứng nông sản là hệ thống gồm các hoạt động và tổ chức tham gia vào quá trình sản xuất, chế biến, vận chuyển, phân phối và tiêu thụ sản phẩm nông nghiệp Chuỗi cung ứng này đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo nông sản được đưa từ nơi sản xuất, như nông dân và trang trại, đến tay người tiêu dùng một cách hiệu quả, an toàn và bền vững.
Hình 3: Vòng tròn chuỗi cung ứng nông sản
1.1.3 Các hoạt động trong chuỗi cung ứng
Chuỗi hoạt động kinh doanh gồm bốn bước chính: hoạch định chiến lược để xác định mục tiêu phát triển, tìm kiếm nguồn cung ứng nguyên vật liệu chất lượng cao, sản xuất thành phẩm đảm bảo tiêu chuẩn, và phân phối sản phẩm hiệu quả tới khách hàng Đáp ứng các bước này giúp tối ưu hóa quá trình vận hành, nâng cao hiệu quả kinh doanh và mở rộng thị trường.
Hoạch đinh chiến lược là bước đầu quan trọng trong việc xây dựng chuỗi cung ứng hiệu quả Nhà quản lý cần lập kế hoạch chi tiết, dự báo chính xác nhu cầu khách hàng, xác định giá cả phù hợp cho sản phẩm và quản lý tồn kho một cách tối ưu để đảm bảo hoạt động kinh doanh diễn ra suôn sẻ và hiệu quả.
Bộ phận thu mua đóng vai trò quan trọng trong việc tìm kiếm nguồn cung cấp hàng hóa đạt chất lượng cao với giá cả hợp lý Việc xác định nguồn cung ứng tốt giúp nâng cao chất lượng sản phẩm và đảm bảo quá trình sản xuất diễn ra liên tục không gián đoạn Điều này góp phần tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Sản xuất thành phẩm được thực hiện dựa trên kế hoạch, thiết kế và nguyên liệu có sẵn để đảm bảo sản phẩm đáp ứng yêu cầu của khách hàng Quá trình sản xuất tập trung vào việc tạo ra các sản phẩm chất lượng cao, mang lại giải pháp tối ưu nhằm thúc đẩy tiêu thụ hiệu quả Việc đảm bảo sản phẩm đạt tiêu chuẩn giúp nâng cao sự hài lòng của khách hàng và tăng cường vị thế cạnh tranh trên thị trường.
Phân phối sản phẩm đến khách hàng là bước quan trọng trong chuỗi cung ứng, đòi hỏi quản lý đơn hàng hiệu quả để đảm bảo giao hàng nhanh chóng, đúng chất lượng Chính sách đổi trả rõ ràng giúp duy trì uy tín thương hiệu và nâng cao sự hài lòng của khách hàng, thúc đẩy khách hàng quay lại và tin tưởng vào dịch vụ.
Hình 4: Quy trình hoạt động chuỗi cung ứng
Chuỗi cung ứng đóng vai trò quan trọng trong hoạt động kinh doanh, giúp đảm bảo các nguồn lực, vật liệu, thông tin và dịch vụ được cung cấp và điều phối hiệu quả từ nguồn gốc đến người tiêu dùng cuối cùng Một chuỗi cung ứng hợp lý giúp doanh nghiệp duy trì việc cung cấp hàng hóa liên tục, tối ưu hóa chi phí, đảm bảo chất lượng sản phẩm và quản lý rủi ro hiệu quả Ngoài ra, chuỗi cung ứng còn tăng cường tương tác giữa các bên liên quan, nâng cao hiệu suất hoạt động và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp.
Khái niệm công nghệ AI và công nghệ thông tin trong chuỗi cung ứng
Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực của khoa học máy tính tập trung vào phát triển các hệ thống mô phỏng trí thông minh của con người, giúp máy móc học hỏi (machine learning), lý luận, và giải quyết vấn đề hiệu quả AI còn cho phép máy tự nhận diện giọng nói, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, xử lý hình ảnh, và ra quyết định tự động, góp phần nâng cao năng suất và tối ưu hoá các hoạt động công nghệ.
Công nghệ AI hiện có ba cấp độ chính gồm AI hẹp, AI tổng quát và AI siêu trí tuệ, mang lại nhiều tiềm năng cho ngành công nghiệp Trong lĩnh vực chuỗi cung ứng hiện đại, AI đã và đang được ứng dụng rộng rãi để giải quyết các thách thức về quản lý, từ dự báo nhu cầu chính xác đến tự động hóa quy trình vận hành hiệu quả Các công nghệ AI giúp nâng cao khả năng dự đoán xu hướng thị trường, tối ưu hóa tồn kho và giảm thiểu sai sót trong quá trình logistics, góp phần nâng cao năng suất và cạnh tranh của doanh nghiệp.
AI ứng dụng machine learning để phân tích dữ liệu, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài như thời tiết và kinh tế, giúp dự báo nhu cầu chính xác hơn Nhờ đó, doanh nghiệp có thể giảm thiểu tồn kho dư thừa hoặc thiếu hụt hàng hóa, tối ưu hóa quản lý tồn kho và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Quản lý hàng tồn kho hiệu quả nhờ ứng dụng AI giúp theo dõi tồn kho theo thời gian thực và đề xuất thời điểm nhập hàng tối ưu Công nghệ này còn tối ưu hóa vị trí lưu trữ, giúp việc lấy hàng nhanh chóng hơn và tiết kiệm không gian kho bãi, nâng cao hiệu quả vận hành kho hàng của doanh nghiệp.
Tối ưu hóa vận chuyển và logistics nhờ AI giúp phân tích dữ liệu giao thông, thời tiết và chi phí để lựa chọn tuyến đường tối ưu, từ đó nâng cao hiệu quả lập kế hoạch vận tải Công nghệ AI còn giúp giảm chi phí và thời gian giao hàng bằng cách tối ưu hóa lộ trình và quy trình vận chuyển Đồng thời, việc ứng dụng xe tự hành và robot kho thông minh góp phần nâng cao năng suất và giảm thiểu sai sót trong quản lý chuỗi cung ứng, thúc đẩy hoạt động logistics hiện đại và hiệu quả hơn.
● Tự động hóa quy trình: AI kết hợp với robot và RPA (Robotic Process
Automation) để tự động hóa các công việc lặp lại như lập đơn hàng, kiểm tra chất lượng, đóng gói… giúp giảm sai sót và tăng hiệu quả.
AI giúp phân tích và quản lý rủi ro trong chuỗi cung ứng bằng cách phát hiện các nguy cơ như thiên tai hoặc thay đổi chính sách, từ đó đề xuất các giải pháp giảm thiểu rủi ro hiệu quả Công nghệ này còn dự đoán chính xác thời điểm cần bảo trì máy móc, góp phần giảm thiểu gián đoạn và tối ưu hóa hoạt động logistics Áp dụng AI trong quản lý rủi ro giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng phản ứng nhanh, giảm thiểu tổn thất và đảm bảo sự ổn định của chuỗi cung ứng trong các tình huống bất ngờ.
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng nhờ AI phân tích dữ liệu để điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ theo nhu cầu riêng biệt của từng khách hàng Công nghệ này giúp đảm bảo việc giao hàng đúng thời điểm, đúng địa điểm, nâng cao sự hài lòng và trung thành của khách hàng.
Xu hướng ứng dụng AI trong chuỗi cung ứng nông nghiệp toàn nghiệp
Trong thế giới hiện đại, công nghệ đang được ứng dụng trong nông nghiệp với mức độ chưa từng có, mở ra những cơ hội mới cho sự phát triển bền vững Các công nghệ như IoT, Blockchain và Drone đang trở thành yếu tố cốt lõi, giúp thúc đẩy chuỗi cung ứng nông sản thông minh, tăng cường hiệu quả vận hành và đảm bảo tính minh bạch trong quá trình sản xuất và phân phối Những đổi mới này hứa hẹn mang lại những thay đổi đáng kể cho tương lai nông nghiệp toàn cầu.
IoT (Internet of Things) là mạng lưới kết nối các thiết bị thông minh, cảm biến và hệ thống điều khiển tự động giúp thu thập, truyền tải và phân tích dữ liệu một cách tự động, nâng cao hiệu quả trong nông nghiệp Trong chuỗi cung ứng nông nghiệp, IoT giúp theo dõi độ ẩm, nhiệt độ, dinh dưỡng đất để cung cấp thông tin chính xác, từ đó cải thiện năng suất cây trồng, giảm thiểu rủi ro từ biến đổi khí hậu và đảm bảo chất lượng nông sản Drone – máy bay không người lái trong nông nghiệp được sử dụng để giám sát cây trồng, phun thuốc, phân tích đất và lập bản đồ, góp phần tối ưu hóa các hoạt động nông nghiệp hiện đại.
Blockchain là một danh sách các bản ghi liên kết với nhau bằng mật mã, tạo thành chuỗi các khối dữ liệu an toàn và minh bạch Công nghệ này cho phép chia sẻ thông tin một cách bình đẳng đến các thiết bị và máy tính kết nối trong hệ thống Nhờ vào tính phân tán và bảo mật cao, blockchain ngày càng trở nên phổ biến trong các ứng dụng liên quan đến lưu trữ và xác thực dữ liệu kỹ thuật số.
Hoa Kỳ dẫn đầu trong việc ứng dụng công nghệ IoT và Blockchain trong chuỗi cung ứng nông sản, giúp thu thập dữ liệu thời gian thực về điều kiện môi trường và chất lượng sản phẩm, đồng thời đảm bảo tính minh bạch và truy xuất nguồn gốc Tập đoàn Cargill đã tích cực đầu tư vào công nghệ IoT và blockchain nhằm tối ưu hóa hoạt động và nâng cao hiệu quả của chuỗi cung ứng, góp phần giải quyết các thách thức lớn như an toàn thực phẩm, nâng cao đời sống nông dân và phát triển bền vững Các đối tác như Hyperledger, IBM, và Descartes Labs được hợp tác để mở rộng ứng dụng của các công nghệ này Tại Úc, các nỗ lực blockchain được phát triển nhằm đảm bảo tính minh bạch trong chuỗi cung ứng thực phẩm, với các hệ thống truy xuất nguồn gốc dựa trên blockchain kết hợp mã IoT/QR do Fresh Supply Co hợp tác phát triển cùng SproutX Ngoài ra, các trang trại tại Hà Lan sử dụng cảm biến IoT để theo dõi và điều chỉnh môi trường canh tác như nước, ánh sáng và nhiệt độ, giúp tối ưu năng suất cây trồng Nhìn chung, nhiều quốc gia trên thế giới đang ứng dụng AI cùng công nghệ IoT và blockchain để nâng cao hiệu quả, chất lượng sản phẩm và giảm thiểu rủi ro do yếu tố tự nhiên trong chuỗi cung ứng nông sản.
Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0 diễn ra mạnh mẽ, nông nghiệp Việt Nam đang hướng tới mô hình nông nghiệp thông minh để nâng cao hiệu quả và bền vững Theo Báo Trường Chính Trị Đồng Tháp ngày 25/10/2024, Việt Nam đã bắt đầu ứng dụng công nghệ tiên tiến như IoT, drone và blockchain vào chuỗi cung ứng nông sản Việc học hỏi kinh nghiệm từ các trang trại Hà Lan giúp nâng cao năng suất trong canh tác nhà kính và ngoài trời Công nghệ IoT cho phép quản lý mùa vụ chính xác bằng cách theo dõi liên tục các điều kiện tự nhiên như độ ẩm đất, nhiệt độ không khí, giúp giảm thiểu rủi ro do thời tiết bất thường và dịch bệnh, từ đó giúp nông dân lập kế hoạch trồng trọt phù hợp Sử dụng drone để giám sát đồng ruộng, phát hiện sớm sâu bệnh và hỗ trợ phun thuốc chính xác góp phần nâng cao hiệu quả sản xuất Đồng thời, triển khai blockchain vào quản lý chuỗi cung ứng giúp đảm bảo minh bạch, truy xuất nguồn gốc sản phẩm, tăng lòng tin của người tiêu dùng và thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành nông nghiệp Việt Nam.
Trong bối cảnh phát triển của kỷ nguyên Công nghệ 4.0, nhiều quốc gia trên thế giới đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào chuỗi cung ứng nông sản để nâng cao hiệu quả hoạt động Việt Nam đang dần hòa nhập vào xu hướng này, học hỏi và triển khai các hệ thống AI tiên tiến nhằm tối ưu hóa năng suất lao động và nâng cao chất lượng sản phẩm Việc ứng dụng AI trong nông nghiệp không chỉ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất mà còn đảm bảo chuỗi cung ứng hàng hóa xuất khẩu đạt tiêu chuẩn cao, góp phần nâng tầm giá trị nông sản Việt Nam trên thị trường quốc tế.
ỨNG DỤNG AI VÀO CHUỖI CUNG ỨNG NGÀNH DỪA TƯƠI Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
Đặc điểm tự nhiên và kinh tế của Đồng bằng sông Cửu Long
Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là vùng đồng bằng rộng lớn ở miền Nam ViệtNam, do phù sa sông Cửu Long bồi đắp Đặc điểm chính:
● Địa hình thấp, bằng phẳng: Độ cao trung bình 0,7-1,2 m so với mực nước biển.
● Hệ thống sông ngòi chằng chịt: Sông Cửu Long chia thành nhiều nhánh, tạo mạng lưới kênh rạch dày đặc.
● Phù sa màu mỡ: Đất phù sa ngọt chiếm phần lớn, phù hợp cho nông nghiệp, đặc biệt là trồng lúa.
● Vùng ngập lụt: Một số khu vực chịu ảnh hưởng ngập mặn hoặc ngập lụt theo mùa.
Hình 5: Biểu dồ tốc độ tăng trưởng GRDP vùng ĐBSCL và các tỉnh, thành phố vùng ĐBSCL năm 2023 (Nguồn: NGTK và báo cáo KTXH các tỉnh ĐBSCL).
Biểu đồ thể hiện sự tăng trưởng đầy tiềm năng của Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) với mức tăng GRDP năm 2023 đạt 6,6% so với năm trước, cao hơn so với nhiều khu vực khác Trong giai đoạn 2020–2023, tốc độ tăng trưởng này chỉ thấp hơn mức 8,6% của năm 2022, cho thấy sự ổn định và phát triển bền vững của vùng Các ngành kinh tế chính như nông, lâm nghiệp và thủy sản tăng khoảng 3,8%, trong khi lĩnh vực công nghiệp và xây dựng đạt mức tăng 9,5%, còn ngành dịch vụ tăng 7,8% Đặc biệt, ĐBSCL tiếp tục là một trong hai vùng kinh tế duy nhất có tất cả các địa phương đều ghi nhận mức tăng trưởng dương trong cả năm 2022 và 2023, thể hiện tiềm năng phát triển vượt trội của vùng.
Điều kiện địa hình tự nhiên tại Đồng bằng sông Cửu Long được xem như món quà quý giá giúp phát triển nền kinh tế vững mạnh, đặc biệt trong lĩnh vực nông nghiệp Vùng này nổi bật với vai trò là vựa lúa, thủy sản, và cây ăn quả hàng đầu của cả nước, góp phần bảo đảm an ninh lương thực và tạo nguồn thu ngoại tệ lớn thông qua sản lượng lúa đạt 24,2 triệu tấn (chiếm 55,4%), trái cây đạt 4,3 triệu tấn (60%), và thủy sản khoảng 4,79 triệu tấn (55,7%) Trong đó, dừa tươi được biết đến như một loại trái cây thiên nhiên tiềm năng cho sản xuất hàng tiêu dùng và xuất khẩu, bao gồm các sản phẩm như cơm dừa nạo sấy, sữa dừa, nước dừa đóng hộp, kẹo dừa, thạch dừa, than hoạt tính, xơ dừa và dầu dừa Từ đầu tháng 3/2025 đến nay, thị trường dừa tươi tại Đồng bằng sông Cửu Long, đặc biệt là Bến Tre, đã chứng kiến đợt tăng giá mạnh nhất trong nhiều năm, với giá dừa xiêm xanh loại 1 hiện lên đến 12.000-15.000 đồng/trái, gấp 2-3 lần so với cùng kỳ năm ngoái.
Hình 6: Bảng giá dừa tươi cập nhật tháng 3/2025 - theo hiệp hội dừa Bến Tre
Nguyên nhân chính dẫn đến giá dừa tăng mạnh là do sản lượng giảm do khô hạn và dừa già cỗi, trong khi nhu cầu xuất khẩu sang Mỹ, Trung Quốc, EU vẫn duy trì ổn định hoặc tăng nhẹ Sự tăng giá nhanh của dừa tươi còn đi kèm với các chi phí xuất khẩu tăng cao, khiến giá nguyên liệu (chiếm 70-80% giá thành sản phẩm) tăng đột biến, gây khó khăn trong cạnh tranh với các đối thủ như Indonesia, Thái Lan, Philippines Các doanh nghiệp nhỏ buộc phải giảm mua và cắt giảm sản lượng, đối mặt nguy cơ mất đơn hàng quốc tế nếu giá không sớm giảm xuống Để giải quyết vấn đề này, nhà nước cần triển khai các biện pháp ổn định chuỗi cung ứng dừa tươi, như tái canh vườn dừa bằng giống chất lượng cao, chống chịu tốt, hỗ trợ công nghệ chế biến sâu cho doanh nghiệp, đồng thời xây dựng liên kết giữa nông dân, hợp tác xã và doanh nghiệp để đảm bảo nguồn cung và đầu ra ổn định.
Hình 7: Biểu đồ tăng trưởng nhập khẩu dừa của Trung Quốc giai đoạn 2019 – 2023
(ĐVT: Lượng: Nghìn tấn; Tốc độ tăng trưởng: %)
Giới thiệu chung về chuỗi cung ứng dừa tươi và mô hình SWOT
2.2.1 Chuỗi cung ứng dừa tươi
Hình 8: Quy trình chuỗi cung ứng dừa tươi
Chuỗi cung ứng dừa tươi là quá trình đưa dừa từ vườn đến tay người tiêu dùng hoặc các nhà chế biến, bao gồm nhiều giai đoạn.
1 Nhà cung cấp giống, phân, thuốc…
Vai trò của nhà cung cấp trong chuỗi cung ứng dừa là điểm khởi đầu quan trọng, cung cấp các yếu tố đầu vào như giống dừa, phân bón, thuốc bảo vệ thực vật và công cụ cần thiết cho nông dân Giá cả và nguồn cung phân bón, thuốc trừ sâu ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí sản xuất và chất lượng giống dừa (giống xiêm, dừa ta, dừa dâu), từ đó tác động đến năng suất và khả năng chống chịu của cây trồng Nếu nguồn cung không ổn định, nông dân có thể gặp khó khăn trong việc duy trì vườn dừa, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu như khô hạn và xâm nhập mặn.
2 & 3 Vườn dừa của doanh nghiệp và hộ gia đình
Vai trò: Đây là giai đoạn sản xuất, trồng trọt, chăm sóc, thu hoạch Có 2 loại vườn dừa:
Các doanh nghiệp lớn tự đầu tư vào vườn dừa nhằm chủ động nguồn nguyên liệu, tận dụng lợi thế về quy mô, công nghệ hiện đại và giống cây tốt Tuy nhiên, việc đầu tư này đòi hỏi chi phí cao và yêu cầu vốn lớn để duy trì hoạt động bền vững.
Hầu hết dừa tại Bến Tre được trồng và sản xuất bởi các hộ gia đình nhỏ lẻ, tận dụng nguồn lực sẵn có để giảm chi phí lao động nhờ chủ yếu dựa vào nhân công gia đình Tuy nhiên, việc này giới hạn về vốn đầu tư và khả năng áp dụng công nghệ sản xuất hiện đại, từ đó ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của các hộ gia đình trên thị trường dừa.
Thương lái đóng vai trò trung gian quan trọng trong chuỗi cung ứng dừa, đảm nhận nhiệm vụ thu gom trái dừa từ các vườn của hộ gia đình và vận chuyển đến các cơ sở chế biến hoặc kho của doanh nghiệp Tuy nhiên, vai trò này cũng đồng thời tạo ra điểm yếu trong chuỗi cung ứng khi phụ thuộc vào các thương lái, ảnh hưởng đến sự ổn định và hiệu quả của quá trình thu mua Việc có một hệ thống thu gom và phân phối rõ ràng, chuyên nghiệp sẽ giúp nâng cao năng lực cạnh tranh và giảm thiểu rủi ro trong chuỗi cung ứng dừa.
5 Kho bảo quản trước sơ chế của doanh nghiệp
Doanh nghiệp tập trung dừa có vai trò quan trọng trong việc bảo quản và chuẩn bị dừa cho sơ chế như gọt vỏ và đóng gói Đây là giai đoạn kiểm soát chất lượng thiết yếu để đảm bảo sản phẩm đạt tiêu chuẩn trước khi đưa ra thị trường Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp nhỏ vẫn gặp khó khăn vì thiếu công nghệ bảo quản hiện đại, dễ dẫn đến tình trạng hư hỏng dừa nếu không tiêu thụ kịp thời Việc nâng cao công nghệ bảo quản là yếu tố then chốt giúp giảm thiểu tổn thất và nâng cao hiệu quả kinh doanh trong ngành chế biến dừa.
Dừa đóng vai trò quan trọng trong chuỗi cung ứng, qua quá trình sơ chế như gọt vỏ, đóng gói dừa tươi và tách nước hoặc cơm dừa trước khi xuất khẩu hoặc phân phối Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp gia đình hoặc quy mô nhỏ vẫn sử dụng công nghệ lạc hậu, gây ra chi phí sản xuất cao, làm giảm khả năng cạnh tranh trên thị trường.
7 & 8 Thị trường nội địa và kho thành phẩm
Thị trường nội địa (7) chủ yếu phân phối dừa sơ chế đến siêu thị, chợ và người tiêu dùng trong nước Tiêu thụ dừa tươi, đặc biệt là nước dừa, diễn ra ổn định, giúp duy trì nhu cầu ổn định trên thị trường nội địa Tuy nhiên, giá bán dừa tiêu thụ trong nước thấp hơn so với xuất khẩu, dẫn đến lợi nhuận từ thị trường nội địa không cao.
Kho thành phẩm gồm dừa sơ chế được lưu trữ để chuẩn bị xuất khẩu, giúp đảm bảo nguồn cung ổn định cho thị trường quốc tế Tuy nhiên, nếu giá dừa không giảm, các doanh nghiệp có thể mất nhiều đơn hàng lớn vì mức giá bán cao hơn đối thủ cạnh tranh, ảnh hưởng đến khả năng duy trì thị phần xuất khẩu.
Vai trò: Dừa tươi và sản phẩm sơ chế được xuất khẩu đến các thị trường lớn như Mỹ,
Theo báo VNExpress ngày 16/02/2025, xuất khẩu dừa của Việt Nam đạt gần 1,1 tỷ USD, tăng trên 20% so với năm 2023, trong đó Trung Quốc là thị trường chính chiếm 25% giá trị xuất khẩu Nhờ lợi thế về giá và hương vị ngọt thanh, trái dừa Việt Nam được ưa chuộng tại các thị trường lớn như EU, Mỹ, Canada và Hàn Quốc Để duy trì cạnh tranh, Việt Nam cần giữ vững chất lượng sản phẩm ổn định, đối mặt với các đối thủ mạnh như Philippines và Thái Lan với thương hiệu nổi bật như Vita Coco.
2.2.2 Mô hình SWOT chuỗi giá trị của dừa tươi ở Bến Tre
Hiện cả nước có khoảng 200.000 ha trồng dừa, sản lượng hơn 2 triệu tấn, chủ yếu tập trung tại Bến Tre, Trà Vinh, Tiền Giang và các tỉnh ĐBSCL, góp phần quan trọng vào ngành nông nghiệp Việt Nam Bến Tre đã triển khai các mô hình dừa hữu cơ đạt chứng nhận GlobalGAP, hướng tới mở rộng xuất khẩu sang thị trường cao cấp và đáp ứng yêu cầu minh bạch, an toàn của nhà nhập khẩu Đến năm 2030, Bộ Nông nghiệp và Môi trường đặt mục tiêu 10% diện tích dừa (tương đương 20.000 ha) đạt tiêu chuẩn hữu cơ và 50% được cấp mã số vùng trồng để truy xuất nguồn gốc, tăng cường khả năng cạnh tranh của dừa Bến Tre Dừa tươi Bến Tre có nhiều ưu điểm như chất lượng cao và khả năng đáp ứng tiêu chuẩn quốc tế, nhưng cũng cần khắc phục nhược điểm về năng suất và quy trình canh tác để cạnh tranh hiệu quả với các tỉnh khác.
Bến Tre đã trở thành vùng trồng dừa lớn nhất cả nước nhờ vào điều kiện tự nhiên lý tưởng để trồng dừa Với truyền thống canh tác lâu đời, địa phương sở hữu nhiều kinh nghiệm và kỹ thuật trong việc nuôi trồng, chăm sóc và thu hoạch cây dừa Nhờ đó, dừa Bến Tre nổi bật với năng suất cao và chất lượng tốt, góp phần phát triển ngành sản xuất dừa của Việt Nam.
Hệ thống phân phối sản phẩm linh hoạt, mở rộng cả ở khu vực nông thôn và thành thị, giúp đưa sản phẩm đến gần hơn với người tiêu dùng Nông dân tận dụng triệt để các bộ phận cây dừa để chế biến thành đa dạng các sản phẩm chất lượng cao, đáp ứng nhu cầu thị trường Các kênh phân phối hiệu quả góp phần nâng cao giá trị sản phẩm dừa, thúc đẩy phát triển kinh tế địa phương.
Chế biến & công nghệ: Tận dụng tốt nguồn lực địa phương, máy móc trong nước giúp phân bố chiến biến hợp lý
Việc sản xuất dừa gặp nhiều khó khăn do thiếu liên kết chặt chẽ giữa nông dân và doanh nghiệp, phần lớn nguồn dừa tươi đến từ các trang trại nhỏ của nông dân Hệ quả là công nghệ khoa học chưa được ứng dụng phổ biến, còn phụ thuộc vào yếu tố tự nhiên và mùa vụ Thiết lập các chính sách hỗ trợ từ trung ương và nhà nước còn hạn chế, trong khi thị trường nội địa phải cạnh tranh gay gắt với các loại trái cây khác, dẫn đến quy mô mở rộng sản phẩm chưa được đầu tư xứng đáng.
Chuỗi cung ứng nguyên vật liệu bị gián đoạn đã dẫn đến sự thiếu liên kết và ổn định trong quá trình sản xuất Điều này gây ra khó khăn trong việc duy trì nguồn nguyên liệu chất lượng cao và bền vững, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của sản phẩm cuối cùng Đảm bảo kênh phân phối hiệu quả và ổn định là yếu tố then chốt để duy trì chất lượng sản phẩm và nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.
Trong lĩnh vực Thương mại & tiêu dùng, nguồn nguyên liệu dừa trong nước đang gặp phải tình trạng thiếu hụt do sự phân chia theo quy mô và vùng miền gây ra Điều này đòi hỏi phải có sự phối hợp nhịp nhàng giữa hoạt động trồng trọt và chế biến để đảm bảo nguồn cung ổn định Việc tối ưu hóa tổ chức sản xuất và quản lý vùng nguyên liệu là yếu tố quan trọng giúp thúc đẩy phát triển bền vững ngành dừa trong nước.
Các công nghệ AI hỗ trợ sản xuất, vận chuyển, bảo quản dừa tươi
Trong chuỗi cung ứng, sản xuất giữ vai trò trung tâm vì là giai đoạn tạo ra giá trị thực cho sản phẩm qua việc chuyển đổi nguyên liệu thành hàng hóa tiêu thụ, giúp đảm bảo chất lượng, tối ưu chi phí và đáp ứng nhu cầu thị trường Trong ngành sản xuất dừa tươi, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phổ biến để nâng cao năng suất và chất lượng, như phân loại dừa tự động bằng hình ảnh, dự đoán độ chín, phát hiện lỗi hoặc sâu bệnh trên vỏ AI còn hỗ trợ dự báo sản lượng, tối ưu hóa lịch trình thu hoạch và kiểm soát điều kiện bảo quản sau thu hoạch, giúp giảm thất thoát và tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường trong và ngoài nước Đánh giá qua hệ thống thị giác máy tính là một trong những công nghệ then chốt trong quá trình này, góp phần làm quy trình sản xuất dừa tươi trở nên thông minh và hiệu quả hơn.
Computer Vision, là một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo, giúp máy móc nhận diện và phân tích thế giới trực quan giống như con người Ứng dụng của công nghệ này trong nông nghiệp bao gồm giám sát động vật bằng AI, kiểm tra chất lượng, kiểm tra tự động tiêu chuẩn chất lượng và giám sát cơ sở hạ tầng Thị giác máy tính có tiềm năng nâng cao việc giám sát cây trồng, dự đoán năng suất và phát hiện các yếu tố gây căng thẳng nhờ phân tích hình ảnh về sức khỏe cây trồng và mô hình tăng trưởng Công nghệ này còn sử dụng phương pháp thống kê để xác định thể tích trái dừa, so sánh với thể tích chuẩn để đánh giá chất lượng trái cây, mang lại giải pháp chính xác và mở rộng quy mô trong nông nghiệp hiện đại.
Hình 9: Cấu tạo hệ thống thị giác máy tính để đánh giá chất lượng dừa tươi
+) Ưu điểm: Dễ dàng lắp đặt
+) Nhược điểm: Chi phí đầu tư cao, độ chính xác không cao
Tổng thể, việc tích hợp hệ thống IoT với thị giác máy tính mang lại lợi ích lớn cho nông dân trong việc theo dõi và quản lý đất đai hiệu quả Các cảm biến mặt đất, camera drone và mạng học sâu giúp phân tích sức khỏe rễ cây, giám sát xói mòn đất và đánh giá độ pH, từ đó đưa ra các quyết định canh tác chính xác hơn Công nghệ này góp phần nâng cao năng suất nông nghiệp bền vững và tối ưu hóa quá trình canh tác trên cánh đồng.
Đất chua, có màu nâu nhạt và phân loại theo mã RGB, phù hợp để trồng các loại cây như nam việt quất, việt quất xanh và bông cải xanh Khi độ pH của đất thay đổi, nông dân cần áp dụng các biện pháp xử lý để điều chỉnh pH về mức tối ưu, đảm bảo sự phát triển tốt nhất của cây trồng.
Bạn có thể áp dụng phương pháp này để theo dõi độ ẩm của đất một cách chính xác Việc giám sát độ ẩm giúp nông dân xác định thời điểm cần tưới nước cho cây trồng, từ đó nâng cao hiệu quả canh tác Nhờ đó, người nông dân dễ dàng đưa ra quyết định tưới tiêu phù hợp, tránh lãng phí nước và đảm bảo sức khỏe của cây trồng Ứng dụng công nghệ theo dõi độ ẩm đất là một giải pháp tối ưu giúp tăng năng suất và chất lượng nông sản.
Hình 10: Giám sát cấu hình đất cho tầm nhìn máy tính trong nông nghiệp b.Hệ thống tự động làm sạch và đánh giá chất lượng dừa bằng ANN
Hệ thống tự động và thông minh đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực nông nghiệp, đặc biệt trong việc phân loại trái cây sau thu hoạch để đảm bảo chất lượng và năng suất Nhiều nghiên cứu đã phát triển các hệ thống phân loại tự động cho nhiều loại trái cây, trong đó có dừa Phương pháp xác định độ chín của dừa bằng cảm biến không xâm lấn dựa trên thị giác máy được ứng dụng rộng rãi, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để đánh giá chính xác mức độ chín Hệ thống này gồm 11 đầu vào và 3 đầu ra, mô phỏng quá trình phản ứng của mạng lưới nơ-ron dựa trên cấu trúc sinh học, giúp phân loại và kiểm tra chất lượng trái dừa Các chức năng chính của hệ thống còn bao gồm làm sạch vỏ, cuống, đánh giá chất lượng và phân loại dừa Ngoài ra, nghiên cứu còn sử dụng logic mờ để đánh giá độ chín dựa trên các yếu tố như màu sắc, âm thanh, độ cứng của vỏ và tình trạng thịt, góp phần nâng cao hiệu quả trong lĩnh vực phân loại trái cây tự động.
Hình 11: Hệ thống ANN đơn giản
Nghiên cứu đã tập trung vào việc xác định độ chín của dừa bằng các phương pháp sử dụng tín hiệu âm thanh và hình ảnh kỹ thuật số Một mô hình phân loại dừa dựa trên tín hiệu âm thanh áp dụng ba kỹ thuật máy học chính là mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), Random Forest (RF) và Support Vector Machine (SVM), với dữ liệu đầu vào là các mẫu phổ tần số biến đổi của tín hiệu mẫu Đồng thời, kỹ thuật xử lý ảnh kỹ thuật số được sử dụng để giải quyết vấn đề phân loại dừa tại các phân xưởng, trong đó các đặc điểm về chiều cao, chiều rộng, khối lượng và mật độ của trái dừa được trích xuất chính xác, với sai số nhỏ hơn 1 mm Hình ảnh trái dừa được thu thập trong buồng xử lý hình ảnh, và mô hình ANN đã đạt độ chính xác phân loại lên đến 98,4%, giúp đảm bảo chất lượng dừa xuất khẩu ra thị trường quốc tế phù hợp với các tiêu chuẩn đề ra.
Hệ thống ANN tự động hóa trong việc làm sạch vỏ ngoài, rửa và phân loại dừa giúp tiết kiệm nhân công và thời gian hiệu quả Việc sử dụng công nghệ này giảm phụ thuộc vào lao động thủ công, từ đó nâng cao năng suất đặc biệt trong mùa thu hoạch cao điểm Nhờ vào tự động hóa, quy trình thu hoạch dừa trở nên nhanh chóng, chính xác và hiệu quả hơn bao giờ hết.
Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) phân loại dừa chính xác và nhất quán dựa trên dữ liệu hình ảnh, cảm biến trọng lượng, độ ẩm và màu sắc Nhờ đó, ANN có khả năng phân biệt giữa dừa già, dừa non, hàng hư hỏng và đạt chuẩn xuất khẩu với độ chính xác và độ đồng đều cao hơn con người Việc sử dụng ANN giúp nâng cao hiệu quả và độ tin cậy trong quy trình kiểm tra và phân loại sản phẩm.
Việc giảm tổn thất và lãng phí là rất quan trọng trong quá trình bảo quản sản phẩm, đặc biệt là với những mặt hàng nhạy cảm như nước dừa tươi Công nghệ này giúp phát hiện sớm những quả dừa kém chất lượng trong dây chuyền sản xuất, từ đó ngăn chặn việc chuyển tiếp các sản phẩm không đạt chuẩn vào các công đoạn tiếp theo, qua đó giảm thiểu chi phí và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.
Mạng neural nhân tạo (ANN) có khả năng học hỏi và cải tiến liên tục theo thời gian, giúp thích nghi với các tiêu chuẩn mới của khách hàng và thị trường Nhờ đó, ANN tối ưu hóa quy trình xuất khẩu, đáp ứng các yêu cầu cao hơn từ các thị trường khó tính như Mỹ, Nhật Bản và EU Khả năng huấn luyện lại này nâng cao hiệu quả và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp trên thị trường quốc tế.
ANN tích hợp dễ dàng với hệ thống thị giác máy, sử dụng camera và cảm biến để đánh giá các yếu tố như độ nứt, màu vỏ, vết mốc, độ tròn và kích cỡ của sản phẩm Nhờ đó, hệ thống có khả năng đánh giá chất lượng một cách trực quan, chính xác và toàn diện, nâng cao hiệu quả kiểm tra chất lượng trong quy trình sản xuất.
Chi phí đầu tư ban đầu cho hệ thống gồm camera công nghiệp, cảm biến, máy rửa, băng chuyền, hệ thống xử lý ảnh và máy tính điều khiển ANN là rất cao, điều này khiến các cơ sở nhỏ gặp khó khăn trong việc tiếp cận và đầu tư vào công nghệ hiện đại này.
Để mạng neural nhân tạo (ANN) hoạt động hiệu quả, cần có dữ liệu huấn luyện chất lượng gồm hàng nghìn mẫu ảnh dừa đã được dán nhãn chính xác theo loại A, B, hư hỏng hoặc nấm mốc, tuy nhiên việc thu thập và gán nhãn này tốn nhiều thời gian và công sức Ngoài ra, việc vận hành hệ thống tại các vùng trồng dừa ở nông thôn gặp khó khăn do thiếu hạ tầng như điện ổn định, internet và nhân lực kỹ thuật cao, gây trở ngại trong việc lắp đặt và bảo trì hệ thống kỹ thuật.
Camera và cảm biến dễ bị ảnh hưởng bởi điều kiện môi trường như ánh sáng yếu, bụi và độ ẩm cao, khiến khả năng hoạt động kém và ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả phân loại của mạng nơ-ron nhân tạo (ANN).
Công cụ quản lý chuỗi cung ứng: Hệ thống ERP, phân tích dữ liệu lớn (Big Data)
Hệ thống ERP (Enterprise Resource Planning - Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp) là trung tâm điều khiển của các doanh nghiệp lớn, tập trung quản lý các hoạt động sản xuất, bán hàng, tài chính và nhân sự Nhờ vào hệ thống này, doanh nghiệp có thể dễ dàng tích hợp, chia sẻ và kiểm soát thông tin một cách hiệu quả, giúp đưa ra quyết định chính xác và nâng cao hiệu suất hoạt động kinh doanh ERP đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp cái nhìn toàn diện về hoạt động của doanh nghiệp, từ đó tối ưu hoá quy trình làm việc và nâng cao năng lực cạnh tranh.
Hình 17: Hệ thống ERP đầy đủ
Hệ thống ERP còn mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp:
Kiểm soát thông tin tài chính
Giúp tăng tốc độ dòng công việc
Giúp hạn chế sai sót khi nhiều người cùng nhập một dữ liệu
Giúp dễ dàng kiểm soát quá trình làm việc của nhân viên
Giúp tạo ra mạng xã hội nội bộ trong doanh nghiệp
ERP mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, tuy nhiên vẫn tồn tại những nhược điểm như giá thành cao từ 150.000 đến 750.000 USD và thời gian triển khai kéo dài từ 2 đến 5 năm Rủi ro tiềm ẩn trong quá trình triển khai có thể gây tắc nghẽn quy trình hệ thống nếu xảy ra sai sót ở bất kỳ bước nào Do đó, hệ thống ERP phù hợp với các doanh nghiệp lớn có nguồn vốn đầu tư đáng kể và mong muốn nâng cao chất lượng dịch vụ Các doanh nghiệp đã có sẵn nguồn vốn và mức tăng trưởng ổn định thường có nhiều thời gian và nguồn lực hơn để vận hành hệ thống ERP một cách hiệu quả.
2.4.2 Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)
Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) là quá trình xử lý, phân tích và giải thích các dữ liệu khổng lồ nhằm khám phá những thông tin quan trọng và hữu ích cho doanh nghiệp, tổ chức hoặc cá nhân Việc áp dụng Big Data giúp đưa ra các quyết định chính xác, nhanh chóng và mang tính chiến lược cao Đây là công cụ không thể thiếu trong thời đại công nghệ số, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động và thúc đẩy sự phát triển bền vững.
Hình 18: Ứng dụng của BIG DATA
Những lợi ích mà Big Data AI mang lại cho doanh nghiệp:
Giúp đưa ra quyết định chính xác hơn
Giúp tối ưu hóa hoạt động kinh doanh
Giúp phát hiện xu hướng mới
Trong thời đại dữ liệu chi phối chiến lược kinh doanh, kỹ năng Phân tích Dữ liệu Lớn (Big Data Analytics) kết hợp với hiểu biết kinh doanh là yếu tố then chốt Chương trình Phân tích Kinh doanh tại Swinburne Việt Nam – được công nhận bởi AACSB – cung cấp nền tảng lý thuyết vững chắc, kỹ năng thực hành hiện đại và cơ hội tham gia dự án thực tế cùng doanh nghiệp Ngoài ra, sinh viên còn được rèn luyện kỹ năng tư duy chiến lược, giải quyết vấn đề và giao tiếp, giúp phát triển toàn diện trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và kinh doanh.
Rủi ro và giải pháp
Công nghệ AI mang lại nhiều tác động tích cực và hữu ích cho cuộc sống hàng ngày, giúp tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu suất công việc Tuy nhiên, hệ thống AI vẫn tồn tại những sai sót trong vận hành, đòi hỏi người dùng phải có cái nhìn khách quan và đánh giá kỹ lưỡng Việc so sánh nghiêm khắc các công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện nay giúp chúng ta hiểu rõ điểm mạnh, điểm yếu của từng hệ thống và áp dụng AI một cách hợp lý, an toàn.
Amazon đã cảnh báo nhân viên về việc chia sẻ thông tin nội bộ với Chat GPT sau khi phát hiện chatbot này tạo ra nội dung giống dữ liệu công ty và trả lời chính xác các câu hỏi tuyển dụng độc quyền, gây nguy cơ rò rỉ thông tin mật Tương tự, Microsoft cũng khuyến cáo không chia sẻ dữ liệu nhạy cảm với AI như Chat GPT để đảm bảo bảo mật thông tin Dù AI cam kết không chia sẻ dữ liệu người dùng, nhưng vẫn tồn tại nhiều rủi ro về việc rò rỉ thông tin nội bộ khiến các doanh nghiệp cần thận trọng khi sử dụng các công cụ AI.
● Bảo mật dữ liệu: Cần đảm bảo dữ liệu được mã hóa, lưu trữ và xử lý an toàn để tránh rò rỉ, tấn công mạng hoặc lạm dụng.
● Xác thực yếu: Việc thiếu xác thực đa yếu tố khiến tài khoản dễ bị xâm nhập.
Việc sử dụng các ứng dụng bên thứ ba như bot hoặc ứng dụng không chính thức để truy cập Chat GPT có thể tiềm ẩn nguy cơ cửa hậu, đánh cắp dữ liệu hoặc gây sai lệch thông tin Để giảm thiểu rủi ro này, các tổ chức nên ưu tiên sử dụng các nền tảng chính thức và đáng tin cậy của OpenAI, đồng thời áp dụng các biện pháp bảo mật chặt chẽ để bảo vệ dữ liệu và đảm bảo tính xác thực của thông tin.
● Kiểm soát chặt quyền truy cập vào dữ liệu và công cụ AI.
● Áp dụng các biện pháp xác thực mạnh.
● Đào tạo nhân viên về an toàn dữ liệu và không đưa thông tin nội bộ lên AI công cộng.
Vi phạm quyền sở hữu trí tuệ nhân tạo
Năm 2022, Matthew Butterick kiện GitHub Copilot vì sử dụng mã nguồn từ các dự án nguồn mở mà không ghi nhận tác giả hoặc bồi thường Microsoft khuyến cáo người dùng tự chịu trách nhiệm trong việc kiểm tra quyền sở hữu trí tuệ khi sử dụng AI Do đó, việc chú ý đến vấn đề bản quyền là điều rất quan trọng khi áp dụng công nghệ AI vào công việc.
● Chỉ sử dụng sản phẩm AI nếu nhà cung cấp cam kết đảm bảo quyền sở hữu trí tuệ (như Adobe Firefly).
● Nếu không, chỉ nên dùng sản phẩm AI làm tài liệu tham khảo, không dùng cho
AI có thể cung cấp thông tin sai lệch
AI có thể tạo ra kết quả sai lệch vì 3 lý do chính:
1 Dữ liệu đào tạo không hoàn hảo: Bao gồm thông tin sai và định kiến xã hội, khiến
AI có thể lặp lại thông tin sai hoặc thiên lệch.
2 Hạn chế mô hình: AI chỉ dự đoán nội dung tiếp theo dựa trên mẫu, không xác minh tính đúng đắn, dẫn đến tạo ra nội dung hợp lý nhưng sai sự thật.
3 Thiết kế công nghệ: Ngay cả khi dùng dữ liệu chính xác, AI vẫn có thể kết hợp thông tin theo cách sai lệch.
● Pháp lý: Thông tin sai có thể gây kiện tụng, ví dụ như trường hợp giáo sư bị AI cáo buộc sai.
AI học từ dữ liệu thiên lệch dẫn đến những quyết định không công bằng, gây ra các vấn đề về định kiến và phân biệt đối xử Ví dụ, tại Hà Lan, việc sử dụng AI trong các quá trình hành chính đã dẫn đến thiệt hại cho các gia đình có quốc tịch kép, phản ánh rõ ràng tác động tiêu cực của dữ liệu không cân đối đối với các nhóm thiệt thới.
● Tiếp cận AI một cách phê phán: Không tin tuyệt đối, cần đánh giá bằng tư duy con người.
● Kiểm chứng chéo: So sánh đầu ra với các nguồn tin cậy hoặc từ nhiều nền tảng AI khác nhau để đảm bảo độ chính xác.
KẾT LUẬN
Việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) vào chuỗi cung ứng nông nghiệp xanh tại Đồng bằng sông Cửu Long mang lại nhiều lợi ích thiết thực trong việc nâng cao chất lượng sản phẩm, tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận chuyển, đồng thời giúp duy trì giá trị dinh dưỡng của trái dừa tươi Các công nghệ như camera cảm biến, hệ thống ANN, IoT và Drone giúp nhận diện, phân tích hình ảnh, kiểm tra chất lượng đất, dự báo thời tiết, tự động hóa quá trình phân loại và giám sát cây trồng, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường xuất khẩu Trong lĩnh vực bảo quản, các phương pháp hiện đại như làm lạnh, môi trường khí quyển điều chỉnh và công nghệ tiệt trùng UHT đã chứng minh hiệu quả trong việc kéo dài thời gian bảo quản và đáp ứng tiêu chuẩn quốc tế Công nghệ AI còn giúp theo dõi chuỗi truy xuất nguồn gốc, đảm bảo tính minh bạch và nâng cao độ tin cậy của sản phẩm, tạo lợi thế cạnh tranh trong nước và quốc tế Tuy nhiên, chi phí đầu tư cao và khả năng sai sót trong phân tích dữ liệu là thách thức lớn, đòi hỏi cần sự đầu tư đồng bộ về hạ tầng công nghệ, đào tạo nhân lực và xây dựng hệ sinh thái số phù hợp với đặc thù nông nghiệp khu vực Sự phối hợp giữa chính phủ, doanh nghiệp và nông dân là yếu tố then chốt để xây dựng chuỗi cung ứng thông minh, bền vững và thân thiện môi trường, biến AI trở thành chiến lược quan trọng trong quá trình chuyển đổi số ngành nông nghiệp.
