Trên toàn cầu, biến đổi khí hậu, gián đoạn chuỗi cung ứng, căng thẳng địa chính trị, cùng với dịch hại và dịch bệnh đang khiến chuỗi cung ứng rau quả tươi đối mặt với nhiều rủi ro. Đối với nhiều doanh nghiệp hàng tiêu dùng nhanh (CPG) và các nhà bán lẻ thực phẩm, việc thiếu khả năng theo dõi theo thời gian thực về nguồn cung và hoạt động tại trang trại càng làm mức độ rủi ro gia tăng.

Theo ông Krishna Kumar, CEO của Cropin, những yếu tố này đã khiến mô hình thu mua và cung ứng truyền thống - vốn từng định hình cách vận hành của ngành CPG và bán lẻ thực phẩm - không còn phù hợp. Doanh nghiệp không thể tiếp tục dựa vào những phương thức cũ để kinh doanh như trước.

Tình trạng thiếu hụt cacao kéo dài do thời tiết xấu và dịch bệnh cây trồng đã đẩy giá cacao lên mức cao nhất trong 60 năm vào đầu năm 2025. Những biến động tương tự cũng đang diễn ra trong chuỗi cung ứng cà phê và cam quýt tại Mỹ.

“Trong mỗi trường hợp, vấn đề cốt lõi đều giống nhau: các hiện tượng khí hậu cực đoan đang viết lại quy luật sản xuất, đồng thời các cú sốc địa chính trị ảnh hưởng đến chiến lược nhập khẩu và xuất khẩu”, ông Kumar cho biết.

“Để không chỉ tồn tại mà còn phát triển, các doanh nghiệp nông thực phẩm buộc phải tái định hình chiến lược sản xuất và thu mua của mình - và trung tâm của sự đổi mới đó chính là các công nghệ AI và học máy (ML)”.

Cropin được thành lập năm 2010 và đã theo đuổi quá trình số hóa nông nghiệp từ rất sớm, trước khi khái niệm này trở nên phổ biến trên toàn cầu.

Cropin tận dụng GenAI, AI tác tử (agentic AI) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để chuyển đổi dữ liệu phức tạp về cây trồng, khí hậu và không gian địa lý thành những thông tin có thể hành động được cho nông dân và doanh nghiệp thực phẩm. Từ phát hiện sớm bệnh hại như cháy lá, dự báo biến động giá, cho đến tối ưu hóa tưới tiêu và kế hoạch năng suất, Cropin biến sự bất định thành các quyết định tự tin và kịp thời trong suốt quá trình gieo trồng, thu hoạch và thu mua.

Mang lại “tầm nhìn xuyên suốt” cho sản xuất khoai tây của PepsiCo

Ví dụ, thương hiệu snack Lay’s của PepsiCo phụ thuộc vào nông dân tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương (APAC) để cung ứng khoai tây làm nguyên liệu sản xuất.

Các phương thức canh tác truyền thống trong khu vực này phụ thuộc rất nhiều vào quy luật thời vụ, nhưng biến đổi khí hậu đang làm đảo lộn các quy luật đó. Chẳng hạn, gió mùa là yếu tố mà nông dân đã dựa vào suốt hàng nghìn năm để xác định thời điểm gieo trồng - nay trở nên khó dự đoán.

Như lời một nông dân hợp tác với Lay’s chia sẻ: “Bây giờ, cách duy nhất để canh tác là phải kiểm tra từng cây trồng mỗi ngày”.

Trong khi đó, phần lớn nông dân APAC canh tác trên các mảnh đất nhỏ lẻ, phân tán cách xa nhau hàng chục km, khiến việc kiểm tra hằng ngày từng cây gần như không thể nếu không có sự hỗ trợ của công nghệ.

Để giải quyết vấn đề này, PepsiCo đã hợp tác với Cropin xây dựng nền tảng AI tùy chỉnh mang tên Lay’s Smart Farm, nhằm cung cấp “tầm nhìn xuyên suốt” đối với hoạt động cung ứng và chuỗi cung khoai tây.

Smart Farm sử dụng hình ảnh vệ tinh, công nghệ viễn thám cùng với nhiều dữ liệu lịch sử từ các vùng canh tác. Việc kết hợp các nguồn dữ liệu này giúp nông dân và cả PepsiCo có cái nhìn sâu hơn về tình trạng đồng ruộng, đồng thời phát hiện sớm những khu vực có nguy cơ phát sinh vấn đề.

Giảm thiểu rủi ro cho chuỗi cung ứng nông sản tươi của Walmart

PepsiCo không phải là doanh nghiệp nông thực phẩm duy nhất phải đối mặt với những thách thức trong chuỗi cung ứng.

Walmart cũng vận hành một chuỗi cung ứng nông sản tươi thường xuyên chịu rủi ro từ tác động của khí hậu và các yếu tố địa chính trị.

Tương tự như với PepsiCo, Cropin đã xây dựng cho Walmart một giải pháp AI tiên tiến nhằm giảm thiểu các rủi ro liên quan đến thời tiết, biến động thị trường và gián đoạn chuỗi cung ứng.

Theo ông Kyle Carlyle, Phó Chủ tịch phụ trách đổi mới thu mua và đảm bảo nguồn cung của Walmart, giải pháp này giúp Walmart “tối ưu hơn nữa hoạt động thu mua và dự báo năng suất chính xác hơn nhờ công nghệ GenAI thời gian thực”. Ông cũng nhấn mạnh: “Chúng tôi luôn tìm kiếm những cách thức mới để đổi mới, và Cropin thể hiện rõ các mục tiêu đổi mới táo bạo của chúng tôi trong lĩnh vực nông nghiệp”.

Với phần lớn doanh nghiệp, xây dựng chuỗi cung ứng có khả năng chống chịu tốt phải cân bằng giữa việc đạt mục tiêu kinh doanh ngắn hạn và thực hiện các cam kết phát triển bền vững đã công bố.

Theo ông Kumar, “đây chính xác là điều mà một giải pháp nông nghiệp số lấy AI làm trung tâm có thể mang lại”.

Cuộc khủng hoảng ca cao nêu trên - dẫn đến sụt giảm sản lượng, năng suất thấp hơn, sâu bệnh gia tăng và nông dân không thể tái đầu tư vào trang trại - là một ví dụ điển hình.

Ông cho rằng khủng hoảng này có thể đã được giảm nhẹ nếu các bên trong ngành có khả năng quan sát sớm tình hình thực tế tại hiện trường, sử dụng các mô hình cảnh báo sớm dịch bệnh và áp dụng các thực hành nông nghiệp thích ứng với khí hậu có sự hỗ trợ của công nghệ.

Các doanh nghiệp trong chuỗi giá trị ca cao có thể tiết kiệm hàng triệu USD nếu ứng dụng các công cụ công nghệ nông nghiệp sử dụng AI. Lợi ích của các giải pháp nông nghiệp số ứng dụng AI vượt xa chi phí đầu tư, khiến chúng trở thành yếu tố thiết yếu để xây dựng hệ thống nông nghiệp - thực phẩm bền vững, có lợi nhuận và có khả năng chống chịu cao.

Ở khía cạnh bền vững, Cropin cũng đang mở rộng sang lĩnh vực nông nghiệp tái sinh. Năm nay, công ty hợp tác với chương trình nông nghiệp tái sinh của EIT Food tại châu Âu để mở rộng ứng dụng công nghệ AI cho cây khoai tây.

Theo Kumar, việc triển khai của Cropin trong sản xuất khoai tây đang hướng tới: tăng năng suất 5%; giảm 15% thuốc bảo vệ thực vật; tiết kiệm 5% nước tưới; mang lại lợi ích kinh tế 410 euro/ha. Điều này cho thấy phát triển bền vững và lợi nhuận có thể song hành.

“Bằng cách tích hợp dữ liệu khí hậu siêu cục bộ, thông tin đất và cây trồng với dữ liệu đồng ruộng theo thời gian thực, chúng tôi cung cấp cho nông dân các khuyến nghị chính xác theo từng thửa ruộng; tối ưu tưới tiêu, đầu vào và quản lý phụ phẩm, đồng thời cải thiện sức khỏe đất và năng suất”.

Ông kết luận rằng để mở rộng nông nghiệp tái sinh, công nghệ không còn là lựa chọn tùy ý. “Công nghệ mang lại niềm tin cho nhà đầu tư, sự an tâm cho nông dân và cơ hội sống còn cho hành tinh”.

Doanh nghiệp có thể tận dụng AI/ML như thế nào?

Để thực sự củng cố hoạt động vận hành và chuỗi cung ứng bằng AI và ML, doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc số hóa nông nghiệp ở khâu thượng nguồn: lập bản đồ nhà cung cấp và trang trại, chuẩn hóa dữ liệu đồng ruộng, và thiết lập các dòng dữ liệu sạch, liên tục từ vệ tinh, cảm biến và ứng dụng giám sát đồng ruộng.

Có được khả năng hiển thị toàn diện trên toàn chuỗi cung ứng.

Tiếp theo, doanh nghiệp cần xây dựng một “bản đồ sống” về mạng lưới nguồn cung và nhà cung cấp, cho thấy cây trồng được canh tác ở đâu, theo phương thức nào, và các yếu tố như biến đổi khí hậu, sức khỏe đất, áp lực sâu bệnh và thời tiết cực đoan ảnh hưởng đến rủi ro sản xuất ra sao.

Khi nền tảng này được thiết lập, AI có thể mở ra những khả năng mang tính chuyển đổi:

1. Cung cấp khuyến nghị thời gian thực cho nông dân và đội ngũ hiện trường về rủi ro dịch bệnh, nhu cầu tưới tiêu và thời điểm thu hoạch thông qua thông báo trên di động, WhatsApp, SMS và các trợ lý AI tự động (agentic assistants).
2. Dự báo năng suất - cả trong mùa vụ hiện tại và các mùa vụ sắp tới - để định hướng hợp đồng, phân bổ nguồn cung và lập kế hoạch công suất.
3. Chủ động quản lý biến động cung,cầu và giá cả thông qua tín hiệu rủi ro sớm và lập kịch bản trên nhiều khu vực và nhà cung cấp.
4. Tối ưu tài nguyên và tính bền vững bằng cách giảm thất thoát và hao hụt, nâng cao hiệu quả sử dụng đầu vào (nước, phân bón) và theo dõi chính xác các chỉ số ESG.

Ông Kumar cho biết việc áp dụng công nghệ trong nông nghiệp thượng nguồn trước đây còn thấp, khiến số hóa ở cấp trang trại trở thành rào cản lớn nhất.

Ưu tiên là số hóa toàn bộ chuỗi giá trị cây trồng, sau đó sử dụng dữ liệu thu được để hỗ trợ các quyết định vận hành và chiến lược. Điều này hiện khả thi hơn nhiều nhờ sự tiến bộ của các nền tảng AI/ML.

Bắt đầu bằng chuyển đổi số lấy AI làm trung tâm ở cấp trang trại và nhà cung cấp, doanh nghiệp có thể xây dựng chuỗi cung ứng có khả năng chống chịu cao, sinh lợi và bền vững, đồng thời biến sự phức tạp khổng lồ của nông nghiệp thành một lợi thế có thể dự đoán và dựa trên dữ liệu.

N.M.P (NASTIS), theo agfundernews.com, 2/2026