Nhưng AI cũng mở ra cơ hội “nhảy cóc”: nếu biết tận dụng dữ liệu bản địa và tập trung vào ứng dụng thực tiễn như nông nghiệp, y tế cộng đồng hay giáo dục, các nước nghèo có thể biến AI thành công cụ để thu hẹp khoảng cách phát triển. Vấn đề không nằm ở việc chạy đua mô hình khổng lồ, mà ở khả năng định hình chiến lược phù hợp với bối cảnh địa phương.
Trong bối cảnh các cường quốc công nghệ đang nắm giữ lợi thế tuyệt đối về hạ tầng tính toán và nguồn vốn, các quốc gia đang phát triển thường đối mặt với nỗi lo bị tụt hậu. Tuy nhiên, bài học từ các quốc gia châu Phi và sáng kiến AI4D (Artificial Intelligence for Development) cho thấy một hướng đi khả thi: AI không nhất thiết phải là cuộc đua về quy mô tài chính, mà là cuộc đua về sự phù hợp với bối cảnh địa phương.
Bài học từ những mô hình AI "nội địa hóa" tại châu Phi
Châu Phi hiện đang chứng kiến một làn sóng các dự án AI nơi dữ liệu bản địa được coi là tài sản quý giá hơn cả thuật toán. Dự án ITIKI tại Nam Phi và Kenya là một minh chứng xuất sắc khi kết hợp AI hiện đại với tri thức dân gian bản địa. Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu vệ tinh, AI phân tích các mô hình hạn hán dựa trên cả hành vi của sinh vật địa phương, giúp đưa ra dự báo chính xác cho từng làng xã. Tương tự, ứng dụng PlantVillage Nuru đã giải quyết bài toán hạ tầng bằng cách cho phép AI nhận diện bệnh hại cây trồng hoàn toàn ngoại tuyến trên các dòng điện thoại giá rẻ. Trong khi đó, Hello Tractor tại Nigeria lại sử dụng AI và IoT để tối ưu hóa lộ trình máy cày, biến một bài toán logistics khó khăn thành một hệ sinh thái kinh tế chia sẻ hiệu quả. Không những thế, nó còn cung cấp một dạng “Buy Now, Pay Later” được thiết kế riêng cho nông nghiệp, giúp nông dân có thể vừa sử dụng máy, vừa trả tiền dần theo khả năng.
Ứng dụng PlantVillage Nurunhận diện bệnh hại cây trồng ở Kenya
Điểm chung của các dự án này là chúng không cố gắng bắt chước các mô hình khổng lồ của phương Tây mà tập trung giải quyết những "nỗi đau" cụ thể tại thị trường ngách. Để duy trì và nhân rộng những thành công này, mạng lưới AI4D đã đóng vai trò là trục xương sống khi kết nối các nhà khoa học, doanh nghiệp và chính phủ. Thay vì làm việc rời rạc, AI4D tạo ra các phòng thí nghiệm ngay tại các trường đại học địa phương, giúp đào tạo nhân lực có hiểu biết sâu sắc về bối cảnh xã hội, đồng thời tư vấn cho chính phủ xây dựng các khung pháp lý về đạo đức và bảo mật dữ liệu sát với thực tế.
Ngân hàng: "Trạm điều phối" cho hệ sinh thái AI nông nghiệp
Tại một quốc gia có thế mạnh nông nghiệp như Việt Nam, các ngân hàng không chỉ dừng lại ở vai trò cấp vốn truyền thống mà còn có thể trở thành cầu nối, đơn vị điều phối hệ sinh thái AI. Khi ngân hàng tích hợp các sáng kiến AI nông nghiệp vào chuỗi giá trị của mình, họ tạo ra một vòng lặp lợi ích bền vững.
Cụ thể, ngân hàng có thể sử dụng dữ liệu từ các ứng dụng AI như dự báo năng suất hay nhận diện dịch bệnh (tương tự Nuru hay ITIKI) để chuẩn hóa quy trình chấm điểm tín dụng cho nông dân. Thay vì yêu cầu những tài sản thế chấp phức tạp, dữ liệu từ các dự án AI chính là "bảo chứng" về khả năng thu hoạch và quản lý rủi ro của người vay. Ngược lại, thông qua các gói tín dụng xanh hoặc ưu đãi đầu tư, ngân hàng thúc đẩy các doanh nghiệp khởi nghiệp AI có thêm nguồn lực để triển khai công nghệ trên diện rộng. Sự hiện diện của ngân hàng trong hệ sinh thái này giúp các giải pháp công nghệ dễ dàng vượt qua rào cản về chi phí triển khai ban đầu, đồng thời tạo ra một thị trường minh bạch và liên kết chặt chẽ từ cánh đồng đến thị trường tài chính.
Tối ưu hóa quản trị rủi ro và chủ quyền công nghệ
Song song với việc điều phối hệ sinh thái bên ngoài, sự liên kết giữa Ngân hàng và các đơn vị nghiên cứu AI còn giúp tối ưu hóa quản trị rủi ro nội bộ. Từ kinh nghiệm xây dựng hệ sinh thái của AI4D, có thể thấy mô hình liên kết tương tự có thể áp dụng vào các lĩnh vực trọng yếu như tài chính – ngân hàng, nơi quản trị rủi ro và tuân thủ các quy định là ưu tiên hàng đầu. Một mô hình liên kết chặt chẽ giữa Ngân hàng – Đơn vị nghiên cứu AI – Cơ quan quản lý sẽ tạo ra giá trị đột phá thay vì việc các ngân hàng tự loay hoay với các giải pháp đóng gói từ nước ngoài.
Trong mô hình này, các đơn vị nghiên cứu AI đóng vai trò "kiến trúc sư", sử dụng các kỹ thuật như học máy bảo mật (Federated Learning) để huấn luyện mô hình trên dữ liệu nhạy cảm của ngân hàng mà không làm rò rỉ thông tin khách hàng. Ngân hàng đóng vai trò cung cấp dữ liệu thực tế và các kịch bản rủi ro đặc thù của thị trường Việt Nam, chẳng hạn như hành vi tín dụng trong các thị trường ngách hoặc nhận diện gian lận giao dịch kỹ thuật số. Kết quả của sự hợp tác này là các hệ thống đánh giá rủi ro (RCSA) hoặc các công cụ giám sát tuân thủ tự động có khả năng hiểu sâu sắc các biến số bản địa – điều mà các giải pháp AI quốc tế thường bỏ qua hoặc không thể tiếp cận do rào cản về ngôn ngữ và đặc thù quy định pháp lý địa phương.
Hào bảo vệ từ dữ liệu nội địa và chủ quyền công nghệ
Kinh nghiệm quốc tế gửi đi một thông điệp mạnh mẽ rằng dữ liệu nội địa và sự liên kết chặt chẽ giữa các thành phần kinh tế chính là "hào bảo vệ" duy nhất của các quốc gia đang phát triển. Việt Nam không nhất thiết phải chạy đua xây dựng những mô hình ngôn ngữ lớn tiêu tốn hàng tỷ USD, mà cần tập trung vào việc làm chủ các công cụ AI chuyên biệt.
Việc xây dựng các bộ dữ liệu đặc thù về hành vi tiêu dùng, ngôn ngữ và văn hóa người Việt không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh mà còn bảo đảm chủ quyền về dữ liệu và an ninh công nghệ. Khi công nghệ được thiết kế để giải quyết những vấn đề thực tế nhất của quốc gia, AI sẽ không còn là một khái niệm xa xỉ hay một cuộc đua tốn kém, mà trở thành công cụ thiết yếu để thúc đẩy nền kinh tế số phát triển bền vững và tự chủ.
Tài liệu tham khảo:
https://africalive.net/article/projects-using-ai-to-shape-africas-food-systems/
https://hellotractor.com/blog/hello-tractor-wins-2025-africa-sustainable-futures-award-for-agribusiness-innovation
