Trên một cánh đồng gần Karnal, miền Bắc Ấn Độ, người nông dân Bir Virk chỉ cần chạm vào chiếc iPad gắn trên vô-lăng để chuyển máy kéo sang chế độ tự động. Chiếc máy bắt đầu di chuyển, thực hiện công việc thu hoạch khoai tây theo những đường đi được xác định bằng công nghệ vệ tinh và phần mềm AI.
Cách đó khoảng 145 km, tại New Delhi, giáo viên Swetank Pandey lại sử dụng AI cho một công việc hoàn toàn khác: quét và chấm hàng chục nghìn bài thi viết tay của học viên tại một trung tâm luyện thi công chức.
Hai công việc tưởng như không liên quan đang có cùng một điểm chung: AI được đưa vào những khâu vốn tiêu tốn nhiều thời gian và nhân lực.
AI từ đồng ruộng đến lớp học
Virk tiếp cận công nghệ nông nghiệp ứng dụng AI trong thời gian học tập và làm việc tại Mỹ. Khi trở về Ấn Độ năm 2021, anh nhập hệ thống tự động từ một công ty Thụy Điển và bắt đầu sử dụng trên trang trại.
Chiếc máy kéo có thể hỗ trợ gieo hạt, phun phân bón và thu hoạch. Hệ thống kết hợp thiết bị lái tự động, tín hiệu vệ tinh để định vị và phần mềm xử lý dữ liệu. Dữ liệu từ quá trình vận hành được đưa lên nền tảng đám mây để phân tích, qua đó cập nhật phần mềm.
Máy kéo tự lái điều khiển bằng trí tuệ nhân tạo thu hoạch khoai tây tại trang trại của Bir Virk. Ảnh: seattletimes
Theo Virk, việc sử dụng hệ thống này giúp giảm khoảng một nửa thời gian làm việc. Anh cho biết máy có thể di chuyển với độ chính xác rất cao và tự điều chỉnh dựa trên dữ liệu thu được.
Ở New Delhi, Pandey sử dụng AI trong môi trường có nhu cầu xử lý dữ liệu lớn hơn nhiều. Các trung tâm luyện thi công chức của Ấn Độ phải xử lý lượng lớn bài kiểm tra mỗi năm, trong khi việc chấm bài và chuẩn bị tài liệu học tập vốn đòi hỏi nhiều thời gian của giáo viên.
Pandey cho biết trung tâm của ông sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Gemini và Claude để hỗ trợ quét, chấm bài, tạo tài liệu học tập và xây dựng chương trình giảng dạy.
Theo ông, hệ thống có thể xử lý hàng chục nghìn bài thi trong khoảng 20-25 phút. Tuy nhiên, AI không được sử dụng như một người chấm độc lập. Kết quả vẫn được giáo viên kiểm tra lại trước khi sử dụng.
Mô hình này cho thấy một cách tiếp cận đang xuất hiện ở nhiều lĩnh vực: AI đảm nhận những công việc có tính lặp lại và xử lý khối lượng dữ liệu lớn, còn con người giữ vai trò kiểm tra và quyết định.
Một chiếc máy kéo tự lái điều khiển bằng AI được sử dụng để thu hoạch khoai tây tại trang trại gần Karnal, Ấn Độ, vào ngày 10/2/2026. Ảnh: seattletimes
Ấn Độ mở rộng thử nghiệm
Những trường hợp như Virk và Pandey xuất hiện trong bối cảnh Ấn Độ đang đẩy mạnh phát triển và ứng dụng AI. Chính phủ nước này triển khai các chương trình hỗ trợ nghiên cứu, đào tạo nhân lực và phát triển hạ tầng AI, trong khi doanh nghiệp công nghệ quốc tế tiếp tục mở rộng đầu tư.
Microsoft công bố kế hoạch đầu tư 17,5 tỷ USD trong 4 năm để phát triển hạ tầng đám mây và AI tại Ấn Độ. Google trước đó cũng cam kết đầu tư 15 tỷ USD trong 5 năm, trong đó có trung tâm AI tại nước này.
Với gần một tỷ người sử dụng Internet, Ấn Độ là thị trường lớn cho các ứng dụng AI. Nhưng việc mở rộng công nghệ cũng gặp những hạn chế về chip, trung tâm dữ liệu và đặc thù ngôn ngữ của một quốc gia có hàng trăm ngôn ngữ địa phương.
Thị trường lao động cũng chịu tác động từ quá trình tự động hóa. Tập đoàn Tata Consultancy Services, một trong những nhà tuyển dụng tư nhân lớn nhất Ấn Độ, đã cắt giảm hơn 12.000 việc làm trong năm 2025 trong bối cảnh ngành công nghệ chuyển đổi mạnh sang AI.
Từ câu chuyện Ấn Độ đến yêu cầu ứng dụng tại Việt Nam
Nghị quyết 57-NQ/TW xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là động lực quan trọng của phát triển; đồng thời yêu cầu gắn các nhiệm vụ này với phát triển kinh tế - xã hội và nâng cao năng suất lao động.
Nghị quyết cũng nhấn mạnh việc phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, trong đó có đào tạo nhân lực ở các lĩnh vực toán học, kỹ thuật và công nghệ then chốt.
Với AI, khoảng cách giữa chủ trương và hiệu quả thực tế nằm ở những ứng dụng cụ thể như vậy. Một hệ thống AI chỉ tạo ra giá trị khi được đưa vào đúng công đoạn, có dữ liệu phù hợp và có người đủ năng lực kiểm tra kết quả.
Trong giáo dục, nhiệm vụ năm học 2026-2027 của ngành Giáo dục cũng đã đặt yêu cầu đẩy mạnh đổi mới quản trị, phương pháp dạy học, thi và kiểm tra đánh giá, đồng thời gắn việc triển khai với Nghị quyết 57.
Câu chuyện từ Ấn Độ cho thấy công nghệ đang được đưa vào những khâu cụ thể của sản xuất và dịch vụ, nơi hiệu quả có thể được đo bằng thời gian, chi phí, năng suất và chất lượng công việc.
Đó cũng là cách AI dần chuyển từ một công nghệ được nói nhiều sang một công cụ được sử dụng trong đời sống kinh tế.
