AI đang nhanh chóng trở thành công cụ quan trọng trong các nhà máy thực phẩm và đồ uống, từ tự động hóa sản xuất, giám sát an toàn đến hỗ trợ người lao động. Tuy nhiên, mức độ kết nối ngày càng cao cũng kéo theo những rủi ro về an ninh mạng, dữ liệu và độ chính xác của các hệ thống AI.
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang mở ra một giai đoạn mới cho ngành sản xuất thực phẩm và đồ uống. AI có thể hỗ trợ đào tạo nhân lực, thu thập dữ liệu, giám sát an toàn và vận hành robot trên dây chuyền. Những công nghệ này giúp nhà máy nâng cao năng suất, đồng thời tạo ra khả năng khai thác và lưu giữ kiến thức hiệu quả hơn.
Tuy nhiên, khi ngày càng nhiều hệ thống được kết nối, phạm vi tấn công mạng cũng mở rộng. Theo khảo sát của AON Global Risk Management, 88% lãnh đạo trong ngành thực phẩm và đồ uống cho rằng AI làm gia tăng nguy cơ bị tấn công mạng. Với đặc thù của ngành, một sự cố không chỉ gây thiệt hại về dữ liệu hay tài chính mà còn có thể ảnh hưởng đến an toàn thực phẩm, chuỗi cung ứng và uy tín thương hiệu.
Một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầu là bảo vệ dữ liệu sản xuất. Các nhà máy có thể lưu trữ lượng lớn thông tin nhạy cảm, từ bí mật thương mại, quy trình sản xuất đến dữ liệu khách hàng. Vì vậy, doanh nghiệp cần kiểm soát chặt chẽ việc dữ liệu được lưu trữ, xử lý và chia sẻ như thế nào khi triển khai các công cụ AI.
Mô hình AI công nghiệp được quản lý trong môi trường an toàn có thể giúp giảm đáng kể những rủi ro này. Dữ liệu đầu vào, đầu ra và các dữ liệu liên quan cần được bảo vệ trong hạ tầng có khả năng kiểm soát, giám sát và kiểm toán. Điều này cho phép doanh nghiệp tận dụng sức mạnh của AI mà vẫn duy trì quyền riêng tư, chủ quyền dữ liệu và yêu cầu tuân thủ.
Bên cạnh bảo mật dữ liệu, kiểm soát chất lượng phản hồi của AI cũng là yếu tố không thể xem nhẹ. Trong môi trường sản xuất thực phẩm, một hướng dẫn sai hoặc thông tin thiếu chính xác có thể dẫn tới những hậu quả thực tế. Do đó, doanh nghiệp cần xây dựng nhiều lớp bảo vệ, trong đó có cơ chế con người kiểm tra và phê duyệt những nội dung quan trọng trước khi đưa vào sử dụng.
Các giải pháp khác gồm lọc dữ liệu đầu vào, phát hiện nội dung độc hại, mã hóa nhật ký, kiểm soát quyền truy cập và thường xuyên kiểm thử khả năng chống lại các hình thức tấn công vào AI. Công nghệ Retrieval-Augmented Generation (RAG) cũng có thể được sử dụng để giúp AI dựa trên những nguồn dữ liệu đã được doanh nghiệp xác minh, thay vì tự tạo ra thông tin khi thiếu ngữ cảnh.
Trong xu hướng này, trách nhiệm không chỉ thuộc về doanh nghiệp sử dụng AI mà còn đặt lên vai các nhà cung cấp phần mềm và dịch vụ SaaS. Các nền tảng AI cần được thiết kế sẵn những cơ chế bảo mật, quản trị và kiểm soát phù hợp với môi trường sản xuất có mức độ rủi ro cao. Việc áp dụng các tiêu chuẩn, kiểm toán độc lập và cơ chế minh bạch sẽ giúp củng cố niềm tin của doanh nghiệp đối với công nghệ.
Về dài hạn, AI vẫn được kỳ vọng trở thành động lực quan trọng giúp các nhà máy thực phẩm và đồ uống nâng cao hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, để khai thác tiềm năng đó một cách bền vững, an ninh mạng, bảo vệ dữ liệu và kiểm soát đầu ra AI cần được xây dựng song song với quá trình chuyển đổi số. Khi nền tảng kết nối được thiết kế an toàn ngay từ đầu, doanh nghiệp có thể mở rộng ứng dụng AI mà không đánh đổi sự ổn định và an toàn của hoạt động sản xuất.
Theo automation.com
Tạp chí điện tử Tự động hóa Ngày nay