Thước đo đúng: công việc được giải quyết và người dân được lợi
AI khu vực công là việc cơ quan nhà nước sử dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý công việc và cung cấp dịch vụ, với hiệu quả được đo bằng chất lượng phục vụ và lợi ích thiết thực cho người dân. Đây phải là điểm xuất phát của mọi quyết định đầu tư: công nghệ đáng giá khi giúp thủ tục thuận tiện hơn, thông tin đáng tin cậy hơn hoặc vấn đề được xử lý kịp thời hơn.
Ngày 28/10/2026 tại Quảng Ninh, Bộ Khoa học và Công nghệ phối hợp với Cơ quan Chuyển đổi số Australia tổ chức Diễn đàn Hợp tác số Việt Nam – Australia lần thứ ba, trong khuôn khổ Tuần lễ Số quốc tế Việt Nam 2026. Các trao đổi tập trung vào cách đưa AI vào cơ quan nhà nước: từ chọn bài toán, kiểm soát rủi ro đến chuẩn bị hạ tầng, nhân lực và phương thức đầu tư. Thông điệp đáng chú ý là không nên lấy việc triển khai mô hình mới làm thành tích. Phải hỏi liệu người dân có tiếp cận dịch vụ công tốt hơn, đáng tin cậy hơn hay không.
Ông Hoàng Hữu Hạnh, Phó Cục trưởng Cục Chuyển đổi số quốc gia, cho rằng ứng dụng dàn trải khó đem lại hiệu quả; cơ quan cần xác định vấn đề, chọn công nghệ phù hợp và tổ chức thực hiện theo mục tiêu cụ thể. Với dịch vụ công AI, điều đó có nghĩa mỗi hệ thống phải gắn với một nhu cầu rõ ràng, có người chịu trách nhiệm và kết quả có thể kiểm tra. Nếu không cải thiện trải nghiệm hoặc chất lượng giải quyết công việc, việc dùng AI chỉ làm tăng thêm một tầng phức tạp.
Dữ liệu đô thị có thể giúp giảm cảnh ùn tắc và ứng phó ngập
AI quản lý đô thị có cơ hội tạo ra lợi ích dễ nhận thấy ở giao thông và phòng chống ngập, nhưng chỉ khi hệ thống có dữ liệu đủ chính xác, cập nhật và được phép chia sẻ. Tại Diễn đàn Kinh tế mùa thu 2026, phiên thảo luận về AI đô thị tập trung vào điều kiện đưa công nghệ vào các bài toán hạ tầng trọng điểm, nhằm cải thiện dịch vụ công và đời sống người dân.
Khi dữ liệu lưu lượng được cập nhật theo thời gian thực, cơ quan quản lý có thể điều chỉnh đèn tín hiệu và phân luồng phương tiện sát tình hình hơn. Với nguy cơ ngập, việc xác định khu vực trũng thấp có thể hỗ trợ kích hoạt cảnh báo sớm và giúp người dân chủ động ứng phó. Những ứng dụng này chỉ khả thi khi kết nối dữ liệu công giữa các đơn vị quản lý với thông tin phù hợp từ doanh nghiệp tư nhân.
Kinh nghiệm Seoul cho thấy chính quyền yêu cầu dịch vụ gọi xe tư nhân chia sẻ dữ liệu về nhu cầu đi lại ban đêm để tối ưu hoạt động xe buýt công cộng. Đây là hướng đi đáng tham khảo, không phải công thức có thể sao chép nguyên trạng: việc chia sẻ cần minh bạch, có mục đích và bảo vệ quyền lợi người dân, nhất là các nhóm dễ bị tổn thương. Nếu dữ liệu bị chia cắt hoặc không đáng tin, AI chỉ đưa ra quyết định nhanh hơn trên một bức tranh thiếu hụt.
Thể chế và thực thi quyết định công nghệ có thành ích lợi hay không
Kết nối dữ liệu và thuật toán không tự động tạo nên một đô thị phục vụ tốt. Chính quyền cần quy định rõ dữ liệu nào được chia sẻ, ai có quyền truy cập, ai chịu trách nhiệm khi hệ thống sai và cách người dân phản ánh hoặc yêu cầu xem xét quyết định. Nếu thiếu những ranh giới này, nỗ lực kết nối có thể làm tăng rủi ro về dữ liệu cá nhân, an toàn hệ thống và quyền lợi hợp pháp.
Các chuyên gia tại phiên thảo luận về đô thị nhấn mạnh việc xác định bài toán cốt lõi, xây dựng khung quản trị rủi ro, đào tạo cán bộ có năng lực số và bảo đảm nguồn lực duy trì hạ tầng lâu dài. Điều đó đòi hỏi cơ quan nhà nước tính cả khâu vận hành, bảo trì và đánh giá, thay vì chỉ quan tâm đến thời điểm mua sắm. Một hệ thống không có người chịu trách nhiệm hoặc dữ liệu không được cập nhật sẽ nhanh chóng mất giá trị, bất kể công nghệ ban đầu hiện đại đến đâu.
Diễn đàn Việt Nam – Australia cũng nhấn mạnh ba trụ cột chuẩn bị cho AI trong nền công vụ: niềm tin, con người và công cụ. Đây là cách tiếp cận thiết thực: kiểm soát rủi ro, trang bị kỹ năng cho công chức và xây dựng nền tảng dùng chung có thể giúp giảm đầu tư trùng lặp, tăng khả năng chia sẻ dữ liệu. Đánh giá cuối cùng vẫn phải dựa vào mức độ sử dụng thực tế và chất lượng dịch vụ người dân, doanh nghiệp nhận được.
Đầu tư AI phải bắt đầu từ một cam kết phục vụ
Bước tiếp theo không nên là mở rộng AI đồng loạt, mà là chọn những vấn đề cụ thể, xác định kết quả cần đạt và giao rõ trách nhiệm thực hiện. Sau đó, cơ quan có thể đánh giá mức độ sử dụng, thời gian xử lý, độ tin cậy của dịch vụ và phản hồi của người dân để quyết định nên điều chỉnh, mở rộng hay dừng hệ thống.
Việt Nam ưu tiên phát triển nền tảng số dùng chung để hạn chế đầu tư trùng lặp và tăng kết nối, chia sẻ dữ liệu; tại diễn đàn, các bên cũng xác định việc cụ thể hóa định hướng hợp tác là bước cần tiếp tục. Với đô thị, nền tảng ấy cần đi cùng quy tắc chia sẻ dữ liệu công – tư, nhân lực đủ năng lực và ngân sách duy trì. AI trong cơ quan nhà nước chỉ xứng đáng với niềm tin khi người dân nhận được dịch vụ tốt hơn, còn quyết định của chính quyền minh bạch và có người chịu trách nhiệm.
