AI đô thị phải bắt đầu từ nhu cầu của người dân
AI đô thị là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu để cải thiện cách thành phố vận hành, từ giao thông, dịch vụ công đến quy hoạch, với kết quả được đánh giá qua những lợi ích cụ thể cho người dân. Đây nên là thước đo của phát triển đô thị, thay vì số lượng hệ thống công nghệ được lắp đặt. Diễn đàn Kinh tế Mùa thu 2026 tại TP.HCM đặt AI vào trung tâm thảo luận về mô hình tăng trưởng mới và tương lai của các siêu đô thị. Tại phiên thảo luận ngày 28/10, Albert Antoine, CEO của Avaiga và cựu cố vấn chuyển đổi số cho Chính phủ Singapore, nhấn mạnh giá trị AI tùy thuộc vào việc chọn đúng ưu tiên và triển khai được trong thực tế. Với cư dân, điều đáng kể không phải thành phố có thêm thuật toán, mà là đi lại bớt mất thời gian, dịch vụ thuận tiện hơn và nguồn lực công được dùng hiệu quả hơn.
Các ứng dụng thiết thực có thể gồm điều chỉnh đèn tín hiệu theo lưu lượng, tối ưu chiếu sáng công cộng và dùng dữ liệu hành khách để cải thiện mạng lưới vận tải. Nhưng một hệ thống đèn thông minh không mặc nhiên làm giao thông tốt hơn: thành phố cần đo thời gian di chuyển, ùn tắc và an toàn trước khi quyết định mở rộng. Antoine đề xuất các địa phương đặt mục tiêu đo lường được, xác định rõ trách nhiệm, ngân sách và lợi ích kinh tế. Cách làm này buộc chính quyền trả lời câu hỏi AI đang giải quyết vấn đề nào, ai chịu trách nhiệm và người dân được lợi ra sao. Thí điểm phải có tiêu chí để tiếp tục đầu tư, điều chỉnh hoặc dừng lại, thay vì kéo dài chỉ vì đã bỏ nguồn lực vào dự án.
Dữ liệu tốt mới chuyển công nghệ thành năng suất
AI có thể giúp thành phố nâng năng suất, giảm chi phí vận hành và cải thiện chất lượng dịch vụ, nhưng hiệu quả kinh tế không đến từ công nghệ tự thân. Lựa chọn giải pháp, năng lực nhân lực và cách phân bổ nguồn lực mới quyết định khoản đầu tư có tạo ra giá trị hay không. Một hệ thống dự báo giao thông chẳng hạn chỉ hữu ích khi dữ liệu được cập nhật, các cơ quan phối hợp và kết quả được đưa vào quyết định điều hành. Nếu mỗi sở ngành giữ dữ liệu riêng, AI có thể cho ra dự báo chính xác trong phạm vi hẹp nhưng không giúp quy hoạch thành phố tốt hơn.
Kinh nghiệm Singapore cho thấy dữ liệu di chuyển có thể hỗ trợ quy hoạch nhiều trung tâm, kết nối giao thông với phân bố nhà ở, việc làm, trường học và dịch vụ y tế. Bài học đáng áp dụng không phải sao chép một mô hình, mà là tổ chức dữ liệu để phục vụ những quyết định liên ngành. Với các đô thị đang mở rộng nhanh, giảm thời gian đi lại, tiết kiệm điện, rút ngắn thủ tục hành chính và tăng hiệu suất logistics là những mục tiêu có thể kiểm chứng bằng dữ liệu. Khi kết quả được công khai và so sánh với mục tiêu ban đầu, người dân có cơ sở đánh giá thành phố đang đầu tư đúng chỗ hay chỉ chạy theo công nghệ.
AI bao trùm phải mở cửa cho doanh nghiệp nhỏ
Một thành phố thông minh nhưng chỉ doanh nghiệp lớn và cư dân có điều kiện mới hưởng lợi thì chưa thể gọi là phát triển bao trùm. Tại Diễn đàn Đầu tư Thế giới 2026 của UNCTAD, Peng Yang, Giám đốc Điều hành Ant International, kêu gọi một chương trình tái toàn cầu hóa mở rộng cơ hội cho doanh nghiệp; ông cho rằng hòa nhập là điều kiện then chốt và AI có thể mở rộng khả năng tiếp cận. Đây cũng là bài toán của AI đô thị: công nghệ cần đến được các cơ sở kinh doanh nhỏ, người lao động và nhóm ít có khả năng tiếp cận dịch vụ số, không chỉ những tổ chức có ngân sách và đội ngũ chuyên trách.
Khoảng cách hiện hữu khiến mục tiêu này không thể mặc định sẽ tự thành hiện thực: theo tài liệu được trình bày tại diễn đàn, năm 2025 AI được ứng dụng ở 52% doanh nghiệp lớn nhưng chỉ 17,4% doanh nghiệp nhỏ. AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ quản lý giao dịch quốc tế, giảm rủi ro ngoại hối và tiếp cận khách hàng mới, nhưng chỉ khi công cụ dễ dùng, chi phí phù hợp và người sử dụng tin tưởng vào cách dữ liệu được xử lý. Hòa nhập số vì thế không phải phần bổ sung sau khi thành phố đã tăng trưởng; đó là điều kiện để tăng trưởng lan rộng. Chính quyền cần tính khả năng tiếp cận và lợi ích xã hội cùng với năng suất, thu hút đầu tư.
Đo thành công bằng lợi ích được chia sẻ
Thành phố nên nhìn AI như một công cụ phục vụ các mục tiêu công, không phải mục tiêu tự thân. Điều đó đòi hỏi lựa chọn công nghệ theo vấn đề cụ thể, đào tạo người vận hành, phối hợp dữ liệu có trách nhiệm và đánh giá kết quả trước khi mở rộng. Cũng cần hỏi ai có thể sử dụng dịch vụ mới, ai có nguy cơ bị bỏ lại và liệu người dân có cách phản hồi khi hệ thống hoạt động sai. Những câu hỏi ấy không làm chậm đổi mới; chúng giúp giảm nguy cơ đầu tư vào giải pháp đắt công sức nhưng ít cải thiện đời sống.
Bước tiếp theo không phải triển khai AI ở mọi nơi cùng lúc, mà là chọn dự án thí điểm có mục tiêu và tiêu chí rõ ràng, sau đó tiếp tục, điều chỉnh hoặc dừng dựa trên bằng chứng. Thành phố cũng cần phổ cập kỹ năng và công cụ để doanh nghiệp nhỏ cùng người dân có thể khai thác lợi ích số, đồng thời bảo đảm ứng dụng AI an toàn và có trách nhiệm. Tăng trưởng và thu hút đầu tư vẫn quan trọng, nhưng không đủ để chứng minh thành công nếu thời gian đi lại, khả năng tiếp cận dịch vụ hay cơ hội kinh doanh của số đông không được cải thiện. AI chỉ trở thành đòn bẩy phát triển đô thị khi năng suất tăng và thành quả được chia sẻ rộng rãi.
