Cách khai thác hiệu quả ChatGPT Work trong hành chính công

77

11/07/2026 – (AIHanhChinhCong.vn) – ChatGPT Work mở ra một cách làm việc mới: cán bộ, công chức không chỉ đặt câu hỏi để nhận câu trả lời, mà có thể giao cho AI thực hiện một chuỗi công việc gồm đọc tài liệu, lập kế hoạch, tổng hợp thông tin, soạn thảo văn bản, tạo bảng tính, xây dựng bài trình bày và chuẩn hóa sản phẩm theo mẫu. Tuy nhiên, trong hành chính công, hiệu quả không được đo bằng việc AI tạo ra nội dung nhanh đến đâu. Hiệu quả phải được đánh giá đồng thời qua bốn tiêu chí: đúng nghiệp vụ, đúng dữ liệu, đúng thẩm quyền và có thể kiểm tra.

ChatGPT Work được OpenAI giới thiệu ngày 09/07/2026 như một tác nhân làm việc có khả năng thu thập ngữ cảnh từ tệp và ứng dụng, chia nhiệm vụ phức tạp thành nhiều bước, đồng thời tạo ra các sản phẩm hoàn chỉnh như tài liệu, bảng tính, bài trình bày hoặc ứng dụng web. Công cụ cũng có chế độ lập kế hoạch để người dùng xem xét cách thực hiện trước khi cho phép bắt đầu. Khả năng này rất phù hợp với những quy trình hành chính có nhiều tài liệu đầu vào và nhiều sản phẩm đầu ra, nhưng luôn cần con người phê duyệt tại các điểm quan trọng.

Bài viết dưới đây hướng dẫn cách khai thác ChatGPT Work theo hướng “cầm tay chỉ việc”, dành cho cán bộ tại xã, phường, sở, ngành, đơn vị sự nghiệp và cơ quan trung ương. Các ví dụ được thiết kế để có thể thực hành ngay, nhưng phải được điều chỉnh theo quy chế bảo vệ bí mật nhà nước, bảo vệ dữ liệu cá nhân, an toàn thông tin và quy trình nghiệp vụ của từng cơ quan.

Nguyên tắc quan trọng: ChatGPT Work có thể hỗ trợ chuẩn bị, phân tích và tổ chức công việc; AI không thay thế thẩm quyền ban hành văn bản, trách nhiệm công vụ, ý kiến chuyên môn hoặc quyết định của người có thẩm quyền.

Hiểu đúng ChatGPT Work trước khi đưa vào cơ quan nhà nước

ChatGPT thông thường thường được sử dụng theo mô hình hỏi một câu, nhận một câu trả lời. ChatGPT Work hướng tới mô hình giao mục tiêu. Người dùng có thể cung cấp hồ sơ, biểu mẫu, bảng số liệu và yêu cầu đầu ra; hệ thống sẽ phân tích nhiệm vụ, đề xuất kế hoạch, thực hiện nhiều bước và tạo sản phẩm có thể tiếp tục chỉnh sửa.

Sự khác biệt này đặc biệt quan trọng trong hành chính công. Một nhiệm vụ như “chuẩn bị báo cáo cải cách hành chính tháng 6” không chỉ gồm thao tác viết. Cán bộ còn phải đọc báo cáo của các đơn vị, đối chiếu chỉ tiêu, xác định số liệu thiếu, tổng hợp kết quả, so sánh với kỳ trước, nhận diện nhiệm vụ chậm tiến độ và trình bày theo biểu mẫu của cơ quan. Đây là một quy trình nhiều bước, phù hợp với tư duy giao việc có kiểm soát.

Tuy nhiên, không nên hiểu “tự thực hiện nhiều bước” là “được tự quyết định”. Các hướng dẫn quốc tế về AI trong khu vực công đều nhấn mạnh yêu cầu sử dụng đúng pháp luật, an toàn, có trách nhiệm, duy trì sự kiểm soát có ý nghĩa của con người và quản lý toàn bộ vòng đời của hệ thống AI.

Trong thực tiễn, cơ quan nên phân biệt ba nhóm nhiệm vụ:

Bảng phân loại này giúp tránh hai thái cực: cấm hoàn toàn nên bỏ lỡ cơ hội tăng năng suất, hoặc sử dụng tùy tiện nên phát sinh rủi ro. Bước khởi đầu phù hợp thường là các nhiệm vụ lặp lại, có mẫu đầu ra rõ ràng, dễ kiểm chứng và chưa trực tiếp tạo ra quyết định hành chính.

Bước 1: Chọn đúng việc để giao cho ChatGPT Work

Sai lầm phổ biến là chọn nhiệm vụ vì “AI có vẻ làm được”, thay vì vì nhiệm vụ đó thực sự cần được cải tiến. Cách làm tốt hơn là bắt đầu từ điểm nghẽn: cán bộ đang mất nhiều thời gian ở công đoạn nào, dữ liệu có sẵn hay không, kết quả có thể kiểm tra bằng tiêu chí cụ thể hay không và sai sót có gây hậu quả lớn hay không.

Một nhiệm vụ phù hợp để thử nghiệm nên có năm đặc điểm: lặp lại thường xuyên, đầu vào tương đối ổn định, có biểu mẫu hoặc tiêu chí đầu ra, kết quả có người kiểm tra và rủi ro ban đầu ở mức thấp. Chẳng hạn, tổng hợp 15 báo cáo tuần thành một báo cáo điều hành thường phù hợp hơn việc yêu cầu AI tự kết luận một hồ sơ có đủ điều kiện cấp phép hay không.

Có thể chấm nhanh từng nhiệm vụ theo thang điểm từ 1 đến 5:

Sau khi chấm điểm, cơ quan nên ưu tiên nhiệm vụ có tính lặp lại, chuẩn hóa và kiểm chứng cao, nhưng rủi ro thấp. Đây cũng là cách chuyển việc ứng dụng AI từ phong trào sang bài toán cải tiến quy trình có mục tiêu.

Ví dụ thực hành: Văn phòng một UBND phường cần tổng hợp báo cáo tuần từ các bộ phận. Thay vì bắt đầu bằng yêu cầu “hãy viết báo cáo tuần”, cán bộ xác định rõ quy trình gồm: kiểm kê tệp, lấy số liệu, phát hiện mục còn thiếu, nhóm kết quả theo lĩnh vực, so sánh với tuần trước, tạo dự thảo và lập phụ lục nhiệm vụ. Khi quy trình đã rõ, ChatGPT Work mới có cơ sở thực hiện chính xác.

Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu theo nguyên tắc “đủ dùng, đúng quyền, có nguồn”

Chất lượng kết quả phụ thuộc rất lớn vào chất lượng tài liệu đầu vào. Nếu tài liệu thiếu thời gian, không rõ đơn vị cung cấp, lẫn nhiều phiên bản hoặc chứa số liệu mâu thuẫn, AI có thể tạo ra một báo cáo trôi chảy nhưng không đáng tin cậy.

Trước khi tải hoặc kết nối dữ liệu, cán bộ cần trả lời ba câu hỏi. Thứ nhất, dữ liệu này có được phép đưa vào công cụ AI hay không? Thứ hai, người thực hiện có quyền truy cập và sử dụng dữ liệu cho mục đích này hay không? Thứ ba, có thể loại bỏ thông tin cá nhân hoặc thông tin nhạy cảm không cần thiết hay không?

Đối với tài khoản cá nhân hoặc môi trường chưa được cơ quan phê duyệt, không nên nhập bí mật nhà nước, thông tin định danh cá nhân, hồ sơ sức khỏe, dữ liệu tài chính, tài khoản truy cập, tài liệu mật, dự thảo nhạy cảm hoặc dữ liệu thuộc hệ thống nội bộ. Việc OpenAI công bố các cam kết riêng tư dành cho sản phẩm doanh nghiệp không đồng nghĩa mọi tài khoản và mọi cách triển khai đều được phép dùng cho dữ liệu hành chính. Cơ quan vẫn phải đánh giá hợp đồng, vị trí lưu trữ, thời hạn lưu giữ, quyền quản trị, nhật ký, kết nối ứng dụng và nghĩa vụ pháp lý của mình.

Một thư mục thử nghiệm có thể được chuẩn bị như sau:

1. Tạo thư mục riêng cho một nhiệm vụ, không trộn tài liệu của nhiều vụ việc.
2. Đổi tên tệp theo cấu trúc: ngày – đơn vị – loại tài liệu – phiên bản.
3. Loại bỏ bản trùng, bản nháp không còn giá trị và dữ liệu không liên quan.
4. Tạo một tệp “Danh mục nguồn” ghi tên tài liệu, cơ quan cung cấp, ngày ban hành và trạng thái kiểm chứng.
5. Ẩn hoặc thay thế dữ liệu cá nhân không cần thiết bằng mã giả.
6. Chuẩn bị một mẫu đầu ra chuẩn đã được cơ quan sử dụng.

Sau bước này, AI không chỉ nhận được “một đống tệp”, mà nhận được một bộ hồ sơ có cấu trúc. Đây là điều kiện thiết yếu để truy xuất nguồn, phát hiện thiếu dữ liệu và hạn chế nhầm lẫn phiên bản.

Bước 3: Giao việc bằng cấu trúc 7 thành phần

Một câu lệnh tốt không cần dùng thuật ngữ kỹ thuật phức tạp. Điều quan trọng là phải thể hiện được yêu cầu nghiệp vụ. Cán bộ có thể dùng cấu trúc gồm bảy thành phần: vai trò, mục tiêu, bối cảnh, nguồn được phép sử dụng, quy trình, định dạng đầu ra và nguyên tắc kiểm soát.

Mẫu dùng chung:

VAI TRÒ
Bạn là trợ lý hỗ trợ [tên bộ phận/nghiệp vụ]. Bạn chỉ chuẩn bị dự thảo,
không thay thế người có thẩm quyền.

MỤC TIÊU
Hãy tạo [sản phẩm cụ thể] để phục vụ [mục đích sử dụng].

BỐI CẢNH
Đơn vị đang thực hiện [nhiệm vụ]; kỳ báo cáo từ [ngày] đến [ngày];
đối tượng đọc là [lãnh đạo/người dân/đơn vị chuyên môn].

NGUỒN ĐƯỢC PHÉP
Chỉ sử dụng các tài liệu tôi cung cấp hoặc nguồn được chỉ định.
Không tự bổ sung số liệu, căn cứ pháp lý hoặc tên văn bản.

QUY TRÌNH
Trước tiên kiểm kê tài liệu, phát hiện dữ liệu thiếu hoặc mâu thuẫn.
Sau đó đề xuất kế hoạch thực hiện để tôi phê duyệt.
Chỉ tạo sản phẩm sau khi kế hoạch được chấp thuận.

ĐẦU RA
Trình bày theo [mẫu/cấu trúc], độ dài [yêu cầu], kèm bảng đối chiếu nguồn.

KIỂM SOÁT
Đánh dấu [CẦN KIỂM TRA] tại mọi nội dung chưa đủ căn cứ.
Không suy đoán. Không đưa ra quyết định thay cán bộ.

Điểm đáng chú ý nhất là yêu cầu AI dừng lại sau bước kiểm kê và lập kế hoạch. Không nên yêu cầu công cụ đọc tài liệu rồi tạo ngay văn bản cuối cùng. Khoảng dừng này cho phép cán bộ điều chỉnh phạm vi, bổ sung nguồn và phát hiện cách hiểu sai trước khi AI xử lý sâu hơn.

Một câu lệnh tốt cũng phải quy định hành vi khi thiếu dữ liệu. Nếu chỉ nói “hãy hoàn thiện báo cáo”, AI có xu hướng cố tạo ra nội dung liền mạch. Nếu nói “không suy đoán; đánh dấu [THIẾU DỮ LIỆU]”, công cụ được hướng dẫn để bộc lộ khoảng trống thay vì che lấp khoảng trống.

Câu lệnh hiệu quả phải mô tả được nghiệp vụ, nguồn dữ liệu, đầu ra và cơ chế kiểm soát, thay vì chỉ đưa ra một yêu cầu chung chung

Bước 4: Thực hành tổng hợp báo cáo tuần từ nhiều đơn vị

Đây là tình huống phù hợp để bắt đầu vì đầu vào, biểu mẫu và người phê duyệt thường tương đối rõ. Giả sử cán bộ có 10 báo cáo từ các bộ phận và một mẫu báo cáo chung của cơ quan.

Lệnh thực hành lần thứ nhất – kiểm kê nguồn:

Hãy đọc các tệp tôi cung cấp và lập bảng kiểm kê gồm:
1. Tên tệp;
2. Đơn vị báo cáo;
3. Kỳ báo cáo;
4. Các nhóm số liệu chính;
5. Nội dung còn thiếu;
6. Điểm mâu thuẫn với tài liệu khác;
7. Trạng thái: đủ dùng, cần xác minh hoặc không dùng.

Chưa viết báo cáo tổng hợp.
Không sửa số liệu và không tự suy đoán.
Mỗi nhận xét phải chỉ ra tên tệp nguồn.

Sau khi nhận bảng kiểm kê, cán bộ kiểm tra xem AI đã nhận đủ tệp hay chưa, có nhầm đơn vị không và có phát hiện số liệu bất thường không. Nếu một báo cáo ghi “12 hồ sơ” nhưng phụ lục ghi “21 hồ sơ”, cán bộ phải xác minh trước khi tiếp tục.

Lệnh thực hành lần thứ hai – lập kế hoạch:

Từ các tài liệu đủ điều kiện sử dụng, hãy đề xuất kế hoạch tạo báo cáo tuần.
Kế hoạch phải nêu:
- Các phần của báo cáo;
- Nguồn dùng cho từng phần;
- Số liệu cần đối chiếu;
- Nội dung chưa đủ căn cứ;
- Điểm cần tôi phê duyệt.

Dừng lại sau khi trình bày kế hoạch.

Lệnh thực hành lần thứ ba – tạo dự thảo:

Tôi phê duyệt kế hoạch với các điều chỉnh sau: [ghi điều chỉnh].

Hãy tạo dự thảo theo mẫu Báo cáo tuần đã cung cấp.
Yêu cầu:
- Giữ nguyên số liệu từ nguồn đã xác minh;
- Không tạo thêm thành tích hoặc nguyên nhân;
- Phân biệt kết quả, tồn tại, nguyên nhân và nhiệm vụ;
- Gắn mã nguồn dạng [Tệp 01], [Tệp 02] sau từng số liệu;
- Dùng [CẦN KIỂM TRA] nếu chưa đủ căn cứ;
- Tạo thêm phụ lục nhiệm vụ gồm đơn vị chủ trì, thời hạn và trạng thái.

Cuối cùng, cán bộ nên yêu cầu ChatGPT Work tự kiểm tra chéo sản phẩm:

Hãy đối chiếu dự thảo với toàn bộ tài liệu nguồn và lập bảng kiểm tra:
nội dung trong dự thảo, nguồn gốc, mức độ khớp, vấn đề phát hiện,
đề xuất xử lý. Không tự sửa dự thảo ở bước này.

Cách làm bốn vòng gồm kiểm kê, lập kế hoạch, tạo dự thảo và đối chiếu giúp giảm nguy cơ “đúng văn phong nhưng sai dữ liệu”. Đây là một trong những nguyên tắc quan trọng nhất khi đưa AI vào nghiệp vụ báo cáo.

Bước 5: Thực hành chuẩn bị cuộc họp và theo dõi nhiệm vụ sau họp

ChatGPT Work có thể hỗ trợ cả trước, trong và sau cuộc họp. Trước cuộc họp, công cụ đọc tài liệu, xác định vấn đề còn ý kiến khác nhau, soạn câu hỏi và tạo bản tóm tắt cho người chủ trì. Sau cuộc họp, công cụ có thể chuyển ghi chép thành danh sách nhiệm vụ, nhưng kết luận chính thức vẫn phải được người có trách nhiệm xác nhận.

Lệnh chuẩn bị trước cuộc họp:

Từ giấy mời, chương trình và các tài liệu đính kèm, hãy tạo hồ sơ chuẩn bị họp gồm:
1. Mục tiêu cuộc họp;
2. Các vấn đề cần quyết định;
3. Ý kiến khác nhau giữa các tài liệu;
4. Số liệu hoặc căn cứ còn thiếu;
5. Năm câu hỏi người chủ trì nên đặt ra;
6. Dự kiến các phương án, nhưng không chọn phương án thay lãnh đạo.

Mọi thông tin phải có tên tài liệu nguồn.

Lệnh xử lý ghi chép sau cuộc họp:

Từ bản ghi chép cuộc họp, hãy tạo dự thảo bảng nhiệm vụ gồm:
nhiệm vụ, đơn vị chủ trì, đơn vị phối hợp, người được nhắc tên,
thời hạn, sản phẩm đầu ra và câu gốc trong biên bản.

Nếu cuộc họp chưa xác định rõ chủ trì hoặc thời hạn,
hãy ghi [CHƯA KẾT LUẬN], không tự bổ sung.

Điểm kiểm soát quan trọng là yêu cầu giữ “câu gốc trong biên bản”. Nhờ đó, cán bộ có thể nhấp hoặc quay lại ngữ cảnh để xác nhận AI có diễn giải đúng không. Nếu hệ thống tạo ra thời hạn từ một câu nói mang tính gợi ý, cán bộ phải loại bỏ trước khi phát hành thông báo kết luận.

Bước 6: Thực hành rà soát dự thảo văn bản hành chính

AI có thể phát hiện lỗi trình bày, mâu thuẫn nội bộ, câu khó hiểu, thuật ngữ không thống nhất và nội dung thiếu căn cứ. Tuy nhiên, không nên yêu cầu AI khẳng định văn bản “đúng pháp luật” nếu công cụ không có đầy đủ hệ thống văn bản hiện hành, văn bản sửa đổi, văn bản địa phương và hồ sơ liên quan.

Quy trình an toàn nên tách thành ba lượt. Lượt thứ nhất rà soát hình thức và tính nhất quán. Lượt thứ hai đối chiếu với danh mục căn cứ do cán bộ cung cấp. Lượt thứ ba đề xuất cách diễn đạt; chuyên viên pháp chế hoặc người có trách nhiệm thực hiện thẩm định cuối cùng.

Lệnh rà soát:

Hãy rà soát dự thảo theo bốn lớp:

Lớp 1 – Hình thức:
phát hiện lỗi chính tả, đánh số, tiêu đề, viết tắt và thuật ngữ không thống nhất.

Lớp 2 – Logic:
phát hiện mâu thuẫn giữa mục tiêu, nhiệm vụ, thời hạn, đơn vị thực hiện và kinh phí.

Lớp 3 – Căn cứ:
chỉ đối chiếu với các văn bản tôi cung cấp.
Không khẳng định văn bản còn hiệu lực nếu nguồn không thể hiện điều đó.

Lớp 4 – Khả năng thực thi:
chỉ ra nhiệm vụ chưa có đầu mối, sản phẩm, thời hạn hoặc tiêu chí hoàn thành.

Trình bày bằng bảng gồm: vị trí, nội dung hiện tại, vấn đề,
đề xuất sửa, căn cứ hoặc lý do, mức độ ưu tiên.
Không sửa trực tiếp bản gốc.

Cách giao việc này biến AI thành một lớp kiểm tra bổ sung, không biến AI thành cơ quan thẩm định. Khi cần sửa, cán bộ nên duyệt từng đề xuất thay vì chấp nhận toàn bộ thay đổi cùng lúc.

Bước 7: Thực hành phân tích bảng số liệu và tạo bản thuyết trình

ChatGPT Work có thể hỗ trợ làm sạch dữ liệu, kiểm tra chênh lệch, xây dựng bảng tổng hợp và chuyển kết quả thành bài trình bày. Muốn kết quả đáng tin cậy, trước hết phải định nghĩa rõ từng cột, đơn vị tính, kỳ báo cáo, công thức và quy tắc xử lý ô trống.

Lệnh phân tích bảng:

Hãy kiểm tra tệp số liệu trước khi phân tích.

Bước 1: Lập từ điển dữ liệu gồm tên cột, ý nghĩa, kiểu dữ liệu, đơn vị tính.
Bước 2: Phát hiện ô trống, dữ liệu trùng, định dạng sai và giá trị bất thường.
Bước 3: Liệt kê các giả định cần tôi xác nhận.
Dừng lại để tôi duyệt.

Sau khi được duyệt, hãy:
- Tính tỷ lệ hoàn thành theo công thức tôi cung cấp;
- So sánh giữa các đơn vị và giữa hai kỳ;
- Không xếp hạng nếu dữ liệu chưa đồng nhất;
- Tạo bảng kết quả kèm công thức;
- Viết năm nhận định, mỗi nhận định chỉ rõ số liệu hỗ trợ;
- Đề xuất cấu trúc 8 trang trình bày cho lãnh đạo.

Nếu cần tạo bài trình bày, hãy cung cấp mẫu nhận diện của cơ quan và quy định rõ: không thay đổi logo, không tự tạo số liệu, không sử dụng hình ảnh không rõ bản quyền và mỗi biểu đồ phải ghi nguồn dữ liệu nội bộ. Các bản phát hành mới của ChatGPT Business đã mở rộng khả năng tạo và sửa bài trình bày trực tiếp trong PowerPoint, nhưng OpenAI vẫn lưu ý các chỉnh sửa nâng cao và việc khớp mẫu có thể cần con người rà soát.

Tổ chức một quy trình có điểm dừng và phê duyệt

Trong cơ quan nhà nước, không nên thiết kế quy trình để AI chạy từ đầu đến cuối mà không có điểm dừng. Một mô hình an toàn có thể gồm sáu cổng kiểm soát:

1. Cổng phạm vi: xác nhận nhiệm vụ và đầu ra được phép.
2. Cổng dữ liệu: xác nhận tài liệu được phép sử dụng và đã giảm thiểu dữ liệu.
3. Cổng kế hoạch: người phụ trách duyệt các bước AI dự kiến thực hiện.
4. Cổng nội dung: chuyên viên kiểm tra số liệu, căn cứ và diễn giải.
5. Cổng thẩm quyền: người có thẩm quyền phê duyệt sản phẩm chính thức.
6. Cổng lưu vết: lưu nguồn, phiên bản, người duyệt và thay đổi quan trọng.

Mỗi cổng cần trả lời được câu hỏi “ai chịu trách nhiệm”. Nếu không xác định được ai duyệt dữ liệu, ai kiểm tra pháp lý và ai cho phép phát hành, quy trình chưa đủ điều kiện vận hành.

Khung AI dành cho khu vực công của Vương quốc Anh nhấn mạnh kiểm soát có ý nghĩa của con người, lựa chọn đúng công cụ, bảo mật, quản trị vòng đời và cơ chế bảo đảm. OECD cũng khuyến nghị tiếp cận AI theo hướng lấy con người làm trung tâm, minh bạch, có trách nhiệm và gắn công nghệ với mục tiêu công, thay vì coi công nghệ là đích đến.

Bộ tiêu chí kiểm tra sản phẩm trước khi sử dụng

Không nên chỉ đọc lướt vì văn bản AI thường trôi chảy và tạo cảm giác hợp lý. Cán bộ cần dùng một danh mục kiểm tra thống nhất.

Có thể yêu cầu AI hỗ trợ chạy danh mục kiểm tra, nhưng người dùng không được giao cho chính AI quyền tự xác nhận rằng sản phẩm của nó hoàn toàn chính xác. Đối với nội dung quan trọng, nên có ít nhất một người không trực tiếp tạo bản nháp thực hiện kiểm tra độc lập.

Những việc không nên giao hoàn toàn cho ChatGPT Work

ChatGPT Work không nên tự mình quyết định hồ sơ của công dân đạt hay không đạt, xác định mức xử phạt, xếp hạng con người, suy đoán hành vi vi phạm, tạo căn cứ pháp lý chưa được kiểm chứng hoặc tự gửi văn bản chính thức. Hệ thống cũng không nên được cấp quyền truy cập rộng hơn mức cần thiết chỉ để tạo thuận lợi cho một quy trình.

Đối với tác vụ có khả năng thực hiện hành động trên ứng dụng, nguyên tắc “quyền tối thiểu” càng quan trọng. Kết nối nên được giới hạn theo nhóm người dùng, nguồn dữ liệu, loại hành động và thời gian. Những hành động như gửi thư, chia sẻ tệp, sửa dữ liệu nguồn hoặc phát hành tài liệu phải có bước xem trước và phê duyệt.

Công cụ cũng có thể gặp lỗi suy diễn, bỏ sót ngoại lệ hoặc trình bày thông tin không chắc chắn như sự thật. Vì vậy, câu lệnh cần yêu cầu chỉ rõ mức độ chắc chắn, nguồn gốc và điểm cần xác minh. Dù thư viện câu lệnh của Chính phủ Anh phân biệt câu lệnh đã được xác minh với câu lệnh chưa được xác minh, cơ quan này vẫn nhấn mạnh mọi kết quả AI đều cần được kiểm tra độ chính xác.

Lộ trình triển khai trong 30 ngày cho một phòng hoặc đơn vị

Trong tuần đầu tiên, đơn vị nên chọn từ một đến ba quy trình rủi ro thấp, đo thời gian thực hiện hiện tại và thống nhất dữ liệu nào được phép sử dụng. Sản phẩm cần có mẫu, người duyệt và tiêu chí đánh giá rõ ràng.

Tuần thứ hai dành cho thử nghiệm có giám sát. Mỗi người thực hiện cùng một bài tập mẫu, ghi lại câu lệnh, lỗi phát hiện, thời gian tiết kiệm và số lần phải sửa. Mục tiêu không phải tìm một câu lệnh “thần kỳ”, mà xây dựng quy trình ổn định.

Tuần thứ ba, đơn vị chuẩn hóa thành gói dùng chung gồm mẫu câu lệnh, danh mục nguồn, danh sách kiểm tra, quy tắc đặt tên tệp và cổng phê duyệt. Những nội dung hiệu quả được giữ lại; những nội dung gây sai sót phải được sửa hoặc loại bỏ.

Tuần thứ tư, lãnh đạo đánh giá bằng các chỉ số: thời gian giảm được, tỷ lệ nội dung phải sửa, số lỗi dữ liệu, mức độ hài lòng của người dùng, số sự cố bảo mật và chất lượng đầu ra. Chỉ nên mở rộng khi chất lượng không giảm và trách nhiệm kiểm soát đã rõ.

Một cơ quan có nhu cầu xây dựng thư viện câu lệnh, quy trình kiểm soát, chương trình đào tạo hoặc bộ tiêu chí đánh giá phù hợp từng nghiệp vụ có thể trao đổi với TS. Nguyễn Trung Hòa và AI hành chính công. Trọng tâm của hoạt động tư vấn nên là chuẩn hóa công việc thực tế, không chạy theo việc trình diễn công nghệ.

Mẫu “siêu câu lệnh” có thể áp dụng ngay

Mẫu dưới đây phù hợp với nhiều nhiệm vụ như báo cáo, kế hoạch, tài liệu họp hoặc phân tích hồ sơ. Người dùng cần thay nội dung trong ngoặc vuông và điều chỉnh theo quy định của cơ quan.

Bạn là trợ lý hỗ trợ nghiệp vụ [tên nghiệp vụ] cho [tên đơn vị].
Bạn có nhiệm vụ chuẩn bị dự thảo, không có quyền ban hành văn bản,
kết luận hồ sơ hoặc quyết định thay cán bộ.

Mục tiêu:
Tạo [tên sản phẩm] phục vụ [mục đích] cho [đối tượng đọc].

Nguồn:
Chỉ dùng các tệp và dữ liệu tôi cung cấp.
Không tự tạo số liệu, tên văn bản, điều khoản, ngày tháng hoặc phát biểu.
Mọi thông tin quan trọng phải truy được về tên tệp và vị trí nguồn.

Quy trình:
1. Kiểm kê tài liệu và nhận diện phiên bản.
2. Phát hiện dữ liệu thiếu, trùng, mâu thuẫn hoặc không rõ nguồn.
3. Nêu các câu hỏi cần tôi xác nhận.
4. Đề xuất kế hoạch thực hiện và các điểm cần phê duyệt.
5. Dừng lại, chưa tạo sản phẩm cuối cùng.
6. Sau khi tôi phê duyệt, tạo dự thảo theo mẫu.
7. Tự kiểm tra dự thảo với tài liệu gốc và lập bảng sai lệch.

Yêu cầu đầu ra:
- Cấu trúc: [mô tả cấu trúc].
- Độ dài: [số từ/số trang].
- Văn phong: hành chính, rõ ràng, trung tính, không cường điệu.
- Đánh dấu [THIẾU DỮ LIỆU] nếu chưa có dữ liệu.
- Đánh dấu [CẦN XÁC MINH] nếu nguồn có mâu thuẫn.
- Đánh dấu [CẦN PHÊ DUYỆT] nếu nội dung thuộc thẩm quyền quyết định.

Kiểm soát:
Không suy đoán.
Không thay đổi tài liệu gốc.
Không gửi, chia sẻ hoặc công bố sản phẩm nếu chưa có phê duyệt.
Nếu yêu cầu của tôi mâu thuẫn với các giới hạn trên, hãy dừng và cảnh báo.

Mẫu này không thay thế quy trình nghiệp vụ của cơ quan. Giá trị của nó nằm ở việc buộc nhiệm vụ phải có nguồn, có điểm dừng, có cảnh báo và có người phê duyệt.

ChatGPT Work có thể giúp hành chính công chuyển từ sử dụng AI để hỏi – đáp sang tổ chức AI như một trợ lý thực hiện quy trình. Giá trị lớn nhất không nằm ở việc tạo thêm nhiều văn bản, mà ở khả năng giảm công việc lặp lại, tổ chức nguồn tài liệu, phát hiện khoảng trống, chuẩn hóa đầu ra và dành nhiều thời gian hơn cho phân tích, phối hợp và phục vụ người dân.

Muốn khai thác hiệu quả, cơ quan cần bắt đầu từ nhiệm vụ phù hợp, chuẩn bị dữ liệu có cấu trúc, giao việc bằng yêu cầu rõ ràng, thiết lập điểm dừng phê duyệt và kiểm tra độc lập trước khi sử dụng. Công thức thực hành có thể tóm gọn là: đúng việc – đúng dữ liệu – đúng câu lệnh – đúng kiểm soát – đúng thẩm quyền.

TS. Nguyễn Trung Hòa