Tạo chương trình công tác tháng, quý và năm bằng ChatGPT Work

39

24/08/2026 – (AIHanhChinhCong.vn) – Xây dựng chương trình công tác thường mất nhiều thời gian vì thông tin được gửi từ nhiều đơn vị, theo nhiều biểu mẫu và mức độ chi tiết khác nhau. ChatGPT Work có thể hỗ trợ cán bộ tổng hợp biến các đề xuất rời rạc thành một danh mục nhiệm vụ thống nhất, liên kết được ba cấp độ thời gian là tháng, quý và năm.

Giá trị lớn nhất của công cụ không nằm ở việc “viết hộ” một chương trình công tác. Giá trị thực tế nằm ở khả năng đọc nhiều nguồn, chuẩn hóa cách diễn đạt, đối chiếu nhiệm vụ, phát hiện nội dung trùng lặp và chỉ ra những nhiệm vụ chưa đủ căn cứ để đưa vào lịch trình chính thức.

Tuy nhiên, kết quả do AI tạo ra chỉ nên được xem là bản tổng hợp hỗ trợ. Cán bộ chuyên môn vẫn phải kiểm tra nguồn giao việc, thẩm quyền, thời hạn và trách nhiệm của đơn vị trước khi trình lãnh đạo phê duyệt.

Vì sao chương trình công tác thường khó tổng hợp?

Trong thực tế, mỗi đơn vị có một cách mô tả nhiệm vụ khác nhau. Một đơn vị ghi “xây dựng báo cáo”, đơn vị khác ghi “hoàn thiện báo cáo”, trong khi một đơn vị khác lại ghi “tham mưu báo cáo trình lãnh đạo”. Ba cách viết này có thể cùng chỉ một nhiệm vụ, nhưng cũng có thể là ba công đoạn riêng biệt.

Khó khăn thứ hai là nguồn giao việc không đồng nhất. Nhiệm vụ có thể xuất phát từ văn bản cấp trên, kết luận cuộc họp, ý kiến chỉ đạo của lãnh đạo, kế hoạch đã ban hành hoặc đề xuất chủ động của đơn vị. Nếu chỉ tổng hợp tên nhiệm vụ mà không gắn nguồn, người lập chương trình sẽ khó xác định nhiệm vụ nào bắt buộc, nhiệm vụ nào cần ưu tiên và nhiệm vụ nào mới dừng ở mức đề xuất.

Khó khăn thứ ba là sự giao thoa giữa chương trình năm, quý và tháng. Một nhiệm vụ cấp năm thường được triển khai qua nhiều giai đoạn. Nếu không có mã liên kết, nhiệm vụ tháng có thể bị tách khỏi mục tiêu quý, còn nhiệm vụ quý lại không thể hiện đóng góp cụ thể vào chương trình năm.

ChatGPT Work hỗ trợ chuyển các đề xuất phân tán thành chương trình công tác có cấu trúc, có nguồn và có trạng thái xử lý.

Cấu trúc dữ liệu tối thiểu phải thống nhất

Trước khi yêu cầu ChatGPT Work tổng hợp, cần xác định một cấu trúc dữ liệu chung. Đầu ra mẫu gồm năm trường cơ bản: tên nhiệm vụ, sản phẩm, thời điểm trình, người phụ trách và trạng thái.

Để phục vụ kiểm tra căn cứ và loại trùng, nên bổ sung thêm mã nhiệm vụ, loại nhiệm vụ, đơn vị phối hợp, nguồn giao việc và mức độ đầy đủ của hồ sơ. Bảng dưới đây là cấu trúc khuyến nghị dùng chung cho cả chương trình tháng, quý và năm.

Cấu trúc này giúp ChatGPT Work không chỉ tạo ra một danh sách đẹp về hình thức mà còn hình thành một bảng quản trị có thể kiểm tra. Mỗi nhiệm vụ đều phải trả lời được bốn câu hỏi: làm việc gì, tạo ra sản phẩm gì, căn cứ vào đâu và ai chịu trách nhiệm.

Bước 1: Tạo không gian làm việc riêng cho chương trình công tác

Nên tạo một Project riêng trong ChatGPT với tên dễ nhận biết, chẳng hạn “Chương trình công tác năm 2026”. Trong Project, người dùng có thể tập hợp tệp, hội thoại và hướng dẫn dùng chung cho một quy trình lặp lại. Cách tổ chức này giúp hạn chế việc phải nhập lại quy tắc chuẩn hóa trong từng cuộc trao đổi.

Có thể thiết lập hướng dẫn cho Project như sau:

Bạn là trợ lý tổng hợp chương trình công tác của cơ quan hành chính. Mọi nhiệm vụ phải được chuẩn hóa theo các trường: mã nhiệm vụ, tên nhiệm vụ, loại nhiệm vụ, sản phẩm, thời điểm trình, người phụ trách, đơn vị phối hợp, nguồn giao việc, trạng thái và kiểm tra căn cứ. Không tự suy đoán số văn bản, thời hạn, người phụ trách hoặc thẩm quyền. Nội dung chưa đủ dữ liệu phải ghi “Chưa xác định” và đưa vào danh sách cần xác minh.

Sau khi thiết lập, hãy tải lên các nguồn được phép sử dụng như chương trình công tác hiện hành, đề xuất của đơn vị, kế hoạch đã ban hành, thông báo kết luận và bảng theo dõi nhiệm vụ. Không nên tải mật khẩu, thông tin thuộc danh mục bí mật nhà nước, dữ liệu cá nhân không cần thiết hoặc tài liệu mà người dùng không có quyền xử lý trên hệ thống.

Bước 2: Lập sổ đăng ký nguồn trước khi tổng hợp

Một sai sót thường gặp là đưa ngay tất cả tài liệu vào AI rồi yêu cầu tạo chương trình. Cách làm này nhanh nhưng khó truy vết. Thay vào đó, cần lập sổ đăng ký nguồn để xác định tài liệu nào đến từ đơn vị nào, phiên bản nào là mới nhất và tình trạng phê duyệt ra sao.

Sổ đăng ký nguồn nên có tên tệp, đơn vị gửi, ngày nhận, loại tài liệu, phiên bản và mức độ tin cậy. Nếu hai tệp có cùng tên nhưng khác nội dung, cán bộ tổng hợp cần xác định tệp nào được sử dụng chính thức trước khi yêu cầu AI xử lý.

Có thể dùng câu lệnh:

Hãy lập sổ đăng ký cho toàn bộ tài liệu đã cung cấp. Với mỗi tài liệu, ghi tên nguồn, đơn vị ban hành hoặc đơn vị đề xuất, ngày văn bản, phiên bản, phạm vi nhiệm vụ và tình trạng có thể sử dụng. Nếu không đọc được thông tin nào, ghi “Chưa xác định”, không tự bổ sung.

Kết quả của bước này tạo ra dấu vết kiểm tra. Khi một nhiệm vụ bị đặt câu hỏi về căn cứ, người tổng hợp có thể quay lại đúng tài liệu và đúng vị trí phát sinh nội dung.

Bước 3: Trích xuất nhiệm vụ từ từng đơn vị

Ở bước trích xuất, không nên yêu cầu AI gộp ngay các đề xuất. Mỗi đơn vị cần được xử lý thành một bảng riêng. Điều này giúp giữ nguyên nguồn gốc và tránh việc một nhiệm vụ bị gán nhầm cho đơn vị khác.

Câu lệnh thực hành:

Đọc đề xuất của từng đơn vị và trích xuất thành bảng. Mỗi dòng chỉ ghi một nhiệm vụ. Giữ nguyên tên đơn vị đề xuất. Chuẩn hóa tên nhiệm vụ theo cấu trúc “động từ + đối tượng xử lý + phạm vi hoặc kỳ báo cáo”. Xác định sản phẩm theo nội dung nguồn. Không có sản phẩm thì ghi “Chưa xác định sản phẩm”. Không có thời hạn thì ghi “Chưa xác định thời điểm trình”. Không có căn cứ thì đánh dấu “Chưa đủ căn cứ”.

Sau khi AI trả kết quả, cần kiểm tra một số dòng ngẫu nhiên với tài liệu gốc. Nếu AI đã gộp hai đầu việc vào một dòng, hãy yêu cầu tách thành hai nhiệm vụ. Nếu AI suy diễn một sản phẩm mà nguồn không nêu, phải thay bằng trạng thái chưa xác định.

Bước 4: Phân loại nhiệm vụ thường xuyên, trọng tâm và phát sinh

Ba nhóm nhiệm vụ phải được phân biệt bằng tiêu chí rõ ràng. Nhiệm vụ thường xuyên là công việc có chu kỳ hoặc được thực hiện định kỳ theo chức năng. Nhiệm vụ trọng tâm là công việc có ảnh hưởng đáng kể đến mục tiêu điều hành, có sản phẩm quan trọng hoặc được lãnh đạo ưu tiên. Nhiệm vụ phát sinh là công việc xuất hiện ngoài chương trình đã xác lập, thường gắn với yêu cầu mới, tình huống đột xuất hoặc chỉ đạo bổ sung.

Không nên để ChatGPT tự phân loại hoàn toàn theo cảm nhận. Hãy cung cấp quy tắc và yêu cầu giải thích ngắn gọn lý do phân loại.

Phân loại từng nhiệm vụ vào một trong ba nhóm: thường xuyên, trọng tâm, phát sinh. Chỉ dùng thông tin trong nguồn. Với nhiệm vụ có thể thuộc hai nhóm, ưu tiên nhóm có mức độ điều hành cao hơn nhưng phải ghi lý do. Nếu chưa đủ thông tin để phân loại, ghi “Cần người có thẩm quyền xác định”.

Sau phân loại, cán bộ tổng hợp nên rà soát các nhiệm vụ được AI đánh dấu “phát sinh”. Một nhiệm vụ mới gửi không đương nhiên là nhiệm vụ phát sinh. Công việc đó có thể đã nằm trong chức năng thường xuyên nhưng đơn vị gửi chậm hoặc chưa được đưa vào bảng trước đó.

Bước 5: Loại trùng nhưng không làm mất nhiệm vụ

Loại trùng là bước cần nhiều kiểm soát nhất. Hai nhiệm vụ không nên bị gộp chỉ vì có tên gần giống nhau. Việc so sánh phải dựa đồng thời trên mục tiêu, sản phẩm, thời hạn, nguồn giao việc và đơn vị phụ trách.

Có thể chia kết quả đối chiếu thành ba mức:

1. Trùng hoàn toàn: Cùng mục tiêu, cùng sản phẩm, cùng thời hạn và cùng nguồn giao việc.
2. Có khả năng trùng: Tên hoặc sản phẩm gần giống nhưng còn khác nguồn, phạm vi hoặc thời hạn.
3. Có liên quan nhưng không trùng: Cùng chủ đề nhưng là các công đoạn hoặc sản phẩm khác nhau.

Câu lệnh thực hành:

Đối chiếu toàn bộ danh mục và tạo bảng các cặp nhiệm vụ có dấu hiệu trùng. Không tự xóa dòng. Với mỗi cặp, so sánh tên nhiệm vụ, sản phẩm, thời hạn, nguồn, đơn vị chủ trì và phạm vi. Đề xuất một trong ba kết luận: trùng hoàn toàn, có khả năng trùng, có liên quan nhưng không trùng. Chỉ đề xuất gộp khi tất cả yếu tố cốt lõi tương đồng.

Nguyên tắc an toàn là AI chỉ đề xuất, cán bộ quyết định. Khi gộp, cần lưu mã của các nhiệm vụ cũ trong cột ghi chú để bảo đảm khả năng truy vết.

Loại trùng phải dựa trên sản phẩm, thời hạn, nguồn giao việc và phạm vi, không chỉ dựa vào tên nhiệm vụ.

Bước 6: Kiểm tra nguồn giao việc và đánh dấu nhiệm vụ chưa đủ căn cứ

Mọi nhiệm vụ đưa vào chương trình chính thức nên có khả năng truy ngược về nguồn. Nguồn có thể là văn bản, kế hoạch, chương trình cấp trên, thông báo kết luận, phiếu giao việc hoặc quyết định có thẩm quyền.

Khi nguồn là trao đổi miệng, email nội bộ hoặc bản ghi cuộc họp chưa ban hành kết luận, nhiệm vụ cần được đánh dấu để xác minh. ChatGPT không được tự tạo số văn bản, ngày ký hoặc tên người giao việc nhằm làm cho bảng trở nên đầy đủ hơn.

Nên sử dụng ba nhãn:

• Đủ căn cứ: Có nguồn xác định và phù hợp với nội dung nhiệm vụ.
• Cần bổ sung: Có thông tin về nguồn nhưng thiếu số, ngày, tệp hoặc đoạn giao việc.
• Chưa đủ căn cứ: Chưa tìm thấy nguồn hoặc nguồn không thể hiện rõ nhiệm vụ.

Câu lệnh kiểm tra:

Kiểm tra từng nhiệm vụ với các tài liệu nguồn. Trích vị trí hoặc tên tài liệu chứa nội dung giao việc. Không tìm thấy thì ghi “Chưa đủ căn cứ”. Nếu nguồn chỉ liên quan đến chủ đề nhưng không giao nhiệm vụ cụ thể, ghi “Nguồn tham khảo, chưa phải căn cứ giao việc”. Không tự suy luận thẩm quyền.

Danh sách “chưa đủ căn cứ” không nên bị xóa. Nó cần được tách thành phụ lục xác minh để đơn vị đề xuất bổ sung thông tin trước thời điểm chốt chương trình.

Bước 7: Liên kết chương trình năm, quý và tháng

Sau khi danh mục đã sạch, mỗi nhiệm vụ cần được đặt vào đúng cấp độ thời gian. Chương trình năm thể hiện mục tiêu và sản phẩm lớn. Chương trình quý thể hiện giai đoạn hoặc kết quả trung gian. Chương trình tháng thể hiện hành động có thể giao, theo dõi và hoàn thành trong khoảng thời gian cụ thể.

Ví dụ, nhiệm vụ năm là “Hoàn thiện đề án nâng cao chất lượng dịch vụ công trực tuyến”. Nhiệm vụ quý III có thể là “Hoàn thành dự thảo đề án và tổ chức lấy ý kiến”. Nhiệm vụ tháng 9 có thể là “Tổng hợp ý kiến góp ý và hoàn thiện dự thảo lần hai”.

Ba dòng này không phải nhiệm vụ trùng. Chúng phải được liên kết bằng mã nhiệm vụ cha và mã nhiệm vụ con. Nhờ đó, lãnh đạo có thể xem công việc tháng đang đóng góp cho kết quả quý nào và mục tiêu năm nào.

Câu lệnh thực hành:

Từ danh mục đã chuẩn hóa, xây dựng cây nhiệm vụ ba cấp. Cấp năm là nhiệm vụ hoặc sản phẩm cuối cùng. Cấp quý là mốc trung gian. Cấp tháng là hành động cụ thể. Gán mã liên kết nhiệm vụ cha và nhiệm vụ con. Không tự tạo thêm đầu việc nếu tài liệu chưa có căn cứ; trường hợp cần chia nhỏ thì đánh dấu “Đề xuất phân rã, chờ phê duyệt”.

Bước 8: Tạo ba bảng chương trình công tác

Chương trình năm nên tập trung vào nhiệm vụ lớn, sản phẩm cuối cùng, quý dự kiến trình và đơn vị chủ trì. Chương trình quý cần thể hiện kết quả trung gian, tháng hoàn thành và mối liên hệ với nhiệm vụ năm. Chương trình tháng cần chi tiết hơn về ngày trình, người phụ trách và trạng thái.

Một câu lệnh tổng hợp có thể viết như sau:

Hãy tạo ba bảng riêng gồm chương trình công tác năm, chương trình công tác quý và chương trình công tác tháng. Giữ cùng hệ thống mã nhiệm vụ. Mỗi bảng phải có tên nhiệm vụ, sản phẩm, thời điểm trình, người phụ trách, nguồn giao việc và trạng thái. Tách các nhiệm vụ chưa đủ căn cứ thành phụ lục, không đưa vào danh mục chính thức. Cuối bảng, thống kê số nhiệm vụ thường xuyên, trọng tâm, phát sinh, đang quá hạn và cần xác minh.

Trong bảng tháng, nên sắp xếp theo ngày trình thay vì theo đơn vị. Cách sắp xếp này giúp người điều hành nhìn thấy ngay các thời điểm có quá nhiều sản phẩm cùng đến hạn. Sau đó có thể yêu cầu AI phát hiện tuần cao điểm và những nhiệm vụ phụ thuộc vào cùng một đơn vị phối hợp.

Mẫu chương trình công tác sau chuẩn hóa

Bảng dưới đây minh họa cách thể hiện năm trường đầu ra cốt lõi. Dữ liệu chỉ mang tính thực hành và không đại diện cho nhiệm vụ của một cơ quan cụ thể.

Dòng thứ tư được giữ lại nhưng không được coi là nhiệm vụ đã sẵn sàng trình. Việc ghi rõ “chưa đủ căn cứ” giúp đơn vị tổng hợp không bỏ sót đề xuất, đồng thời bảo vệ tính chính xác của chương trình chính thức.

Nhiệm vụ thực hành 15 phút: Chuẩn hóa năm nhiệm vụ

Mục tiêu của bài tập là chuyển năm câu mô tả không đồng nhất thành cùng một cấu trúc. Người thực hành có thể dùng năm đầu vào sau:

1. “Phòng A làm báo cáo quý III, gửi trong tháng 9.”
2. “Hoàn thiện kế hoạch kiểm tra theo chỉ đạo lãnh đạo.”
3. “Đề nghị bổ sung nhiệm vụ rà soát dữ liệu dịch vụ công.”
4. “Báo cáo cải cách hành chính quý 3 theo kế hoạch số 25.”
5. “Văn phòng tổng hợp kết quả họp giao ban sớm.”

Hãy đưa vào ChatGPT Work câu lệnh:

Chuẩn hóa năm nhiệm vụ dưới đây về cùng cấu trúc: mã tạm, tên nhiệm vụ, loại nhiệm vụ, sản phẩm, thời điểm trình, người phụ trách, nguồn giao việc, trạng thái và kiểm tra căn cứ. Tên nhiệm vụ phải bắt đầu bằng động từ. Không suy đoán dữ liệu còn thiếu. Mọi trường thiếu phải ghi “Chưa xác định”. Sau bảng, chỉ ra nhiệm vụ nào có khả năng trùng và thông tin nào cần đơn vị đề xuất bổ sung.

Kết quả đạt yêu cầu khi cả năm dòng có cùng số trường, không có thời hạn hoặc căn cứ do AI tự sáng tạo, đồng thời phát hiện được nhiệm vụ 1 và nhiệm vụ 4 có khả năng cùng đề cập báo cáo cải cách hành chính quý III. Hai nhiệm vụ này chưa được tự động gộp nếu chưa xác định rõ đơn vị, sản phẩm và nguồn giao việc.

Kiểm tra chất lượng trước khi trình lãnh đạo

Trước khi xuất chương trình, cán bộ tổng hợp cần thực hiện bốn lớp kiểm tra. Lớp thứ nhất là kiểm tra cấu trúc để bảo đảm mọi dòng có sản phẩm, thời điểm, người phụ trách và trạng thái. Lớp thứ hai là kiểm tra căn cứ nhằm phát hiện nhiệm vụ không có nguồn hoặc nguồn không thể hiện rõ yêu cầu.

Lớp thứ ba là kiểm tra logic thời gian. Nhiệm vụ tháng phải nằm trong phạm vi của quý tương ứng, còn mốc quý phải phục vụ nhiệm vụ năm. Ngày hoàn thành sản phẩm không thể sớm hơn ngày ban hành văn bản giao việc, trừ trường hợp đó là nhiệm vụ định kỳ đã được quy định từ trước.

Lớp thứ tư là kiểm tra trách nhiệm. Không nên chỉ ghi tên phòng khi cơ quan yêu cầu quản lý đến cá nhân phụ trách. Ngược lại, không tự gán tên cá nhân nếu nguồn chỉ xác định đơn vị chủ trì. Mọi điều chỉnh trách nhiệm cần được người có thẩm quyền xác nhận.

Có thể dùng câu lệnh kiểm tra cuối:

Đóng vai cán bộ kiểm soát chất lượng chương trình công tác. Kiểm tra danh mục theo sáu tiêu chí: trùng nhiệm vụ, thiếu sản phẩm, thiếu thời hạn, thiếu người phụ trách, thiếu nguồn giao việc và không thống nhất giữa tháng, quý, năm. Không sửa trực tiếp. Hãy tạo bảng lỗi, mức độ ảnh hưởng, nhiệm vụ liên quan và đề xuất cách xử lý để người phụ trách quyết định.

Những giới hạn cần đặt ra khi dùng ChatGPT Work

ChatGPT Work có thể giúp thu thập thông tin từ các tệp và quy trình được kết nối, nhưng không thay thế quy trình phê duyệt của cơ quan. Công cụ có thể nhận diện các cụm từ tương đồng, song không phải lúc nào cũng hiểu đầy đủ sự khác biệt về thẩm quyền, phạm vi hoặc tính chất pháp lý của từng nhiệm vụ.

Người dùng cần áp dụng nguyên tắc tối thiểu hóa dữ liệu. Chỉ cung cấp thông tin cần cho việc tổng hợp, tuân thủ quy chế bảo vệ dữ liệu của cơ quan và không đưa tài liệu mật lên môi trường chưa được phê duyệt. Các thông tin quan trọng như số văn bản, thời hạn, số liệu và trách nhiệm phải được đối chiếu lại với nguồn.

Đặc biệt, không nên giao cho AI quyền tự động xóa nhiệm vụ, thay đổi thời hạn, chuyển đơn vị chủ trì hoặc xác nhận nhiệm vụ đã hoàn thành. Đây là các thao tác có ảnh hưởng đến hoạt động điều hành và cần có người chịu trách nhiệm phê duyệt.

Biến quy trình thành công cụ dùng lại hằng tháng

Sau lần thiết lập đầu tiên, cơ quan nên lưu bộ hướng dẫn, cấu trúc bảng, quy tắc phân loại và câu lệnh mẫu trong cùng Project. Mỗi tháng, cán bộ chỉ cần bổ sung nguồn mới, cập nhật trạng thái và yêu cầu đối chiếu với danh mục hiện hành.

Một quy trình tốt nên tạo được ba đầu ra đồng thời: bảng chương trình để trình lãnh đạo, phụ lục nhiệm vụ cần xác minh và nhật ký thay đổi. Nhật ký cần ghi nhiệm vụ nào được thêm, gộp, điều chỉnh thời hạn hoặc thay đổi người phụ trách, kèm lý do và người phê duyệt.

Khi cần xây dựng bộ câu lệnh, biểu mẫu dữ liệu hoặc quy trình AI phù hợp với đặc thù của từng sở, ngành, địa phương, TS. Nguyễn Trung Hòa và AI hành chính công có thể đồng hành trong việc chuẩn hóa nghiệp vụ, thiết kế cơ chế kiểm soát và đào tạo đội ngũ sử dụng AI an toàn, hiệu quả.

ChatGPT Work có thể rút ngắn đáng kể công đoạn đọc, chuẩn hóa và đối chiếu đề xuất chương trình công tác từ nhiều đơn vị. Hiệu quả chỉ bền vững khi cơ quan thiết lập được cấu trúc dữ liệu thống nhất, quy tắc loại trùng, cơ chế kiểm tra nguồn và trách nhiệm phê duyệt của con người.

Cách triển khai phù hợp là đi từ nguồn đến nhiệm vụ, từ nhiệm vụ đến sản phẩm, từ sản phẩm đến thời hạn và từ thời hạn đến người phụ trách. Sau đó, nhiệm vụ được liên kết theo ba tầng năm, quý và tháng. Với quy trình này, AI trở thành công cụ hỗ trợ điều hành có kiểm soát, thay vì chỉ là công cụ soạn thảo văn bản.

TS. Nguyễn Trung Hòa