Lãnh đạo hành chính trong kỷ nguyên AI agent: từ giao việc cho con người sang thiết kế hệ vận hành thông minh

49

20/06/2026 – (AIHanhChinhCong.vn) – Khi AI agent bắt đầu tham gia vào quy trình hành chính, câu hỏi quan trọng nhất không còn là “cơ quan nên mua công cụ AI nào?”. Câu hỏi đúng hơn là: lãnh đạo hành chính phải thiết kế hệ vận hành như thế nào để con người, dữ liệu, quy trình và AI cùng làm việc an toàn, nhất quán, có trách nhiệm?

Trong bài trước, chúng ta đã phân biệt chatbot, AI agent và Agent OS. Chatbot chủ yếu trả lời câu hỏi. Agent có thể hỗ trợ thực hiện nhiệm vụ. Còn Agent OS là lớp nền để nhiều agent cùng vận hành trên tiêu chuẩn, tri thức, quy trình và cơ chế kiểm soát. Nhưng nếu chỉ có kiến trúc công nghệ mà không có tư duy lãnh đạo phù hợp, Agent OS rất dễ trở thành một dự án phần mềm mới, thay vì trở thành năng lực vận hành mới của cơ quan hành chính.

Bối cảnh này đặc biệt quan trọng sau khi mô hình chính quyền địa phương hai cấp được triển khai từ ngày 01/07/2025. Việc bỏ cấp huyện, tổ chức lại đơn vị hành chính cấp tỉnh và tăng vai trò của cấp xã, phường, đặc khu làm cho các luồng công việc trở nên trực tiếp hơn, nhanh hơn nhưng cũng đòi hỏi rõ hơn về phân quyền, giám sát và trách nhiệm giải trình. Các báo cáo quốc tế về AI trong khu vực công cũng nhấn mạnh rằng AI có thể hỗ trợ tự động hóa, cá nhân hóa dịch vụ, dự báo, phát hiện bất thường và cải thiện chất lượng công việc của công chức, nhưng chỉ tạo giá trị khi đi cùng quản trị đáng tin cậy, minh bạch và có kiểm soát.

Vì vậy, bài viết này tập trung vào tầng tư duy quản trị: vì sao lãnh đạo là biến số quyết định khi triển khai AI agent; lãnh đạo cần chuyển dịch tư duy như thế nào; mô hình lãnh đạo theo Agent OS gồm những năng lực gì; giao việc cho AI agent phải khác gì so với giao việc cho con người; và cơ quan hành chính nên phân vai trách nhiệm theo RACI ra sao để tránh rủi ro “AI làm nhưng không ai chịu trách nhiệm”.

Vì sao lãnh đạo là biến số quyết định khi triển khai AI agent?

AI agent không giống một phần mềm văn phòng thông thường. Một phần mềm thông thường giúp cán bộ nhập liệu, lưu trữ, tra cứu hoặc xử lý theo các bước đã định sẵn. AI agent lại có thể đọc ngữ cảnh, phân tích yêu cầu, sử dụng công cụ, truy xuất dữ liệu, đề xuất hành động và trong một số trường hợp có thể kích hoạt bước tiếp theo của quy trình. Khi công nghệ bắt đầu “tham gia hành động”, vai trò lãnh đạo không thể dừng ở phê duyệt mua sắm hoặc giao cho bộ phận CNTT triển khai.

Lãnh đạo là biến số quyết định vì chỉ lãnh đạo mới có quyền xác lập mục tiêu vận hành, phân định thẩm quyền, ưu tiên quy trình cần cải tiến, chấp nhận hoặc giới hạn mức độ tự động hóa, đồng thời chịu trách nhiệm về niềm tin của người dân và doanh nghiệp. Nếu lãnh đạo không định nghĩa rõ AI agent được làm gì và không được làm gì, hệ thống có thể rơi vào hai cực đoan: hoặc triển khai quá dè dặt, chỉ dùng AI như một công cụ hỏi đáp; hoặc triển khai quá nhanh, để agent đi vào vùng nhạy cảm mà thiếu kiểm soát.

Trong khu vực công, giá trị của AI không chỉ đo bằng tốc độ. Một hồ sơ được xử lý nhanh hơn nhưng sai căn cứ pháp lý, thiếu ghi vết hoặc khó giải trình thì không phải là cải cách. Một câu trả lời tự động nghe thuyết phục nhưng không thống nhất với quy định hiện hành cũng có thể làm suy giảm niềm tin. Vì vậy, lãnh đạo hành chính trong kỷ nguyên AI agent phải vừa là người kiến tạo đổi mới, vừa là người bảo vệ nguyên tắc pháp quyền, dữ liệu công vụ và trách nhiệm công vụ.

Điểm cốt lõi là: AI agent không thay thế lãnh đạo. Ngược lại, AI agent làm lộ rõ chất lượng lãnh đạo. Cơ quan nào có quy trình rõ, dữ liệu sạch, phân quyền minh bạch và văn hóa học hỏi tốt sẽ dùng AI agent hiệu quả hơn. Cơ quan nào vận hành chủ yếu bằng kinh nghiệm cá nhân, văn bản rời rạc, quy trình ngầm và kiểm tra sau sự vụ sẽ gặp rủi ro cao hơn khi đưa agent vào vận hành.

🔴 Xem thêm Chuỗi bài về Hệ điều hành Agent – Agent OS trong hành chính công: 

1) Agent OS là gì? Vì sao hành chính công cần một “hệ điều hành agent” thay vì chỉ dùng chatbot?

2) 12 trường hợp sử dụng Agent OS + Claude + Hermes cho cơ quan hành chính từ cấp xã đến cấp Bộ
3) Quản trị cho AI Agent trong hoạt động hành chính công: kiểm soát rủi ro, dữ liệu, trách nhiệm và niềm tin
4) Cơ quan hành chính đã sẵn sàng với Agent OS chưa? Bộ tiêu chí tự đánh giá trước khi triển khai

5) Thiết kế thí điểm Agent OS trong cơ quan hành chính: 90 ngày để thử nghiệm có kiểm soát và đo được hiệu quả

👉 Tham gia Cộng đồng AI Hành Chính Công TẠI ĐÂY

Năm chuyển dịch tư duy lãnh đạo trong kỷ nguyên AI agent

Triển khai AI agent không bắt đầu từ câu hỏi kỹ thuật, mà bắt đầu từ chuyển dịch tư duy quản trị. Nếu lãnh đạo tiếp cận AI như một công cụ phụ trợ, kết quả thường là vài thử nghiệm rời rạc, một số chatbot mới và vài báo cáo truyền thông. Nhưng nếu lãnh đạo tiếp cận AI như một hệ vận hành, cơ quan có thể từng bước thiết kế lại cách tiếp nhận, xử lý, giám sát và học từ công việc hằng ngày.

Bảng dưới đây tóm tắt năm chuyển dịch quan trọng. Mỗi chuyển dịch không chỉ là thay đổi ngôn ngữ, mà là thay đổi cách lãnh đạo đặt câu hỏi, giao nhiệm vụ và đo lường kết quả.

Sau bảng này, điểm cần nhấn mạnh là chuyển dịch lớn nhất không nằm ở công nghệ mà nằm ở cách lãnh đạo nhìn tổ chức. Trước đây, lãnh đạo thường giao việc cho từng cá nhân: ai nhận hồ sơ, ai thẩm định, ai trình ký, ai trả kết quả. Trong kỷ nguyên AI agent, lãnh đạo còn phải thiết kế “cách công việc chảy qua hệ thống”: dữ liệu nào đi vào, tri thức nào được dùng, agent nào hỗ trợ, cán bộ nào phê duyệt, điểm nào phải dừng để kiểm tra và kết quả nào được ghi lại để học hỏi.

Lãnh đạo trong kỷ nguyên AI agent không chỉ giao việc cho con người, mà thiết kế cách con người, dữ liệu, quy trình và AI cùng vận hành có kiểm soát

Mô hình lãnh đạo theo Agent OS: định hướng – chuẩn hóa – phân quyền – giám sát – học hỏi

Nếu Agent OS là hệ điều hành agent cho tổ chức, thì lãnh đạo hành chính cần một mô hình quản trị tương ứng. Mô hình này có thể được diễn đạt bằng năm động từ: định hướng, chuẩn hóa, phân quyền, giám sát và học hỏi. Đây không phải là năm bước tuyến tính làm xong rồi kết thúc, mà là một vòng vận hành liên tục.

Trước hết, lãnh đạo phải định hướng. Định hướng không phải là khẩu hiệu “ứng dụng AI” chung chung, mà là xác định rõ AI agent phục vụ mục tiêu công nào: giảm thời gian xử lý hồ sơ, giảm số lần người dân phải bổ sung giấy tờ, nâng chất lượng tham mưu, chuẩn hóa trả lời chính sách, tăng năng lực tổng hợp báo cáo hay phát hiện sớm rủi ro quá hạn. Một mục tiêu rõ giúp cơ quan tránh tình trạng chạy theo công nghệ nhưng không thay đổi kết quả phục vụ.

Tiếp theo là chuẩn hóa. Không có chuẩn hóa thì không có Agent OS đúng nghĩa. Lãnh đạo cần chỉ đạo chuẩn hóa danh mục quy trình, biểu mẫu, căn cứ pháp lý, dữ liệu đầu vào, tiêu chí chất lượng đầu ra và cách cập nhật tri thức. Đây là phần khó nhưng quyết định. Nếu tri thức vẫn nằm rải rác trong văn bản, email, nhóm chat và kinh nghiệm cá nhân, AI agent sẽ chỉ khuếch đại sự phân mảnh đó.

Thứ ba là phân quyền. AI agent không được vận hành trong vùng mơ hồ. Mỗi agent cần có phạm vi nhiệm vụ, quyền truy cập dữ liệu, quyền gọi công cụ, giới hạn hành động và điểm dừng bắt buộc để con người phê duyệt. Phân quyền cũng áp dụng cho con người: chuyên viên nghiệp vụ, pháp chế, CNTT, văn thư và an toàn thông tin không thể cùng “biết chung chung” mà phải có vai trò cụ thể.

Thứ tư là giám sát. Giám sát AI agent không chỉ là xem hệ thống có chạy hay không. Giám sát phải bao gồm chất lượng đầu ra, độ nhất quán với căn cứ pháp lý, tần suất lỗi, các trường hợp agent từ chối xử lý, truy cập dữ liệu bất thường, phản ánh của người dùng và tác động thực tế đến thời gian xử lý. Các khung quản trị AI agent hiện đại đều nhấn mạnh nhu cầu quan sát được, kiểm soát được và truy vết được hành vi của agent trong quá trình vận hành.

Cuối cùng là học hỏi. Một cơ quan hành chính sử dụng AI tốt không chỉ là cơ quan có agent trả lời nhanh, mà là cơ quan biết học từ dữ liệu vận hành. Vì sao hồ sơ thường thiếu ở bước nào? Vì sao người dân hỏi đi hỏi lại cùng một nội dung? Vì sao văn bản hướng dẫn có nhiều cách hiểu? Vì sao một quy trình thường quá hạn? Agent OS giúp thu thập tín hiệu, nhưng lãnh đạo mới là người biến tín hiệu đó thành quyết định cải tiến.

Cơ chế giao việc cho AI agent: nhiệm vụ, dữ liệu, giới hạn, tiêu chí hoàn thành

Giao việc cho AI agent không thể giống giao một câu lệnh tùy hứng. Trong môi trường hành chính công, mỗi nhiệm vụ giao cho agent phải được mô tả đủ bốn thành phần: nhiệm vụ, dữ liệu, giới hạn và tiêu chí hoàn thành. Đây là “hợp đồng vận hành” giữa tổ chức và agent.

Nhiệm vụ trả lời câu hỏi agent phải làm gì. Ví dụ: phân loại hồ sơ theo nhóm thủ tục; kiểm tra danh mục thành phần hồ sơ; tóm tắt nội dung phản ánh của công dân; soạn dự thảo phiếu hướng dẫn bổ sung; đối chiếu thời hạn xử lý; hoặc tổng hợp báo cáo tuần. Nhiệm vụ càng rõ, agent càng ít bị kéo sang vùng ngoài phạm vi.

Dữ liệu trả lời câu hỏi agent được dùng nguồn nào. Một agent hỗ trợ thủ tục hành chính không nên tự do suy đoán từ internet hoặc từ dữ liệu không được kiểm chứng. Nó cần được kết nối với kho tri thức đã thẩm định, văn bản còn hiệu lực, biểu mẫu chính thức, dữ liệu hồ sơ trong phạm vi được phép và các hướng dẫn nội bộ đã được phê duyệt. Nếu dữ liệu không rõ nguồn, đầu ra của agent không thể trở thành căn cứ đáng tin.

Giới hạn trả lời câu hỏi agent không được làm gì. Đây là phần đặc biệt quan trọng trong khu vực công. Agent có thể gợi ý nhưng không được tự phê duyệt. Agent có thể soạn dự thảo nhưng không được tự ban hành. Agent có thể cảnh báo rủi ro nhưng không được kết luận thay người có thẩm quyền. Agent có thể đề xuất tuyến xử lý nhưng không được tự ý chuyển dữ liệu vượt phạm vi phân quyền.

Tiêu chí hoàn thành trả lời câu hỏi khi nào nhiệm vụ được xem là đạt. Ví dụ: bản tóm tắt phải nêu đủ nội dung chính, căn cứ, kiến nghị và điểm cần lãnh đạo quyết định; phiếu kiểm tra hồ sơ phải chỉ rõ giấy tờ thiếu, căn cứ yêu cầu, cách bổ sung và người chịu trách nhiệm xác nhận; báo cáo tổng hợp phải có số liệu, xu hướng, điểm nghẽn và đề xuất cải tiến. Không có tiêu chí hoàn thành, rất khó đánh giá agent đang hỗ trợ thật hay chỉ tạo ra thêm văn bản.

Một cách thực dụng để bắt đầu là mỗi cơ quan xây “phiếu giao nhiệm vụ cho AI agent” đối với từng quy trình. Phiếu này không cần phức tạp, nhưng phải đủ để chuyên viên nghiệp vụ, pháp chế, CNTT và lãnh đạo cùng hiểu một cách thống nhất. Khi đó, agent không còn là công cụ thử nghiệm tùy hứng, mà trở thành một thành phần được quản lý trong hệ vận hành.

RACI trong triển khai AI agent: ai làm, ai chịu trách nhiệm, ai tham vấn, ai được thông tin?

Khi AI agent tham gia quy trình, trách nhiệm không thể bị đẩy sang “hệ thống”. Nguyên tắc căn bản là: AI có thể thực hiện một phần việc, nhưng trách nhiệm giải trình cuối cùng vẫn thuộc về con người và cơ quan có thẩm quyền. Vì vậy, RACI là công cụ hữu ích để phân vai rõ ràng trong triển khai Agent OS.

RACI gồm bốn vai: Responsible – người trực tiếp thực hiện; Accountable – người chịu trách nhiệm cuối cùng; Consulted – người được tham vấn chuyên môn; Informed – người cần được thông tin. Trong bối cảnh AI, RACI càng quan trọng vì hành vi của agent phụ thuộc vào dữ liệu, mô hình, cấu hình, quy trình và giám sát liên ngành. Các hướng dẫn về quản trị AI đều nhấn mạnh rằng muốn kiểm soát rủi ro, tổ chức phải có phân công trách nhiệm rõ trong toàn bộ vòng đời AI, từ thiết kế, triển khai đến vận hành và giám sát.

Bảng RACI này không phải mẫu cố định cho mọi cơ quan. Ở cấp xã, một người có thể kiêm nhiều vai. Ở cấp Sở, các vai có thể tách thành phòng chuyên môn, văn phòng, trung tâm chuyển đổi số, bộ phận pháp chế và đơn vị an toàn thông tin. Ở cấp Bộ, cần thêm vai trò quản trị dữ liệu, kiến trúc tổng thể, kiểm toán nội bộ và đơn vị quản lý nền tảng. Nhưng dù ở cấp nào, nguyên tắc vẫn không đổi: phải chỉ rõ ai quyết định, ai làm, ai kiểm tra, ai được tham vấn và ai được thông tin.

Điểm nhấn quan trọng nhất là cột “A” – Accountable. Trong khu vực công, Accountable không thể là AI agent, nhà cung cấp phần mềm hay bộ phận kỹ thuật đơn thuần. Accountable phải là lãnh đạo hoặc người được giao thẩm quyền quản lý quy trình. Nếu không xác định rõ người chịu trách nhiệm cuối cùng, mọi thiết kế AI đều thiếu nền tảng trách nhiệm giải trình.

Những sai lầm lãnh đạo cần tránh

Sai lầm đầu tiên là xem AI agent như một chatbot nâng cấp. Khi lãnh đạo chỉ nhìn AI qua giao diện hội thoại, cơ quan sẽ tập trung vào việc “trả lời cho hay” thay vì “xử lý cho đúng”. Kết quả là hệ thống có thể tạo trải nghiệm ban đầu hấp dẫn nhưng không cải thiện được điểm nghẽn thật trong quy trình hành chính.

Sai lầm thứ hai là giao hết cho CNTT. CNTT rất quan trọng, nhưng AI agent trong hành chính công là vấn đề nghiệp vụ, pháp lý, tổ chức và dữ liệu trước khi là vấn đề kỹ thuật. Nếu chuyên viên nghiệp vụ không mô tả quy trình, pháp chế không rà soát thẩm quyền, văn thư không chuẩn hóa hồ sơ và an toàn thông tin không thiết kế kiểm soát, bộ phận CNTT không thể một mình tạo ra Agent OS đáng tin cậy.

Sai lầm thứ ba là triển khai khi chưa có kho tri thức chuẩn hóa. Agent càng mạnh càng cần tri thức đầu vào được kiểm chứng. Nếu văn bản hết hiệu lực, hướng dẫn nội bộ mâu thuẫn, biểu mẫu chưa thống nhất hoặc dữ liệu hồ sơ thiếu cấu trúc, agent có thể tạo ra câu trả lời trôi chảy nhưng sai. Trong hành chính công, trôi chảy không đồng nghĩa với đúng.

Sai lầm thứ tư là thiếu giới hạn quyền hành động. Một agent được cấp quyền quá rộng có thể truy cập dữ liệu không cần thiết, đưa ra đề xuất vượt thẩm quyền hoặc kích hoạt bước xử lý không phù hợp. Nhiều khuyến nghị về quản trị AI agent nhấn mạnh nguyên tắc quyền tối thiểu, kiểm soát truy cập, ghi vết và quan sát hành vi liên tục, bởi agent có thể hoạt động với tốc độ và quy mô vượt xa con người.

Sai lầm thứ năm là chỉ kiểm tra sau khi có sự cố. Với AI agent, kiểm soát phải được thiết kế ngay từ đầu: kiểm soát dữ liệu đầu vào, kiểm soát phạm vi nhiệm vụ, kiểm soát quyền gọi công cụ, kiểm soát đầu ra, kiểm soát phê duyệt và kiểm soát nhật ký. Nếu đợi đến khi có phản ánh mới kiểm tra, cơ quan có thể đã mất niềm tin và rất khó giải trình toàn bộ chuỗi hành động.

Sai lầm thứ sáu là không đo lường giá trị. Một dự án AI agent không nên chỉ được đánh giá bằng số lượt sử dụng hoặc số câu trả lời. Cần đo các chỉ số gắn với cải cách hành chính: tỷ lệ hồ sơ phải bổ sung, thời gian xử lý trung bình, số lỗi hướng dẫn, tỷ lệ quá hạn, mức độ hài lòng, số bước được rút ngắn, số văn bản được chuẩn hóa, số tình huống được cập nhật vào kho tri thức. Khi đo đúng, lãnh đạo mới biết AI đang tạo giá trị thật hay chỉ tạo thêm hoạt động.

Từ giao việc cho con người sang thiết kế hệ vận hành thông minh

Trong mô hình truyền thống, lãnh đạo giao việc theo tuyến người: trưởng phòng giao chuyên viên, chuyên viên xử lý, văn thư phát hành, lãnh đạo ký duyệt. Mô hình này vẫn cần thiết, nhưng chưa đủ khi AI agent tham gia vào dòng công việc. Lãnh đạo phải thiết kế thêm tuyến hệ thống: agent nào hỗ trợ bước nào, dữ liệu nào được sử dụng, quy tắc nào được áp dụng, điểm nào cần con người phê duyệt, kết quả nào được ghi vết và phản hồi nào được đưa vào cải tiến.

Sự thay đổi này không làm giảm vai trò con người. Ngược lại, nó giúp con người tập trung vào phần việc có giá trị cao hơn: phán đoán, giao tiếp, xử lý ngoại lệ, bảo vệ công bằng, giải thích chính sách và chịu trách nhiệm trước người dân. AI agent xử lý phần lặp lại, tổng hợp, nhắc việc, rà soát và đề xuất. Con người quyết định, giải trình và cải tiến.

Vì vậy, năng lực lãnh đạo hành chính trong kỷ nguyên AI agent không chỉ là “biết dùng AI”. Đó là năng lực thiết kế hệ vận hành thông minh. Hệ vận hành này phải kết nối mục tiêu công, quy trình, dữ liệu, tri thức, công nghệ, con người và kiểm soát. Nếu thiếu một trong các thành phần đó, AI agent có thể trở thành điểm rủi ro thay vì điểm nâng cấp.

Hãy bắt đầu bằng danh mục 10 quy trình lặp lại nhiều nhất

Để chuẩn bị cho giai đoạn triển khai use case, mỗi cơ quan hành chính có thể bắt đầu bằng một việc rất cụ thể: lập danh mục 10 quy trình lặp lại nhiều nhất trong đơn vị. Không cần chọn ngay quy trình phức tạp nhất. Hãy chọn những việc có tần suất cao, nhiều câu hỏi lặp lại, nhiều biểu mẫu, nhiều bước kiểm tra, nhiều lỗi bổ sung hoặc nhiều thời hạn cần nhắc.

Danh mục này nên ghi rõ tên quy trình, nhóm người dùng, tần suất phát sinh, dữ liệu đang có, văn bản căn cứ, điểm nghẽn hiện nay, người chịu trách nhiệm và mức độ nhạy cảm. Từ đó, cơ quan có thể phân loại quy trình nào phù hợp để chatbot hỗ trợ, quy trình nào cần agent nghiệp vụ, quy trình nào cần Agent OS điều phối nhiều tác vụ, và quy trình nào chưa nên tự động hóa vì rủi ro pháp lý hoặc dữ liệu chưa đủ sạch.

Nếu quý cơ quan, địa phương hoặc đơn vị chuyên môn muốn chuẩn bị bài bản, AIHanhChinhCong.vn sẵn sàng đồng hành trong việc rà soát danh mục quy trình, thiết kế phiếu giao nhiệm vụ cho AI agent, xây dựng RACI triển khai và xác định lộ trình Agent OS phù hợp với cấp xã, cấp Sở, cấp tỉnh hoặc cấp Bộ.

Lãnh đạo hành chính trong kỷ nguyên AI agent không chỉ là người phê duyệt công cụ mới. Lãnh đạo phải trở thành người thiết kế hệ vận hành thông minh: định hướng mục tiêu, chuẩn hóa tri thức, phân quyền rõ ràng, giám sát theo vòng đời và tổ chức học hỏi từ dữ liệu vận hành. Đây là chuyển dịch quan trọng từ “giao việc cho con người” sang “thiết kế cách con người, AI và quy trình cùng tạo ra kết quả công vụ tốt hơn”.

AI agent có thể giúp hành chính công giảm lặp lại, tăng tốc xử lý, nâng chất lượng tham mưu và cải thiện trải nghiệm người dân. Nhưng AI agent chỉ an toàn và hữu ích khi được đặt trong Agent OS có trách nhiệm. Bài tiếp theo của chuỗi bài sẽ đi vào phần thực hành hơn: “12 use case Agent OS + Claude + Hermes cho cơ quan hành chính từ cấp xã đến cấp Bộ”. Trước khi đọc bài đó, gợi ý thiết thực nhất là: hãy lập danh mục 10 quy trình lặp lại nhiều nhất của cơ quan mình. Đó chính là nguyên liệu đầu tiên để chuyển từ hiểu khái niệm sang thiết kế use case có thể triển khai.

TS. Nguyễn Trung Hòa