22/06/2026 – (AIHanhChinhCong.vn) – Khi chuyển đổi số trong khu vực công bước sang giai đoạn sâu hơn, câu hỏi không còn chỉ là “cán bộ có dùng phần mềm hay không”, mà là “ai, hoặc cái gì, đang tham gia thực hiện công việc hành chính trên môi trường số?”. Từ góc nhìn đó, Chatbot AI và đặc biệt là Agent AI không nên chỉ được xem là công cụ kỹ thuật. Trong nhiều nghiệp vụ, chúng đang dần trở thành một dạng “lao động số phi nhân sự”: có thể tiếp nhận yêu cầu, xử lý thông tin, hỗ trợ ra quyết định, tạo dự thảo, theo dõi tiến độ và phối hợp với con người trong chuỗi công vụ.
Điểm mấu chốt là cần nhìn nhận đúng. AI không phải là cán bộ, công chức, viên chức. AI không có tư cách pháp lý để tự mình ban hành quyết định hành chính. AI cũng không thể thay thế trách nhiệm chính trị, pháp lý, đạo đức và trách nhiệm giải trình của con người trong bộ máy nhà nước. Tuy nhiên, nếu chỉ xem AI là “phần mềm phụ trợ”, khối hành chính công sẽ bỏ lỡ một năng lực sản xuất mới: năng lực xử lý công việc hành chính bằng các tác nhân số có khả năng học, tương tác, tự động hóa và phối hợp theo nhiệm vụ.
Bài viết này tiếp nối việc phân biệt giữa “đội ngũ lao động số” và “đội ngũ nhân lực số”, đồng thời mở rộng thêm một lớp phân tích mới: trong nền hành chính số hiện đại, Chatbot AI và Agent AI có thể được coi là một bộ phận đặc biệt của đội ngũ lao động số, nhưng phải được chính thức hóa bằng khung vai trò, nhiệm vụ, quy trình, kiểm soát rủi ro và trách nhiệm con người.
Từ “đội ngũ lao động số” đến “đội ngũ lao động số mở rộng”
Trong cách hiểu truyền thống, đội ngũ lao động số trong hành chính công là những cán bộ, công chức, viên chức và người lao động thực hiện công việc trên nền tảng số. Họ xử lý văn bản điện tử, tiếp nhận hồ sơ trực tuyến, ký số, tra cứu cơ sở dữ liệu, tương tác với người dân qua cổng dịch vụ công và sử dụng các công cụ số để nâng cao hiệu quả công vụ.
Cách hiểu này đúng, nhưng chưa đủ trong bối cảnh AI phát triển nhanh. Bởi lẽ, trong nhiều quy trình hiện nay, không chỉ con người mới “làm việc”. Một Chatbot AI có thể trả lời hàng nghìn câu hỏi của người dân về thủ tục hành chính. Một Agent AI có thể tự động phân loại hồ sơ, trích xuất thông tin, đối chiếu biểu mẫu, nhắc hạn xử lý, gợi ý văn bản trả lời và chuyển việc cho đúng chuyên viên phụ trách. Một hệ thống AI nội bộ có thể đọc hàng trăm văn bản pháp luật, tóm tắt điểm mới, cảnh báo nội dung hết hiệu lực và đề xuất phương án xử lý.
Vì vậy, cần mở rộng khái niệm “đội ngũ lao động số” theo hướng bao gồm hai nhóm. Nhóm thứ nhất là lao động số con người, tức cán bộ, công chức, viên chức làm việc trong môi trường số. Nhóm thứ hai là lao động số phi nhân sự, tức các hệ thống AI, Chatbot AI, Agent AI và công cụ tự động hóa được giao nhiệm vụ cụ thể trong quy trình hành chính, dưới sự quản trị và giám sát của con người.
Cách tiếp cận này phù hợp với xu hướng quốc tế. OECD nhấn mạnh rằng AI có thể cải thiện hiệu quả và chất lượng dịch vụ công, nhưng nhiều cơ quan công quyền vẫn bị hạn chế bởi khoảng trống năng lực AI, vì vậy cần xây dựng năng lực nội bộ để bảo đảm trách nhiệm giải trình, tuân thủ và gắn AI với mục tiêu thể chế. Gartner cũng mô tả AI Agent là các thực thể phần mềm tự chủ hoặc bán tự chủ, có khả năng nhận biết, ra quyết định, hành động và đạt mục tiêu trong môi trường số hoặc vật lý.
Vì sao có thể coi Chatbot AI và Agent AI là “lao động số”?
Một đối tượng được coi là “lao động” không chỉ vì nó là con người, mà vì nó tham gia tạo ra giá trị thông qua công việc. Trong khu vực công, giá trị đó là xử lý nghiệp vụ nhanh hơn, phục vụ người dân tốt hơn, giảm sai sót, nâng cao minh bạch và hỗ trợ cơ quan nhà nước thực thi nhiệm vụ hiệu quả hơn.
Chatbot AI và Agent AI đáp ứng ngày càng rõ các đặc điểm của một đơn vị lao động trong môi trường số. Chúng có thể được giao nhiệm vụ, có đầu vào, có đầu ra, có tiêu chuẩn chất lượng, có nhật ký hoạt động, có người giám sát và có thể được đánh giá hiệu quả. Khác biệt là chúng không có tư cách pháp lý độc lập, không có ý chí công vụ và không chịu trách nhiệm thay con người. Vì vậy, gọi chúng là “lao động số” cần hiểu theo nghĩa tác nhân thực hiện công việc, không phải theo nghĩa chủ thể pháp lý của nền công vụ.
Ví dụ, tại bộ phận một cửa cấp xã, một Chatbot AI có thể hướng dẫn người dân chuẩn bị hồ sơ đăng ký khai sinh, cấp bản sao trích lục hộ tịch hoặc xác nhận cư trú. Nếu Chatbot chỉ cung cấp thông tin từ cơ sở tri thức đã được phê duyệt, ghi rõ giới hạn tư vấn và chuyển cán bộ khi câu hỏi vượt phạm vi, nó đang thực hiện một phần công việc lặp lại mà trước đây cán bộ phải trả lời nhiều lần trong ngày. Khi đó, Chatbot không thay thế cán bộ hộ tịch, nhưng nó trở thành một “nhân viên hỗ trợ số” trong quy trình phục vụ.
Ở cấp sở, một Agent AI có thể theo dõi hồ sơ đầu tư, nhận diện hồ sơ thiếu thành phần, nhắc phòng chuyên môn trước hạn xử lý, tạo bản dự thảo phiếu hướng dẫn bổ sung hồ sơ và tổng hợp tình trạng chậm trễ cho lãnh đạo. Agent này không ký văn bản, không phê duyệt hồ sơ, nhưng nó thực hiện nhiều thao tác hành chính có cấu trúc. Nếu được quản trị đúng, đây chính là một “đơn vị lao động số” giúp tăng năng suất của cả phòng chuyên môn.
Phân biệt “nhân lực số” và “lao động số AI” để tránh hiểu sai
Điểm cần nhấn mạnh là AI có thể thuộc “đội ngũ lao động số”, nhưng không phải là “đội ngũ nhân lực số”. Nhân lực số vẫn là con người: lãnh đạo số, công chức nghiệp vụ số, chuyên gia dữ liệu, chuyên gia an toàn thông tin, cán bộ pháp lý số, cán bộ truyền thông số và những người có năng lực thiết kế, vận hành, kiểm soát nền hành chính số.
AI là lực lượng thực thi nhiệm vụ số, còn con người là lực lượng xác lập mục tiêu, thiết kế quy trình, kiểm tra kết quả, chịu trách nhiệm và ra quyết định cuối cùng. Nếu nhầm lẫn điều này, cơ quan nhà nước có thể rơi vào hai cực đoan. Một cực đoan là “thần thánh hóa AI”, giao quá nhiều quyền cho hệ thống mà không kiểm soát. Cực đoan còn lại là “hạ thấp AI”, chỉ coi AI là tiện ích phụ, không đưa vào quy trình chính thức nên không khai thác được năng suất.
Bảng sau giúp làm rõ ba lớp khái niệm cần được phân biệt trong hành chính công số:
| Khái niệm | Bản chất | Vai trò trong cơ quan nhà nước | Giới hạn cần kiểm soát |
|---|---|---|---|
| Đội ngũ nhân lực số | Con người có năng lực số | Thiết kế, vận hành, giám sát, cải tiến và chịu trách nhiệm | Cần đào tạo liên tục, đánh giá năng lực và phân quyền rõ |
| Đội ngũ lao động số con người | Cán bộ, công chức, viên chức làm việc trên môi trường số | Thực hiện nghiệp vụ bằng công cụ, dữ liệu và quy trình số | Dễ chỉ “dùng phần mềm” mà chưa có tư duy số |
| Đội ngũ lao động số AI | Chatbot AI, Agent AI, hệ thống tự động hóa được giao nhiệm vụ | Hỗ trợ, tự động hóa, phối hợp và tăng năng suất xử lý công việc | Không có tư cách pháp lý, cần giám sát, nhật ký, kiểm định và người chịu trách nhiệm |
Sau bảng này, có thể rút ra một luận điểm quan trọng: nền hành chính số không chỉ cần thêm phần mềm, cũng không chỉ cần thêm người biết công nghệ. Nền hành chính số cần một mô hình tổ chức công việc mới, trong đó con người và AI cùng tham gia vào chuỗi công vụ, nhưng với vai trò, quyền hạn và trách nhiệm khác nhau.
Chatbot AI và Agent AI khác nhau thế nào trong hành chính công?
Chatbot AI thường được hiểu là hệ thống đối thoại. Nó tiếp nhận câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và trả lời dựa trên dữ liệu, kịch bản hoặc mô hình ngôn ngữ. Trong hành chính công, Chatbot phù hợp với các nhiệm vụ như hướng dẫn thủ tục, trả lời câu hỏi thường gặp, hỗ trợ tra cứu biểu mẫu, giải thích quy trình, tiếp nhận phản ánh ban đầu hoặc hỗ trợ cán bộ tra cứu nhanh thông tin nội bộ.
Agent AI là bước phát triển cao hơn. Agent không chỉ trả lời, mà còn có thể thực hiện chuỗi hành động để đạt một mục tiêu. Nó có thể truy cập nhiều hệ thống được cấp quyền, đọc dữ liệu, phân tích tình huống, gọi công cụ, tạo nhiệm vụ, theo dõi tiến độ và đề xuất bước xử lý tiếp theo. Nếu Chatbot giống một “cán bộ hướng dẫn số”, thì Agent AI giống một “trợ lý nghiệp vụ số” hoặc “điều phối viên số” trong phạm vi được kiểm soát.
Chẳng hạn, người dân hỏi: “Tôi muốn xin cấp giấy phép xây dựng nhà ở riêng lẻ thì cần hồ sơ gì?”. Chatbot AI có thể trả lời thành phần hồ sơ, thời hạn, lệ phí, nơi nộp và đường dẫn biểu mẫu. Nhưng nếu người dân đã nộp hồ sơ, Agent AI có thể kiểm tra trạng thái hồ sơ, nhận diện thiếu bản vẽ, tạo thông báo dự thảo, gửi chuyên viên kiểm tra, nhắc hạn xử lý và cập nhật tiến độ lên hệ thống. Đây là khác biệt giữa đối thoại và hành động.
Từ góc độ tổ chức lao động, Chatbot AI thường là lao động số ở tuyến giao tiếp. Agent AI là lao động số ở tuyến xử lý. Khi kết hợp hai loại này với cán bộ phụ trách, cơ quan hành chính có thể hình thành mô hình “tổ công tác lai”: con người giữ vai trò quyết định và chịu trách nhiệm, AI giữ vai trò hỗ trợ, tự động hóa và tăng tốc.
AI Agent không thay thế trách nhiệm của cán bộ, nhưng có thể trở thành “lao động số” giúp nền hành chính phục vụ nhanh hơn, chuẩn hơn và minh bạch hơn
Chính thức hóa vai trò AI trong khối hành chính công Việt Nam: không thể chỉ dừng ở phong trào
Thực tiễn triển khai công nghệ trong khu vực công cho thấy một vấn đề quen thuộc: nhiều sáng kiến bắt đầu bằng phong trào, nhưng thiếu khung vận hành. Một cơ quan có thể đưa Chatbot lên website, tạo tài khoản AI cho cán bộ hoặc thử nghiệm Agent AI nội bộ, nhưng nếu không có quy định về dữ liệu, phạm vi trả lời, trách nhiệm kiểm duyệt, nhật ký hoạt động, đánh giá chất lượng và xử lý sai sót, thì công nghệ dễ trở thành rủi ro.
Chính thức hóa không có nghĩa là “biên chế hóa AI” hay coi AI là công chức. Chính thức hóa nghĩa là đưa AI vào hệ thống quản trị công việc bằng những nguyên tắc rõ ràng. Mỗi Chatbot hoặc Agent AI cần có “hồ sơ nhiệm vụ” tương tự một bản mô tả công việc kỹ thuật: tên hệ thống, đơn vị chủ quản, mục tiêu sử dụng, phạm vi dữ liệu, nhiệm vụ được phép làm, nhiệm vụ bị cấm, mức độ tự động hóa, người giám sát, tiêu chuẩn đầu ra, cơ chế ghi log và quy trình xử lý khi có lỗi.
Cách làm này rất thực tế. Khi một Agent AI được giao nhiệm vụ dự thảo văn bản trả lời công dân, cơ quan cần quy định rõ bản dự thảo đó chỉ là tài liệu tham khảo, phải được chuyên viên kiểm tra, lãnh đạo phê duyệt và không tự động gửi nếu chưa qua bước xác nhận. Khi một Chatbot AI trả lời về thủ tục đất đai, cơ quan cần bảo đảm nguồn tri thức được cập nhật từ văn bản hiện hành, có cảnh báo rằng nội dung trả lời chỉ có giá trị hướng dẫn và trường hợp phức tạp phải chuyển cán bộ chuyên môn.
Một khung 6 bước để đưa AI thành “lao động số” chính thức trong cơ quan hành chính
Để chuyển từ thử nghiệm sang vận hành chính thức, các cơ quan hành chính công ở Việt Nam có thể tiếp cận theo một khung 6 bước. Khung này không nhằm làm phức tạp hóa công nghệ, mà giúp AI được đưa vào đúng vị trí, đúng nhiệm vụ và đúng mức độ rủi ro.
Trước hết, cơ quan cần lập danh mục nhiệm vụ có thể giao cho AI. Không phải việc nào cũng nên tự động hóa. Các nhiệm vụ phù hợp thường là tra cứu, tóm tắt, phân loại, nhắc việc, kiểm tra tính đầy đủ, tạo dự thảo, tổng hợp báo cáo, hỗ trợ hỏi đáp và phân tích dữ liệu ban đầu. Các nhiệm vụ liên quan trực tiếp đến quyền, nghĩa vụ, chế tài, phê duyệt, từ chối hồ sơ hoặc xử lý khiếu nại cần luôn có con người quyết định.
Thứ hai, cần phân loại mức độ rủi ro của từng nhiệm vụ AI. Một Chatbot trả lời giờ làm việc có rủi ro thấp. Một Agent gợi ý nội dung trả lời kiến nghị có rủi ro trung bình. Một hệ thống đề xuất xử lý hồ sơ liên quan đất đai, an sinh, thuế, thanh tra hoặc xử phạt có rủi ro cao hơn. Mức rủi ro càng cao thì yêu cầu kiểm duyệt, giải thích, lưu vết và con người phê duyệt càng chặt.
Thứ ba, cần xây dựng hồ sơ vị trí việc làm số cho AI. Đây là điểm mới nhưng rất cần thiết. Cơ quan có thể thiết kế “bản mô tả nhiệm vụ AI” gồm: mục tiêu, đầu vào, đầu ra, nguồn dữ liệu, quyền truy cập, giới hạn hành động, tiêu chuẩn chất lượng, chỉ số đánh giá và người chịu trách nhiệm. Khi đó, AI không còn là công cụ dùng tùy hứng mà trở thành một thành phần có quản trị trong quy trình.
Thứ tư, cần thiết kế quy trình phối hợp người – AI. Mỗi quy trình nên xác định rõ bước nào AI làm, bước nào cán bộ kiểm tra, bước nào lãnh đạo quyết định, bước nào hệ thống ghi log. Ví dụ, AI có thể dự thảo công văn, chuyên viên rà soát căn cứ pháp lý, lãnh đạo phê duyệt, văn thư phát hành và hệ thống lưu lại toàn bộ lịch sử chỉnh sửa. Quy trình này giúp vừa tăng tốc độ vừa bảo đảm trách nhiệm giải trình.
Thứ năm, cần đào tạo đội ngũ nhân lực số để quản trị lao động số AI. Đây là điểm rất quan trọng. Không thể có đội ngũ AI hiệu quả nếu con người không biết giao việc, kiểm tra, phản biện và cải tiến AI. Cán bộ cần được đào tạo về kỹ năng đặt yêu cầu, kiểm chứng kết quả, nhận diện sai lệch, bảo vệ dữ liệu cá nhân, sử dụng AI có trách nhiệm và hiểu giới hạn của tự động hóa.
Thứ sáu, cần đo lường hiệu quả và điều chỉnh liên tục. Một Chatbot AI không nên được đánh giá bằng việc “đã có hay chưa”, mà bằng tỷ lệ trả lời đúng, tỷ lệ chuyển tuyến hợp lý, mức độ hài lòng của người dân, số cuộc gọi giảm tải cho cán bộ, số lỗi phát sinh và thời gian cập nhật tri thức. Một Agent AI không nên được đánh giá bằng số tác vụ đã chạy, mà bằng chất lượng đầu ra, thời gian tiết kiệm, mức độ giảm tồn đọng và khả năng tuân thủ quy trình.
Ví dụ thực tế: một “tổ một cửa số” có AI cùng làm việc với cán bộ
Hãy hình dung một UBND phường triển khai mô hình “tổ một cửa số”. Trong mô hình này, cán bộ một cửa vẫn là người tiếp dân, kiểm tra hồ sơ và chịu trách nhiệm hướng dẫn. Tuy nhiên, bên cạnh cán bộ có ba lớp AI hỗ trợ.
Lớp thứ nhất là Chatbot AI trên website hoặc Zalo OA của phường. Chatbot trả lời các câu hỏi thường gặp về chứng thực, hộ tịch, cư trú, bảo trợ xã hội, giấy phép xây dựng và lịch tiếp công dân. Người dân có thể hỏi trước khi đến trụ sở, nhờ đó giảm tình trạng đi lại nhiều lần vì thiếu giấy tờ.
Lớp thứ hai là AI hỗ trợ cán bộ tại quầy. Khi cán bộ nhập loại thủ tục, hệ thống gợi ý thành phần hồ sơ, căn cứ pháp lý, biểu mẫu mới nhất và các lỗi thường gặp. Nếu người dân nộp hồ sơ thiếu giấy tờ, AI tạo dự thảo phiếu hướng dẫn bổ sung, cán bộ kiểm tra rồi xác nhận. Nhờ đó, chất lượng hướng dẫn giữa các cán bộ được chuẩn hóa hơn.
Lớp thứ ba là Agent AI theo dõi tiến độ xử lý. Agent tự động nhắc chuyên viên trước hạn, cảnh báo hồ sơ có nguy cơ trễ, tổng hợp báo cáo cuối ngày và đề xuất nhóm thủ tục có nhiều vướng mắc để lãnh đạo điều chỉnh. Trong toàn bộ quy trình, AI làm việc như một “lao động số”, nhưng cán bộ vẫn là người chịu trách nhiệm nghiệp vụ và lãnh đạo vẫn là người chịu trách nhiệm quản lý.
Mô hình này không xa vời. Nó dựa trên những việc hành chính đang diễn ra hằng ngày. Khác biệt nằm ở cách tổ chức lại công việc: thay vì mỗi cán bộ tự nhớ, tự tra, tự soạn, tự nhắc, tự tổng hợp, cơ quan sử dụng AI để giảm tải phần lặp lại và dành nhiều thời gian hơn cho xử lý tình huống, giao tiếp, giải thích chính sách và phục vụ người dân tốt hơn.
Rủi ro lớn nhất không phải là AI quá mạnh, mà là quản trị AI quá yếu
Khi bàn về AI trong hành chính công, nhiều người lo ngại AI trả lời sai, bịa thông tin, làm lộ dữ liệu hoặc đưa ra khuyến nghị thiên lệch. Những lo ngại này hoàn toàn có cơ sở. Nhưng rủi ro lớn hơn là cơ quan triển khai AI mà không có quy trình quản trị tương ứng.
Nếu một cán bộ dùng công cụ AI miễn phí để đưa dữ liệu hồ sơ công dân lên nền tảng bên ngoài, rủi ro không nằm ở AI nói chung, mà nằm ở thiếu quy định sử dụng. Nếu Chatbot trả lời sai do cơ sở tri thức không cập nhật, lỗi không chỉ thuộc về mô hình, mà thuộc về quy trình cập nhật và kiểm duyệt dữ liệu. Nếu Agent AI tự động gửi thông báo chưa được kiểm tra, vấn đề nằm ở thiết kế phân quyền và thiếu chốt kiểm soát con người.
Vì vậy, nguyên tắc then chốt là: AI càng tham gia sâu vào quy trình hành chính, quản trị càng phải rõ ràng, lưu vết càng phải đầy đủ, trách nhiệm con người càng phải cụ thể. OECD đã nhấn mạnh các hệ thống AI trong khu vực công cần được sử dụng theo cách đáng tin cậy, hiệu quả, có các biện pháp bảo đảm và có sự tham gia phù hợp. McKinsey cũng khuyến nghị khu vực công khi triển khai GenAI cần vừa thử nghiệm các ứng dụng rủi ro thấp, vừa xây dựng hàng rào quản trị rủi ro và lộ trình triển khai quy mô lớn.
Định hướng cho Việt Nam: xây dựng “quy chế quản lý lao động số AI” trong từng cơ quan
Với Việt Nam, hướng đi thực tế không nên bắt đầu bằng những khái niệm quá lớn, mà nên bắt đầu từ quy chế vận hành trong từng cơ quan, từng địa phương, từng sở ngành. Một “quy chế quản lý lao động số AI” có thể là văn bản nội bộ quy định cách lựa chọn, triển khai, giao nhiệm vụ, giám sát và đánh giá các hệ thống AI tham gia vào công việc hành chính.
Quy chế này nên trả lời tối thiểu bảy câu hỏi. AI nào đang được sử dụng? Đơn vị nào quản lý? AI được phép làm gì? Dữ liệu nào được phép sử dụng? Kết quả AI có giá trị đến đâu? Ai kiểm tra và phê duyệt? Khi sai sót xảy ra thì xử lý thế nào? Khi trả lời được các câu hỏi đó, cơ quan mới có nền tảng để mở rộng AI một cách an toàn.
Đồng thời, cần tránh biến quy chế thành rào cản đổi mới. Quy chế tốt không phải là cấm AI, mà là giúp AI được dùng đúng. Với các nhiệm vụ rủi ro thấp như tóm tắt văn bản công khai, hỗ trợ soạn lịch họp, nhắc việc, phân loại câu hỏi thường gặp, cơ quan có thể cho phép triển khai nhanh. Với nhiệm vụ rủi ro trung bình như dự thảo văn bản trả lời, tổng hợp phản ánh, phân tích hồ sơ, cần có bước kiểm tra của chuyên viên. Với nhiệm vụ rủi ro cao như đề xuất quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi người dân, cần kiểm soát chặt, có giải thích, có lưu vết và có phê duyệt của người có thẩm quyền.
Ở cấp chiến lược, Việt Nam cũng cần từng bước hình thành danh mục vị trí, kỹ năng và vai trò mới liên quan đến quản trị AI trong khu vực công: cán bộ quản trị tri thức AI, cán bộ kiểm định đầu ra AI, cán bộ quản lý dữ liệu nghiệp vụ, cán bộ điều phối quy trình người – AI, chuyên gia đạo đức và tuân thủ AI. Đây chính là phần “nhân lực số” cần phát triển để quản trị hiệu quả phần “lao động số AI”.
Từ thay thế sang cộng tác: cách nhìn đúng về AI trong nền công vụ
Một trong những sai lầm phổ biến là đặt câu hỏi “AI có thay thế cán bộ không?”. Câu hỏi phù hợp hơn phải là: “AI sẽ thay thế phần việc nào, hỗ trợ phần việc nào và buộc cán bộ phải nâng cấp năng lực nào?”. Khi đặt lại câu hỏi như vậy, cơ quan hành chính sẽ nhìn AI như một cơ hội tái thiết kế công việc, chứ không phải một mối đe dọa đơn giản.
Trong nhiều nghiệp vụ, AI có thể thay thế thao tác lặp lại, nhưng không thay thế trách nhiệm công vụ. AI có thể soạn dự thảo nhanh, nhưng không thay thế năng lực đánh giá chính sách. AI có thể phân loại phản ánh, nhưng không thay thế sự thấu hiểu bối cảnh xã hội. AI có thể phân tích dữ liệu, nhưng không thay thế bản lĩnh ra quyết định của lãnh đạo. AI có thể trả lời thủ tục, nhưng không thay thế thái độ phục vụ và khả năng giải thích nhân văn của cán bộ.
IBM Center for The Business of Government khi phân tích tương lai công việc trong chính phủ cũng nhấn mạnh GenAI nên được nhìn như một đối tác cộng tác, giúp tăng cường năng lực con người hơn là chỉ thay thế lao động. Đây là tinh thần rất phù hợp với hành chính công Việt Nam: dùng AI để giải phóng cán bộ khỏi phần việc lặp lại, từ đó nâng chất lượng phần việc cần phán đoán, trách nhiệm và giao tiếp với người dân.
Vai trò của người lãnh đạo: từ phê duyệt phần mềm sang thiết kế mô hình vận hành mới
Trong giai đoạn trước, nhiều lãnh đạo cơ quan tiếp cận chuyển đổi số bằng câu hỏi: “Mua phần mềm gì?”. Trong giai đoạn AI, câu hỏi đó không còn đủ. Lãnh đạo cần hỏi: “Công việc nào cần tái thiết kế?”, “AI sẽ tham gia ở bước nào?”, “Ai chịu trách nhiệm cuối cùng?”, “Dữ liệu có đủ sạch không?”, “Cán bộ đã đủ năng lực kiểm soát AI chưa?” và “người dân được bảo vệ như thế nào?”.
Điều này đòi hỏi lãnh đạo số không nhất thiết phải trở thành kỹ sư AI, nhưng phải hiểu bản chất quản trị của AI. Lãnh đạo cần biết phân biệt giữa thử nghiệm và vận hành chính thức, giữa hỗ trợ và tự động quyết định, giữa dữ liệu công khai và dữ liệu nhạy cảm, giữa năng suất tức thời và rủi ro dài hạn. Khi lãnh đạo hiểu đúng, AI sẽ được đưa vào đúng chỗ. Khi lãnh đạo hiểu sai, AI có thể bị thổi phồng, bị lạm dụng hoặc bị bỏ quên.
Đây cũng là lý do các cơ quan, địa phương cần được tư vấn, đào tạo và đồng hành bài bản khi đưa AI vào nghiệp vụ hành chính. AIHanhChinhCong.vn là một kênh tham khảo, chia sẻ kinh nghiệm và TS. Nguyễn Trung Hòa luôn sẵn sàng đồng hành để hỗ trợ xây dựng cách tiếp cận phù hợp cho từng cấp chính quyền, địa phương, từng nhóm nghiệp vụ và từng mức độ sẵn sàng dữ liệu. Điều quan trọng không phải là triển khai AI cho có phong trào, mà là triển khai để tạo giá trị thật, đo được và kiểm soát được.
Chatbot AI và Agent AI đang làm thay đổi cách hiểu về lao động trong nền hành chính số. Nếu trước đây đội ngũ lao động số chủ yếu được hiểu là con người làm việc bằng công cụ số, thì hiện nay cần mở rộng nhận thức: một phần công việc hành chính có thể được thực hiện bởi các tác nhân AI được giao nhiệm vụ, được kiểm soát và được đánh giá như những “lao động số phi nhân sự”.
Tuy nhiên, khẳng định vai trò của AI không đồng nghĩa với trao cho AI tư cách công vụ. AI không phải công chức, không phải chủ thể pháp lý và không thể thay thế trách nhiệm của con người. AI chỉ nên được coi là lực lượng lao động số hỗ trợ và tự động hóa trong phạm vi được thiết kế. Con người vẫn giữ vai trò mục tiêu, phán đoán, kiểm soát, quyết định và chịu trách nhiệm.
Định hướng phù hợp cho hành chính công Việt Nam là xây dựng mô hình cộng tác người – AI. Trong mô hình đó, đội ngũ nhân lực số được đào tạo để quản trị AI; đội ngũ lao động số con người được nâng cấp để làm việc hiệu quả hơn; còn Chatbot AI và Agent AI được chính thức hóa bằng hồ sơ nhiệm vụ, quy trình phối hợp, giới hạn quyền hạn, kiểm soát dữ liệu, nhật ký hoạt động và cơ chế đánh giá.
Nếu làm đúng, AI không chỉ là công cụ công nghệ. AI sẽ trở thành một phần của năng lực tổ chức mới trong khu vực công: giúp cơ quan nhà nước phục vụ nhanh hơn, chính xác hơn, minh bạch hơn và gần dân hơn. Đó cũng là bước chuyển cần thiết để xây dựng một nền hành chính số hiện đại, có trách nhiệm và lấy người dân làm trung tâm.
