Chiến lược AI quốc gia 2030: Nhân lực AI và quản trị quốc gia là hai trụ cột quyết định

9

01/09/2026 – (AIHanhChinhCong.vn) – Chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045 mở ra một giai đoạn phát triển mới, trong đó AI không chỉ được bổ sung vào các quy trình hiện có mà trở thành năng lực cốt lõi để thiết kế lại phương thức quản trị, cung cấp dịch vụ công và tổ chức vận hành bộ máy nhà nước.

Điểm đáng chú ý của Chiến lược là sự chuyển dịch từ tư duy “ứng dụng AI” sang “chuyển đổi quốc gia bằng AI”. Sự thay đổi này đặt ra yêu cầu đồng thời ở cả hai phía. Một mặt, Việt Nam cần hình thành đội ngũ chuyên gia, cán bộ và người dân có đủ năng lực sử dụng AI. Mặt khác, khu vực công phải xây dựng cơ chế quản trị để AI được triển khai an toàn, minh bạch, hiệu quả và luôn chịu sự giám sát của con người.

Trong năm trụ cột của Chiến lược, Trụ cột 1 về nhân lực AI và kỹ năng AI toàn dân cùng Trụ cột 5 về AI trong quản trị quốc gia có mối quan hệ đặc biệt chặt chẽ. Nếu không có năng lực con người, hệ thống AI khó tạo ra giá trị bền vững. Nếu thiếu quản trị phù hợp, việc triển khai AI có thể làm phát sinh rủi ro về dữ liệu, sai lệch, trách nhiệm giải trình và niềm tin xã hội.

AI chỉ trở thành năng lực quản trị quốc gia khi cán bộ biết đặt đúng bài toán, dữ liệu được quản lý có trách nhiệm và mọi quyết định quan trọng vẫn có con người chịu trách nhiệm cuối cùng.

Nhân lực có năng lực AI và cơ chế quản trị đáng tin cậy là nền tảng của quá trình chuyển đổi AI trong khu vực công.

Từ ứng dụng công cụ đến tái thiết kế hoạt động công vụ

Trong nhiều cơ quan, AI hiện được tiếp cận trước hết như một công cụ hỗ trợ soạn thảo, tổng hợp tài liệu, phân loại hồ sơ hoặc tạo chatbot. Những ứng dụng này có thể giúp giảm thao tác lặp lại, nhưng chưa đồng nghĩa với chuyển đổi AI toàn diện. Giá trị lớn hơn chỉ xuất hiện khi cơ quan bắt đầu xem xét lại toàn bộ quy trình, từ cách xác định nhu cầu của người dân đến cách thu thập dữ liệu, phối hợp liên thông và đánh giá kết quả.

Chiến lược đặt mục tiêu đến năm 2030, 100% dịch vụ công trực tuyến được tích hợp, hỗ trợ bởi AI và 100% hồ sơ thủ tục hành chính được hỗ trợ xử lý bằng AI. Đây là mục tiêu có sức thúc đẩy rất lớn, nhưng từ khóa cần được hiểu đúng là “hỗ trợ”. AI có thể kiểm tra thành phần hồ sơ, nhận diện thông tin còn thiếu, gợi ý phân luồng hoặc dự báo nguy cơ trễ hạn. Tuy nhiên, đối với quyết định có ảnh hưởng đến quyền, nghĩa vụ và lợi ích hợp pháp của người dân, trách nhiệm pháp lý và thẩm quyền hành chính không thể được chuyển giao cho thuật toán.

Vì vậy, chuyển đổi AI trong hành chính công phải được đo bằng chất lượng phục vụ, mức độ giảm thời gian xử lý, khả năng tiếp cận của người yếu thế và mức độ hài lòng của người dân. Số lượng chatbot, phần mềm hoặc mô hình AI được cài đặt chỉ là chỉ báo đầu vào, không phải kết quả cuối cùng.

Trụ cột 1: Nhân lực AI không chỉ là đội ngũ kỹ sư

Khái niệm nhân lực AI thường được hiểu hẹp là nhóm chuyên gia dữ liệu, kỹ sư học máy hoặc nhà nghiên cứu. Trong quản trị quốc gia, cách hiểu này chưa đầy đủ. Một hệ sinh thái AI công hiệu quả còn cần lãnh đạo biết đưa ra định hướng, cán bộ nghiệp vụ biết mô tả bài toán, chuyên viên pháp chế nhận diện rủi ro, cán bộ dữ liệu bảo đảm chất lượng thông tin và công chức trực tiếp sử dụng công cụ một cách an toàn.

Khung năng lực số và AI dành cho công chức của UNESCO nhấn mạnh nhiều nhóm năng lực liên kết với nhau, gồm tư duy hệ thống, xác định vấn đề, sử dụng và quản trị dữ liệu, quyền riêng tư, an toàn, pháp lý, đạo đức, kiến thức nền tảng về AI, lấy con người làm trung tâm và lãnh đạo số. Điều này cho thấy đào tạo AI cho khu vực công không thể chỉ dừng ở kỹ năng viết câu lệnh cho công cụ tạo sinh.

Một chương trình phát triển nhân lực phù hợp cần phân tầng theo vai trò công vụ. Lãnh đạo cần hiểu khả năng, giới hạn và trách nhiệm khi phê duyệt ứng dụng AI. Cán bộ nghiệp vụ cần biết kiểm chứng đầu ra, bảo vệ dữ liệu và phát hiện tình huống phải chuyển cho con người. Nhân sự chuyên trách cần có năng lực sâu hơn về kiến trúc dữ liệu, đánh giá mô hình, an ninh mạng, mua sắm công nghệ và giám sát nhà cung cấp.

Phổ cập kỹ năng AI toàn dân phải gắn với quyền tiếp cận dịch vụ công

Phổ cập AI không nên được hiểu là yêu cầu mọi người dân sử dụng cùng một loại công cụ. Mục tiêu thực chất là giúp người dân hiểu AI đang được sử dụng ở đâu, có thể mang lại lợi ích gì, tồn tại giới hạn nào và họ có quyền yêu cầu hỗ trợ ra sao khi kết quả tự động không chính xác.

Đối với dịch vụ công, kỹ năng AI toàn dân cần gắn với năng lực nhận biết nội dung giả mạo, bảo vệ thông tin cá nhân, kiểm tra nguồn thông tin và sử dụng trợ lý số an toàn. Đồng thời, cơ quan nhà nước vẫn phải duy trì các kênh hỗ trợ trực tiếp hoặc có cán bộ hướng dẫn để người cao tuổi, người khuyết tật, người có kỹ năng số hạn chế và người ở khu vực khó khăn không bị bỏ lại phía sau.

Phổ cập kỹ năng AI vì thế là một chính sách bao trùm số. Thành công không chỉ được đo bằng số người tham gia khóa học mà còn bằng khả năng người dân sử dụng dịch vụ công thuận lợi hơn, nhận biết rủi ro tốt hơn và có niềm tin rõ ràng hơn vào cách cơ quan công quyền sử dụng công nghệ.

Một khung năng lực AI ba tầng cho cơ quan hành chính

Để chuyển mục tiêu chiến lược thành chương trình hành động, mỗi bộ, ngành và địa phương có thể xây dựng khung năng lực ba tầng. Bảng dưới đây giúp phân biệt mục tiêu đào tạo, nội dung trọng tâm và kết quả cần đạt đối với từng nhóm.

Khung này cần được điều chỉnh theo chức năng từng cơ quan. Một sở chuyên ngành có thể ưu tiên năng lực phân tích dữ liệu quản lý, trong khi UBND cấp xã cần tập trung vào trợ giúp tra cứu, hướng dẫn thủ tục, số hóa hồ sơ và giao tiếp với người dân. Điểm chung là đào tạo phải gắn với tình huống công việc thật, có bài kiểm tra đầu ra và được cập nhật định kỳ.

Trụ cột 5: AI trong quản trị quốc gia phải bắt đầu từ bài toán công

OECD ghi nhận AI có thể hỗ trợ thiết kế chính sách, ra quyết định, cải thiện quan hệ với người dân và nâng cao chất lượng dịch vụ công. Tuy nhiên, tổ chức này cũng lưu ý rằng tiềm năng công nghệ không tự động chuyển thành tác động thực tế. Cơ quan nhà nước cần xác định rõ AI có thực sự là giải pháp phù hợp hay không trước khi đầu tư.

Cách tiếp cận đúng nên bắt đầu bằng một vấn đề quản trị cụ thể. Chẳng hạn, thay vì đặt mục tiêu chung là “triển khai chatbot AI”, cơ quan có thể xác định bài toán giảm tỷ lệ hồ sơ phải bổ sung, hỗ trợ người dân ngoài giờ hành chính hoặc nâng cao độ nhất quán của hướng dẫn thủ tục. Khi bài toán được lượng hóa, việc lựa chọn công nghệ, dữ liệu và chỉ số đánh giá sẽ rõ ràng hơn.

Tại cấp địa phương, AI có thể hỗ trợ phân loại phản ánh hiện trường, phát hiện hồ sơ có nguy cơ quá hạn, tóm tắt văn bản dài, tra cứu quy định nội bộ hoặc dự báo nhu cầu tại bộ phận một cửa. Các tình huống liên quan đến xử phạt, xác định điều kiện hưởng chính sách hoặc giải quyết khiếu nại cần mức kiểm soát cao hơn, bao gồm thẩm định pháp lý, rà soát sai lệch và cơ chế để công dân yêu cầu con người xem xét lại.

Quản trị dữ liệu, minh bạch và trách nhiệm giải trình

AI trong khu vực công phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng dữ liệu. Hồ sơ thiếu chuẩn hóa, dữ liệu không cập nhật hoặc thông tin phản ánh thiên lệch trong quá khứ có thể khiến hệ thống tạo ra khuyến nghị sai. Bởi vậy, đầu tư cho AI phải đi cùng chuẩn dữ liệu, danh mục dữ liệu, phân quyền truy cập, kiểm soát mục đích sử dụng và cơ chế bảo đảm tính chính xác.

Minh bạch thuật toán không nhất thiết buộc cơ quan phải công khai mã nguồn trong mọi trường hợp. Điều người dân cần biết là AI có tham gia vào quy trình hay không, dữ liệu chính nào được sử dụng, kết quả AI ảnh hưởng đến quyết định ở mức nào, đơn vị nào chịu trách nhiệm và người dân có thể khiếu nại hoặc yêu cầu xem xét lại bằng cách nào.

Báo cáo về xu hướng quản trị AI của Ngân hàng Thế giới nhấn mạnh rằng không có mô hình quản trị duy nhất phù hợp với mọi quốc gia. Khung quản trị phải bám sát năng lực thể chế, hạ tầng, dữ liệu và bối cảnh xã hội trong nước. Với Việt Nam, điều này gợi mở cách tiếp cận theo mức độ rủi ro: thủ tục càng ảnh hưởng lớn đến quyền và lợi ích của cá nhân thì yêu cầu về đánh giá, kiểm thử, giám sát và lưu vết càng phải chặt chẽ.

Mô hình triển khai từ thí điểm đến nhân rộng có kiểm soát

Cơ quan hành chính không nên triển khai AI đồng loạt chỉ vì áp lực xu hướng. Một lộ trình hợp lý có thể bắt đầu bằng việc lựa chọn quy trình có dữ liệu tương đối tốt, khối lượng lớn, thao tác lặp lại và rủi ro pháp lý ở mức thấp. Sau đó, cơ quan thử nghiệm trong phạm vi giới hạn, có nhóm người dùng cụ thể và có phương án quay lại quy trình thủ công khi xảy ra sự cố.

Trong giai đoạn thí điểm, cơ quan cần đo đồng thời hiệu quả và rủi ro. Các chỉ số có thể gồm thời gian xử lý, tỷ lệ hồ sơ phải bổ sung, tỷ lệ đầu ra cần sửa, mức độ hài lòng, số sự cố dữ liệu, khoảng cách chất lượng giữa các nhóm người dùng và tỷ lệ trường hợp phải chuyển cho cán bộ xử lý.

Chỉ khi kết quả được kiểm chứng, quy trình trách nhiệm được xác lập và cán bộ đã được đào tạo thì giải pháp mới nên được nhân rộng. Cách làm này phù hợp với tinh thần “thử nghiệm có kiểm soát”, giúp khu vực công học nhanh nhưng không đánh đổi quyền lợi của người dân.

Sáu việc cơ quan nhà nước có thể bắt đầu ngay

Để kết nối Trụ cột 1 với Trụ cột 5, cơ quan nhà nước có thể tổ chức triển khai theo sáu việc liên tục:

1. Lập bản đồ bài toán nghiệp vụ, ưu tiên các điểm nghẽn ảnh hưởng trực tiếp đến người dân và doanh nghiệp.
2. Phân loại dữ liệu và mức độ rủi ro, xác định rõ dữ liệu nào không được đưa vào công cụ AI công cộng.
3. Đánh giá năng lực AI của đội ngũ, phân nhóm theo lãnh đạo, nghiệp vụ, pháp chế, dữ liệu và công nghệ.
4. Thí điểm một trường hợp sử dụng có kiểm soát, thiết lập người chịu trách nhiệm và quy trình xử lý khi AI sai.
5. Đo lường tác động bằng chỉ số dịch vụ công, thay vì chỉ báo cáo số lượng công cụ đã triển khai.
6. Công khai nguyên tắc sử dụng AI, giúp cán bộ và người dân biết quyền, trách nhiệm cùng cơ chế phản hồi.

Sáu việc trên không đòi hỏi mọi cơ quan phải bắt đầu bằng dự án công nghệ quy mô lớn. Nhiều đơn vị có thể khởi động từ việc ban hành hướng dẫn nội bộ, xây dựng thư viện tình huống, tổ chức đào tạo theo vị trí việc làm và thử nghiệm trợ lý AI trên dữ liệu đã được kiểm soát.

AI hành chính công cùng TS. Nguyễn Trung Hòa có thể đồng hành với bộ, ngành và địa phương trong việc xác định trường hợp sử dụng, xây dựng khung năng lực, thiết kế chương trình đào tạo, chuẩn hóa quy trình và phát triển nội dung truyền thông về AI có trách nhiệm. Giá trị quan trọng nhất không nằm ở việc đưa thêm một công cụ vào cơ quan, mà ở khả năng biến công nghệ thành năng lực phục vụ công minh bạch và đo lường được.

Những chỉ số cần theo dõi đến năm 2030

Ngoài các mục tiêu quốc gia, mỗi cơ quan nên xây dựng bộ chỉ số ở cấp đơn vị. Chỉ số về nhân lực cần phản ánh tỷ lệ cán bộ được đánh giá năng lực, khả năng áp dụng vào công việc và số tình huống rủi ro được nhận diện. Chỉ số về vận hành cần phản ánh thời gian xử lý, chất lượng đầu ra và mức giảm thao tác thủ công.

Đặc biệt, cần theo dõi chỉ số về niềm tin và công bằng, như tỷ lệ khiếu nại liên quan đến kết quả có AI hỗ trợ, thời gian xử lý yêu cầu xem xét lại, khả năng tiếp cận của nhóm yếu thế và mức độ người dân hiểu về vai trò của AI trong thủ tục. Đây là những chỉ số giúp tránh tình trạng hiệu quả kỹ thuật tăng lên nhưng trải nghiệm công dân hoặc trách nhiệm giải trình lại suy giảm.

Chiến lược quốc gia về AI đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045 đặt ra một định hướng có tính chuyển đổi: AI trở thành năng lực cốt lõi của phát triển và quản trị quốc gia. Để định hướng này đi vào thực chất, Trụ cột 1 và Trụ cột 5 phải được triển khai như hai phần của cùng một chương trình hành động.

Nhân lực AI không chỉ là chuyên gia công nghệ mà bao gồm toàn bộ đội ngũ tham gia thiết kế, vận hành, giám sát và sử dụng hệ thống. AI trong quản trị quốc gia cũng không chỉ là tự động hóa, mà là quá trình tái thiết kế dịch vụ công dựa trên dữ liệu, trách nhiệm giải trình và nhu cầu thực tế của người dân.

Khi năng lực con người đi trước một bước, dữ liệu được quản trị đúng và AI luôn nằm trong cơ chế giám sát có trách nhiệm, Việt Nam có cơ sở để chuyển từ các mô hình thử nghiệm riêng lẻ sang một nền hành chính thông minh, chủ động và đáng tin cậy.

TS. Nguyễn Trung Hòa