image Thứ Hai, 27/04/2026

Vì sao ứng dụng AI vào khu vực công của Việt Nam chưa hiệu quả?

Bảo Bình

19/03/2025

Chia sẻ

Một số cơ quan khu vực công của Việt Nam đã bước đầu ứng dụng AI vào hoạt động quản lý hành chính và cung cấp dịch vụ công. Tuy nhiên, hiệu quả chưa cao…

Hạn chế về nguồn nhân lực và năng lực công nghệ là một thách thức lớn khi ứng dụng AI vào khu vực công. Ảnh minh họa
Hạn chế về nguồn nhân lực và năng lực công nghệ là một thách thức lớn khi ứng dụng AI vào khu vực công. Ảnh minh họa

Trên thế giới, AI được nhìn nhận như động lực cốt lõi mới, thúc đẩy đổi mới sáng tạo, tăng trưởng và phát triển bền vững. Tại Việt Nam, khu vực công đóng vai trò quan trọng trong việc định hình và dẫn dắt sự phát triển của AI thông qua tích hợp AI vào quản trị và vận hành, cung cấp dịch vụ công cho người dân và thúc đẩy hệ sinh thái AI trong nước.

Tại tọa đàm chuyên đề “Đánh giá toàn cảnh trí tuệ nhân tạo trong khu vực công tại Việt Nam” ngày 18/3, đồng tổ chức bởi Chương trình Phát triển Liên Hợp quốc (UNDP) tại Việt Nam và Viện Nghiên cứu Chính sách và Phát triển Truyền thông (IPS), ông Patrick Haverman, Phó Trưởng đại diện UNDP tại Việt Nam, cho biết AI đang tạo nên những thay đổi trong cách con người sống, làm việc và quản trị. Theo ông, AI mang đến những cơ hội lớn nếu được ứng dụng một cách có trách nhiệm. 

NHỮNG ĐIỂM NGHẼN KHIẾN AI CHƯA PHÁT HUY HẾT HIỆU QUẢ

Thực tế, thời gian gần đây, một số cơ quan Nhà nước trung ương và địa phương tại Việt Nam đã bước đầu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động quản lý hành chính và cung cấp dịch vụ công. Những ví dụ điển hình ứng dụng AI có thể kể đến như trợ lý ảo trong quản lý hành chính công, phần mềm nhận dạng khuôn mặt trong an ninh trật tự, hay hệ thống giám sát giao thông thông minh. Tuy nhiên, việc ứng dụng này vẫn còn tồn tại nhiều khoảng trống cần được điều chỉnh để đảm bảo sự phát triển AI bền vững và hiệu quả trong khu vực công. 

Một trong những điểm nghẽn được nhấn mạnh chính là câu chuyện dữ liệu và cơ sở hạ tầng. Điều đáng nói, mặc dù các cơ quan Nhà nước đang sở hữu lượng dữ liệu lớn, nhưng phân tán và thiếu liên kết. Hạn chế này đã và đang gây nhiều trở ngại cho việc triển khai các giải pháp AI trên diện rộng. Do đó, nhu cầu đặt ra là cần phải có chính sách thúc đẩy dữ liệu mở, đơn giản hóa thủ tục hành chính liên quan đến dữ liệu và đầu tư vào hạ tầng tính toán, trung tâm dữ liệu phục vụ AI. 

Bên cạnh đó, hạn chế về nguồn nhân lực và năng lực công nghệ cũng là một thách thức lớn. Số lượng chuyên gia về AI trong khu vực công có rất ít, dẫn tới sự phụ thuộc nặng nề lên khu vực tư nhân. Để ứng dụng AI hiệu quả, các cơ quan Nhà nước cần nâng cao năng lực của cán bộ công chức, tận dụng nguồn lực chuyên gia từ khu vực tư nhân và khuyến khích hợp tác giữa các bên liên quan trong phát triển AI.

Ngoài ra, khung chính sách và cơ chế chưa rõ ràng cũng là trở ngại lớn. Mặc dù đã có chiến lược phát triển AI, nhưng Việt Nam vẫn chưa có hệ thống pháp lý và quy chuẩn kỹ thuật hoàn thiện, đặc biệt trong quản lý dữ liệu và đạo đức AI. 

Tọa đàm chuyên đề “Đánh giá toàn cảnh trí tuệ nhân tạo trong khu vực công tại Việt Nam”.
Tọa đàm chuyên đề “Đánh giá toàn cảnh trí tuệ nhân tạo trong khu vực công tại Việt Nam”.

Thách thức về mặt tài chính cũng đáng quan tâm khi việc triển khai AI đòi hỏi nguồn lực lớn, trong khi ngân sách nhà nước còn hạn chế, cơ chế tài chính có những điểm chưa phù hợp, khiến cho việc đầu tư vào ứng dụng AI còn nhiều khó khăn.

Theo ông Trần Anh Tú, Phó Vụ trưởng Vụ Khoa học Kỹ thuật và Công nghệ, Bộ Khoa học & Công nghệ, việc ứng dụng AI trong khu vực công tại Việt Nam vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Một trong những trở ngại lớn là tốc độ xây dựng chính sách chưa theo kịp sự phát triển nhanh chóng của công nghệ. Bên cạnh đó, hệ thống dữ liệu còn phân tán, thiếu sự tập trung, trong khi các ứng dụng AI chưa được triển khai đồng bộ, gây khó khăn cho quá trình áp dụng AI vào thực tiễn.

XÁC ĐỊNH ĐÚNG BÀI TOÁN CẦN GIẢI 

Theo Báo cáo “Đánh giá toàn cảnh trí tuệ nhân tạo trong khu vực công tại Việt Nam", Việt Nam cần ứng dụng AI một cách có chọn lọc, thiết thực và phù hợp với điều kiện thực tế cũng như nhu cầu cụ thể trong khu vực công, tránh chạy theo trào lưu công nghệ, để đảm bảo hiệu quả thực sự và lợi ích công cộng.

Có hai hướng chiến lược chính cho sự phát triển AI tại Việt Nam.

Hướng thứ nhất là tập trung vào AI chuyên sâu theo từng lĩnh vực (AI hẹp), tận dụng nguồn dữ liệu sẵn có để tối ưu hóa hiệu suất trong từng ngành cụ thể. Cách tiếp cận này có ưu điểm là ít tốn kém, dễ kiểm soát và có thể mang lại hiệu quả nhanh chóng. 

Hướng đi thứ hai là đầu tư vào nghiên cứu AI cơ bản và phát triển các mô hình lớn như LLM. Điều này đòi hỏi nguồn lực tài chính mạnh mẽ, hạ tầng tính toán tiên tiến và đội ngũ chuyên gia có trình độ cao, nhưng đổi lại, nó sẽ giúp Việt Nam làm chủ công nghệ lõi và tạo ra lợi thế cạnh tranh lâu dài.

Để hiện thực hóa chiến lược AI, trước tiên cần xác định đúng bài toán và làm rõ nhu cầu ứng dụng trong từng lĩnh vực, từ đó đề ra các ưu tiên phù hợp với thực tiễn. Sau khi xác định được hướng đi, việc thử nghiệm và tinh chỉnh sẽ đóng vai trò quan trọng, giúp các giải pháp AI được triển khai trong môi trường có kiểm soát, đánh giá hiệu quả thực tế và điều chỉnh để đạt được kết quả tối ưu. 

Khi công nghệ đã được chứng minh về tính khả thi và hiệu quả, quá trình mở rộng ứng dụng cần đi đôi với việc xây dựng khuôn khổ pháp lý phù hợp, đảm bảo tính minh bạch và quản lý rủi ro. Đồng thời, việc thúc đẩy hợp tác công - tư và mở rộng quan hệ quốc tế sẽ giúp Việt Nam tận dụng tốt hơn nguồn lực và tri thức toàn cầu, tạo nền tảng vững chắc cho sự phát triển AI bền vững.

5 KHUYẾN NGHỊ ĐỂ VIỆT NAM ỨNG DỤNG AI HIỆU QUẢ VÀO KHU VỰC CÔNG

Ông Nguyễn Quang Đồng, Viện trưởng Viện Nghiên cứu Chính sách và Phát triển Truyền thông (IPS), khẳng định ứng dụng AI trong khu vực công ở Việt Nam có tiềm năng to lớn, đặc biệt ở các khía cạnh về hỗ trợ năng lực ra quyết định chính sách, nâng cao hiệu suất công việc và cải tiến cung ứng dịch vụ công. 

Tuy nhiên, tỷ lệ ứng dụng thành công AI của các tổ chức còn khá hạn chế. Mặc dù kỳ vọng về tiềm năng của AI rất lớn nhưng tỷ lệ thành công thấp khi ứng dụng vào thực tế, do đó các đơn vị sẽ cần thực hiện rất nhiều điều chỉnh nữa.

“Điều quan trọng là mỗi cơ quan cần khai mở tiềm năng này bằng việc xác định rõ “bài toán" riêng của mình nhằm lựa chọn công nghệ AI phù hợp, đồng thời đánh giá mức độ sẵn sàng của nội bộ tổ chức để xây dựng lộ trình triển khai một cách có hiệu quả”, Viện trưởng Viện IPS nói.

Các chuyên gia đã đưa ra những khuyến nghị chính nhằm giúp Việt Nam nâng cao hiệu quả ứng dụng AI vào khu vực công.

Thứ nhất là cải thiện năng lực công nghệ số trong các cơ quan Chính phủ, bằng cách đầu tư vào dữ liệu, cơ sở hạ tầng dữ liệu và hệ thống điện toán hiệu suất cao cho AI, đồng thời tăng cường đào tạo nguồn nhân lực cho vận hành và phát triển AI.

Thứ hai là thiết lập khuôn khổ pháp lý và cơ chế rõ ràng, bao gồm các quy định về trách nhiệm giải trình, chuẩn mực đạo đức, quản trị rủi ro và bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.

Thứ ba là thúc đẩy quan hệ công – tư để khuyến khích các công ty công nghệ và viện nghiên cứu phát triển các sản phẩm và giải pháp AI cho khu vực công. 

Thứ tư là thúc đẩy dữ liệu mở và quản trị dữ liệu, tạo ra một hệ thống kết nối cao giữa cơ quan Chính phủ và đối tác. 

Thứ năm là tập trung vào đạo đức AI và quản lý rủi ro thông qua các hệ thống giám sát, đánh giá tác động, đảm bảo tính minh bạch, công bằng và bảo vệ quyền riêng tư. 


Y tế Việt Nam trước cơ hội bứt phá với Agentic AI

Nếu tận dụng tốt trí tuệ nhân tạo và Agentic AI, Việt Nam không chỉ tiếp cận nhanh mà còn có thể tham gia vào chuỗi giá trị toàn cầu, thậm chí xuất khẩu công nghệ và thuốc…

08:37 25/04/2026
Mở rộng hợp tác Việt - Hàn trong lĩnh vực AI, bán dẫn và chuỗi cung ứng

Hợp tác Việt Nam - Hàn Quốc ngày càng đi vào chiều sâu, không chỉ ở thương mại và đầu tư mà còn mở rộng sang khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số và chuỗi cung ứng…

22:22 23/04/2026
Phủ sóng 5G Việt Nam đạt gần 92%, nhà mạng đối mặt bài toán tối ưu hóa lợi nhuận

Đến cuối tháng 3/2026, tỷ lệ phủ sóng 5G đạt 91,9% dân số, với hơn 22,4 triệu thuê bao. Trong giai đoạn tới, yêu cầu đặt ra sẽ là khai thác hiệu quả các khoản đầu tư hạ tầng…

22:22 23/04/2026
“Cửa sáng” của Việt Nam trong cuộc đua bán dẫn toàn cầu

Trước làn sóng dịch chuyển chuỗi cung ứng công nghệ cao, các chuyên gia đầu ngành khẳng định Việt Nam hoàn toàn có khả năng tạo dấu ấn trong lĩnh vực bán dẫn và vật liệu mới…

14:06 23/04/2026
Logistics trong kỷ nguyên AI và robot: Từ kho bãi đến “nhà máy không ánh đèn”

AI, robot tự hành và mô hình "nhà máy không ánh đèn" (Dark Factory) không còn là khái niệm xa vời với ngành logistics mà đang hiện diện ngay tại Việt Nam…

14:05 23/04/2026
Vì sao 90% doanh nghiệp "có AI" nhưng chưa tạo ra giá trị?

Năm 2026, nhiều doanh nghiệp đã chuyển từ thử nghiệm sang triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) trong thực tế. Tuy nhiên, khoảng cách giữa “ứng dụng AI” và “tạo ra tác động kinh doanh” vẫn còn lớn…

19:47 22/04/2026
Việt Nam là trung tâm quan trọng về phát triển khoa học và phòng thí nghiệm tại Đông Nam Á

Việt Nam được đánh giá không chỉ là một thị trường tăng trưởng nhanh, mà còn là một quốc gia có năng lực khoa học ngày càng phát triển và tầm ảnh hưởng trong khu vực...

19:47 22/04/2026
Agentic AI & Hệ Gene: Bước ngoặt cho y học chính xác

The Wise Talk số 18 với chủ đề “Agentic AI & Hệ Gene: Bước ngoặt cho y học chính xác” được phát sóng trên trang chủ của VnEconomy vào 14:00 ngày 22/04/2026.

13:58 22/04/2026
Phát triển trung tâm dữ liệu AI: Việt Nam khó thắng nếu chạy theo cuộc đua quy mô lớn

Việt Nam chưa phải là một trong nhóm các quốc gia có hệ thống trung tâm dữ liệu AI lớn nhất thế giới. Tiến sĩ Lê Quang Đạm cho rằng nếu chạy theo quy mô, chúng ta sẽ phải cạnh tranh trực tiếp với những thị trường có lợi thế vượt trội về vốn, công nghệ và năng lượng…

17:37 21/04/2026
Tầm nhìn mới về y học chính xác từ sức mạnh cộng hưởng của AI và hệ Gene

Sự giao thoa giữa Agentic AI và Hệ gene đang tạo nên một 'cú hích' lịch sử, định nghĩa lại khái niệm chăm sóc sức khỏe trên toàn cầu và tại Việt Nam. Không chỉ dừng lại ở vai trò hỗ trợ, trí tuệ nhân tạo thế hệ mới giờ đây đóng vai trò như một cộng sự tự chủ, có khả năng xử lý những tầng dữ liệu di truyền phức tạp để mở ra những bước ngoặt thực thụ cho nền y học chính xác...

17:34 21/04/2026