Giai đoạn phát triển mới cần một bản đồ AI: Từ dữ liệu đến pháp quyền, từ tư nhân đến hội nhập

Kỷ nguyên số mở ra một phương thức phát triển mới, đồng thời đòi hỏi một hệ điều kiện mới để phương thức đó vận hành hiệu quả. Chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo (AI) không thể đi một mình. Muốn bứt phá về năng suất và năng lực cạnh tranh quốc gia, cần một bản đồ đồng bộ, trong đó công nghệ là động cơ, pháp quyền là đường băng, kinh tế tư nhân là đầu kéo, và hội nhập quốc tế là không gian mở rộng quy mô.

LTS: Dự thảo báo cáo chính trị của Ban Chấp hành Trung ương Đảng khoá XIII tại Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ XIV của Đảng nhấn mạnh: Xây dựng và hoàn thiện thể chế phù hợp để xác lập mô hình tăng trưởng mới, cơ cấu lại nền kinh tế, đẩy mạnh công nghiệp hoá, hiện đại hoá, lấy khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số làm động lực chính. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam xin giới thiệu ý kiến của Chuyên gia Đào Trung Thành góp ý về việc thể chế hóa những công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo, nhằm cụ thể hóa văn kiện Đại hội Đảng lần thứ XIV vào cuộc sống.

Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ XIV của Đảng đặt ra yêu cầu không chỉ là tăng trưởng nhanh, mà là tăng trưởng bền vững, có chất lượng, có sức chống chịu trước biến động và có khả năng cạnh tranh trong những chuẩn mực mới của thế giới.

Kỷ nguyên số mở ra một phương thức phát triển mới, đồng thời đòi hỏi một hệ điều kiện mới để phương thức đó vận hành hiệu quả. Chuyển đổi số (CĐS) và trí tuệ nhân tạo (AI) không thể đi một mình.

Muốn bứt phá về năng suất và năng lực cạnh tranh quốc gia, cần một bản đồ đồng bộ, trong đó công nghệ là động cơ, pháp quyền là đường băng, kinh tế tư nhân là đầu kéo, và hội nhập quốc tế là không gian mở rộng quy mô.

Từ thực tiễn tư vấn cho các tổ chức và doanh nghiệp (DN), có thể thấy một nghịch lý phổ biến. Ai cũng nói “làm AI”, nhưng dữ liệu nằm rải rác, quy trình còn phụ thuộc giấy tờ, hệ đo lường không phản ánh năng suất, và trách nhiệm triển khai chưa rõ ràng.

Khi đó, thứ thiếu không phải là phần mềm, mà là kiến trúc chiến lược và năng lực tổ chức thực thi. Công nghệ chỉ phát huy khi được đặt trong một thiết kế tổng thể về dữ liệu, thể chế, nguồn lực và cơ chế điều hành.

Luận điểm có thể khái quát như sau: AI và CĐS là động cơ của lực lượng sản xuất mới, nhưng muốn động cơ kéo được nền kinh tế thì phải có đường băng pháp quyền, có đầu kéo tư nhân và có không gian hội nhập để mở rộng quy mô. Tất cả cần vận hành trên nền phát triển bền vững và bảo vệ môi trường.

Đây không phải phép cộng cơ học của các chính sách, mà là một logic đồng bộ giữa lực lượng sản xuất, quan hệ sản xuất và kiến trúc thượng tầng trong giai đoạn phát triển mới.

AI là công nghệ dùng chung, tương tự vai trò của “điện” trong thế kỷ trước. Giá trị của AI không nằm ở một vài mô hình đẹp, mà ở khả năng lan tỏa vào mọi khâu: dự báo nhu cầu, tối ưu vận hành, tự động hóa quy trình, nâng chất lượng dịch vụ và ra quyết định dựa trên bằng chứng.

Vì vậy, nói về AI theo tinh thần nghị quyết là nói về năng suất và năng lực cạnh tranh, chứ không chỉ nói về công cụ [1].

Công nghệ AI và CĐS là động cơ của lực lượng sản xuất mới, nhưng muốn động cơ kéo được nền kinh tế thì phải có đường băng pháp quyền, có đầu kéo tư nhân và có không gian hội nhập để mở rộng quy mô. (Ảnh: Getty Images)

Khung tư duy: Dữ liệu, AI và nền tảng

Muốn AI tạo năng suất, cần đặt dữ liệu vào đúng vị trí. Dữ liệu là vật liệu đầu vào của AI, nhưng chỉ trở thành “vốn” khi hội đủ ba điều kiện.

Thứ nhất là chuẩn, để dữ liệu của các phòng ban, địa phương, ngành có thể ghép nối, liên thông và tái sử dụng như những mảnh LEGO.

Thứ hai là quyền, tức xác lập rõ ai được thu thập, ai được sử dụng, ai chịu trách nhiệm, và quyền của người dân, doanh nghiệp được bảo vệ ra sao.

Thứ ba là niềm tin, bởi khi niềm tin thấp, mọi bên sẽ tối ưu cục bộ, giữ dữ liệu như “của nhà”, dẫn đến đứt gãy phối hợp và lãng phí nguồn lực.

Hình 1: Khung tư duy biến dữ liệu thành vốn.

Ở cấp tổ chức, có thể hiểu chuỗi giá trị AI theo 4 mắt xích liên hoàn: dữ liệu, mô hình, tích hợp vào quy trình, và đo lường tác động. Đứt ở mắt xích nào thì AI dừng ở đó. Không ít dự án thất bại không phải vì mô hình yếu, mà vì không tích hợp được vào quy trình vận hành hoặc thiếu hệ đo lường để chứng minh hiệu quả theo KPI năng suất.

Chính vì vậy, tư duy nền tảng (platform) là chìa khóa để tránh tình trạng “mỗi nơi một kho, mỗi dự án một chuẩn”. Nền tảng ở đây không phải là một phần mềm duy nhất, mà là kiến trúc lõi gồm lớp dữ liệu dùng chung, định danh và phân quyền, khả năng tích hợp giữa các hệ thống, tiêu chuẩn an toàn bảo mật, cùng cơ chế vận hành và giám sát.

Khi lõi này đủ chắc, các ứng dụng AI mới có thể phát triển nhanh theo nhu cầu từng ngành, từng địa phương mà vẫn giữ được tính thống nhất, an toàn và khả năng mở rộng.

Bản đồ triển khai theo bốn trụ chính sách

Nghị quyết 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và CĐS quốc gia mở ra động cơ năng suất mới [2].

Điểm cốt lõi không nằm ở việc mua công cụ, mà ở việc biến dữ liệu thành tư liệu sản xuất và biến AI thành công cụ lao động.

Muốn vậy, cần nhìn vào 3 điều kiện then chốt: Chất lượng dữ liệu, lựa chọn bài toán có tác động và năng lực triển khai đến nơi đến chốn.

Có dữ liệu mà không chuẩn hóa thì không thể tạo ra mô hình đáng tin. Có mô hình mà không gắn KPI năng suất thì chỉ dừng ở mô phỏng. Và có dự án mà thiếu đội ngũ triển khai thì kết quả sẽ mắc kẹt ở demo.

Nghị quyết số 66-NQ/TW về đổi mới công tác xây dựng và thi hành pháp luật đáp ứng yêu cầu phát triển đất nước trong kỷ nguyên mới, giữ vai trò đặc biệt quan trọng như đường băng cho đổi mới.

Công nghệ thay đổi liên tục, còn pháp luật cần tạo ra một khung ổn định đủ rộng để cái mới được thử, được đo và được điều chỉnh.

Với AI, nhu cầu này thể hiện ở luật chơi dữ liệu, cơ chế thử nghiệm có kiểm soát, nguyên tắc trách nhiệm rõ ràng và cơ chế mua sắm đổi mới theo kết quả.

Thể chế đi trước một bước không chỉ để quản lý rủi ro, mà còn để giảm chi phí tuân thủ, tăng tính dự đoán và biến thể chế thành lợi thế cạnh tranh.

Hình 2: Bản đồ đồng bộ để triển khai theo 4 trụ chính sách

Nghị quyết 68 đặt khu vực kinh tế tư nhân vào vị trí động lực quan trọng. AI muốn đi vào GDP thì phải đi qua DN, vì DN chịu áp lực thị trường và có động lực tối ưu hiệu quả.

Tuy nhiên, DN chỉ dám đầu tư dài hạn khi họ nhìn thấy sự công bằng trong tiếp cận nguồn lực, sự minh bạch và ổn định của chính sách và mức chi phí tuân thủ ở ngưỡng có thể chịu được. Nếu không, lựa chọn hợp lý của họ là làm ngắn, làm nhỏ và tránh rủi ro, khiến AI khó trở thành động lực của lực lượng sản xuất.

Nghị quyết số 59-NQ/TW về hội nhập quốc tế trong tình hình mới về hội nhập quốc tế đặt ra bài kiểm tra chuẩn mực trong kỷ nguyên mới. Hội nhập ngày nay không chỉ là thị trường và thuế quan, mà là tiêu chuẩn dữ liệu, an ninh mạng, truy xuất nguồn gốc, chuẩn xanh và năng lực chứng minh sự tuân thủ.

AI và dữ liệu là công cụ giúp DN đáp ứng các chuẩn mực đó, nhưng đồng thời hội nhập cũng đòi hỏi năng lực bảo vệ chủ quyền dữ liệu, an ninh kinh tế và khả năng phòng thủ trong không gian mạng. Mở cửa phải đi kèm với năng lực quản trị rủi ro.

AI gắn với phát triển bền vững và môi trường

Trong logic phát triển bền vững mà Đại hội XIV nhấn mạnh, bảo vệ môi trường không còn là việc kèm theo, mà là nền tảng của tăng trưởng dài hạn.

Ở cấp quốc gia, môi trường gắn trực tiếp với sức khỏe cộng đồng, chi phí y tế, chất lượng sống và niềm tin xã hội. Ở cấp kinh tế, môi trường ngày càng trở thành điều kiện cạnh tranh, vì tiêu chuẩn xanh, truy xuất nguồn gốc và yêu cầu giảm phát thải đã đi vào “luật chơi” của nhiều thị trường.

Vì vậy, nếu tách AI khỏi quản trị môi trường, tăng trưởng có thể đến nhanh nhưng rủi ro dài hạn sẽ tích tụ. Rủi ro không chỉ nằm ở việc bị siết tiêu chuẩn xuất khẩu, mà còn ở chi phí xã hội tăng dần theo thời gian, từ ô nhiễm, suy giảm tài nguyên đến rủi ro thiên tai.

Khi niềm tin bị bào mòn, chi phí khôi phục thường lớn hơn nhiều so với chi phí phòng ngừa.

Hình 3: Môi trường là nền tảng cạnh tranh và tăng trưởng dài hạn.

Ở chiều ngược lại, AI có thể biến “xanh” từ khẩu hiệu thành số liệu đo đếm được. Điểm mạnh của AI là năng lực đo, dự báo và tối ưu ở quy mô lớn. Trong quản trị nhà nước, AI hỗ trợ giám sát chất lượng không khí, nước, cảnh báo sớm rủi ro thiên tai và tối ưu điều hành năng lượng.

Trong DN, AI giúp đo kiểm phát thải, tối ưu tiêu hao, phát hiện thất thoát, và tự động hóa báo cáo tuân thủ để giảm chi phí. Khi dữ liệu môi trường được chuẩn hóa và kết nối, việc truy xuất nguồn gốc và chứng minh tuân thủ không còn là gánh nặng thủ công, mà trở thành năng lực vận hành.

Cũng cần nhìn thẳng một điểm ít được nói: bản thân AI có “dấu chân” tài nguyên, từ điện năng, nước làm mát trung tâm dữ liệu đến rủi ro rác thải thiết bị. Vì vậy, triển khai AI cho phát triển xanh cần kỷ luật về hiệu quả năng lượng, lựa chọn bài toán ưu tiên và cơ chế giám sát minh bạch.

Làm được điều này, AI sẽ trở thành công cụ để phát triển bền vững đi vào thực chất, vừa nâng năng suất, vừa giữ nền môi trường cho các thế hệ sau.

Gợi ý triển khai mang tính chiến lược

Từ góc nhìn triển khai, để biến các nghị quyết thành năng suất thực chất, cần thống nhất một số ưu tiên chiến lược, làm đến nơi đến chốn, đo được kết quả và nhân rộng được.

Hình 4: Ưu tiên chiến lược để triển khai.

Một là, xây dựng chương trình “AI cho năng suất” theo ngành, theo địa bàn và theo chuỗi giá trị. Trọng tâm là chọn đúng bài toán có tác động lớn, có dữ liệu khả dụng, có quy trình để cấy AI vào, và có KPI đo bằng kết quả như thời gian xử lý, chi phí vận hành, tỷ lệ sai lỗi, mức độ minh bạch. Làm ít nhưng sâu, làm xong mới mở rộng, tránh dàn trải.

Hai là, hình thành “lõi dữ liệu dùng chung” theo kiến trúc nền tảng, coi đây là hạ tầng mềm của quốc gia và của từng tổ chức. Cần chuẩn dữ liệu tối thiểu, danh mục dữ liệu lõi, cơ chế định danh và phân quyền, cùng quy trình cập nhật và kiểm định chất lượng. Không có lõi dữ liệu, AI sẽ mắc kẹt ở tình trạng mỗi nơi một kho, mỗi dự án một chuẩn.

Ba là, thiết kế cơ chế thử nghiệm có kiểm soát và khung quản trị AI ngay từ đầu. Cơ chế sandbox theo lĩnh vực giúp cái mới được phép thử trong khung an toàn, có tiêu chí vào ra rõ ràng. Khung quản trị AI cần quy định trách nhiệm, quản trị rủi ro, an ninh dữ liệu, an toàn thông tin, và cơ chế giám sát để vừa thúc đẩy đổi mới, vừa giữ niềm tin xã hội.

Bốn là, phát triển năng lực triển khai kiểu “tổng công trình sư” và năng lực vận hành thay đổi. Đây là mắt xích thường bị xem nhẹ nhưng quyết định thành bại.

Cần đội ngũ có khả năng dịch chiến lược thành dự án, làm chủ dữ liệu, hiểu nghiệp vụ, bảo đảm an toàn thông tin, và tổ chức triển khai theo vòng lặp đo lường, điều chỉnh, tối ưu. Khi năng lực triển khai đủ mạnh, công nghệ mới thực sự đi vào quản trị và sản xuất.

Kết luận

Bốn trụ chính sách giống bốn chân của một chiếc bàn. Thiếu một chân, bàn nghiêng. Nhưng AI giống ngọn lửa. Nó nấu chín cơm rất nhanh, và cũng có thể làm cháy nhà nếu thiếu luật chơi, thiếu kỷ luật dữ liệu và thiếu năng lực triển khai.

Câu hỏi để lại, đúng tinh thần nghĩ dài làm bền: Trong tổ chức của mỗi địa phương, mỗi ngành, mỗi doanh nghiệp, thứ đang thiếu để AI tạo ra năng suất là dữ liệu, thể chế nội bộ, hay năng lực triển khai?