Khu vực công đẩy mạnh triển khai Agentic AI bất chấp lỗ hổng về dữ liệu và giám sát

Chính phủ nhiều nước trên thế giới đang chuyển dịch từ các sáng kiến AI thử nghiệm sang triển khai trên quy mô lớn, trước áp lực từ kỳ vọng ngày càng cao của người dân về các dịch vụ công nhanh chóng và mang lại kết quả rõ rệt. Tuy nhiên, mức độ sẵn sàng về mặt thể chế và năng lực giám sát vẫn đang tụt lại phía sau tham vọng công nghệ, theo báo cáo mới đây từ Viện Nghiên cứu Capgemini (Capgemini Research Institute).

Dựa trên khảo sát 600 lãnh đạo cấp cao trong khu vực công, nghiên cứu chỉ ra rằng hơn một nửa số cơ quan công quyền hiện đang tìm hiểu, thử nghiệm hoặc triển khai Agentic AI (AI tự chủ). Dẫu vậy, chưa đầy 1/4 số người được hỏi cho biết các hoạt động thực thi AI có trách nhiệm (responsible AI) của đơn vị mình theo kịp tốc độ triển khai công nghệ.

Hạ tầng kế thừa và điểm nghẽn dữ liệu

Các chuyên gia trong ngành cảnh báo khoảng cách này bắt nguồn từ những thiếu hụt kỹ thuật tồn tại thâm căn cố đế trong các cơ quan hành chính nhà nước. Marc Reinhardt, lãnh đạo toàn cầu phụ trách mảng khu vực công tại Capgemini, nhận định các cơ quan công quyền đã phải chật vật suốt nhiều năm với cơ sở hạ tầng lỗi thời, các hệ thống kế thừa (legacy systems), khả năng tương tác liên thông và vấn đề quản trị. Với sự trỗi dậy của Agentic AI — mô hình đòi hỏi khả năng truy cập sâu rộng vào nhiều hệ thống và cơ sở dữ liệu khác nhau — việc hiện đại hóa những nền tảng này đã trở thành nhiệm vụ cấp bách.

Reinhardt chỉ ra rằng việc thiếu một nền tảng dữ liệu vững chắc là rào cản lớn nhất đối với việc mở rộng quy mô Agentic AI. Thêm vào đó, nhiều hệ thống cũ chưa từng được thiết kế để kết nối qua API, khiến các tác tử phần mềm tự chủ (software agents) không thể tương tác một cách liền mạch.

Laura Gilbert, người đứng đầu chương trình AI for Government tại Viện Nghiên cứu Thay đổi Toàn cầu Tony Blair (trụ sở tại London), cũng đồng tình rằng chính các hệ thống nền tảng bên dưới, chứ không phải các mô hình AI cốt lõi, mới là điểm nghẽn chính. Bà cũng nhấn mạnh khoảng cách ngày càng lớn về "năng lực và sự tự tin" trong bộ máy công quyền, đồng thời lưu ý rằng việc quá phụ thuộc vào các chuyên gia kỹ thuật thuê ngoài khiến đội ngũ công chức thiếu đi năng lực cần thiết để đánh giá mức độ an toàn, tính khả thi hay xác định trách nhiệm giải trình khi các tác tử phần mềm tự đưa ra quyết định hành động.

Giảm thiểu rủi ro với quy trình "cửa hai chiều"

Để thu hẹp khoảng cách giữa đổi mới sáng tạo và an toàn, giới chuyên gia khuyến nghị các chính phủ cần thiết lập các "hàng rào bảo vệ" (guardrails) rõ ràng: quy định chi tiết những quyết định nào AI agent có thể tự thực thi, loại dữ liệu nào được phép truy cập và thời điểm nào bắt buộc phải bàn giao lại quyền kiểm soát cho con người.

Trong giai đoạn đầu, các cơ quan nên hướng việc triển khai vào các tác vụ nội bộ lặp đi lặp lại với khối lượng lớn, nơi sai sót nếu xảy ra sẽ để lại hệ quả tối thiểu cho người dân. Reinhardt gợi ý các quy trình hành chính, xử lý văn bản, quản lý hồ sơ, phê duyệt định kỳ và quy trình CNTT nội bộ là những điểm khởi đầu hợp lý.

Gilbert cũng ủng hộ việc áp dụng trong các môi trường ít rủi ro như phân loại hồ sơ tiếp nhận, quản lý thư từ và tóm tắt chứng cứ, tài liệu. Những công việc này giúp tiết kiệm thời gian rõ rệt mà vẫn đóng vai trò như các "cánh cửa hai chiều" (two-way doors) — nơi lỗi sai có thể dễ dàng khắc phục hoặc đảo ngược mà không làm tổn hại đến niềm tin của công chúng hay trực tiếp làm thay đổi kết quả xử lý của người dân.

Bên cạnh các rào chắn vận hành, các chuyên gia đều nhất trí rằng các cơ quan nhà nước cần xây dựng những đội ngũ kỹ thuật nội bộ tinh gọn nhưng có năng lực chuyên môn cao, gắn liền với các cấp lãnh đạo ra quyết định, để trực tiếp thử nghiệm, phản biện và quản trị các hệ thống AI khi quy mô ứng dụng ngày càng mở rộng.