Hơn 685.000 tài khoản trợ lý AI hỗ trợ cán bộ, công chức

Gánh nặng giấy tờ của người làm công vụ

Một chuyên viên ở sở, ở bộ dành nhiều thời gian cho công việc văn bản: đọc văn bản đến, tra cứu căn cứ pháp lý, soạn văn bản đi, góp ý dự thảo của đơn vị khác. Riêng khâu tra cứu đã tốn nhiều công sức. Hệ thống pháp luật Việt Nam có hàng chục nghìn văn bản còn hiệu lực, liên tục được sửa đổi, bổ sung, thay thế. Tìm đúng điều, khoản đang có hiệu lực, đối chiếu với các văn bản hướng dẫn, phát hiện chỗ mâu thuẫn giữa các quy định là việc đòi hỏi kinh nghiệm và thời gian.

Áp lực càng lớn ở cấp xã sau khi sắp xếp chính quyền địa phương hai cấp. Cấp xã nhận thêm nhiều thẩm quyền, khối lượng hồ sơ tăng, trong khi số cán bộ có chuyên môn sâu về pháp luật, về từng lĩnh vực còn hạn chế. Một công chức xã có thể phải xử lý hồ sơ của nhiều lĩnh vực khác nhau trong cùng một ngày.

Đó là chỗ trí tuệ nhân tạo có thể phát huy tác dụng rõ nét: những việc lặp đi lặp lại, tốn người, dựa trên một khối lượng văn bản lớn mà con người khó nhớ hết.

Hai nền tảng, một bộ tiêu chí

Bộ Khoa học và Công nghệ đã ban hành Bộ tiêu chí đánh giá nền tảng AI hỗ trợ công vụ, cùng với hướng dẫn về đạo đức AI. Bộ tiêu chí đặt ra yêu cầu về độ chính xác, khả năng dẫn nguồn, an toàn dữ liệu, để một nền tảng được đưa vào phục vụ cơ quan nhà nước không chỉ "trả lời trôi chảy" mà phải trả lời có căn cứ.

Hai nền tảng đầu tiên đáp ứng bộ tiêu chí là AI Luật và Clex, được phát triển bởi các doanh nghiệp Việt Nam. Các nền tảng này đang được cung cấp miễn phí trong giai đoạn thử nghiệm cho cán bộ ở 24/24 bộ, cơ quan trung ương và 34/34 tỉnh, thành phố.

Các chức năng tập trung vào đúng những việc cán bộ làm hằng ngày: tra cứu pháp luật có dẫn chiếu đến điều, khoản cụ thể; hỗ trợ soạn thảo văn bản; tóm tắt văn bản dài; so sánh các phiên bản văn bản; rà soát văn bản để phát hiện sai sót, mâu thuẫn.

Việc "có dẫn chiếu" là điểm quan trọng. Một câu trả lời của AI thiếu nguồn dẫn đáng tin cậy không đủ cơ sở để đưa trực tiếp vào văn bản hành chính. Khi AI chỉ ra căn cứ ở điều, khoản nào của văn bản nào, cán bộ có thể mở văn bản gốc để kiểm tra, và trách nhiệm cuối cùng vẫn thuộc về người ký.

Hãy hình dung một công chức xã nhận hồ sơ về một lĩnh vực mình ít khi xử lý. Trước đây, người xử lý có thể phải tham khảo đồng nghiệp hoặc tra cứu nhiều văn bản mới xác định được quy định áp dụng. Nay, chỉ cần đặt câu hỏi bằng tiếng Việt thông thường, trợ lý AI có thể gợi ý quy định, thành phần hồ sơ và thời hạn xử lý kèm nguồn tham khảo; công chức vẫn phải đối chiếu văn bản gốc và tình trạng hiệu lực.

685.304 tài khoản và 95% phản hồi tích cực

Đến ngày 22/10/2026, đã có 685.304 tài khoản được cấp. Hệ thống có năng lực phục vụ khoảng 50.000 người dùng đồng thời. Theo số liệu tổng hợp của chương trình triển khai, phản hồi tích cực được báo cáo ở mức khoảng 95%; cần nêu thêm cỡ mẫu và phương pháp thu thập khi dùng để đánh giá chất lượng.

Quy mô cấp tài khoản cho thấy độ phủ triển khai lớn, nhưng chưa đồng nghĩa hàng trăm nghìn cán bộ đã sử dụng thường xuyên. Việc cung cấp miễn phí trong giai đoạn thử nghiệm giúp các cơ quan, nhất là cấp xã, có điều kiện tiếp cận sớm trong giai đoạn thử nghiệm.

Ý nghĩa thứ hai nằm ở chủ quyền công nghệ. Văn bản hành chính, dự thảo chính sách, hồ sơ công vụ là những dữ liệu nhạy cảm. Khi mô hình ngôn ngữ do doanh nghiệp trong nước làm chủ, việc kiểm soát dữ liệu, tuân thủ yêu cầu an toàn thông tin và tùy chỉnh cho đặc thù pháp luật Việt Nam có thể thuận lợi hơn trong tùy chỉnh theo bối cảnh Việt Nam; tuy nhiên mức độ an toàn còn phụ thuộc cách triển khai, lưu trữ, phân quyền và hợp đồng xử lý dữ liệu.

Quy mô cấp tài khoản trợ lý AI công vụ

Con số nào nói được chất lượng?

Tuy nhiên, cần nói thẳng một điều: số tài khoản chủ yếu phản ánh quy mô cấp quyền truy cập, còn phản hồi tích cực chỉ phản ánh nhóm người có tham gia đánh giá, chưa đủ để kết luận về chất lượng của hệ thống hay mức độ thành thạo của người dùng.

Một tài khoản được cấp chưa chắc đã được dùng thường xuyên. Một phản hồi "hài lòng" chưa chắc phản ánh câu trả lời đúng. Những câu hỏi thật sự cần có số liệu là: AI trả lời đúng bao nhiêu phần trăm trong các tình huống công vụ cụ thể; dẫn nguồn chính xác đến mức nào; thời gian xử lý một văn bản giảm được bao nhiêu; có bao nhiêu trường hợp AI đưa ra thông tin sai mà cán bộ đã phát hiện kịp.

Vì vậy, hướng đi tiếp theo được xác định rõ: đánh giá các nền tảng hỗ trợ công vụ theo từng tình huống sử dụng; kiểm chứng độ chính xác, dẫn nguồn, an toàn dữ liệu và mức cải thiện công việc trước khi mở rộng. Đi kèm là phân quyền, lưu vết, bảo vệ dữ liệu và kiểm tra kết quả; đào tạo kỹ năng AI theo nhóm đối tượng, đánh giá bằng năng lực thực hành chứ không chỉ bằng việc đã tham gia lớp học.

Một ngân hàng đo AI bằng thời gian tiết kiệm

Kinh nghiệm từ khu vực doanh nghiệp cho thấy cách đo hiệu quả trợ lý AI một cách cụ thể. VietinBank đã đưa trợ lý ảo nội bộ vào hỗ trợ nhân viên tra cứu quy trình, chính sách, thông tin nghiệp vụ. Kho tri thức của trợ lý được cho biết có hơn 2.000 quy trình, quy định nội bộ. Ngân hàng cho biết trợ lý xử lý khoảng 15.000 câu hỏi mỗi ngày, đã trả lời hơn 350.000 câu hỏi trong 2 tháng, thời gian phản hồi dưới 1 phút, giảm khoảng 95% thời gian tra cứu tài liệu theo thông tin do ngân hàng công bố.

Có hai điều đáng học ở đây. Một là chọn đúng chỗ để đặt AI: những việc đo được ngay, như thời gian tra cứu, thay vì triển khai dàn trải không có mốc đo. Hai là yếu tố quyết định không chỉ nằm ở mô hình AI, mà ở việc đưa hơn 2.000 quy trình nội bộ vào dạng máy đọc được. Dữ liệu được chuẩn hóa mới là điều kiện để trợ lý ảo có giá trị.

Với khu vực công, điều này có nghĩa là muốn trợ lý AI trả lời đúng về pháp luật, cơ sở dữ liệu văn bản pháp luật phải đầy đủ, chính xác, cập nhật kịp thời tình trạng hiệu lực. Muốn AI hỗ trợ giải quyết thủ tục, quy trình nghiệp vụ phải được chuẩn hóa thành dữ liệu. Thiếu dữ liệu đáng tin cậy, câu trả lời trôi chảy của AI vẫn có nguy cơ không chính xác.

"Trung úy Sơn Động AI": trợ lý ảo ở xã vùng cao

AI trong công vụ không chỉ đến từ các nền tảng quốc gia. Ở cơ sở, có những cán bộ tự tìm cách đưa AI vào công việc.

Xã Sơn Động, tỉnh Bắc Ninh là xã vùng cao, địa hình chia cắt, có 24.394 nhân khẩu với 14 dân tộc thiểu số chiếm khoảng một nửa dân số. Bà con ở thôn bản xa phải đi rất xa mới hỏi được một câu về cư trú, căn cước hay định danh điện tử, mà các câu hỏi thì lặp đi lặp lại. Cán bộ công an xã thường xuyên tiếp nhận câu hỏi tương tự, trong khi nhiều người dân gặp khó khăn khi tra cứu bằng thuật ngữ pháp lý.

Trung úy La Đức Mạnh, Tổ An ninh Công an xã, đã tự xây dựng một trợ lý ảo, đặt tên là "Trung úy Sơn Động AI". Anh chuẩn hóa và nạp vào đó dữ liệu về cư trú, căn cước, định danh điện tử, an ninh trật tự. Người dân có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ đời thường và nhận được hướng dẫn ban đầu. Muốn dùng, bà con chỉ cần quét mã QR dán tại trụ sở và các điểm công cộng. Sau hơn hai tháng vận hành, hàng nghìn câu hỏi lặp lại đã được trợ lý giải đáp tự động, giảm áp lực cho cán bộ và giảm chi phí đi lại cho người dân ở thôn bản xa.

Khi một câu hỏi bị hỏi lại hàng nghìn lần, đó là dấu hiệu một số khâu giải đáp có thể được tự động hóa, nhưng vẫn cần kênh hỗ trợ trực tiếp cho trường hợp phức tạp.

Một cô giáo và trợ lý ảo biết "từ chối" đưa đáp án

Ở trường học, AI cũng đang được đưa vào theo cách sáng tạo. Cô Đinh Thị Bích Liên, giáo viên tiếng Anh ở Hà Nội, nhận thấy học sinh lớp 11 gần như không chuẩn bị bài đọc hiểu trước khi đến lớp. Khảo sát của cô cho thấy 51,9% học sinh chỉ "thỉnh thoảng" chuẩn bị, 22,2% "hiếm khi". Lý do chủ yếu là bài có quá nhiều từ mới và các em không dịch nổi. Hệ quả là học sinh dùng AI theo kiểu chép, dán để đối phó, còn cô mất gần nửa tiết chỉ để giải nghĩa từ vựng.

Cô tự dựng một trợ lý ảo bằng công cụ miễn phí, thiết kế để hướng dẫn học sinh tự làm chủ từ vựng thay vì đưa sẵn đáp án. Kết quả, hai giai đoạn đầu của tiết đọc hiểu giảm từ 19 phút xuống 12 phút, giai đoạn ba chạy nhanh gấp đôi, tổng cộng dư ra 15 phút cho hoạt động sáng tạo.

Câu chuyện nhỏ ấy gợi ra một nguyên tắc lớn cho khu vực công: AI hữu ích nhất không phải khi nó làm thay con người, mà khi nó được thiết kế để giúp con người làm tốt hơn phần việc của mình.

Thể chế cho AI: quản lý theo mức độ rủi ro

Việc đưa AI vào công vụ đi cùng với việc hoàn thiện khung pháp lý. Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 (có hiệu lực ngày 01/3/2026), Nghị định số 142/2026/NĐ-CP và các chính sách về quản lý rủi ro, nhân lực, dữ liệu phục vụ AI đã tạo cơ sở pháp lý quan trọng. Chính sách định hướng quản lý theo mức độ rủi ro: AI dùng ở việc rủi ro thấp được khuyến khích mở rộng, AI dùng ở việc rủi ro cao phải được kiểm soát chặt.

Về tiêu chuẩn, hiện có 58 tiêu chuẩn, quy chuẩn thuộc các lĩnh vực AI, an ninh mạng và dữ liệu, gồm 46 tiêu chuẩn quốc gia và 12 quy chuẩn kỹ thuật quốc gia; 165 tiêu chuẩn quốc tế, khu vực và nước ngoài được hướng dẫn áp dụng trực tiếp. Về năng lực, các doanh nghiệp công nghệ số đã đầu tư khoảng 4.208 GPU phục vụ nghiên cứu, phát triển AI; cơ sở dữ liệu khoảng 300 chuyên gia Việt Nam trên toàn cầu đã được xây dựng, cùng Mạng lưới chuyên gia AI Việt Nam toàn cầu.

Nguyên tắc trách nhiệm được xác định rõ: cơ quan triển khai và người sử dụng chịu trách nhiệm bảo vệ dữ liệu, kiểm tra kết quả và quyết định sử dụng trong công việc. Việc dùng AI không thay thế trách nhiệm chuyên môn, trách nhiệm pháp lý của người có thẩm quyền. Nói cách khác, AI là công cụ hỗ trợ; người có thẩm quyền vẫn chịu trách nhiệm đối với nội dung và quyết định cuối cùng.

Những khoảng trống cần lấp

Bên cạnh kết quả, vẫn còn những khoảng trống. Tiêu chuẩn, quy chuẩn chưa bao quát đầy đủ các yêu cầu chuyên sâu về an toàn mô hình, chất lượng dữ liệu, kiểm thử và đánh giá tác động; chưa có quy chuẩn kỹ thuật riêng cho hệ thống AI rủi ro cao. Năng lực thử nghiệm, đánh giá sự phù hợp và nhân lực chuyên sâu còn hạn chế.

Cơ chế tài chính cho AI cũng cần tiếp tục hoàn thiện. Trước mắt chưa thành lập Quỹ Phát triển trí tuệ nhân tạo quốc gia; phương án lồng ghép chức năng hỗ trợ vào các quỹ hiện có đang được nghiên cứu.

Ở nhiều địa phương, việc ứng dụng AI vẫn đang ở giai đoạn thí điểm. Hưng Yên đã ra mắt nền tảng trợ lý ảo riêng và đặt mục tiêu thí điểm tối thiểu 10 mô hình AI. Ngành Thanh tra đã có 3 cơ sở dữ liệu quốc gia và 5 nền tảng nghiệp vụ, hướng tới dùng AI trong quản lý đơn thư khiếu nại, tố cáo. Các mô hình này cần được đánh giá bằng số liệu về độ chính xác, hiệu suất và mức độ hài lòng thực tế trước khi nhân rộng.

Bài học: đặt AI vào đúng chỗ, đo bằng đúng thước

Câu chuyện trợ lý AI cho cán bộ để lại bốn bài học. Thứ nhất, AI nên được đặt vào chỗ công việc lặp lại và tốn người nhất, không phải chỗ dễ trình diễn nhất. Tra cứu pháp luật, tóm tắt, rà soát văn bản, trả lời câu hỏi thường gặp của người dân là những điểm khởi đầu đúng.

Thứ hai, đo bằng hiệu quả công việc, không chỉ bằng số tài khoản. Thời gian xử lý giảm bao nhiêu, độ chính xác đạt bao nhiêu, sai sót được phát hiện thế nào là những chỉ số cần có trước khi mở rộng.

Thứ ba, dữ liệu là điều kiện tiên quyết. Chất lượng trợ lý AI phụ thuộc đồng thời vào dữ liệu, mô hình, cơ chế truy xuất và quy trình kiểm chứng. Cơ sở dữ liệu văn bản pháp luật đầy đủ, quy trình nghiệp vụ được chuẩn hóa là nền móng cho mọi ứng dụng AI trong công vụ.

Thứ tư, trách nhiệm luôn thuộc về con người. AI giúp cán bộ làm nhanh hơn, nhưng người có thẩm quyền vẫn phải kiểm tra và chịu trách nhiệm về quyết định cuối cùng.

Hơn 685.000 tài khoản là một khởi đầu ấn tượng. Chỉ khi chứng minh được khả năng tiết kiệm thời gian, nâng cao độ chính xác và bảo đảm an toàn dữ liệu, các trợ lý AI mới thực sự trở thành công cụ hữu ích của nền công vụ số.

Diệu Linh