1. Quản lý nhà nước trong kỷ nguyên AI

Quản lý nhà nước không đơn thuần là tạo ra nhiều văn bản hay xử lý hồ sơ nhanh hơn. Mục tiêu cốt lõi là bảo đảm quyết định được ban hành đúng thẩm quyền, đúng căn cứ pháp luật, nhất quán, kịp thời, minh bạch và có thể giải trình.

Trong thực tế, cán bộ phải làm việc với một khối lượng lớn văn bản quy phạm pháp luật, hồ sơ hành chính, báo cáo chuyên ngành, dữ liệu dân cư, dữ liệu đất đai, tài chính, đầu tư, xây dựng, môi trường và phản ánh của người dân. Thách thức không chỉ nằm ở số lượng tài liệu mà còn ở sự thay đổi của quy định, sự giao thoa giữa nhiều lĩnh vực và yêu cầu bảo mật ngày càng cao.

AI Agent có thể hỗ trợ đọc, phân loại, tìm kiếm, đối chiếu, cảnh báo và soạn thảo. Tuy nhiên, nếu triển khai thiếu kiểm soát, AI cũng có thể trích dẫn sai văn bản, sử dụng dữ liệu quá phạm vi, tạo ra kết luận thiên lệch hoặc làm mờ trách nhiệm của người có thẩm quyền.

2. AI Agent hành chính công là gì?

AI Agent hành chính công là một hệ thống AI được giao mục tiêu, quy trình, nguồn dữ liệu và giới hạn thẩm quyền rõ ràng để hỗ trợ thực hiện một hoặc nhiều nghiệp vụ quản lý nhà nước.

Khác với chatbot chỉ trả lời từng câu hỏi rời rạc, AI Agent có thể tiếp nhận hồ sơ, xác định loại thủ tục, đọc thành phần tài liệu, đối chiếu danh mục, truy xuất căn cứ pháp lý, phát hiện điểm thiếu, đề xuất bước xử lý, tạo dự thảo và chuyển kết quả sang cấp kiểm tra tiếp theo.

3. Việc nên giao và không nên giao cho AI

Một sai lầm phổ biến là cố gắng dùng AI cho mọi khâu. Trong quản lý nhà nước, cần tách rõ công việc phù hợp với máy luật, AI và con người.

4. Kiến trúc Skill + Project cho cơ quan nhà nước

Có thể hình dung Project là hồ sơ làm việc số, còn Skill là quy trình nghiệp vụ đã được chuẩn hóa. Khi kết hợp hai thành phần, AI Agent không còn trả lời theo trí nhớ chung mà phải làm việc trong phạm vi tài liệu, biểu mẫu, quy trình và quyền truy cập đã được thiết lập.

Trong ChatGPT, Skills có thể đóng gói hướng dẫn, tài nguyên và quy trình để AI thực hiện nhiệm vụ nhất quán; Projects giúp tập trung hội thoại, tệp và hướng dẫn theo từng công việc. Có thể tham khảo tài liệu chính thức về Skills trong ChatGPT và Projects trong ChatGPT. Với Claude, khái niệm Skill cũng hướng đến việc đóng gói chỉ dẫn và tài nguyên nghiệp vụ; xem thêm tài liệu Skills của Claude.

Đối với cơ quan nhà nước, nền tảng cụ thể chỉ là lớp công nghệ. Yếu tố quyết định vẫn là chất lượng quy trình, dữ liệu nguồn, phân quyền truy cập và cơ chế kiểm soát trách nhiệm.

5. Tổ chức dữ liệu trong Project

Không nên đưa toàn bộ dữ liệu của cơ quan vào một Project duy nhất. Project cần được phân chia theo đơn vị, lĩnh vực, thủ tục, vụ việc hoặc mức độ mật. Việc phân tách đúng giúp giảm nguy cơ truy cập chéo, nhầm bối cảnh và sử dụng dữ liệu sai mục đích.

Trường thông tin tối thiểu của một hồ sơ số

• Mã hồ sơ và tên thủ tục hoặc vụ việc.
• Chủ thể nộp hồ sơ và phạm vi dữ liệu được phép xử lý.
• Nguồn tiếp nhận, thời điểm tiếp nhận và thời hạn giải quyết.
• Cơ quan, đơn vị và cán bộ phụ trách.
• Căn cứ pháp lý đang áp dụng và phiên bản của nguồn.
• Trạng thái hồ sơ, tài liệu còn thiếu và lịch sử bổ sung.
• Mức độ mật, mức độ nhạy cảm và nhóm người được truy cập.
• Kết quả kiểm tra của AI, kết quả kiểm tra của con người và quyết định cuối cùng.

6. Cách xây dựng Skill quản lý nhà nước

Mỗi Skill chỉ nên giải quyết một nhóm nghiệp vụ đủ rõ. Không nên viết một Skill chung chung như “hãy làm trợ lý hành chính giỏi”. Một Skill có chất lượng phải mô tả được đầu vào, quy trình, căn cứ, đầu ra, điểm kiểm soát và giới hạn thẩm quyền.

Một cơ quan có thể bắt đầu với các Skill nhỏ như: kiểm tra thành phần hồ sơ, tóm tắt vụ việc, lập bảng căn cứ pháp lý, kiểm tra thể thức văn bản, theo dõi thời hạn và tạo báo cáo tuần. Khi các Skill đã được kiểm thử, chúng mới được kết nối thành quy trình AI Agent hoàn chỉnh.

7. Quy trình AI Agent xử lý hồ sơ

1. Tiếp nhận: ghi nhận nguồn nộp, thời điểm, mã hồ sơ và phạm vi xử lý dữ liệu.
2. Nhận dạng: xác định loại thủ tục hoặc vụ việc mà không vội kết luận.
3. Kiểm tra định dạng: phát hiện tệp lỗi, tài liệu không đọc được hoặc chữ ký chưa thể xác minh.
4. Trích xuất: lấy các trường thông tin cần thiết và luôn gắn với vị trí nguồn.
5. Kiểm tra thành phần: đối chiếu tài liệu đã nộp với danh mục thủ tục hiện hành.
6. Tra cứu căn cứ: truy xuất văn bản từ nguồn đã được phê duyệt.
7. Kiểm tra thẩm quyền: xác định cơ quan và cấp xử lý; nếu chưa rõ phải dừng.
8. Phát hiện mâu thuẫn: chỉ ra thông tin không thống nhất giữa các tài liệu.
9. Lập phiếu đề xuất: phân biệt dữ kiện, căn cứ, nhận định và vấn đề cần xác minh.
10. Cán bộ kiểm tra: xem nguồn, sửa sai và bổ sung đánh giá chuyên môn.
11. Trình phê duyệt: người có thẩm quyền xem xét và quyết định.
12. Lưu vết: lưu phiên bản, người xử lý, lý do chỉnh sửa và kết quả cuối cùng.

8. Trợ lý tra cứu và đối chiếu pháp luật

AI có thể giúp giảm đáng kể thời gian tìm kiếm văn bản, nhưng đây cũng là khu vực có rủi ro “trả lời nghe hợp lý nhưng sai”. Vì vậy, AI Agent pháp lý phải được buộc truy xuất từ nguồn chính thức, kiểm tra hiệu lực và tách biệt rõ nội dung trích dẫn với phần phân tích.

Nguồn tham chiếu nên ưu tiên cơ sở dữ liệu nội bộ đã được kiểm duyệt, Cổng văn bản Chính phủ, Cổng Pháp luật quốc gia và cơ sở dữ liệu chính thức của cơ quan có thẩm quyền.

Đầu ra nên có bốn lớp

1. Dữ kiện hồ sơ: thông tin nào được lấy từ tài liệu nào.
2. Căn cứ pháp lý: điều, khoản, điểm, số hiệu và tình trạng hiệu lực.
3. Phân tích: cách căn cứ có thể liên quan đến vụ việc.
4. Nội dung cần người xử lý quyết định: điểm chưa rõ, ngoại lệ hoặc xung đột cần đánh giá.

Nếu không tìm thấy nguồn đủ tin cậy, AI phải trả lời: “Chưa đủ căn cứ để xác nhận”. Đây không phải thất bại của hệ thống mà là một cơ chế an toàn cần thiết.

9. Ứng dụng tại bộ phận một cửa và dịch vụ công

AI Agent có thể hỗ trợ người dân xác định đúng thủ tục, chuẩn bị hồ sơ, kiểm tra trường thông tin và theo dõi trạng thái. Với cán bộ một cửa, AI giúp phân loại hồ sơ, lập danh sách tài liệu, phát hiện trường hợp gần quá hạn và chuẩn bị nội dung hướng dẫn bổ sung.

Quy trình cần bám sát cơ chế một cửa, một cửa liên thông và các quy định đang có hiệu lực. Tại thời điểm bài viết, nguồn cần kiểm tra gồm Nghị định 118/2025/NĐ-CP, nội dung sửa đổi tại Nghị định 367/2025/NĐ-CP và hướng dẫn tại Thông tư 03/2025/TT-VPCP. Trước khi triển khai chính thức cần kiểm tra tiếp các văn bản sửa đổi mới nhất.

10. Soạn thảo và kiểm tra văn bản hành chính

AI phù hợp với việc chuẩn bị dự thảo từ dữ liệu đã được xác nhận, kiểm tra bố cục, thuật ngữ, số liệu, trích dẫn và sự nhất quán giữa các phần. Tuy nhiên, AI không được tự thêm căn cứ pháp lý, tự suy đoán ý kiến chỉ đạo hoặc biến nội dung chưa thống nhất thành kết luận chính thức.

Quy trình ba lớp

• Lớp 1 – Tạo dự thảo: AI sử dụng biểu mẫu và dữ liệu đã xác nhận.
• Lớp 2 – Kiểm tra chéo: một Skill khác rà soát căn cứ, số liệu, thẩm quyền, thể thức và ngôn ngữ.
• Lớp 3 – Phê duyệt: cán bộ chuyên môn, pháp chế và người có thẩm quyền kiểm tra trước khi ban hành.

Đối với giao dịch điện tử của cơ quan nhà nước và hệ thống thông tin phục vụ giao dịch điện tử, cần nghiên cứu đầy đủ Nghị định 137/2024/NĐ-CP cùng các quy định chuyên ngành liên quan.

11. Giám sát nhiệm vụ và thực thi công vụ

Trong điều hành, AI Agent có thể tổng hợp nhiệm vụ từ văn bản chỉ đạo, xác định đơn vị chủ trì, đơn vị phối hợp, thời hạn và sản phẩm cần bàn giao. Hệ thống có thể phát hiện nhiệm vụ gần quá hạn, kết quả thiếu tài liệu chứng minh hoặc nhiều đơn vị đang báo cáo không thống nhất.

Điểm quan trọng là cảnh báo của AI chỉ được xem như tín hiệu quản trị. Cần tránh biến số lượng cảnh báo thành căn cứ tự động đánh giá cán bộ, bởi dữ liệu đầu vào có thể thiếu, chậm cập nhật hoặc không phản ánh đầy đủ mức độ phức tạp của công việc.

12. Xử lý phản ánh, kiến nghị của người dân

AI có thể phân loại phản ánh theo lĩnh vực, địa bàn, mức độ khẩn cấp và cơ quan có khả năng chịu trách nhiệm. Các phản ánh trùng lặp có thể được nhóm lại để nhận diện vấn đề hệ thống như ô nhiễm, hạ tầng xuống cấp, chậm giải quyết hồ sơ hoặc khó khăn khi sử dụng dịch vụ công.

Tuy nhiên, việc phân loại phải tránh thiên lệch ngôn ngữ và không được đánh giá thấp phản ánh chỉ vì cách trình bày thiếu mạch lạc. Người cao tuổi, người khuyết tật, người dân tộc thiểu số hoặc người ít kỹ năng số phải được bảo đảm khả năng tiếp cận tương đương.

Mỗi phản ánh cần có cơ chế chuyển sang cán bộ khi người dân yêu cầu, khi nội dung liên quan đến quyền lợi quan trọng hoặc khi AI không xác định được cơ quan xử lý với độ tin cậy đủ cao.

13. Thanh tra, kiểm tra dựa trên rủi ro

AI có thể hỗ trợ sàng lọc dữ liệu để phát hiện dấu hiệu bất thường: giao dịch lặp lại, biến động chi phí, tiến độ bất thường, hồ sơ có cấu trúc giống nhau, dữ liệu kê khai mâu thuẫn hoặc đơn vị có nhiều phản ánh kéo dài.

Nhưng “điểm rủi ro” không phải là kết luận vi phạm. Một dấu hiệu bất thường có thể xuất phát từ sai số dữ liệu, đặc thù ngành hoặc tình huống hợp pháp chưa được mô hình nhận biết.

14. Phân tích chính sách và đánh giá tác động

AI Agent có thể tổng hợp số liệu, phân nhóm ý kiến, so sánh phương án chính sách, mô phỏng kịch bản và phát hiện nhóm đối tượng chịu tác động. Đây là công cụ hữu ích khi cơ quan phải đọc hàng nghìn phản hồi hoặc nhiều báo cáo chuyên ngành.

Tuy vậy, AI không thể tự xác định đâu là phương án tối ưu cho xã hội. Chính sách công liên quan đến sự phân bổ lợi ích, chi phí, công bằng, khả năng thực thi và các giá trị mà dữ liệu lịch sử không thể phản ánh đầy đủ.

Bảng phân tích một phương án chính sách nên có

• Mục tiêu và vấn đề cần giải quyết.
• Nhóm đối tượng chịu tác động trực tiếp và gián tiếp.
• Chi phí ngân sách, chi phí tuân thủ và nguồn lực thực thi.
• Lợi ích dự kiến và chỉ số có thể đo lường.
• Rủi ro, tác động ngoài dự kiến và nhóm dễ bị tổn thương.
• Căn cứ dữ liệu, giả định và mức độ không chắc chắn.
• Phương án thay thế và lý do lựa chọn.

15. Phòng điều hành dữ liệu

AI có thể biến dữ liệu rời rạc thành bản tin điều hành theo ngày, tuần hoặc tháng. Thay vì chỉ trình bày hàng loạt biểu đồ, AI Agent cần làm rõ biến động nào đáng chú ý, dữ liệu nào chưa đầy đủ và vấn đề nào cần lãnh đạo xem xét.

Mỗi con số trên bảng điều hành phải truy ngược được về nguồn, thời điểm cập nhật, đơn vị cung cấp và cách tính. Không nên để AI tự tạo số liệu ước tính rồi trình bày như dữ liệu chính thức.

16. Mô hình phối hợp nhiều AI Agent

Khi quy trình phức tạp, có thể chia thành nhiều Agent chuyên môn thay vì giao toàn bộ nhiệm vụ cho một Agent duy nhất.

Dù có bao nhiêu Agent, hệ thống vẫn phải có một nguyên tắc thống nhất: Agent sau không được che khuất nguồn và giả định của Agent trước. Mọi kết quả trung gian phải có thể kiểm tra lại.

17. Prompt mẫu triển khai

18. Dữ liệu cá nhân, bảo mật và công bằng

AI Agent trong cơ quan nhà nước có thể tiếp cận dữ liệu nhạy cảm và dữ liệu có khả năng ảnh hưởng trực tiếp đến công dân. Do đó, bảo vệ dữ liệu phải được thiết kế ngay từ đầu, không phải bổ sung sau khi hệ thống đã vận hành.

Khung pháp lý cần được rà soát theo từng nghiệp vụ, trong đó có Luật Dữ liệu số 60/2024/QH15, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân số 91/2025/QH15 và Nghị định 356/2025/NĐ-CP. Ngoài ra còn phải tuân thủ quy định về bí mật nhà nước, an toàn thông tin, an ninh mạng, lưu trữ và pháp luật chuyên ngành.

19. Chỉ số đánh giá hiệu quả

Không nên đánh giá hệ thống bằng số lượng văn bản hoặc số câu trả lời AI tạo ra. Cần đo hiệu quả đối với người dân, cán bộ và chất lượng quản trị.

Một chỉ số đặc biệt quan trọng là tỷ lệ cán bộ bác bỏ hoặc chỉnh sửa đề xuất của AI. Chỉ số này không nhất thiết cho thấy cán bộ làm việc kém; ngược lại, nó giúp phát hiện giới hạn của mô hình và cải thiện Skill.

20. Lộ trình triển khai 90 ngày

Không nên khởi đầu bằng thủ tục nhạy cảm hoặc quyết định có ảnh hưởng lớn. Một trường hợp phù hợp để thử nghiệm có thể là tổng hợp báo cáo, theo dõi nhiệm vụ, kiểm tra thể thức, phân loại tài liệu hoặc tạo bảng căn cứ để cán bộ rà soát.

21. Năng lực mới của cán bộ, công chức

AI sẽ không làm mất đi nhu cầu đối với cán bộ có năng lực. Ngược lại, AI làm nổi bật sự khác biệt giữa người chỉ thực hiện thao tác lặp lại và người hiểu pháp luật, hiểu dữ liệu, biết kiểm chứng, biết thiết kế quy trình và chịu trách nhiệm về kết quả.

Những năng lực ngày càng quan trọng gồm:

• Chuyển quy định pháp luật và quy trình nội bộ thành tiêu chí có thể kiểm tra.
• Tổ chức dữ liệu, kiểm soát phiên bản và xác định nguồn có thẩm quyền.
• Thiết kế Skill, Project và quy trình phối hợp nhiều AI Agent.
• Phát hiện nội dung AI suy diễn, thiếu nguồn hoặc vượt thẩm quyền.
• Đánh giá rủi ro dữ liệu cá nhân, bảo mật và thiên lệch.
• Giải thích quyết định bằng ngôn ngữ rõ ràng cho người dân, doanh nghiệp.
• Sử dụng AI để tăng chất lượng phục vụ thay vì chỉ tăng số lượng đầu ra.

Kết luận

AI Agent bằng Skill và Project có thể trở thành một lớp trợ lý số mạnh mẽ cho cơ quan nhà nước: hỗ trợ xử lý hồ sơ, tra cứu pháp luật, giám sát nhiệm vụ, tổng hợp phản ánh, phân tích chính sách và cung cấp thông tin điều hành.

Nhưng mục tiêu không phải xây dựng một “cán bộ ảo” tự ra quyết định. Mục tiêu đúng là tạo ra một hệ thống giúp cán bộ làm việc nhanh hơn, nhất quán hơn và có nhiều căn cứ hơn, trong khi thẩm quyền, trách nhiệm và khả năng giải trình vẫn thuộc về con người.

Công thức bền vững là: dữ liệu có nguồn + Skill rõ ràng + Project đúng phạm vi + AI có giới hạn + con người chịu trách nhiệm.

Nguồn tham khảo chính thức

• Luật Dữ liệu số 60/2024/QH15.
• Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân số 91/2025/QH15.
• Nghị định 356/2025/NĐ-CP.
• Nghị định 137/2024/NĐ-CP.
• Nghị định 118/2025/NĐ-CP.
• Nghị định 367/2025/NĐ-CP.
• Thông tư 03/2025/TT-VPCP.
• Tài liệu chính thức về Skills trong ChatGPT.
• Tài liệu chính thức về Projects trong ChatGPT.
• Tài liệu chính thức về Skills của Claude.