Bộ phận công cộng Hoa Kỳ kết thúc "thí nghiệm" AI, thúc đẩy nhanh việc giới thiệu lực lượng lao động đại diện

Các tổ chức công cộng của Mỹ đang xem trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là “công nghệ tương lai” nữa, mà là “công cụ có thể sử dụng ngay lập tức” để giảm bớt gánh nặng công việc ngay lập tức. Trong bối cảnh tăng trưởng nhân lực đình trệ, nhu cầu hành chính lại gia tăng, cùng với hệ thống cũ kỹ và các quy định nghiêm ngặt, AI đang nổi lên như một phương tiện trung tâm để nâng cao năng suất và hiện đại hóa.

Gã khổng lồ đám mây Google gần đây đã dẫn đầu xu hướng này bằng “Gemini for Government”. Trọng tâm của nó là định vị AI không chỉ là chức năng hỗ trợ, mà còn là “cầng nền tảng” nâng cao năng suất kinh doanh tổng thể của các tổ chức công cộng, cải thiện môi trường công nghệ thông tin (IT) cũ kỹ.

Sự thay đổi này đã được xác nhận qua phát biểu của Giám đốc công nghệ công cộng của Google (CTO), Chris Hain, trong podcast “App Dev Angle” của The Cube Research. Hain phân tích rằng, trong quá trình các tổ chức công cộng tích hợp AI vào hoạt động thực tế, “Lực lượng lao động đại diện (Agentic Workforce)” đang hình thành. Ông giải thích rằng AI đang tiến tới việc trở thành “một phần có giá trị trong nhóm” chứ không phải là thay thế tổ chức.

Vượt qua giai đoạn chatbot, tiến hóa thành AI hỗ trợ công chức làm việc

Trong hai năm qua, việc doanh nghiệp triển khai AI thường chỉ dừng lại ở các dự án thử nghiệm, xác minh khái niệm và chủ yếu là chatbot. Tuy nhiên, trong khu vực công, xu hướng này đang trở nên thực tế hơn. Do cần xử lý nhiều công việc hơn với ít nhân lực hơn, việc tích hợp AI dần dần vào quy trình làm việc hiện có để nâng cao năng suất đang được thúc đẩy mạnh mẽ.

Ví dụ, ứng dụng AI vào xử lý tài liệu hành chính, truy xuất thông tin, tự động hóa công việc nội bộ, giúp nâng cao hiệu quả công việc hàng ngày của công chức. Đây có thể xem là hình thái ban đầu của “Lực lượng lao động đại diện”. Đây là cấu trúc trong đó con người đưa ra quyết định cuối cùng, còn AI tham gia như một cộng tác viên thực tế trong công việc.

Các khảo sát thị trường cũng ủng hộ điều này. Theo dữ liệu của The Cube Research, 46,5% tổ chức phải đối mặt với áp lực phát triển ứng dụng nhanh hơn so với ba năm trước. Tuy nhiên, việc mở rộng nhân lực không theo kịp tốc độ này. Kết quả là, AI được xem như một giải pháp thay thế tiềm năng để bù đắp khoảng cách này.

Trọng tâm của AI trong tổ chức công cộng không phải là hiệu năng, mà là “tuân thủ”

Trong doanh nghiệp tư nhân, đổi mới thường đi trước các quy định pháp luật, còn trong khu vực công thì khác. Các yêu cầu về chứng nhận an toàn, vị trí lưu trữ dữ liệu, bảo vệ thông tin cá nhân, tuân thủ pháp luật không phải là yếu tố phụ, mà là điểm xuất phát. Khi đưa AI vào, các tổ chức công cộng ưu tiên không phải là hiệu năng, mà là “liệu có trong môi trường cho phép hay không”.

Google giải thích rằng, để đáp ứng các yêu cầu này, họ đã tích hợp cơ chế kiểm soát ngay trong nền tảng đám mây, thay vì tách riêng chức năng AI ra thành khu vực kín. Cách làm này giúp các tổ chức vừa đáp ứng các quy định như “FedRAMP” của liên bang và tiêu chuẩn của Bộ Quốc phòng Mỹ, vừa có thể tận dụng các mô hình AI mới nhất.

Vấn đề này không chỉ riêng của chính phủ. Khi các quy định như “Đạo luật khả năng phục hồi mạng” của EU ngày càng yêu cầu phần mềm và AI phải tuân thủ từ giai đoạn thiết kế, các nhà phát triển tư nhân cũng bắt đầu đối mặt với áp lực tương tự. Điều này cho thấy, các biến số quyết định tốc độ lan truyền AI đang chuyển từ công nghệ sang “tích hợp tuân thủ”.

Cải tạo hệ thống cũ không còn là dự án một lần nữa, mà trở thành hoạt động thường xuyên

Việc hiện đại hóa các hệ thống cốt lõi của chính phủ, từng được xem là căn bệnh nan y của IT công vụ, cũng đã thay đổi theo sự xuất hiện của AI. Nhiều tổ chức vẫn vận hành các hệ thống cốt lõi được xây dựng từ hàng chục năm trước, trước đây thường cố gắng hoàn thành việc thay thế như một dự án lớn, một lần.

Nhưng giờ đây, việc sử dụng AI hỗ trợ để dần dần làm sạch mã nguồn, bổ sung tài liệu, cải thiện quy trình làm việc đang thu hút sự chú ý. Đặc biệt, AI đã bắt đầu được dùng để tái cấu trúc các hệ thống COBOL lâu dài khó chuyển đổi.

Điều này phù hợp với quan điểm thay đổi, coi hiện đại hóa là một quá trình cần quản lý liên tục, chứ không phải là một “dự án có điểm kết thúc”. Trong lĩnh vực phát triển ứng dụng, hiện đại hóa không còn là mục tiêu của một thời điểm cụ thể, mà trở thành một nguyên tắc vận hành cần duy trì liên tục.

Quyền lựa chọn không bị ràng buộc bởi AI đơn lẻ ngày càng trở nên quan trọng

Các tổ chức công cộng cảnh giác với việc phụ thuộc lâu dài vào một nhà cung cấp AI hoặc một mô hình duy nhất. Hain cũng nhấn mạnh rằng, giá trị quan trọng của chính phủ nằm ở “tính lựa chọn (optionality)”, tức là quyền lựa chọn. Ông cho rằng, để đối phó với thị trường AI thay đổi nhanh, cần có khả năng lựa chọn các mô hình khác nhau dựa trên hiệu năng, chi phí, độ an toàn và các trường hợp sử dụng.

Các nền tảng như Vertex AI của Google, cung cấp mô hình mở và các mô hình tiên tiến cùng lúc, nhằm đáp ứng nhu cầu này. Điều này cũng có ý nghĩa lớn đối với các nhà phát triển. Trong tương lai, các ứng dụng có thể không gắn chặt với một mô hình duy nhất, mà sẽ được thiết kế để tương tác với nhiều mô hình khác nhau.

Phát triển AI tại biên mở rộng… AI không còn chỉ là chuyện của đám mây

Khối lượng công việc AI không còn chỉ tập trung ở đám mây trung tâm nữa, đây là một thay đổi quan trọng. Trong thực tế, do các lý do như độ trễ, mất mạng, hạn chế môi trường vận hành, việc suy luận trên máy chủ trung tâm thường không phù hợp. Vì vậy, nhu cầu “AI biên” để điều chỉnh và triển khai mô hình AI tại chỗ hoặc trong môi trường phân tán đang tăng nhanh.

Tuy nhiên, điều này đặt ra những thách thức mới cho nhóm phát triển và vận hành nền tảng. Họ cần quản lý vòng đời, quản trị và hệ thống triển khai của mô hình giữa môi trường trung tâm và biên. Cuối cùng, AI đang chuyển từ một dịch vụ đám mây đơn thuần thành một “lớp kiến trúc” xuyên suốt toàn bộ môi trường ứng dụng.

Xu hướng của khu vực công Mỹ thể hiện một bức tranh khác với quan niệm “chính phủ chậm chân hơn dân tư trong việc đưa AI vào”. Do hạn chế nhân lực và gánh nặng vận hành dịch vụ cơ bản, nhiều ý kiến đánh giá rằng các tổ chức công đang triển khai AI để nâng cao năng suất và hiện đại hóa hệ thống nhanh hơn. Mặc dù “Lực lượng lao động đại diện” vẫn còn trong quá trình tiến hóa, chưa phải là khái niệm hoàn chỉnh, nhưng rõ ràng AI đã vượt ra ngoài việc chỉ nâng cao chức năng, trở thành một phần của lực lượng lao động, nền tảng và cấu trúc phần mềm, điều này có vẻ hiển nhiên.

TP AI lưu ý: Bài viết dựa trên tóm tắt của mô hình ngôn ngữ TokenPost.ai. Có thể bỏ sót nội dung chính của bản gốc và có những sai lệch với thực tế.