Quản trị siêu đô thị bằng AI: Từ khung thể chế dữ liệu đến chiến lược cho TPHCM
Quản trị siêu đô thị bằng AI: Từ khung thể chế dữ liệu đến chiến lược cho TPHCM
Chiều ngày 27/10, tại phiên chuyên đề “Ứng dụng AI trong quản trị siêu đô thị và công nghiệp” thuộc Diễn đàn Kinh tế Mùa thu 2026, các chuyên gia đã làm rõ những điều kiện nền tảng để triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) trong điều hành đô thị, từ việc xây dựng cơ chế phối hợp liên ngành, phân định trách nhiệm giải trình dữ liệu, cho đến huy động nguồn lực và tối ưu hóa vận hành.
Phiên chuyên đề “Ứng dụng AI trong quản trị siêu đô thị và công nghiệp” thuộc Diễn đàn Kinh tế Mùa thu 2026 chiều ngày 27/10
|
GS.TS. Nguyễn Quang Trung - Quyền Phó Trưởng khoa Phụ trách Hợp tác và Quan hệ đối ngoại (Khoa Kinh doanh, Đại học RMIT Việt Nam), đồng lãnh đạo Trung tâm Thành phố thông minh RMIT - nhấn mạnh các đô thị hiện đại đang thu thập lượng dữ liệu vô cùng lớn và AI mang đến phương thức phân tích hoàn toàn mới. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất hiện nay của các chính quyền đô thị không nằm ở công nghệ mà ở thể chế, cơ chế quản trị và trách nhiệm pháp lý khi sự cố xảy ra. Công nghệ chỉ là công cụ, còn bài toán cốt lõi là làm thế nào để khai thác hiệu quả các nguồn dữ liệu nhằm hỗ trợ tối đa cho các nhà quản lý trong việc ra quyết định.
Dưới góc nhìn của một tổ chức quốc tế đồng hành cùng các thành phố lớn, bà Alissa Raj - Phó Giám đốc Khu vực Đông và Đông Nam Á thuộc Tổ chức C40 Cities - phân tích sự khác biệt căn bản giữa quản trị dữ liệu ở khu vực tư nhân và khu vực công. Doanh nghiệp khai thác dữ liệu nhằm tối ưu hóa chi phí, gia tăng lợi nhuận và nâng cao năng lực cạnh tranh, đồng thời hiếm khi phải giải trình trước công chúng ngoại trừ các sự cố nghiêm trọng. Trong khi đó, chính quyền đô thị mang sứ mệnh cung cấp dịch vụ công và bảo vệ hạ tầng, do đó luôn phải chịu trách nhiệm trực tiếp trước người dân về mọi quyết định và vận hành.
Xây dựng khung quản trị dữ liệu tích hợp tại TPHCM
Bàn về bài toán nội địa, bà Võ Thị Trung Trinh - Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số TPHCM - khẳng định điều kiện nền tảng cốt lõi đối với TPHCM hiện nay là phải xây dựng được một khung quản trị dữ liệu đô thị tích hợp. Khung quản trị này phải gắn kết chặt chẽ giữa quyền truy cập dữ liệu với trách nhiệm giải trình rõ ràng và cơ chế phối hợp liên ngành hiệu quả. Cụ thể, Thành phố cần xác định minh bạch 3 yếu tố: Chủ sở hữu dữ liệu chịu trách nhiệm chính về chất lượng, mục đích sử dụng dữ liệu được phép, và trách nhiệm giải trình đối với quyết định cuối cùng.
Để xóa bỏ rào cản cục bộ giữa các sở, ngành, bà Võ Thị Trung Trinh đề xuất Thành phố cần một cơ quan điều phối chuyên trách. Mỗi đơn vị có nghĩa vụ đảm bảo chất lượng dữ liệu chuyên ngành và xác định rõ điều kiện chia sẻ. Bà Trinh đặc biệt lưu ý việc cho phép truy cập dữ liệu công không đồng nghĩa khai thác tự do; dữ liệu công tuyệt đối không được tự ý cung cấp để huấn luyện các hệ thống AI thương mại của bên thứ ba khi chưa được kiểm soát. Dù hệ thống AI có hiện đại đến đâu cũng chỉ đóng vai trò khuyến nghị và hỗ trợ, con người và các nhà lãnh đạo chính quyền vẫn là chủ thể chịu trách nhiệm pháp lý và thực tiễn cao nhất cho mọi quyết định được ban hành.
Ưu tiên của TPHCM trong 24 tháng tới: Kết nối chống ngập và quản lý giao thông
Đi thẳng vào các giải pháp thực tiễn cho TPHCM trong giai đoạn 24 tháng tới, bà Võ Thị Trung Trinh đề xuất ưu tiên hàng đầu của Thành phố là kết hợp công tác ứng phó chống ngập nước với quản lý và điều hành giao thông đô thị. Mục tiêu của bài toán này là nâng cao tốc độ và chất lượng của các quyết định vận hành khẩn cấp như phân luồng giao thông, xác định tuyến đường ưu tiên và điều động nguồn lực ứng cứu khi xảy ra triều cường hoặc mưa lớn.
Về phân công trách nhiệm liên ngành, Sở Xây dựng đóng vai trò đơn vị chịu trách nhiệm chính về mặt vận hành chuyên môn. Trung tâm Chuyển đổi số TPHCM đảm nhận vai trò xây dựng hạ tầng kỹ thuật, làm đầu mối kết nối và chia sẻ dữ liệu liên thông giữa Sở Xây dựng, Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, Sở Tài nguyên và Môi trường cùng Công an Thành phố. Hệ thống AI sẽ phân tích dữ liệu đa nguồn theo thời gian thực để đưa ra các kịch bản hỗ trợ ra quyết định. Lộ trình thực hiện được chia làm ba giai đoạn gồm: Chuẩn bị dữ liệu và hạ tầng, Thử nghiệm mô hình, và Mở rộng toàn diện. Chỉ số đo lường hiệu quả (KPI) sẽ dựa trên thời gian phản ứng trước sự cố ngập lụt, kẹt xe và mức độ hài lòng thực tế của người dân đối với dịch vụ đô thị.
Bổ sung góc nhìn về ứng phó với biến đổi khí hậu tại các siêu đô thị, bà Alissa Raj đề xuất 2 nhóm giải pháp cho TPHCM. Giải pháp thứ nhất là huy động sức mạnh của cộng đồng dân cư như một kênh thu thập và phản hồi dữ liệu thời gian thực. Người dân hoàn toàn có thể trở thành những "cảm biến sống" cung cấp thông tin kịp thời về điểm ngập và sự cố hạ tầng nếu chính quyền thiết lập được cơ chế tương tác và tiếp nhận thông tin thuận tiện, an toàn.
Giải pháp thứ hai liên quan đến việc tái định nghĩa và mở rộng phạm vi dữ liệu công cộng. Bà Alissa Raj dẫn chứng kinh nghiệm từ Singapore trong việc công khai dữ liệu tiêu thụ năng lượng và nước sinh hoạt theo từng khối nhà hoặc khu vực địa lý, trong khi nhiều quốc gia khác vẫn coi đây là dữ liệu tư nhân không thể tiếp cận. Việc công khai dữ liệu tổng hợp theo khu vực vừa đảm bảo không vi phạm quyền riêng tư cá nhân, vừa giúp chính quyền và các nhà nghiên cứu dễ dàng phát hiện các bất thường như rò rỉ tài nguyên, lãng phí năng lượng hoặc sự cố kỹ thuật để xử lý kịp thời.
Cát Lam