Tổng Quan

Tham vọng ứng dụng AI của chính phủ liên bang chưa bao giờ lớn như hiện nay. Từ việc hiện đại hóa dịch vụ công dân, phát hiện gian lận đến hỗ trợ vận hành cơ quan, trí tuệ nhân tạo được kỳ vọng sẽ thay đổi cách các cơ quan thực hiện nhiệm vụ. Tuy nhiên, thực tế cho thấy chỉ có tham vọng thôi là chưa đủ để tạo ra kết quả.

Nghiên cứu do MinIO đặt hàng và GovNavigators thực hiện cùng các lãnh đạo cơ quan liên bang đã chỉ ra một khoảng cách đáng kể. Các cơ quan không gặp khó khăn trong việc triển khai AI vì thiếu tầm nhìn hay sự quan tâm. Báo cáo The Federal AI Readiness Gap: Insights on Federal Infrastructure Challenges and the Way Forward cho thấy vấn đề nằm ở việc hạ tầng nền tảng cần thiết để triển khai AI một cách có trách nhiệm và ở quy mô lớn vẫn chưa sẵn sàng.

Sau khi trao đổi với các lãnh đạo dữ liệu, CNTT và hạ tầng tại 14 cơ quan liên bang lớn, kết luận rất rõ ràng: khoảng cách sẵn sàng AI của chính phủ không nằm ở thuật toán mà nằm ở mức độ trưởng thành của dữ liệu, quản trị dữ liệu và việc xây dựng hạ tầng phù hợp để triển khai ở quy mô lớn.

Bẫy Chương Trình Thử Nghiệm

Trên toàn bộ hệ sinh thái liên bang, các sáng kiến AI thường đi theo một quỹ đạo giống nhau: khởi đầu đầy hứng khởi, chứng minh tiềm năng trong môi trường kiểm soát, sau đó chững lại khi cần mở rộng quy mô.

Nguyên nhân không phải do thiếu đổi mới hay quyết tâm mà do thiếu hiện đại hóa dữ liệu và các thách thức về hạ tầng AI khi phải đáp ứng các mục tiêu đầy tham vọng nhưng thiếu nền tảng vững chắc.

Các cơ quan có thể xây dựng chương trình thử nghiệm thể hiện khả năng của AI trong phát hiện gian lận, tự động hóa dịch vụ khách hàng hoặc tối ưu vận hành. Tuy nhiên, khi triển khai trên toàn doanh nghiệp, họ gặp nhiều rào cản như:

• Thiếu năng lực tính toán

• Lưu trữ bảo mật chưa đáp ứng yêu cầu

• Quản trị dữ liệu phân mảnh

• Kiến trúc hybrid không được thiết kế để hỗ trợ luồng dữ liệu hai chiều ở quy mô lớn

Kết quả là AI đầy tiềm năng nhưng không thể triển khai vận hành thực tế. Trong khi đó, chỉ triển khai quy mô lớn mới có thể hiện đại hóa dịch vụ chính phủ và tạo ra giá trị đo lường được.

Bài Toán Dữ Liệu Ít Được Nhắc Đến

Nghiên cứu cho thấy một thực tế đáng lo ngại: nhiều cơ quan liên bang chưa thể kiểm kê hoặc quản trị đầy đủ tài sản dữ liệu của chính mình.

Trước khi huấn luyện mô hình AI hoặc triển khai tự động hóa thông minh, tổ chức cần biết:

• Dữ liệu đang có là gì

• Dữ liệu được lưu trữ ở đâu

• Ai sở hữu dữ liệu

• Có đủ điều kiện pháp lý và kỹ thuật để sử dụng hay không

Đối với nhiều cơ quan, đây vẫn là câu hỏi chưa có lời giải.

Thách thức còn nằm ở việc dữ liệu tồn tại trên hệ sinh thái phức tạp gồm:

• Hệ thống on-premises legacy

• Nhiều nền tảng cloud thương mại

• Ứng dụng SaaS

• Kho dữ liệu chia sẻ tồn tại hàng thập kỷ

Ngoài ra, khả năng truy vết dữ liệu từ nguồn gốc đến ứng dụng thực tế (data lineage) vẫn chưa được triển khai hiệu quả ở nhiều nơi. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến quản trị dữ liệu và quá trình hiện đại hóa.

Thiếu quản trị dữ liệu cũng làm tăng rủi ro triển khai AI. Mô hình được huấn luyện từ dữ liệu không kiểm soát có thể:

• Tạo ra thiên lệch

• Vi phạm quyền riêng tư

• Sinh ra kết quả không thể giải thích hoặc bảo vệ

Government Accountability Office (GAO) cũng cảnh báo rằng hạn chế về tài nguyên tính toán, ngân sách và nguồn nhân lực đang là rào cản lớn đối với việc áp dụng AI có trách nhiệm.

Hạn Chế Hạ Tầng Là Nút Thắt Chính

Khi lãnh đạo liên bang phân tích nguyên nhân khiến AI chưa thể triển khai rộng rãi, vấn đề hạ tầng luôn được nhắc đến, đặc biệt là:

• Năng lực tính toán

• Lưu trữ bảo mật phù hợp với workload AI hiện đại

Các lĩnh vực như vận hành nhiệm vụ, phát hiện gian lận và dịch vụ khách hàng được dự đoán sẽ gây áp lực lớn lên hạ tầng trong thời gian tới.

Thách thức không chỉ nằm ở khối lượng dữ liệu mà còn ở độ phức tạp, sự phân tán và yêu cầu di chuyển dữ liệu an toàn giữa các môi trường hybrid trong khi vẫn duy trì kiểm soát và quản trị.

Chi phí cũng là mối quan tâm lớn. Nhiều cơ quan chưa xác định rõ tổng chi phí sở hữu (TCO) cho hạ tầng cloud khi dữ liệu và workload AI ngày càng tăng. Điều này gây khó khăn trong việc lập ngân sách và duy trì đầu tư AI lâu dài.

Chủ Quyền Và Quyền Kiểm Soát Dữ Liệu Trở Thành Yếu Tố Quyết Định

Một xu hướng nổi bật từ nghiên cứu là vấn đề quyền sở hữu và kiểm soát dữ liệu ngày càng trở thành tiêu chí quan trọng khi đánh giá kiến trúc cloud và hybrid.

Trước đây, chiến lược hiện đại hóa CNTT thường tập trung vào việc chuyển dịch sang cloud thương mại. Tuy nhiên, khi workload AI phát triển và dữ liệu trở nên nhạy cảm hơn, các cơ quan bắt đầu đặt ra những câu hỏi quan trọng hơn:

• Dữ liệu được lưu trữ ở đâu

• Ai kiểm soát dữ liệu

• Kiến trúc hiện tại có đáp ứng yêu cầu tuân thủ và bảo mật không

Đây không phải là xu hướng phản đối cloud mà là cách tiếp cận thực tế dựa trên yêu cầu bảo mật. Nhiều trường hợp đòi hỏi môi trường hybrid để cân bằng giữa khả năng mở rộng của cloud và khả năng kiểm soát của hạ tầng nội bộ.

Hướng Đi Phía Trước: Xây Nền Tảng Trước Khi Phát Triển Tính Năng

Nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị quan trọng cho những cơ quan muốn chuyển từ thử nghiệm AI sang vận hành AI thực tế.

Xây Dựng Danh Mục Dữ Liệu Và Hệ Thống Truy Vết

Không thể quản trị dữ liệu nếu không nhìn thấy dữ liệu. Các cơ quan cần đầu tư công cụ giúp hiển thị tài sản dữ liệu, mối quan hệ và phụ thuộc.

Thiết Kế Kiến Trúc Hybrid Có Chủ Đích

Workload AI hiện đại đòi hỏi khả năng di chuyển dữ liệu an toàn giữa các môi trường, đồng thời tránh phụ thuộc nhà cung cấp.

Phát Triển Nguồn Nhân Lực Dữ Liệu Hiện Đại

Công nghệ không đủ để giải quyết khoảng cách sẵn sàng AI. Cần đội ngũ hiểu kiến trúc dữ liệu, vận hành AI và khung quản trị liên quan.

Xây Dựng Khung Đánh Giá Chi Phí Chặt Chẽ

Khi dữ liệu và workload tăng, tổ chức cần phương pháp đánh giá và quản lý TCO trong môi trường hybrid.

Kết Luận

Việc áp dụng AI trong khu vực liên bang không bị cản trở bởi thiếu tham vọng hay thiếu mô hình tiên tiến. Rào cản thực sự nằm ở khoảng trống về quản trị dữ liệu, mức độ trưởng thành của hạ tầng và sự rõ ràng trong kiến trúc hệ thống.

Tin tốt là các vấn đề này hoàn toàn có thể giải quyết nếu có con người, quy trình và công nghệ phù hợp. Tuy nhiên, điều này đòi hỏi sự kiên nhẫn, đầu tư dài hạn và ưu tiên xây dựng hạ tầng thay vì chỉ tập trung vào các chương trình thử nghiệm nổi bật.

Đối với các đối tác công nghệ, thông điệp rất rõ ràng: các cơ quan liên bang không cần thêm giải pháp độc quyền hay kiến trúc lý thuyết. Họ cần những giải pháp linh hoạt, phù hợp với thực tế vận hành, hỗ trợ đội ngũ nhân sự và đáp ứng tiêu chuẩn bảo mật cùng yêu cầu pháp lý.

Tương lai AI của chính phủ liên bang sẽ không được xây dựng trên thuật toán. Nó sẽ được xây dựng trên quản trị dữ liệu, đầu tư hạ tầng và việc hoàn thiện nền tảng vận hành. Những cơ quan hiểu rõ điều này sẽ có khả năng mở rộng AI một cách có trách nhiệm, trong khi những cơ quan khác sẽ tiếp tục mắc kẹt trong các chương trình thử nghiệm chưa bao giờ đạt được tiềm năng thực sự.

Unitas cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp và phân tích an ninh mạng tiên tiến nhất. Để nhận được tư vấn chuyên sâu hoặc hỗ trợ nhanh chóng, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: info@unitas.vn hoặc Hotline: (+84) 939 586 168.