Nhiều dữ liệu nhưng chưa tạo thành năng lực quản trị
Tại các đô thị lớn, mỗi ngày, hàng loạt hệ thống đang thu thập dữ liệu về giao thông, lượng mưa, mực nước, chất lượng không khí, quy hoạch, xây dựng và hoạt động dân cư. Camera ghi nhận hình ảnh đường phố, cảm biến theo dõi môi trường, còn các cơ quan quản lý duy trì những cơ sở dữ liệu phục vụ nhiệm vụ chuyên ngành. Tuy nhiên, việc có nhiều dữ liệu không đồng nghĩa chính quyền đã có khả năng khai thác chúng một cách đồng bộ để giải quyết những vấn đề đô thị.
Vấn đề đặt ra là dữ liệu được hình thành từ nhiều nguồn, phục vụ những mục đích quản lý khác nhau, sử dụng các định dạng và phương thức cập nhật không đồng nhất. Nếu thiếu cơ chế kết nối, thông tin về ùn tắc giao thông có thể không được đối chiếu kịp thời với dữ liệu ngập nước; dữ liệu quy hoạch chưa chắc đã được tích hợp với hiện trạng hạ tầng kỹ thuật. Khi đó, AI dù có năng lực xử lý lớn vẫn khó đưa ra những phân tích đầy đủ, đáng tin cậy.
Tại Diễn đàn Kinh tế Mùa thu 2026 ngày 26/10, ông Nguyễn Tuấn Huy, Phó Ban Công nghệ Tổng công ty Viễn thông MobiFone, cho rằng giá trị của AI nằm ở khả năng kết nối các vấn đề đô thị. Theo ông, việc đối chiếu hình ảnh ùn tắc với dữ liệu mực nước có thể giúp cơ quan quản lý xác định tác động của ngập cục bộ. Các mô hình đô thị song sinh số còn hỗ trợ mô phỏng mưa lớn, tính toán phương án vận hành van và máy bơm. Ông Huy cũng dẫn chứng việc ứng dụng camera AI giúp rút ngắn thời gian truy xuất hình ảnh tìm đối tượng nghi vấn trong một số vụ việc từ khoảng năm ngày xuống ba giờ.
Tuy nhiên, kết quả này chủ yếu thể hiện hiệu quả xử lý dữ liệu hình ảnh trong một nhiệm vụ cụ thể. Để AI hỗ trợ điều hành tổng thể, các hệ thống còn phải kết nối được dữ liệu từ nhiều lĩnh vực, có khả năng cập nhật liên tục và cung cấp thông tin cho đúng đơn vị chịu trách nhiệm xử lý. Điểm nghẽn vì thế không đơn thuần là thiếu máy chủ, camera hay thuật toán. Đó còn là sự thiếu đồng bộ về tiêu chuẩn dữ liệu, trách nhiệm quản lý, cơ chế chia sẻ và năng lực phối hợp giữa các đơn vị. Đây là những vấn đề cần được giải quyết trước khi AI có thể trở thành công cụ hỗ trợ ra quyết định trong quản trị đô thị.
Kinh nghiệm quốc tế: Quản trị dữ liệu đi trước ứng dụng AI
Kinh nghiệm Singapore cho thấy liên thông dữ liệu là nền tảng để chuyển từ quản lý từng hệ thống riêng lẻ sang điều hành đô thị tích hợp. Theo Cơ quan Công nghệ Chính phủ Singapore (GovTech), trong báo cáo cập nhật ngày 15/5/2026, Nền tảng số mở (ODP) tại khu đô thị Punggol Digital District kết nối các hệ thống quản lý tòa nhà, an ninh, giao thông và hạ tầng kỹ thuật, cho phép giám sát theo thời gian thực, phân tích dữ liệu lịch sử và thử nghiệm giải pháp trên mô hình song sinh số. Đáng chú ý, theo thông cáo ngày 9/7/2026 của Tập đoàn JTC, nền tảng này đã tích hợp dữ liệu từ hơn 20.000 cảm biến vào một hạ tầng chung. Kinh nghiệm này cho thấy giá trị của đô thị thông minh không nằm ở số lượng thiết bị thu thập dữ liệu, mà ở khả năng kết nối chúng để phục vụ điều hành và ra quyết định.
Tại Anh, chính quyền London lựa chọn cách tiếp cận khác: kết nối các nguồn dữ liệu sẵn có thay vì yêu cầu các cơ quan chuyển toàn bộ dữ liệu về một hệ thống tập trung. Theo thông báo ngày 8/7/2025 của chính quyền London, Thư viện Dữ liệu London (Data for London Library) khi ra mắt đã cung cấp hơn 5.000 đường dẫn tới các nguồn dữ liệu từ cơ quan giao thông, điện lực, thống kê và chính quyền địa phương. Nền tảng giúp các tổ chức và người sử dụng tìm kiếm, tiếp cận và khai thác thông tin thuận lợi hơn, tạo cơ sở phát triển những dịch vụ công ứng dụng AI. Bài học đối với Việt Nam là có thể thúc đẩy liên thông dữ liệu bằng tiêu chuẩn kết nối và cơ chế chia sẻ, thay vì nhất thiết phải thay thế toàn bộ các hệ thống hiện có.
Trong khi đó, Barcelona (Tây Ban Nha) thành lập Văn phòng Dữ liệu đô thị (OMD) chịu trách nhiệm quản lý, bảo đảm chất lượng, quản trị, phân tích và phổ biến dữ liệu của Hội đồng thành phố Barcelona cùng tất cả các cơ quan trực thuộc. Sứ mệnh của OMD là thúc đẩy một mô hình quản lý dữ liệu hiệu quả hơn, cải thiện công tác quản trị dữ liệu, xây dựng tầm nhìn chiến lược chung trong toàn bộ bộ máy chính quyền thành phố, điều chỉnh các công cụ công nghệ phù hợp với nhu cầu sử dụng và đưa hoạt động phân tích dữ liệu, hay khoa học dữ liệu, vào Hội đồng thành phố Barcelona. Kinh nghiệm Barcelona cho thấy muốn dữ liệu liên thông cần có một đầu mối chịu trách nhiệm rõ ràng, không thể chỉ dựa vào giải pháp kỹ thuật.
Tổng hợp kinh nghiệm các đô thị, Tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế (OECD) nhấn mạnh rằng hiệu quả quản trị dữ liệu phụ thuộc vào sự phối hợp giữa cơ quan công quyền và khu vực tư nhân, các quy tắc chia sẻ, chất lượng thông tin và niềm tin của người dân. OECD cũng lưu ý các thành phố cần xác định mục đích sử dụng trước khi thu thập dữ liệu, tránh đầu tư vào những nguồn thông tin không phục vụ quyết định quản lý.
Từ Nghị quyết 57 đến yêu cầu liên thông dữ liệu đô thị
Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia xác định phát triển hạ tầng số, kết nối và chia sẻ dữ liệu là những nhiệm vụ quan trọng, đồng thời đặt mục tiêu đến năm 2030 “hoàn thành xây dựng đô thị thông minh đối với các thành phố trực thuộc Trung ương và một số tỉnh, thành phố có đủ điều kiện”. Ngày 14/10/2025, Chính phủ cũng đã ban hành Nghị định số 269/2025/NĐ-CP về phát triển đô thị thông minh. Tuy nhiên, để các chính sách đi vào thực tế, cần khắc phục tình trạng dữ liệu phân tán, thiếu đồng bộ và chưa được chia sẻ hiệu quả giữa các cơ quan, đơn vị.
Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Khắc Thanh, Hội Cựu giáo chức Học viện Chính trị Quốc gia Hồ Chí Minh, trước hết, các địa phương cần rà soát, chuẩn hóa dữ liệu về giao thông, thoát nước, quy hoạch, đất đai và môi trường, bảo đảm thông tin được cập nhật thường xuyên, chính xác và có thể kết nối với nhau. Đồng thời, cần xây dựng nền tảng chia sẻ dữ liệu dùng chung, tránh tình trạng mỗi ngành, mỗi đơn vị đầu tư một hệ thống riêng biệt, gây lãng phí và khó tích hợp.
Bên cạnh đó, phải phân định rõ trách nhiệm quản lý, cập nhật và bảo mật dữ liệu của từng cơ quan. Việc chia sẻ thông tin cần đi đôi với bảo vệ dữ liệu cá nhân, kiểm soát quyền truy cập và sử dụng đúng mục đích. Liên thông dữ liệu không có nghĩa mọi cơ quan đều được tiếp cận toàn bộ thông tin.
Đặc biệt, việc ứng dụng AI cần bắt đầu từ những vấn đề đô thị cụ thể như chống ngập, giảm ùn tắc và giám sát môi trường. Chẳng hạn, hệ thống cảnh báo ngập có thể kết hợp dữ liệu lượng mưa, mực nước, trạm bơm và giao thông để dự báo nguy cơ, hỗ trợ điều hành. Hiệu quả đầu tư phải được đánh giá bằng khả năng cảnh báo sớm, độ chính xác và kết quả xử lý thực tế, thay vì số lượng camera, cảm biến hay phần mềm được lắp đặt.
Theo hướng này, đề xuất của đại diện MobiFone tại Diễn đàn Kinh tế Mùa thu 2026 về việc chính quyền đặt hàng doanh nghiệp giải quyết các bài toán đô thị là một gợi ý đáng chú ý. Tuy nhiên, các dự án cần có yêu cầu rõ ràng về kết nối dữ liệu, chuyển giao công nghệ và duy trì vận hành, tránh tạo thêm những hệ thống riêng lẻ.
AI có thể giúp đô thị dự báo chính xác hơn, phản ứng nhanh hơn và sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn, nhưng chỉ khi được vận hành trên nền tảng dữ liệu đầy đủ, tin cậy và có khả năng liên thông. Vì vậy, giải quyết tình trạng dữ liệu phân tán phải là một trong những nhiệm vụ ưu tiên để Việt Nam hiện thực hóa Nghị quyết 57, chuyển từ đầu tư công nghệ đơn lẻ sang quản trị đô thị thông minh, hiệu quả và bền vững.
