Song hành với những cơ hội bứt phá, tốc độ phát triển vượt bậc của AI cũng đặt ra yêu cầu cấp bách về việc hoàn thiện khung thể chế nhằm kiến tạo môi trường đổi mới sáng tạo, thúc đẩy thị trường và chủ động quản trị các rủi ro phát sinh. Nhiều quốc gia tiên phong đã sớm thiết lập khung chính sách toàn diện nhằm phát triển hạ tầng dữ liệu, hỗ trợ doanh nghiệp, đào tạo nhân lực cho AI với các mô hình tiếp cận đặc trưng.
Thời gian qua, Việt Nam đã từng bước định hình khung thể chế cho AI thông qua Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030 hay 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,… hướng đến phát triển AI an toàn, đóng góp thiết thực cho nền kinh tế số.
Dù vậy, theo đánh giá của các chuyên gia, hệ sinh thái AI trong nước vẫn bộc lộ không ít hạn chế: Thị trường còn ở giai đoạn sơ khai, các chính sách ưu đãi thuế, tín dụng và mua sắm công chưa đủ sức hút, dẫn đến số lượng doanh nghiệp làm chủ công nghệ lõi và tỷ lệ ứng dụng AI trong khối doanh nghiệp nhỏ và vừa còn thấp. Đồng thời, nguồn dữ liệu mở phân tán, hạ tầng tính toán hiệu năng cao và trung tâm dữ liệu lớn chưa theo kịp tốc độ phát triển công nghệ.
Bên cạnh sự khan hiếm chuyên gia trình độ cao ở các lĩnh vực mũi nhọn như khoa học dữ liệu hay công nghệ bán dẫn, nguồn lực tài chính dành cho nghiên cứu và phát triển (R&D) AI cũng còn dàn trải và phân tán, chưa tạo thành đòn bẩy tương xứng cho mục tiêu bứt phá quốc gia.
Bên cạnh đó, dù đã bước đầu hình thành nền tảng thể chế cho AI, song hiệu quả thực thi tại Việt Nam vẫn còn khoảng cách so với các quốc gia tiên phong. Những hạn chế về thị trường, dữ liệu, nguồn nhân lực, hệ sinh thái đổi mới sáng tạo, đầu tư và quản trị rủi ro đòi hỏi cần tiếp tục hoàn thiện thể chế theo hướng đồng bộ, minh bạch và thích ứng với sự phát triển nhanh của công nghệ.
Về thị trường, Việt Nam cần chủ động tạo lập nguồn cầu thông qua cơ chế mua sắm công trong các lĩnh vực thiết yếu (y tế, giáo dục, đô thị thông minh), song song với việc vận hành khung thử nghiệm có kiểm soát (sandbox) cho các mô hình kinh doanh AI mới.
Về lâu dài, để phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao cho AI, cần chuẩn hóa lộ trình đào tạo từ bậc phổ thông, đại học đến tái đào tạo kỹ năng số cho lực lượng lao động; mở rộng đào tạo chuyên sâu về AI, khoa học dữ liệu tại các trường đại học; ban hành chính sách đãi ngộ vượt trội nhằm thu hút chuyên gia AI trong và ngoài nước.
Việc đa dạng hóa nguồn lực tài chính là yếu tố then chốt: ngân sách nhà nước ưu tiên rót vào hạ tầng số, nghiên cứu nền tảng và các dự án AI trọng điểm quốc gia; nguồn lực xã hội được khơi thông nhờ chính sách ưu đãi thuế, tín dụng linh hoạt, sự phát triển của quỹ đầu tư mạo hiểm và các hình thức hợp tác công-tư.
Cuối cùng, việc củng cố mối liên kết chặt chẽ giữa “Nhà nước-viện, trường-doanh nghiệp”, với doanh nghiệp làm hạt nhân, sẽ là đòn bẩy thúc đẩy thương mại hóa công nghệ, nuôi dưỡng khởi nghiệp sáng tạo và nâng cao năng lực ứng dụng AI trên toàn nền kinh tế.
Ngày 28/8 vừa qua, Chính phủ đã phê duyệt Chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045 với mục tiêu AI sẽ trở thành động lực để tái thiết kế phương thức quản trị, sản xuất, kinh doanh; thúc đẩy tăng năng suất, nâng cao hiệu quả quản trị quốc gia, năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp;… Chiến lược cũng nhấn mạnh việc lấy nhân lực, hạ tầng và dữ liệu làm nền tảng, thể chế và quản trị AI làm đột phá; hướng tới đến năm 2030, đưa Việt Nam trở thành một trung tâm có năng lực nghiên cứu, phát triển, ứng dụng về AI trong khu vực ASEAN và châu Á.
Thái Linh