TS. Bùi Trung Hải[1]; ThS Nguyễn Ngọc Quang[2]

Tóm tắt: Trong hai thập niên đầu thế kỷ XXI, đổi mới sáng tạo và ứng dụng khoa học – công nghệ (KH&CN), đặc biệt là công nghệ số và trí tuệ nhân tạo (AI), đã trở thành động lực trung tâm trong cải cách quản trị công tại các quốc gia phát triển. Bài viết hệ thống hóa cơ sở lý luận về đổi mới khu vực công, chính phủ số, GovTech, hạ tầng số công (digital public infrastructure – DPI) và quản trị AI trong khu vực công; phân tích khái quát kinh nghiệm của một số quốc gia dẫn đầu như Đan Mạch, Estonia, Singapore, Hàn Quốc, Phần Lan và một số nền kinh tế OECD khác; từ đó rút ra các bài học chủ yếu và đề xuất khuyến nghị đối với Việt Nam. Bài viết nhấn mạnh: (i) vai trò của tầm nhìn chiến lược về chính phủ số gắn với mục tiêu phát triển quốc gia; (ii) tầm quan trọng của DPI và dữ liệu chất lượng cao; (iii) nhu cầu thiết kế lại mô hình tổ chức đổi mới trong khu vực công; (iv) phát triển nguồn nhân lực và văn hóa đổi mới; (v) thúc đẩy hệ sinh thái GovTech và hợp tác công – tư; và (vi) xây dựng khung quản trị dữ liệu và AI đáng tin cậy. Các khuyến nghị được đặt trong bối cảnh Việt Nam đã và đang triển khai Chương trình chuyển đổi số quốc gia, nâng hạng chỉ số chính phủ điện tử, nhưng vẫn đối mặt với khoảng cách đáng kể so với các nước đi đầu về chính phủ số và GovTech.

Từ khóa: đổi mới khu vực công; chính phủ số; GovTech; hạ tầng số công (DPI); trí tuệ nhân tạo (AI); quản trị công.

1. Tổng quan nghiên cứu và cơ sở lý luận

Trong bối cảnh các cú sốc mang tính hệ thống như khủng hoảng tài chính toàn cầu, đại dịch COVID-19, biến đổi khí hậu, bất bình đẳng gia tăng và cạnh tranh địa – chính trị, mô hình quản lý hành chính dựa trên thủ tục, phân mảnh theo ngành và cấp dần bộc lộ nhiều hạn chế. Các chính phủ buộc phải chuyển sang mô hình quản trị công linh hoạt hơn, sử dụng dữ liệu và công nghệ như nguồn lực chiến lược, hướng mạnh vào giá trị công và lấy người dân làm trung tâm (OECD, 2024a; UNDESA, 2024).

Các khảo sát định kỳ của Liên Hợp Quốc cho thấy những quốc gia như Đan Mạch, Estonia, Singapore, Hàn Quốc, Phần Lan nhiều năm liền nằm trong nhóm dẫn đầu về chính phủ điện tử và chính phủ số, nhờ đầu tư mạnh vào hạ tầng viễn thông, dịch vụ trực tuyến và năng lực số của đội ngũ công chức (UNDESA, 2024). Cùng với đó, OECD, Ngân hàng Thế giới, Đối tác Chính phủ Mở (OGP) và nhiều tổ chức quốc tế đã phát triển các khung lý thuyết, công cụ đo lường và thư viện điển hình tốt về đổi mới khu vực công, GovTech, DPI và quản trị AI (OECD, 2024a; OECD, 2024c; OECD, 2025; World Bank, 2018; OGP, 2023).

Cơ sở lý luận cho nghiên cứu này tập trung vào một số trụ cột sau:

Thứ nhất, đổi mới sáng tạo trong khu vực công. Tiếp cận hiện đại coi nhà nước không chỉ là chủ thể xây dựng luật pháp và điều tiết mà còn là “tác nhân đổi mới” (public sector innovator). Chính phủ có trách nhiệm thiết kế, thử nghiệm và thể chế hóa các mô hình tổ chức, quy trình và công cụ chính sách mới nhằm tạo ra giá trị công cao hơn (OECD, 2024a). Thông qua Observatory of Public Sector Innovation (OPSI), OECD đề xuất vòng đời đổi mới gồm các giai đoạn: phát hiện và tạo ý tưởng, thiết kế giải pháp, thử nghiệm, nhân rộng và thể chế hóa, gắn với học hỏi và phản hồi liên tục (OECD, 2024a; OECD, 2024b). Đổi mới khu vực công vì vậy không chỉ là “số hóa” quy trình cũ mà đặt lại các câu hỏi về mục tiêu quản trị, tổ chức bộ máy và quan hệ nhà nước – công dân – doanh nghiệp.

Thứ hai, chính phủ số, GovTech và hạ tầng số công. Liên Hợp Quốc chuyển trọng tâm từ “chính phủ điện tử” sang “chính phủ số”, nhấn mạnh việc sử dụng dữ liệu, nền tảng và công nghệ số để tái cấu trúc quy trình quản trị và tổ chức lại nhà nước quanh dữ liệu và nhu cầu của người dùng (UNDESA, 2024). Trên nền tảng đó, OECD phát triển khung GovTech, coi GovTech là tổ hợp các chính sách, thể chế và công cụ kết nối chính phủ với hệ sinh thái công nghệ – đổi mới (doanh nghiệp công nghệ, startup, viện nghiên cứu), nhằm rút ngắn chu trình thiết kế – thử nghiệm – nhân rộng các giải pháp số trong khu vực công (OECD, 2024c; World Bank, 2018).

Một khái niệm trung tâm là hạ tầng số công (digital public infrastructure – DPI). DPI bao gồm các nền tảng dùng chung do nhà nước chủ trì như định danh số, thanh toán số, nền tảng chia sẻ dữ liệu, cơ sở dữ liệu quốc gia và các dịch vụ lõi, qua đó tạo nên “xương sống” dữ liệu – công nghệ thống nhất để các cơ quan nhà nước và khu vực tư nhân cùng phát triển dịch vụ (OECD, 2024c). DPI được xem là điều kiện cần để tránh manh mún hệ thống, trùng lặp đầu tư và phụ thuộc nhà cung cấp.

Thứ ba, quản trị AI trong khu vực công. AI đang được ứng dụng ngày càng sâu trong thiết kế chính sách, cung ứng dịch vụ, giám sát và đánh giá, nhưng đồng thời làm xuất hiện nhiều rủi ro mới về thiên lệch thuật toán, quyền riêng tư, minh bạch và trách nhiệm giải trình (OECD, 2025; Vatamanu & Tofan, 2025). Trên cơ sở OECD AI Principles và cơ sở dữ liệu chính sách AI quốc gia, OECD (2025) đề xuất khung quản trị AI kết hợp: (i) các nguyên tắc và giá trị; (ii) luật hóa các ứng dụng rủi ro cao; (iii) tiêu chuẩn kỹ thuật và quy trình đánh giá tác động; (iv) cơ chế minh bạch, giải trình và giám sát độc lập. OGP (2023) bổ sung nhấn mạnh minh bạch thuật toán, dữ liệu mở và sự tham gia của xã hội trong kiểm soát các hệ thống ra quyết định tự động.

Những luận điểm lý luận trên là nền tảng để phân tích kinh nghiệm quốc tế về đổi mới sáng tạo trong quản trị khu vực công, đồng thời là cơ sở so sánh, gợi mở khuyến nghị cho Việt Nam.

2. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng chủ yếu phương pháp định tính, kết hợp giữa tổng quan tài liệu, phân tích so sánh và suy luận chuyên gia.

Thứ nhất, nghiên cứu tiến hành tổng quan tài liệu thứ cấp (desk research) đối với các báo cáo, ấn phẩm và nghiên cứu học thuật của các tổ chức quốc tế lớn như OECD, UNDESA, Ngân hàng Thế giới, OGP, Oxford Insights, cũng như các bài báo khoa học và chính sách gần đây về đổi mới khu vực công, chính phủ số, GovTech, DPI và quản trị AI (OECD, 2024a; OECD, 2024c; OECD, 2025; UNDESA, 2024; World Bank, 2018; Oxford Insights, 2024; Vatamanu & Tofan, 2025; Rekunenko, 2025). Khung thời gian cập nhật tài liệu đến cuối năm 2025.

Thứ hai, nghiên cứu vận dụng phân tích so sánh – đối chiếu để lựa chọn và soi chiếu kinh nghiệm của một số quốc gia phát triển tiêu biểu, bao gồm nhóm nước Bắc Âu (Đan Mạch, Phần Lan), Estonia, Singapore, Hàn Quốc và một số nước OECD khác. Các trường hợp điển hình được lựa chọn dựa trên thứ hạng trong các chỉ số quốc tế (EGDI, Government AI Readiness Index), mức độ được trích dẫn trong tài liệu quốc tế và mức độ tương đồng/khả năng tham chiếu đối với Việt Nam.

Thứ ba, nghiên cứu kết hợp phân tích chính sách và suy luận chuyên gia để diễn giải các kết quả nghiên cứu trong bối cảnh Việt Nam, trên cơ sở các văn bản chính thức như Quyết định số 749/QĐ-TTg phê duyệt Chương trình chuyển đổi số quốc gia (Government of Viet Nam, 2020), các báo cáo về chỉ số chính phủ điện tử, chỉ số chuyển đổi số (Ministry of Information and Communications, 2024; Ministry of Science and Technology, 2025) và một số công trình nghiên cứu về chuyển đổi số trong hành chính công Việt Nam (Nguyen, 2025).

Cuối cùng, nghiên cứu áp dụng cấu trúc logic từ lý luận – kinh nghiệm quốc tế – bài học – gợi ý chính sách. Trên cơ sở cơ sở lý luận, phần kết quả tổng hợp kinh nghiệm quốc tế được trình bày theo trục: (i) nhóm nước dẫn đầu về chính phủ số; (ii) hệ sinh thái GovTech và đổi mới khu vực công; (iii) ứng dụng AI trong quản trị công. Phần thảo luận – trao đổi tập trung phân tích, điều chỉnh và cụ thể hóa các bài học, khuyến nghị cho bối cảnh Việt Nam.

3. Kết quả nghiên cứu

3.1. Kinh nghiệm nhóm nước dẫn đầu về chính phủ số

Đan Mạch, Estonia, Singapore, Hàn Quốc, Phần Lan là các quốc gia liên tục đứng đầu trong các bảng xếp hạng chính phủ điện tử và chính phủ số của Liên Hợp Quốc (UNDESA, 2024). Điểm chung nổi bật là coi chuyển đổi số và đổi mới khu vực công là trụ cột chiến lược phát triển quốc gia, nằm trong các văn bản định hướng ở cấp cao nhất.

Estonia là trường hợp điển hình của mô hình “chính phủ số-by-design”. Nền tảng X-Road kết nối hầu hết các cơ sở dữ liệu công và tư, cho phép chia sẻ dữ liệu an toàn; nguyên tắc “chỉ hỏi một lần” giúp người dân không phải nộp lại thông tin mà nhà nước đã có; định danh số bắt buộc cho mọi công dân; phần lớn dịch vụ công được cung cấp trực tuyến, tạo điều kiện cho một mô hình quản trị dựa trên dữ liệu tương đối hoàn chỉnh (OECD, 2024d).

Singapore lựa chọn tầm nhìn “Smart Nation”, trong đó dữ liệu, cảm biến và AI được tích hợp sâu vào quản trị đô thị, giao thông, y tế, giáo dục. Hệ thống định danh số SingPass và các nền tảng chia sẻ dữ liệu được xây dựng như DPI lõi; GovTech Singapore – cơ quan chuyên trách phát triển giải pháp số cho khu vực công – vận hành theo mô hình “lai” giữa đơn vị nhà nước và doanh nghiệp công nghệ, có quyền chủ động trong thiết kế sản phẩm, tiếp cận nhân lực công nghệ chất lượng cao (Rekunenko, 2025).

Ở các nước Bắc Âu, chính phủ số gắn chặt với cải cách thể chế, phân quyền – phân cấp, coi dữ liệu là tài sản chiến lược, đồng thời chú trọng bảo vệ quyền riêng tư và giảm khoảng cách số cho nhóm yếu thế (OECD, 2024b). Hàn Quốc kết hợp chiến lược chính phủ số với chương trình “Data-Driven Government”, thúc đẩy sử dụng dữ liệu lớn và AI trong hoạch định chính sách, quản lý đô thị, an sinh xã hội (OECD, 2025).

3.2. GovTech và hệ sinh thái đổi mới khu vực công

Kinh nghiệm OECD và Ngân hàng Thế giới cho thấy nhiều quốc gia đã hình thành các đơn vị GovTech hoặc đội ngũ dịch vụ số chính phủ ở cấp trung ương để điều phối, hỗ trợ và dẫn dắt đổi mới số trong khu vực công (OECD, 2024c; World Bank, 2018). Những đơn vị này thường có ba đặc điểm: (i) được trao nhiệm vụ rõ ràng trong thiết kế, thử nghiệm, nhân rộng giải pháp số; (ii) sở hữu đội ngũ liên ngành gồm chuyên gia công nghệ, thiết kế dịch vụ, dữ liệu; (iii) vận hành với cơ chế nhân sự linh hoạt hơn các đơn vị hành chính truyền thống.

Mua sắm công linh hoạt (agile procurement) là trụ cột quan trọng của GovTech. Các mô hình “challenge-based procurement” cho phép cơ quan nhà nước nêu rõ bài toán, cộng đồng doanh nghiệp – startup đưa ra giải pháp, thử nghiệm trên quy mô nhỏ, sau đó mới xem xét mở rộng; qua đó giảm rủi ro, đồng thời khuyến khích đổi mới (OECD, 2024c).

Nhiều nước xây dựng phòng thí nghiệm chính sách (policy labs), phòng lab đổi mới tại các bộ, ngành, địa phương. Các lab này sử dụng phương pháp thiết kế đồng sáng tạo với người dân – doanh nghiệp, thử nghiệm có kiểm soát, phân tích dữ liệu, mô phỏng để kiểm nghiệm chính sách trước khi thể chế hóa ở quy mô lớn (OECD, 2024a). Đây là không gian “an toàn cho thử nghiệm”, giúp nhà nước vừa đổi mới vừa kiểm soát rủi ro.

3.3. Ứng dụng AI trong quản trị công

Theo OECD (2025), ứng dụng AI trong chính phủ có thể chia thành ba nhóm chính:

- Nhóm thứ nhất: nâng cao hiệu quả vận hành, bao gồm tự động hóa xử lý hồ sơ, phân loại văn bản, hỗ trợ ra quyết định tác nghiệp, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực.

- Nhóm thứ hai: nâng cao chất lượng chính sách, với các công cụ phân tích dữ liệu lớn, mô hình dự báo, mô phỏng tác động chính sách, hỗ trợ hoạch định và đánh giá.

- Nhóm thứ ba: tăng cường tính đáp ứng và trách nhiệm giải trình, thông qua cá nhân hóa dịch vụ, trợ lý ảo (chatbot), phân tích phản hồi thời gian thực, hỗ trợ tham vấn công chúng.

Chỉ số Government AI Readiness Index cho thấy các nước phát triển ở châu Âu, Bắc Mỹ, Đông Á dẫn đầu về mức độ sẵn sàng AI trong khu vực công, phản ánh năng lực thể chế, hạ tầng dữ liệu và nhân lực số tương đối tốt (Oxford Insights, 2024).

Tuy nhiên, kinh nghiệm quốc tế đồng thời ghi nhận nhiều rủi ro. Các nghiên cứu về tích hợp AI trong hành chính công cảnh báo nguy cơ thiên lệch thuật toán, củng cố bất bình đẳng, suy giảm quyền riêng tư và “hộp đen” ra quyết định nếu thiếu khung quản trị phù hợp (Vatamanu & Tofan, 2025). Nhiều báo cáo quốc hội ở các nước OECD nêu rõ rào cản lớn nằm ở chất lượng dữ liệu kém, thiếu chuẩn hóa, thiếu nhân lực có kỹ năng số và dữ liệu (OECD, 2025).

Kinh nghiệm chung chỉ ra rằng các nước đi trước không triển khai AI một cách tự phát, mà gắn liền với: (i) khung nguyên tắc và hướng dẫn đạo đức; (ii) quy trình đánh giá tác động đối với hệ thống rủi ro cao; (iii) cơ chế minh bạch và giải trình; (iv) đầu tư mạnh cho dữ liệu và năng lực con người (OECD, 2025; OGP, 2023).

3.4. Một số ghi nhận đối với Việt Nam

Việt Nam đã ban hành Chương trình chuyển đổi số quốc gia đến 2025, định hướng 2030 với ba trụ cột chính phủ số, kinh tế số, xã hội số (Government of Viet Nam, 2020). Các báo cáo gần đây cho thấy Việt Nam có bước tiến đáng kể về chỉ số chính phủ điện tử và chỉ số chuyển đổi số (Ministry of Information and Communications, 2024; Ministry of Science and Technology, 2025; Nguyen, 2025).

Tuy nhiên, so với các nước đi đầu, Việt Nam vẫn còn khoảng cách đáng kể, đặc biệt ở các khía cạnh: DPI tích hợp và thống nhất; năng lực dữ liệu và AI trong khu vực công; mô hình tổ chức đổi mới (GovTech, policy labs); khung quản trị dữ liệu – AI; cơ chế thúc đẩy hệ sinh thái GovTech và hợp tác công – tư. Đây là những “điểm nghẽn” chính cần được giải quyết nếu Việt Nam muốn rút ngắn khoảng cách và tận dụng được tiềm năng của công nghệ số trong hiện đại hóa quản trị công.

4. Thảo luận – trao đổi

Trên cơ sở cơ sở lý luận và kết quả nghiên cứu kinh nghiệm quốc tế, có thể thảo luận và đề xuất một số định hướng đối với Việt Nam như sau.

Một là, cập nhật tầm nhìn và khung thể chế về chính phủ số, GovTech và quản trị AI. Việt Nam cần một tầm nhìn dài hạn hơn (đến 2035–2045), gắn chặt với mục tiêu trở thành nước phát triển, thu nhập cao. Chiến lược mới cần làm rõ vai trò của DPI và AI trong tái cấu trúc quản trị công, chứ không chỉ dừng ở cung ứng dịch vụ trực tuyến, đồng thời xác định rõ vai trò, trách nhiệm của các chủ thể trong hệ sinh thái.

Hai là, ưu tiên đầu tư và hoàn thiện DPI quốc gia. Định danh số hợp nhất, nền tảng chia sẻ và tích hợp dữ liệu, các cơ sở dữ liệu quốc gia trọng yếu (dân cư, đất đai, doanh nghiệp, tài chính công) và các dịch vụ lõi cần được thiết kế như DPI thống nhất, tránh manh mún, trùng lặp, phân tán. Cần có một cơ quan đầu mối chịu trách nhiệm tích hợp, vận hành, đảm bảo an toàn, an ninh và tính bền vững của DPI. Đây là điều kiện tiên quyết để triển khai rộng rãi AI và các giải pháp số khác trong quản trị công.

Ba là, thiết kế lại mô hình tổ chức đổi mới trong khu vực công. Bên cạnh cơ quan điều phối trung ương về chuyển đổi số, Việt Nam có thể thí điểm các đơn vị GovTech hoặc đội ngũ dịch vụ số tại một số bộ, ngành “xương sống” (Tài chính, Công an, Y tế, Giáo dục, Kế hoạch và Đầu tư), với cơ chế nhân sự, tài chính linh hoạt nhằm thu hút nhân tài công nghệ, dữ liệu, AI. Ở cấp địa phương, có thể phát triển mô hình “phòng thí nghiệm chính sách và thành phố thông minh” tại những tỉnh, thành phố đi đầu, gắn kết chính quyền với trường đại học, doanh nghiệp và cộng đồng để cùng thiết kế, thử nghiệm và nhân rộng giải pháp.

Bốn là, phát triển nguồn nhân lực và văn hóa đổi mới trong khu vực công. Chương trình đào tạo, bồi dưỡng công chức cần tích hợp kỹ năng số, kỹ năng dữ liệu, hiểu biết về AI và đạo đức số; đồng thời xây dựng cơ chế đặc thù cho các vị trí chuyên gia công nghệ, dữ liệu, AI trong bộ máy nhà nước. Văn hóa thử nghiệm – chấp nhận thất bại có kiểm soát – cần được khuyến khích thông qua cơ chế “sandbox” chính sách – công nghệ, với khung phân bổ trách nhiệm rõ ràng, để giảm tâm lý sợ rủi ro cá nhân và khuyến khích đổi mới.

Năm là, thúc đẩy hệ sinh thái GovTech và hợp tác công – tư. Việt Nam có cộng đồng doanh nghiệp công nghệ và startup năng động, song còn thiếu cơ chế hợp tác linh hoạt giữa khu vực công và tư. Có thể tham khảo mô hình mua sắm “challenge-based”, các chương trình GovTech challenge, hackathon, accelerator để kết nối nhu cầu cụ thể của cơ quan nhà nước với giải pháp của doanh nghiệp – startup; song song, phát triển dữ liệu mở và API mở trên nền DPI, bảo đảm an ninh, an toàn, bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Sáu là, xây dựng khung quản trị dữ liệu và AI trong khu vực công. Việt Nam cần từng bước: (i) lập danh mục và phân loại các trường hợp sử dụng AI theo mức độ rủi ro; (ii) áp dụng đánh giá tác động AI đối với các hệ thống ảnh hưởng mạnh đến quyền, lợi ích của người dân; (iii) thiết lập cơ chế minh bạch và giải trình đối với các hệ thống AI được sử dụng trong hành chính công; (iv) tăng cường vai trò của các thiết chế giám sát độc lập, báo chí, giới học thuật và xã hội trong kiểm soát AI.

Bảy là, tăng cường đo lường, đánh giá và học hỏi so sánh quốc tế. Thay vì chỉ coi các chỉ số EGDI, DTI, GovTech, AI readiness là “thành tích”, Việt Nam có thể sử dụng các bộ chỉ số này như “bảng điều khiển” để xác định mục tiêu, phân tích nguyên nhân, so sánh với nhóm nước mục tiêu, qua đó thiết kế chính sách và ưu tiên đầu tư hợp lý. Đồng thời, cần xây dựng bộ chỉ số nội bộ về chính phủ số, GovTech và AI trong khu vực công ở cấp bộ, ngành, địa phương, công khai có chọn lọc để tạo động lực cải thiện và tăng cường trách nhiệm giải trình.

Những định hướng trên cho thấy, đổi mới sáng tạo trong quản trị khu vực công tại Việt Nam không chỉ là câu chuyện kỹ thuật, mà là tiến trình cải cách thể chế, tổ chức, tài chính công và quản trị dữ liệu – AI ở tầm hệ thống. Nếu được triển khai nhất quán và có trọng tâm, chúng có thể tạo ra bước “đổi trạng thái”mạnh mẽ cho nền hành chính, giúp Việt Nam rút ngắn khoảng cách với các nước đi đầu về chính phủ số và GovTech.

Tài liệu tham khảo

1. Government of Viet Nam (2020) Decision No. 749/QĐ-TTg approving the National Digital Transformation Program to 2025, with orientation to 2030. Hanoi: Government of Viet Nam.

2. Ministry of Information and Communications (2024) ‘Vietnam rises 15 places in UN E-Government Development Index rankings’, Cổng thông tin Bộ Thông tin và Truyền thông.

3. Ministry of Science and Technology (2025) ‘Kết quả Chỉ số Chuyển đổi số Việt Nam (DTI) 2024’, Thông tấn xã Việt Nam/VietnamPlus.

4. Nguyen, T.T.M. (2025) ‘Digital Transformation in Public Administration in Vietnam: From E-Government to Data-Driven Digital Government’, VNU Journal of Public Administration and Management.

5. OECD (2024a) Global Trends in Government Innovation 2024. Paris: OECD Publishing.

6. OECD (2024b) The OECD Digital Government Policy Framework: Six dimensions of a Digital Government. Paris: OECD Publishing.

7. OECD (2024c) Enabling Digital Innovation in Government: The OECD GovTech Policy Framework. Paris: OECD Publishing.

8. OECD (2024d) Digital Government in Estonia: From X-Road to Data-Driven State. Paris: OECD Publishing.

9. OECD (2025) Governing with Artificial Intelligence. Paris: OECD Publishing.

10. OGP – Open Government Partnership (2023) Open Gov Guide: Automated Decision-Making, Algorithms and AI. Washington, DC: OGP.

11. Oxford Insights (2024) Government AI Readiness Index 2024. London: Oxford Insights.

12. Rekunenko, I. (2025) ‘Technology adoption in government management: Public sector innovation and best practices’, Journal of Governance and Regulation, 14(1).

13. UNDESA (2024) United Nations E-Government Survey 2024: Accelerating Digital Transformation for Sustainable Development. New York: United Nations.

14. Vatamanu, A.F. and Tofan, M. (2025) ‘Integrating Artificial Intelligence into Public Administration: Challenges and Vulnerabilities’, Sustainability, early access.

15. World Bank (2018) Whole-of-Government Approaches to Advancing GovTech. Washington, DC: World Bank.

[1] Giảng viên thỉnh giảng, khoa Kế hoạch và Phát triển, trường Kinh tế và Chính sách công, Đại học Kinh tế Quốc dân. Email: haibt@neu.edu.vn

[2] Nghiên cứu viên, Viện Nghiên cứu Chiến lược, Chính sách Công Thương