ATO mở rộng thử nghiệm AI: Nhân viên COBOL thắng hackathon .NET nhờ Copilot, CIO kỳ vọng xây “cơ bắp” số cho tương lai

Cơ quan Thuế vụ Australia (ATO) đang cho phép nhiều nhân viên hành chính sử dụng Microsoft Copilot trong các tác vụ hàng ngày như soạn thảo, tóm tắt nội dung và hỗ trợ xử lý công việc văn phòng. Copilot là trợ lý AI tạo sinh, tức loại trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra văn bản, mã nguồn hoặc gợi ý nội dung mới từ dữ liệu đầu vào của người dùng. Theo CIO Mark Sawade, mục tiêu trước mắt không phải là tạo ra mức tăng năng suất dễ đo đếm, mà là giúp lực lượng lao động làm quen với AI, tích lũy kỹ năng và hình thành tư duy ứng dụng công nghệ vào các quy trình nghiệp vụ sau này.

Lãnh đạo công nghệ của ATO nhấn mạnh cơ quan này không phải mới tiếp cận AI. Trong gần một thập kỷ, ATO đã dùng machine learning, hay học máy, cùng deep analytics, tức phân tích dữ liệu chuyên sâu, cho các bài toán như phát hiện gian lận. Học máy là nhánh của AI cho phép hệ thống học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc phát hiện bất thường. Tuy nhiên, ATO hiện chưa để AI tạo sinh hay agentic AI can thiệp vào các quy trình cốt lõi. Agentic AI có thể hiểu là AI có khả năng tự chủ hơn, biết lập kế hoạch và thực hiện chuỗi hành động để hoàn thành mục tiêu, nên mức độ rủi ro trong môi trường thuế vụ nhạy cảm cũng cao hơn.

Điểm đáng chú ý trong cách tiếp cận của ATO là cơ quan này không kỳ vọng việc triển khai Copilot cho khối hành chính sẽ ngay lập tức tạo ra ROI, tức return on investment hay tỷ suất hoàn vốn đầu tư. Thay vào đó, ông Sawade nói nhiều hơn về ROE, return on employee, có thể hiểu là giá trị thu được từ việc nâng cao năng lực, trải nghiệm và khả năng thích ứng của nhân viên. Cách nhìn này phản ánh một chiến lược dài hạn: trước khi AI tạo ra thay đổi lớn ở quy trình nghiệp vụ, tổ chức cần xây dựng “cơ bắp” vận hành, tức năng lực thực hành, thử nghiệm và hiểu rõ giới hạn của công nghệ.

Minh chứng rõ nhất cho tiềm năng đó đến từ một cuộc hackathon nội bộ tại ATO. Hackathon là sự kiện nơi các nhóm hoặc cá nhân phát triển nhanh ý tưởng, phần mềm hay nguyên mẫu trong thời gian ngắn. Theo CIO của ATO, người chiến thắng lại là một lập trình viên COBOL, ngôn ngữ lâu đời gắn với các hệ thống mainframe, tức máy tính lớn chuyên xử lý khối lượng giao dịch quan trọng trong ngân hàng và chính phủ. Đáng chú ý, người này chưa từng viết C# hay làm việc với .NET framework, nền tảng phát triển phần mềm phổ biến của Microsoft. Nhờ GitHub Copilot, công cụ AI hỗ trợ lập trình, nhà phát triển này vẫn có thể vượt qua rào cản công nghệ và tạo ra sản phẩm nổi bật. Với ATO, đây là bằng chứng cho thấy AI có thể giúp kỹ sư phần mềm chuyển dịch giữa các hệ công nghệ khác nhau nhanh hơn, miễn là họ nắm chắc tư duy nền tảng.

ATO đang nuôi tham vọng dùng AI để tiếp tục đơn giản hóa trải nghiệm khai thuế. Cơ quan này nhắc lại rằng vào thập niên 1990, việc điền biểu mẫu thuế trên giấy ở Australia có thể mất tới sáu giờ, trong khi hiện nay người dân chỉ mất khoảng 12 phút qua ứng dụng và dịch vụ trực tuyến của ATO. Bước tiến tiếp theo có thể là hỗ trợ các doanh nghiệp, vốn có hồ sơ thuế phức tạp hơn cá nhân. Thậm chí, lãnh đạo ATO còn hình dung về các personal agent, tức tác nhân AI cá nhân, có thể nhắc người nộp thuế đến hạn kê khai và phối hợp với các tác nhân khác để chuẩn bị hồ sơ. Tuy nhiên, trở ngại lớn nhất hiện nay là identity, hay định danh số, bởi mọi hệ thống AI xử lý dữ liệu thuế đều phải xác thực đúng người, đúng quyền và đảm bảo an toàn thông tin.

Dù cởi mở với AI, ATO không muốn tăng tốc mù quáng. Ông Sawade cho biết cơ quan này đang quan sát những vấn đề mà các tổ chức khác gặp phải, trong đó có token costs. Trong các mô hình ngôn ngữ lớn, token là đơn vị dữ liệu nhỏ dùng để tính lượng văn bản đầu vào và đầu ra, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí vận hành hệ thống AI. Với các cơ quan nhà nước có quy mô sử dụng lớn, bài toán chi phí này có thể nhanh chóng phình to nếu không kiểm soát chặt. Vì thế, ATO muốn học hỏi từ thị trường để tránh trả giá cho những sai lầm sớm, đồng thời vẫn giữ được vị thế không quá chậm trong cuộc đua ứng dụng AI.

Thông điệp cuối cùng từ ATO khá rõ ràng: AI chỉ phát huy giá trị khi dự án có mục tiêu cụ thể. Theo CIO Mark Sawade, các tổ chức cần làm rõ kết quả mong muốn trước, rồi mới lần ngược để xem khâu nào nên tăng mức tự động hóa. Đây là lời nhắc quan trọng trong bối cảnh nhiều cơ quan và doanh nghiệp đang bị cuốn vào làn sóng AI mà chưa xác định chính xác bài toán cần giải. Với ATO, Copilot hiện mới là bước khởi động, nhưng chính những thử nghiệm nhỏ này có thể đặt nền móng cho các cải tiến lớn hơn trong dịch vụ công số những năm tới.