Yêu cầu mới với cán bộ quản lý ngành xây dựng và đô thị trong kỷ nguyên số

Năng lực số trong ngành quản lý xây dựng, đô thị

Nếu năng lực số nói chung đã mang tính phức hợp, thì trong ngành quản lý xây dựng và đô thị, khái niệm này còn được nâng lên một cấp độ cao hơn. Nguyên nhân không chỉ nằm ở mức độ ứng dụng công nghệ, mà ở chính bản chất của lĩnh vực. Xây dựng và đô thị là một hệ thống đa ngành, đa tầng, vận hành trên nền tảng dữ liệu không gian, kỹ thuật và xã hội, với vòng đời dài và mức độ phụ thuộc lẫn nhau rất cao.

Trong bối cảnh đó, năng lực số của cán bộ không thể chỉ dừng ở việc hiểu và sử dụng dữ liệu hành chính, mà phải mở rộng sang khả năng làm việc với các mô hình thông tin phức hợp, tích hợp nhiều lớp dữ liệu khác nhau, từ công trình đến đô thị, từ hiện trạng đến tương lai.

Khác với nhiều lĩnh vực khác, dữ liệu trong ngành xây dựng và đô thị có ba đặc trưng nổi bật. Thứ nhất, đó là dữ liệu không gian. Mọi thông tin đều gắn với vị trí địa lý, từ quy hoạch, hạ tầng đến dân cư. Điều này đòi hỏi cán bộ phải có khả năng hiểu và khai thác dữ liệu không gian, không chỉ ở dạng bản đồ, mà ở dạng mô hình tích hợp nhiều lớp thông tin.

Thứ hai, đó là dữ liệu kỹ thuật. Công trình xây dựng không chỉ là một đối tượng vật lý, mà là một hệ thống kỹ thuật phức tạp, bao gồm kết cấu, kiến trúc, cơ điện, vật liệu, công nghệ thi công và vận hành. Dữ liệu kỹ thuật thường có cấu trúc phức tạp, đòi hỏi phải được chuẩn hóa và quản lý chặt chẽ.

Thứ ba, đó là dữ liệu vòng đời. Một công trình hay một đô thị không tồn tại tại một thời điểm, mà trải qua nhiều giai đoạn: quy hoạch, thiết kế, thi công, vận hành và cải tạo. Dữ liệu phải được duy trì liên tục và nhất quán trong suốt vòng đời này, nếu không sẽ dẫn đến đứt gãy thông tin và giảm hiệu quả quản lý.

Ba đặc trưng này khiến cho việc quản lý dữ liệu trong ngành xây dựng – đô thị trở thành một bài toán hệ thống, vượt xa phạm vi của các ứng dụng công nghệ đơn lẻ.

Trong bối cảnh đó, năng lực số của cán bộ gắn chặt với việc hiểu và vận hành các nền tảng công nghệ đặc thù của ngành. Trước hết là BIM (Building Information Modeling). BIM không đơn thuần là mô hình 3D, mà là một hệ thống thông tin tích hợp, trong đó mỗi đối tượng đều mang theo dữ liệu về hình học, kỹ thuật, chi phí, tiến độ và vận hành. Việc hiểu đúng bản chất của BIM là điều kiện tiên quyết để chuyển từ “vẽ mô hình” sang “quản lý thông tin”. Tiếp theo là Digital Twin – mô hình song sinh số của công trình hoặc đô thị. Đây là bước phát triển cao hơn của BIM, cho phép kết nối dữ liệu thời gian thực, mô phỏng và dự báo trạng thái của hệ thống trong tương lai. Digital Twin mở ra khả năng quản lý chủ động, thay vì chỉ phản ứng với các vấn đề đã xảy ra. Cuối cùng là các hệ thống dữ liệu đô thị, thường được gọi là Urban Data Hub. Đây là nơi tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, từ xây dựng, giao thông, môi trường đến dân cư, kinh tế. Một hệ thống như vậy chỉ có thể vận hành hiệu quả khi có chuẩn dữ liệu thống nhất và cơ chế chia sẻ rõ ràng. Ba nền tảng này không tồn tại độc lập, mà cần được tích hợp thành một hệ sinh thái dữ liệu thống nhất, trong đó thông tin được tạo lập, chia sẻ và khai thác xuyên suốt các giai đoạn và các lĩnh vực.

Từ đặc thù dữ liệu và nền tảng công nghệ nêu trên, có thể xác định một số năng lực số đặc thù mà cán bộ trong ngành quản lý xây dựng và đô thị cần phải có. Trước hết là năng lực hiểu mô hình thông tin (Model Literacy). Cán bộ cần hiểu rằng mô hình không chỉ là hình ảnh trực quan, mà là một cấu trúc dữ liệu có thể phân tích và khai thác. Việc đọc, kiểm tra và sử dụng mô hình trở thành một kỹ năng cơ bản, tương tự như việc đọc bản vẽ trong giai đoạn trước đây. Tiếp theo là năng lực quản lý dữ liệu vòng đời công trình. Điều này bao gồm khả năng đảm bảo tính liên tục của dữ liệu từ giai đoạn quy hoạch đến vận hành, tránh tình trạng mỗi giai đoạn sử dụng một hệ thống riêng biệt, dẫn đến mất mát thông tin. Đây là một yêu cầu then chốt để nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý tài sản công. Một năng lực quan trọng khác là năng lực tích hợp đa ngành.

Quản lý đô thị không thể tách rời các lĩnh vực như giao thông, môi trường, năng lượng, nhà ở và an sinh xã hội. Cán bộ cần có khả năng nhìn nhận vấn đề dưới góc độ hệ thống, hiểu được mối quan hệ giữa các thành phần và đưa ra quyết định phù hợp với tổng thể. Cuối cùng là năng lực làm việc trong môi trường dữ liệu chia sẻ, điển hình là các hệ thống CDE (Common Data Environment). Điều này đòi hỏi không chỉ kỹ năng sử dụng công cụ, mà còn là ý thức tuân thủ quy trình, đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quản lý dữ liệu.

Một xu hướng quan trọng cần được nhấn mạnh là sự chuyển dịch từ quản lý từng công trình riêng lẻ sang quản lý toàn bộ hệ thống đô thị. Trong cách tiếp cận mới, mỗi công trình không còn là một đơn vị độc lập, mà là một phần của một mạng lưới lớn hơn, có liên kết chặt chẽ với hạ tầng, môi trường và cộng đồng. Điều này đồng nghĩa với việc năng lực số của cán bộ không chỉ dừng ở cấp độ dự án, mà phải mở rộng sang cấp độ hệ thống.

Cán bộ cần có khả năng kết nối dữ liệu giữa các dự án; Phân tích tác động liên ngành; Dự báo xu hướng phát triển đô thị. Đây chính là bước chuyển từ “quản lý xây dựng” sang “quản trị đô thị thông minh”, trong đó dữ liệu đóng vai trò là sợi dây kết nối toàn bộ hệ thống.

Tóm lại, năng lực số trong ngành quản lý xây dựng và đô thị không chỉ là sự mở rộng của năng lực số nói chung, mà là một hệ năng lực đặc thù, gắn với dữ liệu không gian, dữ liệu kỹ thuật và dữ liệu vòng đời. Việc phát triển năng lực này đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện, kết hợp giữa đào tạo con người, xây dựng hệ thống dữ liệu và triển khai các nền tảng công nghệ phù hợp, nhằm hướng tới một mô hình quản lý hiện đại, tích hợp và dựa trên dữ liệu.

Thực trạng năng lực số ngành quản lý xây dựng, đô thị ở Việt Nam

Trong những năm gần đây, Việt Nam đã đạt được nhiều kết quả tích cực trong thúc đẩy chuyển đổi số, đặc biệt trong lĩnh vực quản lý nhà nước. Hệ thống dịch vụ công trực tuyến được mở rộng, hạ tầng công nghệ thông tin từng bước được đầu tư, nhiều phần mềm quản lý chuyên ngành được triển khai, và việc áp dụng BIM bắt đầu được thúc đẩy theo các định hướng chính sách mới.

Tuy nhiên, nếu đi sâu vào bản chất, có thể thấy một nghịch lý đáng chú ý chuyển đổi số đã diễn ra, nhưng năng lực số của hệ thống chưa được hình thành tương xứng. Nguyên nhân của nghịch lý này nằm ở ba vấn đề mang tính cấu trúc.

Hiện nay, dữ liệu trong ngành xây dựng và đô thị đang tồn tại theo từng “kho riêng” của các ngành, lĩnh vực: Dữ liệu xây dựng; Dữ liệu tài nguyên và môi trường; Dữ liệu giao thông; Dữ liệu quy hoạch. Mỗi hệ thống có: Cách thu thập khác nhau; Cấu trúc khác nhau; Tiêu chuẩn khác nhau.

Điều này dẫn đến một thực tế dữ liệu không thể liên thông, không thể tích hợp và không thể khai thác ở cấp độ hệ thống. Việc thiếu một hệ thống phân loại thống nhất (classification), thiếu ngôn ngữ dữ liệu chung và thiếu kiến trúc tích hợp khiến cho các hệ thống công nghệ dù được đầu tư vẫn hoạt động rời rạc, hiệu quả thấp.

Một điểm yếu quan trọng khác là chưa hình thành được một “xương sống dữ liệu” cho ngành xây dựng và đô thị. Các thành phần cốt lõi như hệ thống phân loại dữ liệu quốc gia; Nền tảng tích hợp dữ liệu đô thị; Mô hình liên kết BIM – GIS – Digital Twin vẫn chưa được xây dựng một cách đầy đủ và đồng bộ. Do đó, phần lớn các hoạt động chuyển đổi số hiện nay mới dừng lại ở: Số hóa hồ sơ; Tin học hóa quy trình, chứ chưa đạt tới: số hóa hệ thống và tái cấu trúc phương thức quản lý.

Mặc dù hạ tầng công nghệ có thể được đầu tư trong thời gian ngắn, nhưng năng lực của con người lại là yếu tố khó thay đổi nhất. Thực tiễn cho thấy, năng lực số của đội ngũ cán bộ trong ngành vẫn còn nhiều hạn chế nhiều cán bộ mới dừng ở mức sử dụng công cụ, chưa hiểu bản chất dữ liệu; Thiếu khả năng làm việc trong môi trường dữ liệu tích hợp; Chưa hình thành tư duy ra quyết định dựa trên dữ liệu; Chưa làm chủ được các mô hình thông tin như BIM, Digital Twin. Điều này dẫn đến hệ quả công nghệ có, dữ liệu có, nhưng không chuyển hóa thành quyết định tốt hơn.

Nếu phân tích theo mô hình ba lớp đã trình bày ở phần trước, có thể thấy rõ sự mất cân đối: Lớp kỹ thuật đã đạt mức tương đối (biết sử dụng phần mềm, hệ thống); Lớp hệ thống còn yếu (thiếu liên thông, thiếu chuẩn hóa); Lớp tư duy rất yếu (chưa hình thành văn hóa dữ liệu). Sự mất cân đối này là nguyên nhân sâu xa khiến chuyển đổi số chưa đạt được hiệu quả như kỳ vọng.

Nâng cao năng lực số trong kỷ nguyên AI–VUCA

Nếu như phần trước đã chỉ ra những hạn chế của thực trạng, thì phần này cần làm rõ một vấn đề mang tính bản lề: việc nâng cao năng lực số trong giai đoạn hiện nay có gì khác so với trước đây, và vì sao các cách tiếp cận cũ không còn phù hợp?  Điểm cốt lõi nằm ở chỗ, bối cảnh đã thay đổi một cách căn bản. Sự phát triển của AI và môi trường VUCA không chỉ làm thay đổi công cụ, mà làm thay đổi chính bản chất của năng lực cần thiết đối với cán bộ quản lý.

Trong giai đoạn trước, khi công nghệ thông tin chủ yếu đóng vai trò hỗ trợ, việc nâng cao năng lực số thường được hiểu là đào tạo kỹ năng sử dụng phần mềm, hệ thống hoặc thiết bị. Mục tiêu là giúp cán bộ làm việc nhanh hơn, chính xác hơn trong khuôn khổ quy trình đã có. Tuy nhiên, trong bối cảnh hiện nay, khi dữ liệu trở thành trung tâm và AI có khả năng xử lý thông tin vượt xa con người, mục tiêu của năng lực số đã thay đổi. Cán bộ không còn được kỳ vọng chỉ là người thực hiện, mà phải trở thành người ra quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này dẫn đến một chuyển dịch mang tính bản chất:  Từ “biết sử dụng công cụ” sang “biết đặt câu hỏi, hiểu dữ liệu và ra quyết định trong điều kiện không hoàn hảo”.

Một yêu cầu hoàn toàn mới là khả năng làm việc cùng AI. Trong thực tế, AI có thể: Phân tích dữ liệu nhanh hơn; Phát hiện quy luật tốt hơn; Đưa ra dự báo chính xác hơn trong nhiều trường hợp. Tuy nhiên, AI không thể thay thế hoàn toàn con người, đặc biệt trong các quyết định mang tính chính sách hoặc liên quan đến nhiều yếu tố xã hội. Do đó, cán bộ cần có năng lực: Hiểu rõ khả năng và giới hạn của AI; Biết đặt bài toán đúng để AI xử lý; Biết kiểm chứng và diễn giải kết quả. Điều này có thể được xem là một dạng “năng lực kép”, trong đó con người và máy móc bổ trợ cho nhau, thay vì cạnh tranh.

Một đặc trưng nổi bật của môi trường VUCA là thông tin luôn thiếu và thay đổi. Trong điều kiện đó, việc chờ đợi dữ liệu đầy đủ để ra quyết định là không khả thi. Cán bộ cần chuyển sang cách tiếp cận mới:  Sử dụng dữ liệu hiện có để xây dựng kịch bản; Đánh giá rủi ro và xác suất; Ra quyết định với mức độ tin cậy tương đối. Đây là một thay đổi lớn so với tư duy hành chính truyền thống, vốn ưu tiên sự chắc chắn và đầy đủ thông tin.

Trong ngành quản lý xây dựng và đô thị, mọi quyết định đều có tác động lan tỏa. Một thay đổi nhỏ trong quy hoạch có thể ảnh hưởng đến giao thông, môi trường, kinh tế và đời sống xã hội. Trong bối cảnh đó, cán bộ cần có khả năng: Nhìn nhận vấn đề dưới góc độ hệ thống; Hiểu mối quan hệ giữa các thành phần; Đánh giá tác động đa chiều. Năng lực này không thể hình thành chỉ qua đào tạo lý thuyết, mà cần được rèn luyện thông qua thực tiễn và các tình huống phức tạp.

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu không còn là sản phẩm phụ của quá trình quản lý, mà trở thành một loại tài sản chiến lược. Điều này đòi hỏi cán bộ phải có năng lực quản trị dữ liệu ở cấp độ cao hơn: Đảm bảo dữ liệu đúng, đủ và đáng tin cậy; Thiết lập quy trình quản lý dữ liệu; Bảo đảm tính liên thông và chia sẻ. Trong lĩnh vực xây dựng và đô thị, yêu cầu này gắn chặt với việc triển khai các mô hình như BIM, trong đó dữ liệu phải được duy trì xuyên suốt vòng đời công trình.

ThS. Lê Tùng Lâm - Ủy viên Đoàn Chủ tịch THXDVN, Trưởng ban Đô thị HĐND TP Đà Nẵng.

Một đặc điểm khác của kỷ nguyên AI là tốc độ thay đổi rất nhanh của công nghệ và tri thức. Những công cụ, phương pháp hiện nay có thể trở nên lạc hậu chỉ trong một thời gian ngắn. Do đó, năng lực số không thể là một trạng thái cố định, mà phải là một quá trình liên tục. Cán bộ cần: Chủ động cập nhật kiến thức; Thích nghi với công nghệ mới; Sẵn sàng thay đổi cách làm việc. Đây là một yêu cầu mang tính văn hóa, không chỉ là kỹ năng cá nhân.

Một thay đổi sâu sắc nhưng ít được nhận diện là sự chuyển dịch vai trò của cán bộ. Trong mô hình truyền thống, cán bộ chủ yếu kiểm soát việc tuân thủ quy trình. Tuy nhiên, trong môi trường số, khi nhiều quy trình có thể được tự động hóa, vai trò này dần trở nên hạn chế. Thay vào đó, cán bộ cần: Thiết kế và vận hành hệ thống; Giám sát dòng chảy dữ liệu; Định hướng và điều chỉnh hoạt động của hệ thống. Nói cách khác, từ người “làm theo quy trình”, cán bộ phải trở thành người “dẫn dắt hệ thống”.

Từ những đặc điểm trên, có thể rút ra một kết luận quan trọng: Không thể nâng cao năng lực số bằng các phương pháp đào tạo truyền thống! Việc đào tạo cần: Gắn với dữ liệu thực; Gắn với tình huống thực; Gắn với hệ thống cụ thể. Điều này mở ra nhu cầu về các mô hình mới, trong đó Sandbox công nghệ – chính sách đóng vai trò đặc biệt quan trọng, như sẽ được phân tích ở phần tiếp theo.

Tóm lại, nâng cao năng lực số trong kỷ nguyên AI và VUCA không chỉ là việc trang bị thêm kỹ năng, mà là quá trình chuyển đổi toàn diện về tư duy, phương thức làm việc và vai trò của cán bộ. Đây là một thách thức lớn, nhưng đồng thời cũng là cơ hội để xây dựng một nền quản lý hiện đại, linh hoạt và hiệu quả hơn.

Theo Kinh tế Môi trường