En primer lugar, a nivel de orientación, a partir de algunos contenidos dispersos en la Estrategia Nacional de IA, se requiere un contenido general, más claramente definido, sobre la aplicación de la IA en todo el sector estatal, desde el nivel central hasta el local, que incluya objetivos, principios generales, tareas clave y una hoja de ruta. El desarrollo de la IA en los organismos estatales busca mejorar la eficiencia y la calidad de sus operaciones, tanto para servir mejor a la ciudadanía como para velar por sus intereses, de acuerdo con estándares éticos como la seguridad, la rendición de cuentas, la transparencia y la inclusión.
Al mismo tiempo, el marco legal sobre la aplicación de la IA en los organismos estatales es fundamental. Este marco incluye aspectos como: derechos y obligaciones de los organismos estatales al aplicar la IA en sus operaciones; alcance de su aplicación; principios de transparencia y rendición de cuentas; normas para la adquisición, el diseño, el desarrollo y el uso de sistemas basados en IA; proceso de orientación sobre los aspectos profesionales y técnicos de la aplicación de la IA; identificación y gestión de riesgos en la aplicación de la IA; y aspectos que no se pueden implementar al aplicar la IA en las operaciones de los organismos estatales.
A continuación, identificar y resolver correctamente el problema de la implementación de la IA en las agencias estatales reviste una importancia práctica, basándose en los siguientes factores: (1) determinar la necesidad de aplicar la IA según las tareas específicas de las agencias estatales; (2) determinar el potencial y los riesgos de la IA; (3) la capacidad de las agencias estatales en términos de infraestructura, datos, recursos humanos y recursos financieros. A corto plazo, dado que los recursos financieros, de datos, de infraestructura y humanos son limitados, resulta adecuado un enfoque específico y de "corte a medida". A mediano y largo plazo, cuando se incrementen los recursos, las agencias estatales deberán redefinir el problema y podrán desarrollar soluciones de IA a mayor escala y más complejas.
En términos financieros, para poder calcular e invertir en soluciones de IA, que presentan características únicas en comparación con las tecnologías de la información, es necesario contar con regulaciones legales específicas y separadas del presupuesto estatal sobre la gestión de inversiones en IA, incluyendo la presupuestación, la gestión, el uso y la liquidación de fondos; métodos y normas de fijación de precios para partidas de gasto como la recopilación, síntesis, pruebas y depuración de datos; el entrenamiento y perfeccionamiento de modelos y aplicaciones de IA; la operación de soluciones de IA en el trabajo, etc. En particular, se requiere un mecanismo financiero que permita , hasta cierto punto, el método de prueba y error en la aplicación de la IA a las operaciones de los organismos estatales.
En cuanto a datos e infraestructura, conectar y compartir datos del sector público, y proporcionar mejores datos abiertos a empresas y sectores de investigación son condiciones indispensables para el desarrollo de soluciones de IA para agencias estatales. A corto plazo, debido a las limitaciones en los datos y la infraestructura de IA (centros de datos, chips de IA), es necesario desarrollar soluciones de IA más simples que utilicen menos potencia de procesamiento, como asistentes virtuales para funcionarios y servidores públicos; revisión de documentos. A mediano y largo plazo, para actualizar las soluciones de IA actuales o desarrollar modelos/soluciones de IA complejos en los sectores del medio ambiente y la agricultura , es necesario invertir más en big data, infraestructura de almacenamiento en la nube, infraestructura informática y chips de IA. Las agencias estatales pueden utilizar los servicios de infraestructura de centros de datos, servicios de plataforma de computación en la nube y servicios de almacenamiento de datos para la IA de las empresas.
Finalmente, para contar con recursos humanos capaces de aplicar la IA en el sector público vietnamita, el grupo central de recursos humanos encargados de la aplicación de la IA debe centrarse en mejorar sus conocimientos, habilidades profesionales y técnicas en IA, datos, tecnología en la nube, seguridad de redes, etc. Es posible financiar la participación de este grupo de recursos humanos en cursos de formación a corto y largo plazo sobre los temas mencionados. En otros sectores, es necesario capacitar y promover la IA, así como su uso en campos especializados, e integrar el conocimiento sobre IA en los programas actuales de formación y desarrollo para funcionarios y empleados públicos.
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