Chuyển đổi số: vấn đề cốt lõi là định chuẩn

Năm 2018, bang California (Hoa Kỳ) triển khai hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử liên thông giữa hơn 300 bệnh viện và cơ sở y tế. Sau ba năm và hơn 1,2 tỷ đô-la đầu tư, kết quả thực tế chỉ đạt được một phần nhỏ so với mục tiêu ban đầu: các bệnh viện lớn vẫn không thể truy cập hồ sơ bệnh nhân từ phòng khám tư nhân cùng thành phố, bởi mỗi nơi dùng một định dạng dữ liệu khác nhau, một chuẩn mã hóa bệnh khác nhau, và một giao thức bảo mật khác nhau. Không có hệ thống nào "hiểu" được hệ thống nào. Dữ liệu tồn tại, công nghệ hiện diện, ngân sách không thiếu — nhưng tích hợp thất bại vì không có chuẩn chung.

Câu chuyện đó không phải ngoại lệ. Ở nhiều quốc gia, bao gồm cả Việt Nam, các cơ quan nhà nước đầu tư hàng chục, hàng trăm tỷ đồng vào phần mềm quản lý, nhưng kết quả thực tế là mỗi bộ, mỗi sở vẫn dùng hệ thống riêng lẻ, không kết nối được với nhau. Doanh nghiệp mua phần mềm ERP từ nhiều nhà cung cấp khác nhau rồi phát hiện các module không tích hợp được, dẫn đến tình trạng nhân viên phải nhập liệu thủ công hai lần vào hai hệ thống song song. Các tập đoàn đa quốc gia bỏ hàng triệu đô-la vào nền tảng số, nhưng các chi nhánh ở các quốc gia khác nhau lại không thể dùng chung báo cáo hay quy trình phê duyệt.

Câu hỏi đặt ra là: Vì sao những sáng kiến chuyển đổi số được đầu tư bài bản, có đội ngũ kỹ thuật năng lực, và có sự ủng hộ của lãnh đạo lại vẫn thất bại hoặc không đạt kỳ vọng? Câu trả lời thường được đưa ra là thiếu chiến lược, thiếu kỹ năng, hoặc thiếu cam kết thay đổi văn hóa tổ chức. Những yếu tố này có thực, nhưng chúng không phải gốc rễ của vấn đề. Dưới mỗi thất bại đó, có một lỗ hổng nền tảng ít được nhận diện hơn: thiếu chuẩn hóa.

Chuẩn hóa — hay định chuẩn — là khả năng một tổ chức, một hệ thống, hay một ngành thiết lập các quy tắc chung về cách dữ liệu được biểu diễn, cách hệ thống giao tiếp với nhau, cách quy trình được mô tả và thực thi, và cách an ninh được bảo đảm. Khi chuẩn hóa thiếu vắng, mỗi hệ thống trở thành một hòn đảo cô lập, dù bề ngoài đều được gọi là "số hóa". Sự chuyển đổi thực sự — tức là khả năng dữ liệu chảy xuyên suốt, quy trình vận hành mượt mà, và giá trị kinh tế được tạo ra từ sự kết nối — không thể xảy ra mà không có nền tảng chuẩn hóa.

Bài viết này lập luận rằng định chuẩn không phải là một bước kỹ thuật trong chuyển đổi số mà là điều kiện tiên quyết cho toàn bộ quá trình đó. Phần 1 phân tích bản chất của chuyển đổi số và những hiểu nhầm phổ biến về khái niệm này. Phần 2 xây dựng luận điểm về vai trò trung tâm của định chuẩn, từ kiến trúc tổng thể đến khả năng tương tác và đo lường trưởng thành số. Các phần tiếp theo phân tích định chuẩn trong từng lĩnh vực cụ thể, chiều kích chính trị của chuẩn hóa, thách thức AI, bối cảnh Việt Nam, và lộ trình hành động.

Phần 1: Hiểu đúng về chuyển đổi số — hơn cả số hóa

1.1 Từ số hóa đến chuyển đổi số: sự khác biệt bị bỏ qua

Trong thực tế, ba khái niệm thường bị dùng lẫn lộn: digitization (số hóa tài liệu), digitalization (ứng dụng công nghệ vào quy trình), và digital transformation (chuyển đổi số toàn diện). Sự nhầm lẫn này không chỉ là vấn đề thuật ngữ — nó trực tiếp dẫn đến các chiến lược sai lệch và đầu tư lãng phí.

Digitization là quá trình chuyển đổi thông tin từ dạng vật lý sang dạng số — chẳng hạn scan tài liệu giấy thành file PDF, hay nhập liệu từ sổ sách vào bảng tính. Đây là bước cơ bản nhất và mang tính kỹ thuật thuần túy. Digitalization tiến thêm một bước: sử dụng thông tin số đó để thay đổi cách thức hoạt động của các quy trình — ví dụ như chuyển quy trình phê duyệt giấy tờ sang hệ thống workflow điện tử. Theo Parviainen et al. (2022), digitalization tác động đến cách con người làm việc và cách dịch vụ được cung cấp, nhưng chưa thay đổi bản chất mô hình kinh doanh hay cấu trúc tổ chức.

Digital transformation là tầng sâu nhất và phức tạp nhất. Đây là quá trình tái cấu trúc toàn diện — không chỉ quy trình làm việc mà cả mô hình kinh doanh, chuỗi giá trị, quan hệ với khách hàng, và cơ cấu tổ chức. Hanelt et al. (2020), qua phân tích hệ thống các bài báo học thuật về chuyển đổi số, xác định rằng chuyển đổi số bao gồm sự thay đổi mang tính tổ chức sâu rộng được thúc đẩy bởi công nghệ số, không đơn thuần là việc áp dụng công nghệ mới vào các cấu trúc cũ. Kraus et al. (2021) bổ sung rằng chuyển đổi số thay đổi toàn bộ cách tổ chức tạo ra, phân phối, và thu giữ giá trị — một sự thay đổi ở tầm chiến lược, không phải vận hành.

Sự phân biệt này có hàm ý thực tiễn rõ ràng. Một bệnh viện số hóa hồ sơ bệnh nhân (digitization) chưa phải là bệnh viện đang chuyển đổi số. Một cơ quan nhà nước triển khai phần mềm quản lý văn bản (digitalization) cũng chưa phải là cơ quan đang chuyển đổi số. Chuyển đổi số thực sự xảy ra khi dữ liệu số trở thành nền tảng cho các quyết định chiến lược mới, khi mô hình vận hành hoặc phục vụ công dân thay đổi căn bản, và khi các ranh giới tổ chức cũ được tái định nghĩa. Nhầm lẫn giữa ba tầng này khiến nhiều tổ chức tuyên bố "đã chuyển đổi số" trong khi thực chất mới chỉ dừng ở bước đầu tiên.

1.2 Chuyển đổi số là hiện tượng hệ thống

Một hiểu lầm phổ biến khác là coi chuyển đổi số như một dự án công nghệ thông tin — đặt ra ngân sách, mua phần mềm, triển khai hạ tầng, và đánh dấu hoàn thành. Thực tế, chuyển đổi số là một hiện tượng hệ thống, nghĩa là nó không thể được hiểu hay quản lý theo từng cấu phần riêng lẻ mà phải được tiếp cận như một tổng thể phức hợp.

Van Veldhoven và Vanthienen (2021) đề xuất mô hình chuyển đổi số như một quá trình tương tác giữa ba lĩnh vực: kinh doanh, xã hội, và công nghệ. Trong mô hình này, công nghệ không phải là điểm xuất phát hay là đích đến — nó là một trong ba lực lượng cùng định hình quá trình chuyển đổi. Điều này có nghĩa là ngay cả khi hạ tầng kỹ thuật hoàn hảo, chuyển đổi số vẫn có thể thất bại nếu các yếu tố xã hội và kinh doanh không được giải quyết đồng thời.

Baiyere et al. (2020) phân tích mối quan hệ giữa chuyển đổi số và quản lý quy trình kinh doanh, chỉ ra rằng công nghệ số không đơn giản được "áp" lên các quy trình hiện có mà thay đổi logic vận hành của chính các quy trình đó. Một hệ thống AI đưa ra quyết định cấp tín dụng không chỉ thay thế nhân viên thẩm định — nó thay đổi toàn bộ logic của quy trình thẩm định, trách nhiệm giải trình, và thậm chí cả khung pháp lý liên quan. Brunetti et al. (2020) nhấn mạnh rằng chuyển đổi số đòi hỏi sự tham gia của nhiều bên liên quan với các mục tiêu và kỳ vọng khác nhau — từ nhà lãnh đạo, nhân viên vận hành, đến khách hàng và đối tác. Không quản lý được tính đa chiều này là một trong những lý do chính khiến nhiều sáng kiến chuyển đổi số dừng lại ở mức thí điểm mà không mở rộng được quy mô.

1.3 Tại sao chuyển đổi số thất bại?

AlNuaimi et al. (2022) phân tích vai trò của lãnh đạo, sự linh hoạt tổ chức, và chiến lược số trong việc quyết định thành công của chuyển đổi số. Nghiên cứu của nhóm tác giả xác định rằng ba yếu tố này cần phối hợp đồng thời — thiếu một trong ba thì kết quả sẽ không đạt kỳ vọng. Thiếu lãnh đạo có tầm nhìn số thì chiến lược đúng cũng không được thực thi. Thiếu sự linh hoạt tổ chức thì công nghệ tốt cũng không được áp dụng đúng cách.

Paul et al. (2024), qua phân tích đa ngành về chuyển đổi số, chỉ ra rằng các yếu tố cản trở chuyển đổi số không chỉ nằm ở nội bộ tổ chức mà còn ở môi trường vĩ mô — chính sách, hạ tầng, văn hóa số của xã hội, và mức độ phát triển của hệ sinh thái số. Điều này quan trọng với các nền kinh tế đang phát triển, nơi chuyển đổi số phải diễn ra trong bối cảnh hạ tầng chưa đồng đều và năng lực số chênh lệch lớn giữa các nhóm dân số.

Tuy nhiên, có một nguyên nhân nền tảng ít được phân tích một cách hệ thống hơn: thiếu chuẩn hóa. Khi các hệ thống dùng các định nghĩa dữ liệu khác nhau, các giao thức trao đổi không tương thích, và các quy trình được mô tả theo ngôn ngữ riêng của từng đơn vị, thì ngay cả khi lãnh đạo quyết tâm, chiến lược đúng, và tổ chức linh hoạt, sự tích hợp vẫn sẽ thất bại ở tầng kỹ thuật và vận hành. Sự lãng phí nguồn lực khi phải xây dựng các "cầu nối" tạm thời giữa các hệ thống không tương thích làm chậm tốc độ chuyển đổi và tạo ra nợ kỹ thuật tích lũy theo thời gian.

Phần 2: Định chuẩn — nền tảng bị bỏ quên của chuyển đổi số

2.1 Chuẩn hóa là gì trong bối cảnh số?

Chuẩn hóa trong bối cảnh số là quá trình thiết lập và duy trì các quy tắc chung, thông số kỹ thuật, giao thức, và quy trình nhằm đảm bảo tính nhất quán, khả năng tương tác, và độ tin cậy của các hệ thống thông tin. Nói ngắn gọn hơn: chuẩn hóa là ngôn ngữ chung mà các hệ thống dùng để nói chuyện với nhau.

Không có ngôn ngữ chung đó, mỗi hệ thống trở thành một hòn đảo thông tin — có thể hoạt động tốt trong phạm vi của mình nhưng không thể chia sẻ giá trị ra ngoài. Gopstein et al. (2021), trong khuôn khổ nghiên cứu về chuẩn tương tác lưới điện thông minh của NIST, xác định rằng chuẩn hóa không chỉ là điều kiện kỹ thuật mà là yếu tố cho phép toàn bộ hệ sinh thái số vận hành như một thực thể thống nhất thay vì tập hợp rời rạc của các mảnh công nghệ. Rose et al. (2020), trong tài liệu về kiến trúc Zero Trust của NIST, nhấn mạnh rằng các chuẩn bảo mật không thể được áp dụng hiệu quả nếu không có sự nhất quán về cách hệ thống xác thực danh tính, phân quyền truy cập, và ghi nhận sự kiện.

Trong thực tiễn tổ chức, chuẩn hóa phủ bốn lớp chính. Lớp thứ nhất là chuẩn dữ liệu — quy định cách dữ liệu được định nghĩa, đặt tên, định dạng, và lưu trữ, bao gồm các ontology, từ điển dữ liệu, và schema thống nhất. Lớp thứ hai là chuẩn kỹ thuật — các giao thức truyền thông, API, định dạng file trao đổi, và chuẩn mã hóa đảm bảo hai hệ thống có thể trao đổi thông tin mà không cần phần mềm dịch ở giữa. Lớp thứ ba là chuẩn quy trình — mô tả thống nhất về các bước thực hiện một quy trình nghiệp vụ. Lớp thứ tư là chuẩn an ninh — các chính sách và thực hành bảo vệ dữ liệu và hệ thống.

2.2 Vai trò của kiến trúc tổng thể (Enterprise Architecture)

Nếu chuẩn hóa là ngôn ngữ chung, thì kiến trúc tổng thể là bản đồ mô tả cách ngôn ngữ đó được sử dụng trong toàn bộ tổ chức. Kiến trúc tổng thể (Enterprise Architecture — EA) là khung tham chiếu giúp tổ chức mô tả, phân tích, và quản lý mối quan hệ giữa chiến lược kinh doanh, quy trình vận hành, thông tin, và hạ tầng công nghệ.

Alghamdi (2024), qua nghiên cứu toàn cầu về tác động của kiến trúc tổng thể đến thành công của chuyển đổi số, xác định rằng các tổ chức có khung EA trưởng thành đạt kết quả chuyển đổi số tốt hơn so với các tổ chức không có hoặc có EA ở mức sơ khai. Lý do cốt lõi là EA buộc tổ chức phải trả lời các câu hỏi nền tảng trước khi đầu tư: Dữ liệu nào tồn tại và ở đâu? Hệ thống nào phụ thuộc vào hệ thống nào? Quy trình nào sẽ thay đổi khi công nghệ mới được đưa vào?

Kaidalova et al. (2022) phân tích tác động của chuyển đổi số đến bản thân việc quản lý EA, chỉ ra rằng tốc độ thay đổi trong môi trường số đặt ra yêu cầu mới cho EA — từ chỗ là một "bản đồ tĩnh" mô tả trạng thái hiện tại, EA cần phát triển thành một công cụ linh hoạt có thể mô phỏng các kịch bản thay đổi và hỗ trợ ra quyết định nhanh. Thirasakthana và Kiattisin (2021) áp dụng góc nhìn này cho khu vực công, đề xuất khung kiến trúc tổng thể bền vững cho chính phủ số — nhấn mạnh rằng EA trong khu vực chính phủ phải đồng thời đảm bảo chuẩn hóa nội bộ lẫn khả năng tương tác với các cơ quan khác và với khu vực tư nhân.

2.3 Chuẩn hóa và khả năng tương tác

Khả năng tương tác (interoperability) là khả năng hai hoặc nhiều hệ thống trao đổi thông tin và sử dụng thông tin đó một cách có ý nghĩa. Đây là kết quả trực tiếp của chuẩn hóa — không có chuẩn chung thì không có tương tác thực sự, chỉ có trao đổi dữ liệu thô mà bên nhận không biết cách diễn giải.

Torab-Miandoab et al. (2023) xác định ba tầng tương tác cần được giải quyết đồng thời. Tầng kỹ thuật đảm bảo dữ liệu có thể được truyền từ hệ thống này sang hệ thống khác về mặt vật lý. Tầng ngữ nghĩa đảm bảo rằng bên nhận hiểu dữ liệu theo cùng nghĩa với bên gửi — đây là tầng của ontology, từ điển dữ liệu, và các hệ thống mã hóa thống nhất. Tầng quy trình/tổ chức đảm bảo rằng hai tổ chức có thể phối hợp để đạt mục tiêu chung.

Vorisek et al. (2022) phân tích chuẩn HL7 FHIR — một chuẩn toàn cầu cho trao đổi dữ liệu y tế — và chỉ ra rằng FHIR cho phép các hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử từ các nhà cung cấp khác nhau chia sẻ dữ liệu bệnh nhân theo cách có thể sử dụng ngay, không cần chuyển đổi thủ công. Harrison et al. (2021) mô tả ICD-11 như một bước tiến quan trọng trong tương tác ngữ nghĩa y tế toàn cầu — không chỉ là danh sách mã bệnh mà là một ontology y tế có cấu trúc. De Mello et al. (2022) mở rộng phân tích sang tương tác ngữ nghĩa trong các chuẩn hồ sơ sức khỏe, xác định rằng ngay cả khi hai hệ thống dùng cùng một giao thức kỹ thuật, sự khác biệt trong cách định nghĩa các khái niệm lâm sàng vẫn có thể dẫn đến hiểu sai dữ liệu.

2.4 Đo lường mức độ trưởng thành số

Một tổ chức muốn chuyển đổi số cần biết mình đang ở đâu trước khi quyết định đi đến đâu. Haryanti et al. (2023) phát triển mô hình trưởng thành số mở rộng (DX-SAMM) bao gồm cả các chiều kỹ thuật lẫn tổ chức và văn hóa. Tubis (2023) tập trung vào hai chiều quan trọng thường bị bỏ qua: chiều tổ chức và chiều quy trình — những chiều thường yếu hơn nhiều so với hạ tầng kỹ thuật trong các tổ chức đang chuyển đổi.

P. Senna et al. (2023) áp dụng khung lý thuyết Technology-Organization-Environment (TOE) để phân tích mức độ sẵn sàng số, kết quả cho thấy các yếu tố môi trường — chính sách, hạ tầng khu vực, và áp lực cạnh tranh — ảnh hưởng không kém gì các yếu tố nội bộ tổ chức. Để so sánh mức độ trưởng thành số giữa các tổ chức và quốc gia, các chỉ số đánh giá phải được chuẩn hóa. Aldoseri et al. (2024a) đề xuất phương pháp luận đánh giá sẵn sàng AI bao gồm năm chiều: chiến lược, dữ liệu, công nghệ, quy trình, và con người — một bộ chuẩn chẩn đoán giúp tổ chức xác định họ đang ở đâu trước khi triển khai AI ở quy mô lớn.

Phần 3: Chính phủ số và bài toán chuẩn hóa quốc gia

3.1 Tại sao chính phủ số cần chuẩn hóa nhất?

Chính phủ số không phải là phiên bản điện tử của bộ máy hành chính cũ — đó là một hệ thống tích hợp mà trong đó hàng trăm cơ quan, hàng nghìn quy trình, và hàng triệu giao dịch công dân phải vận hành nhất quán trên cùng một hạ tầng kỹ thuật và pháp lý. Haug et al. (2023) phân tích rằng sự thay đổi do số hóa tạo ra trong khu vực công mang tính cấu trúc, không đơn thuần là cải tiến công cụ — nó buộc các tổ chức phải tái thiết kế cả quy trình lẫn mô hình quản trị. Khi mỗi cơ quan vận hành theo chuẩn riêng, hệ quả tất yếu là cát cứ dữ liệu: công dân phải cung cấp lại cùng một thông tin cho nhiều cơ quan khác nhau.

Malodia et al. (2021) chỉ ra rằng tương lai của chính phủ điện tử phụ thuộc vào khả năng tích hợp dịch vụ theo hướng lấy công dân làm trung tâm, thay vì lấy cơ quan làm trung tâm. Chuyển dịch này không thể xảy ra nếu thiếu một lớp chuẩn hóa chung — từ định dạng dữ liệu, giao thức trao đổi, đến quy trình xác thực danh tính. Matheus et al. (2021) bổ sung góc nhìn về minh bạch: các nguyên tắc thiết kế cho minh bạch kỹ thuật số trong chính phủ đòi hỏi dữ liệu phải được cấu trúc và công bố theo cách mà cả máy móc lẫn con người đều có thể hiểu và kiểm chứng — điều này chỉ khả thi khi có chuẩn metadata và chuẩn dữ liệu mở đồng nhất.

3.2 Kiến trúc tổng thể chính phủ và mô hình thành công quốc tế

Government Enterprise Architecture (GEA) là khung tham chiếu kỹ thuật cho phép các cơ quan chính phủ phát triển hệ thống số theo cách nhất quán và có khả năng tích hợp. Thirasakthana và Kiattisin (2021) đề xuất khung kiến trúc chính phủ bền vững, trong đó nhấn mạnh tầm quan trọng của các lớp tham chiếu dùng chung — từ hạ tầng, dữ liệu, ứng dụng, đến quy trình nghiệp vụ — thay vì để mỗi cơ quan tự thiết kế hệ thống theo cách riêng.

Kinh nghiệm của Estonia với hệ thống X-Road là minh chứng thuyết phục nhất cho giá trị của kiến trúc tham chiếu quốc gia. X-Road là lớp trao đổi dữ liệu dùng chung cho toàn bộ hệ thống chính phủ Estonia, cho phép hơn 900 tổ chức kết nối và trao đổi dữ liệu theo cùng một giao thức. Singapore triển khai GovTech theo hướng tương tự: xây dựng một tầng nền tảng với các API mở, dịch vụ xác thực tập trung, và cổng dữ liệu dùng chung. Alghamdi (2024) xác nhận qua phân tích toàn cầu rằng việc triển khai kiến trúc tổng thể doanh nghiệp có tác động tích cực có ý nghĩa đến thành công của chuyển đổi số.

3.3 Dữ liệu mở và chất lượng metadata

Quarati (2021) cảnh báo rằng tiềm năng của dữ liệu mở chính phủ chỉ có thể hiện thực hóa khi dữ liệu đáp ứng các tiêu chí chất lượng cụ thể — và chất lượng dữ liệu mở phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng metadata. Ba chiều chất lượng then chốt là: tính nhất quán, khả năng khám phá, và độ tin cậy. Khi ba chiều này thiếu hụt, một cổng dữ liệu mở dù có hàng nghìn bộ dữ liệu vẫn không được sử dụng hiệu quả.

Thực tế ở nhiều quốc gia đang phát triển, bao gồm Việt Nam, là các cơ quan nhà nước công bố dữ liệu ở dạng PDF không thể đọc máy, thiếu metadata chuẩn hóa, và không có API để tự động hóa việc truy cập. Kết quả là dữ liệu "mở" nhưng trên thực tế không thể dùng được cho mục đích phân tích hay tích hợp. Matheus et al. (2021) khẳng định rằng minh bạch số thực sự đòi hỏi không chỉ công bố dữ liệu mà còn đảm bảo dữ liệu đó có thể được xác minh và sử dụng độc lập — nghĩa là cần chuẩn hóa ở tầng sâu hơn.

3.4 Blockchain và quản trị khu vực công

Tan et al. (2022) phát triển khung quản trị blockchain cho khu vực công, lập luận rằng blockchain phù hợp với các bài toán như quản lý đất đai, hệ thống bỏ phiếu điện tử, và truy xuất nguồn gốc. Tuy nhiên, nghiên cứu này đồng thời nhấn mạnh một nghịch lý quan trọng: nếu mỗi cơ quan hoặc địa phương triển khai blockchain theo chuẩn riêng, kết quả sẽ là tạo ra một tầng cát cứ dữ liệu mới — không khác gì vấn đề hiện tại, chỉ khác ở chỗ chi phí tích hợp cao hơn nhiều.

Hanisch et al. (2023) đặt vấn đề trong bức tranh rộng hơn của quản trị kỹ thuật số, xác định rằng các cơ chế quản trị trong thời đại số phải giải quyết đồng thời hai chiều: quản trị công nghệ số và quản trị thông qua công nghệ số. Madan và Ashok (2023) bổ sung chiều AI vào bài toán dịch vụ công: AI trong hành chính có tiềm năng cá nhân hóa dịch vụ và dự đoán nhu cầu, nhưng điều kiện tiên quyết để AI hoạt động hiệu quả chính là chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu đầu vào — một lần nữa quay về bài toán chuẩn hóa.

3.5 Thiết kế dịch vụ công lấy người dùng làm trung tâm

Trischler và Westman Trischler (2021) đề xuất tiếp cận "design for experience" trong dịch vụ công: thay vì bắt đầu từ quy trình hành chính hiện hữu và số hóa từng bước, nhà thiết kế dịch vụ cần bắt đầu từ trải nghiệm tổng thể mà công dân cần có — rồi thiết kế ngược lại các quy trình, hệ thống, và chuẩn cần thiết để tạo ra trải nghiệm đó. Das (2024) trong phân tích về chuyển đổi số trong quản lý đô thị thông minh xác nhận rằng thành công của các thành phố thông minh đến từ việc xác định đúng đâu là hạ tầng dùng chung cần chuẩn hóa và đâu là không gian để mỗi cơ quan sáng tạo theo nhu cầu riêng.

Phần 4: Chuẩn hóa trong từng lĩnh vực — từ y tế đến công nghiệp

4.1 Chuẩn hóa trong y tế số

Y tế số là lĩnh vực mà sự thiếu chuẩn hóa không chỉ gây ra bất tiện hành chính mà có thể gây hại trực tiếp cho bệnh nhân. Torab-Miandoab et al. (2023) xác nhận rằng sự phân mảnh hệ thống vẫn là rào cản lớn nhất trong y tế số toàn cầu — và rào cản này bắt nguồn từ thiếu chuẩn trao đổi dữ liệu thống nhất.

HL7 FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) là nỗ lực chuẩn hóa trao đổi dữ liệu y tế thế hệ mới. Vorisek et al. (2022) kết luận rằng FHIR mang lại bước tiến đáng kể so với các chuẩn cũ nhờ kiến trúc dựa trên REST API và JSON/XML — các công nghệ web phổ biến mà hầu hết nhà phát triển phần mềm đã quen thuộc. Chatterjee et al. (2022) đi sâu hơn vào chiều ngữ nghĩa: kết hợp HL7 FHIR với SNOMED CT để đạt được tương tác ngữ nghĩa (semantic interoperability). Sự phân biệt này có ý nghĩa thực tiễn lớn: tương tác kỹ thuật có nghĩa là hai hệ thống có thể trao đổi dữ liệu; tương tác ngữ nghĩa có nghĩa là chúng hiểu dữ liệu theo cùng một cách.

Harrison et al. (2021) phân tích ICD-11 — phiên bản mới nhất của Bảng phân loại bệnh quốc tế — như một bước nhảy vọt về chuẩn hóa: không chỉ cập nhật danh mục bệnh mà còn thiết kế lại cấu trúc để hỗ trợ mã hóa điện tử và tương tác với các hệ thống thông tin y tế. Rehm et al. (2021) mô tả sứ mệnh của GA4GH (Global Alliance for Genomics and Health) là phát triển các chính sách và chuẩn quốc tế để cho phép chia sẻ dữ liệu gen xuyên biên giới một cách có trách nhiệm — một bài toán mà sự phức tạp kỹ thuật, pháp lý, và đạo đức đan xen với nhau.

Stoumpos et al. (2023) phân tích chuyển đổi số trong y tế và chỉ ra rằng AI chẩn đoán phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào một cách cực kỳ nhạy cảm. Garcia-Perez et al. (2023) nhấn mạnh rằng trong y tế, khả năng phục hồi của hệ thống số phụ thuộc vào sự giao thoa giữa an ninh mạng và chuẩn hóa dữ liệu lâm sàng — chuẩn hóa trong y tế số không phải là vấn đề học thuật hay hành chính mà là vấn đề an toàn bệnh nhân.

4.2 Chuẩn hóa trong nghiên cứu khoa học — FAIR và CARE

Các nguyên tắc FAIR — Findable (Có thể tìm thấy), Accessible (Có thể truy cập), Interoperable (Có thể tương tác liên thông), Reusable (Có thể tái sử dụng) — là khung chuẩn hóa được cộng đồng khoa học quốc tế chấp nhận rộng rãi nhất cho quản lý dữ liệu nghiên cứu. Carroll et al. (2020) mở rộng khung này bằng các nguyên tắc CARE dành riêng cho dữ liệu của các cộng đồng bản địa: Collective Benefit (Lợi ích tập thể), Authority to Control (Quyền kiểm soát), Responsibility (Trách nhiệm), và Ethics (Đạo đức). CARE không phủ nhận FAIR mà bổ sung chiều quyền năng và công bằng vào chuẩn hóa dữ liệu — nhắc nhở rằng chuẩn hóa không chỉ là bài toán kỹ thuật mà còn là bài toán đạo đức và quyền lực.

Thực tế ứng dụng FAIR trong nghiên cứu học thuật Việt Nam còn hạn chế. Phần lớn các đề tài nghiên cứu cấp nhà nước không yêu cầu dữ liệu phải được công bố theo chuẩn FAIR, khiến dữ liệu nghiên cứu được tài trợ bằng ngân sách công trở nên khó hoặc không thể tái sử dụng. Đây là một lãng phí lớn về nguồn lực nghiên cứu quốc gia.

4.3 Chuẩn hóa trong giáo dục số

Gkrimpizi et al. (2023) phân tích các rào cản đối với chuyển đổi số trong giáo dục đại học, xác định rào cản kỹ thuật — bao gồm thiếu chuẩn tương tác liên thông giữa các hệ thống — là một trong những nhóm rào cản dai dẳng nhất. Sự thiếu vắng này thể hiện rõ nhất ở bài toán công nhận tín chỉ học tập trực tuyến giữa các trường đại học.

Mohamed Hashim et al. (2021) tiếp cận từ góc chiến lược: chiến lược giáo dục đại học trong chuyển đổi số cần xác định rõ chuẩn năng lực số cho sinh viên và giảng viên. Khung DigComp của Liên minh châu Âu — với năm lĩnh vực năng lực số và tám cấp độ thành thạo — là nỗ lực chuẩn hóa năng lực số quy mô lớn nhất và có ảnh hưởng nhất hiện nay. Alenezi (2021) phân tích sâu chuyển đổi số trong các trường đại học, nhấn mạnh rằng thiếu một định nghĩa chung về "thành công" trong chuyển đổi số — tức là thiếu chuẩn đo lường — khiến nhiều tổ chức không thể đánh giá tiến độ hay học hỏi kinh nghiệm từ nhau.

4.4 Chuẩn hóa trong công nghiệp — Industry 4.0

P. Senna et al. (2023) xác định rằng mức độ trưởng thành số của một doanh nghiệp sản xuất không thể đánh giá chỉ qua công nghệ họ sử dụng — mà phải bao gồm khả năng tích hợp các công nghệ đó vào quy trình và hệ sinh thái rộng hơn. Tích hợp đó chỉ có thể xảy ra thông qua chuẩn hóa.

RAMI 4.0 (Reference Architecture Model Industrie 4.0) là khung kiến trúc tham chiếu cho Industry 4.0, tổ chức các khái niệm theo ba chiều: vòng đời sản phẩm, tầng phân cấp từ thiết bị đến doanh nghiệp, và các lớp từ vật lý đến thông tin. OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) là chuẩn giao tiếp máy-máy cho phép các thiết bị từ nhiều nhà sản xuất khác nhau trao đổi dữ liệu theo cách nhất quán. Haryanti et al. (2023) lập luận rằng các mô hình trưởng thành số hiện có thường đánh giá thấp tầm quan trọng của khả năng tương tác liên thông như một chiều độc lập. Tubis (2023) nhấn mạnh điểm then chốt: một nhà máy có thể đầu tư mạnh vào cảm biến IoT, nhưng nếu quy trình phân tích và ra quyết định dựa trên dữ liệu đó không được chuẩn hóa, dữ liệu chỉ tích lũy mà không tạo ra giá trị.

Phần 5: Chủ quyền số và quản trị dữ liệu — chiều kích chính trị của chuẩn hóa

5.1 Chuẩn hóa là vấn đề quyền lực

Khi một quốc gia hay tổ chức đặt ra chuẩn kỹ thuật số, họ không chỉ xác định cách hệ thống hoạt động — họ xác định ai được tham gia, ai bị loại trừ, và ai phải tuân theo luật chơi của người khác. Pohle và Thiel (2020) chỉ ra rằng chủ quyền số (digital sovereignty) là khái niệm nổi lên từ nhận thức này: năng lực kiểm soát cơ sở hạ tầng số, dữ liệu, và các tiêu chuẩn kỹ thuật trở thành thước đo quyền lực mới của nhà nước và các tập đoàn.

Roberts et al. (2021) phân tích cách EU xây dựng khái niệm "chủ quyền số châu Âu" như một đối trọng với sự thống trị của các nền tảng công nghệ Mỹ và sức ảnh hưởng ngày càng tăng của các tiêu chuẩn kỹ thuật từ các cường quốc công nghệ khác trong cơ sở hạ tầng viễn thông toàn cầu. Lambach và Oppermann (2022) nghiên cứu diễn ngôn chính trị tại Đức và cho thấy "chủ quyền công nghệ" xuất hiện như một câu chuyện chính sách mạnh mẽ, gắn liền nhu cầu bảo vệ dữ liệu công dân với nhu cầu tự chủ chiến lược về cơ sở hạ tầng số.

Hệ quả thực tế của cuộc tranh giành này rất cụ thể: các quốc gia không tham gia vào quá trình đặt ra chuẩn phải lựa chọn giữa các hệ sinh thái chuẩn của các cường quốc. Đối với các nền kinh tế đang phát triển ở châu Á và Đông Nam Á, sự thiếu vắng tiếng nói trong các tổ chức chuẩn hóa quốc tế như ISO, IEC, hay IEEE đồng nghĩa với việc phải tiêu thụ chuẩn thay vì tạo ra chuẩn.

5.2 Chủ quyền dữ liệu và mô hình quản trị mới

Hummel et al. (2021) tổng quan các tranh luận về chủ quyền dữ liệu và phân biệt ba tầng: quyền kiểm soát của cá nhân, quyền kiểm soát của cộng đồng, và quyền kiểm soát của nhà nước. Mỗi tầng đặt ra yêu cầu chuẩn hóa riêng, và xung đột giữa các tầng này phản ánh xung đột giữa các lợi ích khác nhau.

Micheli et al. (2020) nhận diện bốn mô hình quản trị dữ liệu đang nổi lên ngoài mô hình nền tảng thương mại truyền thống: data sharing pools, data cooperatives, public data trusts, và personal data sovereignty. Mỗi mô hình kéo theo một bộ chuẩn khác nhau — về quyền truy cập, về định dạng trao đổi, về cơ chế đồng ý. Carroll et al. (2020) phát triển nguyên tắc CARE như một bộ chuẩn bổ sung cho FAIR, chuyển trọng tâm chuẩn hóa từ khả năng kỹ thuật sang quyền con người — một chiều mà chuẩn hóa kỹ thuật thuần túy không bao giờ có thể giải quyết được.

5.3 Nền kinh tế số châu Á và vấn đề chuẩn API

Li et al. (2020) phân tích các đặc trưng của kinh tế số châu Á và chỉ ra một nghịch lý: mặc dù quy mô giao dịch số và tốc độ áp dụng công nghệ của khu vực này rất lớn, nền kinh tế số châu Á lại thiếu một khung chuẩn chung. Mỗi quốc gia, thậm chí mỗi nền tảng lớn trong cùng một quốc gia, vận hành theo các quy tắc và giao thức riêng. Hệ quả là chi phí tích hợp xuyên biên giới rất cao, cản trở sự phát triển của thương mại và dịch vụ số khu vực.

Verbeke và Hutzschenreuter (2021) phân tích mặt tối của toàn cầu hóa số khi thiếu chuẩn bảo vệ: các nền kinh tế nhỏ và đang phát triển trở nên phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng số của các tập đoàn nước ngoài mà không có khả năng thương lượng về điều kiện. Bonina et al. (2021) mô tả các nền tảng số lớn không chỉ là doanh nghiệp cung cấp dịch vụ — họ là "kiến trúc sư" của các hệ sinh thái số, nơi các nền tảng đặt ra "chuẩn thực tế" (de facto standards) thông qua API của họ. Das (2024) kết luận rằng chuẩn API mở (open API standards) là điều kiện thiết yếu để xây dựng hệ sinh thái số không phụ thuộc một nhà cung cấp duy nhất.

Phần 6: AI và bài toán chuẩn hóa — thách thức của kỷ nguyên mới

6.1 Tại sao AI cần chuẩn hóa nhiều hơn bất kỳ công nghệ nào?

Hầu hết công nghệ có thể kiểm tra được bằng cách quan sát đầu vào và đầu ra. Hệ thống AI — đặc biệt là các mô hình học máy phức tạp — không hoạt động theo cơ chế đó. Schwartz et al. (2022) trong tài liệu kỹ thuật của NIST về thiên kiến AI phân tích chi tiết tại sao sự thiếu minh bạch này tạo ra rủi ro có hệ thống: các quyết định tuyển dụng, xét duyệt tín dụng, chẩn đoán y tế hay phân loại an ninh được thực hiện bởi các hệ thống mà ngay cả người vận hành cũng không thể giải thích cơ sở lý luận cụ thể đằng sau từng quyết định.

Díaz-Rodríguez et al. (2023) lập luận rằng AI đáng tin cậy (trustworthy AI) là kết quả của cả một hệ thống chuẩn bao gồm ba tầng: kỹ thuật (mô hình có thể giải thích được, không thiên kiến, bền vững), quy trình (kiểm thử độc lập, kiểm toán định kỳ), và pháp lý (trách nhiệm giải trình khi hệ thống gây hại). Nếu thiếu bất kỳ tầng nào, tuyên bố về AI đáng tin cậy chỉ là marketing.

6.2 Khung quản trị AI: từ nguyên tắc đến thực hành

De Almeida et al. (2021) phân tích hơn 80 tài liệu về nguyên tắc AI đạo đức và nhận ra một mẫu hình lặp lại: các nguyên tắc hội tụ cao độ về minh bạch, công bằng, trách nhiệm giải trình — nhưng phần lớn dừng lại ở mức tuyên ngôn chung chung, không có cơ chế thực thi và không có hậu quả khi vi phạm. Khoảng cách từ nguyên tắc đến thực hành là thách thức trung tâm của quản trị AI.

EU AI Act, được thông qua năm 2024, là nỗ lực đầu tiên ở quy mô pháp lý nhằm chuyển hóa nguyên tắc thành nghĩa vụ ràng buộc. Díaz-Rodríguez et al. (2023) phân tích cách EU AI Act áp dụng phương pháp phân loại rủi ro: hệ thống AI rủi ro cao phải đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về kiểm thử, tài liệu hóa, và giám sát con người trước khi được phép triển khai. Schwartz et al. (2022) xác định bốn lĩnh vực cần chuẩn hóa cụ thể trong AI: đánh giá rủi ro, kiểm thử, chứng nhận, và khả năng giải thích được (explainability).

6.3 AI trong khu vực công và các lĩnh vực nhạy cảm

Madan và Ashok (2023) phát hiện rằng phần lớn các sáng kiến AI trong khu vực công gặp khó khăn ở giai đoạn mở rộng quy mô vì thiếu chuẩn về đánh giá kết quả, thiếu năng lực kỹ thuật nội bộ để kiểm định hệ thống, và thiếu cơ chế trách nhiệm khi AI đưa ra quyết định sai. Aldoseri et al. (2024b) trong phân tích AI trong ba lĩnh vực — y tế, giáo dục, và tài chính — xác định một "tầng chuẩn chung" cần thiết bất kể lĩnh vực: chuẩn về bảo mật dữ liệu, chuẩn về kiểm toán mô hình, chuẩn về giao tiếp với người dùng, và chuẩn về cơ chế khiếu nại.

6.4 Zero Trust và chuẩn bảo mật thế hệ mới

Rose et al. (2020) và Garcia-Perez et al. (2023) đều nhấn mạnh rằng an ninh mạng và chuẩn hóa AI phải được thiết kế đồng thời, không phải tuần tự. Kiến trúc Zero Trust (Zero Trust Architecture) là paradigm bảo mật mới: "không tin tưởng mặc định, xác minh liên tục" — mọi yêu cầu truy cập đều phải được xác thực và ủy quyền, bất kể nguồn gốc. Rose et al. (2020) xác định rằng Zero Trust Architecture không phải là một sản phẩm mà là một triết lý thiết kế được thể hiện qua một bộ chuẩn kỹ thuật — từ chuẩn xác thực danh tính, đến chuẩn phân đoạn mạng, đến chuẩn ghi nhận và phân tích sự kiện bảo mật.

Phần 7: Việt Nam và hành trình định chuẩn trong chuyển đổi số

7.1 Bức tranh chuyển đổi số của Việt Nam

Việt Nam bước vào thập kỷ chuyển đổi số với một hệ thống chính sách tương đối đầy đủ về mặt văn bản. Nghị quyết 52-NQ/TW năm 2019 của Bộ Chính trị đặt ra định hướng chiến lược, tiếp đó là Quyết định 749/QĐ-TTg năm 2020 phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030, và Quyết định 942/QĐ-TTg năm 2021 về chiến lược phát triển Chính phủ điện tử hướng tới Chính phủ số (Chính phủ Việt Nam, 2020; 2021). Các mục tiêu được đặt ra rõ ràng: đưa Việt Nam vào top 50 thế giới về chỉ số phát triển Chính phủ điện tử của Liên Hợp Quốc, đạt 80% dịch vụ công trực tuyến, và phát triển kinh tế số chiếm 20% GDP.

Thực tế triển khai bộc lộ một nghịch lý quen thuộc: khung chính sách tốt nhưng hạ tầng kỹ thuật nền tảng — chuẩn hóa dữ liệu và khả năng tương tác giữa các hệ thống — chưa theo kịp. Haug et al. (2023) chỉ ra rằng trong khu vực công, thay đổi do số hóa thúc đẩy thường vấp phải rào cản lớn nhất không phải ở công nghệ mà ở thiếu phối hợp về chuẩn mực và quy trình giữa các đơn vị. Nguyen et al. (2022) xác nhận rằng thiếu chuẩn hóa công nghệ là một trong những rào cản hàng đầu mà các tổ chức Việt Nam phải đối mặt trong quá trình số hóa.

7.2 Bộ chỉ số DTI — công cụ đo lường và chuẩn hóa

Bộ Thông tin và Truyền thông đã phát triển Bộ chỉ số đánh giá chuyển đổi số (DTI) — một công cụ đo lường mức độ chuyển đổi số áp dụng cho các bộ, ngành, tỉnh thành và doanh nghiệp (Bộ TT&TT, 2021). Đây là bước tiến đáng ghi nhận: Việt Nam đã có công cụ để định lượng hóa quá trình chuyển đổi thay vì chỉ dừng ở những tuyên bố định tính. DTI cung cấp một ngôn ngữ chung để so sánh giữa các địa phương và bộ ngành, tạo ra áp lực cạnh tranh lành mạnh trong cải thiện mức độ chuyển đổi số.

Tuy nhiên, Haryanti et al. (2023) nhấn mạnh rằng đánh giá trưởng thành số cần đi sâu vào chuẩn kỹ thuật thực chất: dữ liệu được lưu trữ theo định dạng nào, API được thiết kế theo chuẩn gì, và khả năng tương tác giữa các hệ thống được đảm bảo ra sao. Để DTI phản ánh đúng chất lượng chuyển đổi số chứ không chỉ là số lượng hệ thống được triển khai, cần bổ sung các chỉ số về khả năng tương tác và chất lượng chuẩn hóa dữ liệu vào bộ đánh giá.

7.3 Thực trạng chuẩn hóa dữ liệu ở Việt Nam

Trong lĩnh vực y tế, Torab-Miandoab et al. (2023) chỉ ra rằng tình trạng các cơ sở y tế dùng phần mềm quản lý bệnh nhân khác nhau và không chia sẻ được dữ liệu vẫn là vấn đề phổ biến ngay cả tại các quốc gia có nền y tế phát triển hơn. Tại Việt Nam, thách thức này được nhân lên bởi sự thiếu vắng một chuẩn dữ liệu y tế quốc gia được thực thi nghiêm túc và đồng đều. Brunetti et al. (2020) xác nhận đây không phải vấn đề công nghệ mà là vấn đề thiếu chuẩn hóa và thiếu cơ chế quản trị chuẩn.

Trong khu vực hành chính công, mỗi bộ ngành từ lâu đã vận hành hệ thống thông tin riêng với các định dạng dữ liệu và quy trình nghiệp vụ khác nhau. Matheus et al. (2021) nhấn mạnh rằng thiếu tương tác giữa các hệ thống chính phủ không chỉ làm giảm hiệu quả hành chính mà còn trực tiếp tác động đến trải nghiệm và niềm tin của người dân. Một công dân phải cung cấp cùng một thông tin cho nhiều cơ quan khác nhau không chỉ bị lãng phí thời gian — điều đó còn gửi đi một thông điệp ngầm rằng chính phủ không thực sự hoạt động như một thực thể thống nhất.

7.4 Bài học từ kinh nghiệm quốc tế cho Việt Nam

Nhiều quốc gia đã vượt qua đúng thách thức này bằng một quyết định chiến lược đơn giản nhưng đòi hỏi ý chí chính trị lớn: xây dựng một trục dữ liệu quốc gia và bắt buộc tất cả các hệ thống chính phủ kết nối vào đó theo một chuẩn chung. Estonia với hệ thống X-Road cho phép hơn 900 tổ chức công và tư kết nối và chia sẻ dữ liệu một cách an toàn (Thirasakthana và Kiattisin, 2021). Singapore với chương trình Smart Nation đã xây dựng các nền tảng chung — thanh toán, xác thực danh tính, giao tiếp — và yêu cầu tất cả dịch vụ chính phủ sử dụng các nền tảng đó (Malodia et al., 2021).

Điểm chung của tất cả các mô hình thành công là sự chuyển dịch từ "silo approach" — mỗi cơ quan tự xây, tự quản — sang "one government approach" — chính phủ như một chủ thể thống nhất cung cấp dịch vụ số nhất quán cho người dân. Chuyển dịch này đòi hỏi không chỉ quyết tâm kỹ thuật mà còn quyết tâm chính trị: phải có cơ quan đủ thẩm quyền đặt ra chuẩn và yêu cầu các cơ quan khác tuân thủ.

7.5 Doanh nghiệp Việt Nam và bài toán chuẩn hóa nội bộ

Nguyen et al. (2022) khảo sát các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam trong bối cảnh chuyển đổi số và xác định rằng các yếu tố nội bộ — bao gồm chuẩn hóa quy trình và công nghệ — ảnh hưởng lớn hơn đến quyết định chuyển đổi số so với các yếu tố bên ngoài như áp lực thị trường. Điều này có hàm ý quan trọng: các doanh nghiệp Việt Nam không thiếu động lực chuyển đổi số, nhưng thiếu nền tảng chuẩn hóa nội bộ để chuyển đổi một cách bền vững.

Với các doanh nghiệp nhỏ và vừa chiếm phần lớn cơ cấu kinh tế Việt Nam, chuẩn hóa thường bị coi là xa xỉ — là thứ của các tập đoàn lớn. Thực tế ngược lại: doanh nghiệp nhỏ cần chuẩn hóa nhiều hơn, vì họ ít có nguồn lực để giải quyết hậu quả của sự thiếu nhất quán. Khi một doanh nghiệp SME có hệ thống kế toán không kết nối được với hệ thống quản lý hàng tồn kho, chi phí xử lý thủ công có thể chiếm một tỷ trọng lớn hơn nhiều trong tổng chi phí vận hành so với một tập đoàn lớn.

Phần 8: Lộ trình định chuẩn — từ nguyên tắc đến hành động

8.1 Sáu nguyên tắc cốt lõi của định chuẩn

Từ những phân tích đã trình bày, có thể rút ra sáu nguyên tắc cốt lõi mà bất kỳ tổ chức hoặc quốc gia nào muốn thực hiện định chuẩn chuyển đổi số một cách bền vững đều cần nắm vững.

Nguyên tắc thứ nhất: Chuẩn mở trước chuẩn độc quyền. Chuẩn mở là nền tảng của khả năng tương tác lâu dài. Khi tổ chức chọn chuẩn độc quyền của một nhà cung cấp, họ đang trao cho nhà cung cấp đó quyền kiểm soát lộ trình phát triển, giá cả, và khả năng chuyển đổi trong tương lai. Hanelt et al. (2020) nhấn mạnh rằng sự phụ thuộc công nghệ là một trong những rủi ro chiến lược lớn nhất mà tổ chức phải quản lý chủ động.

Nguyên tắc thứ hai: Chuẩn theo tầng. Chuẩn hóa không phải là một quyết định đơn lẻ mà là một hệ thống nhiều lớp: tầng dữ liệu, tầng giao thức, và tầng dịch vụ. Paul et al. (2024) lưu ý rằng nhiều tổ chức mắc sai lầm khi chỉ chuẩn hóa một tầng — thường là tầng dịch vụ vì đây là phần hiện hữu nhất — trong khi bỏ qua tầng dữ liệu và giao thức bên dưới. Kết quả là chuẩn hóa bề mặt — trông có vẻ thống nhất nhưng sụp đổ khi cần tích hợp sâu.

Nguyên tắc thứ ba: Chuẩn do đồng thuận. Chuẩn được áp đặt từ trên xuống mà không có sự tham gia của các bên thực hiện thường thất bại ở khâu triển khai. Gopstein et al. (2021) trong tài liệu chuẩn tương tác lưới điện thông minh của NIST chỉ ra rằng quá trình xây dựng chuẩn đòi hỏi sự tham gia tích cực của tất cả các bên liên quan — không phải vì lý do dân chủ mà vì lý do thực tiễn: những người phải thực thi chuẩn mới biết rõ nhất những thách thức thực tế trong việc áp dụng chuẩn đó.

Nguyên tắc thứ tư: Chuẩn có thể đo lường. "Tốt", "hiệu quả", "an toàn" không phải là chuẩn. Chuẩn thực sự phải định nghĩa được ngưỡng cụ thể: thời gian phản hồi tối đa, tỷ lệ lỗi chấp nhận được, yêu cầu tối thiểu về metadata. Haug et al. (2023) nhấn mạnh rằng trong khu vực công, thiếu các chỉ số đo lường cụ thể là lý do chính khiến các sáng kiến số hóa không thể đánh giá được tính hiệu quả.

Nguyên tắc thứ năm: Chuẩn cần được kiểm định liên tục. Công nghệ thay đổi — những gì là chuẩn tốt nhất năm 2015 có thể đã lỗi thời năm 2025. Paul et al. (2024) lưu ý rằng vòng đời của chuẩn số thường ngắn hơn vòng đời của chuẩn công nghiệp truyền thống, đòi hỏi cơ chế quản trị chuẩn phải linh hoạt và có nguồn lực để duy trì việc cập nhật thường xuyên.

Nguyên tắc thứ sáu: Chuẩn phải gắn với năng lực. Một chuẩn chỉ có giá trị khi những người phải thực thi nó hiểu nó, có công cụ để áp dụng nó, và có đủ năng lực kỹ thuật để kiểm tra xem mình đang tuân thủ hay không. Gopstein et al. (2021) nhận xét rằng nhiều thất bại chuẩn hóa không phải vì chuẩn sai mà vì khoảng cách quá lớn giữa chuẩn được ban hành và năng lực thực tế của các tổ chức phải thực thi nó.

8.2 Vai trò của các bên trong hệ sinh thái định chuẩn

Nhà nước giữ vai trò thiết lập khung pháp lý và đặt ra các chuẩn tối thiểu bắt buộc. Không có sự can thiệp của nhà nước, thị trường thường hội tụ về các chuẩn độc quyền của nhà cung cấp lớn nhất — không phải chuẩn tốt nhất về mặt kỹ thuật hay chuẩn phục vụ lợi ích công cộng tốt nhất (AlNuaimi et al., 2022). Nhà nước không nên tự xây dựng chuẩn kỹ thuật chi tiết — đó là việc của ngành — nhưng phải thiết lập cơ chế và yêu cầu rằng chuẩn được tuân thủ.

Doanh nghiệp công nghệ là những người xây dựng chuẩn kỹ thuật thực tế. Những chuẩn kỹ thuật có sức sống dài nhất thường xuất phát từ thực tiễn triển khai — được rút ra từ những gì hoạt động tốt trong thực tế rồi được chuẩn hóa và chia sẻ. HTTP, TCP/IP, và RESTful API đều là ví dụ về chuẩn nổi lên từ thực tiễn trước khi được chính thức hóa.

Tổ chức học thuật đóng vai trò nghiên cứu và phản biện độc lập. AlNuaimi et al. (2022) nhấn mạnh rằng nghiên cứu học thuật về chuyển đổi số cần gắn chặt hơn với chính sách thực tế, và các nhà nghiên cứu cần chủ động tham gia vào các quá trình xây dựng chuẩn thay vì chỉ đứng ngoài quan sát và phê bình.

Tổ chức quốc tế — ISO, ITU, W3C, IEEE — cung cấp nền tảng chuẩn hóa toàn cầu mà các quốc gia và tổ chức có thể áp dụng hoặc điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh địa phương. Brunetti et al. (2020) lưu ý rằng việc áp dụng chuẩn quốc tế — thay vì phát triển chuẩn quốc gia từ đầu — thường tiết kiệm nguồn lực đáng kể và đảm bảo khả năng tương tác với hệ thống toàn cầu.

Xã hội dân sự có vai trò giám sát và bảo vệ lợi ích của những người chịu tác động từ các quyết định chuẩn hóa. De Almeida et al. (2021) nhấn mạnh rằng trong thời đại AI và dữ liệu lớn, các quyết định về chuẩn dữ liệu và thuật toán có tác động trực tiếp đến quyền riêng tư và quyền không bị phân biệt đối xử của người dân.

8.3 Ba giai đoạn định chuẩn cho tổ chức

Giai đoạn 1: Đánh giá và kiểm kê. Trước khi quyết định sẽ theo chuẩn gì, tổ chức cần biết mình đang dùng cái gì. Alghamdi (2024) chỉ ra rằng kiểm kê kiến trúc hiện trạng là bước đầu tiên không thể bỏ qua: không biết mình đang ở đâu thì không thể vạch lộ trình đến nơi mình muốn đến. Kiểm kê này cần bao gồm cả các hệ thống kỹ thuật lẫn các quy trình nghiệp vụ và dữ liệu hiện có.

Giai đoạn 2: Thiết kế kiến trúc và lựa chọn chuẩn. Dựa trên kết quả kiểm kê, tổ chức tiến hành thiết kế kiến trúc mục tiêu và quyết định sẽ theo chuẩn nào cho từng tầng. Kaidalova et al. (2022) nhấn mạnh rằng kiến trúc doanh nghiệp và quản lý chuyển đổi số phải được tích hợp chặt chẽ. Haryanti et al. (2023) lưu ý thêm rằng lựa chọn chuẩn cần phù hợp với mức độ trưởng thành số hiện tại của tổ chức — áp dụng chuẩn quá phức tạp so với năng lực hiện có thường dẫn đến triển khai kém hoặc bỏ qua chuẩn trên thực tế.

Giai đoạn 3: Triển khai và quản trị chuẩn. Đây là giai đoạn dài nhất và đòi hỏi nhiều nỗ lực duy trì nhất. Alghamdi (2024) chỉ ra rằng quản trị kiến trúc — tức là cơ chế đảm bảo rằng các quyết định phát triển hệ thống mới đều tuân thủ kiến trúc và chuẩn đã được xác định — thường bị xem nhẹ sau khi giai đoạn triển khai ban đầu kết thúc. Kaidalova et al. (2022) đề xuất rằng quản trị chuẩn cần được thể chế hóa: có người hoặc bộ phận chịu trách nhiệm rõ ràng, có quy trình phê duyệt các ngoại lệ, và có cơ chế cập nhật chuẩn định kỳ.

8.4 Định chuẩn trong kỷ nguyên AI — không thể chờ đợi

AI đang được triển khai vào hầu hết các lĩnh vực với tốc độ nhanh hơn nhiều so với tốc độ xây dựng chuẩn và khung pháp lý điều chỉnh nó. Díaz-Rodríguez et al. (2023) chỉ ra rằng khoảng cách giữa triển khai AI và chuẩn hóa AI đang tạo ra những hậu quả cụ thể và có thể đo lường: thiên kiến thuật toán ảnh hưởng đến các quyết định tín dụng và tuyển dụng, hệ thống AI y tế đưa ra khuyến nghị không giải thích được, và hệ thống nhận diện khuôn mặt với tỷ lệ lỗi không đồng đều giữa các nhóm dân số được triển khai vào các ứng dụng an ninh công cộng.

Aldoseri et al. (2024b) nhấn mạnh rằng AI không thay thế nhu cầu định chuẩn mà làm tăng thêm nhu cầu đó: AI hoạt động trên dữ liệu, và chất lượng của dữ liệu phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng của chuẩn dữ liệu bên dưới. Một tổ chức muốn áp dụng AI hiệu quả mà chưa chuẩn hóa dữ liệu nền tảng giống như muốn xây nhà cao tầng trên nền móng cát. Việt Nam cần một lộ trình chuẩn hóa AI quốc gia — xác định chuẩn nào sẽ được áp dụng cho dữ liệu huấn luyện AI trong khu vực công, chuẩn minh bạch nào sẽ được yêu cầu đối với AI dùng trong quyết định hành chính.

Kết luận: Định chuẩn là quyết định chiến lược, không phải việc kỹ thuật

Suốt chiều dài của bài viết này, một luận điểm trung tâm được kiểm chứng qua nhiều góc nhìn khác nhau: các dự án chuyển đổi số thất bại không phải vì thiếu công nghệ, mà vì thiếu chuẩn. Công nghệ — phần mềm, phần cứng, nền tảng đám mây, thuật toán AI — chưa bao giờ dồi dào và dễ tiếp cận như hiện nay. Điều thiếu không phải là khả năng kỹ thuật để xây dựng hệ thống số; điều thiếu là nền tảng chuẩn hóa để các hệ thống đó hoạt động cùng nhau, chia sẻ dữ liệu với nhau, và tạo ra giá trị tổng hợp thay vì chỉ tạo ra sự phân mảnh phức tạp hơn. Van Veldhoven và Vanthienen (2021) nhìn nhận chuyển đổi số như một quá trình tương tác liên tục giữa công nghệ, tổ chức, và xã hội — và trong quá trình tương tác đó, chuẩn hóa là ngôn ngữ chung không thể thiếu.

Điều cần được nhận thức rõ ràng hơn là: định chuẩn không phải là việc của bộ phận CNTT. Đây là quyết định chính trị-chiến lược của người lãnh đạo cao nhất, vì nó ảnh hưởng đến cơ cấu quyền lực trong tổ chức, đến phân bổ ngân sách dài hạn, đến quan hệ với nhà cung cấp, và đến khả năng hợp tác với đối tác bên ngoài. Hanelt et al. (2020) khẳng định rằng năng lực số của tổ chức cuối cùng được quyết định bởi chiến lược lãnh đạo, không phải bởi chất lượng đội ngũ kỹ thuật. Paul et al. (2024) bổ sung rằng chuyển đổi số đòi hỏi sự tái cấu trúc cơ bản cách tổ chức vận hành — và không có sự tái cấu trúc nào xảy ra bền vững nếu không có cam kết và quyết định từ cấp lãnh đạo cao nhất.

Việt Nam đang ở thời điểm then chốt. Các nền tảng số quốc gia đang được xây dựng. Các hệ thống thông tin của hàng nghìn cơ quan nhà nước đang được số hóa. Hàng trăm nghìn doanh nghiệp đang đưa ra quyết định về công nghệ cho thập kỷ tới. Nếu trong giai đoạn này, câu hỏi "chúng ta theo chuẩn gì?" không được đặt ra và trả lời một cách nghiêm túc, hệ quả sẽ là một hệ sinh thái số phân mảnh ngày càng sâu sắc — nơi mỗi hệ thống là một hòn đảo, dữ liệu không thể lưu thông, và chi phí tích hợp tăng theo hàm mũ mỗi năm.

Lời kêu gọi hành động của bài viết này không hướng đến các kỹ sư phần mềm hay chuyên gia CNTT — dù họ là những người sẽ thực thi. Lời kêu gọi này hướng đến người đứng đầu các tổ chức, các lãnh đạo cơ quan nhà nước, và các nhà hoạch định chính sách. Câu hỏi cần đặt ra không phải là "Chúng ta có đủ ngân sách công nghệ không?" mà là: "Chúng ta đang dùng chuẩn gì — và chuẩn đó có cho phép chúng ta kết nối với thế giới không?"

Câu hỏi đó đơn giản. Nhưng trả lời được nó một cách trung thực, và hành động dựa trên câu trả lời đó, đòi hỏi can đảm tổ chức thực sự. Nó đòi hỏi sẵn sàng nhìn nhận rằng những gì đã được xây dựng có thể cần được xây lại theo cách khác. Và nó đòi hỏi đầu tư vào nền tảng — thứ không hiện hữu rõ ràng trong báo cáo thành tích — thay vì chỉ đầu tư vào tính năng, thứ dễ trình diễn hơn nhiều.

Chuyển đổi số thành công không thuộc về những quốc gia hay tổ chức có công nghệ mới nhất. Nó thuộc về những ai xây dựng được nền tảng chuẩn hóa vững chắc nhất — nền tảng mà trên đó mọi công nghệ, dù là hôm nay hay mười năm sau, đều có thể hoạt động cùng nhau, vì tất cả đều nói chung một ngôn ngữ.

Tài liệu tham khảo

Aldoseri, A., Al-Khalifa, K.N. and Hamouda, A.M. (2024a) 'Methodological Approach to Assessing the Current State of Organizations for AI-Based Digital Transformation'. Applied System Innovation, 7(1). doi: 10.3390/asi7010014 📄 Đọc tóm tắt

Aldoseri, A., Al-Khalifa, K.N. and Hamouda, A.M. (2024b) 'AI-Powered Innovation in Digital Transformation: Key Pillars and Industry Impact'. Sustainability, 16(5). doi: 10.3390/su16051790 📄 Đọc tóm tắt

Alghamdi, H. (2024) 'Assessing the Impact of Enterprise Architecture on Digital Transformation Success: A Global Perspective'. Sustainability, 16(20). doi: 10.3390/su16208865 📄 Đọc tóm tắt

Alenezi, M. (2021) 'Deep Dive into Digital Transformation in Higher Education Institutions'. Education Sciences, 11(12). doi: 10.3390/educsci11120770 📄 Đọc tóm tắt

AlNuaimi, B.K., Kumar Singh, S. and Ren, S. (2022) 'Mastering digital transformation: The nexus between leadership, agility, and digital strategy'. Journal of Business Research, 145. doi: 10.1016/j.jbusres.2022.03.038 📄 Đọc tóm tắt

Baiyere, A., Salmela, H. and Tapanainen, T. (2020) 'Digital transformation and the new logics of business process management'. European Journal of Information Systems, 29(3). doi: 10.1080/0960085x.2020.1718007 📄 Đọc tóm tắt

Ban Chấp hành Trung ương (2019) Nghị quyết số 52-NQ/TW ngày 27 tháng 9 năm 2019 về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Hà Nội: Ban Chấp hành Trung ương Đảng Cộng sản Việt Nam.

Bonina, C., Koskinen, K. and Eaton, B. (2021) 'Digital platforms for development: Foundations and research agenda'. Information Systems Journal, 31(6). doi: 10.1111/isj.12326 📄 Đọc tóm tắt

Bộ Thông tin và Truyền thông (2021) Bộ chỉ số đánh giá chuyển đổi số (DTI) của các bộ, cơ quan ngang bộ, cơ quan thuộc Chính phủ, các tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương và của quốc gia. Hà Nội: Bộ Thông tin và Truyền thông.

Brunetti, F., Matt, D.T. and Bonfanti, A. (2020) 'Digital transformation challenges: strategies emerging from a multi-stakeholder approach'. TQM Journal, 32(4). doi: 10.1108/tqm-12-2019-0309 📄 Đọc tóm tắt

Carroll, S.R., Garba, I. and Figueroa-Rodríguez, O.L. (2020) 'The CARE Principles for Indigenous Data Governance'. Data Science Journal, 19(1). doi: 10.5334/dsj-2020-043 📄 Đọc tóm tắt

Chatterjee, A., Pahari, N. and Prinz, A. (2022) 'HL7 FHIR with SNOMED-CT to Achieve Semantic and Structural Interoperability in Personal Health Data'. Sensors, 22(10). doi: 10.3390/s22103756 📄 Đọc tóm tắt

Chính phủ Việt Nam (2020) Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03 tháng 6 năm 2020 về Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030. Hà Nội: Văn phòng Chính phủ.

Chính phủ Việt Nam (2021) Quyết định số 942/QĐ-TTg ngày 15 tháng 6 năm 2021 về phê duyệt Chiến lược phát triển Chính phủ điện tử hướng tới Chính phủ số giai đoạn 2021–2025. Hà Nội: Văn phòng Chính phủ.

Das, D.K. (2024) 'Exploring the Symbiotic Relationship between Digital Transformation, Infrastructure, Service Delivery, and Governance for Smart Sustainable Cities'. Smart Cities, 7(2). doi: 10.3390/smartcities7020034 📄 Đọc tóm tắt

de Almeida, P.G.R., dos Santos, C.D. and Farias, J.S. (2021) 'Artificial Intelligence Regulation: a framework for governance'. Ethics and Information Technology, 23(3). doi: 10.1007/s10676-021-09593-z 📄 Đọc tóm tắt

de Mello, B.H., Rigo, S.J. and da Costa, C.A. (2022) 'Semantic interoperability in health records standards: a systematic literature review'. Health and Technology, 12(2). doi: 10.1007/s12553-022-00639-w 📄 Đọc tóm tắt

Díaz-Rodríguez, N., Del Ser, J. and Coeckelbergh, M. (2023) 'Connecting the dots in trustworthy Artificial Intelligence'. Information Fusion, 99. doi: 10.1016/j.inffus.2023.101896 📄 Đọc tóm tắt

Garcia-Perez, A., Cegarra-Navarro, J.G. and Sallos, M.P. (2023) 'Resilience in healthcare systems: Cyber security and digital transformation'. Technovation, 121. doi: 10.1016/j.technovation.2022.102583 📄 Đọc tóm tắt

Gkrimpizi, T., Peristeras, V. and Magnisalis, I. (2023) 'Classification of Barriers to Digital Transformation in Higher Education Institutions'. Education Sciences, 13(7). doi: 10.3390/educsci13070746 📄 Đọc tóm tắt

Gopstein, A., Nguyen, C. and O'Fallon, C. (2021) NIST Framework and Roadmap for Smart Grid Interoperability Standards, Release 4.0. NIST Special Publication 1108r4. doi: 10.6028/nist.sp.1108r4 📄 Đọc tóm tắt

Hanelt, A., Bohnsack, R. and Marz, D. (2020) 'A Systematic Review of the Literature on Digital Transformation'. Journal of Management Studies, 58(5). doi: 10.1111/joms.12639 📄 Đọc tóm tắt

Hanisch, M., Goldsby, C.M. and Fabian, N.E. (2023) 'Digital governance: A conceptual framework and research agenda'. Journal of Business Research, 162. doi: 10.1016/j.jbusres.2023.113777 📄 Đọc tóm tắt

Harrison, J.E., Weber, S. and Jakob, R. (2021) 'ICD-11: an international classification of diseases for the twenty-first century'. BMC Medical Informatics and Decision Making, 21(S6). doi: 10.1186/s12911-021-01534-6 📄 Đọc tóm tắt

Haryanti, T., Rakhmawati, N.A. and Subriadi, A.P. (2023) 'The Extended Digital Maturity Model'. Big Data and Cognitive Computing, 7(1). doi: 10.3390/bdcc7010017 📄 Đọc tóm tắt

Haug, N., Dan, S. and Mergel, I. (2023) 'Digitally-induced change in the public sector'. Public Management Review, 26(10). doi: 10.1080/14719037.2023.2234917 📄 Đọc tóm tắt

Hummel, P., Braun, M. and Tretter, M. (2021) 'Data sovereignty: A review'. Big Data & Society, 8(1). doi: 10.1177/2053951720982012 📄 Đọc tóm tắt

Kaidalova, J., Sandkuhl, K. and Seigerroth, U. (2022) 'How Digital Transformation affects Enterprise Architecture Management'. International Journal of Information Systems and Project Management, 6(3). doi: 10.12821/ijispm060301 📄 Đọc tóm tắt

Kraus, S., Jones, P. and Kailer, N. (2021) 'Digital Transformation: An Overview of the Current State of the Art of Research'. SAGE Open, 11(3). doi: 10.1177/21582440211047576 📄 Đọc tóm tắt

Lambach, D. and Oppermann, K. (2022) 'Narratives of digital sovereignty in German political discourse'. Governance, 36(2). doi: 10.1111/gove.12690 📄 Đọc tóm tắt

Li, K., Kim, D.J. and Lang, K.R. (2020) 'How should we understand the digital economy in Asia?'. Electronic Commerce Research and Applications, 44. doi: 10.1016/j.elerap.2020.101004 📄 Đọc tóm tắt

Madan, R. and Ashok, M. (2023) 'AI adoption and diffusion in public administration'. Government Information Quarterly, 40(1). doi: 10.1016/j.giq.2022.101774 📄 Đọc tóm tắt

Malodia, S., Dhir, A. and Mishra, M. (2021) 'Future of e-Government: An integrated conceptual framework'. Technological Forecasting and Social Change, 173. doi: 10.1016/j.techfore.2021.121102 📄 Đọc tóm tắt

Matheus, R., Janssen, M. and Janowski, T. (2021) 'Design principles for creating digital transparency in government'. Government Information Quarterly, 38(1). doi: 10.1016/j.giq.2020.101550 📄 Đọc tóm tắt

Micheli, M., Ponti, M. and Craglia, M. (2020) 'Emerging models of data governance in the age of datafication'. Big Data & Society, 7(2). doi: 10.1177/2053951720948087 📄 Đọc tóm tắt

Mohamed Hashim, M.A., Tlemsani, I. and Matthews, R. (2021) 'Higher education strategy in digital transformation'. Education and Information Technologies, 27(3). doi: 10.1007/s10639-021-10739-1 📄 Đọc tóm tắt

Nguyen, T.H., Le, X.C. and Vu, T.H.L. (2022) 'An Extended Technology-Organization-Environment (TOE) Framework for Online Retailing Utilization in Digital Transformation: Empirical Evidence from Vietnam'. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 8(4). doi: 10.3390/joitmc8040200 📄 Đọc tóm tắt

P. Senna, P., Barros, A.C. and Bonnin Roca, J. (2023) 'Development of a digital maturity model for Industry 4.0'. Computers & Industrial Engineering, 179. doi: 10.1016/j.cie.2023.109645 📄 Đọc tóm tắt

Parviainen, P., Tihinen, M. and Kääriäinen, J. (2022) 'Tackling the digitalization challenge'. International Journal of Information Systems and Project Management, 5(1). doi: 10.12821/ijispm050104 📄 Đọc tóm tắt

Paul, J., Ueno, A. and Dennis, C. (2024) 'Digital transformation: A multidisciplinary perspective and future research agenda'. International Journal of Consumer Studies, 48(1). doi: 10.1111/ijcs.13015 📄 Đọc tóm tắt

Pohle, J. and Thiel, T. (2020) 'Digital sovereignty'. Internet Policy Review, 9(4). doi: 10.14763/2020.4.1532 📄 Đọc tóm tắt

Quarati, A. (2021) 'Open Government Data: Usage trends and metadata quality'. Journal of Information Science, 49(1). doi: 10.1177/01655515211027775 📄 Đọc tóm tắt

Rehm, H.L., Page, A.J.H. and Smith, L. (2021) 'GA4GH: International policies and standards for data sharing across genomic research and healthcare'. Cell Genomics, 1(2). doi: 10.1016/j.xgen.2021.100029 📄 Đọc tóm tắt

Roberts, H., Cowls, J. and Casolari, F. (2021) 'Safeguarding European values with digital sovereignty'. Internet Policy Review, 10(3). doi: 10.14763/2021.3.1575 📄 Đọc tóm tắt

Rose, S., Borchert, O. and Mitchell, S. (2020) Zero Trust Architecture. NIST Special Publication 800-207. doi: 10.6028/nist.sp.800-207 📄 Đọc tóm tắt

Schwartz, R., Vassilev, A. and Greene, K. (2022) Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artificial Intelligence. NIST Special Publication 1270. doi: 10.6028/nist.sp.1270 📄 Đọc tóm tắt

Stoumpos, A.I., Kitsios, F. and Talias, M.A. (2023) 'Digital Transformation in Healthcare: Technology Acceptance and Its Applications'. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(4). doi: 10.3390/ijerph20043407 📄 Đọc tóm tắt

Tan, E., Mahula, S. and Crompvoets, J. (2022) 'Blockchain governance in the public sector'. Government Information Quarterly, 39(1). doi: 10.1016/j.giq.2021.101625 📄 Đọc tóm tắt

Thirasakthana, M. and Kiattisin, S. (2021) 'Sustainable Government Enterprise Architecture Framework'. Sustainability, 13(2). doi: 10.3390/su13020879 📄 Đọc tóm tắt

Torab-Miandoab, A., Samad-Soltani, T. and Jodati, A. (2023) 'Interoperability of heterogeneous health information systems'. BMC Medical Informatics and Decision Making, 23(1). doi: 10.1186/s12911-023-02115-5 📄 Đọc tóm tắt

Trischler, J. and Westman Trischler, J. (2021) 'Design for experience – a public service design approach in the age of digitalization'. Public Management Review, 24(8). doi: 10.1080/14719037.2021.1899272 📄 Đọc tóm tắt

Tubis, A.A. (2023) 'Digital Maturity Assessment Model for the Organizational and Process Dimensions'. Sustainability, 15(20). doi: 10.3390/su152015122 📄 Đọc tóm tắt

Van Veldhoven, Z. and Vanthienen, J. (2021) 'Digital transformation as an interaction-driven perspective between business, society, and technology'. Electronic Markets, 32(2). doi: 10.1007/s12525-021-00464-5 📄 Đọc tóm tắt

Verbeke, A. and Hutzschenreuter, T. (2021) 'The Dark Side of Digital Globalization'. Academy of Management Perspectives, 35(4). doi: 10.5465/amp.2020.0015 📄 Đọc tóm tắt

Vorisek, C.N., Lehne, M. and Klopfenstein, S.A.I. (2022) 'Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) for Interoperability in Health Research'. Journal of Medical Internet Research, 24(2). doi: 10.2196/35724 📄 Đọc tóm tắt