Số phát hành: Số 16 - Tháng 6 - 2026Quản trị - Quản lý
Hiện tượng thổi phồng AI trong doanh nghiệp: Động lực hình thành, hình thức biểu hiện và hệ quả quản trị
Xuất bản: tháng 8 3, 2026
doi:10.62831/nckh.2026.363.v1
Tóm tắt
Nghiên cứu được thực hiện nhằm hệ thống tri thức về hiện tượng “AI washing” hay còn gọi là thổi phồng AI bằng phương pháp tổng quan tự sự,từ đó làm rõ hành vi doanh nghiệp nguỵ tạo năng lực của trí tuệ nhân tạo với mục tiêu trục lợi tiếp thị và gia tăng lợi thế cạnh tranh. Dựa trên cơ sở tích hợp của lý thuyết quản trị, nghiên cứu thực hiện tổng quan và trình bày động lực thúc đẩy đến hành vi thổi phồng AI thông qua khung tam giác gian lận, các hình thức thổi phồng AI cũng như hệ quả quản trị lâu dài của hiện tượng này tác động đến doanh nghiệp. Từ đó, nghiên cứu đề xuất hàm ý quản trị phù hợp cho doanh nghiệp khi thực hiện tích hợp AI trong quá trình vận hành.
Từ khóa
thổi phồng AItổng quan tự sựlý thuyết tín hiệulý thuyết hợp pháplý thuyết các bên có liên quanlý thuyết tẩy trắng đạo đứckhung tam giác gian lậnquản trị doanh nghiệp
Tài liệu tham khảo
1.
Connelly, B. L., Certo, S. T., Ireland, R. D., & Reutzel, C. R. (2011). Signaling theory: A review and assessment. Journal of Management, 37(1), 39–67. https://doi.org/10.1177/0149206310388419
Correia, A., & Água, P. B. (2023). Artificial intelligence to enhance corporate governance: A conceptual framework. Corporate Board Role Duties and Composition, 19(1), 29-35. https://doi.org/10.22495/cbv19i1art3
Freeman, R. E., & Reed, D. L. (1983). Stockholders and Stakeholders: A New Perspective on Corporate Governance. California Management Review, XXV(3), 88-106.
5.
Gensler, G. (2024). Chair Gary Gensler on AI washing [Video transcript]. U.S. Securities and Exchange Commission. https://www.sec.gov/newsroom/speeches-statements/sec-chair-gary-gensler-ai-washing
6.
Jia, F., Du, K., Chen, L., Lim, M. K., & Cheng, Y. (2025). The Side Effects of Corporate Digitalization on Corporate Social Responsibility: A Fraud Triangle Perspective. British Journal of Management, 36(3), 1360-1373. https://doi.org/10.1111/1467-8551.12906
Jiang, N., Wu, G., Zou, W., & Chen, X. (2026). Responsible use of artificial intelligence and the mitigation of corporate greenwashing: The role of executive oversight. Socio-Economic Planning Sciences, 105, 102436. https://doi.org/10.1016/j.seps.2026.102436
Magee, T. (2024). Three-minute explainer on… AI-washing. Raconteur. https://www.raconteur.net/artificial-intelligence/three-minute-explainer-ai-washing-amazon-go-artificial-intelligence
9.
Park, M. J. (2026). Generative AI and Responsible Supply Chains: When Sustainability Gains Undermine Social Legitimacy. Technology in Society, 103240. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2026.103240
Schrage, M. (2024). The systemic risks of AI washing in corporate governance. MIT Sloan Management Review, 65(3), 18–24.
11.
Seele, P., & Schultz, M. D. (2022). From Greenwashing to Machinewashing: A Model and Future Directions Derived from Reasoning by Analogy. Journal of Business Ethics, 178(4), 1063-1089. https://doi.org/10.1007/s10551-022-05054-9
Sharma, N., Kumar, A., Kumari, P., & Bhardwaj, S. S. (2025). Fake It Till You Break It! AI-Washing and Fraud Triangle in Digital Transformation. Journal of Global Information Management, 33(1). https://doi.org/10.4018/JGIM.396224
Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039
Spence, M. (1973). Job Market Signaling. The Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355–374.
15.
Suchman, M. C. (1995). Managing Legitimacy: Strategic and Institutional Approaches. The Academy of Management Review, 20(3), 571–610.
16.
U.S. Securities and Exchange Commission - SEC (2024). SEC charges two investment advisers with making false and misleading statements about their use of artificial intelligence (Press Release No. 2024-36). https://www.sec.gov/news/press-release/2024-36.
17.
Xie, X., Gu, K., & Wang, X. (2025). The impact of technology ethics governance on the development of corporate artificial intelligence: A quasi-natural experiment based on technology ethics review. Finance Research Letters, 86. https://doi.org/10.1016/j.frl.2025.108357
