Số phát hành: Số 26 - Tháng 9 - 2026Quản trị - Quản lý
Tác động của sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và con người đến hiệu suất công việc của người lao động: Một số gợi ý làm việc hiệu qủa cùng AI
Xuất bản: tháng 10 16, 2026
Tóm tắt
Nghiên cứu này hệ thống hóa cơ sở lý luận về tác động của sự hợp tác giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và con người đến hiệu suất công việc của người lao động, dựa trên việc tích hợp lý thuyết dựa trên nguồn tri thức, lý thuyết hệ thống kỹ thuật - xã hội và khung xã hội hóa tổ chức, cùng bằng chứng thực nghiệm quốc tế và tại Việt Nam. Kết quả tổng quan cho thấy, chia sẻ tri thức trong tổ chức và năng lực số/năng lực AI của người lao động là 2 yếu tố quan trọng thúc đẩy sự hợp tác hiệu quả với AI, từ đó cải thiện hiệu suất nhiệm vụ, hiệu suất theo ngữ cảnh và hạn chế hành vi phản năng suất. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất một số gợi ý thực hành ở cấp độ cá nhân và tổ chức nhằm giúp người lao động Việt Nam làm việc hiệu quả hơn cùng AI.
Từ khóa
trí tuệ nhân tạohợp tác giữa AI và con ngườihiệu suất công việcchia sẻ tri thứcnăng lực số
Tài liệu tham khảo
1.
Vũ Thị Thúy Mai. (2025). Nghiên cứu ảnh hưởng của ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến kết quả làm việc bối cảnh của nhân viên: Trường hợp của Tập đoàn Viettel. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính Kế toán, 302.
2.
Lâm Thảo. (2026). Nghiên cứu mới của AWS: Tốc độ doanh nghiệp ứng dụng AI tại Việt Nam tăng 39%. Báo Nhân dân, https://nhandan.vn/nghien-cuu-moi-cua-aws-toc-do-doanh-nghiep-ung-dung-ai-tai-viet-nam-tang-39-post908923.html
3.
Nguyễn Hoàng Phương Hiếu, & Lại Doãn Anh Tuấn. (2024). Mức độ sử dụng trí tuệ nhân tạo của nhân sự marketing trong ngành bán lẻ trực tuyến tại Thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Quản lý nhà nước. https://www.quanlynhanuoc.vn/2024/10/17/muc-do-su-dung-tri-tue-nhan-tao-cua-nhan-su-marketing-trong-nganh-ban-le-truc-tuyen-tai-tp-ho-chi-minh/
4.
Phạm Hồng Long, Lê Thị Tầm, & Lê Thị Phương. (2024). Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản trị nhân lực cho các doanh nghiệp ở Việt Nam. Tạp chí Quản lý nhà nước. https://www.quanlynhanuoc.vn/2024/06/27/nghien-cuu-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-quan-tri-nhan-luc-cho-cac-doanh-nghiep-o-viet-nam/
5.
Al-Mamary, Y. H. (2025). The transformative power of artificial intelligence in entrepreneurship: exploring AI’s capabilities for the success of entrepreneurial ventures. Future Business Journal, 11(1), 104. doi:10.1186/s43093-025-00533-7
Al-Momani, M. M., Alqudah, T. A., Al Swiety, I. A., Mahrakani, N., Abdulraheem Nassoura, M. B., & Al Attar, M. K. (2025). Integrating Artificial Intelligence (AI) and Business Intelligence (BI): A Framework for Improving Enterprise Performance. TEM Journal, 14(3), 2208. doi:10.18421/TEM143-26
Alsharah, H. (2025). Innovative horizons: the impact of AI on entrepreneurial performance. Cogent Business & Management, 12(1), 2533433. doi:10.1080/23311975.2025.2533433
Chowdhury, S., Budhwar, P., Dey, P. K., Joel-Edgar, S., & Abadie, A. (2022). AI-employee collaboration and business performance: Integrating knowledge-based view, socio-technical systems and organisational socialisation framework. Journal of business research, 144, 31-49. doi:10.1016/j.jbusres.2022.01.069
Khan, A. N., Soomro, M. A., & Pitafi, A. H. (2025). AI in the workplace: driving employee performance through enhanced knowledge sharing and work engagement. International Journal of Human-Computer Interaction, 41(17), 10699-10712. doi:10.1080/10447318.2024.2436611
Koopmans, L., Bernaards, C. M., Hildebrandt, V. H., Schaufeli, W. B., de Vet Henrica, C., & Van Der Beek, A. J. (2011). Conceptual frameworks of individual work performance: A systematic review. Journal of occupational and environmental medicine, 53(8), 856-866. doi:10.1097/JOM.0b013e318226a763
Koopmans, L., Bernaards, C. M., Hildebrandt, V. H., Van Buuren, S., Van der Beek, A. J., & De Vet, H. (2014). Improving the individual work performance questionnaire using rasch analysis. Journal of applied measurement, 15(2), 160-175. doi:10.1136/oemed-2013-101717.51
Lee, J.-H., & Jeon, J.-H. (2025). Examining the impact of AI literacy and its antecedents on job performance in the context of South Korea. Asia Pacific Business Review, 1-25. doi:10.1080/13602381.2025.2487780
Lutfiani, N., Sembiring, I., Setyawan, I., Setiawan, A., Rahardja, U., & Sulistio, S. (2025). Exploring the relationship between artificial intelligence and business performance. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 19(1), 1-12. doi:10.22146/ijccs.86697
Makarius, E. E., Mukherjee, D., Fox, J. D., & Fox, A. K. (2020). Rising with the machines: A sociotechnical framework for bringing artificial intelligence into the organization. Journal of business research, 120, 262-273. doi:10.1016/j.jbusres.2020.07.045
Olan, F., Arakpogun, E. O., Suklan, J., Nakpodia, F., Damij, N., & Jayawickrama, U. (2022). Artificial intelligence and knowledge sharing: Contributing factors to organizational performance. Journal of business research, 145, 605-615. doi:10.1016/j.jbusres.2022.03.008
Trist, E. L., & Bamforth, K. W. (1951). Some social and psychological consequences of the longwall method of coal-getting: An examination of the psychological situation and defences of a work group in relation to the social structure and technological content of the work system. Human relations, 4(1), 3-38. doi:10.1177/001872675100400101
Van Laar, E., Van Deursen, A. J., Van Dijk, J. A., & De Haan, J. (2020). Determinants of 21st-century skills and 21st-century digital skills for workers: A systematic literature review. Sage Open, 10(1), 2158244019900176. doi:10.1177/2158244019900176
