Tác động của các yếu tố Công nghệ - Tổ chức - Môi trường (TOE) đến mức độ trưởng thành trong việc ứng dụng AI tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP.Hồ Chí Minh
Published: August 4, 2026
doi:10.62831/nckh.2026.408.v1
Abstract
Nghiên cứu này nhằm đánh giác tác động của các yếu tố Công nghệ - Tổ chức - Môi trường (TOE) đến mức độ trưởng thành trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs). Dựa trên khung TOE (Tornatzky & Fleischer, 1990), Lý thuyết Khuếch tán Đổi mới (Rogers, 1995) và Lý thuyết Năng lực Động (Teece, 2007), nghiên cứu xây dựng một mô hình gồm 10 yếu tố TOE, bao gồm 03 yếu tố công nghệ, 04 yếu tố tổ chức và 03 yếu tố môi trường. Luận điểm trung tâm là các yếu tố này có tác động đặc thù theo từng giai đoạn trên 05 cấp độ trưởng thành AI. Trong đó, các yếu tố thúc đẩy giai đoạn thử nghiệm AI ban đầu (như áp lực cạnh tranh, cam kết của lãnh đạo cấp cao), khác biệt căn bản so với các yếu tố hỗ trợ tích hợp AI ở cấp độ chiến lược (như năng lực số, mức độ sẵn sàng của tổ chức). Sử dụng dữ liệu từ ít nhất 200 doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP.Hồ Chí Minh, nghiên cứu áp dụng Mô hình Phương trình Cấu trúc Bình phương Tối thiểu Từng phần (PLS-SEM) kết hợp với Phân tích Đa nhóm (PLS-MGA) nhằm xem xét sự khác biệt của các yếu tố thúc đẩy ứng dụng AI qua từng giai đoạn trưởng thành.
Keywords
mức độ trưởng thành AIkhung TOEdoanh nghiệp vừa và nhỏPLS-SEMphân tích đa nhóm
References
1.
Arroyabe, M. F., Arranz, N., Molina-García, A., & Arroyabe, J. C. F. (2024). Digital capabilities and AI adoption in European SMEs: An empirical analysis. International Journal of Production Economics, 268, Article 109115.
2.
AWS. (2025). New AWS research shows strong AI adoption momentum in Vietnam. Amazon Web Services. https://press.aboutamazon.com/sg/aws/2025/9/new-aws-research-shows-strong-ai-adoption-momentum-in-vietnam
3.
Badghish, S., & Soomro, Y. A. (2024). Artificial intelligence adoption by SMEs to achieve sustainable business performance: Application of TOE framework. Sustainability, 16(5), Article 1864. https://doi.org/10.3390/su16051864
Bag, S., Gupta, S., Kumar, A., & Sivarajah, U. (2021). Role of technological dimensions of green supply chain management practices on firm performance. Journal of Enterprise Information Management, 34(1), 1–27. https://doi.org/10.1108/JEIM-10-2019-0324
Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116. https://academichelptoday.com/assets/documents/Artificial_Intelligence_for_the_Real_World_-_HBR.pdf
6.
General Statistics Office of Vietnam. (2023). White paper on Vietnamese enterprises 2023. Statistical Publishing House.
7.
Ghobakhloo, M., Fathi, M., Iranmanesh, M., Maroufkhani, P., & Morales, M. E. (2021). Industry 4.0 ten years on: A bibliometric and systematic review. Journal of Cleaner Production, 302, Article 127052. https://uca.hal.science/hal-04633295/document
8.
Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15–25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
Pinto, A. S., Abreu, A., Cota, M. P., & Paiva, J. (2024). Exploring the drivers of AI adoption: A meta-analysis of TOE factors. Discover Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1007/s44163-025-00747-2
Prime Minister of Vietnam. (2021). Decision No. 12/2021/QĐ-TTg March 24th, 2021: National strategy on artificial intelligence research, development and application to 2030.
11.
Qu, C., & Kim, E. (2025). Investigating AI adoption, knowledge absorptive capacity, and open innovation in Chinese apparel MSMEs: An extended TAM-TOE model. Sustainability, 17(5), Article 1873.
12.
Ransbotham, S., Khodabandeh, S., Kiron, D., Candelon, F., Chu, M., & LaFountain, B. (2020). Expanding AI’s impact with organizational learning. MIT Sloan Management Review and Boston Consulting Group. https://web-assets.bcg.com/f1/79/cf4f7dce459686cfee20edf3117c/mit-bcg-expanding-ai-impact-with-organizational-learning-oct-2020.pdf
13.
Ransbotham, S., Kiron, D., Khodabandeh, S., Candelon, F., & Chu, M. (2021). Winning with AI. MIT Sloan Management Review & Boston Consulting Group. https://sloanreview.mit.edu/projects/winning-with-ai/
14.
Rogers, E. M. (1995). Diffusion of innovations (4th ed.). Free Press.
15.
Rowe, F., Ngwenyama, O., & Richet, J. L. (2021). Artificial intelligence maturity model: A systematic literature review. PeerJ Computer Science, 7, Article e661. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.661
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
17.
Sawang, S., & Sornlertlamvanich, V. (2025). AI maturity in small and medium-sized enterprises: A framework of internalized and ecosystem-embedded capabilities (arXiv:2603.08728). arXiv. https://arxiv.org/abs/2603.08728
18.
Soomro, R. B., Al-Rahmi, W. M., Dahri, N. A., Almuqren, L., Al-Mogren, A. S., & Aldaijy, A. (2025). A SEM-ANN analysis to examine impact of AI technologies on sustainable performance of SMEs. Scientific Reports, 15(1), Article 5438. https://doi.org/10.1038/s41598-025-86464-3
Teece, D. J. (2007). Explicating dynamic capabilities: The nature and microfoundations of sustainable enterprise performance. Strategic Management Journal, 28(13), 1319–1350. https://doi.org/10.1002/smj.640
Tornatzky, L. G., & Fleischer, M. (1990). The processes of technological innovation. Lexington Books.
21.
Ul Haq, F., & Suki, N. M. (2025). Leadership vision, AI adoption and product-process innovation in resource-constrained SMEs. Technological Forecasting and Social Change, 215, Article 123427.
22.
Wamba-Taguimdje, S. L., Wamba, S. F., Kamdjoug, J. R. K., & Wanko, C. E. T. (2020). Influence of AI on firm performance. Business Process Management Journal, 26(7), 1893–1924. https://doi.org/10.1108/BPMJ-10-2019-0411
Weill, P., Woerner, S. L., & Sebastian, I. M. (2024). Building enterprise AI maturity. MIT CISR Research Briefing, 24(12). https://cisr.mit.edu/publication/2024_1201_EnterpriseAIMaturityModel_WeillWoernerSebastian
24.
Youssef, W. A. B., Bouebdallah, N., & Long, H. (2025). Factors influencing generative AI adoption in Vietnam’s banking sector: An empirical study. Financial Innovation, 11(1), 1–23. https://doi.org/10.1186/s40854-025-00788-7
