Số phát hành: Số 18 - Tháng 6 - 2026Quản trị - Quản lý
Các nhân tố ảnh hưởng đến sự sẵn sàng ứng dụng trí tuệ nhân tạo của nhân viên văn phòng tại Thành phố Hồ Chí Minh
Xuất bản: tháng 7 20, 2026
doi:10.62831/nckh.2026.578.v1
Tóm tắt
Nghiên cứu này nhằm đánh giá tác động của hệ thống làm việc hiệu suất cao và sự kháng cự thay đổi đến sự sẵn sàng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) của nhân viên văn phòng, đồng thời xem xét vai trò trung gian của lãnh đạo định hướng nhiệm vụ và nỗi lo lắng về AI. Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM, dựa trên dữ liệu khảo sát từ 250 nhân viên văn phòng tại TP. Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu cho thấy, nỗi lo lắng về AI là rào cản đáng kể đối với sự sẵn sàng ứng dụng AI của người lao động, trong khi lãnh đạo định hướng nhiệm vụ và nỗi lo lắng về AI đều đóng vai trò trung gian quan trọng trong mối quan hệ giữa các yếu tố tiền đề và sự sẵn sàng ứng dụng AI. Từ các kết quả này, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm giảm bớt tâm lý e ngại công nghệ, tăng cường vai trò của lãnh đạo và thúc đẩy sự sẵn sàng ứng dụng AI trong doanh nghiệp.
Từ khóa
hệ thống làm việc hiệu suất caokháng cự thay đổiAI Readinesslo lắng về AIlãnh đạo định hướng nhiệm vụ
Tài liệu tham khảo
1.
Alsheibani, S., Cheung, Y., & Messom, C. (2018). Artificial intelligence adoption: AI-readiness at firm-level. Proceedings of the Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS), 37. https://aisel.aisnet.org/pacis2018/37/
2.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (2nd ed.). Sage Publications.
5.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Danks, N. P., & Ray, S. (2021). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) using R: A workbook. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7
Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
Han, J. H., Liao, H., Taylor, M. S., & Kim, S. (2017). Effects of high‐performance work systems on transformational leadership and team performance: Investigating the moderating roles of organizational orientations. Human Resource Management, 57(5), 1065-1082. https://doi.org/10.1002/hrm.21886
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
House, R. J., & Mitchell, T. R. (1975). Path-goal theory of leadership (Technical Report No. TR-75-67). Washington University, Department of Psychology.
12.
Li, C., Ashraf, S., Amin, S., & Safdar, M. (2023). Consequence of resistance to change on AI readiness: Mediating-moderating role of task-oriented leadership and high-performance work system in the hospitality sector. SAGE Open, 13(4). https://doi.org/10.1177/21582440231217731
Oreg, S. (2003). Resistance to change: Developing an individual differences measure. Journal of Applied Psychology, 88(4), 680-693. https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.4.680
Rogers, R. W. (1975). A protection motivation theory of fear appeals and attitude change. The Journal of Psychology, 91(1), 93-114. https://doi.org/10.1080/00223980.1975.9915803
Tong, H., Yu, J., & Shou, M. (2025). Mitigating the effect of AI anxiety on employees' creativity: A social cognitive perspective. Springer Nature Business & Economics, 1(1). https://doi.org/10.1007/s44362-025-00006-5
Venkatesh, V. (2000). Determinants of perceived ease of use: Integrating control, intrinsic motivation, and emotion into the technology acceptance model. Information Systems Research, 11(4), 342-365. https://doi.org/10.1287/isre.11.4.342.11872
