nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng ai trong hoạt động quản trị nhân lực tại các doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin

BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌCĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC ÁP DỤNG AI TRONG HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ NHÂN LỰC TẠI CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Giảng viên hướng

BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC

ÁP DỤNG AI TRONG HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ NHÂN LỰC TẠI CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Giảng viên hướng dẫn: Ths Lê Thị Hiền

Nhóm sinh viên thực hiện: Dương Thị Khánh – K58U5

Phạm Thanh Phương – K58U5Trần Thị Thu Tuyền – K58U5Nguyễn Thị Huyền – K58U2

HÀ NỘI - 2024

M C Ụ L C Ụ 2

DANH M C Ụ TỪ VI T Ế T T Ắ 4

DANH M C Ụ B NG Ả 5

DANH M C HÌNH Ụ 6

DANH M C Ụ BI U Ể ĐỒ 7

PH N Ầ MỞ Đ U Ầ 1

1 Lý do ch n ọ đề tài 1

2 T ng ổ quan nghiên c u ứ 2

2.1 M tộ số công trình nghiên c uứ n cướ ngoài 2

2.2 M tộ số công trình nghiên c uứ trong n cướ 8

3 M c ụ đích, nhi m ệ vụ nghiên c u ứ 11

4 Đ i ố t ượ nghiên c u ng ứ 12

5 Ph m ạ vi nghiên c u ứ 12

6 Ph ươ pháp nghiên c u ng ứ 12

7 C u ấ trúc đề tài 15

CH ƯƠ NG 1: CƠ SỞ LÝ THUY T Ế CÁC Y U Ế TỐ NH Ả H ƯỞ NG Đ N Ế VI C Ệ ÁP D NG Ụ AI TRONG HO T Đ NG QU N TR NHÂN L C T I CÁC Ạ Ộ Ả Ị Ự Ạ 17

1.1 Khái quát về AI 17

1.1.1 Khái quát về AI 17

1.1.2 Sự phát tri nể c aủ AI 18

1.1.3 Vai trò c aủ AI 20

1.2 Khái quát về ho t ạ đ ng ộ qu n ả trị nhân l c ự 24

1.2.1 Khái ni mệ về ho tạ đ ngộ qu nả trị nhân l cự 24

1.2.2 Vai trò c aủ qu nả trị nhân l cự trong doanh nghi p.ệ 25

1.2.3 ngỨ d ngụ AI trong các ho tạ đ ngộ qu nả trị nhân l cự t iạ các doanh nghi pệ .27

1.4 Áp d ng ụ AI trong ho t ạ đ ng ộ qu n ả trị nhân l c ự t i ạ các doanh nghi p ệ

ngành công ngh thông tin ệ 32

1.4.1 Các ho tạ đ ngộ qu nả trị nhân l cự đ cượ ngứ d ngụ AI 32

1.4.3 L i ích và khó khăn c a vi c áp d ng AI trong ho t đ ng qu n tr nhân l c t iợ ủ ệ ụ ạ ộ ả ị ự ạ các doanh nghi p ngành công ngh thông tinệ ệ 34

1.5 Các y u t nh h ế ố ả ưở ng đ n áp d ng AI trong ho t đ ng qu n tr nhân l c ế ụ ạ ộ ả ị ự t i các doanh nghi p ngành công ngh thông tin ạ ệ ệ 36

1.5.1 Xác đ nh ị các y u ế tố nh ả h ưở 36 ng 1.5.2 Mô hình nghiên c uứ 41

1.5.3 Giả thuy tế nghiên c uứ 43

1.5.4 Mã hóa thang đo 44

B NG Ả MÃ HÓA THANG ĐO 44

CH ƯƠ NG 2: K T Ế QUẢ NGHIÊN C U Ứ CÁC Y U Ế TỐ NH Ả H ƯỞ NG Đ N Ế ÁP D NG Ụ AI TRONG HO T Đ NG QU N TR NHÂN L C T I CÁC DOANH NGHI P NGÀNH Ạ Ộ Ả Ị Ự Ạ Ệ CNTT 47

2.1 K t ế quả nghiên c u ứ 47

2.1.1 Phân tích th ng ố kê mô tả 47

2.1.2 Ki mể đ nhị độ tin c yậ c aủ thang đo b ngằ hệ số Cronbach’s Alpha 50

2.1.2.1 K tế quả phân tích thang đo “HI UỆ QUẢ VỀ CHI PHÍ” Reliability Statistics .51

2.1.2.2 K t ế quả phân tích thang đo “L I Ợ THẾ T ƯƠ Đ I” NG Ố 51

2.1.2.3 K tế quả phân tích thang đo “B OẢ M TẬ VÀ QUY NỀ RIÊNG T ” Reliability Ư Statistics 52

2.1.2.4 K tế quả phân tích thang đo “S NẴ SÀNG VỀ NGU NỒ L C” Reliability Ự Statistics 52

2.1.2.5 K tế quả phân tích thang đo “HỖ TRỢ QU NẢ LÝ” Reliability Statistics 53

2.1.2.6 K t ế quả phân tích thang đo “ÁP L C Ự C NH Ạ TRANH” 53

2.1.2.7 K tế quả phân tích thang đo “HỖ TRỢ TỪ NHÀ CUNG C P” Reliability Ấ Statistics 54

2.1.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA 55

2.1.3.1 Th cự hi nệ phân tích EFA cho bi nế đ cộ l p:ậ 55

2.1.3.2 Th cự hi nệ phân tích EFA cho bi nế phụ thu cộ 57

2.1.4 Ki mể đ nhị mô hình nghiên c uứ b ngằ phân tích h iồ quy 58

2.1.4.1 Đi uề ch nhỉ mô hình nghiên c uứ 58

2.1.4.2 Phân tích hệ số t ngươ quan Pearson(r) 58

2.1.4.3 Phân tích h iồ quy, ki mể đ nhị mô hình và ki mể đ nhị lý thuy tế 59

2.1.5 K tế quả phân tích nhân tố kh ngẳ đ nhị CFA 62

2.1.6 Phân tích mô hình c uấ trúc tuy nế tính SEM 64

CH ƯƠ NG 3: TH O LU N K T QU NGHIÊN C U CÁC Y U T NH H Ả Ậ Ế Ả Ứ Ế Ố Ả ƯỞ NG Đ N Ế ÁP D NG Ụ AI TRONG HO T Ạ Đ NG Ộ QU N Ả TRỊ NHÂN L C T I CÁC DOANH Ự Ạ NGHI P NGÀNH CNTT VÀ M T S HÀM Ý Ệ Ộ Ố 65

3.1 Th o ả lu n ậ k t ế quả nghiên c u ứ 65

3.2 K t ế lu n ậ 65

3.3 Hàm ý c a ủ nghiên c u ứ 66

3.3.1 Nhân tố “B o ả m t ậ và quy n ề riêng t ” ư 66

3.3.2 Nhân tố “S nẵ sàng về ngu nồ l c”ự 67

3.3.3 Nhân tố “Hỗ trợ qu nả lý” 68

3.3.4 Nhân tố “Hỗ trợ từ nhà cung c p”ấ 69

3.4 Đề xu t ấ gi i ả pháp 69

3.5 H n ạ chế và h ướ nghiên c u ng ứ ti p ế theo 71

PH L C Ụ Ụ 72

DANH M C TÀI LI U THAM KH O Ụ Ệ Ả 88

1 AI Trí tuệ nhân tạo

DANH MỤC BẢNG

Bảng đề xuất các yếu tố ảnh hưởng đến áp dụng AI trong hoạt động quản trị nhân lực tại các doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin 38

DANH MỤC HÌNH

Hình i: Mô hình nghiên cứu của David Yoon Kin Tong (2009) 4Hình ii: Mô hình nghiên cứu của Troshani, I., Jerram, C and Gerrard, M (2010) 6Hình iii: Mô hình nghiên cứu của Belanche, D., Casalo, L.V and Flavian, C (2019) 7Hình iv: Mô hình nghiên cứu đề

xuất 42Bảng mã hóa thang đo 44

DANH MỤC BIỂU ĐỒ

Biểu đồ 1: Thống kê giới tính khảo sát 47

Biểu đồ 2: Thống kê độ tuổi khảo sát 48

Biểu đồ 3: Biểu dồ tần số dư chuẩn hóa Histogram 61

Biểu đồ 4: Xác suất tích lỹ quan sát Observed Cum Prob 61

Biểu đồ 5: Biểu đồ Scatterplot kiểm tra giải định liên hệ tuyến tính 62

PHẦN MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Với sự phát triển của công nghệ, AI đã trở thành tâm điểm trong kỷ nguyên mới

AI viết tắt của Artificial Intelligence hay còn được được biết đến với tên AI là mộtngành khoa học, kỹ thuật chế tạo máy móc thông minh, đặc biệt là các chương trìnhmáy tính thông minh AI được tạo ra với mục đích tự động hoá các tác vụ như tự độnghoá quy trình sản xuất hoặc giải quyết các vấn đề mang tính phức tạp như phân tích dữliệu, chẩn đoán các căn bệnh khó, Những ứng dụng của AI đang ngày càng phát triển

và mở rộng trong đa dạng các lĩnh vực Trong tương lai, AI có thể trở thành một phầnkhông thể thiếu trong cuộc sống của con người Và không nằm ngoài xu hướng củaviệc sử dụng AI nhiều công ty/ doanh nghiệp hiện đang trong quá trình chuyển đổi kỹthuật số và hướng đến sử dụng AI Tại Việt Nam, trong suốt đại dịch COVID-19 vừaqua, công nghệ AI đã và đang được ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực như: Y tế,ngân hàng, giáo dục, nông nghiệp, sản xuất, giao thông hay thương mại điện tử,…quản trị nguồn nhân lực (HRM - Human Resource Management) cũng không nằmngoài xu thế ứng dụng công nghệ hiện đại này Với lợi thế là một địa phương tập trungnhiều doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin lớn của đất nước như FPT, Viettel,CMC, VNPT, các doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin trên địa bàn Hà Nội luônđón đầu xu hướng công nghệ mới trên thế giới, dẫn dắt thị trường trong nước đồngthời tạo động lực tăng trưởng cho tập đoàn trong dài hạn

Xu hướng trong ngành nhân sự hiện nay là ứng dụng công nghệ để xây dựng nguồnnhân lực số AI được sử dụng trong quá trình tiếp cận, đánh giá và sàng lọc ứng viên mộtcách tự động để tiết kiệm thời gian một cách tốt nhất, đồng thời loại bỏ sai sót và định kiến

cá nhân Hơn nữa, việc sử dụng AI và các nền tảng công nghệ đột phá khác để nâng caotrải nghiệm của nhân viên trong thực tiễn nhân sự và sự gắn kết của nhân viên tại nơi làmviệc đang ngày càng trở nên quan trọng (Bersin, cộng sự, 2017); (IBM, Globoforce, 2017).Khi quá trình số hóa tại nơi làm việc tăng lên, nhân viên tương tác với các tài sản số hóakhác nhau trong hệ sinh thái của tổ chức nhưng khả năng HRM đối phó với những tháchthức của HRM được hỗ trợ bởi AI vẫn là một mối lo ngại (Budhwar, cộng sự, 2022);(Charlwood, Guenole, 2022); (Swart, cộng sự, 2020)

Tuy nhiên, có rất ít nghiên cứu xem xét tác động của việc áp dụng AI trong HRM(Braganza, cộng sự, 2021) Bất chấp sự gia tăng của nó, vẫn có cơ sở lý thuyết hạn chế

để hiểu cách cơ sở hạ tầng HRM được AI hỗ trợ phù hợp với hệ sinh thái rộng lớn hơncủa tổ chức cũng như cách các công ty thiết kế và triển khai hệ sinh thái nhân sự cũngnhư cấu hình các ứng dụng AI được số hóa để phục vụ cho môi trường kỹ thuật số, conngười và vật lý của công ty Hay thực tế vẫn còn rất nhiều DN lúng túng trong quátrình sử dụng hay cập nhật công nghệ AI Một số nhân viên sắn sàng áp dụng các giảipháp công nghệ mới nhất, vì họ nhận thấy những cơ hội của công nghệ này Ngược lại,một số nhân viên khác miễn cưỡng chấp nhận thậm chí có thể sợ hãi sự phát triển côngnghệ Thái độ tiêu cực này có thể bắt nguồn từ việc nhân viên sợ mất việc vì côngnghệ có thể thay thế công việc của con người (Winick, 2018)

Nhận thấy tầm quan trọng và xu hướng phát triển trong tương lai của công nghệ

AI đối với hoạt động quản trị nhân lực đồng thời nhằm tìm ra các giải pháp giúp nângcao chất lượng ngành quản trị nhân lực, chúng tôi quyết định lựa chọn đề tài: “Nghiêncứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng công nghệ AI vào hoạt động quản trị nhânlực tại các doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin” Nghiên cứu này xem xét kỹlưỡng về thực nghiệm việc áp dụng AI cho HRM trong các doanh nghiệp, giúp cho cácnhà quản lý nhân sự hiểu được việc áp dụng AI và lợi ích của AI đối với HRM Kếtquả của nghiên cứu này sẽ giúp xây dựng các chiến lược hướng tới việc áp dụng côngnghệ AI cho HRM để cải thiện hiệu suất làm việc

2 Tổng quan nghiên cứu

Việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến áp dụng AI trong hoạt động quản trịnhân lực ở các phạm vi nghiên cứu khác nhau cũng như các định hướng tiếp cậnnghiên cứu khác nhau có một vị trí và vai trò vô cùng quan trọng Lĩnh vực này đãđược nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu, có thể kể đến một số công trình tiêu biểu sau:

2.1 Một số công trình nghiên cứu nước ngoài

 Tong, D.Y.K (2009), “A study of e-recruitment technology adoption in Malaysia”, Industrial Management and Data Systems.

Mục đích của bài viết này là kiểm tra nhận thức và hành vi của người tìm việc vềviệc áp dụng công nghệ tuyển dụng điện tử của bên thứ ba ở Malaysia Theo nghiêncứu này, tác giả đã sử dụng 6 giả thuyết như sau:

H1: Nhận thức tính dễ sử dụng có mối liên quan tích cực đến việc áp dụng công nghệ tuyển dụng

H2: Nhận thức về tính hữu ích có mối quan hệ tích cực đối với việc áp dụng côngnghệ tuyển dụng

H3: Nhận thức về rủi ro quyền riêng tư H4: Mong đợi về hiệu suất

H5: Tính hiệu quả của từng ứng dụng cụ thể H6: Nhận thức về sự căng thẳng

Tác giả đã sử dụng phần mềm (SPSS) phiên bản 12.0, số liệu thống kê mô tả vàcác thành phần chính phân tích yếu tố thăm dò với vòng quay Varimax đã được tiếnhành Với mục đích phân tích yếu tố xác nhận và mối quan hệ giữa các cấu trúc, khungkhái niệm đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng Phân tích cấu trúc mômen (AMOS)Phiên bản 4.0 Quá trình đánh giá bắt đầu bằng cách ban đầu thực hiện tất cả 31 biếnquan sát được ở cấp độ đơn biến cho tính bình thường Ý định hành vi đối với việc sửdụng công nghệ được coi là biến phụ thuộc

Giá trị của các thang đo được xác minh bằng cách xem xét độ giá trị nội dung, độhội tụ và giá trị phân biệt Khái niệm giá trị hội tụ đánh giá mức độ mà hai phép đolường của khái niệm có thể tương quan và bằng cách sử dụng Phép tính trích xuấtphương sai, tính toán cho thấy rằng tất cả các cấu trúc đáp ứng giá trị ngưỡng 0,50.Tính hợp lệ của nội dung được xác nhận sau một xem xét sâu rộng về tìm kiếm việclàm và tài liệu tuyển dụng điện tử

Trong nghiên cứu, tác giả David Yoon Kin Tong đã định lượng được các mức độảnh hưởng của mỗi yếu tố trên đến việc áp dụng công nghệ tuyển dụng điện tử, qua đóphân tích mối quan hệ tác động giữa chúng

Hình i: Mô hình nghiên cứu của David Yoon Kin Tong (2009)

Kết quả của nghiên cứu chỉ ra: Giả thuyết H4 trên không được ủng hộ Đườngdẫn nhân quả PE được đề xuất tới PU là đã bị xóa để có được các chỉ số phù hợp với

mô hình cuối cùng Điều này có nghĩa là PE không có ảnh hưởng trực tiếp trên PU để

sử dụng tuyển dụng điện tử Giả thuyết H5 được hỗ trợ với hệ số đường dẫn 0,591, chỉ

ra rằng ASSE có mối liên quan tích cực với PU trong việc áp dụng tuyển dụng điện tử

 Rahayu, R and Day, J (2015), “Determinant factors of E-commerce adoption

by SMEs in developing country: evidence from Indonesia”, in Procedia - Social and Behavioral Sciences.

Mục đích của nghiên cứu này là điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến các doanhnghiệp vừa và nhỏ ở các nước đang phát triển trong việc áp dụng thương mại điện tử.Nghiên cứu này được thúc đẩy bởi thực tế là việc áp dụng thương mại điện tử của cácdoanh nghiệp vừa và nhỏ, đặc biệt là ở các nước đang phát triển Phương pháp khảosát là sử dụng bảng câu hỏi trực tuyến Và dựa trên khảo sát 292 doanh nghiệp vừa vànhỏ của Indonesia

Để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc, phântích hồi quy bội được thực hiện Trước khi tiến hành phân tích này, các thử nghiệmliên quan đến dữ liệu ngoại lệ, đa cộng tuyến, tính chuẩn, tuyến tính và tính đồng nhất

đã được thực hiện để đảm bảo dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này đáp ứng cácyêu cầu của phân tích hồi quy bội

Mô hình được phát triển trong nghiên cứu này dựa trên khung TOE 11 biếnđược đề xuất là các yếu tố ảnh hưởng đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong việc áp

dụng thương mại điện tử Biến phụ thuộc là việc áp dụng thương mại điện tử được đạidiện bởi phạm vi sử dụng thương mại điện tử của các doanh nghiệp vừa và nhỏ, phạm

vi sử dụng thương mại điện tử đề cập đến “mức độ sử dụng thương mại điện tử chomột số lĩnh vực khác nhau” Dưới đây là các giả thuyết trong bài nghiên cứu:

Bối cảnh công nghệ:

H1: Nhận thức về lợi íchH2: Nhận thức về khả năng tương thích H3: Chi phí Bối cảnh tổ chức

H4: Sự sắn sàng về công nghệH5: Quy mô doanh nghiệp Bối cảnh môi trường H6: Áp lực của nhà cung cấp dịch vụ

H7: Áp lực của đối thủ cạnh tranhH8: Hỗ trợ bên ngoài Bối cảnh cá nhân H9: Tính đổi mới của chủ sở hữu

H10: Năng lực CNTT của chủ sở hữuH11: Kinh nghiệm về CNTT của chủ sở hữuTuy nhiên, trong số các biến này, chỉ có 5 biến có giá trị ý nghĩa dưới 0,05, là lợiích, sự sắn sàng về công nghệ, tính đổi mới của chủ sở hữu, khả năng CNTT của chủ

sở hữu và trải nghiệm về CNTT của chủ sở hữu, trong khi những biến khác có giá trị ýnghĩa lớn hơn 0,05 Điều này phản ánh rằng trong số 11 biến số được đề xuất làm yếu

tố quyết định thương mại điện tử được các doanh nghiệp vừa và nhỏ áp dụng trongnghiên cứu này, chỉ có năm biến số: lợi ích nhận thức, sự sắn sàng về công nghệ, tínhđổi mới của chủ sở hữu, CNTT của chủ sở hữu năng lực và kinh nghiệm về CNTT củachủ sở hữu, ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ ởIndonesia trong việc áp dụng thương mại điện tử Vì thế trong nghiên cứu này, H1, H4,H9, H10 và H11 được hỗ trợ đầy đủ

 Troshani, I., Jerram, C and Gerrard, M (2010), “Exploring the organizational adoption of human resources information systems (HRIS) in the Australian public sector”, in ACIS 2010 Proceedings-21st Australasian Conference on Information Systems.

Tác giả phân tích ba bối cảnh tác động tới việc áp dụng hệ thống thông tin nguồnnhân lực (HRIS) gồm: công nghệ, tổ chức, môi trường

Chúng được biểu diễn như sau:

Hình ii: Mô hình nghiên cứu của Troshani, I., Jerram, C and Gerrard, M (2010)

Hơn nữa, quá trình chuyển đổi từ áp dụng HRIS sang đồng hóa hoàn toàn và mức

độ tán thành lợi ích (và chi phí) trở nên cụ thể hóa trong quá trình sử dụng HRIS có thể

là một con đường khác để nghiên cứu sâu hơn

Tuy nhiên, tác giả cũng lập luận rằng, do có nhiều tổ chức tham gia và tính chấtphong phú của của dữ liệu được thu thập, cũng có thể rút ra được một số ý nghĩa thực

tế nhất định Các nhà quản lý, những người thực hành và những người ra quyết địnhtrong khu vực công có thể thấy nghiên cứu này sâu sắc trong việc xây dựng chính sách

và các sáng kiến áp dụng HRIS Cụ thể, họ có thể áp dụng những hiểu biết sâu sắc từcác khái niệm được đề xuất khuôn khổ để đạt được hiệu quả cao hơn trong việc ápdụng HRIS bằng cách phát triển các chiến thuật áp dụng có thể hành động và các chiếnlược để cải thiện cơ hội đạt được thành công khi áp dụng HRIS

 Belanche, D., Casalo, L.V and Flavian, C (2019), “Artificial Intelligence in FinTech: understanding robo-advisors adoption among customers”, Industrial Management and Data Systems

Đầu tiên, nghiên cứu này tập trung vào ý định hành vi là yếu tố phụ thuộc chính.Thứ hai, mặc dù nghiên cứu đã phân tích vai trò điều tiết của một số đặc điểm cá nhân,tính cách khác đặc điểm (ví dụ: sự sẵn sàng về công nghệ, nhu cầu tương tác xã hội,v.v.) cũng có thể điều chỉnh các mối quan hệ của khung đề xuất Thứ ba, các biến sốkhác, chẳng hạn như người tiêu dùng có kinh nghiệm cá nhân với việc quản lý tàichính với sự hỗ trợ của con người, cũng có thể có liên quan trong bối cảnh này

Theo nghiên cứu, tác giả đã đưa ra các giả thuyết sau:

H1a Nhận thức dễ sử dụng các cố vấn robot tài chính có tác động tích cực đếnnhận thức hữu ích

H1b Nhận thức dễ sử dụng các cố vấn robot tài chính có tác động tích cực đếnthái độ về phía họ

H1c Tính hữu ích nhận thức của cố vấn robot tài chính có tác động tích cực đếnthái độ về phía họ

H1d Nhận được công thức về tính hữu ích của các cố vấn tài chính robot có hoạtđộng tích cực đến ý định sử dụng chúng

H1e Thái độ đối với các vấn đề về robot tài chính có tác động tích cực đến ýđịnh sử dụng

H2 Các tiêu chuẩn chủ quan về việc sử dụng vấn đề robot tài chính có tác độngtích cực đến mức có ý định sử dụng chúng

H3 Ảnh hưởng của tính hữu ích và biểu thức nhận dạng thái độ đối với ý định sửdụng robot cố gắng khắc phục sự cố là: tăng cường sức mạnh cho người dùng có mức

độ thuộc tính cao hơn robot, trong khi hiệu quả của các tiêu chuẩn chủ quan về ý định

sử dụng Robo-Advisors được tăng cường sức mạnh cho người dùng với mức độ quenthuộc thấp hơn so với robot

Tác giả đã định lượng được các mức độ ảnh hưởng của mỗi yếu tố trên đến việc

sử dụng các cố vấn robot tài chính Chúng được biểu diễn dưới dạng mô hình như sau:

Hình iii: Mô hình nghiên cứu của Belanche, D., Casalo, L.V and Flavian, C (2019)

Việc xác định các yếu tố then chốt quyết định ý định của khách hàng (ý định sửdụng cố vấn robot), kết quả cho thấy thái độ là yếu tố dự báo mạnh nhất về ý địnhhành vi sử dụng robot cố vấn tài chính, theo sau là các chuẩn mực chủ quan.

2.2 Một số công trình nghiên cứu trong nước

Đối với các công trình nghiên cứu trước đây của các tác giả trong nước đã có một

số nghiên cứu có kết quả nhất định

 Nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị My My về các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng công nghệ AI của nhân viên tại các doanh nghiệp trên địa bàn Đà Nẵng (2022)

Nghiên cứu tập trung vào nghiên cứu các yếu tố gây ảnh hưởng tới việc sử dụng

AI của nhân viên trong công ty tại thời điểm công nghệ số thay đổi nhanh chóng Bởi

vì, công nghệ AI đem lại lợi thế lớn trong hoạt động kinh doanh và là chìa khóa đểgiúp các DN vượt qua khủng hoảng Vì vậy nếu các công ty doanh nghiệp muốnhưởng lợi từ những ứng dụng AI thì việc chấp nhận sử dụng AI của nhân viên là rấtquan trọng Trong nghiên cứu có khảo sát trên 5 giả thuyết nghiên cứu gồm 20 biếnquan sát khảo sát trên kích thước mẫu là 300 mẫu và thu về được 280 phiếu đủ điềukiện để đưa vào phân tích, xác định độ tin cậy của thang đo

H1: Kỳ vọng nỗ lực có ảnh hưởng đến hành vi sử dụng

H2: Nhận thức sự đổi mới có ảnh hưởng đến hành vi sử dụng

H3: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng đến hành vi sử dụng

H4: Kỳ vọng kết quả thực hiện có ảnh hưởng đến hành vi sử dụng

H5: Các điều kiện thuận lợi có ảnh hưởng đến đến hành vi sử dụngNghiên cứu sử dụng công cụ SPSS để xử lý dữ liệu kết quả nghiên cứu cho thấy,nhân tố xã hội ảnh hưởng lớn nhất đến hành vi sử dụng công nghệ AI của nhân viên,tiếp đó là các nhân tố kỳ vọng sự nỗ lực, các điều kiện thuận lợi, kỳ vọng khả năngthực hiện và nhận thức sự đổi mới

 Nghiên cứu về mô hình quản trị nhân sự tương lai: Sự hợp tác giữa con người

và AI của tác giả ThS CAO QUỐC VINH (Trường Đại học Công đoàn) (10/2023)

Qua nghiên cứu này tác giả xây dựng một hình ảnh AI làm việc và phát triểncùng xã hội loài người với tính độc lập tương đối, đồng thời đề xuất một khái niệmmới mẻ về vai trò và giá trị của AI trong doanh nghiệp, cũng như một mô hình có thểphát huy đồng thời kiềm tỏa các nguy cơ khác từ AI, góp phần tạo ra các đột phá trong

lao động sản xuất Kết quả tác giả đưa ra mô hình giả thuyết cho các doanh nghiệp cóthể đưa vào vận hành như mô hình 2H&1A (2Human 1AI) Ý nghĩa 2 nhân sự conngười làm việc với 1 AI Việc quản lý chéo giúp giám sát, kiểm soát chất lượng vàphát hiện bất thường trong hoạt động của doanh nghiệp Đồng thời bổ sung các giảipháp như tăng cường đào tạo và phát triển năng lực cho nhân viên, vận dụng AI để xử

lý dữ liệu và tạo ra dự đoán, và định rõ vai trò của con người và AI trong từng côngviệc cụ thể của doanh nghiệp

 Bài nghiên cứu về thực trạng nguồn nhân lực công nghệ thông tin VN hiện nay(2023)

Nghiên cứu cho thấy rằng thực trạng nguồn nhân lực công nghệ thông tin làngành có nhiều điểm sáng Trong năm 2020, Việt Nam đã trở thành điểm đến mới củacác công ty sản xuất trong lĩnh vực công nghệ Cụ thể, Qualcomm (Mỹ) mở Trung tâmNghiên cứu và Phát triển (R&D) tại Hà Nội; Luxshare ICT (công ty chuyên lắp ráp tainghe Airpods cho Apple và Samsung) sau khi mở nhà máy, tuyển hàng ngàn côngnhân và kỹ sư, đang có kế hoạch xây dựng thêm 1 nhà máy sản xuất Smart TV ở Khucông nghiệp Vân Trung (Bắc Giang) và mở rộng đầu tư nhà máy ở Nghệ An Ngoài rangành còn tập trung vào nhân lực với chất lượng cao Sự thiếu hụt này đến từ nhiềuphương diện, chủ yếu do nguồn nhân lực có trình độ chuyên môn cao vẫn chưa đápứng đủ nhu cầu của thị trường, trong khi đội ngũ nhân sự mới lại thiếu những kỹ năngcần thiết do chương trình đào tạo tại các trường Đại học thiếu sự định hướng, chưađúng trọng tâm doanh nghiệp tìm kiếm

Bảng tóm tắt các yếu tố ảnh hưởng của các công trình nghiên cứu tham khảo

1 Tong, D.Y.K (2009),

“A study of recruitment technologyadoption in Malaysia”,Industrial Managementand Data Systems

e-Tính dễ sử dụngTính hữu íchRủi ro quyền riêng tưHiệu suất

Tính hiệu quả của từng ứng dụng cụ thể

Sự căng thẳng

Rahayu, R and Day, J

(2015), “Determinantfactors of E-commerceadoption by SMEs indeveloping country:

evidence fromIndonesia”, in Procedia -Social and Behavioral

- Tính đổi mới của chủ sở hữu

- Năng lực CNTT của chủ sở hữu

- Kinh nghiệm về CNTT của chủ sở hữu

3Troshani, I., Jerram, C

and Gerrard, M (2010),

“Exploring theorganizational adoption

of human resourcesinformation systems(HRIS) in the Australianpublic sector”, in ACIS

2010 Proceedings-21stAustralasian Conference

- Năng lực công nghệ

- Cam kết của lãnh đạo

- Quy mô tổ chức

- Mức độ tập trung hóaBối cảnh môi trường

understanding advisors adoptionamong customers”,

robo Nhận thức dễ sử dụng

- Các tiêu chuẩn chủ quan

- Tính hữu ích và biểu thức nhận dạng thái độ

Industrial Managementand Data Systems

5 Nghiên cứu của tác giảNguyễn Thị My My vềcác nhân tố ảnh hưởngđến hành vi sử dụngcông nghệ AI của nhânviên tại các doanhnghiệp trên địa bàn Đà

Kết quả của nghiên cứu là tác giả đưa ra mô hình giảthuyết cho các doanh nghiệp có thể đưa vào vận hànhnhư mô hình 2H&1A (2Human 1AI)

7 Bài nghiên cứu về thựctrạng nguồn nhân lựccông nghệ thông tin VNhiện nay (2023)

Nghiên cứu cho thấy rằng thực trạng nguồn nhân lựccông nghệ thông tin là ngành có nhiều điểm đang trong giai đoạn khan hiến nguồn lực chất lượng cao

3 Mục đích, nhiệm vụ nghiên cứu

 Mục tiêu tổng quát

- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng công nghệ AI trong hoạt độngquản trị nhân lực và đánh giá kiểm định sự ảnh hưởng của các yếu tố đến các doanhnghiệp ngành công nghệ thông tin

 Nhiệm vụ nghiên cứu

- Xác định và đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc ápdụng công nghệ AI vào hoạt động quản trị nhân lực

- Phân tích và đánh giá thực trạng ảnh hưởng của các yếu tố đến việc áp dụngcông nghệ AI vào hoạt động quản trị nhân lực

- Thảo luận phân tích và đưa ra các kết luận về các yếu tố ảnh hưởng đến việc ápdụng AI trong hoạt động quản trị nhân lực tại các doanh nghiệp ngành công nghệthông tin.

4 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng AI trong hoạt

động quản trị nhân lực tại các doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin ở Hà Nội(Misa, FPT, VNPT, VNG, HANEL, VNTT)

5 Phạm vi nghiên cứu

- Phạm vi về nội dung:

 Xây dựng mô hình và kiểm định giả thuyết nghiên cứu, từ đó xác định các yếu

tố ảnh hưởng đến việc áp dụng AI vào hoạt động quản trị tại các doanh nghiệp tronglĩnh vực công nghệ thông tin

 Đánh giá tác động của các yếu tố đến việc áp dụng AI vào hoạt động quản trịtại các doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ thông tin

- Phạm vi không gian: Đề tài tập trung nghiên cứu về các công ty doanh nghiệptrong lĩnh vực công nghệ thông tin đang sử dụng AI trong quản lý nhân sự tại địa bàn

Hà Nội Các doanh nghiệp như là FPT, MISA, VNPT, VNG, HANEL, VNTT

- Phạm vi thời gian: Tập trung nghiên cứu đánh giá phân tích các yếu tố ảnhhưởng của AI đến hoạt động quản trị của các doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệthông tin từ năm 2019-2023 Dữ liệu thứ cấp để phân tích những vấn đề có liên quantrong đề tài nghiên cứu được thu thập từ năm 2019 - 2023 Dữ liệu sơ cấp thu thập từ10/2023 – 1/2024

6 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp nghiên cứu

Sử dụng phương pháp tiếp cận nghiên cứu định lượng - đây là cách tiếp cận nhấnmạnh đến phương pháp nghiên cứu có cấu trúc chặt chẽ nhằm thúc đẩy quá trình lặplại nghiên cứu và những quan sát có thể định lượng được sử dụng cho phân tích thống

kê Phương pháp này tập trung vào kết quả, các biến độc lập và tập trung vào thống kêhành vi thay vì ý nghĩa

Nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách phát bảng câu hỏi đến các đốitượng đang làm việc trong ngành quản trị nhân sự trong ngành CNTT hoặc các đốitượng đang làm việc trong các công ty đang áp dụng công nghệ AI hoặc đang có ý

định áp dụng công nghệ AI vào hoạt động của doanh nghiệp số mẫu điều tra là 180.

Từ cơ sở dữ liệu thu thập được tiến hành phân tích mẫu nghiên cứu, kiểm định thang

đo bằng hệ số tin cậy Cronbach's alpha và phương pháp phân tích nhân tố EFA thôngqua phần mềm SPSS 20.0 Sau đó tiến hành kiểm định mô hình bằng phương pháp hồiquy đa biến với mức ý nghĩa Sig từ 5% - 10%, xác định các nhân tố ảnh hưởng.Đồng thời sử dụng phần mềm AMOS , phân tích trực tiếp các biến có mỗi quan

hệ phức tạp với nhau trên khung phân tích mà nghiên cứu này xây dựng

- Phương pháp chọn mẫu, thu thập và xử lý số liệu

 Phương pháp chọn mẫu:

Lựa chọn phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên kết hợp phương pháp chọn mẫuquả bóng tuyết, dựa trên ưu điểm của phương pháp là dễ tiếp cận, dễ lấy thông tin.Kích thước mẫu: Dựa theo nghiên cứu của (Hair, cộng sự, 2014) thì quy luật tổngquát cho cỡ mẫu tối thiểu trong phân tích nhân tố khám phá EFA là gấp 5 lần số biếnquan sát và số lượng mẫu phù hợp cho phân tích hồi quy đa biến cũng là gấp 5 lần sốbiến quan sát Mô hình nghiên cứu này có 28 biến quan sát như vậy kích thước mẫu tốithiểu sẽ là 140

 Phương pháp thu thập dữ liệuĐối với dữ liệu sơ cấp: Chúng tôi sử dụng phương pháp lấy ý kiến khảo thôngqua biểu mẫu Google Likert 5 mức

Đối với dữ liệu thứ cấp: Chúng tôi thu thập dữ liệu thứ cấp thông qua các bài báocáo, tạp chí khoa học cũng như các công trình nghiên cứu khoa học trước đó nhằmtổng quan được lý thuyết để phục vụ cho bài thảo luận

Cronbach's Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khithang đo nghiên cứu có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo tốt nhất.

Bước 3: Phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đicác biến không đảm bảo độ tin cậy, những biến còn lại được tiếp tục sử dụng tiến hànhphân tích nhân tố

Phân tích nhân tố là một phương pháp thống kê được sử dụng để phân tích mốiliên hệ tác động qua lại giữa một số lượng lớn các biến và giải thích các biến này dướidạng các nhân tố ẩn

Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắtcác dữ liệu Trong nghiên cứu này có nhiều biến để nghiên cứu, hầu hết chúng cótương quan với nhau và cần được rút gọn để có thể dễ dàng quản lý

Tiêu chuẩn để lựa chọn là Hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0,4 Thang đo đạtyêu cầu khi tổng phương sai trích (Cumulative %) ≥ 50% Để thực hiện EFA cần kiểmtra hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0,5 và Eigenvalue ≥ 1, đồng thời thực hiệnphép xoay bằng phương pháp trích Principal component, phép quay Varimax vớinhững trường hợp cần xoay (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)

Bước 4: Phân tích hồi quy bội

Trong thống kê, vấn đề chúng ta muốn đánh giá là các thông tin của tổng thể.Tuy nhiên vì tổng thể quá lớn, chúng ta không thể có được các thông tin này Vì vậy,chúng ta dùng thông tin của mẫu nghiên cứu để ước lượng hoặc kiểm định thông tin

của tổng thể Với hồi quy tuyến tính cũng như vậy, các hệ số hồi quy tổng thể như a1, a2,…hay hằng số hồi quy a0 là những tham số chúng ta muốn biết nhưng không thể đo

lường được Do đó, chúng ta sẽ sử dụng tham số tương ứng từ mẫu để ước lượng và từ

đó suy diễn ra tổng thể Ta có phương trình hồi quy đa biến được xây dựng như sau:

Y = a0+ a1 X1 + a2 X2 + a3 X3 + … + an Xn +e

Trong đó:

Y : biến phụ thuộcX1, X2, X3, , Xn : Biến độc lập a0: Hằng số hồi quy

a1, a2, a3, , an : Hệ số hồi quy e: Sai số của mô hình

Một thước đo cho sự phù hợp của mô hình tuyến tính thường dùng là hệ số xácđịnh R bình phương Theo (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008), hệ số xácđịnh R bình phương càng gần 1 thì mô hình xây dựng càng thích hợp, gần 0 thì môhình càng kém thích hợp Hệ số xác định R bình phương này đã được chứng minh làhàm không giảm theo các biến độc lập đưa vào mô hình, càng đưa thêm biến độc lậpvào mô hình thì R bình phương càng tăng, tuy nhiên điều này cũng được chứng minhrằng không phải phương trình càng có nhiều biến phụ thuộc sẽ càng phù hợp hơn với

dữ liệu Như vậy, R bình phương có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan củathước đo sự phù hợp của mô hình Trong tình huống R bình phương hiệu chỉnh từ Rbình phương được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quytuyến tính đa biến R bình phương hiệu chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biếnđược đưa thêm vào phương trình Như vậy, dùng R bình phương hiệu chỉnh để đánhgiá phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của

mô hình

*Xử lý qua phần mềm AMOS: Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM với

mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường khi các chỉ số Chi-square/df, GFI, TLI, CFI,RMSEA thỏa mãn yêu cầu

Tiến hành kiểm định Boostrap và phân tích cấu trúc đa nhóm Kiểm địnhBoostrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thể thay thế mẫu ban đầu đóng vai trò đámđông Các ước lượng trong mô hình SEM có thể tin cậy được khi trị tuyệt đối của CRnhỏ hơn 2; Phân tích cấu trúc đa nhóm để so sánh mô hình nghiên cứu theo các nhómcủa một biến định tính Nếu kiểm định Chi-square cho thấy giữa mô hình bất biến và

mô hình khả biến không có sự khác biệt (P - value > 0.05) thì mô hình bất biến sẽđược chọn (do có bậc tự do cao hơn) Ngược lại nếu sự khác biệt Chi - square là có ýnghĩa giữa hai mô hình (P - value < 0.05) thì chọn mô hình khả biến vì có độ tươngthích cao hơn

- Chương 2: Kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng AItrong hoạt động quản trị nhân lực tại các doanh nghiệp

- Chương 3: Thảo luận kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc ápdụng AI trong hoạt động quản trị nhân lực tại các doanh nghiệp và một số hàm ý

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC ÁP DỤNG AI TRONG HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ NHÂN LỰC TẠI CÁC

DOANH NGHIỆP 1.1 Khái quát về AI

1.1.1 Khái quát về AI

Khái niệm về AI :

AI - Artificial Intelligence là cụm từ ra đời vào những năm 1950 khi nghiên cứuban đầu về khoa học tính toán khám phá các phương pháp tự động hóa đơn giản.Thông qua nghiên cứu này, các nhà khoa học máy tính bắt đầu học cách đào tạo máytính để bắt chước một số hình thức lý luận của con người, cho phép máy tính và máymóc của chúng ta trở thành những người bạn đồng hành thông minh mà chúng ta biết

và hiểu ngày nay

Theo Bộ Khoa học và Công nghệ định nghĩa về AI có thể được hiểu như sau, “AI

là thành quả mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính Các quy trình này bao gồm học tập (thu nhận thông tin và quy tắc sử dụng thông tin), hệ thống lý luận (sử dụng quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định) và tự điều chỉnh Các ứng dụng đặc biệt của AI bao gồm hệ thống chuyên gia, nhận dạng giọng nói và thị giác máy”.

Ảnh hưởng của AI đến đời sống:

Công nghệ AI đã xuất hiện và ảnh hưởng rất lớn đến cuộc sống của chúng tatrong thập kỷ qua Những tiến bộ công nghệ trong khoa học, kết hợp với việc AI trởnên dễ dàng và rẻ hơn và được tích hợp vào các máy tính mạnh hơn

AI sử dụng một kỹ thuật gọi là machine learning (học máy) Khi máy tính sửdụng thuật toán có thể tự động học từ nhiều bộ dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ thay

vì được lập trình rõ ràng Cụ thể hơn, những phát triển quan trọng trong thập kỷ qua đãtập trung vào một loại hình học máy, được gọi là học sâu, được lấy cảm hứng từ hoạtđộng của các tế bào thần kinh trong não Ví dụ, với deep learning, máy tính có thểđược giao nhiệm vụ xem hàng nghìn video về mèo để tìm hiểu cách xác định xem mộtcon mèo trông như thế nào Google đã phát hiện ra phương pháp này vào năm 2012.Một số ứng dụng của AI trong đời sống phải kể đến như:

 Điện thoại thông minh: Ai được tích hợp trong phần mềm nhận dạng khuôn mặt

để mở khóa điện thoại cho đến các ứng dụng phổ biến như Google Maps Các công ty

như Apple và Google đang cố gắng áp dụng tối đa công nghệ AI trên các thiết bị cầmtay (với các con chip đặc biệt giúp hỗ trợ các khả năng điều khiển bằng AI) AI giúpthực hiện các công việc nhanh hơn, chính xác hơn và bảo vệ sự riêng tư của dữ liệu.

 Mạng xã hội: Facebook không phải là mạng xã hội duy nhất sử dụng AI, một sốmạng xã hội khác cũng phụ thuộc rất nhiều vào công nghệ này, như: Instagram,Twitter… Sau nhiều năm đầu tư, giờ đây việc học sâu đã củng cố, hoàn thiện mọi thứ

từ các bài đăng và quảng cáo trên mạng xã hội cho đến cách bạn bè có thể được tựđộng gắn thẻ trong ảnh

 Trợ lý ảo: những trợ lý ảo AI này có thể hiểu được những gì mọi người đangnói và trả lời đúng với những gì họ mong muốn Sự phát triển vượt bậc của các trợ lý

ảo này bắt đầu vào năm 2011, khi hãng Apple phát hành trợ lý ảo Siri trên điện thoạithông minh iPhone Gã khổng lồ công nghệ Google đã tiếp bước với sự ra mắt GoogleNow vào năm 2012, sau đó hãng đã phát hành một phiên bản mới hơn, đó là GoogleAssistant vào năm 2016

 Giám sát: AI đã được cải tiến và hoàn thiện hơn và trở thành một công cụ giámsát Một trong những điều gây tranh cãi nhất là công nghệ nhận dạng khuôn mặt, AI cóthể xác định mọi người từ video trực tiếp, video được ghi lại hay những bức ảnh tĩnh

và thường so sánh các đặc điểm khuôn mặt của con người với đặc điểm khuôn mặt lấy

từ các cơ sở dữ liệu được lưu trữ trước đó

 Chăm sóc sức khỏe: công nghệ AI ngày càng được sử dụng trong chẩn đoán vàquản lý tất cả các loại vấn đề về sức khỏe Mặc dù phần lớn những công việc này vẫnđang trong giai đoạn nghiên cứu hoặc đang phát triển, nhưng đã có những công ty khởinghiệp như: Mindstrong Health, sử dụng một số ứng dụng AI để đo lường tâm trạng ởnhững bệnh nhân đang đối phó với các vấn đề về sức khỏe tâm thần…

1.1.2 Sự phát triển của AI

Vào năm 1955, thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” đã được đưa ra trong hội nghị họcthuật đầu tiên về chủ đề này tại Trường Đại học Dartmouth (Hoa Kỳ), do Minsky vàMcCarthy tổ chức Ở đây, McCarthy đã đề xuất tên gọi “Artificial intelligence” Tronghội nghị có các chuyên gia đến từ nhiều trường đại học và công ty khác nhau nhưCarnegie Mellon University, Massachusetts Institute of Technology và IBM Từ đó,khái niệm “AI” ngày càng được sử dụng rộng rãi

Trong một vài năm sau đó, những nghiên cứu về AI đạt được thành công vượtbậc Nhưng đến thập niên 70, sự phát triển của lĩnh vực AI bị chậm lại, các nhà nghiêncứu nhận ra rằng việc xử lý những vấn đề phức tạp khi sử dụng AI đã bị thất bại Lý

do chính của việc này là do khả năng tính toán của máy tính không đủ mạnh để tínhtoán các dữ liệu lớn, phức tạp phục vụ cho mục đích nghiên cứu Đến thế kỷ XXI, với

sự ra đời của Học sâu (Deep Learning) và Mạng Nơ-ron (Neural Network) đã giảiquyết được các vấn đề phức tạp, như: nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,đánh dấu sự phát triển mạnh mẽ của AI

Trong những năm gần đây, việc sử dụng AI trong các lĩnh vực khác nhau đã giatăng đáng kể, bao gồm cả HRM Sự ra đời của Công nghiệp 4.0 đã dẫn đến nhu cầu tựđộng hóa, số hóa và tính linh hoạt trong hoạt động nhân sự ngày càng tăng AI có tiềmnăng cách mạng hóa hoạt động nhân sự vì nó có thể nâng cao hiệu quả, độ chính xác

và khả năng ra quyết định trong các chức năng nhân sự Một trong những lĩnh vựcquan trọng mà AI có thể tạo ra tác động đáng kể trong lĩnh vực nhân sự là tuyển dụng

và thu hút nhân tài (Nazri, cộng sự, 2019) Các thuật toán được hỗ trợ bởi AI có thểquét sơ yếu lý lịch và đơn xin việc để xác định ứng viên phù hợp dựa trên các tiêu chíđược xác định trước, giảm thời gian và công sức cần thiết cho việc sàng lọc thủ công

AI cũng có thể phân tích dữ liệu ứng viên để dự đoán ứng viên nào có khả năng thànhcông nhất ở một vị trí nào đó, từ đó nâng cao chất lượng của quá trình tuyển dụng.Một lĩnh vực khác mà AI có thể đóng vai trò quan trọng là sự gắn kết và giữ chânnhân viên Bằng cách phân tích dữ liệu nhân viên, thuật toán AI có thể xác định các

mô hình và xu hướng có thể cho thấy mức độ tương tác thấp hoặc tỷ lệ thôi việc cao.Thông tin này có thể giúp các chuyên gia nhân sự thực hiện các biện pháp chủ động đểgiải quyết những vấn đề này, chẳng hạn như triển khai các chương trình đào tạo hoặccải thiện văn hóa nơi làm việc (Kimseng, cộng sự, 2020) AI cũng có thể được sử dụng

để nâng cao các chương trình học tập và phát triển cho nhân viên Bằng cách phân tích

dữ liệu nhân viên, thuật toán AI có thể xác định những lỗ hổng kiến thức và đề xuấtcác chương trình đào tạo để lấp đầy những lỗ hổng này (Masum, cộng sự, 2018) Nềntảng học tập được hỗ trợ bởi AI có thể cá nhân hóa trải nghiệm học tập để phù hợp vớinhu cầu của từng nhân viên, từ đó cải thiện kết quả học tập (Bhatt, Muduli, 2022)

AI cũng có thể có tác động đáng kể đến quản lý hiệu suất (Bhardwaj, cộng sự,2020); (Oswald, cộng sự, 2020) Nó đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo

an toàn và tuân thủ tại nơi làm việc Bằng cách phân tích dữ liệu từ cảm biến vàcác thiết bị khác, thuật toán AI có thể xác định các mối nguy hiểm tiềm ẩn về an toàn

và đề xuất các biện pháp phòng ngừa để giảm thiểu rủi ro Điều này có thể giúp giảmtai nạn và thương tích tại nơi làm việc cũng như đảm bảo tuân thủ các quy định an toàn(Priyanka, cộng sự, 2023); (Tambe, cộng sự, 2019)

Do đó, để kết luận, có thể suy ra rằng việc sử dụng AI trong thực tiễn nhân sự cókhả năng cách mạng hóa cách thức thực hiện các chức năng nhân sự AI có thể nângcao hiệu quả, độ chính xác và việc ra quyết định trong tuyển dụng, quản lý nhân tài,học tập và phát triển, quản lý hiệu suất và an toàn tại nơi làm việc (Gupta, cộng sự,2018) Tuy nhiên, điều cần thiết là phải giải quyết những lo ngại xung quanh sự thiên

vị và chuyển dịch công việc để đảm bảo rằng lợi ích của AI được hiện thực hóa màkhông ảnh hưởng đến các cân nhắc về đạo đức và xã hội (Stone, cộng sự, 2015) Cuốicùng, sự thành công của AI trong thực tiễn nhân sự sẽ phụ thuộc vào mức độ hiệu quảcủa các tổ chức có thể cân bằng lợi ích của tự động hóa với nhu cầu về sự đồng cảm vàphán đoán của con người trong thực tiễn nhân sự (Khatri, cộng sự, 2020); (Goyal,Patwardhan, 2021)

1.1.3 Vai trò của AI

 Thay thế, loại bỏ các công việc buồn tẻ, nhàm chán

Tất cả chúng ta, vào một thời điểm nào đó, đều phải hoàn thành một nhiệm vụnào đó chỉ vì chúng ta phải làm, không phải vì chúng ta thích làm nó Chúng ta có thểgọi đó là các công việc, nhiệm vụ khá nhàm chán Tuy nhiên, với một chiếc máy thôngminh, bạn không bao giờ phải trải qua cảm giác nhàm chán này một lần nào nữa Một

hệ thống có trí tuệ thông minh nhân tạo sẽ làm và tiếp tục làm nhiệm vụ theo lệnh củabạn 7 liên tục, bất kể nó phải làm bao nhiêu lần Các hệ thống như vậy sẽ giúp ngườidùng tiết kiệm được thời gian và công sức rất nhiều, thay vì phải tự thực hiện các côngviệc nhàm chán này

Hay một ví dụ về Al - Dialogflow, một công ty con của Google, có trách nhiệmtổng việc tạo ra trợ lý của Google Họ đã đưa ra rất nhiều lệnh cho trợ lý này trong mộtngày Từ yêu cầu "Ok Google", "gọi cho mẹ", đến "đặt bánh sandwich” - trợ lý Google

đã thực hiện tất cả

Ngoài ra, chúng ta đã có cơ sở để gửi nhiều lời mời dựa vào tính năng lên lịchkhi sử dụng trợ lý này Chúng ta chỉ cần chọn thời gian diễn ra một sự kiện nhất định

nào và nhập vào danh sách khách mời, trợ lý sẽ thực hiện tất cả các công việc còn lạigiúp bạn Lúc này, lời mời sẽ được gửi đến tất cả những người trong danh sách kháchmời Điều này sẽ mang lại sự thuận tiện cho bạn hơn là việc gọi điện, nhắn tin hoặc làđến thăm từng người để mời họ tham gia vào sự kiện của bạn.

 Nhập dữ liệu

Nhập dữ liệu có thể được xem là một trong những tính năng quan trọng nhất của

AI Các hệ thống AI ngày nay đang phải xử lý một lượng dữ liệu cực kỳ khổng lồ,ngay cả với 1 công ty nhỏ khoảng 50 nhân viên thôi thì khối lượng dữ liệu để phân tíchcũng đã rất khổng lồ rồi, chưa kể đến các công ty lớn hơn Chúng ta thậm chí khôngthể tưởng tượng được khối lượng dữ liệu mà các công ty như Facebook xử lý sẽ khổng

lồ đến mức nào

Bên cạnh đó, một hệ thống thông minh nhân tạo sẽ lưu trữ nhiều thông tin vềnhiều vấn đề, từ nhiều nguồn khác nhau Tất cả điều này đều xuất hiện trên hệ thốngmột cách đồng thời hoặc đồng bộ Dữ liệu mà con người tạo ra hàng ngày đang đượctăng lên theo cấp số nhân Tất cả các dữ liệu này được cập nhật liên tục và rất khó đểcác hệ thống cơ sở dữ liệu thông thường có thể nhập và lưu tất cả vào hệ thống Do đó,các hệ thống AI đã được phát triển để thu thập và phân tích dữ liệu, đây là hệ thống rấthữu ích với tất cả mọi người

Một ví dụ về AI trong phần này là Elucify - một hệ cơ sở dữ liệu chứa đa dạngcác loại liên hệ kinh doanh Elucify hoạt động trên các nguyên tắc cơ bản là cho vànhận Tại Elucify, người dùng phải tạo ra một tài khoản và đăng nhập vào đó, từ đó hệthống có thể truy cập vào và chia sẻ thông tin về các liên hệ của người dùng Bù lại,người dùng có thể có được các địa chỉ liên hệ để phục vụ cho công việc kinh doanhphù hợp hơn, ví dụ như là khách hàng tiềm năng Nói cách khác, Elucify cung cấp dữliệu này từ nhiều người dùng khác nhau Điều này cũng giải thích cho lý do vì saonhiều trung tâm đã gọi cho bạn bè của bạn và sau đó là gọi cho bạn, hoặc gọi chonhững người bạn cùng trong 1 nhóm nào đó với bạn

 Bắt chước nhận thức, hành vi của con người

Chúng ta gọi chúng là một hệ thống AI vì xét về cơ bản, nó có thể bắt chước cách

bộ não của con người - bắt chước cách suy nghĩ và giải quyết vấn đề Đây là cáchkhiến cho AI trở nên độc đáo hơn Giống như con người - phải nghiên cứu, rút ra cáckết luận và đưa ra phản ứng phù hợp, AI cũng đang cố gắng phân tích, tìm hiểu môitrường và đưa ra các

hành động phù hợp Tuy nhiên, cho đến ngày nay, điều này không hoàn toàn xảy ra100%, nhưng các nhà phát triển cũng như các nhà khoa học đang nghiên cứu các hệthống để phục vụ cho các lý thuyết liên quan đến khả năng nhận thức của AI Do đó,chúng ta hoàn toàn có thể tin tưởng rằng, trong tương lai, hệ thống AI có thể bắt chướchoàn toàn bộ não con người và hành xử giống hệt con người.

Ví dụ: Baidu - một gã khổng lồ về công nghệ của Trung Quốc, thực sự đang làmột công cụ tìm kiếm hoạt động bằng tiếng Trung, chỉ phục vụ cho người dân TrungQuốc Baidu cũng có công cụ tìm kiếm bằng giọng nói chỉ trong vòng 3 - 4 giây (trướcđây là 30 phút)

 Dự đoán tương lai

Các hệ thống AI được thiết kế để quan sát và phản ứng lại với môi trường xungquanh Chúng không chỉ nhận thức được môi trường và thực hiện các hành động phùhợp mà còn có khả năng ghi nhớ, dự đoán các tình huống có thể xảy ra trong tương laigần

Một ví dụ cụ thể của trường hợp này là về xe ô tô tự lái Chiếc xe ô tô này có thểghi nhận lại tốc độ của tất cả những chiếc ô tô xung quanh, sau đó điều chỉnh tốc độcủa mình tương tự như các xe khác đang tham gia giao thông, chúng còn được biết vớicái tên là “mạng thần kình” - tên tiếng Anh là neural networks

Đồng thời, các hệ thống AI này cung cấp dữ liệu cho các thuật toán học máy(Machine Learning Algorithms) và quan sát thời điểm, cách thức một xe ô tô chuyểnlàn đường Chúng sẽ cố gắng đạt được các mục tiêu nhất định của con người bằngcách xem xét, phân tích nhiều tình huống khác nhau

Tuy nhiên, chúng ta cũng cần phải lưu ý rằng những quyết định như vậy đượcđưa ra chủ yếu dựa vào hệ thống lái xe tự động (Automated Driving System - ADS).Đây là một hệ thống không thể thiếu trong các hoạt động của một chiếc xe ô tô tự lái.Nói một cách dễ hiểu, ADS là một hệ thống lớn, trong đó sử dụng kết hợp nhiều hệthống khác nhau mà người lái sử dụng để điều khiển xe Dưới sự trợ giúp của ADS,một chiếc xe ô tô có thể được lái tự động mà không cần con người ngồi bên trong đểvận hành

Một ví dụ về xe ô tô tự lái đáng được nêu tên nhất là BMW - xe ô tô tự lái AIđược sản xuất bởi một tập đoàn đa quốc gia hàng đầu tại Đức BMW có các tính nănglái hoàn toàn tự động, tuy nhiên, đôi lúc tài xế vẫn có thể gửi yêu cầu và điều khiển

những chiếc xe này BMW là lựa chọn tuyệt vời, chúng có thể tự xử lý hầu hết các tìnhhuống lái xe, giúp tài xế có những giây phút nghỉ ngơi cho bản thân.

 Ngăn ngừa thiên tai

Tất cả chúng ta có thể đều đã quen dần với việc sử dụng AI cho doanh nghiệpcủa mình, nhằm phục vụ nhiều mục đích khác nhau Và giờ đây, đến lượt chúng taphải đi trước AI và nghiên cứu, phát triển nó nhiều hơn, để các Chính phủ có thể ứngdụng nó vào trong quản lý thảm họa Các hệ thống thông minh nhân tạo đã được cungcấp dữ liệu về hàng ngàn trường hợp thảm họa trong quá khứ, do đó, AI có thể phầnnào dự đoán được các thảm họa có thể xảy ra tương lai

Ngày nay, với sự trợ giúp của các tính năng của AI, nhiều nhà khoa học đã vàđang nghiên cứu về các trận động đất, các thảm họa như phun trào núi lửa… đã xảy ratrong quá khứ, để tạo ra một “mạng thần kinh” cho AI Cơ chế hoạt động của mạngnày đã được thử nghiệm trên 30.000 sự kiện khác nhau và các dự đoán của hệ thống

AI cũng chính xác hơn nhiều so với các kỹ thuật truyền thống Tương tự, các hệ thống

AI đang nghiên cứu thông tin về động đất - là những thông tin liên quan đến các dạngchuyển động của những mảng kiến tạo nằm bên dưới bề mặt lớp vỏ Trái Đất Các nhàkhoa học cũng đang quan sát các hạt tro bụi phát sinh từ dung nham - nguyên nhân tạo

ra hiện tượng núi lửa phun trào và các thông tin địa chấn khác để dự đoán các vụ núilửa phun trào đột ngột

Tương tự như vậy, chúng ta có thể nghiên cứu và dự đoán chính xác hơn về cácthảm họa thiên nhiên khác như lốc xoáy, lũ lụt, Bão Fani đã đổ bộ vào Bangladesh

và bang phía Đông Nam của Ấn Độ vào năm 2019 Cục Khí tượng Ấn Độ đã dự đoán

và theo dõi cơn bão này, kịp thời sơ tán khoảng 1,2 triệu dân của Odisha đến các khutrú bão an toàn - được xây dựng trên những nơi cao hơn Điều này đã giúp cứu sốngrất nhiều người, và số người chết do trận lốc xoáy đã giảm xuống chỉ còn 72 người.Qua đó, chúng ta có thể hình dung ra được số người mà AI có thể cứu sống nếucác dự đoán về thảm họa này là chính xác và chúng được thực hiện đúng cách

 Nhận dạng khuôn mặt và Chatbot

Hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho phép các hệ thống có thể mở khóa hoặc cấpquyền truy cập cho một cá nhân cụ thể, bằng cách xác minh hoặc nhận dạng khuônmặt của người đó

Một chiếc máy ảnh thông minh có thể nhận dạng khuôn mặt và chúng sẽ so sánhvới khuôn mặt đã được lưu trước đó trong bộ nhớ máy Ngày nay, hầu hết các điệnthoại thông minh đều đã được trang bị khả năng nhận diện khuôn mặt để mở khóa điệnthoại.

Về Chatbot, đây là một phần mềm cho phép trò chuyện với người dùng để giảiquyết bất kỳ vấn đề nào của họ, thông qua các phương pháp liên quan đến thính giáchoặc nhắn tin

Phần mềm này sẽ mô phỏng hành vi của con người khi nói chuyện với nhauthông qua 1 ứng dụng Nhiều công ty hiện nay đã sử dụng Chatbot như một phươngtiện để phục vụ khách hàng tốt hơn, ví dụ như Swiggy và Nykaa

Swiggy chatbots cung cấp các dịch vụ liên quan đến những vấn đề mà kháchhàng gặp phải: đồ ăn giao bị chậm do tắc đường, các món cần đặt không có sắn…Nykka thì sử dụng chatbot nhằm mục đích đề xuất các sản phẩm cho người dùng

1.2 Khái quát về hoạt động quản trị nhân lực

1.2.1 Khái niệm về hoạt động quản trị nhân lực

Quản trị nhân lực trong tiếng Anh là Human Resource Management, viết tắt làHRM Nguồn nhân lực là một trong các nguồn lực quan trọng quyết định đến sự tồntại và phát triển của bất kỳ một doanh nghiệp nào Vì vậy vấn đề nguồn nhân lực luônđược quan tâm hàng đầu Có rất nhiều cách phát biểu khác nhau về quản trị nguồnnhân lực: “Quản trị nguồn nhân lực bao gồm toàn bộ các biện pháp và thủ tục áp dụngcho nhân viên của một tổ chức và giải quyết tất cả các trường hợp xảy ra có liên quantới một loại công việc nào đó” (Dimock) hay “Quản trị nguồn nhân lực là một nghệthuật chọn lựa nhân viên mới và sử dụng các nhân viên cũ sao cho năng suất và chấtlượng công việc của mỗi người đều đạt mức tối đa có thể” (Migro)

Vậy quản trị nguồn nhân lực là sự phối hợp một cách tổng thể các hoạt động hoạch định, tuyển mộ, tuyển chọn, duy trì, phát triển, động viên và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tài nguyên nhân sự thông qua tổ chức nhằm đạt được mục tiêu chiến lược và định hướng viễn cảnh (tầm nhìn) của tổ chức Cũng có thể hiểu quản trị nhân

lực là quản trị con người trong mối quan hệ giữa người sử dụng lao động và người laođộng nhằm đạt được các mục tiêu kinh doanh chiến lược của doanh nghiệp và làmthỏa mãn các nhu cầu cá nhân của người lao động

Quản trị nguồn nhân lực là một trong các chức năng cơ bản của quá trình quản trị,giải quyết tất cả các vấn đề liên quan tới con người gắn với công việc của họ trong bất

cứ tổ chức nào Quản trị nguồn nhân lực là hệ thống các triết lý, chính sách và hoạtđộng chức năng về thu hút, đào tạo – phát triển và duy trì con người của một tổ chứcnhằm đạt được kết quả tối ưu cho cả tổ chức lẫn nhân viên Quản trị nguồn nhân lực làmột hoạt động vừa mang tính khoa học vừa mang tính nghệ thuật vì quản trị nguồnnhân lực là một lĩnh vực gắn bó nhiều đến văn hoá tổ chức và chứa đựng nhiều giá trịnhân văn hơn bất cứ một lĩnh vực quản trị nào khác

1.2.2 Vai trò của quản trị nhân lực trong doanh nghiệp.

Quản trị nhân lực có vai trò hết sức quan trọng đối với hoạt động kinh doanh của

tổ chức/doanh nghiệp nói chung và với hoạt động quản trị kinh doanh nói riêng

Thứ nhất, quản trị nhân lực giúp khai thác tối đa tiềm năng con người nhằm đạthiệu quả, năng suất cao hơn trong quá trình làm việc Hoạt động quản trị nhân lựcđược thực hiện hiệu quả sẽ giúp phát hiện những khả năng chưa từng được biết đến và

sử dụng ở mỗi người lao động Từ đó tổ chức/doanh nghiệp hình thành nên các biệnpháp nhằm tạo điều kiện và kích thích người lao động phát huy những năng lực đó mộtcách hiệu quả đem lại năng suất cao hơn cho quá trình làm việc

Thứ hai, quản trị nhân lực giúp nâng cao năng lực cạnh tranh về đội ngũ nhân lựccủa tổ chức/doanh nghiệp Có thể khẳng định đội ngũ nhân lực là một yếu tố nằmtrong năng lực cạnh tranh cốt lõi của tổ chức/ doanh nghiệp Nhiệm vụ của quản trịnhân lực gắn với việc tối đa hóa lợi ích mang lại cho tổ chức/doanh nghiệp từ việc đầu

tư vào đội ngũ nhân lực, để đảm bảo tổ chức/doanh nghiệp có đội ngũ nhân lực có đủnăng lực để thực hiện mục tiêu kinh doanh Thông qua việc xây dựng và triển khaithực hiện các chiến lược và kế hoạch nhân lực rõ ràng và hiệu quả, quản trị nhân lựcgóp phần phát hiện, bổ sung và nâng cấp những năng - lực lõi của nhân lực, qua đógóp phần nâng cao năng lực cạnh tranh về đội ngũ nhân lực của tổ chức/doanh nghiệp.Thứ ba, quản trị nhân lực đóng vai trò thiết yếu trong triển khai và thực thi chiếnlược kinh doanh của tổ chức/doanh nghiệp Chủ thể của các hoạt động trong tổchức/doanh nghiệp chính là con người, đối tượng của quản trị nhân lực Khi làm tốtcông tác quản trị nhân lực sẽ tạo cơ sở quan trọng để thực hiện tốt tất cả các hoạt độngquản trị khác trong doanh nghiệp hướng đến thực thi có hiệu quả chiến lược kinhdoanh đã xác định Điều này càng rõ ràng hơn khi trong bối cảnh của quản trị nhân lực

hiện đại, những người làm công tác nhân sự có xu hướng trở thành "đối tác chiếnlược" của kinh doanh.

Thứ tư, quản trị nhân lực góp phần tạo ra văn hóa, bầu không khí làm việc lànhmạnh cho tổ chức/doanh nghiệp Các biện pháp quản trị nhân lực được thực hiện nhằmtác động tới người lao động, giúp người - lao động thấy rõ mục tiêu, định hướng, bảnchất của công việc; kích thích, thúc đẩy người lao động tích cực thi đua thực hiện tốtcông việc và cống hiến hết mình cho tổ chức/doanh nghiệp Các chính sách quản trịnhân lực được thực hiện một cách công bằng và hợp lý cũng góp phần phát triển thái

độ làm việc của người lao động, hướng tới hình thành một văn hóa riêng biệt của mỗi

tổ chức/doanh nghiệp Đây là cơ sở tạo giúp cải thiện bầu không khí làm việc, mộitrường làm việc lành mạnh thể hiện ở mối quan hệ tốt đẹp giữa những người lao độngtrong tổ chức/doanh nghiệp thể hiện ở sự đoàn kết, sắn sàng hỗ trợ, giúp đỡ lẫn nhau,cùng nỗ lực thực hiện mục tiêu chung của tổ chức/doanh nghiệp

Thứ năm, quản trị nhân lực giúp thúc đẩy sự thay đổi, đổi mới và sáng tạo trọng

tổ chức/doanh nghiệp Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt như hiện nay, tính đổi mới

và sáng tạo trong hoạt động sản xuất kinh doanh luôn được cao Hoạt động quản trịnhân lực được thực hiện tốt sẽ giúp phát huy tốt hơn tính chủ động và sáng tạo củanhân lực Quản trị nhân lực bằng những hoạt động cụ thể sẽ giúp tìm hiểu động cơ làmviệc, các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng làm việc, xác định các vấn đề này sinh trongquá trình làm việc của nhân lực Từ đó giúp tổ chức/doanh nghiệp xây dựng, hệ thống

và phát triển các chính sách, kế hoạch và quy trình quản trị nhân lực nhằm kích thích

sự chủ động và sáng tạo trong quá trình làm việc của người lao động Đây chính là cơ

sở quan trọng thúc đẩy sự thay đổi và đổi mới trong tổ chức/doanh nghiệp

Thứ sáu, quản trị nhân lực góp phần vào việc giải quyết các vấn đề xã hội về laođộng Như đã khẳng định ở trên nhân lực trong tổ chức/ doanh nghiệp là một bộ phậncủa nguồn nhân lực xã hội Thực hiện các hoạt động quản trị nhân lực cũng đồng thời

là việc các tổ chức/doanh nghiệp tham gia vào quá trình giảm tỷ lệ thất nghiệp, giảm tệnạn xã hội và tham gia vào quá trình giáo dục - đào tạo nâng cao năng lực, ý thức kỷluật cho nguồn nhân lực xã hội,

1.2.3 Ứng dụng AI trong các hoạt động quản trị nhân lực tại các doanh nghiệp

a Ứng dụng AI trong công tác thu hút và tuyển dụng

 Cải thiện chất lượng tuyển dụng và tăng tính khách quan trong tuyển dụng:

AI sẽ phân tích dữ liệu để chuẩn hóa sự phù hợp của ứng viên về kinh nghiệm,kiến thức, kỹ năng… so với yêu cầu của nhà tuyển dụng đưa ra Từ đó cải thiện đượcchất lượng tuyển dụng một cách khách quan nhất, tránh sự phụ thuộc vào đánh giácảm quan của người tuyển dụng trong khâu sàng lọc…

Theo Ideal, khi công ty ứng dụng AI trong tuyển dụng đã giảm 35% tỷ lệ nghỉviệc, tăng 20% hiệu suất làm việc và tăng 4% doanh thu trên mỗi nhân viên

 Tự động tìm nguồn ứng viên với khả năng phân tích dữ liệu lớn:

AI giúp tự động hóa quy trình tìm nguồn ứng viên và mở rộng phạm vi tiếp cận.Các tính năng AI theo dõi cơ sở dữ liệu ứng viên và xác định tín hiệu dự đoán, tăngcường quy mô nguồn ứng viên và cải thiện tỷ lệ phản hồi AI còn giúp khai thác nguồnnhân tài rộng lớn hơn từ các nền tảng tuyển dụng và mạng xã hội

 Tối ưu thời gian sàng lọc hồ sơ:

Đối với mỗi một vị trí tuyển dụng cần 23 giờ để sàng lọc hồ sơ và trong đó chỉ có12%-25% hồ sơ ứng viên đủ tiêu chuẩn Việc áp dụng AI trong nền tảng công nghệtuyển dụng sẽ giúp doanh nghiệp tự động sàng lọc ứng viên dựa trên tiêu chí tuyểndụng rõ ràng, từ đó đề xuất những ứng viên phù hợp và nhanh chóng

 Thu hút ứng viên với quảng cáo nhắm mục tiêu:

Nhờ vào AI, các quảng cáo trực tuyến về việc tuyển dụng sẽ tiếp cận được “đúngngười đúng thời điểm” bằng cách phân tích lịch sử hoạt động trực tuyến của ứng viên

Hệ thống quản lý dữ liệu sẽ giúp nhà tuyển dụng đặt mục tiêu và tìm kiếm ứng viênphù hợp với từng vị trí cần tuyển

Ngoài ra, nhà tuyển dụng cũng có thể xem được những gì ứng viên của bạn đãtìm kiếm trên Google và những trang Web họ đã truy cập Có thể xem được ai trong số

họ đã quan tâm đến trang Web, lĩnh vực của công ty Những ứng viên đang tìm kiếmcác vị trí tương tự có thể nhìn thấy quảng cáo cho vị trí của công ty ngay khi họ bắtđầu nghĩ đến việc tìm kiếm một công việc mới

 Rút ngắn thời gian phản hồi với ứng viên:

Các Chatbots được hỗ trợ bởi AI có rất nhiều tiềm năng để cải thiện trải nghiệmứng viên thông qua tương tác trong thời gian thực bằng cách đặt câu hỏi dựa trên yêucầu công việc và cung cấp phản hồi, cập nhật và đề xuất bước tiếp theo

Việc tự động hóa thông tin liên lạc giúp nhà tuyển dụng tập trung vào tương tác

cá nhân hóa với ứng viên, mang lại lợi ích cho cả hai bên

 Phỏng vấn bằng hệ thống AI:

AI cho phép nhà tuyển dụng phân tích các video hoặc đoạn ghi âm phỏng vấndựa trên nhận diện khuôn mặt và giọng nói Từ đó cho biết ứng viên nào có khả năngphù hợp cao nhất

Theo Viện nghiên cứu nhân sự của IBM (IBM Smarter Workforce ResearchInstitute), nhờ ứng dụng AI mà việc nộp đơn xin việc sau khi hiểu rõ yêu cầu côngviệc có hiệu quả tới 36%, cao hơn rất nhiều so với việc đăng tuyển dụng truyền thốngtrên một trang web, chỉ đạt tới 12% hiệu quả

AI ngày càng trở nên phổ biến trong các công việc thu hút, tuyển dụng của doanhnghiệp Theo khảo sát Xu hướng vốn nhân lực toàn cầu năm 2019 của Deloitte, chỉ 6%

số người được hỏi bày tỏ sự hài lòng với quy trình tuyển dụng của công ty họ, trongkhi 81% cho biết quy trình của tổ chức của họ ở mức dưới chuẩn hoặc dưới mức tiêuchuẩn được khuyến nghị Thu hút nhân tài là trách nhiệm quan trọng của bộ phận nhân

sự vì nó tác động trực tiếp đến tiềm năng phát triển của công ty AI đã nổi lên như mộtcông cụ nổi bật trong lĩnh vực nhân sự, đặc biệt là thu hút nhân tài Công nghệ AI tạođiều kiện thuận lợi cho các khía cạnh khác nhau của quy trình tuyển dụng, chẳng hạnnhư sàng lọc ứng viên, quản lý cơ sở dữ liệu, lên lịch phỏng vấn và giải quyết các thắcmắc của ứng viên Bằng cách giảm đáng kể thời gian và độ phức tạp của việc tuyểndụng, AI cho phép nhóm nhân sự tập trung vào các nhiệm vụ thiết yếu hơn như tìmnguồn cung ứng, tiếp thị tuyển dụng và các hoạt động quan trọng khác AI có thể nângcao quy trình đăng ký bằng cách tạo các biểu mẫu thân thiện với người dùng, dẫn đến

ít đơn đăng ký bị từ chối hơn Tuyển dụng được hỗ trợ bởi AI giúp hợp lý hóa việc lựachọn ứng viên bằng cách xác định những cá nhân đáp ứng các tiêu chuẩn của công ty,đơn giản hóa và đẩy nhanh quá trình sàng lọc Chatbots được sử dụng để tương tác vàtheo dõi các ứng viên có tiềm năng cao, giao cho họ những vị trí phù hợp dựa trên hồ

sơ của họ Điều này đảm bảo rằng những ứng viên đủ tiêu chuẩn và xứng đáng nhất,

đáp ứng chính xác yêu cầu công việc sẽ tiến hành phỏng vấn tuyển dụng AI có khảnăng cách mạng hóa trải nghiệm của nhân viên trong toàn bộ chu trình quản lý nhântài, từ tuyển dụng đến phát triển liên tục, bằng cách xử lý nhanh chóng và chính xáclượng dữ liệu khổng lồ Hơn nữa, AI đóng một vai trò quan trọng trong việc tìm kiếmlại ứng viên bằng cách duy trì cơ sở dữ liệu về những ứng viên trước đây Bằng cáchphân tích nhóm ứng viên hiện có, công nghệ AI có thể nhanh chóng xác định những cánhân phù hợp nhất cho vai trò mới Điều này giúp loại bỏ nhu cầu tìm kiếm rộng rãicác tài năng mới, cho phép các chuyên gia nhân sự xác định những nhân viên có trình

độ hiệu quả hơn

b Ứng dụng AI trong công tác đào tạo, phát triển, nâng cao kinh nghiệm nhân viên

AI đã cách mạng hóa cách thức đào tạo và phát triển nhân viên Các công cụ hỗtrợ AI có thể phân tích dữ liệu hiệu suất của nhân viên và cung cấp các chương trìnhđào tạo được cá nhân hóa phục vụ nhu cầu cá nhân Điều này giúp nhân viên học theotốc độ của riêng họ và theo cách phù hợp với phong cách học tập của họ AI cũng cóthể được sử dụng để tạo ra các mô phỏng và trải nghiệm thực tế ảo nhằm cung cấp môitrường an toàn và có kiểm soát để nhân viên thực hành và cải thiện kỹ năng của họ.Ngoài ra, các Chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể cung cấp phản hồi và hỗ trợ tức thìcho nhân viên, giảm nhu cầu can thiệp của con người

Tại Việt Nam, IBM đã áp dụng AI để tăng cường trải nghiệm cho nhân viên mới,thiết kế lại các chương trình đào tạo nội bộ để cá nhân hóa cho nhu cầu phát triển nghềnghiệp của từng nhân viên, cải tiến hiệu suất và các hệ thống phúc lợi Kết quả từ IBM

đã đạt được là có 8 trong số trung bình 10 nhân viên được trang bị kiến thức và kỹnăng tốt hơn, so với chỉ có 3 trong số 10 nhân viên trong khoảng 5 năm trước đây

AI có khả năng kết hợp liền mạch với mọi giai đoạn trong hành trình của nhânviên trong tổ chức, bắt đầu từ quá trình tuyển dụng và giới thiệu ban đầu và mở rộngđến việc cung cấp dịch vụ nhân sự và đánh giá nghề nghiệp Bằng cách sử dụng AI,các công ty có thể tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa cho nhân viên của mình, đảm bảođáp ứng nhu cầu và sở thích của họ Điều này trái ngược với cách tiếp cận khách quan.Với sự trợ giúp của AI, bộ phận nhân sự có thể đánh giá chính xác mức độ gắn kết vàmức độ hài lòng trong công việc của nhân viên bằng cách sử dụng bảng câu hỏi tùychỉnh và thực hiện các chương trình công nhận nhân viên

Từ những việc phát triển, nâng cao năng lực làm việc của nhân viên, AI còn giúp

hỗ trợ phát triển khả năng lãnh đạo AI cung cấp hỗ trợ và nâng cao sự phát triển củanhân viên, hướng đến cải thiện phương pháp làm việc cho trưởng nhóm và quản lý dự

án trong công ty Không chỉ vậy, AI còn giúp đánh giá phẩm chất và đặc điểm củangười lãnh đạo bằng cách đặt câu hỏi cho các thành viên trong nhóm ở các nhóm khácnhau và cung cấp cho họ những kỹ năng hoặc đặc điểm cần thiết để thích ứng và cảithiện Các nhà lãnh đạo có thể kiểm tra báo cáo do AI tạo ra, cho phép họ phân tíchđiểm mạnh và lĩnh vực cần phát triển của mình, sau đó nâng cao bộ kỹ năng của họphù hợp với yêu cầu của nơi làm việc

c Ứng dụng AI trong công tác lương thưởngTại thời điểm hiện tại, nhân viên thường có xu hướng tìm kiếm cơ hội để tănglương, bằng cách đề xuất tăng lương hoặc tìm kiếm các cơ hội khác trên thị trường laođộng Vì vậy, doanh nghiệp phải đối mặt với thách thức giữ chân nhân viên bằng việcđưa ra mức lương cạnh tranh nhất đồng thời tối ưu hóa chi phí

Để giải quyết vấn đề này, các doanh nghiệp đang áp dụng các chiến lược phúc lợi

cá nhân hóa cho từng nhân viên và theo dõi kỹ càng mức lương trên thị trường AI cóthể hỗ trợ các công việc này bằng cách cung cấp thông tin thị trường về mức lương, từ

đó đưa ra mức lương lý tưởng cho từng vị trí trong doanh nghiệp

Ngoài ra, AI còn giúp nâng cao hiệu quả tuyển dụng bằng cách dự đoán mứclương mà ứng viên sẽ chấp thuận đề nghị công việc

1.3 Tổng quan ngành công nghệ thông tin trong doanh nghiệp.

CNTT đang đóng vai trò quan trọng không thể thiếu trong quá trình quản trị, điềuhành các hoạt động sản xuất kinh doanh của mỗi DN Sự phát triển và ứng dụng củaInternet đã làm thay đổi mô hình và cách thức hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp,việc chuyển dần các giao dịch truyền thống sang giao dịch điện tử đã ảnh hưởng đến vịtrí, vai trò và cả nhu cầu của các bên hữu quan (khách hàng, nhà cung cấp, nhà đầutư…) của DN

Trong thực tế, nhiều doanh nghiệp đã nhận ra công nghệ thông tin là một trongnhững giải pháp tối ưu để quản lý DN Có nhiều mô hình đầu tư công nghệ thông tintrong DN, mỗi mô hình có cách tiếp cận khác nhau nhưng đều có chung mục đích làgiúp doanh nghiệp xác định được lộ trình đầu tư và mối quan hệ giữa các thành phầntrong bức tranh tổng thể về ứng dụng công nghệ thông tin trong DN Mỗi DN cần phải

chọn cho mình mô hình đầu tư công nghệ thông tin cho phù hợp để phát huy hiệu quảcác khoản đầu tư, phục vụ cho mục tiêu kinh doanh và phù hợp với năng lực khai tháccông nghệ của DN.

Theo nghiên cứu của American Express, công nghệ thông tin năm 2021 chiếm 19% chi phí kinh doanh Công nghệ mang lại rất nhiều lợi ích tuyệt vời Lợi ích gắn kết nhân viên với khách hàng, lợi ích cho người tiêu dùng khi mua sản phẩm/dịch

vụ, lợi ích trong việc quản lý và bảo vệ dữ liệu của doanh nghiệp Rất nhiều doanh nghiệp đã thành công khi tận dụng được những lợi thế của công nghệ thông tin Thực tế cho thấy, theo một báo cáo của Deloitte, các DN sử dụng công nghệ thông tin vào hoạt động kinh doanh có mức tăng trưởng doanh thu cao gấp bốn lần so với các tổ chức không ứng dụng

Tại Việt Nam hiện nay, việc ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý, điềuhành DN đã có sự thay đổi đáng kể Theo Bộ Thông tin và Truyền thông, doanh thucông nghiệp công nghệ thông tin (CNTT) năm 2022 ước đạt 148 tỉ USD, tăng 8,7%

Tỷ lệ doanh nghiệp đầu tư công nghệ thông tin ngày càng nhiều với mức chi phí khácnhau

Bức tranh có sự phân hóa: trong khi nhiều doanh nghiệp kinh doanh đa ngànhkhó khăn thì không ít DN CNTT vẫn "sống khỏe", đặc biệt là các đơn vị kiếm đượcnhiều tiền từ thị trường nước ngoài

Như Tập đoàn FPT sáu tháng đầu năm 2023 ghi nhận doanh thu vượt tỉ USD đạt 24.166 tỉ đồng, lợi nhuận trước thuế 4.339 tỉ đồng, lần lượt tăng tới 21,9% và 19,3%

-so với cùng kỳ năm ngoái Tỉ suất lợi nhuận trên cổ phần đạt 2.732 đồng, tăng 19,8%.Đáng lưu ý doanh thu dịch vụ CNTT tại nước ngoài chiếm tới 11.227 tỉ đồng,tăng 30,2%, lợi nhuận trước thuế đạt 1.834 tỉ đồng, tăng 34,6% Theo lãnh đạo FPT,tăng trưởng này đến từ nhu cầu chi tiêu lớn cho CNTT, đặc biệt là chuyển đổi số ở thịtrường Nhật - lĩnh vực mà nước này đang bị tụt lại sau Mỹ và các quốc gia phươngTây sau thời gian dài bị ảnh hưởng bởi dịch Covid-19

Ngược lại, dịch vụ CNTT ở thị trường trong nước lại nhiều thách thức do cầu sụtgiảm từ khối doanh nghiệp Dù doanh thu tăng 9%, đạt 2.975 tỉ đồng, nhưng lợi nhuậntrước thuế lại giảm hơn 24%, chỉ đạt 171 tỉ đồng

Tập đoàn CMC cũng khả quan ở thị trường nước ngoài Tại báo cáo tài chính, kỳ

kế toán 1-4 đến 30-6-2023, doanh thu thuần của CMC đạt 1.771 tỉ đồng và lợi nhuậnsau thuế đạt 96,7 tỉ đồng, lần lượt tăng 4% và 5% so với cùng kỳ

Trong năm tài chính 2022 (kỳ từ 1-4-2022 đến 31-3-2023), doanh thu hợp nhấtCMC đạt 7.663 tỉ đồng, tăng 22%; lợi nhuận sau thuế cũng tăng 12% Trong đó, khốikinh doanh quốc tế có tăng trưởng vượt bậc khi doanh thu và lợi nhuận lần lượt tăng62% và 24%.

Theo ông Đỗ Thanh Tùng - chuyên gia Chứng khoán Rồng Việt (VDSC), cáccông ty CNTT hàng đầu Việt Nam đang ngày càng tăng cường năng lực công nghệ đểnắm nhu cầu bền vững này, thể hiện qua tăng trưởng doanh thu ký mới vẫn tương đốikhả quan, nên triển vọng của các công ty này có thể sẽ tốt nhiều hơn so với lo ngại.Tuy nhiên, một số chuyên gia cũng lưu ý các dịch vụ CNTT thường là chỉ báo trễcho suy thoái kinh tế Do vậy, các số liệu ký mới hợp đồng cần được theo dõi chặt chẽtrong khi các tín hiệu về kinh tế thay đổi

Ngoài ra, sự thiếu hụt nhân sự, tăng chi phí nhân công hay cạnh tranh với thịtrường Ấn Độ cũng là những rủi ro tiềm ẩn đối với nhiều doanh nghiệp ngành này

1.4 Áp dụng AI trong hoạt động quản trị nhân lực tại các doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin.

1.4.1 Các hoạt động quản trị nhân lực được ứng dụng AI

a Ứng dụng AI trong công tác thu hút và tuyển dụng

AI ngày càng trở nên phổ biến trong các công việc thu hút, tuyển dụng của doanhnghiệp Theo khảo sát Xu hướng vốn nhân lực toàn cầu năm 2019 của Deloitte, chỉ 6%

số người được hỏi bày tỏ sự hài lòng với quy trình tuyển dụng của công ty họ, trongkhi 81% cho biết quy trình của tổ chức của họ ở mức dưới chuẩn hoặc dưới mức tiêuchuẩn được khuyến nghị

AI đã nổi lên như một công cụ nổi bật trong lĩnh vực nhân sự, đặc biệt là thu hútnhân tài Công nghệ AI tạo điều kiện thuận lợi cho các khía cạnh khác nhau của quytrình tuyển dụng, chẳng hạn như sàng lọc ứng viên, quản lý cơ sở dữ liệu, lên lịchphỏng vấn và giải quyết các thắc mắc của ứng viên

Giám đốc Công nghệ FPT Vũ Anh Tú khẳng định, AI là một trong 4 công nghệcốt lõi trong chiến lược công nghệ của FPT Tập đoàn đang tập trung đưa AI vào tất cảsản phẩm, dịch vụ, giải pháp Made by FPT, tạo ra những sản phẩm, giải pháp thôngminh với tính năng vượt trội cho từng ngành, từng lĩnh vực

Hiện hệ sinh thái công nghệ AI của FPT có hơn 20 giải pháp, phục vụ trên 20triệu người dùng cuối và 600 triệu lượt sử dụng/năm Trong thời gian qua, FPT đã phát