Ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tuyển dụng trực tuyến: Tiếp cận từ mô hình TAM mở rộng

Lâm Thị Hoàng Linh

Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành

Email: lthlinh@ntt.edu.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tuyển dụng trực tuyến tại Việt Nam. Dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và mở rộng thêm các biến tâm lý (niềm tin, lo ngại) cùng yếu tố tổ chức (sự hỗ trợ, văn hóa đổi mới, nguồn lực), nghiên cứu đề xuất khung nghiên cứu gồm 7 giả thuyết. Điểm mới của nghiên cứu là kết hợp lý thuyết quốc tế với bối cảnh Việt Nam, nhấn mạnh vai trò trung gian của thái độ nhà tuyển dụng trong việc chuyển hóa nhận thức thành ý định hành vi. Kết quả kỳ vọng góp phần làm phong phú lý thuyết chấp nhận công nghệ và cung cấp hàm ý quản trị cho doanh nghiệp Việt Nam trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động nhân sự.

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo (AI), tuyển dụng trực tuyến, mô hình TAM mở rộng, ý định sử dụng AI, thái độ nhà tuyển dụng

Summary

This study examines the factors influencing the intention to adopt artificial intelligence in online recruitment in Viet Nam. Based on the Technology Acceptance Model (TAM) and extended with psychological variables (trust, concerns) as well as organizational factors (support, innovation culture, resources), the study proposes a research framework consisting of seven hypotheses. The novelty of this research lies in integrating international theories with the Vietnamese context, highlighting the mediating role of recruiters’ attitudes in transforming perceptions into behavioral intentions. The expected findings are anticipated to enrich the TAM literature and provide managerial implications for Vietnamese enterprises in applying AI to human resource management.

Keywords: Artificial intelligence (AI), online recruitment, extended TAM model, intention to use AI, recruiters’ attitudes

GIỚI THIỆU

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành công cụ trọng yếu trong quản trị nhân lực, đặc biệt là trong tuyển dụng trực tuyến. AI hỗ trợ doanh nghiệp rút ngắn thời gian sàng lọc, giảm chi phí, nâng cao độ chính xác và cải thiện trải nghiệm ứng viên (Gong, 2024; Almeida và cộng sự, 2025). Báo cáo ITviec (2025) ghi nhận 50,8% doanh nghiệp tại Việt Nam đã ứng dụng AI trong hoạt động nhân sự, chủ yếu phục vụ cho quá trình sàng lọc ứng viên. Tương tự, khảo sát gần 400 doanh nghiệp của Navigos Group (2024) cho thấy, 41% tổ chức đã dùng AI cho nhiều tác vụ: 28% soạn mô tả công việc; 21,7% đăng tin tự động; 21,7% sàng lọc CV; 6,6% phỏng vấn bằng chatbot. Việc áp dụng này giúp tiết kiệm khoảng 30% thời gian, cho thấy AI đang dần trở thành xu hướng tất yếu trong tuyển dụng.

Tuy nhiên, việc triển khai trong thực tiễn Việt Nam còn nhiều thách thức. Báo cáo của UNDP và IPS (2025) chỉ ra mức độ sẵn sàng ứng dụng AI tại các tổ chức vẫn thấp, do thiếu nhân lực chất lượng cao, hạ tầng công nghệ chưa đồng bộ và lo ngại về tính minh bạch, công bằng của thuật toán. Ngoài ra, những lo ngại về thiên lệch dữ liệu, việc giảm vai trò cán bộ nhân sự hay rủi ro chi phí khiến nhà tuyển dụng vẫn thận trọng (Phương và Trâm, 2024; Hải, 2025). Các rào cản này khiến mức độ chấp nhận AI không đồng đều, bất chấp tiềm năng to lớn mà công nghệ mang lại (Almeida và cộng sự, 2025; Nga và cộng sự, 2024).

Các nghiên cứu quốc tế tập trung nhiều vào bối cảnh các quốc gia phát triển, nơi môi trường pháp lý và hạ tầng công nghệ hoàn thiện (Almeida và cộng sự, 2025). Trong khi đó, tại Việt Nam, các công trình mới chỉ dừng ở mức độ tổng quan, phổ biến kiến thức hoặc phân tích xu hướng (Phương và Trâm, 2024; Hải, 2025). Đặc biệt, chưa có nhiều nghiên cứu vận dụng khung lý thuyết TAM mở rộng để lý giải ý định sử dụng AI trong tuyển dụng trực tuyến. Một số nghiên cứu ứng dụng TAM hoặc lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) trong lĩnh vực khác như: chuyển đổi số ở doanh nghiệp nhỏ và vừa (Tuệ, 2024); kiểm toán (Lan và Lan, 2024) hay khởi nghiệp công nghệ số (Diệu và cộng sự, 2025) mới chỉ phản ánh tính khái quát của mô hình, chưa đi sâu vào nhân sự.

Từ thực tế này, nghiên cứu đặt ra 2 mục tiêu: Xây dựng cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI trong tuyển dụng trực tuyến của nhà tuyển dụng tại Việt Nam, dựa trên mô hình TAM (Davis, 1989) mở rộng; Đề xuất mô hình nghiên cứu khái niệm và các giả thuyết kiểm định, kết hợp yếu tố cá nhân (Nhận thức về tính hữu ích - PU; Nhận thức về tính dễ sử dụng- PEOU), tâm lý (niềm tin, lo ngại) và tổ chức, nhằm làm cơ sở cho nghiên cứu thực nghiệm.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Trí tuệ nhân tạo trong tuyển dụng trực tuyến

Theo Oxford English Dictionary, AI được định nghĩa là khả năng của hệ thống máy tính thực hiện các tác vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người, như: nhận dạng hình ảnh, giọng nói, ra quyết định và dịch ngôn ngữ. Trong tuyển dụng trực tuyến, AI được ứng dụng vào nhiều khâu từ sàng lọc hồ sơ ứng viên, phân tích dữ liệu trực tuyến, hỗ trợ phỏng vấn, cho đến dự báo mức độ phù hợp và nâng cao trải nghiệm ứng viên (Gong, 2024; Almeida và cộng sự, 2025).

Các nghiên cứu quốc tế gần đây khẳng định AI mang lại nhiều lợi ích cho tuyển dụng, bao gồm: rút ngắn thời gian xử lý, giảm chi phí, loại bỏ thiên vị chủ quan và tăng tính công bằng trong đánh giá ứng viên (Almeida và cộng sự, 2025). Đồng thời, AI còn giúp doanh nghiệp tối ưu hóa nguồn lực, nhất là khi quy mô tuyển dụng lớn và yêu cầu cao về chất lượng nhân sự.

Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu lưu ý rằng, ứng dụng AI trong tuyển dụng tiềm ẩn rủi ro về dữ liệu, tính minh bạch và khả năng thay thế con người, khiến thái độ chấp nhận công nghệ của nhà tuyển dụng chịu ảnh hưởng bởi cả yếu tố tâm lý và tổ chức (Almeida và cộng sự, 2025). Do đó, AI trong tuyển dụng trực tuyến vừa là cơ hội, vừa đặt ra yêu cầu nghiên cứu để hiểu rõ hơn các yếu tố thúc đẩy hay cản trở sự chấp nhận

Khái niệm nhà tuyển dụng

Theo Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO, 2019), nhà tuyển dụng là cá nhân hoặc tổ chức cung cấp việc làm, ký kết hợp đồng và trả lương cho người lao động. Trong phạm vi nghiên cứu này, nhà tuyển dụng được hiểu theo nghĩa hẹp hơn là bộ phận hoặc cá nhân trực tiếp tham gia vào quy trình tuyển chọn nhân sự, bao gồm: chuyên viên nhân sự, quản lý tuyển dụng và lãnh đạo có thẩm quyền ra quyết định cuối cùng.

Nhà tuyển dụng giữ vai trò trung tâm trong việc quyết định chấp nhận hay từ chối công nghệ mới. Họ vừa là người sử dụng trực tiếp hệ thống AI, vừa là người đại diện cho tổ chức trong việc lựa chọn ứng viên. Thái độ của họ đối với AI chịu ảnh hưởng không chỉ từ nhận thức về lợi ích và sự dễ sử dụng (Davis, 1989), mà còn từ niềm tin, lo ngại cá nhân và môi trường tổ chức (Almeida và cộng sự, 2025; Phương và Trâm, 2024).

Nghiên cứu tại Việt Nam cho thấy, nhiều nhà tuyển dụng nhìn nhận AI như một công cụ tiềm năng, nhưng vẫn thận trọng vì rủi ro thiên vị dữ liệu và thiếu minh bạch (Hải, 2025). Do đó, việc xem xét thái độ và ý định sử dụng AI của nhà tuyển dụng là yếu tố cốt lõi để hiểu rõ mức độ chấp nhận công nghệ này trong tuyển dụng trực tuyến. Phân tích ý định chấp nhận AI cần đặt trọng tâm vào nhóm nhà tuyển dụng - những người vừa là tác nhân trực tiếp vừa là “cầu nối” giữa công nghệ và tổ chức.

Ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tuyển dụng trực tuyến

Ajzen (1991) định nghĩa ý định hành vi là động lực chủ quan phản ánh mức độ sẵn sàng thực hiện một hành vi trong tương lai. Trong nghiên cứu về công nghệ, ý định hành vi thường được xem là tiền đề trực tiếp của việc sử dụng thực tế. Theo mô hình TAM, ý định chịu ảnh hưởng bởi 2 yếu tố chính: tính hữu ích cảm nhận (PU) và tính dễ sử dụng cảm nhận (PEOU) (Davis, 1989). Trong tuyển dụng trực tuyến, ý định sử dụng AI được thể hiện qua sự sẵn sàng áp dụng các công cụ AI vào quy trình tuyển chọn, từ khâu sàng lọc hồ sơ, phỏng vấn trực tuyến đến ra quyết định cuối cùng. Ý định này không chỉ chịu tác động từ lợi ích và dễ sử dụng, mà còn bị ảnh hưởng bởi niềm tin vào tính minh bạch của AI và mức độ lo ngại về rủi ro tiềm ẩn (Almeida và cộng sự, 2025).

Tại Việt Nam, các công trình về chấp nhận công nghệ trong nhiều lĩnh vực khác nhau đã khẳng định tầm quan trọng của ý định hành vi. Tuệ (2024) cho thấy ý định chuyển đổi số tại doanh nghiệp nhỏ và vừa phụ thuộc mạnh vào PU. Lan và Lan (2024) chứng minh ý định sử dụng công nghệ trong kiểm toán chịu ảnh hưởng của cả yếu tố cá nhân và tổ chức. Diệu và cộng sự (2025) kết hợp TAM và TPB để giải thích ý định khởi nghiệp công nghệ số, nhấn mạnh vai trò của chuẩn chủ quan và kiểm soát hành vi. Những phát hiện này củng cố cơ sở cho việc nghiên cứu ý định sử dụng AI trong tuyển dụng trực tuyến tại Việt Nam.

Mô hình TAM và cơ sở mở rộng

Mô hình TAM do Davis (1989) là khung lý thuyết nền tảng quan trọng để giải thích hành vi chấp nhận công nghệ. Theo TAM, người dùng công nghệ hình thành thái độ dựa trên PU và PEOU, từ đó dẫn đến ý định sử dụng và hành vi sử dụng. Sau đó, Venkatesh và cộng sự (2003) phát triển Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT), bổ sung thêm các yếu tố xã hội và điều kiện hỗ trợ, qua đó mở rộng khả năng dự báo hành vi công nghệ.

Trong bối cảnh AI, nhiều học giả cho rằng TAM cần được mở rộng để phản ánh đặc thù công nghệ mới. Gong (2024) nhấn mạnh việc chấp nhận AI còn liên quan đến các yếu tố đạo đức và niềm tin. Almeida và cộng sự (2025) phân tích song song lợi ích và rủi ro, AI vừa có thể tối ưu hóa hiệu quả, vừa tiềm ẩn nguy cơ thiên vị. Almeida và cộng sự (2025) đề xuất một khung tích hợp, trong đó niềm tin, lo ngại và yếu tố tổ chức đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành ý định hành vi.

Các nghiên cứu trong nước cũng cung cấp bằng chứng mở rộng TAM. Tuệ (2024) chứng minh yếu tố tổ chức ảnh hưởng mạnh đến ý định chuyển đổi số; Lan và Lan (2024) khẳng định niềm tin và sự hỗ trợ của tổ chức cần được bổ sung vào TAM; Diệu và cộng sự (2025) kết hợp TAM và TPB để phản ánh tính đa chiều của ý định hành vi công nghệ. Những kết quả này tạo nền tảng cho việc vận dụng TAM mở rộng vào nghiên cứu AI trong tuyển dụng trực tuyến, trong đó thái độ của nhà tuyển dụng là biến trung gian quan trọng.

Cụ thể, 3 yếu tố bổ sung đáng chú ý gồm: (1) Niềm tin vào AI, phản ánh mức độ tin cậy vào sự minh bạch và công bằng của hệ thống (Almeida và cộng sự, 2025; Phương và Trâm, 2024); (2) Lo ngại về AI, liên quan đến rủi ro về dữ liệu, chi phí và tác động lao động (Almeida và cộng sự, 2025; Hải, 2025); (3) Yếu tố tổ chức, bao gồm: sự hỗ trợ của lãnh đạo, văn hóa đổi mới và nguồn lực đào tạo, được coi là “bệ đỡ” để chuyển thái độ thành ý định (Tenakwah và Watson, 2025; Lan và Lan, 2024; Tuệ, 2024).

Mô hình nghiên cứu đề xuất và giả thuyết nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Dựa trên mô hình TAM gốc của Davis (1989) và các nghiên cứu mở rộng gần đây, nghiên cứu đề xuất khung khái niệm tích hợp nhằm giải thích ý định sử dụng AI trong tuyển dụng trực tuyến của nhà tuyển dụng tại Việt Nam như Hình. Cụ thể, mô hình duy trì 2 biến lõi của và mở rộng với 3 nhóm yếu tố (Niềm tin vào AI, Lo ngại về AI và Yếu tố tổ chức, bao gồm: Sự hỗ trợ từ lãnh đạo, Văn hóa đổi mới và Nguồn lực). Trong đó, Thái độ đối với việc sử dụng AI của nhà tuyển dụng giữ vai trò trung gian giữa Nhận thức ((PU, PEOU, Niềm tin vào AI, Lo ngại về AI) và Ý định sử dụng AI trong tuyển dụng trực tuyến. Đồng thời, Các yếu tố tổ chức tác động trực tiếp đến Ý định sử dụng AI trong tuyển dụng trực tuyến.

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tác giả đề xuất

Giả thuyết nghiên cứu

Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, tính hữu ích cảm nhận là nhân tố mạnh nhất trong TAM (Davis, 1989; Venkatesh và cộng sự, 2003). Trong tuyển dụng, khi nhà tuyển dụng tin rằng AI giúp giảm thời gian sàng lọc, tăng độ chính xác, họ có xu hướng phát triển thái độ tích cực. Ở Việt Nam, nghiên cứu của Tuệ (2024) về doanh nghiệp nhỏ và vừa cũng cho thấy PU là yếu tố quyết định ý định chuyển đổi số. Từ đó, giả thuyết được đưa ra như sau:

H1: Nhận thức về tính hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến Thái độ đối với AI trong tuyển dụng trực tuyến.

Công nghệ phức tạp thường làm giảm sự chấp nhận (Davis, 1989). Nếu nhà tuyển dụng cảm thấy công cụ AI dễ thao tác và không yêu cầu kỹ năng kỹ thuật quá cao, họ sẽ có thái độ thiện cảm hơn. Đây là phát hiện phù hợp với thực tế tại Việt Nam, khi nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa thiếu nhân sự IT chuyên môn (UNDP và IPS, 2025). Từ đó, giả thuyết được đưa ra như sau:

H2: Nhận thức về tính dễ sử dụng (PEOU) có ảnh hưởng tích cực đến Thái độ đối với AI trong tuyển dụng trực tuyến.

Theo Ajzen (1991), thái độ là tiền đề trực tiếp của ý định hành vi. Trong nghiên cứu của Almeida và cộng sự (2025), thái độ tích cực đối với AI làm tăng ý định áp dụng công nghệ này trong quy trình tuyển dụng ở châu Âu. Điều này có thể khái quát sang bối cảnh Việt Nam, nơi yếu tố tâm lý của nhà tuyển dụng đóng vai trò lớn trong quyết định sử dụng AI. Từ đó, giả thuyết được đưa ra như sau:

H3: Thái độ đối với việc sử dụng AI có ảnh hưởng tích cực đến Ý định sử dụng AI trong tuyển dụng trực tuyến.

Nhiều công trình đã khẳng định PU và PEOU tác động gián tiếp đến ý định thông qua thái độ (Almeida và cộng sự, 2025; Lan và Lan, 2024). Điều này hợp lý vì nhận thức tích cực chưa chắc dẫn đến hành vi, nếu không hình thành thái độ ủng hộ. Do đó, giả thuyết trung gian hoàn toàn nhấn mạnh tầm quan trọng của thái độ trong bối cảnh AI. Vì vậy, giả thuyết được đưa ra như sau:

H4a: Thái độ đóng vai trò trung gian hoàn toàn trong mối quan hệ giữa Nhận thức về tính hữu ích và Ý định sử dụng AI trong tuyển dụng trực tuyến.

H4b: Thái độ đóng vai trò trung gian hoàn toàn trong mối quan hệ giữa Nhận thức về tính dễ sử dụng và Ý định sử dụng AI trong tuyển dụng trực tuyến.

Niềm tin là yếu tố nền tảng trong việc chấp nhận công nghệ mới (Gefen và cộng sự, 2003). Đối với AI, niềm tin vào tính minh bạch và công bằng quyết định thái độ tích cực (Almeida và cộng sự, 2025). Ở Việt Nam, Phương và Trâm (2024) cũng nhận thấy sự thiếu tin tưởng vào hệ thống AI làm chậm quá trình triển khai trong quản trị nhân lực. Do đó, giả thuyết được đưa ra như sau:

H5: Niềm tin vào AI có ảnh hưởng tích cực đến Thái độ đối với việc sử dụng AI trong tuyển dụng trực tuyến.

Ngược lại với niềm tin, lo ngại về AI (chi phí cao, thiên vị thuật toán, nguy cơ thay thế nhân sự) làm giảm thái độ tích cực (Almeida và cộng sự, 2025). Nghiên cứu của Hải (2025) nhấn mạnh rằng, nhiều doanh nghiệp Việt Nam vẫn e dè, coi AI là “con dao hai lưỡi”. Do đó, giả thuyết được đưa ra như sau:

H6: Lo ngại về AI có ảnh hưởng tiêu cực đến Thái độ đối với việc sử dụngAI trong tuyển dụng trực tuyến.

Điều kiện tổ chức như: sự hỗ trợ lãnh đạo, văn hóa đổi mới và nguồn lực đầy đủ là yếu tố then chốt để biến ý định thành hành động (Tenakwah và Watson, 2025). Tại Việt Nam, Tuệ (2024) và Lan và Lan (2024) đều chỉ ra rằng, sự hỗ trợ và định hướng từ tổ chức ảnh hưởng đáng kể đến ý định áp dụng công nghệ. Từ đó, giả thuyết được đưa ra như sau:

H7: Các yếu tố tổ chức có ảnh hưởng tích cực đến Ý định sử dụng AI trong tuyển dụng trực tuyến.

KẾT LUẬN VÀ ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU

Kết luận

Nghiên cứu này kế thừa mô hình TAM với 2 biến lõi (Nhận thức về tính hữu ích - PU; Nhận thức về tính dễ sử dụng - PEOU), đồng thời mở rộng bằng việc bổ sung các yếu tố niềm tin, lo ngại và tổ chức nhằm phản ánh đặc thù ứng dụng AI tại Việt Nam. Điểm khác biệt là thái độ của nhà tuyển dụng được xem như biến trung gian trọng tâm, thay vì giả định tác động trực tiếp từ PU/PEOU đến ý định như một số nghiên cứu quốc tế. Ngoài ra, mô hình cũng tích hợp các yếu tố tổ chức như: sự hỗ trợ lãnh đạo, văn hóa đổi mới và hạ tầng, qua đó làm phong phú thêm lý thuyết TAM và đảm bảo tính phù hợp với bối cảnh doanh nghiệp Việt Nam.

Mô hình khái niệm và 7 giả thuyết đã được đề xuất, trong đó, Thái độ của nhà tuyển dụng đóng vai trò trung gian quan trọng giữa Nhận thức và Ý định hành vi. Các giả thuyết nhấn mạnh rằng, việc chấp nhận AI không chỉ phụ thuộc vào lợi ích và sự dễ sử dụng, mà còn liên quan đến niềm tin, lo ngại và điều kiện tổ chức.

Mô hình nghiên cứu đề xuất có tính khả thi cao để triển khai thực nghiệm tại Việt Nam. Tất cả các biến đều đã có thang đo được kiểm chứng trong các nghiên cứu trước: PU và PEOU (Davis, 1989), Thái độ và ý định (Ajzen, 1991), Niềm tin và Lo ngại (Almeida và cộng sự, 2025; Phương và Trâm, 2024), Yếu tố tổ chức (Lan và Lan, 2024; Tuệ, 2024). Điều này đảm bảo cho việc các giả thuyết có thể kiểm định bằng phương pháp định lượng, tạo tiền đề cho các nghiên cứu tiếp theo.

Đóng góp của nghiên cứu

Về mặt học thuật, nghiên cứu đóng góp trên 3 phương diện chính: (1) Mở rộng mô hình TAM trong AI tuyển dụng bằng việc bổ sung yếu tố tâm lý và tổ chức; (2) Xác định vai trò trung gian của thái độ, phản ánh thực tiễn tại Việt Nam, nơi sự thay đổi nhận thức chưa đủ để hình thành ý định nếu không có sự thay đổi thái độ; (3) Kết hợp nguồn học thuật quốc tế và trong nước giúp mô hình mang tính phù hợp và bản địa hóa cao hơn, đồng thời lấp đầy khoảng trống trong nghiên cứu học thuật nội địa.

Về mặt thực tiễn, nghiên cứu đưa ra 3 hàm ý quan trọng:

(1) Đối với doanh nghiệp, cần chú trọng triển khai công nghệ AI và xây dựng niềm tin, giảm lo ngại và tạo điều kiện tổ chức thuận lợi cho nhà tuyển dụng thông qua đào tạo nhân sự, minh bạch thuật toán và cung cấp hạ tầng phù hợp;

(2) Đối với nhà quản trị nhân lực, cần thay đổi cách tiếp cận, xem AI là một phần của chiến lược nhân sự để tạo ra trải nghiệm tích cực khi sử dụng AI, giúp hình thành thái độ thuận lợi, từ đó thúc đẩy ý định ứng dụng công nghệ;

(3) Về mặt chính sách, cần có chính sách hỗ trợ doanh nghiệp về đào tạo, tiêu chuẩn dữ liệu và cơ chế quản lý để khuyến khích ứng dụng AI một cách hiệu quả và bền vững.

Nghiên cứu này mới dừng lại ở mức độ khái niệm và chưa có khảo sát thực nghiệm để kiểm chứng mô hình. Đây vừa là hạn chế, vừa là định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo. Nghiên cứu sau có thể phát triển bảng hỏi khảo sát dựa trên thang đo đã được kiểm chứng trong các nghiên cứu trước, áp dụng cho các nhà tuyển dụng tại Việt Nam. Có thể thực hiện nghiên cứu so sánh giữa Việt Nam và các quốc gia khác trong khu vực để thấy sự khác biệt văn hóa và tổ chức trong việc chấp nhận AI.

(*) Tác giả xin cảm ơn Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, Thành phố Hồ Chí Minh đã hỗ trợ cho nghiên cứu này.

Tài liệu tham khảo:

1. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior, Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179,211, https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T.

2. Almeida, F., Silva, S., and Morais, C. (2025). Artificial intelligence in human resources: Opportunities and challenges Journal of Business Research, 168, 114233.

3. 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.

4. Diệu, Huỳnh Thị Mỹ; Nguyễn, Huỳnh Thế; Hải, Trần Nguyễn Khánh (2025). Nghiên cứu ý định khởi nghiệp công nghệ số: Tiếp cận mô hình kết hợp giữa Lý thuyết hành vi có kế hoạch và Mô hình chấp nhận công nghệ, Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, 281, tháng 8/2025.

5. Gong, Z. (2024). AI in human resource management: A systematic literature review, Journal of Industrial Information Integration, 45, 100845, https://doi.org/10.1016/j.jii.2024.100845.

6. Hải, Khổng Văn (2025). Phát triển trí tuệ nhân tạo trong quản trị nguồn nhân lực, https://tapchicongthuong.vn/phat-trien-tri-tue-nhan-tao-trong-quan-tri-nguon-nhan-luc-138207.htm.

7. ITviec. (2025). Tóm tắt chính Báo cáo Ứng dụng AI và Tuyển dụng IT tại Việt Nam, https://itviec.com/blog/tom-tat-chinh-bao-cao-ung-dung-ai-va-tuyen-dung-it-tai-vietnam.

8. Lan, Hoàng Thị Mai và Lan, Lê Thị (2025). Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận và ứng dụng công nghệ trong kiểm toán hiện đại tại Việt Nam, https://kinhtevadubao.vn/danh-gia-cac-yeu-to-anh-huong-den-su-chap-nhan-va-ung-dung-cong-nghe-trong-kiem-toan-hien-dai-tai-viet-nam-31515.html.

9. Navigos Group (2024). VietnamWorks at HR Summit 2024: A comprehensive view of generative AI applications in the HR industry, https://www.navigosgroup.com/vietnamworks-at-hr-summit-2024-a-comprehensive-view-of-generative-ai-applications-in-the-hr-industry-n91.html.

10. Nga, Đặng Thị, Nguyễn, Huỳnh Thế, Thơ, Tô Anh Thơ (2023). Trí tuệ nhân tạo tác động đến chức năng quản trị nhân lực trong các doanh nghiệp ở Việt Nam, Tạp chí Tài chính, Kỳ 2 tháng 10/2023, https://tapchikinhtetaichinh.vn/tri-tue-nhan-tao-tac-dong-den-chuc-nang-quan-tri-nhan-luc-trong-cac-doanh-nghiep-o-viet-nam.html.

11. Phương, Đào Quốc và Trâm, Lê Thị Ngọc (2024). Trí tuệ nhân tạo trong quyết định quản trị nguồn nhân lực: Tổng kết nghiên cứu, Trong Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia: Đẩy mạnh ứng dụng khoa học dữ liệu để phát triển kinh tế số Việt Nam (ISBN: 978-604-41-0095-1), Nxb Thanh Niên.

12. Tenakwah, C., and Watson, T. (2025). A Embracing the AI/automation age: Preparing your workforce for humans and machines working together, Strategy & Leadership, 53(1), 32-48, https://doi.org/10.1108/SL-05-2024-0040.

13. Tuệ, Nguyễn Đăng (2024). Nhân tố ảnh hưởng tới chuyển đổi số: Nghiên cứu mô hình TAM tại doanh nghiệp nhỏ và vừa tỉnh Hà Nam, Tạp chí Tài chính & Quản trị Doanh nghiệp (JFM), 4(2), 45-56, DOI: 10.52932/jfm.vi3.483.

14. UNDP & IPS. (2025). Đánh giá nhanh ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các cơ quan nhà nước ở Việt Nam: Mức độ sẵn sàng và khuyến nghị, https://www.undp.org/sites/g/files/zskgke326/files/202504/vie_danh_gia_nhanh_ung_dung_ai_trong_cqnn_viet_nam_online_publishing.pdf.

15. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., and Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view, MIS Quarterly, 27(3), 425-478, https://doi.org/10.2307/30036540.