Hà Nội: Lãnh đạo số hóa giảm nỗi lo AI cho nhân viên

Nỗi lo AI: Rào cản chuyển đổi số

Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, AI đang trở thành động lực thúc đẩy chuyển đổi số tại các doanh nghiệp. Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI cũng gây ra không ít lo lắng cho người lao động, đặc biệt là nỗi sợ bị thay thế bởi máy móc. Theo các nghiên cứu quốc tế, tỷ lệ nhân viên lo ngại về điều này ngày càng tăng. Tại Việt Nam, nhất là ở các đô thị lớn như Hà Nội, nỗi lo này càng rõ rệt do sự chênh lệch về trình độ công nghệ và nhận thức.

Nghiên cứu mới đây đã đi sâu phân tích tác động của lãnh đạo kỹ thuật số đến nỗi lo AI của nhân viên tại Hà Nội. Kết quả cho thấy, lãnh đạo có tầm nhìn và kỹ năng số hóa tốt giúp nhân viên giảm bớt lo lắng, từ đó tăng cường ý định sử dụng AI. Ngược lại, khi nỗi lo AI tăng lên, ý định sử dụng công cụ này lại giảm.

Lãnh đạo số hóa: Chìa khóa giảm nỗi lo AI

Lãnh đạo kỹ thuật số không chỉ là việc sử dụng công cụ số, mà còn là khả năng định hướng, quản lý thay đổi và xây dựng văn hóa học tập liên tục. Các nhà lãnh đạo số cần có tầm nhìn rõ ràng, khả năng thích ứng nhanh với xu hướng công nghệ và kỹ năng giao tiếp, đào tạo tốt.

Nghiên cứu cho thấy, lãnh đạo số hóa tốt giúp nhân viên giảm bớt nỗi lo về việc học AI, bị thay thế bởi AI và thiếu kiến thức về AI. Khi nhân viên cảm thấy được hỗ trợ và trang bị đầy đủ, họ sẽ tự tin hơn trong việc tiếp cận và sử dụng công nghệ mới.

Đề xuất giải pháp

Để giảm bớt nỗi lo AI và thúc đẩy ứng dụng AI trong doanh nghiệp, nghiên cứu đề xuất một số giải pháp sau:

• Đầu tư vào đào tạo và phát triển kỹ năng số cho nhân viên: Doanh nghiệp cần tổ chức các khóa đào tạo, hội thảo và chương trình tư vấn để giúp nhân viên nâng cao kiến thức và kỹ năng về AI.
• Xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ hiện đại: Doanh nghiệp cần đầu tư vào hệ thống phần cứng, phần mềm và mạng lưới để đảm bảo nhân viên có thể truy cập và sử dụng AI một cách hiệu quả.
• Hoàn thiện khung pháp lý hỗ trợ ứng dụng AI: Chính phủ cần ban hành các quy định và chính sách rõ ràng để đảm bảo việc ứng dụng AI được thực hiện một cách an toàn và có trách nhiệm.
• Tăng cường giao tiếp và tương tác giữa lãnh đạo và nhân viên: Lãnh đạo cần thường xuyên trao đổi với nhân viên về những lợi ích và thách thức của AI, đồng thời lắng nghe và giải đáp những thắc mắc của họ.
• Xây dựng văn hóa doanh nghiệp cởi mở và sáng tạo: Doanh nghiệp cần tạo ra một môi trường làm việc khuyến khích nhân viên thử nghiệm và ứng dụng các công nghệ mới.

Kết luận:

Nghiên cứu này đã làm sáng tỏ vai trò quan trọng của lãnh đạo kỹ thuật số trong việc giảm bớt nỗi lo AI của nhân viên. Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI, các doanh nghiệp cần đầu tư vào việc phát triển năng lực lãnh đạo số, đồng thời xây dựng một môi trường làm việc cởi mở và sáng tạo.

Thông tin thêm về phương pháp nghiên cứu:

• Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với dữ liệu thu thập từ 401 phiếu khảo sát.
• Thang đo được xây dựng dựa trên các thang đo đã được kiểm chứng trong các nghiên cứu trước đây.
• Dữ liệu được phân tích bằng các phương pháp thống kê như EFA, CFA và SEM.

Tài liệu tham khảo:

• Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., Felländer, A., Langhans, S. D., Tegmark, M., & Fuso Nerini, F. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature communications, 11(1), 233.
• Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological forecasting and social change, 114, 254-280.
• Lund, S., Madgavkar, A., Manyika, J., Smit, S., Ellingrud, K., & Robinson, O. (2021). The future of work after COVID-19| McKinsey. Retrieved March, 3, 2021.
• Franco, M. (2020). Digital leadership: A new leadership style for the 21st century. BoD–Books on Demand.
• Kane, G. (2019). The technology fallacy: people are the real key to digital transformation. Research-Technology Management, 62(6), 44-49.
• Westerman, G., Bonnet, D., & McAfee, A. (2014). Leading digital: Turning technology into business transformation. Harvard Business Press.
• Ghi, T. N., Thu, N. Q., Huan, N. Q., & Trung, N. T. (2022). Human capital, digital transformation, and firm performance of startups in Vietnam. Management, 26(1), 1-18.
• Avolio, B. J., Sosik, J. J., Kahai, S. S., & Baker, B. (2014). E-leadership: Re-examining transformations in leadership source and transmission. The Leadership Quarterly, 25(1), 105-131.
• de Araujo, L. M., Priadana, S., Paramarta, V., & Sunarsi, D. (2021). Digital leadership in business organizations. International Journal of Educational Administration, Management, and Leadership, 45-56.
• Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., & Venkatraman, N. v. (2013). Digital business strategy: toward a next generation of insights. MIS quarterly, 471-482.
• Bach, C., & Sulíková, R. (2021). Leadership in the context of a NewWorld: digital leadership and industry 4.0. Managing global transitions, 19(3).
• Borah, P. S., Iqbal, S., & Akhtar, S. (2022). Linking social media usage and SME's sustainable performance: The role of digital leadership and innovation capabilities. Technology in Society, 68, 101900.
• Wang, Y.-Y., & Wang, Y.-S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619-634.
• Li, J., & Huang, J.-S. (2020). Dimensions of artificial intelligence anxiety based on the integrated fear acquisition theory. Technology in Society, 63, 101410.
• Cai, Y.-J., & Lo, C. K. (2020). Omni-channel management in the new retailing era: A systematic review and future research agenda. International Journal of Production Economics, 229, 107729.
• Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS quarterly, 425-478.
• Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340.
• Chatterjee, S., & Bhattacharjee, K. K. (2020). Adoption of artificial intelligence in higher education: A quantitative analysis using structural equation modelling. Education and Information Technologies, 25, 3443-3463.
• Li, S., Wang, C., & Gu, X. (2022). Predicting the future of learning: framework development and practical approach to artificial intelligence learning readiness China’s. Audiovis. Educ.(10), 79-88.

Đàm Nguyễn Linh Anh - Nguyễn Thục Uyên

- Đỗ Thị Bảo Trang -Nguyễn Hữu Đại/Đại học Kinh Tế Quốc dân  NEU.