Tóm tắt:
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence, viết tắt là AI) đang tạo ra sự thay đổi lớn trong hoạt động quản trị doanh nghiệp. Trong nội dung bài báo, các vấn đề liên quan đến tác động của trí tuệ nhân tạo trong quản trị nguồn nhân lực được phân tích và đánh giá. Bên cạnh đó, tác động của trí tuệ nhân tạo tới quản trị nguồn nhân lực tại Việt Nam được đề cập và đề xuất một số định hướng nhằm tăng cường ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp.
Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, quản trị, nguồn nhân lực, phát triển kinh doanh, ứng dụng AI.
1. Đặt vấn đề
Trong lĩnh vực quản trị nguồn nhân lực, AI có vai trò quan trọng khi có khả năng hiểu và dự đoán hành vi của con người một cách đáng tin cậy trong tổ chức, từ đó có tác động lớn đối với việc quản lý năng suất lao động. Phân tích nguồn nhân lực là khả năng bắt buộc đối với nghề quản trị nhân lực, đóng vai trò là công cụ tạo ra giá trị từ con người và là cách thức mở rộng các chức năng quản lý nguồn nhân lực.
Các tổ chức đang đầu tư vào các gói phần mềm quản lý được hỗ trợ bởi AI để đối chiếu và hiểu được dữ liệu nhân viên nhằm đạt tới các mục tiêu chiến lược của tổ chức. Một ví dụ điển hình là dữ liệu được lưu trữ trong các nền tảng đám mây như hệ thống thông tin nhân sự (Human Resource Information System - HRIS), bao gồm thông tin về nhân khẩu học của nhân viên (lịch sử việc làm, kỹ năng và năng lực, trình độ học vấn…) cùng với dữ liệu hiệu suất có thể được thu thập tại các cuộc đánh giá và đánh giá hiệu suất nhân viên. Trong bối cảnh này, phân tích nguồn nhân lực do AI thúc đẩy đã nổi lên như một lĩnh vực nghiên cứu phổ biến trong quản lý nguồn nhân lực, tận dụng các tập dữ liệu được lưu trữ trong HRIS.
AI cho phép xác định cách thức mà các công ty sẽ quản lý lực lượng lao động của mình, đặc biệt là để có một lực lượng lao động thành thạo (tức là có các kỹ năng, chuyên môn và kinh nghiệm phù hợp), cần thiết để tạo ra sự thành công trong các tổ chức. Mục đích nhằm tận dụng sức mạnh và tiềm năng của các hệ thống hỗ trợ AI hiện đại để hướng dẫn các quyết định. Điều này sẽ cho phép các tổ chức phát triển năng lực của lực lượng lao động, cải thiện tinh thần làm việc nhóm, hỗ trợ làm việc linh hoạt và cải thiện việc đo lường hiệu suất.
2. Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý nguồn nhân lực
2.1. Phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định
AI hỗ trợ con người trong việc ra quyết định nhân sự vì tính khách quan với thông tin sử dụng cho phân tích có được thông qua khai thác dữ liệu nhân viên. Ban đầu, AI được liên kết với các chuyên gia để đánh giá nhân sự, nhưng bây giờ AI có thể liên kết với toàn bộ vòng đời nhân sự một cách tự động. Các công cụ giám sát nhân viên có thể giúp xác định vấn đề, chia sẻ thông tin, hướng dẫn ra quyết định và khuyến khích các bên liên quan hành động, trong khi đó các nghiên cứu về tổ chức giúp xác định các khía cạnh có liên quan đến tổ chức và văn hóa dựa trên thực nghiệm khuyến khích việc ra các quyết định trên cơ sở phân tích dữ liệu.
AI được sử dụng để mô tả các yêu cầu công việc khi tuyển dụng ứng viên; thực hiện phân tích cảm xúc để theo dõi nhân viên mới và động lực làm việc của nhân viên; hỗ trợ các quyết định tuyển dụng thông qua sàng lọc và kết hợp hồ sơ với công việc; xác định các đặc điểm tính cách từ ứng viên tiềm năng và kết hợp chúng với đặc điểm nổi trội được tìm thấy trong văn hóa của công ty; tăng khả năng tiếp cận với nhiều ứng viên hơn và giảm sự thiên vị do các yếu tố chủ quan; dự báo khả năng nghỉ việc và nâng cao tính trung thành của nhân viên thông qua các dự đoán ở cấp độ cá nhân và cấp độ nhóm. Việc triển khai AI trong hỗ trợ tuyển dụng và giữ chân nhân tài là cần thiết để nâng cao thương hiệu và danh tiếng của nhà tuyển dụng.
2.2. Hỗ trợ tuyển dụng
AI có thể được sử dụng cho nhiều khía cạnh khác nhau của tuyển dụng. AI có thể được sử dụng để chọn ứng viên từ nhóm ứng dụng đã nộp (lựa chọn), đưa ra quyết định dựa trên cuộc phỏng vấn và nhu cầu của tổ chức (bổ nhiệm) và đề xuất mức lương, phúc lợi phù hợp dựa trên trình độ của họ. Điều này thậm chí còn đúng hơn trong thời kỳ khủng hoảng khi các tổ chức cần phải kiên cường. Tuyển dụng AI ngày càng hiệu quả hơn trong việc tìm kiếm và tuyển dụng nhân viên chất lượng cao so với tuyển dụng hoàn toàn lấy con người làm trung tâm. Tuyển dụng AI giúp giảm thời gian tuyển dụng cá nhân, cho phép các tổ chức phản ứng với các sự kiện nhanh hơn và cuối cùng là cải thiện lợi thế cạnh tranh của họ thông qua các tài sản vô hình của những người được tuyển dụng tốt hơn. Việc sử dụng AI cho phép một số nhiệm vụ dự đoán để tuyển dụng, lựa chọn, tuyển dụng, đào tạo, quản lý hiệu suất, thăng tiến, giữ chân và phúc lợi của nhân viên. Đặc biệt, việc sử dụng AI trong tuyển dụng và tìm thấy tiềm năng quét sơ yếu lý lịch nhanh, phản hồi nhanh chóng và tự động các câu hỏi của ứng viên và các hoạt động tuyển dụng ảo.
2.3. Tự động hóa quá trình quản lý nhân sự
Sức mạnh tính toán và khả năng phân tích của AI có thể được tận dụng để giải quyết sự phức tạp trong quá trình ra quyết định, với mục đích tăng cường trí thông minh của con người (HI) và các nhiệm vụ ra quyết định, thay vì thay thế con người khỏi quy trình. Sự tăng cường như vậy trong bất kỳ bối cảnh công việc nào cũng sẽ thúc đẩy khả năng ra quyết định của nhân viên, tăng thời gian dành cho các nhiệm vụ không tầm thường, nâng cao khả năng sáng tạo, do đó nâng cao năng suất của cả nhân viên và doanh nghiệp. Tuy nhiên, những lợi ích tiềm năng của sự hợp tác giữa AI và nhân viên được thiết lập thông qua quan hệ đối tác cộng sinh có thể được hiện thực hóa hoàn toàn trong thực tế (và vượt ra ngoài các câu chuyện lý thuyết), nếu nhân viên (người lao động) hiểu, tin tưởng và áp dụng AI. Việc sử dụng AI ban đầu được coi là có lợi cho lực lượng lao động bằng cách cung cấp các công cụ để nâng cao các hoạt động/nhiệm vụ làm việc hàng ngày. Tuy nhiên, quan điểm này về AI hiện đang được mở rộng để bao hàm nhiều hơn các công cụ hỗ trợ hiệu suất và năng suất của tổ chức, để AI trở nên giống như một người đồng cấp và đồng đội hơn. Trí thông minh của con người và trí thông minh của máy móc là sự đan xen của “trí thông minh tập thể”'. Trí tuệ tập thể của máy móc-con người có thể tạo ra, quyết định, ghi nhớ và học hỏi, trong một số vai trò khác nhau, từ các công cụ AI để hỗ trợ làm việc nhóm, trợ lý làm việc nhóm cho đến các đồng nghiệp máy tính và thậm chí là các nhà quản lý AI có thể đánh giá và phối hợp công việc của những người khác. Các đồng đội AI hiệu quả đòi hỏi nhiều hơn là các rô-bốt xã hội và trợ lý kỹ thuật số. Các đồng đội AI “sẽ tham gia vào việc giải quyết các vấn đề phức tạp: xác định vấn đề, xác định nguyên nhân gốc rễ, đề xuất và đánh giá các giải pháp, lựa chọn giữa các tùy chọn, lập kế hoạch, thực hiện hành động, học hỏi từ các tương tác trong quá khứ và tham gia vào các đánh giá sau hành động”. Tuy nhiên, việc sử dụng xã hội hóa AI phải đối mặt với một số câu hỏi và thách thức thường xoay quanh nhận thức của con người về các đồng đội AI, chẳng hạn như tính thẩm mỹ của đồng đội, sự phân công lao động và trách nhiệm giải trình.
3. Thách thức trong quá trình ứng dụng AI
Việc áp dụng AI cho HRM phải đối mặt với bốn thách thức lớn, cụ thể là tính phức tạp của quá trình quản lý nhân sự, quy mô dữ liệu nhỏ, các ràng buộc về mặt đạo đức và phản ứng của người lao động đối với việc triển khai trí tuệ nhân tạo. Cộng đồng xã hội nhấn mạnh tầm quan trọng của quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu cá nhân, các vấn đề phát sinh khi theo dõi liên tục hoạt động nhân viên và tính thiên vị trong chính các thuật toán AI. Các rào cản khác bao gồm, việc đánh giá chất lượng dữ liệu để đảm bảo các quyết định và khuyến nghị được đưa ra dựa trên dữ liệu là chính xác, đúng đắn và có liên quan; tối ưu hóa tập dữ liệu đào tạo (training dataset) để giảm sai lệch và rủi ro về danh tiếng; tích hợp các hệ thống hiện có với việc triển khai AI để hợp lý hóa việc xử lý và quản lý thông tin; xây dựng nền văn hóa dựa trên dữ liệu trong tổ chức, để mọi người đều tham gia vào việc triển khai và sử dụng các ứng dụng dựa trên AI; sự hỗn loạn của công nghệ (technology turbulence), tức là tốc độ thay đổi công nghệ nhanh chóng có thể phá vỡ các mô hình và quy trình kinh doanh.
Tác động của những rào cản này trong thực tế là đáng kể. Các thuật toán AI được thiết kế cho hoạch định nguồn nhân lực đòi hỏi các mục tiêu được xác định rõ ràng, để cung cấp các giải pháp hoàn chỉnh. Với việc tuyển dụng lao động, các thành phần cốt lõi của văn hóa tổ chức phải được phân định rõ ràng. Thuật toán AI có thể giúp tổ chức xác định các tiêu chí và mối quan hệ có liên quan giữa các tiêu chí, các tiêu chí này ảnh hưởng đến sự phát triển của nhân viên.
Tuy nhiên, mối quan hệ giữa các tiêu chí có thể không rõ ràng đối với những người ra quyết định, điều này có thể đặt câu hỏi về độ tin cậy của các kết quả do AI tạo nên. Trên thực tế, nhiều quyết định do con người đưa ra là dựa trên phán đoán và trực giác. Do đó, khả năng diễn giải kết quả từ AI và xung đột tiềm ẩn với quan điểm của con người tạo trở ngại trong việc triển khai AI thành công. Điều này nhấn mạnh nguồn gốc của sự thiên vị trong AI có liên quan đến sự sai lệch trong nhận thức của những người triển khai AI.
Tính minh bạch đặc biệt cần thiết trong bối cảnh quản trị nguồn nhân lực. Ví dụ, trong quy trình tuyển dụng nhân viên, nếu kết quả của thuật toán AI không thuận lợi cho ứng viên thì ứng viên và nhà quản trị nhân sự không có cơ chế để giải thích lý do ứng viên không thành công. Như vậy, phải có các phương thức để kiểm soát dữ liệu đầu vào và đảm bảo tính tin cậy của kết quả. Điều này dẫn đến các giải pháp giúp minh bạch hóa quá trình quản lý nhân sự để giải quyết vấn đề thiên vị hay sai lệch trong việc xác định tiêu chuẩn và tiêu chí đánh giá con người trong tổ chức.
Một số nhóm người chịu bất lợi do sự thiên vị trong các thuật toán AI. Do đó, nếu nhà quản lý nhân sự không hiểu khả năng và các biến thể của thuật toán, có thể dẫn đến việc không thể sử dụng các thuật toán hiệu quả trong việc tuyển dụng và giữ chân nhân tài làm việc cho tổ chức. Chúng ta không thể đổ "trách nhiệm" cho những mô hình AI khi các kết quả không phù hợp. Quyền sở hữu thuật toán AI thuộc về các nhà quản lý nhân sự, vì vậy họ cần biết cơ sở lý luận cho các lựa chọn thuật toán và đầu vào dữ liệu.
AI với sự hỗ trợ bởi các thuật toán, cung cấp cho bộ phận tuyển dụng nhân sự các công cụ hiệu quả để vừa tiếp thị việc làm và vừa thực hiện các bước kiểm tra ban đầu cơ bản trước khi ứng viên bước vào vòng phỏng vấn. Đối với tuyển dụng nhân sự, nhà tuyển dụng hướng tới ứng viên tiềm năng và thúc đẩy các bước kiểm tra cơ bản bằng cách sử dụng AI. Tuy nhiên, điều này đặt ra những câu hỏi quan trọng về chất lượng của quá trình này, đặc biệt là vấn đề liên quan đến sự phụ thuộc vào dữ liệu định lượng mà các thuật toán AI học được.
Một ví dụ điển hình là các nhà tuyển dụng nhân sự đang dựa vào siêu dữ liệu (meta data) có sẵn trên các phương tiện truyền thông xã hội để nhắm mục tiêu vào các ứng viên tiềm năng. Việc giảm chi phí, dễ dàng tiếp cận thế giới kỹ thuật số cùng với sự thuận tiện trong việc xử lý siêu dữ liệu, đã làm xã hội bị chi phối bởi logic định lượng. Trong khi các thuật toán có thể dự đoán chính xác một số thuộc tính và đặc điểm cá nhân, thì chúng có giới hạn nhóm tuyển dụng bằng cách chọn một tập hợp các đặc điểm cụ thể để ra quyết định không? Hơn nữa, các thuật toán học tập (learning algorithm) có bản chất giản lược vì chúng sử dụng mô hình dự đoán chỉ dựa trên phân tích tương quan, do đó thu hẹp đánh giá cá nhân xuống các tiêu chí đã đo lường. Việc thu hẹp tiêu chí đánh giá cá nhân thành một tập hợp các đặc điểm riêng biệt có thể bỏ qua sự phát triển của cá nhân trong tổ chức. Điều này chắc chắn đặt ra câu hỏi về tính khách quan và độ tin cậy của quy trình nhân sự khi con người quá phụ thuộc vào các quyết định liên quan đến AI.
Ngoài ra, AI được cho là có những thiếu sót về trí thông minh sáng tạo và tính xã hội. Ví dụ, AI có khả năng xác định các lĩnh vực có hiệu quả thấp dựa trên kết quả hoạt động của nhân viên, nhưng AI sẽ gặp khó khăn trong việc xử lý các yếu tố cơ bản dẫn đến hiệu quả thấp. AI khó có thể xác định các nguyên nhân tạm thời, tâm lý tác động đến hiệu suất nhân viên hay các yếu tố từ bên ngoài. Trên thực tế, tác động của các biến bên ngoài đó là một rào cản khác đối với việc sử dụng AI. Khả năng dự đoán của AI có thể bị cản trở bởi những thách thức trong việc mô tả chính xác sự phức tạp của hành vi con người và tác động của các nhân tố bên ngoài chưa xác định có thể ảnh hưởng đến các điều kiện của môi trường và bản thân công ty. Sự không chắc chắn từ môi trường (ví dụ, tình huống bất trắc do Covid-19) và không có khả năng dự đoán chính xác hành vi của con người là một thách thức đối với khả năng dự đoán của AI.
Do đó, khả năng của AI cần được kết hợp với khả năng của con người trong việc đồng cảm, hiểu và đánh giá các kết quả trong bối cảnh toàn cầu, tổ chức và cá nhân. Theo cách này, con người trở thành người gác cổng (gatekeeper) tận dụng tiềm năng từ AI để tăng cường tính chính xác trong việc ra quyết định. Điều đó cũng đòi hỏi người vận hành phải liên tục sửa đổi và cập nhật các tham số được tích hợp trong thuật toán AI bao gồm cả những thay đổi của tổ chức, thay đổi về thứ tự ưu tiên và đưa vào mô hình các tiêu chí có liên quan tới các nhân tố từ bên ngoài.
Hình: Tác động của AI lên quá trình quản lý nhân sự 
Nguồn: Tác giả đề xuất
4. Thực tiễn ứng dụng AI trong quản trị nguồn nhân lực tại Việt Nam
4.1. Các kết quả, thành tựu
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những bước nhảy vọt trong nhiều ngành nghề và quản trị nhân sự (HR) không phải là ngoại lệ. Tại Việt Nam, việc ứng dụng AI trong quản trị nhân sự đang dần trở thành xu hướng, mang đến nhiều lợi ích và thay đổi cách các doanh nghiệp tư duy và hành động.
Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng
AI giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình tuyển dụng bằng cách tìm kiếm, đánh giá, chọn lọc ứng viên nhanh chóng và chính xác hơn. Các nền tảng AI như chatbot hay các công cụ phân tích dữ liệu có khả năng quét qua hàng ngàn hồ sơ xin việc, phân tích từ khóa và kinh nghiệm để đánh giá mức độ phù hợp với yêu cầu của công việc. Tại Việt Nam, nhiều doanh nghiệp lớn như Vingroup, FPT và Viettel đã bắt đầu áp dụng AI trong tuyển dụng nhằm tiết kiệm thời gian và chi phí.
Nâng cao trải nghiệm nhân viên
AI giúp tăng cường trải nghiệm nhân viên bằng các giải pháp cá nhân hóa. Chẳng hạn, các chatbot hỗ trợ nhân viên có thể giải đáp nhanh chóng các thắc mắc liên quan đến chính sách, phúc lợi và quy trình làm việc. Ngoài ra, AI còn được sử dụng để đề xuất các khóa đào tạo dựa trên nhu cầu và hiệu suất của từng nhân viên, từ đó nâng cao khả năng phát triển nghề nghiệp.
Quản lý hiệu suất lao động
AI có khả năng thu thập và phân tích dữ liệu hiệu suất làm việc, giúp doanh nghiệp đánh giá chính xác mức độ đóng góp của nhân viên. Các công cụ AI như các nền tảng quản lý dự án và phần mềm theo dõi hiệu suất có thể giúp nhà quản lý nhận diện điểm mạnh, điểm yếu của nhân viên và đề xuất các giải pháp cải thiện.
Một số công ty tại Việt Nam đi tiên phong trong cung ứng ứng dụng dựa trên AI cho lĩnh vực quản trị nhân sự. FPT Smart Cloud đã nghiên cứu và cho ra mắt giải pháp FPT AI Mentor dành riêng cho hoạt động đào tạo của doanh nghiệp. FPT AI Mentor là giải pháp tự động hóa, cá nhân hóa quy trình đào tạo bởi AI, giúp nâng cao chất lượng đào tạo nhân viên, cải thiện kiến thức và năng lực; đồng thời hỗ trợ trả lời mọi thắc mắc nghiệp vụ cho cán bộ nhân viên. Ngoài ra, FPT AI Mentor giúp các doanh nghiệp đánh giá chất lượng 100% nhân viên theo quy trình sát sao, cá nhân hóa lộ trình nâng cao năng lực cho từng nhân viên, đồng thời, cung cấp hệ thống báo cáo chuyên nghiệp cho các cấp lãnh đạo.
MISA AMIS HRM là bộ giải pháp quản trị nhân sự toàn diện được nghiên cứu và phát triển bởi Công ty cổ phần MISA - đơn vị cung ứng phần mềm với hơn 20 năm kinh nghiệm trong ngành. AMIS HRM được các chuyên gia đánh giá là phần mềm hoàn hảo đáp ứng được hầu hết các nghiệp vụ phức tạp của phòng nhân sự như: Tuyển dụng - Chấm công - Tính lương - Quản lý thông tin sự - Đánh giá - Đào tạo,…
4.2. Hạn chế, nguyên nhân
Việc ứng dụng AI vào quản trị nhân sự tại Việt Nam đang ngày càng phổ biến, nhưng vẫn gặp phải nhiều hạn chế và thách thức. Dưới đây là một số hạn chế chính cùng nguyên nhân:
Hạn chế
Thiếu dữ liệu chất lượng cao: AI hoạt động hiệu quả khi có dữ liệu lớn và chính xác, nhưng nhiều doanh nghiệp Việt Nam chưa có hệ thống dữ liệu đồng bộ.
Chi phí đầu tư cao: Việc triển khai AI đòi hỏi hạ tầng công nghệ hiện đại, phần mềm chuyên dụng và nhân sự có chuyên môn, gây khó khăn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Thiếu nhân lực chuyên môn: Việt Nam đang thiếu chuyên gia về AI và khoa học dữ liệu trong lĩnh vực nhân sự.
Chưa có khung pháp lý hoàn chỉnh: Các quy định về bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư trong việc sử dụng AI vẫn chưa rõ ràng, gây lo ngại cho doanh nghiệp và người lao động.
Tâm lý e ngại của nhân viên: Nhân viên lo sợ AI sẽ thay thế công việc của họ hoặc đánh giá họ không công bằng, dẫn đến sự phản đối trong quá trình triển khai.
Nguyên nhân của các hạn chế:
Doanh nghiệp chưa sẵn sàng chuyển đổi số: Nhiều doanh nghiệp vẫn quản lý nhân sự theo cách truyền thống, chưa có chiến lược cụ thể để ứng dụng AI.
Hạ tầng công nghệ chưa đồng bộ: Hệ thống quản lý nhân sự (HRM) của nhiều doanh nghiệp chưa có khả năng tích hợp với các công cụ AI.
Thiếu đầu tư vào nghiên cứu và phát triển (R&D): Các doanh nghiệp chưa dành nhiều nguồn lực để phát triển AI trong lĩnh vực nhân sự.
Nhận thức chưa đầy đủ về AI: Nhiều nhà quản lý chưa hiểu rõ lợi ích và cách thức ứng dụng AI trong nhân sự, dẫn đến tâm lý e dè khi triển khai.
5. Giải pháp tăng cường ứng dụng AI trong quản trị nguồn nhân lực tại Việt Nam
Để đẩy mạnh ứng dụng AI trong quản lý nguồn nhân lực tại Việt Nam, tác giả đề xuất một số giải pháp như sau:
Xây dựng hệ thống dữ liệu nhân sự đồng bộ, chất lượng để AI có thể phân tích và đưa ra quyết định chính xác.
Đào tạo nhân lực AI chuyên sâu trong lĩnh vực quản trị nhân sự, kết hợp với các chuyên gia quốc tế.
Đầu tư vào hạ tầng công nghệ, phần mềm AI phù hợp với quy mô doanh nghiệp.
Hoàn thiện khung pháp lý về bảo vệ dữ liệu và AI để đảm bảo tính minh bạch và bảo vệ quyền lợi người lao động.
Thay đổi nhận thức và xây dựng văn hóa AI để nhân viên hiểu rằng AI là công cụ hỗ trợ, không phải thay thế họ.
Ứng dụng AI vào quản trị nhân sự tại Việt Nam vẫn đang trong giai đoạn phát triển, nhưng với chiến lược đúng đắn, doanh nghiệp có thể tận dụng AI để nâng cao hiệu quả quản lý và tạo lợi thế cạnh tranh.
Tài liệu tham khảo:
1. Ngọc Ánh (2024). Trí tuệ nhân tạo (AI) - ứng dụng AI trong quản lý nhân sự. Truy cập tại: https://amis.misa.vn/90436/ung-dung-ai-trong-hoat-dong-quan-tri-nhan-su/
2. Phạm Hồng Long, Lê Thị Tầm, Lê Thị Phương (2024). Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản trị nhân lực cho các doanh nghiệp ở Việt Nam. Truy cập tại: https://www.quanlynhanuoc.vn/2024/06/27/nghien-cuu-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-quan-tri-nhan-luc-cho-cac-doanh-nghiep-o-viet-nam/
3. FPT. Quản trị nhân lực. Truy cập tại: https://fpt.ai/vi/use-cases/quan-tri-nhan-luc/
4. Tạ Hoàng Giang và cộng sự (2024). Khám phá các khía cạnh về sự tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đến quy trình tuyển dụng trong các doanh nghiệp ngành xây dựng thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học Quản lý & Kinh tế, Số 30, Tháng 6/2024.
5. Chowdhury S., Dey P., Joel-Edgar S., Bhattacharya S., Rodriguez-Espindola O., Abadie A., & Truong L. (2023). Unlocking the value of artificial intelligence in human resource management through AI capability framework. Human resource management review, 33(1), 100899.
6. Vrontis D., Christofi M., Pereira V., Tarba S., Makrides A., & Trichina E. (2023). Artificial intelligence, robotics, advanced technologies and human resource management: a systematic review. Artificial intelligence and international HRM, 172-201.
Applications of Artificial Intelligence in human resource management
Khong Van Hai
Vietnam Airlines JSC
ABSTRACT:
Artificial intelligence (AI) is driving significant transformations in corporate governance, particularly in human resource management. This paper analyzes and evaluates the impact of AI on HRM, highlighting both opportunities and challenges. Additionally, the paper examines the specific implications of AI adoption in human resource management within Vietnam and proposes directions to enhance its application in enterprises.
Keywords: artificial intelligence, management, human resource, business development, AI application.
