Cân bằng giữa nguồn lực và công nghệ: Vai trò của lãnh đạo đổi mới và AI trong hiệu quả làm việc của nhân viên tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa
DOI:
https://doi.org/10.33301/JED.VI.2650Từ khóa:
Hiệu quả làm việc của nhân viên, sử dụng AI, năng lực, tính đổi mới, lãnh đạo đổi mớiTóm tắt
Hiệu quả làm việc của nhân viên (EP) là yếu tố then chốt quyết định năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME), nơi nguồn lực hạn chế khiến năng lực con người trở nên đặc biệt quan trọng. Dựa trên lý thuyết kích thích – chủ thể - phản ứng (SOR), nghiên cứu này xem xét tác động của năng lực và tính đổi mới của nhân viên đến EP dựa trên kích thích bởi lãnh đạo đổi mới và sử dụng AI được phân tích với vai trò điều tiết. Dữ liệu khảo sát 318 nhân viên tại các SME ở Việt Nam được phân tích bằng SmartPLS 4. Kết quả cho thấy năng lực và tính đổi mới đều có tác động tích cực đến hiệu quả làm việc; đồng thời, lãnh đạo đổi mới giúp nâng cao cả năng lực và tính đổi mới của nhân viên. Đáng chú ý, sử dụng AI chỉ điều tiết tích cực mối quan hệ giữa tính đổi mới và hiệu quả làm việc, nhưng không có ý nghĩa trong mối quan hệ giữa năng lực và hiệu quả làm việc. Nghiên cứu đóng góp vào SOR khi làm rõ sự tương tác giữa con người và công nghệ trong việc nâng cao hiệu quả làm việc bền vững. Về thực tiễn, các SME cần chú trọng phát triển đồng thời năng lực, tính đổi mới, phong cách lãnh đạo đổi mới, và ứng dụng AI một cách chiến lược để đảm bảo hiệu quả lâu dài.
Tài liệu tham khảo
Abbasi, M., Nishat, R. I., Bond, C., Graham-Knight, J. B., Lasserre, P., Lucet, Y., & Najjaran, H. (2024). A review of AI and machine learning contribution in business process management (process enhancement and process improvement approaches). Business Process Management Journal, 31(4), 1414–1452.
Abun, D., Nicolas, M. T., Apollo, E., Magallanes, T., & Encarnacion, M. J. (2021). Employees’ self-efficacy and work performance of employees as mediated by work environment. International Journal of Research in Business and Social Science (2147-4478), 10, 01-15.
Alasmri, N., & Basahel, S. (2022). Linking artificial intelligence use to improved decision-making, individual and organizational outcomes. International Business Research, 15(10), 1-1.
Al-Ayed, S. (2024). Green innovation influenced by employee innovative work behavior via moderating role of innovative leaderships. Cogent Business & Management, 11(1), 2393741.
Alfawaire, F., & Atan, T. (2021). The effect of strategic human resource and knowledge management on sustainable competitive advantages at Jordanian universities: The mediating role of organizational innovation. Sustainability, 13(15), 8445.
Alves, M., Seringa, J., Silvestre, T., & Magalhães, T. (2024). Use of Artificial Intelligence tools in supporting decision-making in hospital management. BMC Health Services Research, 24(1), 1282.
Aman-Ullah, A., Mehmood, W., Amin, S., & Abbas, Y. A. (2022). Human capital and organizational performance: A moderation study through innovative leadership. Journal of innovation & knowledge, 7(4), 100261.
Arbelo, A., Arbelo-Pérez, M., & Pérez-Gómez, P. (2021). Profit efficiency as a measure of performance and frontier models: A resource-based view. BRQ Business Research Quarterly, 24(2), 143-159.
Bubou, G. M., & Job, G. C. (2022). Individual innovativeness, self-efficacy and e-learning readiness of students of Yenagoa study centre, National Open University of Nigeria. Journal of Research in Innovative Teaching & Learning, 15(1), 2-22.
Collins, C. J. (2022). Expanding the resource based view model of strategic human resource management. In Strategic human resource management and organizational effectiveness (pp. 107-134). Routledge.
Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling. In Modern methods for business research (pp. 295-336). Psychology Press.
Damianus, A., & Rachel, B. J. (2023). Examining the Influence of Innovative Leadership on the Innovative Work Environment. Divine Word International Journal of management and Humanities, 2(4), 526-537.
Demirkan, I., Srinivasan, R., & Nand, A. (2022). Innovation in SMEs: the role of employee training in German SMEs. Journal of Small Business and Enterprise Development, 29(3), 421-440.
Gerhart, B., & Feng, J. (2021). The resource-based view of the firm, human resources, and human capital: Progress and prospects. Journal of management, 47(7), 1796-1819.
Gupta, P., Lakhera, G., & Sharma, M. (2024). Examining the impact of artificial intelligence on employee performance in the digital era: An analysis and future research direction. The Journal of High Technology Management Research, 35(2), 100520.
Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European business review, 31(1), 2-24.
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the academy of marketing science, 43(1), 115-135.
Ispiryan, A., Pakeltiene, R., Ispiryan, O., & Giedraitis, A. (2024). Fostering organizational sustainability through employee collaboration: An integrative approach to environmental, social, and economic dimensions. Encyclopedia, 4(4), 1806-1826.
Karimi, S., Ahmadi Malek, F., Yaghoubi Farani, A., & Liobikienė, G. (2023). The role of transformational leadership in developing innovative work behaviors: The mediating role of employees’ psychological capital. Sustainability, 15(2), 1267.
Le, D. T., Christopher, S., Nguyen, T. T. T., Pham, H. T. T., & Nguyen, P. T. L. (2023). How leadership styles influence organizational outcomes: an empirical study in Vietnamese SMEs. International Journal of Emerging Markets, 18(10), 3893-3912.
Lechuga Sancho, M. P., Martínez-Martínez, D., Larran Jorge, M., & Herrera Madueno, J. (2018). Understanding the link between socially responsible human resource management and competitive performance in SMEs. Personnel Review, 47(6), 1211-1243.
Lehtiniemi, T. (2024). Contextual social valences for artificial intelligence: Anticipation that matters in social work. Information, Communication & Society, 27(6), 1110-1125.
Liu, N. C., & Lin, Y. T. (2021). High-performance work systems, management team flexibility, employee flexibility and service-oriented organizational citizenship behaviors. The International Journal of Human Resource Management, 32(18), 3912-3949.
Liu, Y., Li, Y., Song, K., & Chu, F. (2024). The two faces of Artificial Intelligence (AI): Analyzing how AI usage shapes employee behaviors in the hospitality industry. International Journal of Hospitality Management, 122, 103875.
Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. the MIT Press.
Mofolasayo, A., Young, S., Martinez, P., & Ahmad, R. (2022). How to adapt lean practices in SMEs to support Industry 4.0 in manufacturing. Procedia Computer Science, 200, 934-943.
Mustafa, G., Glavee-Geo, R., Gronhaug, K., & Saber Almazrouei, H. (2019). Structural impacts on formation of self-efficacy and its performance effects. Sustainability, 11(3), 860.
Nguyen, G. T., Ly, H. T. M., Nguyen, T. H. H., & Hoang, S. (2024). Innovation leadership and workplace innovative behaviour: An experimental investigation of leadership dynamics among it engineers in Vietnam. International Journal of Innovation Management, 28(05n06), 2450022.
Pea-Assounga, J. B. B., & Yao, H. (2021). The mediating role of employee innovativeness on the nexus between internet banking and employee performance: evidence from the republic of Congo. Mathematical Problems in Engineering, 2021(1), 6610237.
Ramachandran, K. K., Mary, A. A. S., Hawladar, S., Asokk, D., Bhaskar, B., & Pitroda, J. R. (2022). Machine learning and role of artificial intelligence in optimizing work performance and employee behavior. Materials Today: Proceedings, 51, 2327-2331.
Rane, N., Choudhary, S., & Rane, J. (2024). Gemini versus ChatGPT: applications, performance, architecture, capabilities, and implementation. Journal of Applied Artificial Intelligence, 5(1), 69-93.
Saleem, F., Malik, M. I., Qureshi, S. S., Farid, M. F., & Qamar, S. (2021). Technostress and employee performance nexus during COVID-19: training and creative self-efficacy as moderators. Frontiers in Psychology, 12, 595119.
Srimulyani, V. A., Rustiyaningsih, S., Farida, F. A., & Hermanto, Y. B. (2023). Mediation of “AKHLAK” corporate culture and affective commitment on the effect of inclusive leadership on employee performance. Sustainable Futures, 6, 100138.
Uppathampracha, R., & Liu, G. (2022). Leading for innovation: Self-efficacy and work engagement as sequential mediation relating ethical leadership and innovative work behavior. Behavioral Sciences, 12(8), 266.
Wongsuwan, N., & Na-Nan, K. (2022). Mediating effects of Self-Efficacy, Resilience and Job satisfaction on the relationship between person–Organisation Fit and Employee Work Adjustment. Sustainability, 14(18), 11787.
Xu, F. Z., & Wang, Y. (2020). Enhancing employee innovation through customer engagement: The role of customer interactivity, employee affect, and motivations. Journal of Hospitality & Tourism Research, 44(2), 351-376.
Ye, P., Liu, L., & Tan, J. (2022). Influence of leadership empowering behavior on employee innovation behavior: The moderating effect of personal development support. Frontiers in Psychology, 13, 1022377.
Zhai, C., Wibowo, S., & Li, L. D. (2024). The effects of over-reliance on AI dialogue systems on students' cognitive abilities: a systematic review. Smart Learning Environments, 11(1), 28.
Zhao, C., Cooke, F. L., & Wang, Z. (2021). Human resource management in China: what are the key issues confronting organizations and how can research help?. Asia Pacific Journal of Human Resources, 59(3), 357-373.
