Chấp nhận trí tuệ nhân tạo và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Đắk Lắk

Phạm Xuân Kiên - Lê Thanh Hà - Đinh Văn Quang

DOI: https://doi.org/10.63065/ajeb.vn.2026.245.011

Email: ltha@ttn.edu.vn

Đơn vị công tác:

Ngày nhận bài: 08/09/2026

Ngày nhận bài sửa: 08/09/2026

Ngày duyệt đăng: 08/09/2026

Lượt xem: 26

Downloads: 0

Các định dạng trích dẫn

Tóm tắt

Mục tiêu nghiên cứu: Bài viết phân tích cơ chế chuyển hóa chấp nhận trí tuệ nhân tạo (AI) thành hiệu quả hoạt động (HQHĐ) của doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) tại Đắk Lắk thông qua niềm tin số, năng lực phân tích dữ liệu và sự linh hoạt tổ chức.

Thiết kế nghiên cứu/phương pháp/tiếp cận: Dữ liệu khảo sát từ 207 doanh nghiệp được phân tích bằng mô hình cấu trúc bình phương tối thiểu từng phần (PLS-SEM) trên SmartPLS 4.

Kết quả nghiên cứu chính: Mô hình giải thích 58,7% biến thiên của HQHĐ (R² = 0,587). Chấp nhận AI có tác động mạnh đến niềm tin số (β = 0,595; p < 0,001); năng lực phân tích dữ liệu (β = 0,407; p < 0,001) và niềm tin số (β = 0,374; p < 0,001) là hai yếu tố có tác động trực tiếp nổi bật đến HQHĐ, trong khi sự linh hoạt tổ chức có tác động dương nhưng nhỏ hơn (β = 0,138; p = 0,016). Tổng ba tác động gián tiếp riêng biệt của chấp nhận AI lên HQHĐ đạt 0,351.

Giá trị đóng góp mới: Nghiên cứu cung cấp bằng chứng về chuỗi cơ chế tổ chức giúp SMEs tại một địa phương đang phát triển của Việt Nam chuyển hóa việc chấp nhận AI thành kết quả kinh doanh.

Từ khóa

Fintech, cổ phiếu ngân hàng thương mại, chỉ số lan tỏa, Việt Nam.

Download Mua ngay Buy now

Tài liệu tham khảo

Abu-El-Haija, R., Mat, N., Isa, R. M., & Abdullah, N. A. (2026). Big data analytics capability, knowledge management processes, digital innovation, and firm performance in UAE ICT firms. Cogent Business & Management, 13(1), 2665437. https://doi.org/10.1080/23311975.2026.2665437.

Akter, S., Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Dubey, R., & Childe, S. J. (2016). How to improve firm performance using big data analytics capability and business strategy alignment? International Journal of Production Economics, 182, 113-131. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.08.018.

Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99-120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108.

Borges, A. F. S., Laurindo, F. J. B., Spínola, M. M., Gonçalves, R. F., & Mattos, C. A. (2021). The strategic use of artificial intelligence in the digital era: Systematic literature review and future research directions. International Journal of Information Management, 57, 102225. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102225.

Enholm, I. M., Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Krogstie, J. (2022). Artificial intelligence and business value: A literature review. Information Systems Frontiers, 24, 1709-1734. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10186-w.

Gupta, M., & George, J. F. (2016). Toward the development of a big data analytics capability. Information & Management, 53(8), 1049-1064. https://doi.org/10.1016/j.im.2016.07.004.

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). SAGE Publications.

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. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203.

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, 115-135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8.

Jöhnk, J., Weißert, M., & Wyrtki, K. (2021). Ready or not, AI comes—An interview study of organizational AI readiness factors. Business & Information Systems Engineering, 63(1), 5-20. https://doi.org/10.1007/s12599-020-00676-7.

Khalil, M. L., Aziz, N. A., Ariffin, A. A. M., & Ngah, A. H. (2023). Big data analytics capability and firm performance in the hotel industry: The mediating role of organizational agility. WSEAS Transactions on Business and Economics, 20(1), 440-453. https://doi.org/10.37394/23207.2023.20.40.

Kock, N. (2015). Common method bias in PLS-SEM: A full collinearity assessment approach. International Journal of e-Collaboration, 11(4), 1-10. https://doi.org/10.4018/ijec.2015100101.

Lu, Y., & Ramamurthy, K. (2011). Understanding the link between information technology capability and organizational agility: An empirical examination. MIS Quarterly, 35(4), 931-954. https://doi.org/10.2307/41409967.

Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). An integrative model of organizational trust. Academy of Management Review, 20(3), 709-734. https://doi.org/10.2307/258792.

McKnight, D. H., Choudhury, V., & Kacmar, C. (2002). Developing and validating trust measures for e-commerce: An integrative typology. Information Systems Research, 13(3), 334-359. https://doi.org/10.1287/isre.13.3.334.81.

Mikalef, P., & Gupta, M. (2021). Artificial intelligence capability: Conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance. Information & Management, 58(3), 103434. https://doi.org/10.1016/j.im.2021.103434.

Mikalef, P., Krogstie, J., Pappas, I. O., & Pavlou, P. (2020). Exploring the relationship between big data analytics capability and competitive performance: The mediating roles of dynamic and operational capabilities. Information & Management, 57(2), 103169. https://doi.org/10.1016/j.im.2019.05.004.

Ngo, V. (2025). Humanizing AI for trust: The critical role of social presence in adoption. AI & SOCIETY. https://doi.org/10.1007/s00146-025-02506-4.

Overby, E., Bharadwaj, A., & Sambamurthy, V. (2006). Enterprise agility and the enabling role of information technology. European Journal of Information Systems, 15(2), 120-131. https://doi.org/10.1057/palgrave.ejis.3000600.

Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J.-Y., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879-903. https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879.

Sambamurthy, V., Bharadwaj, A., & Grover, V. (2003). Shaping agility through digital options: Reconceptualizing the role of information technology in contemporary firms. MIS Quarterly, 27(2), 237-263. https://doi.org/10.2307/30036530.

Shmueli, G., Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, J.-H., Ting, H., Vaithilingam, S., & Ringle, C. M. (2019). Predictive model assessment in PLS-SEM: Guidelines for using PLSpredict. European Journal of Marketing, 53(11), 2322-2347. https://doi.org/10.1108/EJM-02-2019-0189.

Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Đắk Lắk. (2025). Doanh nghiệp nhỏ và những “khoảng cách số”. Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Đắk Lắk. https://skhcn.daklak.gov.vn/doanh-nghiep-nho-va-nhung-khoang-cach-so-20054.html.

Teece, D. J., Pisano, G., & Shuen, A. (1997). Dynamic capabilities and strategic management. Strategic Management Journal, 18(7), 509-533. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199708)18:7%3C509::AID-SMJ882%3E3.0.CO;2-Z.

Tornatzky, L. G., & Fleischer, M. (1990). The processes of technological innovation. Lexington Books.

Tursunbayeva, A., & Gal, H. C. B. (2024). Adoption of artificial intelligence: A TOP framework-based checklist for digital leaders. Business Horizons, 67(4), 357-368. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2024.04.006.

Ủy ban nhân dân tỉnh Đắk Lắk. (2025). Kế hoạch chuyển đổi số tỉnh Đắk Lắk năm 2026. Văn phòng Ủy ban nhân dân tỉnh Đắk Lắk. https://vpubnd.daklak.gov.vn/Documents/Detail/9669.

Wamba, S. F., Akter, S., & Guthrie, C. (2020). Making big data analytics perform: The mediating effect of big data analytics dependent organizational agility. Systèmes d’information & Management, 25(2), 7-31. https://doi.org/10.3917/sim.202.0007.

Wamba-Taguimdje, S.-L., Wamba, S. F., Kamdjoug, J. R. K., & Wanko, C. E. T. (2020). Influence of artificial intelligence (AI) on firm performance: The business value of AI-based transformation projects. Business Process Management Journal, 26(7), 1893-1924. https://doi.org/10.1108/BPMJ-10-2019-0411.

Weber, M., Beutter, M., Weking, J., Böhm, M., & Krcmar, H. (2023). Organizational capabilities for AI implementation—Coping with inscrutability and data dependency in AI. Information Systems Frontiers, 25, 1549-1569. https://doi.org/10.1007/s10796-022-10297-y.