1. Trang chủ
  2. Số 233
  3. Ý định sử dụng AI của doanh nghiệp vừa và nhỏ trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh
Đăng bài
Tạp chí đã xuất bản
2004
SỐ 1
2005
SỐ 2
SỐ 3
SỐ 4
SỐ 5
SỐ 6
SỐ 7
2006
SỐ 8
SỐ 9
SỐ 10
SỐ 11
SỐ 12
SỐ 13
2007
SỐ 14
SỐ 15
SỐ 16
SỐ 17
SỐ 18
SỐ 19
SỐ 20
SỐ 21
2008
SỐ 22+23
SỐ 24
SỐ 25
SỐ 26
SỐ 27
SỐ 28
SỐ 29
SỐ 30
SỐ 31
SỐ 32
SỐ 33
2009
SỐ 34+35
SỐ 36
SỐ 37
SỐ 38
SÔ 39
SỐ 40
SỐ 41
SỐ 42
SỐ 43
SỐ 44
SỐ 45
2010
SỐ 46+47
SỐ 48
SỐ 49
SỐ 50
SỐ 51
SỐ 52
SỐ 53
SỐ 54
SỐ 55
SỐ 56
SỐ 57
2011
SỐ 58+59
SỐ 60
SỐ 61
SỐ 62
SỐ 63
SỐ 64
SỐ 65
SỐ 66
SỐ 67
SỐ 68
SỐ 69
2012
SỐ 70+71
SỐ 72
SỐ 73
SỐ 74
SỐ 75
SỐ 76
SỐ 77
SỐ 78
SỐ 79
SỐ 80
SỐ 81
2013
SỐ 82+83
SỐ 84
SỐ 85
SỐ 86
SỐ 87
SỐ 88
SỐ 89
SỐ 90
SỐ 91
SỐ 92
SỐ 93
2014
SỐ 96
SỐ 94+95
SỐ 97
SỐ 98
SỐ 99
SỐ 100
SỐ 101
SỐ 102
SỐ 103
SỐ 104
SỐ 105
2015
SỐ 106+107
SỐ 108
SỐ 109
SỐ 110
SỐ 111
SỐ 112
SỐ 113
SỐ 114
SỐ 115
SỐ 116
SỐ 117
2016
SỐ 118+119
SỐ 120
SỐ 121
SỐ 122
SỐ 123
SỐ 124
SỐ 125
SỐ 126
SỐ 127
SỐ 128
SỐ 129
2017
SỐ 130&131
SỐ 132
SỐ 133
SỐ 134
SỐ 135
SỐ 136
SỐ 137
SỐ 138
SỐ 139
SỐ 140
SỐ 141
2018
SỐ 142&143
SỐ 144
SỐ 145
SỐ 146
SỐ 147
SỐ 148
SỐ 149
SỐ 150
SỐ 151
SỐ 152
SỐ 153
2019
SỐ 154&155
SỐ 156
SỐ 157
SỐ 159
SỐ 160
SỐ 161
SỐ 162
SỐ 158
SỐ 163
SỐ 164
SỐ 165
2020
Số 166+ 167
Số 168
Số 169
Số 170
Số 171
SỐ 172
Số 173
SỐ 174
SỐ 175
SỐ 177
2021
SỐ 178+179
SỐ 180
Số 181
Số 182
SỐ 183
SỐ 184
SỐ 185
SỐ 186
SỐ 187
SỐ 188
SỐ 189
2022
SỐ 190+191
SỐ 192
SỐ 193
SỐ 194
SỐ 195
SỐ 196
SỐ 197
SỐ 198
Số 199
SỐ 200
SỐ 201
2023
SỐ 202+203
SỐ 204
SỐ 205
SỐ 206
SỐ 207
SỐ 208
SỐ 209
SỐ 210
SỐ 211
SỐ 212
SỐ 213
2024
SỐ 214+215
Số 214+215_Tiếp theo
SỐ 216
SỐ 217
Số 218
Số 219
Số 221
Số 222
Số 223
Số 224
Số 225
2025
Số 226
Số 227
Số 228
Số 229
Số 230
Số 231
Số 232
Số 233
Số 234
Số 235
Số 236
Số 237
Thông tin tạp chí
Tôn chỉ & Mục đíchHội đồng biên tậpBan biên tậpThể lệ tạp chíLịch làm việc Lãnh đạo
Thông tin người dùng
Độc giả
Tác giả
Biên tập viên
Phản biện
Đạo đức xuất bảnThư mời số đặc biệt
ISSN
ISSN 2615-9813
ISSN (số cũ) 1859-3682

Số 233 | Tháng 8/2025

Ý định sử dụng AI của doanh nghiệp vừa và nhỏ trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh

Phạm Hương Diên, Nguyễn Thanh Xuân

25/08/2025 28 4 0
Like Mua ngay 30.000 đ
AI TAM UTAUT SMEs ý định hành vi SEM.

Tóm tắt:

Khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) tại Thành phố Hồ Chí Minh (TP. HCM), từ đó đề xuất hàm ý quản trị và chính sách. Tích hợp mô hình TAM–UTAUT, trong đó ý định hành vi (BI) là biến trung gian giữa tính thích nghi (AIA) và khả dụng (AIU). Dữ liệu thu thập từ 535 đại diện SMEs và phân tích bằng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). Tính hữu ích (PU) và tính dễ sử dụng (PEU) tác động mạnh đến ý định sử dụng AI, từ đó ảnh hưởng đến Tính thích nghi (AIA) và Tính khả dụng (AIU). Cung cấp hàm ý quan trọng về thiết kế hệ thống AI phù hợp với SMEs, đồng thời là tài liệu tham khảo giúp hoạch định chính sách. Giới hạn tại TP. HCM; các nghiên cứu sau cần mở rộng đối tượng và biến số. Giúp SMEs áp dụng AI hiệu quả và hỗ trợ cơ quan quản lý ban hành chính sách phù hợp. Giúp nâng cao năng suất và thúc đẩy chuyển đổi số.

 

Tài liệu tham khảo:

  1. Abdullah, F., Ward, R., & Ahmed, E. (2021). The influence of perceived ease of use on AI system adoption. International Journal of Technology and Human Interaction, 17(3), 15-31. Doi: https://doi.org/10.4018/IJTHI.202103.
  2. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211.
  3. Bagozzi, R. P. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error: A comment. Journal of Marketing Research, 18(3), 375-381. Doi: https://doi.org/10.1177/002224378101800317.
  4. Blut, M., Chong, A. Y. L., Tsiga, Z., & Venkatesh, V. (2022). Adoption and use of AI tools: A research agenda grounded in UTAUT. Annals of Operations Research, 308, 641-652.
  5. Brown, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models (pp. 136-162). Sage.
  6. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future. W. W. Norton & Company.
  7. Cao, T. M., & Nguyen, L. T. V. (2025). Factors affecting artificial intelligence (AI) adoption in the talent acquisition process: the case of Vietnam’s medium-sized firms. Journal of Asia Business Studies, 19(3), 748-768.
  8. Chính phủ. (2021). Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26 tháng 01 năm 2021 của Thủ tướng Chính phủ về việc ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030. Văn phòng Chính phủ. Truy cập từ https://vanban.chinhphu.vn/default.aspx?docid=202565&pageid=27160.
  9. Creswell, J. W., Hanson, W. E., Clark Plano, V. L., & Morales, A. (2007). Qualitative research designs: Selection and implementation. The counseling psychologist, 35(2), 236-264. 
  10. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116.
  11. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. Doi: https://doi.org/10.2307/249008.
  12. Escobar-Rodríguez, T., & Carvajal-Trujillo, E. (2014). Online purchasing tickets for low-cost carriers: An application of the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) model. Tourism Management, 43, 70-88. Doi: https://doi.org/10.1016/j.tourman.2014.01.017.
  13. Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C., & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272-299. Doi: https://doi.org/10.1037/1082-989X.4.3.272.
  14. Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Addison-Wesley.
  15. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. Doi: https://doi.org/10.1177/002224378101800104.
  16. Glikson, E., & Woolley, A. W. (2020). Human trust in artificial intelligence: Review of empirical research. Academy of Management Annals, 14(2), 627-660.
  17. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson.
  18. Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1-55. Doi: https://doi.org/10.1080/10705519909540118.
  19. Huang, M. H., & Rust, R. T. (2018). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 21(2), 155-172.
  20. ISO 9241-11:2018. (2018). Ergonomics of human-system interaction — Part 11: Usability: Definitions and concepts. International Organization for Standardization.
  21. Jöreskog, K. G. (1969). A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 34(2), 183-202. Doi: https://doi.org/10.1007/BF02289343.
  22. Kaiser, H. F. (1974). An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39(1), 31-36. Doi: https://doi.org/10.1007/BF02291575.
  23. Kline, R. B. (2015). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). The Guilford Press.
  24. Lakshmanan, L., & Shanmugavel, P. (2025). Continuance intention to use digital wallets: Evidence from rural India. Asian Journal of Economics and Banking, 9(1), 45–63. https://doi.org/10.1108/AJEB-08-2024-0100.
  25. Maedche, A., Morana, S., Schacht, S., Werth, D., & Kraus, M. (2016). Designing conversational agents for user experience: The role of transparency and explainability. AIS Transactions on Human-Computer Interaction, 8(2), 57-78. Doi: https://doi.org/10.17705/1thci.00080.
  26. Müller, V., Wagner, K., & Stein, R. (2023). The adaptability of AI agents in critical domains: A review of healthcare and autonomous systems. Artificial Intelligence Review, 56(4), 1285-1306. 
  27. Nascimento, A., & Meirelles, F. (2022). An artificial intelligence adoption model for large and small businesses. SSRN Electronic Journal. Doi: https://doi.org/10.2139/ssrn.4194043.
  28. Nguyễn Thị Thanh Nguyệt và cộng sự. (2025). Sự chấp nhận hỗ trợ học tập dựa trên AI và tác động đến kết quả học tập của sinh viên TP. Hồ Chí Minh. Tạp chí Kinh tế và Dự báo, 21(2), 33-44.
  29. Nguyen, H. M. (2025). E-government development, institutional quality and bank performance in ASEAN countries. Asian Journal of Economics and Banking, 9(2), 145–162. https://doi.org/10.1108/AJEB-04-2025-0036.
  30. Nunnally, J. C. (1967). Psychometric theory (1st ed.). McGraw-Hill.
  31. Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
  32. 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. Doi: https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879.
  33. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
  34. Shrestha, Y. R., Ben-Menahem, S. M., & Von Krogh, G. (2019). Organizational decision-making structures in the age of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 66-83. Doi: https://doi.org/10.1177/0008125619862257.
  35. Steenkamp, J.-B. E. M., & van Trijp, H. C. M. (1991). The use of LISREL in validating marketing constructs. International Journal of Research in Marketing, 8(4), 283-299. Doi: https://doi.org/10.1016/0167-8116(91)90027-5.
  36. Toraman, Y., & Geçit, B. B. (2023). User acceptance of metaverse: An analysis for e-commerce in the framework of TAM. Sosyoekonomi, 31(55), 85-104. Doi: https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2023.01.05.
  37. Trang, T. T. N., Chien Thang, P., Hai, L. D., Phuong, V. T., & Quy, T. Q. (2024). Understanding the adoption of artificial intelligence in journalism: An empirical study in Vietnam. Sage Open, 14(2), 21582440241255241.
  38. Trinh, H. N., Tran, H. H., & Vuong, D. H. Q. (2020). Determinants of consumers’ intention to use credit card: A perspective of multifaceted perceived risk. Asian Journal of Economics and Banking, 4(3), 105–120. https://doi.org/10.1108/AJEB-06-2020-0018.
  39. Venkatesh, V. (2000). Determinants of perceived ease of use: Integrating control, intrinsic motivation, and emotion into the Technology Acceptance Model. Information Systems Research, 11(4), 342-365. Doi: https://doi.org/10.1287/isre.11.4.342.11872.
  40. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. Doi: https://doi.org/10.2307/30036540.
  41. Viện Nghiên cứu Phát triển TP. HCM. (2023). “Đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại TP. HCM”, Cổng Thông tin Khoa học và Công nghệ, truy cập ngày 14/08/2025, từ https://thongke.cesti.gov.vn/an-pham-thong-ke/thong-tin-chuyen-de-khoa-hoc-cong-nghe-va-doi-moi-sang-tao/1251-day-manh-nghien-cuu-va-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-tai-tphcm. 
  42. Wooldridge, M. (2009). An introduction to multiagent systems (2nd ed.). Wiley.
  43. Zhou, T., Lu, Y., & Wang, B. (2019). The role of effort expectancy in AI usability and adaptability: A user-centered perspective. International Journal of Human-Computer Studies, 130, 36-49. Doi: https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2019.03.004.
  44. Zhou, T., Lu, Y., & Wang, B. (2021). The impact of performance expectancy on AI adaptability and usability: Evidence from user-centered studies. Computers & Education, 165, 104121. Doi: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104121.
  45. Zikmund, W. G. (2010). Business research methods (8th ed.). Cengage Learning.

Intention to Adopt AI of Small and Medium-Sized Enterprises in Ho Chi Minh City

AI TAM UTAUT SMEs Behavioral Intention SEM.

Abstract:

This study investigates the factors influencing the intention to adopt artificial intelligence (AI) in small and medium-sized enterprises (SMEs) in Ho Chi Minh City, thereby proposing managerial and policy implications. The study employs an integrated TAM–UTAUT model, in which Behavioral Intention (BI) mediates the relationship between AI Adaptability (AIA) and AI Usability (AIU). Data were collected from 535 SME representatives and analyzed using Structural Equation Modeling (SEM). Perceived Usefulness (PU) and Perceived Ease of Use (PEU) exert significant and positive effects on the intention to adopt AI, which subsequently influences AIA and AIU. The study offers important managerial implications for developing user-friendly AI systems tailored to SMEs’ needs and provides a reference for digital transformation policymaking. The research is limited to SMEs in Ho Chi Minh City; future studies should expand to other contexts and variables to enhance generalizability. The results support SMEs in adopting AI effectively and assist policymakers in formulating innovation-driven policies. AI adoption by SMEs fosters productivity, strengthens competitiveness, and accelerates national digital transformation.

 

DOI: https://doi.org/10.63065/ajeb.vn.2025.233.118799

Bài viết liên quan

Liên hệ

  • Cơ quan chủ quản: Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh

    Cơ quan xuất bản: Tạp chí Kinh tế và Ngân hàng châu Á

  • Địa chỉ Tòa soạn: 36 Tôn Thất Đạm, Phường Sài Gòn, TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Điện thoại: 028.38210238|Email: ajeb.vn@hub.edu.vn

  • Giấy phép hoạt động Tạp chí in và Tạp chí điện tử: 83/GP- BTTTT ngày 26/02/2025 in tại Công ty TNHH Sản Xuất – Xuất Nhập Khẩu Hoàng Quân
Giới thiệu
Thể lệ tạp chí
Thống kê
  • 1.492 lượt truy cập
  • 16 người trực tuyến
  • 221 Tạp chí đã được phát hành
  • 964 Bài viết được phát hành
© 2026 Tạp chí Kinh tế và Ngân hàng châu Á