Tác động của định hướng kỹ thuật số đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị nguồn nhân lực của các doanh nghiệp du lịch

Định hướng kỹ thuật số, niềm tin năng lực và động lực nhận thức - những yếu tố then chốt trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng hiện diện phổ biến trong hoạt động của các doanh nghiệp du lịch, từ hệ thống đặt phòng thông minh, chatbot hỗ trợ khách hàng đến các công cụ phân tích dữ liệu và cá nhân hóa dịch vụ. Tuy nhiên, mức độ chủ động của nhân viên trong việc khai thác và ứng dụng các công cụ này còn chịu tác động của nhiều yếu tố từ cá nhân đến môi trường tổ chức.

Kết quả nghiên cứu thực chứng cho thấy định hướng kỹ thuật số của tổ chức, mức độ một doanh nghiệp đặt ưu tiên cho chuyển đổi số trong chiến lược và vận hành không tác động trực tiếp đến ý định sử dụng trí tuệ nhân tạo của nhân viên, mà thông qua hai cơ chế tâm lý quan trọng là niềm tin vào năng lực bản thân và động lực nhận thức.

Cơ chế thứ nhất là niềm tin vào năng lực bản thân, mức độ tự tin của mỗi cá nhân vào khả năng của chính mình khi đối diện với công nghệ mới. Theo lý thuyết nhận thức xã hội, tác động từ bối cảnh bên ngoài phải đi qua nhận thức và niềm tin bên trong mới chuyển hóa thành hành vi cụ thể⁽¹⁾. Niềm tin đó không chỉ tồn tại ở cấp độ nhận thức mà còn có giá trị dự báo hành vi thực tế: cá nhân tin vào năng lực của mình sẽ nỗ lực hơn, kiên trì hơn và đạt kết quả tốt hơn khi đối diện với thách thức mới⁽²⁾. Trong môi trường du lịch, mỗi lần sử dụng trí tuệ nhân tạo thành công như dùng chatbot xử lý thắc mắc của khách hay phần mềm phân tích để tối ưu lịch trình, nhân sự đều củng cố thêm niềm tin đó, tạo vòng lặp tích cực thúc đẩy sự chủ động trong việc khai thác công nghệ.

Cơ chế thứ hai là động lực nhận thức, nhu cầu muốn tìm hiểu, khám phá và xử lý thông tin chuyên sâu. Mô hình khả năng tinh luyện (ELM) phân biệt hai tuyến xử lý thông tin: tuyến trung tâm đòi hỏi lập luận và phân tích sâu, tuyến ngoại vi dựa vào tín hiệu bề mặt. Khi cá nhân có động lực nhận thức cao sẽ xử lý thông tin qua tuyến trung tâm, hình thành thái độ vững chắc và bền lâu hơn đối với công nghệ mới⁽³⁾. Đặc biệt, với đội ngũ lao động trẻ trong ngành du lịch quen tiếp xúc với thông tin số, môi trường định hướng số sẽ thúc đẩy tuyến xử lý, tạo sự chủ động tìm hiểu và thử nghiệm trí tuệ nhân tạo trong công việc⁽⁴⁾.

Trong vòng tương tác đó, năng lực số, khả năng vận dụng công nghệ số một cách tự tin, sáng tạo và có trách nhiệm trong công việc⁽⁵⁾ đóng vai trò điều kiện kỹ thuật cần thiết. Tuy nhiên, năng lực kỹ thuật chưa đủ nếu thiếu đi nhu cầu nhận thức học tập, là sự tự nhận diện khoảng cách giữa năng lực hiện tại và năng lực cần đạt, tín hiệu bên trong kích hoạt quá trình tìm hiểu và tiếp thu công nghệ mới⁽⁶⁾. Đây là khoảng trống của lý thuyết nhận thức xã hội khi tập trung vào năng lực thực hiện hành vi mà ít đề cập đến nhu cầu nhận thức như một động lực nội tại⁽⁷⁾.

Trong hai cơ chế này, niềm tin vào năng lực bản thân có tác động lớn hơn động lực nhận thức trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo của nhân viên du lịch. Dù tỷ lệ nhân viên tiếp xúc và sử dụng trí tuệ nhân tạo trong công việc ngày càng tăng, phần lớn vẫn tập trung vào các tác vụ cơ bản và chưa khai thác hết tiềm năng của công nghệ⁽⁸⁾. Điều này phản ánh thực tế đặc thù của ngành: với nhịp độ làm việc nhanh và áp lực tương tác cao, người lao động ưu tiên những công cụ mà đã tự tin thành thạo hơn là đầu tư thời gian khám phá chuyên sâu. Vì vậy, xây dựng sự tự tin thực hành cho nhân viên là chìa khóa quan trọng nhất để thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thực tiễn quản trị nguồn nhân lực.

Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo và những thách thức đặt ra với nhân viên ngành du lịch

Ngành du lịch Việt Nam đang trải qua giai đoạn phục hồi và tăng tốc mạnh mẽ. Lượng khách du lịch quốc tế và nội địa không ngừng tăng trưởng đặt ra áp lực vận hành hiệu quả hệ thống dịch vụ, thúc đẩy các doanh nghiệp phải ứng dụng công nghệ hiện đại, trong đó có trí tuệ nhân tạo⁽⁹⁾. Thực tế cho thấy, nhiều doanh nghiệp du lịch đã triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo trong đặt phòng, chăm sóc khách hàng, phân tích thị trường và tối ưu hóa nguồn lực. Tuy nhiên, khoảng cách giữa mức đầu tư công nghệ của doanh nghiệp và khả năng khai thác thực tế của nhân viên vẫn còn lớn.

Mặc dù tỷ lệ nhân viên sử dụng trí tuệ nhân tạo trong công việc đã đạt mức đáng kể, việc khai thác vẫn tập trung ở tác vụ cơ bản⁽¹⁰⁾. Nguyên nhân không hoàn toàn nằm ở thiếu hụt thiết bị hay hạ tầng, mà ở những rào cản tâm lý và năng lực của người lao động.

Thứ nhất, nhiều nhân viên thiếu sự tự tin vào khả năng của bản thân khi làm việc với công nghệ mới. Đây là rào cản phổ biến trong các ngành dịch vụ, khi đào tạo truyền thống tập trung vào kỹ năng giao tiếp và chăm sóc khách hàng hơn kỹ năng số. Việc thiếu kinh nghiệm thực hành sẽ làm giảm mức độ tự tin của nhân viên khi tiếp cận các công cụ mới, từ đó hạn chế khả năng ứng dụng vào thực tiễn dù nhận thức được giá trị của công nghệ.

Thứ hai, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ số đặt ra yêu cầu phải liên tục cập nhật và đổi mới. Đặc điểm công việc du lịch với cường độ tương tác cao khiến người lao động có xu hướng ưu tiên những giải pháp quen thuộc hơn là đầu tư thời gian khám phá công nghệ mới⁽¹¹⁾. Điều này tạo ra vòng lặp, từ ít thực hành, thiếu tự tin đến càng né tránh công nghệ mới.

Thứ ba, môi trường làm việc chưa đồng đều về định hướng chuyển đổi số. Nhiều doanh nghiệp du lịch, đặc biệt các đơn vị vừa và nhỏ, chưa xây dựng được chiến lược số rõ ràng, thiếu sự hỗ trợ từ lãnh đạo và các chính sách khuyến khích nhân viên ứng dụng công nghệ. Sự thiếu nhất quán này khiến người lao động không có đủ điều kiện và động lực để phát triển năng lực số cần thiết.

Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng trí tuệ nhân tạo trong quản trị nguồn nhân lực của các doanh nghiệp du lịch

Trên cơ sở phân tích những yếu tố tác động và thách thức hiện tại, để thúc đẩy ứng dụng hiệu quả trí tuệ nhân tạo trong quản trị nguồn nhân lực ngành du lịch, cần triển khai đồng bộ các giải pháp sau:

Thứ nhất, đẩy mạnh xây dựng môi trường làm việc theo định hướng chuyển đổi số trong các doanh nghiệp du lịch.

Đây là nền tảng quyết định để nhân viên tiếp cận và chủ động ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Các doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược chuyển đổi số dài hạn với mục tiêu, lộ trình và lĩnh vực ưu tiên cụ thể, đầu tư đồng bộ về hạ tầng công nghệ và số hóa dữ liệu vận hành. Bên cạnh đó, cần hình thành văn hóa đổi mới sáng tạo, trong đó lãnh đạo doanh nghiệp gương mẫu trong ứng dụng công nghệ, khuyến khích nhân viên thử nghiệm và đề xuất sáng kiến. Khi môi trường làm việc tạo ra nhiều cơ hội tiếp xúc và thực hành với công nghệ, mức độ tự tin của nhân viên sẽ dần được nâng cao, tạo tiền đề cho việc khai thác hiệu quả trí tuệ nhân tạo.

Thứ hai, nâng cao năng lực số và kỹ năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho đội ngũ nhân viên du lịch.

Các chương trình đào tạo cần hướng đến kỹ năng thực hành gắn với công việc cụ thể trong ngành du lịch: sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo để xây dựng chương trình du lịch, phân tích nhu cầu khách hàng, quản lý đặt phòng hay thiết kế nội dung truyền thông. Việc kết hợp lý thuyết với thực hành nghề nghiệp giúp người học thấy rõ giá trị thiết thực của công nghệ, qua đó nâng cao động lực tiếp tục học hỏi⁽¹²⁾. Nội dung đào tạo cũng cần được cập nhật thường xuyên để theo kịp tốc độ phát triển nhanh của các công cụ trí tuệ nhân tạo.

Thứ ba, tăng cường các hoạt động trải nghiệm thực tiễn nhằm củng cố niềm tin vào năng lực bản thân của người lao động.

Bên cạnh đào tạo kiến thức lý thuyết, các doanh nghiệp cần tạo điều kiện để nhân viên trực tiếp vận dụng trí tuệ nhân tạo vào công việc hằng ngày. Các chương trình thực hành theo mô hình học qua dự án hay giải quyết tình huống nghề nghiệp thực tế sẽ giúp nhân viên tích lũy kinh nghiệm thành công với công nghệ. Những trải nghiệm tích cực này là nguồn nuôi dưỡng quan trọng nhất cho sự tự tin, qua đó thúc đẩy nhân viên chủ động hơn trong việc khai thác tiềm năng của trí tuệ nhân tạo.

Thứ tư, phát triển tư duy phản biện và khả năng khai thác thông tin số ở mức độ chuyên sâu.

Hiệu quả sử dụng trí tuệ nhân tạo không chỉ đo bằng khả năng vận hành công cụ, mà còn ở việc người dùng có thể đánh giá, kiểm chứng và vận dụng thông tin do công nghệ tạo ra một cách phù hợp. Do đó, các chương trình đào tạo cần chú trọng phát triển kỹ năng đặt câu hỏi, phân tích kết quả và nhận diện những giới hạn của trí tuệ nhân tạo trong các bối cảnh thực tế. Môi trường du lịch với sự đa dạng cao về nhu cầu khách hàng và tính phức tạp của các tình huống dịch vụ chính là điều kiện lý tưởng để hình thành tư duy linh hoạt, sáng tạo trong ứng dụng công nghệ.

Thứ năm, tăng cường liên kết giữa cơ sở đào tạo, doanh nghiệp du lịch và các đơn vị phát triển công nghệ.

Sự phối hợp chặt chẽ giữa ba chủ thể này là yếu tố then chốt bảo đảm tính thực tiễn và hiệu quả lâu dài của hoạt động đào tạo. Các cơ sở đào tạo cần cập nhật chương trình giảng dạy theo nhu cầu thực tế của doanh nghiệp và xu hướng công nghệ, đồng thời tạo điều kiện để người học tiếp cận môi trường làm việc thực tế qua thực tập và dự án hợp tác⁽¹³⁾. Các đơn vị cung cấp công nghệ cũng cần đồng hành trong việc đào tạo sử dụng và hỗ trợ triển khai giải pháp tại doanh nghiệp. Sự liên kết đó sẽ góp phần xây dựng nguồn nhân lực du lịch thích ứng cao với yêu cầu của chuyển đổi số.

Việc triển khai đồng bộ các giải pháp trên không chỉ nâng cao hiệu quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản trị nguồn nhân lực du lịch, mà còn tạo nền tảng vững chắc cho sự phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao - điều kiện cốt lõi để ngành du lịch Việt Nam nâng cao năng lực cạnh tranh trong bối cảnh chuyển đổi số ngày càng sâu rộng./.

--------------------------

(1) Xem: R. T. Nabavi, M. S. Bijandi: A literature review on Bandura's social learning theory and social cognitive learning theory (tạm dịch: Tổng quan tài liệu về thuyết học tập xã hội và thuyết nhận thức xã hội của Bandura), University of Science and Culture, Tehran, Iran, 2011
(2) Xem: P. Tierney, S. M. Farmer: “Creative self-efficacy: Its potential antecedents and relationship to creative performance” (tạm dịch: Năng lực tự hiệu quả sáng tạo: Các tiền đề tiềm năng và mối quan hệ với hiệu quả sáng tạo), Academy of Management Journal, Vol. 45, No. 6, 2002, tr. 1137 - 1148
(3) Xem: R. E. Petty, J. T. Cacioppo: “The elaboration likelihood model of persuasion” (Tạm dịch: Mô hình khả năng phân tích trong thuyết thuyết phục), trong Advances in Experimental Social Psychology, Vol. 19, Academic Press, San Diego, 1986, tr. 123 - 205
(4) Xem: M. J. Metzger: “Making sense of credibility on the web: Models for evaluating online information and recommendations for future research” (tạm dịch: Đánh giá độ tin cậy trên môi trường web: Các mô hình đánh giá thông tin trực tuyến và khuyến nghị cho nghiên cứu trong tương lai), Journal of the American Society for Information Science and Technology, Vol. 58, No. 13, 2007, tr. 2078 - 2091
(5) Xem: D. Cetindamar, B. Abedin, K. Shirahada: “The role of employees in digital transformation: A preliminary study on how employees' digital literacy impacts use of digital technologies” (tạm dịch: Vai trò của nhân viên trong chuyển đổi số: Nghiên cứu sơ bộ về tác động của năng lực số của nhân viên đến việc sử dụng công nghệ số), IEEE Transactions on Engineering Management, Vol. 71, 2024, tr. 7837 - 7848
(6) Xem: S. Getenet, R. Cantle, P. Redmond, P. Albion: “Students' digital technology attitude, literacy and self-efficacy and their effect on online learning engagement” (tạm dịch: Thái độ, năng lực số và năng lực tự hiệu quả của sinh viên đối với công nghệ số và ảnh hưởng của chúng đến sự tham gia học tập trực tuyến), International Journal of Educational Technology in Higher Education, Vol. 21, Article 3, 2024
(7) Xem: L. Tanas, K. Winkowska-Nowak, K. Pobiega: “The importance of teachers' need for cognition in their use of technology in mathematics instruction” (tạm dịch: Tầm quan trọng của nhu cầu nhận thức của giáo viên trong việc sử dụng công nghệ trong giảng dạy toán học), Frontiers in Psychology, Vol. 11, Article 259, 2020
(8) Xem: Microsoft: Work Trend Index 2024: AI at work is here. Now comes the hard part (Tạm dịch: Chỉ số xu hướng công việc 2024: AI đã hiện diện trong công việc – giờ là lúc đối mặt với những thách thức), Microsoft WorkLab, 2024, https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/ai-at-work-is-here-now-comes-the-hard-part/
(9) Xem: Cục Du lịch Quốc gia Việt Nam: Báo cáo khách du lịch Việt Nam năm 2025, Hà Nội, 2025
(10) Xem: Bộ Lao động - Thương binh và Xã hội: Chiến lược phát triển kỹ năng nghề và kỹ năng số cho người lao động, Hà Nội, 2022
(11) Xem: W. Holmes, F. Miao: Guidance for generative AI in education and research (tạm dịch: Hướng dẫn về trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong giáo dục và nghiên cứu), UNESCO Publishing, Paris, 2023, https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
(12) Xem: G. C. Kane, D. Palmer, A. N. Phillips, D. Kiron, N. Buckley: “Strategy, not technology, drives digital transformation” (tạm dịch: Không phải công nghệ, chiến lược mới là động lực của chuyển đổi số), MIT Sloan Management Review, 2015
(13) Xem: World Economic Forum: The Future of Jobs Report 2025 (tạm dịch: Báo cáo Tương lai việc làm năm 2025), Geneva, 2025