Ảnh hưởng của áp dụng AI và bất an nghề nghiệp đến an toàn tâm lý của nhân viên: Bằng chứng từ thế hệ Z

PGS.TS. Nguyễn Vân Hà

Trần Minh Hằng

Khoa Quản trị kinh doanh, Học Viện Ngân Hàng

Tóm tắt

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm làm sáng tỏ mức độ ảnh hưởng của 2 yếu tố: Mức độ ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong tổ chức và Cảm nhận bất an về nghề nghiệp lên An toàn tâm lý của nhóm lao động thế hệ Z (Gen Z) trong kỷ nguyên số. Dữ liệu sơ cấp được thu thập qua bảng hỏi khảo sát với 165 nhân viên thuộc thế hệ này, sau đó được phân tích bằng phương pháp định lượng để kiểm định giả thuyết nghiên cứu trọng tâm: rằng việc mở rộng tích hợp AI tại nơi làm việc, kết hợp với lo ngại về nguy cơ mất việc làm, có xu hướng bào mòn cảm giác an toàn tâm lý của đội ngũ nhân sự trẻ theo chiều hướng tiêu cực. Từ kết quả thu được, nghiên cứu đề xuất định hướng để các nhà quản trị nhân sự hoạch định chiến lược thích ứng phù hợp, vừa bảo vệ sức khỏe tâm thần, vừa củng cố sự gắn bó của nguồn nhân lực Gen Z trong bối cảnh thị trường lao động không ngừng biến động.

Từ khóa: Bất an công việc, an toàn tâm lý,áp dụng AI, nhân viên Gen Z

Abstract

This study aims to examine the extent to which two key factors, organizational adoption of artificial intelligence (AI) and perceived job insecurity, affect the psychological safety of Generation Z (Gen Z) employees in the digital era. Primary data were collected through a survey of 165 Gen Z employees and analyzed using quantitative methods to test the central research hypothesis: that the increasing integration of AI in the workplace, combined with concerns about job loss, tends to erode young employees' psychological safety. Based on the findings, the study proposes managerial implications to help organizations develop adaptive human resource strategies that safeguard employees' mental well-being and enhance the engagement and retention of Gen Z talent in a rapidly changing labor market.

Keywords: Job insecurity, psychological safety, AI adoption, Gen Z employees

ĐẶT VẤN ĐỀ

Thị trường lao động hiện đại đang trải qua những biến động sâu rộng do tái cấu trúc kinh tế và sự thay đổi liên tục của mô hình kinh doanh, tạo ra áp lực nghề nghiệp đáng kể cho lực lượng lao động trẻ, đặc biệt là Gen Z. Nhóm lao động này vừa mới gia nhập thị trường, vừa có tỷ lệ tiếp cận công nghệ cao nên dễ nhận diện các rủi ro liên quan đến tự động hóa và ứng dụng AI. Nỗi lo về tính ổn định của việc làm từ đó gia tăng, biểu hiện rõ qua cảm nhận bất an về công việc. Theo các lý thuyết về căng thẳng nghề nghiệp, những yếu tố gây áp lực bắt nguồn từ sự hiện diện của công nghệ và sự bất ổn trong công việc có khả năng tác động nghịch chiều đến an toàn tâm lý, một cấu trúc nền tảng đóng vai trò duy trì hành vi đổi mới, sự gắn kết và hiệu quả làm việc của cá nhân. Đáng chú ý, đối với lực lượng lao động Gen Z, nhóm nhân sự nòng cốt trong tương lai mang những đặc thù tâm lý nhạy cảm với sự an toàn, định hướng nghề nghiệp, cơ chế tác động của các biến số này vẫn còn tồn tại nhiều khoảng trống trong các nghiên cứu thực nghiệm. Nhằm giải quyết hạn chế trên, nghiên cứu này được thực hiện hướng đến việc cung cấp các bằng chứng định lượng sắc bén, qua đó làm phong phú thêm hệ thống lý thuyết về hành vi tổ chức và đề xuất các hàm ý quản trị nhằm xây dựng môi trường làm việc bền vững trong kỷ nguyên AI.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu

Tác động của áp dụng AI tới an toàn tâm lý

Áp dụng AI trong tổ chức có thể được thực hiện dưới nhiều hình thức khác nhau, từ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại (như xử lý dữ liệu, chăm sóc khách hàng qua chatbot) đến hỗ trợ ra quyết định phức tạp dựa trên phân tích dữ liệu lớn. Bên cạnh đó, AI còn được tích hợp vào quy trình quản trị nhân sự, giám sát hiệu suất hoặc cá nhân hóa trải nghiệm làm việc, tạo ra sự thay đổi sâu rộng trong cách thức vận hành của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, theo định nghĩa, an toàn tâm lý phản ánh niềm tin chung trong tập thể rằng các thành viên có thể thoải mái thực hiện những hành vi tiềm ẩn rủi ro trong mối quan hệ giữa các cá nhân, chẳng hạn như đặt câu hỏi thẳng thắn, chia sẻ lo lắng hay thừa nhận thiếu sót mà không sợ chịu tổn thất hay hậu quả bất lợi (Edmondson, 1999; Frazier và cộng sự, 2017). Những công bố gần đây đặc biệt nhấn mạnh vai trò ngày càng quan trọng của an toàn tâm lý trong bối cảnh con người hợp tác với AI, khi mà cảm giác bất ổn về việc làm có thể tác động mạnh đến hành vi cũng như trạng thái tâm lý của nhân viên (Wu và cộng sự, 2022). Từ đó, đề xuất giả thuyết:

H1: Áp dụng AI có tác động tiêu cực đến an toàn về mặt tâm lý của nhân viên.

Tác động trực tiếp của bất an công việc đến an toàn tâm lý

Khi tổ chức không thực hiện đúng cam kết về ổn định việc làm, nhân viên suy giảm động lực và dần hình thành các hành vi rút lui (Aliedan và cộng sự, 2022; Sobaih và cộng sự, 2024). Bị chi phối bởi cảm giác bất an, họ thu mình, tránh tham gia các hoạt động đòi hỏi sự cởi mở và tin tưởng. Lý thuyết bảo tồn nguồn lực (COR) của Hobfoll (2011) giải thích cho hiện tượng này: khi đối mặt với nguy cơ mất mát nguồn lực (công việc), nhân viên có xu hướng bảo thủ, thu hẹp hành vi để bảo toàn nguồn lực còn lại. Họ chọn cách im lặng và tuân thủ thụ động như một chiến lược tự vệ, từ đó làm xói mòn bầu không khí tin tưởng và hỗ trợ trong tổ chức, những yếu tố cốt lõi của an toàn tâm lý. Do đó, trên cơ sở các khung lý thuyết nêu trên, nghiên cứu đặt ra giả thuyết chính như sau:

H2: Bất an về công việc có tác động tiêu cực tới an toàn tâm lý.

Mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu, mô hình nghiên cứu được đề xuất như Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tác giả tổng hợp và đề xuất

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu áp dụng phương pháp định lượng. Dữ liệu sơ cấp được thu thập kết hợp qua khảo sát trực tiếp và trực tuyến; sau quá trình sàng lọc và làm sạch, thu về 165 mẫu hợp lệ. Toàn bộ dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 26 và AMOS 24 theo quy trình phân tích chuẩn: kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xác định cấu trúc nhân tố ban đầu, và phân tích nhân tố khẳng định (CFA) nhằm kiểm chứng độ phù hợp của mô hình đo lường cũng như đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các biến số.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Mô hình đo lường

Bảng 1 cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các thang đo đều lớn hơn 0,8, đồng thời tương quan biến‑tổng của các mục quan sát đều vượt ngưỡng 0,6. Kết luận: các thang đo trong nghiên cứu đạt độ tin cậy cao và phù hợp để sử dụng cho phân tích tiếp theo. Kết quả Bảng 2 cho thấy hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0,894, cho thấy mẫu có mức độ thích hợp rất cao để tiến hành phân tích nhân tố. Giá trị KMO ở ngưỡng này khẳng định dữ liệu đủ điều kiện cho các phân tích nhân tố khám phá và khẳng định tiếp theo.

Bảng 1: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho các thang đo

Nguồn: Phân tích của nhóm tác giả

Bảng 2: Kiểm định KMO và Bartlett's

Nguồn: Phân tích của nhóm tác giả

Hình 2: Phân tích CFA

Nguồn: Phân tích của nhóm tác giả

Kết quả CFA cho thấy, chỉ số Chi-square/df = 0,981 thỏa mãn ngưỡng lý tưởng nhỏ hơn hoặc bằng 3, khẳng định mô hình không gặp vấn đề về độ phù hợp tổng thể. Giá trị GFI = 0,946 vượt chuẩn 0,90, trong khi CFI = 1,000 và TLI = 1,001 phản ánh sự tương thích cực cao giữa dữ liệu và mô hình, việc TLI nhỉnh hơn 1 chỉ là hiện tượng bình thường khi dữ liệu quá khớp. Đặc biệt, RMSEA = 0,000 cùng PCLOSE = 0,973 chứng minh mô hình hầu như không có sai số đáng kể so với tổng thể. Những kết quả này cho thấy thang đo trong nghiên cứu có độ tin cậy và giá trị cao, đồng thời củng cố sự vững chắc của mô hình lý thuyết, tạo nền tảng thuyết phục cho các phân tích tiếp theo cũng như tăng sức mạnh học thuật và thực tiễn của nghiên cứu.

Mô hình cấu trúc

Bảng 3: Kết quả kiểm định các mối quan hệ

Nguồn: Phân tích của nhóm tác giả

Kết quả ước lượng ở Bảng 3 cho thấy, các giả thuyết đặt ra là đúng.

Thảo luận kết quả

Nghiên cứu được tiến hành nhằm xác định ảnh hưởng của việc Ứng dụng AI của tổ chức và Cảm giác bất ổn trong công việc đến mức độ An toàn tâm lý của người lao động. Kết quả thực nghiệm cho thấy, cả 2 yếu tố đều có tác động tiêu cực đáng kể: khi tổ chức tăng cường sử dụng AI (mức độ ảnh hưởng = -0,398) và khi người lao động cảm thấy bất an hơn về việc làm (mức độ ảnh hưởng = -0,246), cảm giác an toàn tâm lý đều bị suy giảm rõ rệt. Nguyên nhân của hiện tượng này có thể xuất phát từ sự đứt gãy trong quy trình làm việc quen thuộc do AI tạo ra, cùng với nỗi lo bị thay thế, khiến nhân viên rơi vào tâm thế phòng vệ, ngại mắc sai lầm, dần thu mình và hạn chế đóng góp hay phản biện. Dựa trên những phát hiện này, để xây dựng môi trường làm việc lành mạnh về mặt tâm lý, các nhà quản trị cần truyền thông rõ ràng về vai trò hỗ trợ của AI thay vì thay thế con người, đồng thời đẩy mạnh đào tạo nâng cao năng lực và khuyến khích sự chấp nhận những sai sót trong giai đoạn đầu chuyển đổi số.

KHUYẾN NGHỊ

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số khuyến nghị như sau:

Thứ nhất, quản trị bất an công việc bằng truyền thông nội bộ minh bạch

Doanh nghiệp cần chủ động giảm thiểu sự mơ hồ về tương lai nghề nghiệp bằng cơ chế truyền thông nội bộ rõ ràng và định kỳ. Ban lãnh đạo nên cập nhật thường xuyên tình hình kinh doanh và định hướng chiến lược, đồng thời phối hợp với phòng nhân sự xây dựng lộ trình thăng tiến và tiêu chí đánh giá hiệu suất (KPI/OKR) minh bạch. Khi nhân viên, đặc biệt là Gen Z, nắm rõ kỳ vọng và vị trí của mình trong tổ chức, mức độ lo âu về rủi ro mất việc sẽ được kiểm soát hiệu quả.

Thứ hai, củng cố và bảo vệ an toàn tâm lý tại nơi làm việc

An toàn tâm lý là hàng rào trung gian quan trọng giảm thiểu tác động tiêu cực của bất an công việc. Quản lý cần chuyển từ phong cách kiểm soát sang đồng hành, áp dụng phương pháp coaching và tạo kênh phản hồi đa chiều (kể cả ẩn danh) cùng các buổi đối thoại 1‑1 định kỳ. Xây dựng văn hóa chấp nhận sai lầm như cơ hội học hỏi thay vì đổ lỗi sẽ khuyến khích nhân viên bày tỏ ý kiến, giảm sự cô lập và ngăn chặn sự tích tụ cảm xúc tiêu cực.

Thứ ba, thiết lập khung AI nội bộ

Để tăng tính an toàn tâm lý trong nội bộ, nhà quản lý cần chủ động làm rõ ngay từ đầu rằng, AI được triển khai để hỗ trợ nhân viên, không phải thay thế họ. Điều này đòi hỏi nhiều hơn một thông báo chung chung, doanh nghiệp cần ban hành văn bản chính thức xác định cụ thể AI sẽ được dùng ở đâu, vị trí nào được hỗ trợ thêm năng lực, và vai trò nào không bị tác động. Song song với đó, thông điệp này phải được lặp lại nhất quán qua họp nhóm, bản tin nội bộ và quan trọng hơn là các buổi đối thoại trực tiếp, nơi nhân viên có thể đặt câu hỏi và bày tỏ lo ngại thật sự.

KẾT LUẬN

Tóm lại, sau khi trải qua quy trình kiểm định chặt chẽ với các phương pháp thống kê như kiểm tra độ nhất quán nội tại (Cronbach’s Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA) và kiểm định mô hình nghiên cứu, kết quả đã xác nhận thang đo đạt yêu cầu và các giả thuyết đề xuất đều được ủng hộ. Từ đây, nghiên cứu phát hiện trọng tâm cho thấy cả việc AI ngày càng thâm nhập sâu vào môi trường làm việc lẫn tâm lý bất ổn về việc làm đều tác động tiêu cực đến cảm giác an toàn tâm lý của nhân viên. Những bằng chứng thực nghiệm này giúp các nhà lãnh đạo nhìn nhận rõ hơn những thách thức tiềm ẩn trong hành trình chuyển đổi số, từ đó chủ động triển khai các giải pháp can thiệp phù hợp về mặt nhân sự và tổ chức, tạo dựng môi trường làm việc tin cậy và an toàn, làm nền tảng cho sự phát triển bền vững.

Tài liệu tham khảo:

1. Aliedan, M. M., Sobaih, A. E. E., Alyahya, M. A., & Elshaer, I. A. (2022). Influences of distributive injustice and job insecurity amid COVID-19 on unethical pro-organisational behaviour: Mediating role of employee turnover intention. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(12), 7040.

2. Edmondson, A. (1999). Psychological safety and learning behavior in work teams. Administrative science quarterly, 44(2), 350-383.

3. Frazier, M. L., Fainshmidt, S., Klinger, R. L., Pezeshkan, A., & Vracheva, V. (2017). Psychological safety: A meta‐analytic review and extension. Personnel psychology, 70(1), 113-165.

4. Hobfoll, S. E. (2011). Conservation of resources theory: Its implication for stress, health, and resilience. The Oxford handbook of stress, health, and coping, 127, 147.

5. Sobaih, A. E. E., Elshaer, I. A., & Abu Elnasr, A. E. (2025). Examining the impact of technological innovations on turnover intention of hotel employees: The mediating roles of job insecurity and job engagement. Journal of Human Resources in Hospitality & Tourism, 24(4), 663-691.

6. Wu, W., Zhang, B., Li, S., & Liu, H. (2022). Exploring factors of the willingness to accept AI-assisted learning environments: An empirical investigation based on the UTAUT model and perceived risk theory. Frontiers in psychology, 13, 870777.