Dự báo các tác động của công nghệ STARA đối với việc làm ngành dịch vụ tại Việt Nam trong kỷ nguyên số

ThS. Trương Anh Việt

Trường Đại học Thương mại

Email: [email protected]

Tóm tắt

Sự phát triển của công nghệ STARA (Smart Technology (Công nghệ thông minh) - Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo) - Robotics (Người máy) - Algorithms (Thuật toán) đã và đang được kỳ vọng sẽ giúp các doanh nghiệp giảm chi phí và nâng cao hiệu quả. Tuy nhiên, công nghệ STARA làm thay đổi căn bản về cách thức làm việc, kỹ năng và nhu cầu nhân lực đồng thời gây ra những đe dọa việc làm của người lao động. Báo cáo Tương lai việc làm 2025 của Diễn đàn kinh tế thế giới dự kiến đến năm 2030 sẽ có 92 triệu việc làm bị mất đi và 170 triệu việc làm mới được tạo ra, đặc biệt là với AI và học máy. Nguy cơ bị thay thế, áp lực công việc ngày càng lớn có ảnh hưởng quan trọng đến tâm lý, bất an về việc làm và phúc lợi xã hội của người lao động. Bài viết này hệ thống hóa lý thuyết liên quan đến nhận thức về sự phát triển của STARA và dự báo các tác động đối với việc làm ngành dịch vụ tại Việt Nam trước làn sóng công nghệ này, từ đó đề xuất một số hàm ý nhằm hạn chế các nguy cơ đối với người lao động Việt Nam trong kỷ nguyên số.

Từ khóa: STARA, người lao động Việt Nam, bất an về việc làm, kỷ nguyên số

Abstract

The development of STARA technology (Smart Technology, Artificial Intelligence, Robotics, and Algorithms) is expected to help enterprises reduce costs and improve efficiency. However, STARA technology fundamentally changes work practices, skills, and labor demand, while also posing threats to workers' employment. The World Economic Forum's Future of Jobs Report 2025 projects that by 2030, 92 million jobs will be displaced and 170 million new jobs will be created, particularly due to artificial intelligence (AI) and machine learning. The risk of job displacement and increasing work pressure has significant effects on workers' psychological well-being, job insecurity, and social welfare. This article systematizes theories on perceptions of STARA development and forecasts its impacts on employment in Viet Nam's service sector amid the wave of technological advancement, thereby proposing several implications to mitigate risks for Vietnamese workers in the digital era.

Keywords: STARA, Vietnamese workers, job insecurity, digital era

ĐẶT VẤN ĐỀ

Từ góc độ tích cực, việc áp dụng công nghệ STARA mang lại cơ hội để các doanh nghiệp dịch vụ đạt được lợi thế cạnh tranh và nâng cao khả năng cạnh tranh năng suất. Tuy nhiên, việc áp dụng STARA cũng đặt ra những thách thức trong thị trường lao động (Oosthuizen, 2019). Các công nghệ tiên tiến rất có khả năng sẽ thay thế nhân viên trong các công việc thường nhật hoặc các nhiệm vụ (De Groen và cộng sự, 2017; Frey và Osborne, 2017; Herman, 2020). Việc áp dụng robot làm giảm việc làm và tiền lương (Acemoglu và Restrepo, 2020). Do đó, nghiên cứu này tập trung vào nhận diện về STARA và dự báo định tính các tác động tích cực và tiêu cực của công nghệ đối với việc làm và lao động ngành dịch vụ tại Việt Nam, từ đó đề xuất một số hàm ý giải pháp cho người lao động và doanh nghiệp trong việc thích ứng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ STARA trong tương lai.

TỔNG QUAN VỀ STARA

STARA là nhóm công nghệ lõi của Cách mạng Công nghiệp 4.0. Trong đó:

Công nghệ thông minh tích hợp các thiết bị IoT, cảm biến và các hệ thống kết nối với nhau để tạo ra các hoạt động kinh doanh hiệu quả và đáp ứng nhanh hơn. Phát triển môi trường làm việc thông minh dựa trên sự tiến bộ nhanh chóng của giao tiếp không dây và các công nghệ cảm biến thông minh, nơi các thiết bị hỗ trợ cảm biến và kết nối mạng hoạt động liên tục và hợp tác để cải thiện mức sống cho người dân (Chang và Chen, 2021). Ngày nay, công nghệ thông minh đang trở thành hiện thực nhờ sự phát triển trong công nghệ như truyền thông di động, cảm biến không dây, điện toán phổ biến, học máy, robot, phần mềm trung gian và công nghệ đại lý, và giao diện người-máy tính.

Trí tuệ nhân tạo (AI) tận dụng học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích dữ liệu để tự động hóa các tác vụ, cung cấp thông tin chi tiết và đưa ra quyết định. Các hệ thống AI có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng, xác định các mẫu và tạo ra các mô hình dự đoán. Các nền tảng kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo có thể định hình và củng cố thế giới công việc một cách không giới hạn (Haefner và cộng sự, 2021). AI dưới dạng trợ lý kỹ thuật số và học máy (ML), một nhánh của AI bắt chước cách con người học, đang tăng độ chính xác khi họ sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước quá trình này. Hệ thống có thể hiểu, học hỏi và hành động dựa trên thông tin mà nó thu thập được.

Robot (người máy) là thiết bị được lập trình bằng phần mềm, có khả năng tự động hóa nhiều phần công việc của con người. Robot giúp giảm tải những công việc lặp đi lặp lại, nguy hiểm hoặc quá khó khăn, dẫn đến việc một phần lớn lực lượng lao động trong nhiều lĩnh vực có thể bị thay thế bởi công nghệ, như ngành ngân hàng. Một ứng dụng phổ biến là Tự động hóa bằng robot (RPA-Robotic Process Automation). Đây là công nghệ tự động hóa quy trình làm việc, thông qua việc sử dụng các ứng dụng, hệ thống hoặc thiết bị để tự động hóa các tác vụ có tính lặp đi lặp lại.

Thuật toán là các mô hình tính toán được thiết kế để giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định. Sử dụng thuật toán có thể phân tích dữ liệu, tối ưu hóa quy trình và tự động hóa việc ra quyết định. Trong một hệ thống thuật toán, sở thích có thể được suy ra, các lựa chọn khả thi được xác định và sau đó các vấn đề tối ưu hóa bắt buộc được giải quyết cho người mua tiềm năng. Các hệ thống thuật toán có thể kết hợp thông tin tối ưu từ đó đề xuất các khuyến nghị đa dạng và phù hợp cho người sử dụng.

TÁC ĐỘNG CỦA STARA ĐẾN LAO ĐỘNG NGÀNH DỊCH VỤ TẠI VIỆT NAM

Tác động tích cực

Việc áp dụng công nghệ theo các đặc điểm công việc của người lao động ngày càng trở nên phổ biến, dựa vào năng lực làm việc tinh vi của máy móc thông minh người lao động có thể tăng cường khả năng ra quyết định, thực hiện nhiệm vụ và giám sát công việc đang diễn ra (Tang và cộng sự, 2023). Đánh giá về tác động tích cực của STARA đối với lao động ngành dịch vụ Việt Nam hiện nay được thể hiện ở một số khía cạnh:

Một là, việc áp dụng công nghệ giúp hỗ trợ quy trình công việc và cải thiện trải nghiệm làm việc của người lao động (Cao và cộng sự, 2025). Valtonen và cộng sự (2025) chỉ ra rằng việc sử dụng AI trong công việc có khả năng rút ngắn thời gian xử lý, giảm thiểu sai sót và nâng cao mức độ an toàn trong vận hành, qua đó làm gia tăng cảm nhận về lợi ích nghề nghiệp. Đồng thời, Huo và cộng sự (2025) cho thấy rằng trải nghiệm sử dụng công nghệ còn góp phần thỏa mãn các nhu cầu tâm lý cốt lõi của người lao động, từ đó củng cố các đánh giá tích cực liên quan đến cơ hội mà công nghệ mang lại. Theo Cook và Das (2005), khái niệm “công nghệ thông minh” đề cập đến khả năng tự tiếp thu và áp dụng kiến thức, trong khi khái niệm “môi trường” đề cập đến môi trường xung quanh của nhân viên. Cùng với sự tiến bộ công nghệ này, các cơ hội việc làm đã phát triển, mang lại nhiều thay đổi trên phạm vi rộng.

Hai là, việc áp dụng công nghệ STARA không chỉ mang lại các cơ hội cốt lõi như tối ưu hóa nhiệm vụ và nâng cao an toàn lao động, mà còn tạo tiền đề gián tiếp thúc đẩy phúc lợi. Sharif và cộng sự (2025) nhấn mạnh rằng khi người lao động đánh giá tích cực và ứng dụng công nghệ như một nguồn lực hỗ trợ, công nghệ này giúp tiết giảm gánh nặng khối lượng công việc và cải thiện trực tiếp sự hài lòng tâm lý. Các yếu tố hỗ trợ từ công nghệ được xem là nguồn lực quan trọng giúp giảm bớt căng thẳng và gia tăng phúc lợi cho người lao động (Wu và cộng sự, 2024).

Tác động tiêu cực

Ngược lại, tác động tiêu cực từ STARA được nhận diện thông qua các đặc điểm:

Thứ nhất, sự phát triển của STARA có ảnh hưởng sâu sắc đến sức khỏe tâm thần. Nghiên cứu của Brougham và Haar (2018) đã chỉ ra rằng nhận thức STARA cao hơn có tương quan tiêu cực với cam kết tổ chức và sự hài lòng nghề nghiệp, đồng thời có tương quan tích cực với ý định nghỉ việc, hoài nghi và trầm cảm. Bên cạnh việc giúp giảm căng thẳng về thể chất và tự động hóa các công việc tẻ nhạt, STARA cũng đặt ra những khó khăn mới như lo lắng về mất việc làm và thay đổi động lực làm việc. Sự bất an lan rộng này ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe tâm thần, làm suy giảm năng suất và sự gắn kết với tổ chức. Nhận thức STARA làm gia tăng đáng kể cả bất an việc làm định tính và định lượng, đồng thời có liên quan đến các kết quả tiêu cực như kiệt sức, trầm cảm và giảm hài lòng trong sự nghiệp. Tác động này đặc biệt nghiêm trọng đối với lao động có trình độ thấp, người lớn tuổi và lao động ở các khu vực nông thôn.

Thứ hai, STARA thúc đẩy việc chuyển dịch việc làm và kỹ năng. Hệ thống các nghiên cứu giai đoạn 2017-2025 đã chỉ ra các kỹ năng mới nổi bao gồm kỹ năng dữ liệu, kỹ năng học máy và kỹ năng truyền thông số. Điều này tạo ra áp lực thay đổi với người lao động ngày càng lớn. Áp lực liên tục phải nâng cấp kỹ năng để theo kịp công nghệ là một gánh nặng đặc biệt lớn đối với người lao động có trình độ thấp, người lớn tuổi và lao động ở vùng sâu vùng xa, nơi cơ sở hạ tầng giáo dục và đào tạo còn hạn chế. Khoảng cách kỹ năng ngày càng nới rộng khi công nghệ thay đổi quá nhanh, trong khi cơ hội tiếp cận đào tạo không đồng đều.

Bảng 1: Dự báo nguy cơ thay thế lao động của công nghệ STARA trong một số ngành dịch vụ Việt Nam đến năm 2030

Ghi chú: WEF (2025) cung cấp xu hướng việc làm toàn cầu, không có dự báo riêng cho ngành dịch vụ Việt Nam. Bảng này là dự báo định tính của tác giả nhằm minh họa mức độ rủi ro tương đối, không phải số liệu chính thức của WEF hay của Việt Nam.

Nguồn: Tác giả tổng hợp và dự báo định tính dựa trên WEF (2025), các nghiên cứu về tự động hóa và bối cảnh ngành dịch vụ Việt Nam.

Thứ ba, sự thiếu minh bạch và rủi ro về thiên kiến thường dẫn đến sự suy giảm niềm tin. Nghiên cứu của Wu và cộng sự (2024) chỉ ra rằng việc nhận thức công nghệ hiện đại như một “đối thủ cạnh tranh” trực tiếp trong quá trình cộng tác sẽ gia tăng đáng kể cảm giác bất ổn và gây ra các trạng thái căng thẳng nghiêm trọng. Sharif và cộng sự (2025) cũng nhấn mạnh rằng những thách thức liên quan đến tương tác người - máy có khả năng tạo ra áp lực nhận thức và căng thẳng công nghệ, làm xói mòn sức khỏe tinh thần. Sau khi tiếp xúc với các tính năng của AI, cá nhân sẽ hình thành thái độ dựa trên sự cân bằng giữa lợi ích kinh tế và trải nghiệm thực tế, từ đó quyết định mức độ ổn định tâm lý (Valtonen và cộng sự, 2025). Nhận thức về STARA có liên quan đến kiệt sức, trầm cảm và giảm hài lòng trong sự nghiệp, ảnh hưởng đến hiệu suất và khả năng sáng tạo - những yếu tố càng trở nên quan trọng trong bối cảnh tự động hóa đang thay thế các công việc thường quy. Căng thẳng kéo dài do lo lắng về việc làm không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe tâm thần mà còn làm suy giảm khả năng học hỏi và thích ứng.

Thứ tư, nhận thức STARA làm gia tăng đáng kể cả 2 loại bất an nghề nghiệp đồng thời phân biệt rõ 2 loại bất an là bất an định lượng (lo sợ mất việc) và bất an định tính (lo sợ mất đi các đặc điểm công việc có giá trị) (Phạm Thanh Vân, 2026). Đối với những người lao động không có khả năng chuyển đổi kỹ năng kịp thời, nguy cơ thất nghiệp kéo dài và bị loại khỏi thị trường lao động là hiện thực.

GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT

Thông qua nhận diện về STARA và dự báo các tác động tích cực và tiêu cực của công nghệ đối với việc làm và lao động ngành dịch vụ tại Việt Nam, bài viết đề xuất một số hàm ý giải pháp cho người lao động và doanh nghiệp trong việc thích ứng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ STARA trong tương lai:

Đối với doanh nghiệp

Một là, doanh nghiệp dịch vụ cần đẩy mạnh các chương trình nâng cấp và chuyển đổi kỹ năng cho nhân viên nhằm chuẩn bị cho các thay đổi trong cách mạng công nghiệp 4.0. Để nâng cao nhận thức về công nghệ STARA các nhà quản lý cần áp dụng đồng bộ các biện pháp chiến lược, kết hợp với điều kiện thực hiện phù hợp. Doanh nghiệp nên chủ động tuyên truyền cho nhân viên về những thách thức và cơ hội do sự phát triển của công nghệ mang lại, làm rõ mối liên hệ tích hợp giữa công nghệ STARA và công việc của nhân viên, cung cấp cho nhân viên môi trường thích ứng đầy đủ, và cung cấp cho nhân viên các cơ hội và nền tảng để học hỏi và sử dụng công nghệ, giúp nhân viên hiểu đúng về công nghệ

Hai là, doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược tích hợp công nghệ gắn liền với phát triển nguồn nhân lực, thiết lập các chương trình nâng cao kỹ năng (upskilling) và đào tạo lại (reskilling) để chuẩn bị cho nhân viên thích ứng với STARA. Các doanh nghiệp cần khai thác hiệu quả các chương trình hỗ trợ từ Chính phủ, bộ, ngành, địa phương là để bù đắp cho nguồn lực nội bộ còn hạn chế. Doanh nghiệp cần thành lập các bộ phận chuyển đổi số để tập huấn và đào tạo nhân viên sử dụng các công nghệ một cách bài bản và có lộ trình rõ ràng. Bên cạnh đó cần xây dựng chương trình đào tạo và tái đào tạo kỹ năng sử dụng và khai thác STARA theo hướng thực tiễn, phù hợp với đặc thù từng nhóm lao động. Việc lập kế hoạch phù hợp và phát triển kỹ năng có thể giảm kháng cự với thay đổi và thúc đẩy sáng tạo, giải quyết vấn đề ở người lao động.

Ba là, xây dựng môi trường và văn hóa học tập liên tục trong tổ chức nhằm giảm nỗi sợ hãi và gia tăng cảm nhận an toàn nghề nghiệp. Nỗi sợ bị công nghệ thay thế phần lớn xuất phát từ sự thiếu thông tin và thiếu định hướng rõ ràng về tương lai nghề nghiệp. Vì vậy, doanh nghiệp cần minh bạch chiến lược ứng dụng công nghệ STARA, đồng thời khẳng định định hướng nâng cấp kỹ năng trước khi thay thế lao động. Việc hình thành các cộng đồng học tập nội bộ, tổ chức chia sẻ kinh nghiệm ứng dụng công nghệ giữa các phòng ban, hay lồng ghép mục tiêu phát triển kỹ năng công nghệ vào kế hoạch phát triển cá nhân sẽ giúp người lao động cảm nhận được sự đồng hành từ tổ chức. Khi người lao động nhận thấy tổ chức đầu tư vào sự phát triển của họ, mức độ lo lắng về mất việc làm sẽ giảm, từ đó thúc đẩy hành vi học tập không ngừng và cải thiện phúc lợi tinh thần.

Bốn là, doanh nghiệp cần thành lập ủy ban đặc biệt về lực lượng lao động, có sự tham gia của người lao động trong quá trình ra quyết định, và tổ chức đối thoại cởi mở về vai trò của AI để giảm lo lắng và tăng cường sự chấp nhận. Việc thiết lập các kênh truyền thông nội bộ hiệu quả và một văn hóa cởi mở là rất quan trọng để hỗ trợ sự thích ứng và giảm kháng cự với thay đổi.

Năm là, để giảm thiểu các tác động tâm lý tiêu cực đối với người lao động phát sinh trong quá trình ứng dụng công nghệ trong tổ chức, doanh nghiệp cần tăng cường cung cấp thông tin định hướng về xu hướng thay đổi việc làm, yêu cầu kỹ năng mới và khả năng thích ứng nghề nghiệp trong ngành dịch vụ. Việc xây dựng lộ trình phát triển công nghệ và việc làm giúp người lao động có định hướng và chủ động chuẩn bị các kỹ năng, giảm thiểu sự lo lắng và bất an do thiếu thông tin định hướng.

Đối với người lao động

Người lao động ngành dịch vụ cần chủ động thực hiện các hoạt động cốt lõi bao gồm:

Thứ nhất, không ngừng nâng cấp kỹ năng làm việc thông qua tham gia học tập suốt đời, phát triển kỹ năng số và xây dựng tư duy thích ứng với thay đổi. Việc nhìn nhận STARA như một công cụ hỗ trợ thay vì mối đe dọa có thể giúp giảm căng thẳng và tận dụng tốt hơn các cơ hội mà công nghệ mang lại. Kỹ năng số đóng vai trò như một “tấm đệm tâm lý” giúp giảm tác động tiêu cực, do đó người lao động cần chủ động xây dựng năng lực cạnh tranh của bản thân (Phạm Thanh Vân, 2026). Người lao động cần tham gia các chương trình đào tạo do doanh nghiệp hoặc chính phủ cung cấp, tận dụng các nền tảng học tập trực tuyến để tự học kỹ năng số, kỹ năng dữ liệu và kỹ năng học máy, người lao động cần chủ động tiếp cận các lĩnh vực này. Ngoài ra, người lao động cần xác định và phát triển các kỹ năng “con người” mà công nghệ khó thay thế như tư duy phản biện, sáng tạo, trí tuệ cảm xúc và giải quyết vấn đề phức tạp. Đồng thời, việc chuẩn bị kế hoạch chuyển đổi nghề nghiệp từ sớm là rất quan trọng để chủ động thích ứng với những thay đổi của thị trường lao động.

Thứ hai, tái định hình tư duy nghề nghiệp từ tư duy cố định sang tư duy tự làm mới. Các kỹ năng chuyên môn có chu kỳ sống ngày càng ngắn hơn, do đó cần chấp nhận sự thay đổi. Sẵn sàng chủ động điều chỉnh vai trò công việc, chuyển đổi giữa các nhiệm vụ hoặc tái định hình chuyên môn khi công nghệ trong lĩnh vực thay đổi.

Thứ ba, áp lực công nghệ STARA có thể khiến cho người lao động rơi vào tình trạng bất ổn, do đó cần chủ động tìm kiếm hỗ trợ tâm lý khi cần, xây dựng mạng lưới hỗ trợ đồng nghiệp và duy trì cân bằng công việc - cuộc sống để giảm căng thẳng. Các chương trình hỗ trợ sức khỏe tâm thần tại nơi làm việc cần được tận dụng để giảm thiểu tác động tiêu cực của căng thẳng kéo dài.

KẾT LUẬN

Công nghệ STARA đang định hình lại tương lai của công việc và doanh nghiệp một cách sâu sắc và đa chiều. Tác động của STARA không đơn thuần là thay thế hay tạo ra việc làm, mà là một quá trình chuyển dịch phức tạp đòi hỏi sự thích ứng từ tất cả các bên liên quan. Mỗi tác động của STARA đều đặt ra những thách thức cụ thể và để vượt qua những thách thức đó cần có các giải pháp đồng bộ từ phía doanh nghiệp và người lao động.

Tài liệu tham khảo:

1. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188–2244. https://doi.org/10.1086/705716

2. Bandoim, L. (2019, May 28). The future of restaurant technology and the role of AI. Forbes. https://www.forbes.com/sites/lanabandoim/2019/05/28/the-future-of-restaurant-technology-and-the-role-of-ai/

3. Brougham, D., & Haar, J. (2018). Smart technology, artificial intelligence, robotics, and algorithms (STARA): Employees’ perceptions of our future workplace. Journal of Management & Organization, 24(2), 239–257. https://doi.org/10.1017/jmo.2016.55

4. Cao, J., Yao, J., Sun, S., Song, Z., & Zhang, F. (2025). Not all forms of artificial intelligence are perceived equal: AI functions and work outcomes. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 11(2), 100521. https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2025.100521

5. Chang, Y. W., & Chen, J. (2021). What motivates customers to shop in smart shops? The impacts of smart technology and technology readiness. Journal of Retailing and Consumer Services, 58, 102325. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102325

6. Cook, D., & Das, S. (2005). Smart environments: Technology, protocols, and applications. John Wiley & Sons.

7. De Groen, W. P., Lenaerts, K., Bosc, R., & Paquier, F. (2017). Impact of digitalisation and the on-demand economy on labour markets and the consequences for employment and industrial relations (CEPS Special Report). Centre for European Policy Studies. http://aei.pitt.edu/88531/1/EESC_Digitalisation.pdf

8. Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?. Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019

9. Haefner, N., Wincent, J., Parida, V., & Gassmann, O. (2021). Artificial intelligence and innovation management: A review, framework, and research agenda. Technological Forecasting and Social Change, 162, 120392. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120392

10. Herman, E. (2020). The influence of ICT sector on the Romanian labour market in the European context. Procedia Manufacturing, 46, 344–351. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.03.050

11. Huo, W., Li, Q., Liang, B., Wang, Y., & Li, X. (2025). When healthcare professionals use AI: Exploring work well-being through psychological needs satisfaction and job complexity. Journal of Healthcare Management.

12. Oosthuizen, R. M. (2019). Smart technology, artificial intelligence, robotics and algorithms (STARA): Employees’ perceptions and wellbeing in future workplaces. In I. L. Potgieter, N. Ferreira, & M. Coetzee (Eds.), Theory, research and dynamics of career wellbeing (pp. 17–40). Springer Nature Switzerland AG.

13. Phạm Thanh Vân. (2026). When technology threatens jobs: The dual role of STARA awareness. Dalat University Journal of Science, 16(1).

14. Sharif, M. N., Zhang, L., Asif, M., Alshdaifat, S. M., & Hanaysha, J. R. (2025). Artificial intelligence and employee outcomes: Investigating the role of job insecurity and technostress in the hospitality industry. Acta Psychologica, 253, 104733. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.104733

15. Tang, P. M., Koopman, J., Mai, K. M., De Cremer, D., Zhang, J. H., Reynders, P., Ng, C. T. S., & Chen, I.-H. (2023). No person is an island: Unpacking the work and after-work consequences of interacting with artificial intelligence. Journal of Applied Psychology, 108(11), 1766–1789. https://doi.org/10.1037/apl0001103

16. Valtonen, A., Saunila, M., Ukko, J., Treves, L., & Ritala, P. (2025). AI and employee wellbeing in the workplace: An empirical study. Journal of Business Research.

17. World Economic Forum. (2025). Future of jobs report 2025. World Economic Forum.

18. Wu, T. J., Liang, Y., & Wang, Y. (2024). The buffering role of workplace mindfulness: How job insecurity of human-artificial intelligence collaboration impacts employees’ work-life-related outcomes. Journal of Business and Psychology, 39(6), 1395–1411. https://doi.org/10.1007/s10869-024-09963-6