Vai trò của các yếu tố cá nhân đối với hiệu quả triển khai chuyển đổi số của các SMEs trong ngành thực phẩm và đồ uống tại TP. Hồ Chí Minh

Nguyễn Hoàng Hải

Khoa Thương mại, Trường Đại học Văn Lang, Việt Nam

Email: [email protected]

Tóm tắt

Dựa trên Lý thuyết Năng lực - Động lực - Cơ hội, nghiên cứu đánh giá tác động của năng lực số, định hướng học tập và sự sẵn sàng thay đổi đến hiệu quả triển khai chuyển đổi số các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) trong ngành thực phẩm và đồ uống tại TP. Hồ Chí Minh, đồng thời kiểm định vai trò trung gian của Hành vi làm việc sáng tạo. Kết quả cho thấy, Năng lực số, Định hướng học tập và Sự sẵn sàng thay đổi đều có tác động tích cực đến Hành vi làm việc sáng tạo, trong đó Năng lực số là yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất. Đồng thời, Hành vi làm việc sáng tạo tác động tích cực đến Hiệu quả triển khai chuyển đổi số và đóng vai trò trung gian bán phần trong mối quan hệ giữa các yếu tố cá nhân với Hiệu quả triển khai chuyển đổi số.

Từ khóa: Chuyển đổi số, doanh nghiệp nhỏ và vừa, ngành thực phẩm và đồ uống

Abstract

Based on the Ability-Motivation-Opportunity theory, this study evaluates the impacts of digital competence, learning orientation, and readiness for change on the effectiveness of digital transformation implementation in small and medium-sized enterprises (SMEs) in the food and beverage industry in Ho Chi Minh City, while also examining the mediating role of innovative work behavior. The results show that digital competence, learning orientation, and readiness for change positively affect innovative work behavior, with digital competence having the strongest effect. At the same time, innovative work behavior positively affects the effectiveness of digital transformation implementation and partially mediates the relationships between individual factors and that effectiveness.

Keywords: Digital transformation, small and medium-sized enterprises, food and beverage industry

GIỚI THIỆU

Chuyển đổi số (CĐS) đã chuyển mình từ lợi thế cạnh tranh thành điều kiện tiên quyết cho sự tồn tại và phát triển của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs), nhất là trong ngành thực phẩm và đồ uống (F&B) - lĩnh vực mà kỳ vọng về tốc độ, cá nhân hóa và trải nghiệm liền mạch của khách hàng đang định hình lại toàn bộ chuỗi giá trị.

Tại TP. Hồ Chí Minh, đầu tàu kinh tế số của Việt Nam, nơi tập trung mật độ cao các SMEs ngành F&B, làn sóng số hóa từ nền tảng gọi món, quản lý nhà hàng đến marketing trực tuyến bùng nổ mạnh mẽ sau đại dịch COVID-19 (Ba Hieu, 2025). Tuy nhiên, bức tranh hiệu quả triển khai CĐS tại khu vực này lại hết sức phân mảnh: cùng một áp lực thị trường và khả năng tiếp cận công nghệ tương đồng, một số doanh nghiệp thu được cải thiện vượt trội về năng suất và doanh thu, trong khi số khác gần như không đạt được chuyển biến rõ rệt (Nguyen, 2024). Thực tế đó đặt ra câu hỏi về những yếu tố nội tại quyết định sự khác biệt, nằm ngoài các lý giải quen thuộc như mức độ đầu tư hay độ phức tạp của công nghệ.

Các nghiên cứu trước đây về CĐS trong SMEs chủ yếu vận dụng khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường (TOE) tập trung vào hạ tầng kỹ thuật, năng lực tổ chức và áp lực cạnh tranh bên ngoài. Dù hữu ích, cách tiếp cận này thường giả định công nghệ sẽ phát huy hiệu quả một khi được triển khai, mà xem nhẹ vai trò kiến tạo và thích ứng của cá nhân - những người trực tiếp thao tác, ra quyết định và dẫn dắt thay đổi trong bối cảnh SMEs có cấu trúc tổ chức phẳng và phụ thuộc cao vào nhân sự chủ chốt (Eller và cộng sự, 2020). Đặc biệt tại các SMEs F&B, nơi chủ doanh nghiệp hay quản lý thường mang tính quyết định đối với mọi sáng kiến, hành vi và nguồn lực cá nhân có thể là mắt xích trung tâm lý giải vì sao đầu tư số hóa dẫn tới các mức độ hiệu quả triển khai khác nhau.

Để khỏa lấp khoảng trống này, nghiên cứu này đặt nền tảng lý thuyết vào mô hình AMO (Năng lực - Động lực - Cơ hội), một khung phân tích mạnh mẽ trong hành vi tổ chức và quản trị nguồn nhân lực. Theo đó, kết quả công việc được tạo ra bởi sự tương tác của 3 thành tố: Năng lực, Động lực và Cơ hội. Kết quả kỳ vọng sẽ tạo luận cứ khoa học để các doanh nghiệp thiết kế chính sách phát triển năng lực, kiến tạo động lực và cơ hội học tập, sáng tạo, từ đó nâng cao xác suất thành công trong hành trình số hóa.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Lý thuyết AMO cho rằng, hiệu suất của cá nhân và tập thể được hình thành từ ba thành tố nền tảng: Năng lực - tập hợp kiến thức, kỹ năng và năng khiếu cần thiết; Động lực - mức độ sẵn sàng, cam kết và mong muốn hành động; và Cơ hội - các điều kiện môi trường, nguồn lực và sự hỗ trợ của tổ chức cho phép cá nhân phát huy tối đa tiềm năng (Appelbaum, 2000). Ba yếu tố này vận hành theo nguyên lý bổ trợ: thiếu vắng bất kỳ một thành tố nào cũng có thể triệt tiêu đóng góp của hai thành tố còn lại. Trong các SMEs - nơi cấu trúc tổ chức phẳng và phụ thuộc lớn vào một số ít cá nhân chủ chốt - AMO ngày càng được công nhận là lăng kính hữu ích để giải thích sự thành công hay thất bại của các sáng kiến đổi mới, đặc biệt là chuyển đổi số (Eller và cộng sự, 2020).

Ngành F&B mang những đặc thù khiến AMO trở nên đặc biệt phù hợp. Thứ nhất, F&B là lĩnh vực thâm dụng lao động và tiếp xúc trực tiếp với khách hàng, nơi công nghệ số không đơn thuần là công cụ hậu trường mà tác động trực tiếp đến trải nghiệm khách hàng theo thời gian thực (Leung và Loo, 2022). Thứ hai, các SMEs F&B thường khởi đầu với quy mô gia đình, thiếu bộ phận chuyên trách về công nghệ thông tin hay nhân sự, khiến năng lực và động lực của chính chủ doanh nghiệp hay quản lý ca trở thành yếu tố quyết định toàn bộ tiến trình số hóa (Kim và cộng sự, 2022). Thứ ba, môi trường làm việc trong F&B có nhịp độ cao, áp lực thời gian lớn, đòi hỏi nhân viên phải có cơ hội thực hành và học hỏi liên tục nếu muốn thích nghi với công nghệ mới như máy POS, ứng dụng gọi món, hay nền tảng giao hàng ( Kim và cộng sự, 2021). Chính sự tương tác phức tạp giữa kỹ năng cá nhân, thái độ sẵn sàng và không gian được trao quyền đã khiến AMO trở thành khung lý thuyết phù hợp để kiến giải vì sao một số quán cà phê, nhà hàng nhỏ đạt hiệu quả số hóa vượt trội trong khi những cơ sở tương tự lại thất bại.

Phát triển giả thuyết nghiên cứu

Năng lực số và hiệu quả triển khai chuyển đổi số

Năng lực số là tổ hợp kiến thức, kỹ năng kỹ thuật và thái độ cần thiết để sử dụng hiệu quả công nghệ số trong môi trường làm việc (Oberländer và cộng sự, 2020). Trong ngành F&B, năng lực này thể hiện qua khả năng thiết lập thực đơn trên ứng dụng giao đồ ăn, vận hành hệ thống quản lý đặt bàn, đọc và phân tích dữ liệu bán hàng từ nền tảng đám mây. Nghiên cứu của Wang và cộng sự (2020) chỉ ra rằng, trình độ kỹ năng số của chủ doanh nghiệp là yếu tố dự báo mạnh nhất cho tốc độ và mức độ hoàn thành số hóa quy trình phục vụ. Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H₁: Năng lực số có tác động tích cực đến Hiệu quả quá trình triển khai CĐS.

Sự sẵn sàng thay đổi và hiệu quả triển khai CĐS

Sự sẵn sàng thay đổi phản ánh niềm tin của cá nhân vào tính cần thiết của sự tự tin vào năng lực đối phó với khó khăn và cam kết hành động vì mục tiêu chung (Holt và cộng sự, 2007). Đây chính là thành tố Motivation trong AMO. Đối với SMEs F&B, nơi thay đổi quy trình có thể ảnh hưởng ngay đến giờ cao điểm và doanh thu trong ngày, sự sẵn sàng thay đổi của nhân viên và quản lý có vai trò then chốt. Nghiên cứu của Vitsentzatou và cộng sự (2022) nhấn mạnh rằng, trong bối cảnh F&B đô thị, sự sẵn sàng thay đổi giúp nhân viên vượt qua tâm lý e ngại công nghệ, giảm thiểu phản ứng tiêu cực và duy trì đà cải tiến ngay cả khi gặp sự cố kỹ thuật như mất kết nối mạng hay lỗi đồng bộ dữ liệu. Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H₂: Sự sẵn sàng thay đổi có tác động tích cực đến Hiệu quả quá trình triển khai CĐS.

Định hướng học tập và hiệu quả triển khai CĐS

Định hướng học tập thể hiện xu hướng cá nhân chủ động tìm kiếm tri thức mới, tiếp nhận phản hồi và không ngừng cải thiện bản thân (Hiu Kan Wong và cộng sự, 2022). Yếu tố này tích hợp cả Motivation lẫn Opportunity: cá nhân phải có động lực nội tại để học hỏi, nhưng chỉ có thể phát huy khi tổ chức cung cấp cơ hội về thời gian, công cụ và môi trường khuyến khích (Đoàn Ngọc Minh Hương và Nguyễn Viết Bằng, 2025). Đặc thù của SMEs F&B là ngân sách dành cho đào tạo chính quy rất hạn hẹp; thay vào đó, chính định hướng học tập của chủ quán và nhân viên sẽ quyết định tốc độ tự trang bị kỹ năng số thông qua các kênh phi chính thức như video hướng dẫn, hội nhóm mạng xã hội hay học hỏi từ đối tác công nghệ (Ali và cộng sự, 2025). Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H₃: Định hướng học tập có tác động tích cực đến Hiệu quả quá trình triển khai CĐS.

Hành vi làm việc sáng tạo và hiệu quả triển khai CĐS

Hành vi làm việc sáng tạo bao gồm 3 giai đoạn: phát sinh ý tưởng mới, tìm kiếm sự ủng hộ cho ý tưởng và hiện thực hóa ý tưởng đó vào thực tiễn (Lukes và Stephan, 2017). Trong khuôn khổ AMO, hành vi này là điểm hội tụ của cả 3 thành tố: cần năng lực để nảy sinh giải pháp, động lực để dám thử nghiệm và cơ hội để được trao quyền hành động. Ngành F&B, với đặc thù sản phẩm dễ sao chép và cạnh tranh gay gắt, đặc biệt cần đến các hành vi sáng tạo trong quá trình CĐS để tạo ra sự khác biệt. Chẳng hạn, một nhân viên có hành vi sáng tạo có thể đề xuất tích hợp chatbot đặt bàn với ứng dụng nhắn tin phổ biến, hoặc cải biên giao diện thực đơn số bằng ngôn ngữ phù hợp với khách du lịch. Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H₄: Hành vi làm việc sáng tạo có tác động tích cực đến Hiệu quả quá trình triển khai CĐS.

Theo lý thuyết AMO, năng lực và động lực của người lao động không tạo ra kết quả tổ chức một cách trực tiếp mà thường được chuyển hóa thông qua các hành vi làm việc tích cực (Gürbüz và cộng sự, 2026). Trong bối cảnh chuyển đổi số, hành vi làm việc sáng tạo được xem là cơ chế giúp người lao động vận dụng năng lực, tinh thần học hỏi và sự sẵn sàng thay đổi để đề xuất, thử nghiệm và hiện thực hóa các giải pháp số trong thực tiễn (Lou và cộng sự, 2024). Do đó, nghiên cứu kỳ vọng rằng, hành vi làm việc sáng tạo đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa các yếu tố ở cấp độ cá nhân và hiệu quả triển khai chuyển đổi số của doanh nghiệp. Do đó, nghiên cứu đề xuất các giả thuyết:

H_5a: Hành vi làm việc sáng tạo đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa Năng lực số và Hiệu quả triển khai chuyển đổi số.

H_5b: Hành vi làm việc sáng tạo đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa Định hướng học tập và Hiệu quả triển khai chuyển đổi số.

H_5c: Hành vi làm việc sáng tạo đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa Sự sẵn sàng thay đổi và Hiệu quả triển khai chuyển đổi số.

Dựa trên những lập luận trên, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình 1.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Đề xuất của tác giả

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu áp dụng phương pháp định lượng để kiểm định mô hình và các giả thuyết về mối quan hệ giữa các yếu tố cá nhân và hiệu quả triển khai chuyển đổi số tại các SMEs F&B tại TP. Hồ Chí Minh. Theo Hair và cộng sự (2021), kích thước mẫu tối thiểu là 210 quan sát. Tác giả phát ra tổng cộng 300 bảng hỏi, thu về 280 bảng. Sau quá trình sang lọc thì có 268 mẫu đủ điều kiện phân tích, đáp ứng được yêu cầu về mẫu nghiên cứu. Dữ liệu được phân tích bằng mô hình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM) sử dụng phần mềm SmartPLS 4.0, với quy trình 2 bước bao gồm đánh giá mô hình đo lường và mô hình cấu trúc.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Đánh giá mô hình đo lường

Giá trị hội tụ

Kết quả kiểm định thang đo (Bảng 1) cho thấy, tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy và độ giá trị. Cụ thể, hệ số tải nhân tố của toàn bộ biến quan sát đều lớn hơn 0,7 (thấp nhất là 0,797), khẳng định mối tương quan mạnh giữa biến quan sát và cấu trúc tiềm ẩn. Hệ số Cronbach’s Alpha dao động từ 0,855 đến 0,899, vượt ngưỡng khuyến nghị 0,7; đồng thời độ tin cậy tổng hợp (CR) từ 0,902 đến 0,926 cũng đều trên mức 0,7, chứng tỏ các thang đo có độ nhất quán nội bộ tốt. Phương sai trích trung bình (AVE) của cả năm cấu trúc đều lớn hơn 0,5 (thấp nhất là 0,697), đáp ứng điều kiện về độ giá trị hội tụ. Nhìn chung, mô hình đo lường đạt chất lượng tốt, không có biến quan sát nào bị loại, đủ điều kiện để thực hiện các phân tích cấu trúc tiếp theo.

Bảng 1: Bảng tóm tắt đánh giá thang đo

Cấu trúc tiềm ẩn	Biến quan sát	Hệ số tải nhân tố	AVE	Cronbach’s Alpha	Độ tin cậy tổng hợp (CR)
Năng lực số	NL1	0,797	0,697	0,855	0,902
	NL2	0,863
	NL3	0,828
	NL4	0,851
Sự sẵn sàng thay đổi	SC1	0,862	0,700	0,857	0,903
	SC2	0,860
	SC3	0,842
	SC4	0,862
Định hướng học tập	DH1	0,856	0,706	0,861	0,906
	DH2	0,826
	DH3	0,860
	DH4	0,856
Hành vi làm việc sáng tạo	ST1	0,871	0,713	0,899	0,926
	ST2	0,834
	ST3	0,821
	ST4	0,832
	ST5	0,865
Hiệu quả triển khai CĐS	HQ1	0,876	0,724	0,873	0,913
	HQ2	0,864
	HQ3	0,843
	HQ4	0,819

Nguồn: Phân tích của tác giả

Giá trị phân biệt

Bảng 2: Bảng kết quả HTMT

	DH	HQ	NL	SC	ST
DH
HQ	0,430
NL	0,633	0,500
SC	0,578	0,464	0,656
ST	0,641	0,709	0,694	0,581

Nguồn: Phân tích của tác giả

Số liệu (Bảng 2) cho thấy, tất cả các giá trị tỉ lệ Heterotrait-Monotrait giữa các cặp cấu trúc đều nằm dưới ngưỡng 0,85 (cao nhất là 0,709 giữa ST và HQ). Điều này khẳng định giá trị phân biệt giữa 5 khái niệm nghiên cứu được đảm bảo vững chắc, không xảy ra hiện tượng trùng lặp khái niệm. Do đó, mô hình đo lường đạt yêu cầu để tiến hành kiểm định các mối quan hệ cấu trúc.

Đánh giá sai lệch do phương pháp chung

Kết quả phân tích (Bảng 3) cho thấy, toàn bộ hệ số phóng đại phương sai giữa các biến độc lập đều rất thấp, dao động từ 1,539 đến 1,935. Tất cả giá trị đều nằm dưới ngưỡng 3,3 theo khuyến nghị của Kock và Lynn (2012) đối với kiểm định full collinearity, cũng như dưới ngưỡng 5,0 về đa cộng tuyến thông thường (Hair và cộng sự, 2019). Điều này khẳng định mô hình không gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các cấu trúc dự báo, đồng thời không có bằng chứng về thiên lệch phương pháp chung đáng kể. Dữ liệu đủ điều kiện để tiến hành kiểm định giả thuyết.

Bảng 3: Bảng VIF nội tại

	DH	HQ	NL	SC	ST
DH		1,695			1,539
HQ
NL		1,935			1,690
SC		1,628			1,577
ST		1,880

Nguồn: Phân tích của tác giả

Đánh giá mô hình cấu trúc

Dữ liệu Hình 2 cho thấy, giá trị R² hiệu chỉnh của yếu tố HQ là 0,462, nghĩa là 46.2% sự biến thiên của biến phụ thuộc hiệu quả triển khai CĐS có thể được giải thích bởi các biến năng lực số, định hướng học tập, sự sẵn sàng thay đổi và hành vi làm việc sáng tạo.

Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc (Bảng 4) cho thấy, toàn bộ 4 mối quan hệ được đề xuất đều có ý nghĩa thống kê. Cụ thể, Năng lực số (NL) có tác động mạnh nhất lên Hành vi làm việc sáng tạo (ST) với hệ số β = 0,361 (T = 6,814, p < 0,001), kế đến là Định hướng học tập (DH) với β = 0,288 (T = 5,178, p < 0,001) và Sự sẵn sàng thay đổi (SC) với mức ảnh hưởng khiêm tốn hơn (β = 0,165, T = 3,045, p = 0,002). Ba yếu tố cá nhân này cùng giải thích có ý nghĩa cho Hành vi làm việc sáng tạo. Quan trọng hơn, Hành vi làm việc sáng tạo thể hiện vai trò trung gian nổi bật khi tác động mạnh và có ý nghĩa thống kê cao lên Hiệu quả triển khai CĐS (β = 0,561, T = 8,754, p < 0,001). Như vậy, các giả thuyết H1, H2, H3 và H4 đều được ủng hộ bởi dữ liệu thực nghiệm, khẳng định vai trò nền tảng của năng lực, động lực và cơ hội cá nhân - theo khung AMO - đối với hiệu quả triển khai chuyển đổi số tại các SMEs F&B.

Hình 2: Mô hình cấu trúc

Nguồn: Phân tích của tác giả, 2026

Bảng 4: Kết quả kiểm định giả thuyết

	Hệ số tương quan	T value	P values	Kết luận
DH -> ST	0,288	5,178	0,000	Chấp nhận
NL -> ST	0,361	6,814	0,000	Chấp nhận
SC -> ST	0,165	3,045	0,002	Chấp nhận
ST -> HQ	0,561	8,754	0,000	Chấp nhận

Nguồn: Phân tích của tác giả

Bảng 5: Kết quả Q²

	Q²predict	RMSE	MAE
HQ	0,221	0,890	0,730
ST	0,453	0,745	0,575

Nguồn: Phân tích của tác giả, 2026

Kết quả đánh giá năng lực dự báo của mô hình (Bảng 5) cho thấy, cả hai cấu trúc nội sinh đều có chỉ số Q²predict dương, khẳng định các biến độc lập trong mô hình có khả năng dự đoán có ý nghĩa cho biến phụ thuộc. Cụ thể, Hành vi làm việc sáng tạo (ST) đạt Q²predict = 0,453, vượt ngưỡng 0,35, thể hiện năng lực dự báo mạnh. Trong khi đó, Hiệu quả triển khai CĐS (HQ) có Q²predict = 0,221, nằm trong khoảng 0,15-0,35, phản ánh mức dự báo trung bình theo phân loại của Hair và cộng sự (2019). Điều này có nghĩa các yếu tố Năng lực số, Định hướng học tập và Sự sẵn sàng thay đổi - thông qua trung gian là Hành vi làm việc sáng tạo - giải thích được một phần đáng kể sự biến thiên trong hiệu quả triển khai chuyển đổi số. Kèm theo đó, sai số RMSE và MAE đều ở mức thấp, cho thấy mô hình có độ chính xác dự báo chấp nhận được. Nhìn chung, mô hình cấu trúc đạt yêu cầu về năng lực dự báo ngoài mẫu.

Kiểm định biến trung gian

Bảng 6: Kết quả phân tích tác động trung gian

	Hệ số tương quan	T value	P values	Kết luận
DH -> ST	0,288	5,178	0,000	Trung gian bán phần
DH -> ST -> HQ	0,161	4,286	0,000
NL -> ST	0,361	6,814	0,000	Trung gian bán phần
NL -> ST -> HQ	0,202	5,218	0,000
SC -> ST	0,165	3,045	0,002	Trung gian bán phần
SC -> ST -> HQ	0,093	3,022	0,003

Nguồn: Phân tích của tác giả

Kết quả phân tích trung gian (Bảng 6) cho thấy, Hành vi làm việc sáng tạo (ST) đóng vai trò trung gian bán phần trong cả 3 mối quan hệ từ các yếu tố cá nhân đến Hiệu quả triển khai CĐS (HQ). Cụ thể, tác động gián tiếp của Năng lực số (NL) qua ST đến HQ là mạnh nhất (β = 0,202, T = 5,218, p < 0,001), tiếp đến là Định hướng học tập (DH) với β = 0,161 (T = 4,286, p < 0,001) và Sự sẵn sàng thay đổi (SC) với β = 0,093 (T = 3,022, p = 0,003). Tất cả các hệ số gián tiếp đều có ý nghĩa thống kê, khẳng định ST là cầu nối quan trọng chuyển hóa năng lực, động lực và cơ hội cá nhân thành hiệu quả triển khai CĐS. Kết quả này củng cố lập luận theo khung AMO: các yếu tố cá nhân không chỉ tác động trực tiếp đến kết quả số hóa mà phần lớn được hiện thực hóa thông qua hành vi chủ động, sáng tạo trong công việc.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết quả nghiên cứu cho thấy cả 3 yếu tố cá nhân gồm: Năng lực số, Định hướng học tập và Sự sẵn sàng thay đổi đều có tác động tích cực đến Hành vi làm việc sáng tạo, từ đó góp phần nâng cao Hiệu quả triển khai chuyển đổi số tại các SMEs trong ngành F&B. Trong đó, yếu tố được xem xét, Năng lực số thể hiện mức ảnh hưởng mạnh nhất đến Hành vi làm việc sáng tạo. Những phát hiện này củng cố lập luận của lý thuyết AMO rằng kết quả của tổ chức không chỉ phụ thuộc vào nguồn lực công nghệ mà còn được hình thành thông qua năng lực, động lực và cơ hội để cá nhân phát huy các hành vi tích cực trong công việc (Appelbaum, 2000).

Từ kết quả nghiên cứu, các SMEs trong ngành F&B cần xem phát triển nguồn nhân lực là một phần không thể tách rời của chiến lược chuyển đổi số. Trước hết, doanh nghiệp nên ưu tiên nâng cao năng lực số thông qua các chương trình đào tạo thực hành về sử dụng phần mềm quản lý bán hàng, hệ thống POS, nền tảng giao đồ ăn và các công cụ phân tích dữ liệu. Việc đào tạo cần được thực hiện thường xuyên thay vì chỉ diễn ra trong giai đoạn triển khai ban đầu.

Bên cạnh đó, các nhà quản lý cần xây dựng văn hóa học tập liên tục bằng cách khuyến khích nhân viên chia sẻ kinh nghiệm, cập nhật công nghệ mới và chủ động học hỏi từ các nền tảng trực tuyến. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp thích ứng nhanh hơn với sự thay đổi của công nghệ và nhu cầu khách hàng.

Do sự sẵn sàng thay đổi cũng có ảnh hưởng tích cực đến hành vi làm việc sáng tạo, doanh nghiệp cần tăng cường truyền thông nội bộ về mục tiêu và lợi ích của chuyển đổi số, đồng thời tạo cơ chế hỗ trợ để giảm tâm lý e ngại trước những thay đổi trong quy trình làm việc.

Kết quả nghiên cứu cho thấy, Hành vi làm việc sáng tạo là mắt xích trung tâm kết nối các yếu tố cá nhân với hiệu quả triển khai chuyển đổi số. Vì vậy, các SMEs nên thiết kế môi trường làm việc khuyến khích nhân viên đề xuất ý tưởng mới, thử nghiệm các giải pháp số và tham gia vào quá trình cải tiến hoạt động. Những cơ chế như ghi nhận sáng kiến, thưởng cho ý tưởng khả thi hoặc trao quyền nhiều hơn cho nhân viên có thể giúp gia tăng hiệu quả chuyển đổi số trong dài hạn.

Đối với các cơ quan quản lý nhà nước và hiệp hội ngành nghề, kết quả nghiên cứu gợi ý rằng, các chương trình hỗ trợ chuyển đổi số nên mở rộng từ hỗ trợ tài chính và công nghệ sang phát triển năng lực số, kỹ năng đổi mới và tư duy sáng tạo cho chủ doanh nghiệp và người lao động, qua đó nâng cao khả năng thành công của các chương trình chuyển đổi số tại các SMEs.

Tài liệu tham khảo:

1. Ali, S. R., Memon, M. I., Hussain, J., Mohatram, M., and Faraz, M. (2025). Digital Learning Platforms and Blockchain for Entrepreneurial Skill Development: Bridging Gaps in Education and Practice. IEEE Access, 13, 180877-180890.

2. Appelbaum, E. (2000). Manufacturing Advantage: Why High-performance Work Systems Pay Off. Cornell University Press.

3. Ba Hieu, B. (2025). Digital Marketing Transformation in Emerging Economies: Evidence from Vietnam. International Journal of Advanced Multidisciplinary Research and Studies, 5(6), 100-113.

4. Đoàn Ngọc Minh Hương và Nguyễn Viết Bằng (2025). Ứng dụng trò chơi hoá trong giáo dục: Cách thức nâng cao động lực nội tại và hiệu quả học tập trong học tập kết hợp, Tạp chí Nghiên cứu và Kinh doanh châu Á, số 2, 4-20.

5. Eller, R., Alford, P., Kallmünzer, A., and Peters, M. (2020). Antecedents, consequences, and challenges of small and medium-sized enterprise digitalization. Journal of Business Research, 112, 119-127.

6. Ghobakhloo, M., and Iranmanesh, M. (2021). Digital transformation success under Industry 4.0: A strategic guideline for manufacturing SMEs. Journal of Manufacturing Technology Management, 32(8), 1533-1556.

7. Gürbüz, S., Bakker, A. B., and Brouwers, E. P. M. (2026). Shaping Work, Shaping Success: How HR Practices Drive Task Performance via Proactive Behaviors and Work Engagement. Human Resource Management Journal, 36(1), 106-120.

8. Hair, J. F., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Danks, N. P., & Ray, S. (2021). Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Using R: A Workbook. Springer Nature.

9. Hiu Kan Wong, A., Xinru Wu, C., Whitla, P., and Stanley Snell, R. (2022). How LMX and marketing capabilities guide and motivate customer-facing employees’ learning. Journal of Business Research, 138, 161-169.

10. Holt, D. T., Armenakis, A. A., Feild, H. S., & Harris, S. G. (2007). Readiness for Organizational Change: The Systematic Development of a Scale. The Journal of Applied Behavioral Science, 43(2), 232-255.

11. Kim, E., Nicolau, J. L., and Tang, L. (Rebecca). (2021). The Impact of Restaurant Innovativeness on Consumer Loyalty: The Mediating Role of Perceived Quality. Journal of Hospitality & Tourism Research, 45(8), 1464-1488. https://doi.org/10.1177/1096348020985586

12. Kim, H., Im, J., and Shin, Y. H. (2022). The impact of employees’ perceived restaurant innovativeness on adaptive behavior: The mediating role of job engagement. Journal of Hospitality and Tourism Management, 50, 309-317. https://doi.org/10.1016/j.jhtm.2022.02.003

13. Lei, B. (2025). Research on the Impact of Digital Transformation on Enterprise Operational Efficiency. Frontiers in Business, Economics and Management, 18(1), 95-97. https://doi.org/10.54097/avegqh39

14. Leung, R., and Loo, P. T. (2022). Co-creating interactive dining experiences via interconnected and interoperable smart technology. Asian Journal of Technology Innovation, 30(1), 45-67.

15. Lou, Y., Hong, A., and Li, Y. (2024). Assessing the Role of HRM and HRD in Enhancing Sustainable Job Performance and Innovative Work Behaviors through Digital Transformation in ICT Companies. Sustainability, 16(12), 5162.

16. Lukes, M., and Stephan, U. (2017). Measuring employee innovation: A review of existing scales and the development of the innovative behavior and innovation support inventories across cultures. International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research, 23(1), 136-158.

17. Nguyen, T.-H. (2024). Investigating Driving Factors of Digital Transformation in the Vietnam Shipping Companies: Applied for TOE Framework. Sage Open, 14(4), 21582440241301210.

18. Oberländer, M., Beinicke, A., and Bipp, T. (2020). Digital competencies: A review of the literature and applications in the workplace. Computers & Education, 146, 103752.

19. Tornatzky, L. G., and Fleischer, M. (1990). The processes of technological innovation. Mass.: Lexington Books.

20. Van Laar, E., Van Deursen, A. J. A. M., Van Dijk, J. A. G. M., and De Haan, J. (2017). The relation between 21st-century skills and digital skills: A systematic literature review. Computers in Human Behavior, 72, 577-588.

21. Vitsentzatou, E., Tsoulfas, G. T., and Mihiotis, A. N. (2022). The Digital Transformation of the Marketing Mix in the Food and Beverage Service Supply Chain: A Grey DEMATEL Approach. Sustainability, 14(22), 15228.

22. Vu, M. T., and Nguyen, H. N. (2025). Navigating Digital Transformation in the Distribution Sector in Emerging Economies: Insights from Vietnam. Interdisciplinary Journal of Management Studies, 18(4), 775-790.

23. Wang, Z., Rafait Mahmood, M., Ullah, H., Hanif, I., Abbas, Q., and Mohsin, M. (2020). Multidimensional Perspective of Firms’ IT Capability Between Digital Business Strategy and Firms’ Efficiency: A Case of Chinese SMEs. Sage Open, 10(4), 2158244020970564.

Ngày nhận bài: 10/7/2026; Ngày hoàn thiện biên tập: 12/8/2026; Ngày duyệt đăng: 21/8/2026