Từ khóa: Doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs); Hà Nội; quản trị thuật toán (AM); sự gắn kết công việc; sức khỏe tinh thần.
Abstract: This article provides an overview of the “technology-human” mechanisms through which algorithmic management affects employee work engagement in small and medium-sized enterprises (SMEs) in Hanoi. Based on the research findings, the authors propose a governance framework to help enterprises enhance employee work engagement, protect workers’ mental well-being, and maximize the effectiveness of algorithmic management applications over the long term.
Keywords: Small and medium-sized enterprises (SMEs); Hanoi; algorithmic management (AM); work engagement; mental well-being.
Ảnh minh hoạ. (Nguồn:
https://ojs.tapchicongthuong.vn)
1. Đặt vấn đề
Trong xu hướng chuyển đổi số, nhiều tổ chức đang gia tăng ứng dụng quản trị thuật toán (AM) để phân công, giám sát và đưa ra quyết định nhân sự nhằm tối ưu hóa chi phí và hiệu suất (Jarrahi và cộng sự, 2021). Tuy nhiên, việc phụ thuộc vào thuật toán tập trung vào hiệu suất thường bỏ qua phúc lợi và sức khỏe tinh thần của người lao động (Giermindl và cộng sự, 2021). Tại Việt Nam, đặc biệt ở nhóm doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs), việc áp dụng AM còn gặp khó khăn, ảnh hưởng tiêu cực đến động lực gắn kết của nhân viên.
Bài viết tập trung vào nghiên cứu môi trường làm việc truyền thống tại các SMEs ở thành phố Hà Nội, phân tích cơ chế tác động của AM đến sự gắn kết công việc (thông qua trường hợp VinHR của Vingroup), từ đó đề xuất khung quản trị thuật toán lấy con người làm trung tâm, giúp tăng tính minh bạch, đảm bảo quyền lợi nhân viên và phát triển bền vững.
2. Cơ sở lý thuyết và phát triển mệnh đề nghiên cứu
Quản trị thuật toán (QTTT) được hiểu là hệ thống quản lý trong đó các thuật toán, đặc biệt là các thuật toán dựa trên dữ liệu và học máy, tham gia vào việc thực hiện các chức năng quản trị như giám sát, thiết lập mục tiêu, đánh giá hiệu suất, lập lịch và phân bổ công việc, qua đó làm giảm hoặc tái cấu trúc sự can thiệp trực tiếp của con người (Duggan và cộng sự, 2020; Parent-Rocheleau & Parker, 2022). Parent-Rocheleau và Parker (2022) chỉ ra rằng các thuật toán có thể thực hiện nhiều chức năng quản trị truyền thống, bao gồm giám sát, thiết lập mục tiêu, quản trị hiệu suất, lập lịch, trả công và chấm dứt công việc.
Quản trị thuật toán không chỉ là một công nghệ thuần túy mà còn là một quy trình kinh tế - kỹ thuật - xã hội (sociotechnical process), trong đó cơ sở hạ tầng công nghệ kết hợp với các lựa chọn của tổ chức để định hình lại quyền lực, quyền tự chủ và các mối quan hệ xã hội tại nơi làm việc (Jarrahi và cộng sự, 2021). Theo Jarrahi và cộng sự (2021), việc nghiên cứu QTTT cần xem xét đồng thời cả khía cạnh công nghệ và khía cạnh tổ chức - xã hội, bởi các thuật toán không hoạt động độc lập mà được triển khai trong những cấu trúc quản trị và quan hệ quyền lực cụ thể.
Các chức năng chính của QTTT bao gồm lập lịch, phân bổ công việc, giám sát hiệu suất, thiết lập mục tiêu và hỗ trợ các quyết định liên quan đến người lao động (Duggan và cộng sự, 2020; Parent-Rocheleau & Parker, 2022).
Theo Kahn (1990), gắn kết công việc là trạng thái trong đó cá nhân huy động và biểu đạt bản thân một cách đầy đủ về thể chất, nhận thức và cảm xúc trong quá trình thực hiện vai trò công việc. Kahn (1990) đồng thời xác định ba điều kiện tâm lý quan trọng tạo nền tảng cho sự gắn kết, bao gồm ý nghĩa tâm lý (psychological meaningfulness), an toàn tâm lý (psychological safety) và sự sẵn có về tâm lý (psychological availability).
Schaufeli và cộng sự (2002) tiếp cận gắn kết công việc như một trạng thái tích cực liên quan đến công việc và cụ thể hóa khái niệm này thành ba khía cạnh: nhiệt huyết (vigor), tận tụy (dedication) và đắm chìm (absorption). Ba thành phần này được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu về work engagement và là cơ sở của thang đo Utrecht Work Engagement Scale (UWES) (Schaufeli và cộng sự, 2002).
Sự gắn kết công việc có liên quan đến nhiều kết quả tích cực ở cấp độ cá nhân và tổ chức. Các nghiên cứu tổng quan cho thấy gắn kết có mối liên hệ với hiệu suất và các kết quả tích cực của người lao động, mặc dù cần thận trọng khi diễn giải quan hệ nhân quả do những hạn chế về thiết kế nghiên cứu trong lĩnh vực này (Saks & Gruman, 2014). Do đó, trong nghiên cứu này, gắn kết công việc được tiếp cận thông qua ba thành phần nhiệt huyết, tận tụy và đắm chìm, đồng thời được xem xét như một trạng thái tâm lý chịu ảnh hưởng bởi các nguồn lực và yêu cầu trong môi trường làm việc.
Dựa trên mô hình Job Demands-Resources (JD-R), các đặc điểm của công việc có thể được phân thành hai nhóm chính: nguồn lực công việc (job resources) và yêu cầu công việc (job demands). Nguồn lực công việc có khả năng hỗ trợ việc đạt được mục tiêu, kích thích động lực và thúc đẩy sự gắn kết, trong khi các yêu cầu công việc quá mức có thể tạo ra căng thẳng và làm suy giảm sức khỏe cũng như động lực của người lao động (Bakker & Demerouti, 2007).
Trong bối cảnh QTTT, cùng một hệ thống thuật toán có thể vừa tạo ra nguồn lực công việc, chẳng hạn như phản hồi kịp thời, thông tin nhất quán và tiêu chí đánh giá minh bạch, vừa tạo ra các yêu cầu cản trở như giám sát quá mức, kiểm soát cứng nhắc hoặc giảm quyền tự chủ của người lao động (Parent-Rocheleau & Parker, 2022). Điều này cho thấy tác động của QTTT không nhất thiết mang tính đơn hướng mà phụ thuộc vào cách hệ thống được thiết kế và triển khai trong tổ chức (Jarrahi và cộng sự, 2021).
Thuyết giao dịch về căng thẳng và ứng phó (Transactional Theory of Stress and Coping) nhấn mạnh rằng tác động của một tác nhân môi trường không chỉ phụ thuộc vào bản thân tác nhân đó mà còn phụ thuộc vào quá trình đánh giá nhận thức của cá nhân. Người lao động có thể đánh giá một tình huống như một thách thức (challenge appraisal) hoặc một trở ngại (hindrance appraisal), từ đó hình thành những phản ứng tâm lý và hành vi khác nhau (Lazarus & Folkman, 1984).
Bên cạnh đó, lý thuyết của Kahn (1990) cho rằng sự gắn kết phụ thuộc đáng kể vào ba điều kiện tâm lý là ý nghĩa, an toàn và sự sẵn có. Khi người lao động cảm nhận công việc có ý nghĩa, môi trường đủ an toàn để thể hiện bản thân và bản thân có đủ nguồn lực tâm lý để tham gia, khả năng gắn kết sẽ cao hơn (Kahn, 1990).
Từ việc tích hợp các khung lý thuyết JD-R, Kahn và Thuyết giao dịch về căng thẳng và ứng phó, nghiên cứu phát triển bốn mệnh đề sau:
Mệnh đề 1: Khi QTTT được thiết kế và triển khai như một nguồn lực công việc, thông qua các đặc tính như minh bạch, phản hồi kịp thời và hỗ trợ phát triển, nó có khả năng thúc đẩy sự gắn kết công việc thông qua việc tăng cường nhiệt huyết, tận tụy và đắm chìm (Bakker & Demerouti, 2007; Schaufeli và cộng sự, 2002).
Mệnh đề 2: Khi QTTT vận hành như một yêu cầu cản trở, thể hiện qua giám sát vi mô, tính chất “hộp đen” và cảm nhận xâm phạm quyền riêng tư, nó có khả năng làm suy giảm sự gắn kết thông qua cạn kiệt nguồn lực tâm lý và gia tăng đánh giá tình huống như một trở ngại (Lazarus & Folkman, 1984; Parent-Rocheleau & Parker, 2022).
Mệnh đề 3: Yếu tố “con người trong vòng lặp” (human-in-the-loop), trong đó con người vẫn giữ vai trò giám sát, giải thích và can thiệp vào các quyết định của hệ thống thuật toán, có thể đóng vai trò điều tiết tích cực, giúp giảm thiểu những tác động tiêu cực của QTTT đối với người lao động (Jarrahi và cộng sự, 2021).
Mệnh đề 4: Tác động của QTTT đến gắn kết công việc mang tính phụ thuộc vào bối cảnh tổ chức, đặc điểm thiết kế của hệ thống và cách người lao động diễn giải, đánh giá hệ thống trong quá trình làm việc (Jarrahi và cộng sự, 2021; Lazarus & Folkman, 1984).
Nghiên cứu áp dụng thiết kế định tính với phương pháp nghiên cứu trường hợp (case study), tập trung vào hệ thống VinHR tại Vingroup và kết hợp với phỏng vấn sâu. Thiết kế nghiên cứu trường hợp phù hợp với mục tiêu khám phá một hiện tượng trong bối cảnh tổ chức thực tế, đặc biệt khi ranh giới giữa hiện tượng nghiên cứu và bối cảnh chưa được phân tách rõ ràng.
Dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua phỏng vấn trực tiếp nhà quản lý tại VinFast và các đơn vị liên quan trong tháng 3/2026. Dữ liệu thứ cấp bao gồm các báo cáo nội bộ, tài liệu công bố về VinHR và Vantix, cùng các nguồn thông tin liên quan đến quá trình triển khai và vận hành hệ thống.
Phân tích dữ liệu sử dụng kỹ thuật phân tích theo chủ đề (Thematic Analysis), kết hợp với khung lý thuyết đa chiều gồm JD-R, lý thuyết Kahn và Thuyết giao dịch về căng thẳng và ứng phó. Việc sử dụng nhiều nguồn dữ liệu và đối chiếu giữa quy định của hệ thống, số liệu vận hành và phản hồi thực tiễn được thực hiện nhằm tăng cường tính nhất quán và độ tin cậy của diễn giải nghiên cứu.
4.1. Hệ thống VinHR và hiệu quả vận hành
VinHR được mô tả như một nền tảng quản trị số hóa hỗ trợ quản lý hành trình làm việc của nhân viên, bao gồm các hoạt động như chấm công, quản lý hiệu suất và truyền thông nội bộ (Vingroup, 2020). Cách tiếp cận này phù hợp với xu hướng quản trị thuật toán trong đó dữ liệu về người lao động được thu thập và xử lý để hỗ trợ các chức năng quản trị và ra quyết định (Parent-Rocheleau & Parker, 2022).
Tại một số bộ phận, nhân viên được trang bị thiết bị đeo vBand - một hệ thống cảm biến có khả năng ghi nhận tới 300 tín hiệu mỗi giây thông qua các cảm biến chuyển động như gia tốc kế và con quay hồi chuyển. Dữ liệu này được kết hợp với công nghệ nhận dạng hành động của con người (Human Activity Recognition - HAR) và học sâu nhằm chuyển đổi hoạt động thực tế của người lao động thành dữ liệu có thể phân tích (Vingroup, 2020; YN, 2021).
Thực nghiệm tại Vinpearl Condotel Đà Nẵng cho thấy, năng suất lao động tăng khoảng 25% và thời gian thực hiện một số công việc vận hành giảm khoảng 15% (Vingroup, 2020; YN, 2021). Những kết quả này cho thấy việc số hóa và phân tích hoạt động lao động có thể tạo ra nguồn lực quản trị thông qua khả năng cung cấp thông tin chi tiết và phản hồi nhanh hơn cho tổ chức.
Tuy nhiên, năm 2023, Vingroup quyết định giải thể Vantix - đơn vị phát triển vBand - trong quá trình tái cấu trúc hoạt động. Điều này đánh dấu sự thay đổi đối với hướng tiếp cận dựa trên thiết bị đeo và thu thập dữ liệu lao động ở cấp độ chi tiết, trong khi các hoạt động số hóa và quản trị dữ liệu nhân sự tiếp tục được duy trì trong hệ sinh thái của tập đoàn (Reuters, 2023; Minh Hue, 2023).
VinHR có thể tạo ra sự phù hợp cao giữa nhiệm vụ và công nghệ trong môi trường có mức độ chuẩn hóa quy trình cao. Việc tự động hóa một số hoạt động theo dõi và cung cấp thông tin có thể làm giảm áp lực thủ công đối với người quản lý và người lao động, qua đó giải phóng một phần nguồn lực nhận thức và tạo điều kiện cho trạng thái đắm chìm trong công việc. Cách diễn giải này phù hợp với mô hình JD-R, theo đó các nguồn lực công việc có thể thúc đẩy động lực và sự gắn kết của người lao động (Bakker & Demerouti, 2007).
Ngược lại, việc giám sát hoạt động ở mức độ rất chi tiết, chẳng hạn thông qua việc thu thập hàng trăm tín hiệu mỗi giây, có thể tạo cảm giác bị kiểm soát liên tục, làm gia tăng nhận thức về bất đối xứng quyền lực và các lo ngại liên quan đến quyền riêng tư. Những đặc điểm này có thể khiến hệ thống thuật toán được người lao động diễn giải như một yêu cầu cản trở thay vì một nguồn lực công việc (Lazarus & Folkman, 1984; Parent-Rocheleau & Parker, 2022).
Dữ liệu phỏng vấn trong nghiên cứu cho thấy khi hệ thống được người lao động diễn giải như một “trọng tài khách quan”, khả năng giảm xung đột liên cá nhân và tăng cảm nhận công bằng có thể xuất hiện. Cơ chế này đặc biệt phù hợp với lập luận rằng tác động của quản trị thuật toán phụ thuộc không chỉ vào chức năng kỹ thuật của hệ thống mà còn vào cách người lao động nhận thức và diễn giải hệ thống trong bối cảnh tổ chức cụ thể (Jarrahi và cộng sự, 2021).
Logic định lượng của VinHR có thể cơ giới hóa một số khía cạnh định tính của hoạt động lao động bằng cách chuyển đổi hành vi và kết quả làm việc thành các chỉ số có thể đo lường. Mặc dù điều này có thể nâng cao tính nhất quán và khả năng kiểm soát, nó cũng đặt ra vấn đề về tính minh bạch và khả năng giải thích của các tiêu chí đánh giá thuật toán. Đặc biệt, khi các mô hình học sâu hoạt động như “hộp đen”, người lao động có thể gặp khó khăn trong việc hiểu cách dữ liệu đầu vào được chuyển đổi thành đánh giá hoặc quyết định quản trị (Jarrahi và cộng sự, 2021).
Tuy nhiên, cảm nhận về công bằng thuật toán và sự hiện diện của con người trong quá trình ra quyết định có thể góp phần bù đắp những hạn chế này. Khi người lao động vẫn có khả năng tiếp cận người quản lý, yêu cầu giải thích hoặc phản hồi đối với kết quả của hệ thống, cảm nhận về an toàn tâm lý và ý nghĩa công việc có thể được duy trì. Cơ chế này tương thích với lý thuyết Kahn (1990), trong đó an toàn và ý nghĩa là những điều kiện quan trọng để cá nhân duy trì sự gắn kết với vai trò công việc.
Việc bình thường hóa công nghệ và giảm xung đột xã hội trực tiếp cũng tạo ra một nghịch lý đáng chú ý: vị thế thụ động về mặt cấu trúc do sự hiện diện của hệ thống thuật toán không nhất thiết dẫn đến suy giảm gắn kết nếu người lao động vẫn nhận thấy hệ thống nhất quán, có thể dự đoán và tương đối công bằng. Điều này củng cố quan điểm rằng tác động của QTTT cần được hiểu thông qua quá trình đánh giá nhận thức của người lao động thay vì chỉ dựa trên mức độ tự động hóa của công nghệ (Lazarus & Folkman, 1984).
Quyết định giải thể Vantix năm 2023 có thể được xem là một biểu hiện của sự điều chỉnh chiến lược đối với kiến trúc công nghệ, trong đó lớp phần cứng dựa trên thiết bị đeo được loại bỏ trong khi các năng lực số hóa và quản trị dữ liệu tiếp tục được duy trì (Reuters, 2023; Minh Hue, 2023). Từ góc độ quản trị thuật toán, trường hợp này cho thấy giá trị của QTTT không nhất thiết nằm ở mức độ thu thập dữ liệu tối đa mà phụ thuộc vào khả năng chuyển đổi dữ liệu thành nguồn lực quản trị có ý nghĩa đối với tổ chức và người lao động.
Nhìn tổng thể, kết quả nghiên cứu ủng hộ bốn mệnh đề được phát triển từ khung lý thuyết. Thứ nhất, QTTT có thể tạo ra tác động tích cực khi được thiết kế như một nguồn lực công việc, chẳng hạn thông qua minh bạch, phản hồi và hỗ trợ phát triển (Bakker & Demerouti, 2007). Thứ hai, QTTT có thể tạo ra tác động tiêu cực khi trở thành nguồn giám sát quá mức, kiểm soát cứng nhắc hoặc thiếu minh bạch (Parent-Rocheleau & Parker, 2022). Thứ ba, sự tham gia của con người trong quá trình giám sát và giải thích quyết định thuật toán có thể góp phần duy trì các điều kiện tâm lý cần thiết cho gắn kết (Jarrahi và cộng sự, 2021; Kahn, 1990). Cuối cùng, tác động của QTTT phụ thuộc đáng kể vào bối cảnh tổ chức và cách người lao động đánh giá hệ thống, phù hợp với lập luận của Thuyết giao dịch về căng thẳng và ứng phó (Lazarus & Folkman, 1984).
Do đó, trường hợp VinHR cho thấy QTTT không nên được xem đơn thuần là một công cụ thay thế quản lý con người mà nên được xem là một cấu trúc sociotechnical, trong đó công nghệ, thiết kế công việc, cơ chế quản trị và cách diễn giải của người lao động cùng tương tác để hình thành kết quả về hành vi và gắn kết.
5. Giải pháp và khuyến nghị
Việc xây dựng hệ thống giải pháp trong nghiên cứu này dựa trên sự giao thoa giữa lý thuyết quản trị hiện đại và dữ liệu thực chứng từ các doanh nghiệp công nghệ hàng đầu. Thực tế tại Vinpearl cho thấy áp lực tăng 25% năng suất thông qua giám sát vi mô đang biến quản trị thuật toán (QTTT) thành một "yêu cầu công việc cản trở", dẫn đến tình trạng kiệt sức và xu hướng rút lui tâm lý. Do đó, các giải pháp cần tập trung chuyển hóa QTTT từ công cụ kiểm soát thành một "nguồn lực công việc" nhằm tái tạo động lực. Cuối cùng, về vai trò "trọng tài khách quan" của thuật toán khi được lồng ghép các yếu tố nhân văn như khen thưởng và cảm ơn chính là minh chứng thực tế cho khả năng củng cố lòng tin tổ chức thông qua công nghệ.
Hệ thống giải pháp được thiết kế nhằm đạt được ba mục tiêu cốt lõi trong quản trị nhân sự thời đại số. Mục tiêu tiên quyết là nâng cao mức độ gắn kết bền vững của người lao động trên cả ba phương diện nhận thức, cảm xúc và hành vi. Thứ hai, các đề xuất hướng tới việc giảm thiểu rủi ro "phi nhân tính hóa" vốn thường gặp trong các hệ thống quản trị tự động hóa cao. Cuối cùng, giải pháp hướng đến sự cân bằng chiến lược giữa tối ưu hóa năng suất vận hành và bảo tồn phúc lợi tâm lý, đảm bảo rằng sự phát triển của tổ chức không đánh đổi bằng nguồn lực sức khỏe tinh thần của nhân viên.
Để kiểm chứng tính thực tiễn của các giải pháp, nghiên cứu đề xuất một hệ thống chỉ số đánh giá đa chiều. Trước hết, mức độ gắn kết sẽ được định lượng qua thang đo Utrecht (UWES) để theo dõi các biến số về sức sống, sự tận tâm và mức độ say mê công việc của nhân viên. Đồng thời, tổ chức cần thực hiện các khảo sát về Chỉ số Công bằng Thuật toán để đo lường mức độ tin tưởng của người lao động vào tính minh bạch của hệ thống. Các chỉ số về Hành vi Công dân Tổ chức (OCB) cũng cần được theo dõi sát sao như một minh chứng cho sự tự nguyện đóng góp vượt ra ngoài khuôn mẫu của thuật toán.
5.2. Khuyến nghị
Đối với nhà quản trị và tổ chức.
Để quản trị thuật toán (QTTT) thực sự trở thành động lực thúc đẩy sự gắn kết, các tổ chức cần ưu tiên xây dựng cơ chế "Con người trong vòng lặp" (Human-in-the-loop). Thay vì phó mặc hoàn toàn quy trình đánh giá cho hệ thống tự động, nhà quản lý cần đóng vai trò là người thẩm định cuối cùng đối với các sai sót nghiệp vụ do thuật toán phát hiện trước khi đưa ra quyết định kỷ luật. Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần chuyển đổi tư duy từ giám sát sang hỗ trợ đào tạo cá nhân hóa bằng cách sử dụng dữ liệu từ các thiết bị như vBand để nhận diện nhu cầu phát triển năng lực của từng nhân viên.
Đối với đội ngũ thiết kế và phát triển hệ thống.
Việc cung cấp cho nhân viên quyền truy cập vào các bảng thông tin (dashboards) cá nhân và giải thích rõ ràng logic của công nghệ nhận dạng hành động (HAR) sẽ giúp họ chủ động kiểm soát hiệu suất của mình. Đồng thời, hệ thống cần được thiết kế theo hướng giảm thiểu tính xâm nhập bằng cách thiết lập các giới hạn nghiêm ngặt về thời gian và không gian thu thập dữ liệu, tránh gây kiệt sức do sự hiện diện công nghệ quá mức.
Đối với các cơ quan hoạch định chính sách và người lao động.
Các quy định cần nhấn mạnh vào quyền được giải trình của người lao động và cấm việc sử dụng thuật toán làm căn cứ duy nhất để sa thải, đảm bảo tính nhân văn trong kỷ nguyên số. Cuối cùng, bản thân người lao động cần chủ động nâng cao năng lực số và tư duy thích nghi. Thay vì lo lắng về việc bị thay thế, nhân viên nên tập trung phát triển các kỹ năng đặc thù của con người như tri thức ẩn và trực giác chuyên môn - những yếu tố mà AI khó sao chép.
5. Kết luận
Nghiên cứu đã làm rõ cơ chế tác động nhị nguyên của QTTT đến sự gắn kết công việc qua trường hợp VinHR (Vingroup). Một mặt, QTTT đóng vai trò là "nguồn lực công việc" giúp phân bổ nhiệm vụ công bằng, cá nhân hóa đào tạo, giảm mơ hồ vai trò và giải phóng băng thông nhận thức để nâng cao nhiệt huyết cho người lao động. Đóng góp của công trình là mở rộng các lý thuyết cốt lõi (JD-R, TTS, Kahn) từ kinh tế Gig (Gig Economy) sang doanh nghiệp truyền thống (SME) và khẳng định vai trò điều tiết của cơ chế "con người trong vòng lặp", đồng thời gợi mở các hướng nghiên cứu dọc và khảo sát trực tiếp lực lượng lao động phổ thông để khắc phục hạn chế về dữ liệu từ phía quản lý./.
----------------------------------------
Tài liệu tham khảo:
1. Bakker, A. B., & Demerouti, E. (2007). The Job Demands-Resources model: State of the art. Journal of Managerial Psychology, 22(3), 309 - 328. https://doi.org/10.1108/02683940710733115.
2. Duggan, J., Sherman, U., Carbery, R., & McDonnell, A. (2020). Algorithmic management and app-work in the gig economy: A research agenda for employment relations and HRM. Human Resource Management Journal, 30(1), 114 - 132. https://doi.org/10.1111/1748-8583.12258.
3. Giermindl, L. M., Strich, F., Christ, O., Leicht-Deobald, U., & Redzepi, A. (2021). The dark sides of people analytics: Reviewing the perils for organisations and employees. European Journal of Information Systems, 31(3), 410 - 435. https://doi.org/10.1080/0960085X.2021.1927213.
4. Jarrahi, M. H., Newlands, G., Lee, M. K., Wolf, C. T., Kinder, E., & Sutherland, W. (2021). Algorithmic management in a work context. Big Data & Society, 8(2), 1 - 14. https://doi.org/10.1177/20539517211020332.
5. Kahn, W. A. (1990). Psychological conditions of personal engagement and disengagement at work. Academy of Management Journal, 33(4), 692 - 724. https://doi.org/10.5465/256287.
6. Lazarus, R. S., & Folkman, S. (1984). Stress, appraisal, and coping. Springer Publishing Company.
7. Minh Hue (2023), Thông tin về quyết định giải thể Vantix.
8. Parent-Rocheleau, X., & Parker, S. K. (2022). Algorithms as work designers: How algorithmic management influences the design of jobs. Human Resource Management Review, 32(3), Article 100838. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2021.100838.
9. Reuters (2023), Thông tin về việc tái cấu trúc và giải thể Vantix của Tập đoàn Vingroup.
10. Saks, A. M., & Gruman, J. A. (2014). What do we really know about employee engagement? Human Resource Development Quarterly, 25(2), 155 - 182. https://doi.org/10.1002/hrdq.21187.
11. Schaufeli, W. B., Salanova, M., González-Romá, V., & Bakker, A. B. (2002). The measurement of engagement and burnout: A two sample confirmatory factor analytic approach. Journal of Happiness Studies, 3, 71 - 92. https://doi.org/10.1023/A:1015630930326.
12. Vingroup (2020), Báo cáo thường niên và tài liệu nội bộ về hệ thống VinHR.
13. YN (2021), Phân tích hiệu quả triển khai vBand tại Vinpearl.
Phạm Hải Nhi, Đỗ Minh Ngọc, Nguyễn Trường Dương, Nguyễn Hải Anh, Nguyễn Thanh Minh - Trường Đại học Ngoại thương
Tin tức cùng chuyên mục
Bài viết cùng tác giả
