English title:
Emotional Intelligence and Human-Centered Leadership in AI Transformation: Effects on Employee Trust and Engagement
NGUYỄN VĂN HÙNG
HIGHLIGHTS
- Develops an integrated serial-mediation model linking leaders’ Emotional Intelligence, Human-Centered Leadership, Employee Trust, and Employee Engagement during AI transformation.
- Conceptualizes Human-Centered Leadership as a distinct AI-transformation leadership construct centered on human dignity, employee voice, capability development, meaningful human oversight, and responsible AI stewardship.
- Positions Employee Trust as the relational mechanism through which human-centered leadership is translated into employee engagement.
- Distinguishes trust in leadership/organization from trust in AI and identifies cross-domain trust transfer as a theoretically important extension.
- Proposes a multi-wave, multi-source mixed-method design combining scale development, CFA/SEM, serial-mediation testing, and multilevel analysis where employees are nested within leaders.
TÓM TẮT
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), đặc biệt là AI tạo sinh, AI hỗ trợ ra quyết định và các hệ thống quản trị thuật toán, đang làm thay đổi không chỉ công nghệ mà còn cấu trúc công việc, quan hệ quyền lực, trải nghiệm nghề nghiệp và mối quan hệ giữa nhân viên với tổ chức. Trong khi phần lớn các chương trình chuyển đổi AI tập trung vào hạ tầng, dữ liệu, năng lực kỹ thuật và hiệu quả vận hành, bằng chứng ngày càng cho thấy thành công của chuyển đổi AI phụ thuộc đáng kể vào cách nhân viên diễn giải sự thay đổi: AI được nhìn nhận như một công cụ tăng cường năng lực con người hay như một nguồn giám sát, kiểm soát và thay thế lao động. Vì vậy, chuyển đổi AI đồng thời là một quá trình chuyển đổi công nghệ và một quá trình chuyển đổi con người.
Nghiên cứu này phát triển một mô hình tích hợp nhằm giải thích vai trò của Emotional Intelligence (EI) và Human-Centered Leadership (HCL) trong việc hình thành Employee Trust (ET) và Employee Engagement (EE) trong quá trình chuyển đổi AI. Dựa trên Ability Model of Emotional Intelligence, Social Exchange Theory và các nghiên cứu về human-centered AI, trust và organizational change, nghiên cứu lập luận rằng EI giúp nhà lãnh đạo nhận diện, hiểu và điều chỉnh những phản ứng cảm xúc phát sinh từ bất định AI; tuy nhiên, EI chỉ tạo ra giá trị tổ chức bền vững khi được chuyển hóa thành các hành vi lãnh đạo lấy con người làm trung tâm. Theo đó, HCL được khái niệm hóa như một định hướng lãnh đạo nhấn mạnh human dignity, employee voice, transparency, participation, capability development, human oversight và responsible AI use.
Mô hình cốt lõi được đề xuất là Emotional Intelligence → Human-Centered Leadership → Employee Trust → Employee Engagement. HCL đóng vai trò cơ chế lãnh đạo chuyển hóa EI thành trải nghiệm quan hệ tích cực; Employee Trust là cơ chế xã hội–tâm lý giải thích cách HCL chuyển thành Employee Engagement. Nghiên cứu đồng thời kiểm định các tác động trực tiếp và hiệu ứng trung gian nối tiếp. Thiết kế nghiên cứu được đề xuất theo hướng hỗn hợp tuần tự, kết hợp phỏng vấn chuyên gia, phát triển/xác nhận thang đo HCL trong bối cảnh AI và khảo sát nhiều thời điểm đối với nhân viên đang trải qua AI transformation. CFA và SEM được sử dụng để kiểm định mô hình đo lường, hiệu ứng trực tiếp, trung gian và serial mediation.
Đóng góp trung tâm của nghiên cứu là chuyển câu hỏi từ “Làm thế nào để nhân viên chấp nhận AI?” sang câu hỏi có tính quản trị sâu hơn: “Làm thế nào nhà lãnh đạo có thể chuyển hóa năng lực cảm xúc thành các thực hành lãnh đạo lấy con người làm trung tâm để duy trì niềm tin và sự gắn kết khi AI tái cấu trúc công việc?”
Từ khóa: emotional intelligence; human-centered leadership; AI transformation; employee trust; employee engagement; human-centered AI; employee voice; responsible AI.
ABSTRACT
Artificial intelligence (AI) transformation is reshaping not only organizational technologies and workflows but also employees’ experiences of control, identity, fairness, and trust. Although extant research has devoted substantial attention to AI adoption, technological readiness, and system-level trustworthiness, considerably less is known about how leaders’ human capabilities shape employees’ relational responses to AI-enabled change. This study develops an integrated model explaining how Emotional Intelligence (EI) is translated into Human-Centered Leadership (HCL) and, in turn, into Employee Trust (ET) and Employee Engagement (EE) during AI transformation. Drawing on the Ability Model of Emotional Intelligence, Social Exchange Theory, and research on human-centered AI and organizational trust, HCL is conceptualized as a leadership orientation that places human dignity, meaningful participation, employee voice, capability development, human agency, responsible oversight, and accountable AI use at the center of organizational transformation. The proposed model specifies a sequential mechanism: EI → HCL → ET → EE. HCL is positioned as the behavioral mechanism through which leaders’ emotional capabilities become visible to employees, whereas Employee Trust is theorized as the relational mechanism through which human-centered practices foster engagement. Methodologically, the study proposes a sequential exploratory mixed-method design involving conceptual-domain specification, expert and employee interviews, HCL scale development, pilot purification, and a multi-wave main study. Confirmatory factor analysis and structural equation modeling are proposed to assess construct validity, direct effects, specific indirect effects, and serial mediation. The study contributes to leadership and AI-transformation research by reframing successful AI transformation as a socio-technical and relational process in which technological change creates sustainable organizational value only when it is accompanied by leadership practices that preserve human dignity, voice, capability, agency, and trust.
Keywords: emotional intelligence; human-centered leadership; AI transformation; employee trust; employee engagement; human-centered AI; employee voice; responsible AI.
- GIỚI THIỆU
1.1. Bối cảnh nghiên cứu
AI đang chuyển từ một công nghệ hỗ trợ riêng lẻ sang một thành phần của hệ thống tổ chức. GenAI, predictive analytics, AI-enabled HRM, algorithmic management và intelligent decision-support systems ngày càng tham gia vào tuyển dụng, đánh giá hiệu suất, phân bổ nhiệm vụ, lập kế hoạch, quản trị tri thức và ra quyết định.
Sự chuyển đổi này tạo ra cơ hội đáng kể về năng suất, đổi mới và chất lượng quyết định, nhưng đồng thời thay đổi cách nhân viên trải nghiệm tổ chức. Khi AI tham gia vào các hoạt động từng được thực hiện bởi con người, nhân viên có thể đặt ra những câu hỏi căn bản: Công việc của tôi sẽ thay đổi thế nào? AI được sử dụng để hỗ trợ hay giám sát tôi? Ai chịu trách nhiệm khi thuật toán sai? Tôi có được tham gia vào những quyết định ảnh hưởng đến mình không? Những năng lực hiện tại của tôi có còn giá trị không?
Do đó:
AI Transformation ≠ Technology Implementation.
Một cách đầy đủ hơn:
AI Transformation = Technological Change + Work Redesign + Human Adaptation + Relational Change + Governance Change.
Bằng chứng trước đây cho thấy việc áp dụng AI có liên hệ phức tạp với psychological contracts, employee trust và job engagement (Braganza et al., 2021). Nghiên cứu gần đây hơn tiếp tục chỉ ra rằng niềm tin của nhân viên đối với AI không chỉ hình thành từ độ chính xác, minh bạch hoặc reliability của công nghệ mà còn chịu ảnh hưởng của bối cảnh xã hội và hành vi của lãnh đạo.
Vì vậy, bài toán trọng tâm của AI transformation không chỉ là technology readiness, mà còn là human readiness and relational readiness.
1.2. Nghịch lý con người trong chuyển đổi AI
AI transformation tạo ra hai quỹ đạo có thể tồn tại đồng thời.
Quỹ đạo thứ nhất:
AI → Augmentation → Capability Expansion → Meaningful Work → Engagement.
AI có thể giảm công việc lặp lại, hỗ trợ phân tích, tạo điều kiện học tập và giúp nhân viên tập trung vào những hoạt động có giá trị cao hơn.
Nhưng quỹ đạo thứ hai cũng có thể xảy ra:
AI → Uncertainty → Threat Appraisal → Loss of Control → Distrust → Disengagement.
Nhân viên có thể diễn giải cùng một công nghệ rất khác nhau tùy thuộc vào cách tổ chức và lãnh đạo triển khai nó. AI được giới thiệu như một công cụ tăng cường năng lực con người sẽ tạo ra trải nghiệm khác với AI được triển khai như một công cụ giám sát, đánh giá hoặc thay thế.
Do đó:
More AI does not necessarily produce more employee engagement.
Vấn đề quyết định là cách AI transformation được lãnh đạo.
1.3. Vấn đề nghiên cứu
Ba khoảng trống nổi bật xuất hiện.
Thứ nhất – Emotional Leadership Gap. Nghiên cứu AI transformation thường tập trung vào technology adoption, digital capability, AI literacy hoặc organizational readiness nhưng ít giải thích vai trò của năng lực cảm xúc của lãnh đạo khi nhân viên đối diện với bất định, lo âu và thay đổi bản sắc nghề nghiệp.
Thứ hai – Human-Centered Leadership Gap. Human-centered AI thường được nghiên cứu như một triết lý thiết kế hoặc nguyên tắc quản trị công nghệ. Trong khi đó, còn thiếu một construct lãnh đạo rõ ràng giải thích cách các nguyên tắc human-centered được chuyển thành hành vi quản trị hằng ngày.
Thứ ba – Mechanism Gap. Ngay cả khi EI có liên quan đến leadership effectiveness, vẫn chưa rõ bằng cơ chế nào EI chuyển thành trust và engagement trong AI transformation.
Nghiên cứu này đề xuất chuỗi:
Emotional Intelligence → Human-Centered Leadership → Employee Trust → Employee Engagement.
1.4. Câu hỏi nghiên cứu
RQ1. Emotional Intelligence ảnh hưởng như thế nào đến Human-Centered Leadership trong quá trình chuyển đổi AI?
RQ2. Human-Centered Leadership ảnh hưởng như thế nào đến Employee Trust?
RQ3. Human-Centered Leadership ảnh hưởng như thế nào đến Employee Engagement?
RQ4. Employee Trust ảnh hưởng như thế nào đến Employee Engagement?
RQ5. Human-Centered Leadership có trung gian hóa quan hệ giữa Emotional Intelligence và Employee Trust hay không?
RQ6. Employee Trust có trung gian hóa quan hệ giữa Human-Centered Leadership và Employee Engagement hay không?
RQ7. Human-Centered Leadership và Employee Trust có tạo thành cơ chế trung gian nối tiếp giữa Emotional Intelligence và Employee Engagement hay không?
Câu hỏi trung tâm:
How does leaders’ emotional intelligence translate into human-centered leadership practices that preserve employee trust and engagement during AI transformation?
1.5. Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu hướng đến năm mục tiêu: khái niệm hóa HCL trong bối cảnh AI transformation; giải thích EI như tiền tố năng lực của HCL; kiểm định Employee Trust như cơ chế chuyển hóa HCL thành engagement; kiểm định serial mediation EI → HCL → ET → EE; và phát triển một khung Human-Centered AI Transformation Leadership có khả năng ứng dụng trong phát triển lãnh đạo.
- CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1. Emotional Intelligence
Emotional Intelligence phản ánh năng lực nhận biết, hiểu, sử dụng và điều chỉnh cảm xúc của bản thân và người khác. Trong bối cảnh chuyển đổi AI, EI có ý nghĩa đặc biệt bởi AI transformation không phải là một quá trình trung tính về cảm xúc.
Nhân viên có thể đồng thời trải nghiệm:
Excitement ↔ Anxiety
Opportunity ↔ Job Insecurity
Empowerment ↔ Loss of Control
Augmentation ↔ Replacement Threat
Curiosity ↔ Resistance.
Lãnh đạo có EI cao có khả năng nhận diện những tín hiệu cảm xúc này, hiểu nguyên nhân phía sau chúng và điều chỉnh cách giao tiếp cũng như hỗ trợ nhân viên.
EI vì vậy không đơn thuần là một “soft skill”. Trong AI transformation, nó có thể trở thành một leadership capability for managing socio-emotional consequences of technological change.
2.2. Human-Centered Leadership trong chuyển đổi AI
Nghiên cứu đề xuất định nghĩa:
Human-Centered Leadership in AI Transformation is a leadership orientation that places human dignity, meaningful participation, employee voice, capability development, psychological safety, and responsible human oversight at the center of AI-enabled organizational change.
Điểm quan trọng là HCL không đồng nghĩa với việc chống AI hoặc ưu tiên con người bất kể hiệu quả.
HCL hướng đến:
Human + AI, không phải Human vs. AI.
Có thể cấu trúc HCL thành sáu chiều.
HCL1 – Human Dignity and Respect
AI được triển khai theo cách tôn trọng giá trị, quyền lợi và phẩm giá của nhân viên.
HCL2 – Empathic and Transparent Communication
Lãnh đạo giao tiếp trung thực về mục đích, giới hạn, rủi ro và tác động của AI đồng thời thừa nhận những lo ngại chính đáng của nhân viên.
HCL3 – Employee Voice and Participation
Nhân viên có cơ hội nêu quan ngại, đóng góp ý kiến và tham gia thiết kế những thay đổi AI ảnh hưởng trực tiếp đến công việc.
HCL4 – Human Capability Development
Lãnh đạo đầu tư vào reskilling, upskilling và khả năng cộng tác Người–AI thay vì chỉ triển khai công nghệ.
HCL5 – Human Agency and Oversight
Những quyết định có ảnh hưởng đáng kể đến con người duy trì meaningful human involvement, contestability và accountability.
HCL6 – Fair and Responsible AI Stewardship
Lãnh đạo bảo đảm AI được sử dụng theo các nguyên tắc công bằng, minh bạch, quyền riêng tư và trách nhiệm.
Đây nên là construct mới trọng tâm của nghiên cứu.
2.3. Employee Trust
Trust trong AI transformation cần được định nghĩa cẩn thận vì có nhiều đối tượng trust:
- trust in leader;
- trust in organization;
- trust in AI.
Nếu gom ba đối tượng này thành một construct, mô hình có nguy cơ mất discriminant validity.
Đối với đề tài hiện tại, Employee Trust nên được xác định chủ yếu là trust in leadership/organization during AI transformation: niềm tin rằng lãnh đạo và tổ chức có năng lực, thiện chí, tính chính trực và sẽ triển khai AI theo cách có trách nhiệm đối với nhân viên.
Trust đóng vai trò quan trọng vì AI transformation tạo ra vulnerability. Nhân viên phải chấp nhận rằng những quyết định về công nghệ có thể ảnh hưởng đến công việc, dữ liệu, đánh giá hiệu suất và cơ hội nghề nghiệp của họ.
Nghiên cứu mới của McGuire et al. (2026) đặc biệt quan trọng cho đề tài này khi cho thấy leadership context có thể ảnh hưởng đến employee trust in AI: voice opportunities làm giảm negative affect, tăng perceived leader trustworthiness và sau đó trust có thể chuyển từ leader sang AI. Điều này củng cố trực tiếp lập luận rằng trust trong AI transformation là socially constructed, chứ không chỉ technologically determined.
2.4. Employee Engagement
Employee Engagement phản ánh mức độ nhân viên đầu tư năng lượng nhận thức, cảm xúc và hành vi vào công việc.
Trong AI transformation, engagement không nên được hiểu đơn giản là “sẵn sàng dùng AI”. Một nhân viên có thể sử dụng AI vì bắt buộc nhưng vẫn disengaged với công việc hoặc tổ chức.
Vì vậy cần phân biệt:
AI Adoption ≠ Employee Engagement.
Engagement phản ánh một kết quả sâu hơn: nhân viên tiếp tục cảm thấy có năng lượng, ý nghĩa, sự tham gia và cam kết đối với công việc trong môi trường được tái cấu trúc bởi AI.
- KHUNG LÝ THUYẾT TÍCH HỢP
3.1. Ability Model of Emotional Intelligence
Ability-based EI cung cấp nền tảng giải thích khả năng nhà lãnh đạo nhận diện và quản trị các phản ứng cảm xúc phát sinh trong AI transformation.
Logic là:
AI Transformation → Emotional Signals → Leader EI → Appropriate Human Response.
EI là năng lực, nhưng năng lực chỉ tạo ra kết quả khi được chuyển thành hành vi lãnh đạo.
Đây chính là vai trò của HCL.
3.2. Social Exchange Theory
Social Exchange Theory cung cấp nền tảng để giải thích quan hệ HCL → Trust → Engagement.
Khi nhân viên nhận thấy lãnh đạo:
- lắng nghe;
- đối xử công bằng;
- minh bạch;
- đầu tư vào phát triển năng lực;
- bảo vệ human agency;
- chịu trách nhiệm đối với AI,
họ có khả năng diễn giải những hành động này như bằng chứng về benevolence và integrity.
Từ đó:
Human-Centered Treatment → Trust → Positive Reciprocity → Engagement.
3.3. Human-Centered AI Transformation Logic
Hai nền tảng lý thuyết có thể tích hợp thành chuỗi:
Emotional Capability → Human-Centered Leadership Behavior → Relational Trust → Employee Engagement.
Cụ thể:
EI → HCL → ET → EE.
Đây là logic lý thuyết trung tâm của nghiên cứu.
- PHÁT TRIỂN GIẢ THUYẾT
4.1. Emotional Intelligence → Human-Centered Leadership
EI cho phép nhà lãnh đạo nhận diện cảm xúc, hiểu nguyên nhân của resistance và điều chỉnh phản ứng phù hợp. Trong AI transformation, điều này giúp lãnh đạo tránh coi mọi phản kháng là “resistance to technology” và thay vào đó phân biệt giữa fear, uncertainty, fairness concern, identity threat và legitimate ethical concern.
H1. Emotional Intelligence is positively associated with Human-Centered Leadership during AI transformation.
4.2. Human-Centered Leadership → Employee Trust
HCL cung cấp nhiều tín hiệu về trustworthiness. Transparency phản ánh integrity; employee participation phản ánh respect; capability development phản ánh benevolence; responsible AI governance phản ánh accountability.
Nghiên cứu gần đây cho thấy leadership behaviors như voice opportunities và humility có thể đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành employee trust in AI.
H2. Human-Centered Leadership is positively associated with Employee Trust during AI transformation.
4.3. Human-Centered Leadership → Employee Engagement
Khi nhân viên cảm thấy mình vẫn có giá trị và có tiếng nói trong quá trình AI transformation, công nghệ ít có khả năng bị diễn giải đơn thuần như một nguồn đe dọa.
HCL có thể duy trì meaningfulness, participation và psychological investment.
H3. Human-Centered Leadership is positively associated with Employee Engagement during AI transformation.
4.4. Employee Trust → Employee Engagement
AI transformation làm gia tăng uncertainty và vulnerability. Khi nhân viên tin tưởng lãnh đạo và tổ chức, họ có khả năng đầu tư năng lượng vào việc học, thử nghiệm và thích nghi cao hơn.
H4. Employee Trust is positively associated with Employee Engagement during AI transformation.
4.5. Vai trò trung gian của Human-Centered Leadership
EI không tự động tạo ra trust. Nhân viên không trực tiếp quan sát “năng lực EI” bên trong lãnh đạo; họ quan sát hành vi.
Do đó:
EI → Human-Centered Behavior → Trust.
H5. Human-Centered Leadership mediates the positive relationship between Emotional Intelligence and Employee Trust.
4.6. Vai trò trung gian của Employee Trust
HCL tạo ra điều kiện quan hệ thuận lợi nhưng trust là cơ chế khiến nhân viên sẵn sàng đầu tư bản thân vào quá trình chuyển đổi.
H6. Employee Trust mediates the positive relationship between Human-Centered Leadership and Employee Engagement.
4.7. Serial Mediation
Kết hợp các lập luận trên:
EI → HCL → Trust → Engagement.
H7. Human-Centered Leadership and Employee Trust sequentially mediate the positive relationship between Emotional Intelligence and Employee Engagement during AI transformation.
H7 là giả thuyết tích hợp quan trọng nhất của mô hình.
- MÔ HÌNH KHÁI NIỆM ĐỀ XUẤT
Mô hình chính:
EMOTIONAL INTELLIGENCE
↓ H1 (+)
HUMAN-CENTERED LEADERSHIP
↓ H2 (+)
EMPLOYEE TRUST
↓ H4 (+)
EMPLOYEE ENGAGEMENT
Đồng thời:
HCL → EE: H3 (+)
EI → HCL → ET: H5
HCL → ET → EE: H6
EI → HCL → ET → EE: H7 – Serial Mediation
Mô hình có thể được diễn giải theo bốn tầng:
Tầng I – Leadership Capability: Emotional Intelligence
↓
Tầng II – Leadership Behavioral Mechanism: Human-Centered Leadership
↓
Tầng III – Relational Mechanism: Employee Trust
↓
Tầng IV – Employee Outcome: Employee Engagement.
Chuỗi lý thuyết tổng quát:
EMOTIONAL CAPABILITY → HUMAN-CENTERED LEADERSHIP → TRUST PRESERVATION → ENGAGEMENT PRESERVATION.
- ĐỊNH NGHĨA CÁC CẤU TRÚC
| Construct | Định nghĩa vận hành | Vai trò |
| Emotional Intelligence (EI) | Năng lực nhận diện, hiểu, sử dụng và điều chỉnh cảm xúc của bản thân và người khác trong quá trình thay đổi liên quan đến AI | Antecedent |
| Human-Centered Leadership (HCL) | Định hướng lãnh đạo đặt phẩm giá, tiếng nói, sự tham gia, phát triển năng lực và quyền chủ thể của con người vào trung tâm của AI transformation | Mediator |
| Employee Trust (ET) | Mức độ nhân viên sẵn sàng chấp nhận vulnerability dựa trên kỳ vọng rằng lãnh đạo/tổ chức sẽ triển khai AI với năng lực, thiện chí, tính chính trực và trách nhiệm | Mediator |
| Employee Engagement (EE) | Mức độ nhân viên đầu tư năng lượng nhận thức, cảm xúc và hành vi vào công việc trong quá trình AI transformation | Outcome |
- KIẾN TRÚC THANG ĐO
7.1. Emotional Intelligence
Không nên phát triển thang EI mới nếu mục tiêu chính là HCL.
Có thể kế thừa thang đo EI đã được xác nhận và kiểm tra tính phù hợp với cấp độ lãnh đạo.
Các domain nên phản ánh:
- perception of emotion;
- understanding of emotion;
- use/facilitation of emotion;
- regulation/management of emotion.
Cần tránh biến EI thành một tập hợp item về empathy đơn thuần.
7.2. Human-Centered Leadership
Đây nên là đóng góp thang đo chính.
Item pool có thể phát triển quanh sáu domain:
Human Dignity
“Lãnh đạo của tôi bảo đảm rằng AI được sử dụng theo cách tôn trọng giá trị và phẩm giá của nhân viên.”
Empathic–Transparent Communication
“Lãnh đạo của tôi trao đổi cởi mở về những tác động của AI đối với công việc của nhân viên.”
Employee Voice
“Nhân viên có cơ hội thực chất để nêu quan ngại về cách AI được triển khai.”
Capability Development
“Lãnh đạo đầu tư vào năng lực giúp nhân viên làm việc hiệu quả cùng AI.”
Human Agency and Oversight
“Những quyết định AI có ảnh hưởng đáng kể đến nhân viên vẫn duy trì sự xem xét có ý nghĩa của con người.”
Responsible AI Stewardship
“Lãnh đạo chịu trách nhiệm về cách AI được sử dụng trong đơn vị.”
Các item phải trải qua expert review, cognitive interview, EFA và CFA trước khi xác nhận cấu trúc sáu chiều.
7.3. Employee Trust
Khuyến nghị đo trust in leadership/organization during AI transformation và không trộn trust in AI vào cùng thang.
Các chiều kinh điển có thể gồm:
Ability – Benevolence – Integrity.
Có thể kiểm định trust in AI như outcome phụ trong nghiên cứu tiếp theo.
7.4. Employee Engagement
Nên kế thừa thang đo đã được xác nhận, chẳng hạn cấu trúc:
Vigor – Dedication – Absorption.
Không nên xây dựng engagement scale mới chỉ vì bối cảnh AI.
- PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
8.1. Thiết kế nghiên cứu
Khuyến nghị Sequential Exploratory Mixed-Methods nếu HCL được phát triển như construct mới.
Phase 1 – Conceptual Development
Systematic/scoping review về:
- emotional intelligence;
- human-centered leadership;
- human-centered AI;
- employee trust;
- employee engagement;
- AI transformation leadership.
Mục tiêu quan trọng nhất là xác định nomological boundary của HCL.
HCL phải được phân biệt với:
- servant leadership;
- ethical leadership;
- authentic leadership;
- inclusive leadership;
- empathetic leadership;
- transformational leadership.
Nếu không chứng minh được incremental conceptual value so với các construct trên, novelty của bài sẽ bị suy yếu.
Phase 2 – Qualitative Validation
Phỏng vấn khoảng 20–30 chuyên gia, nhà lãnh đạo và nhân viên đang tham gia AI transformation.
Phỏng vấn nên tập trung vào:
- cảm xúc trong AI transformation;
- trust-building/trust-breaking events;
- employee voice;
- human oversight;
- reskilling;
- fairness;
- surveillance concern;
- leadership behaviors.
Phase 3 – Scale Development
Xây dựng HCL item pool.
Expert assessment → content validity → cognitive interviews → pilot.
Pilot dự kiến:
150–250 respondents.
Thực hiện EFA và item purification.
Phase 4 – Main Study
Khuyến nghị:
450–650 employees đang làm việc tại các tổ chức đã triển khai AI vào ít nhất một quy trình công việc quan trọng.
Nên sử dụng multi-wave design.
Time 1: Emotional Intelligence of leader + controls.
Time 2: Human-Centered Leadership.
Time 3: Employee Trust + Employee Engagement.
Tốt hơn nữa:
EI → leader self-report/ability assessment
HCL → employee-rated
Trust/Engagement → employee-rated
nhằm giảm common method bias.
8.2. Đơn vị phân tích
Đơn vị phân tích cơ bản là employee–leader dyad.
Nếu nhiều nhân viên đánh giá cùng một leader, dữ liệu có cấu trúc lồng nhau:
Employees → Leaders → Organizations.
Khi đó nên cân nhắc multilevel SEM thay vì SEM một cấp.
8.3. CFA và Measurement Validation
Cần kiểm tra:
- factor loadings;
- Cronbach’s α;
- Composite Reliability;
- AVE;
- HTMT;
- discriminant validity;
- model fit.
Đặc biệt cần kiểm tra HCL so với:
Servant Leadership / Ethical Leadership / Inclusive Leadership.
Đây là kiểm định quyết định đối với novelty của construct.
8.4. Structural Equation Modeling
Kiểm định:
H1: EI → HCL
H2: HCL → ET
H3: HCL → EE
H4: ET → EE
H5: EI → HCL → ET
H6: HCL → ET → EE
H7: EI → HCL → ET → EE.
Các hiệu ứng gián tiếp cần sử dụng bootstrapped confidence intervals.
Đối với H7, cần kiểm định riêng:
Specific indirect effect: EI → HCL → ET → EE.
8.5. Mô hình cạnh tranh
Nên so sánh:
Model 1 – Direct model: EI → EE
Model 2 – Leadership mediation: EI → HCL → EE
Model 3 – Trust mediation: HCL → ET → EE
Model 4 – Serial mediation: EI → HCL → ET → EE.
Nếu Model 4 có khả năng giải thích vượt trội, lập luận lý thuyết sẽ mạnh hơn đáng kể.
8.6. Biến kiểm soát
Chỉ sử dụng khi có cơ sở lý thuyết:
- employee tenure;
- managerial tenure;
- AI usage intensity;
- AI transformation stage;
- perceived job exposure to AI;
- organizational AI maturity.
Không nên đưa hàng loạt biến nhân khẩu học chỉ vì chúng có sẵn.
8.7. Common method variance và kiểm soát sai lệch đo lường
Do HCL, trust và engagement có thể cùng được đánh giá bởi nhân viên, nghiên cứu cần xử lý common method variance ngay từ thiết kế thay vì chỉ dựa vào kiểm định hậu nghiệm. Các biện pháp thủ tục nên bao gồm bảo đảm ẩn danh, tách thời điểm đo giữa predictor, mediator và outcome, sử dụng wording trung tính, xáo trộn thứ tự item và giảm các tín hiệu khiến người trả lời suy đoán giả thuyết nghiên cứu. Nếu điều kiện thực địa cho phép, EI nên được đo từ leader self-report hoặc ability-based assessment, HCL từ employee ratings, còn engagement có thể bổ sung supervisor ratings hoặc chỉ báo hành vi. Về thống kê, Harman’s single-factor test chỉ nên được xem là kiểm tra bổ trợ; marker variable hoặc latent common method factor có thể được sử dụng khi mô hình và cỡ mẫu cho phép.
8.8. Measurement invariance và robustness checks
Nếu mẫu bao gồm nhiều ngành hoặc nhiều mức độ trưởng thành AI, cần đánh giá measurement invariance trước khi so sánh các hệ số cấu trúc giữa nhóm. Ít nhất nên xem xét configural, metric và scalar invariance đối với HCL, trust và engagement. Ngoài ra, robustness checks nên so sánh mô hình serial mediation với các mô hình đảo chiều hợp lý nhằm chứng minh rằng mô hình đề xuất có ưu thế về mặt khái niệm và thực nghiệm, chứ không chỉ đạt độ phù hợp thống kê chấp nhận được.
8.9. Đạo đức nghiên cứu và minh bạch trong sử dụng AI
Trước khi thu thập dữ liệu, nghiên cứu cần được phê duyệt bởi cơ chế đạo đức nghiên cứu phù hợp của đơn vị chủ trì. Người tham gia phải được thông báo rõ mục đích nghiên cứu, tính tự nguyện, quyền rút lui, cách bảo mật dữ liệu và việc không sử dụng dữ liệu cá nhân để đánh giá hiệu suất lao động. Nếu nhóm nghiên cứu sử dụng AI để hỗ trợ hiệu chỉnh ngôn ngữ, xây dựng tình huống khảo sát, mã hóa sơ bộ dữ liệu định tính hoặc hỗ trợ lập trình phân tích, phạm vi sử dụng cần được công bố minh bạch theo chính sách của tạp chí mục tiêu. AI không được xem là tác giả và mọi quyết định khoa học, kiểm chứng nguồn, phân tích và diễn giải vẫn thuộc trách nhiệm của nhóm tác giả.
- THẢO LUẬN DỰ KIẾN
Nếu H1 được hỗ trợ, kết quả sẽ cho thấy EI có giá trị trong AI transformation không chỉ như một đặc điểm cá nhân chung mà như một năng lực nền tảng giúp lãnh đạo chuyển hóa tín hiệu cảm xúc thành các hành vi quản trị cụ thể. Quan trọng hơn, nếu H5 được hỗ trợ, HCL sẽ đóng vai trò cơ chế hành vi giải thích tại sao EI có thể tạo ra trust. Kết quả này giúp tránh một lập luận giản lược rằng lãnh đạo “có EI cao” tự động tạo ra kết quả tích cực; thay vào đó, nhân viên chỉ có thể phản ứng với EI khi năng lực đó được biểu hiện thành giao tiếp minh bạch, lắng nghe, voice, capability development, human oversight và responsible AI stewardship.
Nếu H2, H4 và H6 được hỗ trợ, Employee Trust sẽ được xác nhận như một relational mechanism quan trọng nối HCL với engagement. Điều này đặc biệt phù hợp với bối cảnh AI transformation vì nhân viên phải chấp nhận mức độ vulnerability cao hơn khi thuật toán tham gia vào đánh giá, phân bổ nhiệm vụ hoặc ra quyết định. McGuire et al. (2026) cho thấy trust in AI được định hình không chỉ bởi thuộc tính kỹ thuật mà còn bởi leadership context: voice opportunities có thể giảm negative affect, tăng perceived leader trustworthiness và sau đó tạo ra cross-domain trust transfer sang AI. Kết quả đó củng cố lập luận rằng trust trong môi trường AI là một hiện tượng vừa công nghệ vừa xã hội.
Nếu H7 được hỗ trợ, serial mediation EI → HCL → ET → EE sẽ trở thành bằng chứng tích hợp mạnh nhất cho mô hình. Khi đó, EI có thể được hiểu như leadership capability, HCL như behavioral manifestation, trust như relational state và engagement như employee outcome. Cấu trúc này làm rõ bốn cấp độ giải thích khác nhau và giảm nguy cơ trộn lẫn trait, behavior, mechanism và outcome trong cùng một tầng phân tích.
Ngược lại, nếu đường trực tiếp HCL → EE vẫn mạnh sau khi đưa ET vào mô hình, kết quả sẽ gợi ý partial mediation. Khi đó, HCL có thể ảnh hưởng đến engagement qua các cơ chế bổ sung như psychological safety, meaningful work, perceived organizational support hoặc change self-efficacy. Nếu HCL không cho thấy discriminant validity đủ mạnh so với servant, ethical hoặc inclusive leadership, nghiên cứu cần thu hẹp tuyên bố novelty và xem HCL như một AI-contextualized configuration của các hành vi lãnh đạo hiện hữu thay vì một construct hoàn toàn mới. Đây là tiêu chí phản biện quan trọng để tránh construct proliferation.
- ĐÓNG GÓP LÝ THUYẾT
10.1. Đưa Emotional Intelligence vào AI Transformation Research
Nghiên cứu chuyển trọng tâm từ:
AI Transformation as Technological Change
sang:
AI Transformation as Technological + Emotional + Relational Change.
EI vì vậy trở thành một năng lực quản trị chuyển đổi chứ không chỉ là một phẩm chất lãnh đạo tổng quát.
10.2. Phát triển Human-Centered Leadership cho kỷ nguyên AI
Đây là đóng góp lý thuyết tiềm năng lớn nhất.
HCL không chỉ hỏi:
“Is the leader supportive?”
mà hỏi:
“Does leadership preserve human dignity, voice, capability, agency and accountability as AI acquires greater organizational power?”
Nếu chứng minh discriminant và incremental validity, HCL có thể trở thành một construct riêng có giá trị cho AI transformation research.
10.3. Trust như Relational Mechanism
Nghiên cứu định vị trust không phải đơn thuần là outcome mà là mechanism:
Human-Centered Leadership → Trust → Engagement.
Điều này giải thích tại sao các thực hành human-centered có thể tạo ra kết quả nhân viên.
10.4. Tích hợp EI và Human-Centered AI
Các nghiên cứu EI chủ yếu thuộc leadership/organizational behavior, trong khi Human-Centered AI thường thuộc technology design/governance.
Nghiên cứu tạo cầu nối:
Emotional Intelligence
↓
Human-Centered Leadership
↓
Human-Centered AI Transformation.
10.5. Human-Centered AI Transformation Leadership
Đóng góp tổng hợp có thể phát biểu:
AI transformation creates sustainable organizational value when technological change is accompanied by leadership practices that preserve human dignity, voice, capability, agency, and relational trust.
Từ đó có thể phát triển khái niệm rộng hơn:
Human-Centered AI Transformation Leadership (HCAITL).
- ĐÓNG GÓP THỰC TIỄN
Các tổ chức thường tập trung đào tạo:
“How leaders should use AI.”
Nghiên cứu đề xuất bổ sung:
“How leaders should lead people through AI.”
Chương trình phát triển lãnh đạo nên bao gồm:
- emotional sensing;
- empathic communication;
- AI-change dialogue;
- employee voice;
- psychological safety;
- responsible AI communication;
- reskilling leadership;
- meaningful human oversight;
- trust repair;
- human–AI work redesign.
Một protocol lãnh đạo có thể được đề xuất:
Listen → Acknowledge → Explain → Involve → Develop → Safeguard → Empower → Review.
Trong đó, nhân viên không phải là đối tượng thụ động của AI transformation mà là participants in AI transformation.
- HÀM Ý ĐỐI VỚI RESPONSIBLE AI
Responsible AI không thể chỉ tồn tại ở cấp thuật toán.
Một hệ thống có thể đáp ứng yêu cầu kỹ thuật về accuracy và privacy nhưng vẫn tạo ra trải nghiệm tổ chức thiếu tính con người nếu nhân viên:
- không được thông báo;
- không có voice;
- không có quyền contest;
- bị giám sát quá mức;
- không được reskill;
- không biết ai chịu trách nhiệm.
Do đó:
Responsible AI Governance
cần được bổ sung bằng:
Responsible AI Leadership.
Logic đề xuất:
Technical Trustworthiness + Human-Centered Leadership → Socially Sustainable AI Transformation.
- GIỚI HẠN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
Thứ nhất, EI có thể chịu tranh luận về conceptualization và measurement; nghiên cứu cần xác định rõ sử dụng ability EI hay trait EI.
Thứ hai, HCL có nguy cơ chồng lấn với servant, ethical và inclusive leadership. Đây phải được xem là vấn đề lý thuyết cần kiểm định, không chỉ là vấn đề thống kê.
Thứ ba, trust có nhiều target. Nghiên cứu chính cần khóa rõ trust in leader/organization; nghiên cứu tiếp theo có thể phân biệt:
Trust in Leader → Trust in Organization → Trust in AI.
Đây là một hướng mở rộng đặc biệt hấp dẫn sau bằng chứng về cross-domain trust transfer trong nghiên cứu gần đây.
Thứ tư, AI transformation không đồng nhất giữa các ngành. AI trong healthcare, banking, manufacturing, education và professional services có mức rủi ro và mức độ tác động tới con người khác nhau.
Thứ năm, causal inference sẽ hạn chế nếu chỉ sử dụng survey.
Nghiên cứu tiếp theo có thể sử dụng longitudinal designs, field experiments, multilevel SEM và qualitative longitudinal studies.
Một mở rộng lý thuyết tiềm năng là:
EI → HCL → Trust in Leader → Trust in AI → AI Engagement/Work Engagement.
Mô hình này có thể kiểm định trực tiếp trust transfer giữa human leadership và nonhuman AI systems.
- KẾT LUẬN
Chuyển đổi AI không chỉ thay đổi những gì tổ chức có thể làm; nó thay đổi cách con người trải nghiệm công việc, quyền kiểm soát, năng lực nghề nghiệp và mối quan hệ với lãnh đạo. Vì vậy, một chiến lược AI mạnh về công nghệ nhưng yếu về con người có thể tạo ra adoption mà không tạo ra trust, compliance mà không tạo ra engagement, và automation mà không tạo ra transformation.
Nghiên cứu này đề xuất rằng Emotional Intelligence là một năng lực lãnh đạo nền tảng nhưng chưa đủ. Giá trị của EI xuất hiện khi năng lực cảm xúc được chuyển hóa thành Human-Centered Leadership: những hành vi cụ thể bảo vệ phẩm giá, tiếng nói, sự tham gia, phát triển năng lực, quyền chủ thể và trách nhiệm của con người trong quá trình triển khai AI.
Mô hình:
Emotional Intelligence → Human-Centered Leadership → Employee Trust → Employee Engagement
cung cấp một cấu trúc tích hợp để giải thích quá trình này.
EI tạo khả năng understand people.
HCL chuyển năng lực đó thành khả năng lead people humanely through AI transformation.
Trust phản ánh việc nhân viên tin rằng sự chuyển đổi sẽ được thực hiện với năng lực, thiện chí và tính chính trực.
Engagement phản ánh việc nhân viên sẵn sàng đầu tư năng lượng và bản thân vào tương lai công việc mới.
Theo đó, câu hỏi quan trọng của AI transformation không chỉ là:
“How can organizations make employees adopt AI?”
mà phải là:
“How can leaders transform organizations with AI while preserving the trust, dignity, agency, and engagement of the people whose work is being transformed?”
Đây là nền tảng của Human-Centered AI Transformation Leadership: một quan điểm trong đó AI transformation được đánh giá không chỉ bởi số lượng công nghệ được triển khai hay năng suất đạt được, mà còn bởi khả năng tổ chức tạo ra giá trị công nghệ mà không làm suy giảm giá trị con người.
TÀI LIỆU THAM KHẢO CỐT LÕI
- Blau, P. M. (1964). Exchange and power in social life. Wiley.
- Braganza, A., Chen, W., Canhoto, A., & Sap, S. (2021). Productive employment and decent work: The impact of AI adoption on psychological contracts, job engagement and employee trust. Journal of Business Research, 131, 485–494. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.08.018
- Goleman, D. (1995). Emotional intelligence. Bantam Books.
- Kahn, W. A. (1990). Psychological conditions of personal engagement and disengagement at work. Academy of Management Journal, 33(4), 692–724.
- Leavitt, K., Barnes, C. M., & Shapiro, D. L. (2025). The role of human managers within algorithmic performance management systems: A process model of employee trust in managers through reflexivity. Academy of Management Review, 50(4), 745–767. https://doi.org/10.5465/amr.2022.0058
- Mayer, J. D., Salovey, P., & Caruso, D. R. (2004). Emotional intelligence: Theory, findings, and implications. Psychological Inquiry, 15(3), 197–215.
- Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). An integrative model of organizational trust. Academy of Management Review, 20(3), 709–734.
- McGuire, J., De Cremer, D., & Narayanan, D. (2026). How leaders build employee trust in artificial intelligence: Voice opportunities, humility, and trust transfer. Journal of Business Research, 217, 116470. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2026.116470
- Nguyễn, V. H., Thái, V. L., Nguyễn, V. T., & Lê, V. L. (2026). Giáo trình nghệ thuật lãnh đạo trong kỷ nguyên AI. AITECHBOOK.
- Raisch, S., & Krakowski, S. (2021). Artificial intelligence and management: The automation–augmentation paradox. Academy of Management Review, 46(1), 192–210. https://doi.org/10.5465/amr.2018.0072
- Rousseau, D. M., Sitkin, S. B., Burt, R. S., & Camerer, C. (1998). Not so different after all: A cross-discipline view of trust. Academy of Management Review, 23(3), 393–404.
- 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.
- Wong, C. S., & Law, K. S. (2002). The effects of leader and follower emotional intelligence on performance and attitude: An exploratory study. The Leadership Quarterly, 13(3), 243–274.
