1. Định nghĩa và tầm quan trọng của AI trong quản trị hiệu suất

Trí tuệ nhân tạo AI (Artificial Intelligence) trong Quản trị hiệu suất được định nghĩa là việc sử dụng các thuật toán để thu thập, phân tích dữ liệu hiệu suất quy mô lớn từ nhiều nguồn, từ đó tự động hóa quy trình, đưa ra các dự đoán và đề xuất mang tính chiến lược nhằm cải thiện kết quả công việc và phát triển nhân viên. Việc ứng dụng AI giúp quản trị hiệu suất không chỉ là con số, mà trở thành một văn hóa vận hành thống nhất, kiến tạo giá trị dài hạn và bền vững cho doanh nghiệp.

Theo báo cáo Thực trạng quản trị hiệu suất tại doanh nghiệp Việt Nam 2025, mới chỉ có 17.79% doanh nghiệp hiểu rõ về ứng dụng của AI trong Quản trị hiệu suất, cho thấy doanh nghiệp vẫn cần có thêm thông tin và chương trình đào tạo để có thể khai thác hiệu quả hơn.

2. Điểm mạnh của ứng dụng AI trong quản trị hiệu suất

Ứng dụng AI mang lại một cuộc cách mạng trong Quản trị hiệu suất với ba điểm mạnh cốt lõi: Tính Khách quan, Hiệu quả và Năng lực dự đoán. 

• Về tính khách quan, AI giúp loại bỏ đáng kể thiên kiến chủ quan (bias) trong đánh giá, vốn là rào cản lớn nhất của các mô hình Quản trị hiệu suất truyền thống. Bằng cách phân tích dữ liệu hiệu suất dựa trên các chỉ số khách quan và kết quả công việc thực tế, thay vì dựa vào ấn tượng cá nhân của người quản lý, AI đảm bảo sự công bằng và minh bạch, tạo niềm tin và động lực cho nhân viên. 

• Về hiệu quả vận hành, AI tự động hóa các công việc hành chính tốn thời gian như thu thập dữ liệu, phân tích, và tạo báo cáo KPI, giúp quản lý tiết kiệm thời gian để tập trung vào huấn luyện và các nhiệm vụ chiến lược.

• Về năng lực dự đoán, AI phân tích dữ liệu lịch sử để dự báo hiệu suất trước khi sự cố xảy ra. Nó có khả năng cảnh báo sớm nếu KPI có nguy cơ không đạt, dự đoán khả năng rời bỏ công ty của nhân viên, và đề xuất các biện pháp giữ chân nhân tài kịp thời. 

3. Thách thức trong quá trình ứng dụng AI

Bên cạnh những lợi ích vượt trội, việc triển khai AI trong quản trị hiệu suất đối diện với ba thách thức lớn cần được quản trị chuyên nghiệp. 

• Rủi ro về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Hệ thống AI yêu cầu dữ liệu lớn, liên tục và chi tiết về hiệu suất và hành vi công việc của nhân viên. Nếu không được bảo vệ chặt chẽ, nguy cơ rò rỉ thông tin cá nhân hoặc bị tấn công mạng là rất cao. Doanh nghiệp cần tuân thủ nghiêm ngặt các quy định bảo mật dữ liệu và áp dụng các biện pháp mã hóa, xác thực mạnh để đảm bảo an toàn thông tin. 

• Thiếu yếu tố con người: Việc phụ thuộc quá mức vào các thuật toán có thể làm giảm sự tương tác trực tiếp, thiếu đi sự thấu cảm và mất đi kết nối giữa quản lý và nhân viên, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến văn hóa tổ chức. AI phải là công cụ hỗ trợ cho các quyết định của con người, chứ không phải là giải pháp thay thế hoàn toàn. 

• Rào cản về tích hợp công nghệ và tư duy tổ chức: Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tích hợp các hệ thống AI mới vào hạ tầng công nghệ hiện có. Đồng thời, sự lo ngại về việc bị công nghệ thay thế có thể dẫn đến sự phản kháng từ một bộ phận nhân viên. Việc thay đổi tư duy, truyền thông rõ ràng về lợi ích của AI như một công cụ hỗ trợ thay vì thay thế là điều kiện tiên quyết để đạt được sự đồng thuận trong tổ chức.

4. Cách áp dụng AI trong quản trị hiệu suất tại doanh nghiệp

Để ứng dụng AI một cách hiệu quả và bền vững, doanh nghiệp cần thực hiện theo lộ trình chiến lược, tập trung vào việc tạo ra một hệ sinh thái Quản trị hiệu suất dựa trên dữ liệu.

• Tối ưu hóa quy trình đánh giá và phản hồi: Thay vì chỉ đánh giá hàng quý hoặc hàng năm, doanh nghiệp nên sử dụng AI để thúc đẩy hệ thống phản hồi liên tục. AI có thể phân tích hiệu suất làm việc hàng ngày, từ đó tự động gửi các điểm hiệu suất tích cực hoặc những lĩnh vực cần cải thiện (cảnh báo sớm) đến nhân viên và quản lý theo thời gian thực. Điều này biến Quản trị hiệu suất thành một quá trình phát triển liên tục thay vì chỉ là một sự kiện hành chính.

• Cá nhân hóa lộ trình phát triển: AI phân tích dữ liệu KPI và kết quả công việc để xác định khoảng trống kỹ năng (skill gaps) của từng cá nhân. Dựa trên dữ liệu này, AI đề xuất các khóa đào tạo, tài liệu học tập, hoặc dự án phù hợp, giúp cá nhân hóa hành trình phát triển của từng nhân viên. Điều này không chỉ nâng cao hiệu suất làm việc mà còn tăng cường sự gắn kết lâu dài của nhân viên với tổ chức.

• Xây dựng nền tảng dữ liệu sạch và thay đổi phương pháp quản lý: Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần đầu tư vào việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu lịch sử để đảm bảo tính chính xác của thuật toán AI. Đồng thời, doanh nghiệp phải xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu và coi AI là công cụ chiến lược. Việc truyền thông và đào tạo là bắt buộc để chuyển đổi tư duy của đội ngũ quản lý và nhân viên, giúp họ hiểu rằng AI là đồng minh hỗ trợ tăng cường công việc, không phải mối đe dọa.