---
title: "Niềm tin vào lãnh đạo và việc nhận AI: dữ liệu nói gì"
description: "Nhân viên tin lãnh đạo có dùng AI nhiều hơn? Các khảo sát cho thấy tương quan, độ lớn rất khác nhau và chưa chứng minh nhân quả. Bài tách từng con số."
url: "https://staging.khoi.co.uk/blog/niem-tin-lanh-dao-va-viec-nhan-ai"
lang: vi
author: "Lê Quốc Khôi"
date: 2026-11-03
updated: 2026-11-03
topics: ["AI cho người lãnh đạo"]
tags: ["Áp dụng AI", "Niềm tin vào lãnh đạo", "Tương quan và nhân quả", "Quản trị thay đổi", "Đọc hiểu số liệu"]
---

# Niềm tin vào lãnh đạo và việc nhận AI: dữ liệu nói gì, chưa nói gì

## Tóm tắt nhanh

- Các nguồn đo niềm tin hoặc sự ủng hộ của lãnh đạo đều thấy cùng chiều: người đánh giá lãnh đạo cao hơn cũng nói tích cực hơn về AI hoặc dùng nhiều hơn. Độ lớn khác xa nhau: hệ số tương quan r = 0,24 ở Korn Ferry (Korn Ferry, 2026); trong mô hình đầy đủ của Makridis, niềm tin vào lãnh đạo chỉ gắn với khoảng 1,6 điểm phần trăm xác suất dùng AI thường xuyên mỗi độ lệch chuẩn (Makridis, 2026).
- Bài của Great Place To Work nối hai quan hệ riêng: tin lãnh đạo với cơ hội đổi mới (gấp 4 lần), và cơ hội đổi mới với hào hứng dùng AI (cao hơn 82%). Bài không nêu quan hệ trực tiếp giữa tin lãnh đạo và hào hứng dùng AI (Kitterman, 2024).
- Trong cùng mô hình của Makridis, nhân viên nói công ty đã truyền đạt kế hoạch AI rõ ràng có xác suất dùng AI thường xuyên cao hơn khoảng 27 điểm phần trăm. Đó là so sánh có/không, còn niềm tin tính theo độ lệch chuẩn, nên hai số không cùng thước (Makridis, 2026).
- Không nguồn nào chứng minh nhân quả. Phần lớn nghiên cứu phản ứng với thay đổi trong tổng quan của Oreg và cộng sự chỉ dựa vào tự khai (Oreg et al., 2011, p. 502), và có nghiên cứu coi niềm tin vào quản lý là nguyên nhân, có nghiên cứu coi là hệ quả (Oreg et al., 2011, p. 489, 500).

Ngày 14/11/2024, [Great Place To Work](https://staging.khoi.co.uk/case/gptw-confidence-in-leaders) đăng bài "Confidence in leaders fosters culture of innovation at the world's best workplaces" (Kitterman, 2024). Cả bài gợi một chuỗi nguyên nhân: nhân viên tin lãnh đạo thì đổi mới, đổi mới thì hào hứng với AI. Giả sử bạn điều hành 40 người và đang cân nhắc dành quý tới "xây niềm tin" trước khi mua công cụ AI. Bài này lần theo con số đó, rồi đặt nó cạnh các nguồn khác.

## Con số của Great Place To Work nối hai quan hệ nào?

Hai quan hệ riêng, và quan hệ trực tiếp giữa tin lãnh đạo với hào hứng dùng AI không có trong bài. Nhân viên rất tin lãnh đạo có khả năng nói mình có nhiều cơ hội tham gia đổi mới cao gấp bốn lần. Nhân viên nói có nhiều cơ hội đổi mới thì hào hứng dùng AI hơn 82% (Kitterman, 2024).

Bài nêu khảo sát toàn cầu của chính Great Place To Work với gần 43.000 nhân viên, trong đó chỉ 51% hào hứng dùng AI để cải thiện công việc. Phần chữ của bài không nói hai con số "gấp bốn lần" và "hơn 82%" lấy từ mẫu nào, chọn mẫu ra sao, mức gốc của nhóm so sánh là bao nhiêu hay biến nào được kiểm soát. "Hơn 82%" là tỷ lệ tương đối, không cho biết từ bao nhiêu lên bao nhiêu, và biến kết quả là "hào hứng", một thái độ, chưa phải việc dùng AI. Cuối bài là lời mời doanh nghiệp đăng ký chứng nhận của Great Place To Work, nên tôi coi đây là tài liệu thương mại: điểm xuất phát, không phải bằng chứng.

## Các nguồn khác cho thấy gì?

Cùng chiều, nhưng mỗi nguồn đo một thứ khác. Bảng xếp sáu nguồn theo cái được gọi là "lãnh đạo" và cái được gọi là "AI".

| Nguồn | Mẫu | Đo về lãnh đạo | Đo về AI | Số liệu gốc |
|:--|:--|:--|:--|:--|
| Gallup, 6/2025 (Pendell, 2025) | Nhân viên Mỹ, mẫu xác suất | Tổ chức đã truyền đạt kế hoạch AI rõ ràng ("đồng ý mạnh") | Thấy rất sẵn sàng; thoải mái dùng AI | Gấp 3 lần; gấp 2,6 lần |
| Gallup, 11/2025 (Kemp, 2025) | 19.043 nhân viên Mỹ, 5/2025 | Quản lý ủng hộ việc dùng AI ("đồng ý mạnh") | Dùng AI vài lần một tuần trở lên | Gấp 2,1 lần, ở tổ chức đang đầu tư AI |
| Korn Ferry, 9/2026 (Korn Ferry, 2026) | Khoảng 16.000 người trả lời, 11 nước (phân tích tính người làm toàn thời gian) | Tin và tin cậy ban lãnh đạo cấp cao | Thái độ với AI | r = 0,24; "gần 3 lần" |
| Makridis, 4/2026 (Makridis, 2026) | Hơn 30.000 người Mỹ, 2023 đến Q1/2026 | Một câu: tin ban lãnh đạo | Tự khai dùng AI thường xuyên | Khoảng 1,6 đến 1,9 điểm phần trăm mỗi độ lệch chuẩn |
| KPMG và Đại học Melbourne, 2025 (Gillespie et al., 2025) | 48.340 người, 47 nước (nhân viên ở tổ chức có dùng AI là nhóm con) | Mức hỗ trợ AI của tổ chức (không hỏi tin lãnh đạo) | Lợi ích cảm nhận từ AI | r = 0,56 |
| Xu và cộng sự, 2024 (Xu et al., 2024) | 426 người, Trung Quốc | Tin lãnh đạo thấp hay cao (do thiết kế) | Tin AI; ý định áp dụng | Lãnh đạo đáng tin làm tăng cả hai |

Edelman nhìn từ phía người trả lời: ở các nước phát triển trong khảo sát năm nước (Brazil, Trung Quốc, Đức, Anh, Mỹ), từ hai phần ba người trả lời trở lên tin rằng lãnh đạo doanh nghiệp có thể không nói hết sự thật với nhân viên về tác động của AI lên việc làm (Edelman, 2025). Tôi đọc bài bình luận của Richard Edelman, không phải báo cáo, nên không có cỡ mẫu từng nước và không biết "hai phần ba" tính cho từng nước hay gộp chung.

## Niềm tin mạnh đến đâu so với một kế hoạch AI rõ ràng?

Nhỏ so với các tiêu đề kiểu "gấp bội", và theo cách đọc của Makridis thì một kế hoạch AI rõ ràng chiếm phần lớn quan hệ với việc dùng AI. Mỗi nguồn dùng một thước nên phần này cần đọc chậm.

Korn Ferry báo r = 0,24 rồi chuyển thành "gần 3 lần". Theo phép tính của tôi, 0,24 bình phương là khoảng 0,06, tức khoảng 6% phần biến thiên chung. Tỷ số chênh phụ thuộc vào nơi cắt "tin cao" và "tích cực", và bài không nói. Bài tự ghi rằng các phân tích cho thấy quan hệ chứ không phải nhân quả (Korn Ferry, 2026).

Makridis đưa cả hai biến vào cùng một mô hình trên dữ liệu Gallup Workforce Panel. Nhân viên nói tổ chức đã truyền đạt kế hoạch AI rõ ràng có xác suất dùng AI thường xuyên cao hơn khoảng 27 điểm phần trăm (hệ số 0,268). Niềm tin vào lãnh đạo, tính theo độ lệch chuẩn của một câu hỏi, còn hệ số 0,016 (sai số chuẩn 0,007), tức khoảng 1,6 điểm phần trăm; đứng riêng thì 0,019 (mục 6). Một bên là có/không, một bên tính theo độ lệch chuẩn, nên hai hệ số không cùng thước. Tác giả nhận niềm tin vẫn giữ một phần dự báo độc lập, và là biến duy nhất trong nhóm thực hành nơi làm việc còn lại khi đã có kế hoạch rõ ràng (Makridis, 2026). Hai biến cũng đi cùng nhau: hồi quy kế hoạch rõ ràng theo niềm tin, có hiệu ứng cố định theo người và đợt, cho hệ số 0,041 (chú thích 8, mục 6). Tác giả gợi ý rằng nhân viên suy ra "chiến lược" từ hành vi của quản lý chứ không từ chính sách chính thức. Nếu đúng, một phần tác dụng của niềm tin đi qua kế hoạch rõ ràng, và mô hình không tách được hai đường đó.

## Niềm tin dẫn đến việc dùng AI, hay ngược lại?

Khảo sát cắt ngang không phân biệt được hai chiều. Tổng quan 60 năm của Oreg, Vakola và Armenakis (79 nghiên cứu định lượng, 1948 đến 2007, trước thời AI tạo sinh) cho hai bức tranh. Người tin quản lý, thấy quản lý hỗ trợ thì tiếp nhận thay đổi dễ hơn (Oreg et al., 2011, p. 489). Nhưng ở một số nghiên cứu khác, niềm tin vào quản lý được coi là hệ quả gián tiếp của thay đổi (Oreg et al., 2011, p. 500). Phần lớn chỉ dùng tự khai (Oreg et al., 2011, p. 502); đa số cắt ngang, và gần như tất cả số đó chỉ có một nguồn tự khai, nên dễ sai lệch do dùng một phương pháp đo (Oreg et al., 2011, p. 514).

Makridis tự nói điều tương tự: việc dùng AI và điều kiện tổ chức đều không được gán ngẫu nhiên, và tổ chức có thể truyền đạt chiến lược AI sau khi việc dùng AI đã lan ra. Tác giả viết rằng chiến lược ước lượng của mình không nhằm khẳng định nhận diện nhân quả từ việc gán ngẫu nhiên (mục 5.3) (Makridis, 2026).

PwC cũng dễ đọc ngược. Khảo sát 2026 của PwC (49.364 người, 48 nước và vùng lãnh thổ) thấy niềm tin vào quản lý giảm 7 điểm phần trăm so với năm trước. Nhóm "đi đầu" (14%, 51% dùng AI tạo sinh hằng ngày) có 75% tin ban lãnh đạo cấp cao và 82% tin quản lý trực tiếp, so với 33% và 40% ở nhóm "nòng cốt" (PwC gọi là "engine room") đông nhất (56%). Các nhóm này được dựng từ lợi ích mà người lao động báo cáo nhận được từ AI và từ nhu cầu thị trường với kỹ năng của họ. Theo cách đọc của tôi, người hưởng lợi và có nhiều lựa chọn có thể tin quản lý hơn vì họ đang làm tốt, chứ không chỉ vì tin nên mới dùng. PwC không khẳng định chiều nào, và dữ liệu cũng không kiểm chiều nào (PwC, 2026).

Bằng chứng thí nghiệm nằm ở chỗ nhẹ hơn. Xu và cộng sự thiết kế hai nhân tố (có giải thích về AI hay không, niềm tin vào lãnh đạo thấp hay cao) trên 426 người trong một khảo sát trực tuyến ở Trung Quốc, và thấy lãnh đạo đáng tin làm tăng niềm tin vào AI và ý định áp dụng (Xu et al., 2024). Tóm tắt của McGuire và cộng sự cho biết một khảo sát thực địa nhiều đợt và một thí nghiệm ủng hộ mô hình sau: cơ hội được góp ý do lãnh đạo tạo ra làm giảm cảm xúc tiêu cực về công việc liên quan đến AI, qua đó tăng cảm nhận về độ đáng tin của lãnh đạo và niềm tin vào AI (McGuire et al., 2026). Ý định áp dụng một hệ thống AI trong quản trị nhân sự và niềm tin vào AI đều không phải việc dùng thật, và tôi chỉ đọc tóm tắt của cả hai. Oreg và Berson ghi rằng niềm tin là một cơ chế qua đó lãnh đạo ảnh hưởng người nhận thay đổi (Oreg và Berson, 2019, p. 288), nhưng họ cũng nhận xét rằng việc kiểm các cơ chế này còn hạn chế: trong nhiều đánh giá định lượng về tác động của lãnh đạo, cơ chế được cho là truyền ảnh hưởng không được đo trực tiếp (Oreg và Berson, 2019, p. 285).

## Ai làm các khảo sát này, và họ bán gì?

Gần như tất cả bán thứ đi kèm với kết luận, và điều đó không làm con số sai. Nó có nghĩa là tôi không thấy được kết quả nào họ không công bố. Theo chính trang nguồn: Great Place To Work mời đăng ký chứng nhận và bảng xếp hạng (Kitterman, 2024); Gallup mời mua dịch vụ thúc đẩy áp dụng AI (Pendell, 2025; Kemp, 2025); Korn Ferry mời tư vấn chuyển đổi AI (Korn Ferry, 2026); PwC có dịch vụ lực lượng lao động (PwC, 2026); Edelman là công ty truyền thông và tác giả bài bình luận là CEO (Edelman, 2025). Makridis ghi bốn đơn vị, Gallup Inc. đứng đầu, dùng dữ liệu và câu hỏi của Gallup với sự cho phép, và cảm ơn Gallup; tác giả cũng ghi "These views are our own" (Makridis, 2026). KPMG cùng tài trợ cho nhóm Đại học Melbourne, và báo cáo ghi nhóm nghiên cứu làm độc lập (Gillespie et al., 2025).

Ít vướng bán hàng nhất là các tổng quan học thuật (Oreg và cộng sự; Glikson và Woolley). Glikson và Woolley ghi được hai cơ quan nghiên cứu quốc phòng Mỹ là DARPA và Army Research Office tài trợ (Glikson và Woolley, 2020, p. 627); Oreg và Berson ghi nhận tài trợ của Israel Science Foundation (Oreg và Berson, 2019, p. 272). Với ba bài báo tạp chí chỉ đọc tóm tắt, tôi chưa xem phần công bố tài trợ.

## Nếu dữ liệu dừng ở đây, chủ doanh nghiệp nên làm gì?

Đừng coi "xây niềm tin trước" là điều kiện bắt buộc, cũng đừng bỏ qua nó: hãy thử vài việc rẻ và đo trên chính đội của bạn. Phần này là gợi ý của tôi, không phải kết luận của nguồn nào. Với công ty giả định 40 người ở trên:

1. Viết kế hoạch AI thành một trang và hỏi nhân viên một câu có/không: "Công ty đã truyền đạt kế hoạch AI rõ ràng chưa?" Gallup cho biết chỉ 22% nhân viên Mỹ nói tổ chức đã truyền đạt kế hoạch hoặc chiến lược AI rõ ràng, dù 44% nói tổ chức đã bắt đầu tích hợp AI (Pendell, 2025); ở các tổ chức đã bắt đầu, chỉ 28% đồng ý mạnh rằng quản lý ủng hộ việc dùng AI (Kemp, 2025).
2. Hỏi những người không dùng AI vì sao. Trong khảo sát của Gallup, 44% người không dùng nói lý do chính là họ không tin AI giúp được việc của mình, và 16% nói lý do chính là không có công cụ (Kemp, 2025). Nếu câu trả lời của bạn rơi vào nhóm đầu, tăng niềm tin chưa phải việc cần làm trước.
3. Đo việc dùng bằng nhật ký công cụ hoặc số tài khoản kích hoạt, không chỉ tự khai, rồi lặp lại mỗi quý với cùng những người đó. Makridis so sánh mỗi người với chính họ qua các đợt khảo sát để loại đặc điểm cố định (Makridis, 2026). Với 40 người, bạn không phát hiện được chênh lệch cỡ 1,6 điểm phần trăm; coi kết quả là nhật ký quan sát, không phải thử nghiệm.

Một điều nữa: niềm tin không phải đích. Trong dữ liệu KPMG, ở nhân viên thuộc tổ chức có dùng AI, niềm tin vào AI cao hơn đi cùng việc ít xem xét kết quả của AI hơn (hệ số chuẩn hoá −0,24) (Gillespie et al., 2025, p. 84). Glikson và Woolley mô tả đúng vấn đề: tin quá ít vào công nghệ giỏi thì bỏ phí, tin quá nhiều vào công nghệ kém thì dùng sai (Glikson và Woolley, 2020, pp. 629–630). Bài về [ba nghiên cứu năng suất AI](https://staging.khoi.co.uk/blog/ai-tang-nang-suat-bao-nhieu) cho thấy vì sao dùng nhiều chưa chắc là dùng tốt.

## Đào sâu: niềm tin vào lãnh đạo khác niềm tin vào AI thế nào, và các nguồn này chưa phủ gì?

Đây là hai đối tượng khác nhau. Định nghĩa được trích nhiều nhất của Mayer, Davis và Schoorman (1995), như Glikson và Woolley dẫn lại, là "the willingness of a party to be vulnerable to the actions of another party based on the expectation that the other will perform a particular action important to the trustor, irrespective of the ability to monitor or control that other party" (Glikson và Woolley, 2020, p. 630). Với lãnh đạo, "bên kia" là một người có thể giải thích và chịu trách nhiệm. Với AI, đó là hệ thống có hành vi không tất định, và logic ra quyết định thường khó hiểu (Glikson và Woolley, 2020, p. 628). McGuire và cộng sự lập luận rằng niềm tin vào AI chịu tác động của cả đặc tính kỹ thuật lẫn bối cảnh xã hội, trong đó có lãnh đạo (McGuire et al., 2026).

Một phê bình cũ đáng đặt cạnh. Oreg và cộng sự dẫn Dent và Goldberg: khi nhân viên "kháng cự", đôi khi lỗi nằm ở người dẫn dắt thay đổi hoặc ở bản thân thay đổi, không phải ở nhân viên (Oreg et al., 2011, p. 515). Áp vào đây: nếu từ hai phần ba người trả lời ở các nước phát triển trong khảo sát của Edelman nghĩ lãnh đạo có thể không nói hết sự thật về AI và việc làm (Edelman, 2025), niềm tin thấp có thể là đánh giá đúng về một bối cảnh thật, và "xây niềm tin" khi bối cảnh không đổi dễ thành truyền thông. [Bốn lý thuyết kháng cự thay đổi](https://staging.khoi.co.uk/blog/bon-ly-thuyet-khang-cu-thay-doi) bàn kỹ hơn cách nhìn này.

Các nguồn chưa phủ:

- Việt Nam và doanh nghiệp nhỏ. Việt Nam không nằm trong 47 nước của khảo sát KPMG (Gillespie et al., 2025); Gallup là dữ liệu Mỹ; Edelman là năm nước (Edelman, 2025). Bài của Nguyen và cộng sự (2026) tại Việt Nam tôi chỉ đọc tóm tắt, và tóm tắt không nói quy mô doanh nghiệp (Nguyen et al., 2026). Báo cáo PwC phần Việt Nam năm 2025 tôi chỉ đọc được trang tóm tắt; file PDF trả về lỗi 403.
- Việc dùng thật. Mọi số liệu ở trên là tự khai về tần suất hoặc thái độ, không phải nhật ký sử dụng.
- Thời điểm. Số liệu tính đến ngày 3/11/2026. Bản Makridis là bản tháng 4/2026 của một working paper, tôi không thấy bản đã đăng tạp chí nên số có thể đổi.

Tôi đọc những gì? Toàn văn: các trang của Great Place To Work, Gallup (hai bài), Korn Ferry và PwC (khảo sát 2026), cùng bài bình luận của Richard Edelman trên Fortune; hai file PDF của Edelman trả về lỗi 403 nên tôi chưa đọc báo cáo gốc. Một phần: báo cáo KPMG và Đại học Melbourne (tóm tắt, phương pháp, phần về nhân viên, ghi chú phụ lục); working paper của Makridis (tóm tắt, mở đầu, dữ liệu, chiến lược ước lượng, yếu tố dự báo và phần đầu kết quả, chưa đọc phần còn lại của 90 trang); Oreg và cộng sự 2011 (bối cảnh nội bộ, hệ quả, phương pháp, hạn chế); Oreg và Berson 2019 (nửa đầu và các đoạn về niềm tin); Glikson và Woolley (mở đầu, niềm tin trong tổ chức, thảo luận; chỉ đọc lướt phần về robot, tác nhân ảo, AI nhúng). Chỉ tóm tắt: Xu, McGuire và Nguyen, vì bản đầy đủ trên Wiley, Elsevier và Emerald trả về lỗi 403. Tôi tìm nguồn bằng cả tiếng Anh và tiếng Việt.

## Câu hỏi thường gặp

### Tăng niềm tin vào lãnh đạo có làm nhân viên dùng AI nhiều hơn không?

Các khảo sát cho thấy hai thứ đi cùng nhau, chưa cho biết cái nào gây ra cái nào. Tôi không đọc được nghiên cứu nào tăng niềm tin trong doanh nghiệp thật rồi đo lại việc dùng AI. Các thí nghiệm tôi thấy là của Xu và cộng sự (2024), đo ý định áp dụng một hệ thống AI trong quản trị nhân sự ở Trung Quốc, và của McGuire và cộng sự (2026), đo niềm tin vào AI; tôi chỉ đọc tóm tắt của cả hai (Xu et al., 2024; McGuire et al., 2026).

### Đo niềm tin vào lãnh đạo trong công ty mình bằng cách nào?

Makridis dùng một câu, "I trust the leadership of this organization", chấm 1 đến 5 (mục 3.2 của working paper) (Makridis, 2026). Korn Ferry hỏi về niềm tin và sự tin cậy với ban lãnh đạo cấp cao (Korn Ferry, 2026). Hai câu hỏi khác nhau nên số không so thẳng được. Đo việc dùng AI bằng nhật ký công cụ thay vì tự khai là gợi ý của tôi, không phải thiết kế của nguồn nào.

### Một tỷ số "gấp 3 lần" trong khảo sát cần được hỏi lại những gì?

Bốn câu: so với nhóm nào, ranh giới giữa nhóm cao và nhóm thấp ở đâu, mức gốc là bao nhiêu phần trăm, và việc dùng AI được đo bằng tự khai hay bằng nhật ký. Con số "gần 3 lần" của Korn Ferry không trả lời được hai câu đầu trong bài tôi đọc, nên tôi không tái hiện được nó từ hệ số r = 0,24 mà bài nêu (Korn Ferry, 2026).

### Có nghiên cứu nào ở Việt Nam không?

Tôi tìm được một: Nguyen và cộng sự (2026) khảo sát 418 nhân viên trong 103 nhóm ở các tổ chức đã tích hợp AI tại Việt Nam, thấy lãnh đạo trao quyền gắn với việc cộng tác với AI qua an toàn tâm lý và niềm tin vào AI. Tôi chỉ đọc tóm tắt, và biến đo là hành vi lãnh đạo chứ không phải niềm tin vào lãnh đạo (Nguyen et al., 2026).

## Tài liệu tham khảo

- Edelman, R. (2025) *Trust is the missing ingredient in the AI boom*. Fortune. Available at: https://fortune.com/2025/11/18/trust-missing-ingredient-in-ai-boom-edelman-barometer-poll/ (Accessed: 2026-11-03).
- Gillespie, N. et al. (2025) *Trust, attitudes and use of artificial intelligence: a global study 2025*. Melbourne: The University of Melbourne and KPMG. https://doi.org/10.26188/28822919
- Glikson, E. and Woolley, A.W. (2020) ‘Human trust in artificial intelligence: review of empirical research’, *Academy of Management Annals*, 14(2), pp. 627–660. https://doi.org/10.5465/annals.2018.0057
- Kemp, A. (2025) *Manager support drives employee AI adoption*. Gallup. Available at: https://www.gallup.com/workplace/694682/manager-support-drives-employee-adoption.aspx (Accessed: 2026-11-03).
- Kitterman, T. (2024) *Confidence in leaders fosters culture of innovation at the world's best workplaces*. Great Place To Work. Available at: https://www.greatplacetowork.com/resources/blog/confidence-in-leaders-fosters-innovation-worlds-best-workplaces (Accessed: 2026-11-01).
- Korn Ferry (2026) *The confidence gap undermining AI transformation*. Korn Ferry Institute. Available at: https://www.kornferry.com/institute/the-confidence-gap-undermining-ai-transformation (Accessed: 2026-11-03).
- Makridis, C.A. (2026) *The organizational transmission of AI: the role of managers on AI adoption and impact*. Munich: CESifo (CESifo Working Paper 12373). https://doi.org/10.65864/ZPxksXFkfk
- McGuire, J., De Cremer, D. and Narayanan, D. (2026) ‘How leaders build employee trust in artificial intelligence: voice opportunities, humility, and trust transfer’, *Journal of Business Research*, 217, article 116470. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2026.116470
- Nguyen, T. et al. (2026) ‘How can empowering leadership foster employee–AI collaboration? A multilevel analysis of AI trust and psychological safety’, *Industrial Management & Data Systems*. https://doi.org/10.1108/IMDS-11-2025-1647
- Oreg, S. and Berson, Y. (2019) ‘Leaders' impact on organizational change: bridging theoretical and methodological chasms’, *Academy of Management Annals*, 13(1), pp. 272–307. https://doi.org/10.5465/annals.2016.0138
- Oreg, S., Vakola, M. and Armenakis, A. (2011) ‘Change recipients' reactions to organizational change: a 60-year review of quantitative studies’, *The Journal of Applied Behavioral Science*, 47(4), pp. 461–524. https://doi.org/10.1177/0021886310396550
- Pendell, R. (2025) *AI use at work has nearly doubled in two years*. Gallup. Available at: https://www.gallup.com/workplace/691643/work-nearly-doubled-two-years.aspx (Accessed: 2026-11-03).
- PwC (2026) *Global workforce hopes and fears survey 2026: unlock the workforce advantage*. PwC. Available at: https://www.pwc.com/gx/en/issues/workforce/hopes-and-fears.html (Accessed: 2026-11-03).
- Xu, Y. et al. (2024) ‘How do employees form initial trust in artificial intelligence: hard to explain but leaders help’, *Asia Pacific Journal of Human Resources*, 62(3), article e12402. https://doi.org/10.1111/1744-7941.12402

---

Bản HTML chuẩn: https://staging.khoi.co.uk/blog/niem-tin-lanh-dao-va-viec-nhan-ai