Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Quản Trị Nhân Lực Và Marketing: Cơ Hội, Thách Thức Và Đạo Đức
Creators: name: Văn Nhân, Nguyễn
Publisher: name: Zenodo
Year: 2025

description: Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Quản Trị Nhân Lực Và Marketing: Cơ Hội, Thách Thức Và Đạo Đức

 Văn Nhân Nguyễn1. Venessa Nguyễn2  . Vincent Tran3

Asia & World Enterprise Resources

Email: Vanhaanguyen@gmail.com

Doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.15269224

Doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.15270326

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những lĩnh vực công nghệ phát triển nhanh chóng và có tác động sâu sắc đến mọi mặt của đời sống con người. Tác giả bài viết này mong muốn cung cấp cái nhìn tổng quan về quá trình hình thành và phát triển của AI, đồng thời phân biệt rõ các khái niệm liên quan như Học máy (ML), Học sâu (DL), cũng như các phương pháp học có giám sát và không giám sát. Ngoài ra, bài viết còn thảo luận về các cơ hội và thách thức trong việc ứng dụng AI vào Quản lý nguồn nhân lực, hoạt động Marketing và nêu ra các vấn đề về đạo đức khi sử dụng AI. Từ đó, đề xuất các ứng dụng AI phù hợp và có trách nhiệm trong hoạt động của các tổ chức trong xã hội ngày nay.

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, ứng dụng AI, đạo đức AI, tổng quan về AI.

Văn Nhân Nguyễn 1 . Venessa Nguyễn 2   . Vincent Trần 3

Tài nguyên doanh nghiệp Châu Á & Thế giới

Email: Vanhaanguyen@gmail.com

Doi: https: 10.5281/zenodo.15269224

Doi: https: 10.5281/zenodo.15269223

Tài liệu tham khảo

Barocas, S., & Selbst, AD (2016). Tác động khác biệt của dữ liệu lớn.  Calif. L. Rev. ,  104 , 671.

Burrell, J. (2016). Máy móc 'suy nghĩ' như thế nào: Hiểu về độ mờ đục trong các thuật toán học máy.  Dữ liệu lớn & xã hội ,  3 (1), 2053951715622512.

Bozkurt, A. (2024). Stanford HAI Yapay Zekâ Raporu İncelemesi.  Bilgi Yönetimi ,  7 (2), 445-457.

Chatterjee, S., Rana, NP, Tamilmani, K., & Sharma, A. (2021). Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong tiếp thị: Tổng quan tài liệu có hệ thống. Tạp chí Nghiên cứu Kinh doanh , 124, 588–601.

Chollet, F. (2018). Học sâu với Python . Ấn phẩm Manning.

Davenport, TH, Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). Trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi tương lai của tiếp thị như thế nào. Tạp chí của Viện Hàn lâm Khoa học Tiếp thị , 48(1), 24–42.

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Học sâu . Nhà xuất bản MIT.

Huang, M.-H., & Rust, RT (2021). Một khuôn khổ chiến lược cho trí tuệ nhân tạo trong tiếp thị. Tạp chí của Viện Hàn lâm Khoa học Tiếp thị , 49(1), 30–50.

Kietzmann, J., Paschen, J., & Treen, E. (2018). Trí tuệ nhân tạo trong quảng cáo: Cách các nhà tiếp thị có thể tận dụng AI. Tạp chí nghiên cứu quảng cáo , 58(3), 263–267.

LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Học sâu. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539

McCulloch, WS, & Pitts, W. (1943). Một phép tính logic của các ý tưởng nội tại trong hoạt động thần kinh. Bản tin Vật lý sinh học toán học, 5 (4), 115–133.

Mitchell, TM (1997). Học máy . McGraw Hill.

Ngô, V. Đ., Đặng, TV, Vũ, NH, & Nguyễn, NT (2024). Thiết kế mô hình nhận diện khuôn mặt dựa trên mạng nơron tích cực chậm đa tầng và ước tính thế đầu người .

O'Neil, C. (2016). Vũ khí hủy diệt toán học: Dữ liệu lớn làm tăng bất bình đẳng và đe dọa nền dân chủ như thế nào . Crown Publishing Group.

O'neil, C. (2017).  Vũ khí hủy diệt toán học: Dữ liệu lớn làm tăng bất bình đẳng và đe dọa nền dân chủ như thế nào . Crown.

Renwick, DWS, Redman, T., & Maguire, S. (2013). Quản lý nguồn nhân lực xanh: Một chương trình nghị sự nghiên cứu và đánh giá. Tạp chí quốc tế về đánh giá quản lý , 15(1), 1–14.

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Trí tuệ nhân tạo: Một cách tiếp cận hiện đại (ấn bản lần thứ 4). Pearson.

Schmidgall, S., Ziaei, R., Achterberg, J., Kirsch, L., Hajiseyedrazi, SP, & Eshraghian, J. (2024). Học tập lấy cảm hứng từ não trong mạng nơ-ron nhân tạo: Một bài đánh giá. APL Machine Learning, 2 (2), 021501.

Sutton, RS, & Barto, AG (2018). Học tăng cường: Giới thiệu (ấn bản lần 2). Nhà xuất bản MIT.

Szczepańska-Woszczyna, K., & Kurowska-Pysz, J. (2016). Phát triển kinh doanh bền vững thông qua vai trò lãnh đạo trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Tính bền vững , 8(2), 145.

Topol, E. (2019). Y học sâu sắc: Trí tuệ nhân tạo có thể biến chăm sóc sức khỏe trở nên nhân văn trở lại như thế nào . Sách cơ bản.

Upadhyay, AK, & Khandelwal, K. (2018). Áp dụng trí tuệ nhân tạo: Ý nghĩa đối với tuyển dụng. Đánh giá HR chiến lược , 17(5), 255–258.

Văn Nhân, N. (2025). Các vấn đề đạo đức trong việc ứng dụng AI.

Văn Nhân, N., Venessa, N., & Vincent, T. (2025). Trí tuệ nhân tạo trong quản lý nguồn nhân lực và tiếp thị: Cơ hội, thách thức và đạo đức.

Văn Nhân, N., Venessa, N., & Vincent, T. (2025). Artificial Intelligence In Human Resource Management And Marketing: Opportunities, Challenges And Ethics. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15269224

Văn Nhân, N., Venessa, N., & Vincent, T. (2025). Artificial Intelligence In Human Resource Management And Marketing: Opportunities, Challenges And Ethics. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15269223

Văn Nhân, N. (2025). Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Quản Trị Nhân Lực Và Marketing: Cơ Hội, Thách Thức Và Đạo Đức (Version 2). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15270326

Zuboff, S. (2023). Thời đại của chủ nghĩa tư bản giám sát. Trong  Lý thuyết xã hội được kết nối lại  (trang 203-213). Routledge.