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초록

한국어

AI 기술의 발전과 확산에 따라 조직 내 AI 시스템 도입과 활용이 증가하면서, 도메인 전문가와 AI 전문가 간 협업의 중요성이 부각되고 있다. 두 전문가의 유기적 협력은 AI 시스템의 성공적 구현에 필수적이나, 현실에서는 협업이 원활하게 이루어지지 않는 경우가 빈번하다. 이에 본 연구는 문헌연구와 사례연구를 통해 AI 시스템 도입 및 활용 과정에서 두 전문가 간 협업의 주요 장애 요인을 분석하고, 이를 극복할 수 있는 방안을 도출하고자 한다. 연구 결과, 주요 장애 요인으로 상호 이해 부족, 역할 분담의 모호성, 소통 단절, 신뢰 부족 등이 확인되었으며, 기존 협업 모델이 AI 증강 조직의 기술적 복잡성과 도메인 특수성을 충분히 반영하지 못하는 한계를 지님을 밝혀냈다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 두 전문가 간 데이터 및 AI 기반의 전략적 의사결정을 원활히 하고, 협업 목표를 조율하며, 갈등을 조정하는 핵심적 역할인 ‘중간자’의 필요성을 제안하였다. 특히, 중간자의 역할이 단순한 프로젝트 관리자를 넘어 데이터 전략가로 확장됨을 확인하였다. 중간자는 데이터 체계 구축, 프로젝트 기획, 수행 및 평가 전 과정에서 협업을 조율하며, AI 기반 전략적 접근을 가능하게 하는 핵심적 역할을 수행한다. 본 연구는 AI 시스템 도입 및 활용 과정에서 협업의 장애 요인을 실증적으로 규명하고, 이를 해결하기 위한 중간자의 역할을 제시함으로써 학문적으로는 도메인 전문가와 AI 전문가 간 협업 모델의 발전에 기여하며, 실무적으로는 조직 내 AI 프로젝트의 성공 가능성을 높이는 데 의의를 갖는다.

영어

Rapid advancements in AI technology have made collaboration between domain experts and AI experts essential within organizations. Successfully implementing AI systems requires integrating domain knowledge with AI expertise, yet such collaborations often face challenges. Mutual misunderstandings, unclear roles, communication breakdowns, and lack of trust frequently hinder effective teamwork. This study examines how these groups collaborate during AI system implementation, identifies key obstacles, and proposes solutions to overcome existing model limitations. Findings reveal that current collaboration models fail to address AI-augmented organizations' technical complexities and specific domain nuances. To resolve these issues, this study introduces an intermediary role that goes beyond project management to include data strategy and coordination. This intermediary facilitates data-driven communication, mediates conflicts, and aligns collaboration goals between domain and AI experts. By overseeing all phases—from data infrastructure development to project execution and evaluation—the intermediary fosters a structured, AI-driven strategic approach. By analyzing barriers to collaboration and proposing this expanded intermediary role, the study contributes practically by improving AI project success rates within organizations and academically by offering a new perspective on collaboration models between domain and AI experts.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 AI 시스템과 AI 증강조직
2.2 AI 도입 및 활용 단계별 특징
2.3 도메인 전문가와 AI 전문가 협업 모델 탐색
Ⅲ. 연구방법
3.1 문헌연구
3.2 사례연구
Ⅳ. 연구결과
4.1 도메인 전문가-AI 전문가 협업 문제와 원인
4.2 프로젝트 기반 분절된 협업 장애요인 분석
4.3 통합된 AI 협업 팀 성공요인 분석
4.4 도메인 전문가-AI 전문가 협업 한계점
Ⅴ. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract

저자

• 김마리 [ Marie Kim | KAIST 문술미래전략대학원 박사과정 ]
• 이상윤 [ Sangyoon Yi | KAIST 문술미래전략대학원 부교수 ] 교신저자

참고문헌