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초록

영어

This study analyzes the factors influencing the continuance intention to use Generative AI in office tasks, based on the Information Adoption Model (IAM). Using data collected from 350 office workers in South Korea, the Partial Least Square (PLS) method was employed to examine the relationships among the variables. The results indicate that information quality and service·UI quality have significant positive effects on the perceived usefulness of Generative AI. Moreover, source credibility and trust in Generative AI providers exhibit indirect positive relations with perceived usefulness through their influence on information quality and service·UI quality. Finally, perceived usefulness is confirmed to be a strong determinant of continuance intention. These findings suggest that improving information quality and enhancing user experience play critical roles in promoting the adoption and sustained use of Generative AI.

한국어

본 연구는 정보채택모델(Information Adoption Model, IAM)을 기반으로 사무 업무에서 생성형 AI의 지속 사용 의도에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 350명의 국내 직장인을 대상으로 수집한 데이터를 부분최소자승법(Partial Least Square, PLS)을 통해 분석한 결과, 정보·지식의 품질과 서비스·UI의 품질이 직접적으로 생성형 AI의 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 출처의 신뢰성과 생성형 AI 기업의 신뢰성은 정보·지식의 품질과 서비스·UI의 품질을 통해 유용성에 간접적인 양의 관계가 있음이 확인되었다. 마지막으로, 생성형 AI의 유용성은 지속 사용 의도에 강한 영향을 미치는 요인임도 검증되었다. 본 연구의 주요 결과들은 생성형 AI의 정보 품질 및 사용자 경험 개선이 사용 의도 증대와 이용층 확산에 중요한 역할을 한다는 점을 시사한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
2.1 생성형 AI
2.2 정보채택모델
Ⅲ. 연구모형 및 가설
3.1 연구 모형
3.2 연구 가설
Ⅳ. 연구방법
4.1 데이터
4.2 측정항목
Ⅴ. 분석결과
5.1 측정모델
5.2 가설검증
Ⅵ. 결론 및 시사점
6.1 결론
6.2 본 연구의 의의 및 한계점
참고문헌
Abstract

키워드

생성형 AI 정보채택모델 정보·지식의 품질 서비스·UI의 품질 출처의 신뢰성 생성형 AI 기업의 신뢰성 Generative AI Information Adoption Model Information․Knowledge Quality Service·UI Quality Source Credibility Trust in Generative AI Providers

저자

• 양희태 [ Heetae Yang | 한남대학교 경영정보학과 조교수 ]

참고문헌

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