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초록

영어

This study empirically examines the dual effects of generative AI use on marketers' job competencies and the moderating role of AI literacy, drawing on cognitive load theory and the cognitive offloading framework. Survey data were collected from 282 practicing marketers who use generative AI in their work, and multiple regression analysis and hierarchical moderated regression analysis were conducted. The results indicate that AI usage frequency had a significant positive effect on competency enhancement (β=.175, p=.001), while no significant effect was found on cognitive passivity. The moderating effects of AI literacy were not significant for either pathway; rather, the positive effect of AI use on competency enhancement appeared universally across marketers regardless of their literacy level. Exploratory analyses by job function and work experience also revealed no significant group differences. These findings suggest that, at the current stage of adoption, generative AI functions as a competency-enhancing tool for marketers without inducing the cognitive passivity theoretically anticipated. Notably, technology acceptance attitude emerged as the strongest predictor of competency enhancement, highlighting the need for organizational interventions that foster technology receptivity alongside AI tool adoption.

한국어

본 연구는 인지 부하 이론과 인지적 오프로딩 관점을 기반으로, 마케터의 생성형 AI 활용이 직무 역량에 미치는 이중적 효과와 AI 리터러시의 조절 역할을 실증적으로 검증하였다. 이를 위해 생성형 AI를 업무에 활용하는 현업 마케터 282명을 대상으로 설문 데이터를 수집하고, 다중회귀분석과 위계적 조절 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, AI 활용 빈도는 역량 강화에 유의한 정적 영향을 미쳤으나(β=.175, p=.001), 수동적 인지에는 유의한 영향을 미치지 않았다. AI 리터러시의 조절 효과 역시 두 경로 모두에서 유의하지 않았으며, 리터러시 수준과 무관하게 AI 활용의 역량 강화 효과가 마케터 전반에 걸쳐 범용적으로 나타났다. 직군 및 경력에 따른 탐색적 분석에서도 집단 간 유의한 차이는 확인되지 않았다. 이러한 결과는 현 시점에서 생성형 AI가 이론적으로 우려되었던 수동적 인지를 유발하지 않으면서도 마케터의 역량을 강화하는 긍정적 도구로 작동하고 있음을 시사한다. 다만 신기술 수용 태도가 역량 강화의 가장 강력한 예측 변수로 나타나, AI 도입과 함께 구성원의 기술 수용 성향을 높이는 조직 차원의 개입이 병행될 필요가 있을 것이다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 인지 부하 이론과 인지적 오프로딩
2.2 마케팅 세부 직무별 이중적 영향
2.3 조절 요인으로서의 AI 리터러시
3. 연구방법론
3.1 연구문제
3.2 연구가설
3.3 변수의 조작적 정의
3.4 표본 및 자료 수집
3.5 분석 환경 및 도구
4. 연구결과
4.1 응답자 특성
4.2 측정 도구의 신뢰도
4.3 기술 통계 및 상관 분석
4.4 연구문제 1: AI 활용이 역량 강화･수동적 인지에 미치는 영향 (H1, H2)
4.5 연구문제 2: 직군별 탐색 분석
4.6 연구문제 3: AI 리터러시의 조절 효과 (H3, H4)
4.7 연구 결과 요약
5. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 이용빈 [ Yongbeen Lee | 서울과학기술대학교 디지털문화정책 대학 소속 학생 ] Corresponding Author

참고문헌

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• 간행물명

  산업융합연구(구 대한산업경영학회지) [Journal of Industrial Convergence]

• 간기

  월간

• pISSN

  2635-8875

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 323 DDC 338