Earticle

초록

영어

This study examines the factors shaping developers’ intention to adopt generative AI-integrated development tools in software development environments where Generative AI (GenAI) and Agile methodologies are increasingly combined. While GenAI may enhance short-term development productivity, the uncritical acceptance of AI-generated outputs can potentially contribute to the accumulation of technical debt over time. Drawing on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), this study investigates the effects of performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions on behavioral intention. It further examines the moderating roles of personal innovativeness and technology self-efficacy, reflecting the probabilistic and exploratory nature of GenAI-enabled development work. Survey data collected from 171 IT developers in South Korea were analyzed using structural equation modeling. The results show that performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions all have significant positive effects on behavioral intention. Personal innovativeness significantly moderates the relationship between performance expectancy and behavioral intention, whereas technology self-efficacy shows a marginally significant moderating effect on the relationship between effort expectancy and behavioral intention. In addition, latent profile analysis identifies three distinct developer groups: passive adopters, active practitioners, and potential adopters. The multi-group analysis further indicates that the moderating effects are more pronounced among active practitioners, suggesting that the acceptance mechanisms of GenAI development tools may vary depending on developers’ psychological characteristics and organizational perceptions. This study contributes to technology acceptance research by extending UTAUT to the GenAI-Agile context and by discussing technical debt as a potential risk embedded in the adoption process. Practically, the findings suggest the need for differentiated adoption strategies and systematic review mechanisms for AI-generated outputs based on the heterogeneous characteristics of developer groups.

한국어

본 연구는 생성형 AI(GenAI)와 애자일 방법론이 결합된 소프트웨어 개발 환경에서 개발자의 생성형 AI 개발 도구 수용 의도가 어떠한 요인에 의해 형성되는지를 분석하였다. 특히 생성형 AI가 단기적으로 개발 생산성을 높일 수 있음에도, AI 산출물의 무비판적 수용은 장기적으로 기술적 채무를 누적시킬 수 있다는 문제의식에 주목하였다. 이에 본 연구는 통합기술수용이론(UTAUT)을 기반으로 성과 기대, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진 조건이 수용 의도에 미치는 영향을 검토하고, 생성형 AI 환경의 확률적․탐색적 특성을 반영하여 개인혁신성향과 기술 자기효능감의 조절 효과를 분석하였다. 국내 IT 개발자 171명을 대상으로 한 설문자료를 구조방정식 모형으로 분석한 결과, 성과 기대, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진 조건은 모두 수용 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 개인혁신성향은 성과 기대와 수용 의도 간 관계를 유의하게 조절하였으며, 기술 자기효능감은 노력기대와 수용 의도 간 관계에서 한계적으로 유의한 조절 효과를 보였다. 추가적으로 잠재 프로파일 분석을 수행한 결과, 개발자 집단은 소극적 수용형, 능동적 실천형, 잠재적 수용형의 세 집단으로 구분되었다. 다중그룹 분석에서는 능동적 실천형에서 조절 효과가 상대적으로 뚜렷하게 나타났으며, 이는 생성형 AI 개발 도구의 수용 메커니즘이 개발자의 심리적 특성과 조직적 인식에 따라 상이하게 작동할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 생성형 AI-애자일 환경에서 기술 수용 연구를 확장하고, 기술적 채무의 잠재적 위험을 수용 과정의 맥락에서 논의했다는 점에서 학술적 의의를 지닌다. 또한 실무적으로는 개발자 집단의 이질성을 고려한 맞춤형 도입 전략과 AI 산출물 검토 체계의 필요성을 제시한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
2.1 생성형 AI-애자일 융합 환경과 기술적 채무의 역설
2.2 통합기술수용이론의 맥락적 확장과 조직 내 수용 의도
2.3 확률적 시스템 환경에서의 심리적 조절 기제 : 개인혁신성향과 기술 자기효능감
2.4 사용자 집단의 이질성과 잠재 프로파일 분석
Ⅲ. 연구모형 및 연구가설
3.1 연구모형
3.2 연구 가설
IV. 연구방법
4.1 데이터 수집
4.2 변수의 조작적 정의 및 측정 항목
4.3 데이터 분석 방법과 방법론적 타당성 검증 절차
V. 분석결과
5.1 측정 모형의 신뢰도 및 타당도 검증
5.2 구조모형 분석 및 가설 검증
5.3 잠재 프로파일 분석(LPA) 및 집단 간 차이 검증
Ⅵ. 논의 및 시사점
6.1 연구 결과 요약 및 심층 논의
6.2 본 연구의 시사점
6.3 연구의 한계 및 향후 연구 제언
Ⅶ. 결론
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 조민지 [ Minji Cho | 고려대학교 기업경영학과 박사과정생 ]
• 양희태 [ Heetae Yang | 고려대학교 융합경영학부 글로벌경영전공 부교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  경영정보학연구 [Information Systems Review]

• 간기

  계간

• pISSN

  2982-6551

• eISSN

  2982-6837

• 수록기간

  1999~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658