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AI 지원 성과평가 유형이 리더-구성원 교환관계(LMX)에 미치는 영향 : 알고리즘 환원주의와 리더 개입의 매개효과
Impact of AI-supported Performance Evaluation Types on Leader-Member Exchange : Mediating Roles of Algorithmic Reductionism and Leader Intervention

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  • 발행기관
    한국프로젝트경영학회 바로가기
  • 간행물
    프로젝트경영연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol.6 No.2 (2026.08)바로가기
  • 페이지
    pp.17-29
  • 저자
    황슈양, 양재용
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A490876

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원문정보

초록

영어
As artificial intelligence (AI) is increasingly integrated into human resource management (HRM), organizations are adopting AI-supported evaluation systems to enhance the efficiency and objectivity of assessments. However, little is known about how different types of AI-supported performance evaluations affect employees’ perceptions of leader-member exchange (LMX). Drawing on LMX and attribution theory, this study analyzed the impact of AI-supported evaluation types on employees’ LMX perceptions and examined the mediating roles of “algorithmic reductionism” and “leader intervention.” To this end, a scenario-based experiment using a 2×2 factorial design was conducted, manipulating AI transparency (high vs. low) and responsibility attribution (leader vs. AI). Participants were assigned to one of four evaluation scenarios and subsequently responded to items regarding algorithmic reductionism, leader intervention, and LMX perceptions. The study results indicate that perceptions of LMX vary significantly depending on evaluation conditions. Members perceived the highest levels of LMX when leaders actively reviewed AI-generated evaluation results and took responsibility for the final decisions. Additionally, algorithmic reductionism was found to significantly influence LMX perceptions. These findings underscore the critical role of human responsibility in AI-driven HR decision-making processes. Academically, this study contributes to expanding research on AI-based HRM; practically, it suggests that organizations must ensure active leader involvement when implementing AI-driven performance evaluation systems.

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 알고리즘 통제와 조직 권력, 공정성 및 신뢰의 변화
2.2 AI 지원 평가유형이 LMX에 미치는 영향 메커니즘과 연구가설
3. 연구방법
3.1 연구모델
3.2 측정도구
3.3 실험 조작 점검
4. 연구결과
4.1 인구통계학적 정보
4.2 측정모델 분석
4.3 경로분석에 기반한 평가 유형별 LMX 영향
4.4 이원분산분석에 기반한 평가 유형별 LMX 영향 차이
5. 결론
5.1 연구요약
5.2 시사점 및 향후 연구계획
References
Appendix

키워드

Leader-Member Exchange AI Transparency Responsibility Attribution Algorithm Reductionism

저자

  • 황슈양 [ Shuyang Huang | 한양대학교 일반대학원 글로벌기술경영학과 석사과정 ] 제1저자
  • 양재용 [ Jae-Yong Yang | 한양대학교 기술혁신대학 산업융합학부 조교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국프로젝트경영학회 [The Korean Society of Project Management]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    본 학회는 프로젝트 경영에 관한 학술적인 연구 및 응용기술의 개발과 보급에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    프로젝트경영연구 [Project Management Review]
  • 간기
    반년간
  • eISSN
    2799-3434
  • 수록기간
    2021~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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