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초록

영어

This study investigated the complex effects of service employees’ perceptions of artificial intelligence (AI) on service commitment by integrating the transactional theory of stress and the job demands-resources (JD-R) model. Grounded in the transactional theory of stress, AI awareness was categorized into challenge and hindrance appraisals to examine their impacts on work engagement, burnout, and service commitment, which represent the core pathways of the JD-R model. Analyzing data from 101 service employees using structural equation modeling (SEM), the results revealed that AI challenge appraisal significantly increased work engagement and reduced burnout, whereas AI hindrance appraisal significantly increased burnout. However, hindrance appraisal had no significant effect on work engagement, reaffirming the independence of the dual pathways in the JD-R model. Furthermore, work engagement positively influenced service commitment, while burnout had a negative impact. These findings empirically demonstrate that AI awareness activates the dual pathways of the JD-R model through a stress appraisal process based on the transactional theory of stress, highlighting the critical need for strategies that promote positive appraisals and suppress negative ones when introducing AI. The theoretical implications of this study lie in extending the scope of existing frameworks by successfully integrating a technological factor—AI awareness—into the transactional theory of stress and the JD-R model. Practically, the findings suggest that differentiated human resource management strategies aimed at maximizing service employees’ challenge appraisals and minimizing hindrance appraisals are essential for the successful implementation of AI.

한국어

이 연구는 스트레스 거래 이론과 직무 요구-자원(JD-R) 모델을 적용하여, 서비스 종사원의 인공지능 인식이 서비스 몰입에 미치는 복합적 영향을 규명하고자 하였다. 인공지능(AI) 인식을 스트레스 거래 이론에 기반한 도전 평가와 방해 평가로 구분하고, 이것이 JD-R 모델의 핵심경로인 직무 열의와 직무 소진 및 서비스 몰입에 어떤 영향을 미치는지 검증하였다. 서비스 종사원 101명의 자료를 구조방정식 모형으로 분석한 결과, AI 도전 평가는 직무 열의를 유의하게 높이고, 직무 소진을 낮추었으며, AI 방해 평가는 직무 소진을 유의하게 증가시켰다. 그러나 방해 평가는 직무 열의에 유의한 영향을 미치지 않았고, JD-R 모델의 두 경로가 독립적임을 재확인하였다. 또한 직무 열의는 서비스 몰입에 긍정적 영향을 미치지만 직무 소진은 서비스 몰입에 부정적 영향을 미침을 확인하였다. 이 연구는 인공지능 인식이 스트레스 거래 이론을 바탕으로 스트레스 평가 과정을 거쳐 JD-R 모델의 이중 경로를 활성화함을 실증적으로 입증하였고, 인공지능 도입 시 긍정적 평가 유도와 부정적 평가억제 전략의 중요성을 시사한다. 연구의 학문적 시사점은 AI 인식을 스트레스 거래 이론과 JD-R 모델에 성공적으로 통합하여 이론의 적용 범위를 확장시켰다. 실무적으로는 AI 도입 성공을 위해 서비스 종사원의 도전 평가는 높이고 방해 평가는 최소화하는 차별화된 인적자원관리 전략이 필수적임을 제시했다.

목차

요약
I. 서론
II. 이론적 배경과 가설설정
2.1. 스트레스 거래 이론
2.2. 직무 요구-자원 모델
2.3. AI에 대한 도전과 방해 평가가 직무 열의 및 직무소진에 미치는 영향
2.4. 직무 열의 및 직무 소진과 서비스 몰입
2.5. 연구모형
III. 연구방법
3.1. 변수의 측정
3.2. 자료 수집 및 분석 방법
IV. 연구결과
4.1. 표본의 특성
4.2. 공통 방법 편향의 평가
4.3. 신뢰성 및 타당성
4.4. 가설 검정
V. 결론
5.1. 연구 결과의 요약
5.2. 시사점
5.3. 연구의 한계점 및 향후 연구 과제
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 이경준 [ Lee, Kyeongjun | 국립한밭대학교 대학원 경영학과 박사과정 ] 제1저자
• 지성구 [ Ji, Seonggoo | 국립한밭대학교 융합경영학과 교수 ] 교신저자
• 권연우 [ Kwon, Yeonwoo | 국립한밭대학교 대학원 경영학과 박사과정 ] 공동저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  경영컨설팅연구 [Korean Management Consulting Review]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1598-172X

• eISSN

  3059-0469

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658