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초록

영어

[Purpose] This study proposes a dual-effect model in which generative AI utilization capability simultaneously enhances digital marketing performance through digital agility and induces employees’ technostress among Korean SMEs that sell through external e-commerce platforms, and examines whether platform dependence moderates the dysfunctional path. [Methodology]Drawing on the resource-based view and dynamic capabilities theory together with the Job Demands-Resources model, and combining resource dependence theory as the moderating logic, an online survey was conducted with marketing and operations personnel of SMEs engaged in online sales and marketing, yielding 300 valid responses from 300 firms. The data were analyzed using SPSS 23.0 and AMOS 24.0. [Findings] Generative AI utilization capability had a positive effect on digital agility (β=.823), which in turn positively affected digital marketing performance (β=.633). Its direct effect on performance was not significant, whereas the indirect effect through digital agility was significant (.522, bias-corrected 95% CI [.295, .915]), confirming mediation. The capability also significantly increased technostress (β=.388). Platform dependence raised technostress directly (β=.333) and strengthened the effect of the capability on technostress (β=.151), while no moderating effect was observed on the digital agility path (β=−.023). An equality-constraint chi-square difference test confirmed that the two moderating coefficients differ significantly (Δχ²(1)=7.561, p=.006). Simple slope tests showed that the conditional effect was not significant for firms low in platform dependence (b=.083, p=.176). [Implications]These results confirm that generative AI utilization capability entails both benefits and costs, and that the costs are selectively amplified under high platform dependence. By integrating the bright and dark sides of AI within a single research design and identifying platform dependence as its boundary condition, this study contributes to the theoretical integration of AI effect research in the under-examined SME context. The practical implication is that SMEs should treat AI adoption as a transformation of operating routines rather than a matter of tool deployment, and that measures mitigating employees’ technological burden should be prioritized for highly platform-dependent firms.

한국어

[연구목적]본 연구는 외부 판매 플랫폼을 이용하는 중소기업을 대상으로, 생성형 AI 활용역량이 디지털 민첩성을 매개로 디지털 마케팅 성과를 높이는 순기능과 종사자의 테크노스트레스를 유발하는 역기능이 함께 나타나는 이중효과 모형를 나타내며, 플랫폼 종속성이 이 관계를 조절하는지를 규명하고자 한다. [연구방법]자원기반관점과 동적역량이론, 직무요구-자원(JD-R) 모델을 이론적 틀로 삼고 플랫폼 종속성의 조절 논리는 자원의존이론에 근거하였다. 외부 판매 플랫폼을 이용하는 중소기업 300개사의 마케팅·운영 담당자를 대상으로 설문을 실시하여 유효 응답 300부를 SPSS 23.0과 AMOS 24.0으로 분석하였다. 순기능 및 역기능 경로와 조절효과를 모두 잠재변수 수준에서 검정하였으며, 조절효과는 직교화 곱 지표를 이용한 잠재 상호작용 모형으로 측정하였다. [연구결과]생성형 AI 활용역량은 디지털 민첩성을 높였고(β=.823), 디지털 민첩성은 디지털 마케팅 성과를 높였다(β=.633). 성과에 대한 직접효과는 유의하지 않았고 간접효과만 유의하여(.522, 95% CI [.277, .870]) 민첩성을 경유한 간접효과가 우세하였다. 동시에 생성형 AI 활용역량은 테크노스트레스의 정(+)의 관계를 보였다(β=.388). 플랫폼 종속성은 테크노스트레스를 직접 연관될 뿐 아니라(β=.403) AI 활용역량의 효과를 강화하였으나(β=.183, Δχ²(1)= 8,202, p=.004) 디지털 민첩성 경로는 조절하지 않았고, 두 조절계수의 차이도 유의하였다(Δχ²(1)=7.561, p=.006). [연구의 시사점] 본 연구는 별개의 흐름에서 다루어져 온 AI의 순기능과 역기능을 독립변수에서 통합적으로 검증하고, 플랫폼 종속성을 이중효과의 경계조건으로 규명하였다는 데 학문적 의의가 있다. 실무적으로는 중소기업의 AI 도입이 도구 보급이 아니라 의사결정 주기를 단축하는 운영 방식의 전환으로 이어져야 하며, 종사자의 기술적 부담 완화 조치는 플랫폼 종속도가 높은 기업을 우선 대상으로 삼아야 함을 시사한다.

목차

<국문요약>
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경 및 연구가설
2.1 생성형 AI 활용역량과 디지털 민첩성
2.2 디지털 마케팅 성과와 테크노스트레스
2.3 플랫폼 종속성
2.4 연구가설 및 연구모형
Ⅲ. 연구모형
3.1 측정도구
3.2 표본의 수집 및 분석 방법
Ⅳ. 실증분석 및 가설검증
4.1 기술통계 및 상관관계 분석
4.2 신뢰도 및 타당도 검증
4.3 가설 검증
Ⅴ. 결론
5.1 결과 요약
5.2 연구의 시사점
5.3 연구의 한계점 및 향후 연구 방향
참고문헌

키워드

저자

• 지성훈 [ Ji, Sunghun | 박사과정 수료, 국립군산대학교, 일반대학원, 경영학과 ] 제1저자
• 강다혜 [ Kang, Dahye | 박사과정 수료, 국립군산대학교, 일반대학원, 경영학과 ] 제2저자
• 윤기창 [ Yoon, Kichang | 부교수, 국립군산대학교 경영특성화대학 경영학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  경영과 정보연구 [Management Information Systems review]

• 간기

  계간

• pISSN

  1598-2459

• 수록기간

  1997~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658