Earticle

초록

영어

Generative AI is reshaping the organizational functions and labor-input structures of individual entrepreneurs. Yet solo entrepreneurship and solopreneurship studies have not fully explained how AI use translates into business processes, market validation, business model scalability, and performance. Through a purposive conceptual literature review and theory-adaptation design, this study defines a generative AI-enabled solopreneur as an individual entrepreneur who integrates generative AI and automation systems into repeatable business processes as core operating resources without relying on dedicated full-time staff or functional departments. Generative AI utilization capability comprises AI task identification, AI output evaluation, and AI process integration. This capability may contribute to business model scalability and firm-level performance through two pathways: integration into automation-based operations and direct support for rapid market validation. Automation-based operations may reduce founder labor-time dependence in repetitive tasks and strengthen the effect of AI capability on rapid market validation. Multiple experimentation may moderate the relationship between rapid market validation and business model scalability, strengthening it at appropriate levels but weakening it when excessive. The study presents seven theoretical propositions across levels of analysis and proposes automation-based operating efficiency, firm output relative to founder labor time, and long-term profitability as firm-level performance indicators.

한국어

생성형 AI의 확산은 개인 창업자의 조직 기능과 노동투입 구조를 변화시키고 있지만, 기존 1인 창업·솔로프러너(solopreneur) 연구는 AI 활용이 사업 프로세스, 시장검증, 사업모델 확장성과 성과로 이어지는 과정을 충분히 설명하지 못한다. 본 연구는 목적지향적 개념 문헌검토와 이론 각색 설계를 통해 이 공백을 다룬다. 본 연구에서 생성형 AI 기반 솔로프러너는 생성형 AI와 자동화 시스템을 핵심 운영자원으로 활용하고, 전담 상시인력이나 기능별 조직에 의존하지 않고 이를 반복 가능한 사업 프로세스에 통합하는 개인 창업자를 의미한다. 생성형 AI 활용역량은 AI 과업 식별, AI 산출물 평가 및 AI 프로세스 통합으로 구성되는 것으로 보며, 자동화 기반 운영으로 구현되는 경로와 빠른 시장검증에 직접 기여하는 경로를 통해 사업모델 확장성과 사업체 수준 성과로 연결될 것으로 본다. 자동화 기반 운영은 반복 업무에 대한 창업자의 노동시간 의존도를 낮추는 한편, 생성형 AI 활용역량이 빠른 시장검증에 미치는 효과를 강화할 수 있다. 다중 실험은 적정 수준에서는 빠른 시장검증과 사업모델 확장성의 관계를 강화하지만, 과도해지면 그 효과를 약화시킬 수 있는 조절조건으로 본다. 본 연구는 이러한 관계를 분석수준별로 구분한 일곱 개의 이론적 명제로 제시하고, 자동화 기반 운영효율, 창업자 노동시간 대비 사업체 산출 및 장기 수익성을 사업체 수준 성과지표로 제안한다.

저자

• 김용태

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국창업학회지 [Journal of the Korean Entrepreneurship Socieity]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2092-8068

• 수록기간

  2006~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658