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Can AI Adoption architect Sustainable HRM? Investigating the Moderated Mediation role of Techno-Complexity and Self-Efficacy

본 연구는 인공지능 도입이 직무 복잡성과 회복탄력성의 매개 역할을 통해 지속가능한 인적자원관리(Sustainable HRM)에 어떠한 영향을 미치는지 조사하며, 인공지능이 일반적으로 지속가능성을 촉진하지만 회복탄력성을 통한 긍정적 영향은 기술 복잡성에 의해 약화된다는 점을 밝힘으로써, 장기적인 지속가능한 성과를 보장하기 위한 단순화된 인터페이스와 지원적인 교육의 필요성을 강조한다.

원저자: Sugyanta Priyadarshini, Jayasmita Kuanr, Sarthak Dash, Nisrutha Dulla, Snigdharani Panda

게시일 2026-08-29

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CC BY 4.0

원저자: Sugyanta Priyadarshini, Jayasmita Kuanr, Sarthak Dash, Nisrutha Dulla, Snigdharani Panda

원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

현대 직장에서는 조용한 혁명이 진행 중입니다. 기업들은 단순히 단순한 업무를 자동화하는 것을 넘어, 가장 가치 있는 자산인 '사람'을 관리하는 방식을 재편하기 위해 점점 더 인공지능에 의존하고 있습니다. 이러한 변화는 종종 지속가능성이라는 관점에서 논의되는데, 이 개념은 환경적 우려를 넘어 직원의 장기적인 안녕과 성장을 포함합니다. 지속 가능한 인적 자원 관리는 노동자를 단기적인 자원이 아닌 지속적인 파트너로 대우하며, 그들의 발전, 공정성, 그리고 시간이 흐름에 따라 번영할 수 있는 능력에 초점을 맞추는 관행입니다. 그러나 이 인간 중심적인 시스템에 강력한 새로운 기술을 도입하는 것은 복잡한 긴장 상태를 유발합니다. 기계가 반복적인 업무를 처리할 수는 있지만, 동시에 인간에게는 더 복잡하고 새로운 역할을 수행하도록 요구하기 때문입니다. 오늘날 리더들에게 주어진 핵심 질문은, 이러한 기술적 도약이 건강하고 회복력 있는 인력과 공존할 수 있을 것인가, 아니면 끊임없는 변화의 압박이 결국 돕고자 했던 바로 그 사람들을 무너뜨릴 것인가 하는 점입니다.

인도의 대학 연구진은 바로 이 균형을 조사하기 위해 연구에 착수했습니다. 그들은 인공지능의 도입이 조직의 인적 자원의 장기적인 건강에 어떤 영향을 미치는지 이해하고자 했습니다. 이를 위해 그들은 기업이 AI를 도입하고, 그것이 사람들의 업무 성격을 어떻게 변화시키며, 직원들이 그러한 변화에 어떻게 대처하는지에 대한 구체적인 사건의 연쇄 과정을 살펴보았습니다. 연구는 두 가지 핵심 심리적 요인에 집중했습니다. 첫째, AI가 도입되었을 때 역할이 얼마나 까다롭고 다양해지는지를 의미하는 직무 복잡성을 조사했습니다. 둘-째, 개인이 스트레스에서 회복하고 불확실성에 적응하는 능력인 회복탄력성을 살펴보았습니다. 연구진은 인도의 민간 및 공공 부문 기업 전반에 걸쳐 881명의 직원과 관리자로부터 데이터를 수집했습니다. 그들은 기술 도입의 초기 단계부터 최종 결과인 지속 가능한 관리 관행에 이르기까지 영향의 흐름을 추적하는 방법을 사용했으며, 동시에 개인의 자신감과 기술에 대해 인지된 난이도가 결과에 어떻게 변화를 주는지도 확인했습니다.

연구 결과는 이중적인 영향력을 보여줍니다. 조직이 인공지능을 도입하면 실제로 직무를 더 복잡하게 만듭니다. 일상적인 업무가 자동화되는 것은 언뜻 안도감을 주는 것처럼 보이지만, 이는 동시에 직원들이 더 분석적이고 결정적이며 창의적인 책임을 맡도록 밀어붙입니다. 이러한 복잡성의 증가는 반드시 나쁜 것만은 아닙니다. 연구에 따르면 이 복잡성은 하나의 가교 역할을 합니다. 직원들이 새로운 기술을 배우고 더 어려운 문제를 해결하도록 강제함으로써, 이 추가된 복잡성은 실제로 조직의 지속 가능한 인적 자원 관리 능력을 강화합니다. 즉, 지속적인 학습이 이루어지는 환경을 조성하고 동기 부여를 높이는 것입니다. 동시에, AI의 도입은 회복탄력성을 높이는 것으로 나타났습니다. 이러한 변화를 성공적으로 헤쳐 나가는 직원들은 미래의 불확실성을 다룰 수 있는 더 강한 역량을 개발하게 되며, 이는 건강하고 오래 지속되는 인력의 초석이 됩니다.

하지만 기술에서 지속 가능한 일터로 가는 길은 직선이 아니며, 함정이 존재합니다. 연구진은 기술에 대해 인지된 난이도가 결정적인 역할을 한다는 것을 발견했습니다. 만약 직원들이 AI 시스템이 너무 복합적이고, 배우기 너무 어렵거나, 관리하기 벅차다고 느낀다면 긍정적인 효과는 퇴색되기 시작합니다. 구체적으로, 높은 수준의 기술적 복잡성(techno-complexity)은 회복탄력성을 가진 직원들이 자신의 적응력을 긍정적인 결과로 전환하는 능력을 약화시킵니다. 간단히 말해, 아무리 강하고 적응력이 뛰어난 사람이라도 그들이 사용하도록 요구받는 도구가 너무 혼란스럽거나 과도하게 까다로우면 지칠 수 있다는 뜻입니다. 이는 기술 자체가 인간 사용자를 압도하지 않는 방식으로 설계되고 도입되어야 함을 시사합니다. 놀랍게도, 연구는 직원의 자기 효능감, 즉 자신의 능력에 대한 자신감이 이러한 결과를 유의미하게 바꾸지는 못한다는 것을 발견했습니다. 자신감만으로는 지나치게 복잡한 시스템이 만들어낸 장벽을 극복하기에 충분하지 않았습니다.

연구진은 인공지능이 조직이 장기적으로 사람을 관리하는 방식을 크게 개선할 잠재력이 있지만, 이 변화의 성공 여부는 기술이 어떻게 구현되느냐에 달려 있다고 결론지었습니다. 단순히 새로운 소프트웨어를 설치하는 것만으로는 부족합니다. AI가 지속 가능하고 건강한 일터로 이어지게 하려면, 기업은 시스템의 인터페이스를 단순화하고 교육 순서를 신중하게 배치해야 합니다. 기술을 점진적으로 도입해야 하며, 직원들이 과부하를 느끼지 않도록 명확한 지원 구조를 병행해야 합니다. 이 연구는 AI의 이점을 끌어내는 열쇠가 기계와 인간 사이의 마찰을 관리하는 데 있다고 제안합니다. 복잡한 시스템의 인지적 부담을 줄이고 학습이 권장되는 지원적인 환경을 조성함으로써, 조직은 기술적 진보를 향한 추진력이 직원의 안녕을 희생시키지 않도록 보장할 수 있습니다. 궁극적으로 기술은 도구일 뿐이지만, 인력의 지속 가능성은 그 도구가 얼마나 부드럽고 사려 깊게 휘둘러지느냐에 달려 있습니다.

기술 요약: AI 도입과 지속 가능한 인적 자원 관리(SHRM)

문제 제기
본 연구는 조직이 인공지능(AI) 전환을 관리하는 동시에 직원의 웰빙을 유지하고 지속 가능한 인적 자원 관리(SHRM)를 추진하는 과정에서 직면하는 핵심 과제를 다룬다. AI 도입은 효율성 증대를 제공하지만, 기존 문헌에 따르면 이는 대인 관계 상호작용의 감소, 전통적인 노동 역할의 쇠퇴, 감시 중심의 업무 문화 등 SHRM에 대한 도전 과제를 심화시킬 수 있다. 기술적 준비도(AI 역량, 기술 복잡성)와 인간 중심적 요인(사회적 기후, 회복탄력성, 자기 효능감) 사이의 상호작용이 지속 가능한 HR 성과를 형성하는 데 어떻게 작용하는지에 대한 이해, 특히 인도 맥락에서의 연구 공백이 존재한다. 본 연구는 AI 도입(AIA)이 직무 복잡성(JC)과 회복탄력성(Re)이라는 매개 기제를 통해 어떻게 SHRM에 영향을 미치는지, 그리고 기술 복잡성(TC)과 자기 효능감(SE)에 의해 이러한 경로가 어떻게 조절되는지를 명확히 하는 것을 목표로 한다.

연구 방법론

데이터 수집: 본 연구는 2025년 1월부터 11월까지 인도 민간 및 공공 부문 기업을 대상으로 데이터를 수집하는 횡단적 설계를 활용하였다.
표집: 유의 표집(Purposive sampling)과 눈덩이 표집(Snowball sampling) 기법을 결합하여 인사 관리자(HR Manager)를 대상으로 하였다. 초기 910개의 응답 중 881개의 유효한 응답을 확보하였다(응답률 96.81%).
도구: 5점 리커트 척도 설문지를 사용하였다. 구성 개념에는 AI 역량(AIC), 사회적 기후(SC), AI 도입(AIA), 기술 복잡성(TC), 자기 효능감(SE), 직무 복잡성(JC), 회복탄력성(Re), 그리고 SHRM이 포함된다. 척도는 검증된 문헌(예: Chiu et al., 2025; Yu et al., 2021)에서 수정 및 보완되었다.
통계 분석: SmartPLS 버전 4.1.1.8을 사용하여 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링(PLS-SEM)을 수행하였다.
- 측정 모델: 타당도와 신뢰도는 Cronbach's alpha, 합성 신뢰도(CR), 평균 분산 추출값(AVE), 그리고 이질적-단일 특성(HTMT) 비율을 사용하여 평가하였다. 공통 방법 편향(CMB)은 Harman의 단일 요인 검사와 전체 다중공선성 VIF 분석을 통해 배제되었다.
- 구조 모델: 모델은 $R^2$ (결정 계수), $Q^2$ (예측 관련성), $f^2$ (효과 크기)를 사용하여 평가되었다. 경로 계수, t-통계량, 95% 신뢰 구간은 5,000개의 샘플을 이용한 비모수적 부트스트래핑을 통해 도출되었다.

주요 결과

직접 효과:
- AI 역량과 사회적 기후는 AI 도입에 긍정적인 영향을 미친다.
- AI 도입은 직무 복잡성( $\beta = 0.478$ )과 회복탄력성( $\beta = 0.196$ )을 모두 유의하게 증가시킨다.
- 직무 복잡성과 회복탄력성은 SHRM에 긍정적인 영향을 미친다.
- AI 도입은 SHRM에 직접적이고 긍정적이며 유의한 영향을 미친다 ( $\beta = 0.356$ ).
매개 분석:
- 직무 복잡성과 회복탄력성은 AI 도입과 SHRM 사이의 관계를 부분적으로 매개한다.
- 직무 복잡성 매개 경로: $\beta = 0.208$ .
- 회복탄력성 매개 경로: $\beta = 0.046$ .
- 이러한 매개 변수를 고려한 후에도 AIA와 SHRM 사이의 직접적인 관계는 유의미하게 유지된다.
조절된 매개 분석:
- 기술 복잡성 (TC): 유의미한 부(-)의 조절 변수로 작용한다. 이는 AI 도입이 회복탄력성을 통해 SHRM에 미치는 긍정적인 경로를 약화시킨다 ( $\beta = -0.019$ , $p = 0.043$ ). 인지된 복잡성이 높을수록 회복탄력성의 적응 능력을 저해한다.
- 자기 효능감 (SE): AI 도입, 회복탄력성, SHRM 간의 관계에서 유의미한 조절 효과를 보이지 않았다 ( $\beta = 0.012$ , $p = 0.158$ ).

주요 기여
본 연구는 기술적 준비도 요인(AIA, TC)을 인간 중심적 차원(SC, Re, SE)과 통합하여 지속 가능한 HR 성과를 설명함으로써 기존 문헌을 확장한다. 구체적으로 다음과 같은 기여를 한다:

운영 효율성 지표를 넘어 AI 도입과 SHRM 사이의 전략적 연결 고리를 명확히 한다.
AI 도입이 지속 가능한 HR 관행으로 전환되는 과정에서 직무 복잡성과 회복탄력성이 핵심적인 매개 경로임을 식별한다.
AI 도입이 일반적으로 SHRM을 강화하지만, 기술의 인지된 복잡성(TC)이 직원의 회복탄력성이 갖는 긍정적 역할을 저해할 수 있음을 입증한다.
다양한 조직적 환경 내에서의 기술적 전환의 역동성을 강조하며 인도적 맥락에서의 실증적 근거를 제공한다.

의의 및 주장
저자들은 본 연구가 AI 도입이 어떻게 HRM의 장기적 지속 가능성에 기여하는지 이해하기 위한 포괄적인 모델을 제공한다고 주장한다. 연구 결과는 AI가 SHRM을 강화할 수 있지만, 그 성공 여부는 기술적 발전과 인간의 적응력 사이의 균형을 관리하는 데 달려 있음을 시사한다.

본 논문은 AI 기반의 전환이 장기적인 지속 가능한 HR 성과로 이어지기 위해 조직이 다음과 같은 조치를 취해야 한다고 제언한다:

기술 복잡성을 줄이기 위해 시스템 인터페이스를 단순화할 것.
기술 도입과 병행하여 교육을 순차적으로 배치할 것.
지원적인 학습 환경과 사회적 기후를 조성할 것.

본 연구는 결론적으로, AI 도입은 인도 기업의 SHRM을 이끄는 중요한 동력이지만, 이러한 잠재력은 조직이 (특히 회복탄력성을 약화시킬 수 있는) 기술 복잡성과 같은 심리적 마찰을 적극적으로 관리할 때에만 실현될 수 있다고 밝힌다. 이 연구는 조직 변화, 사회 기술적 시스템, 그리고 지속 가능성 관점을 종합함으로써 단기적 효율성에서 장기적인 인력 개발로 초점을 전환한다.

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