생성형 AI를 누가, 왜 더 많이 쓰고 그 결과 더 나은 성과를 내는지를 분석한 연구가 인간-컴퓨터 상호작용 분야 국제학술지 『International Journal of Human–Computer Interaction』(IJHCI, SSCI)에 게재됐다. 이번 연구는 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 이윤희 연구자와 안현철 교수, 에이치제이기술경영원(HJITM) 연구진이 함께 수행했으며, HJITM 연구진이 교신저자를 맡았다.

연구진은 생성형 AI를 사용하는 국내 이용자 245명의 응답을 구조방정식모형으로 분석했다. 생성형 AI가 자신의 업무에 얼마나 맞는지(과업 적합성), 해당 업무를 얼마나 잘 아는지(과업 지식), AI를 잘 다룰 수 있다는 자신감(AI 효능감)이 활용과 '생성 성과'로 이어지는지, 그리고 자신의 생각과 이해 수준을 점검하는 능력인 메타인지가 이 관계를 어떻게 바꾸는지를 살폈다.

분석 결과, AI 효능감(β=0.320), 과업 적합성(β=0.252), 과업 지식(β=0.168)은 모두 생성형 AI 활용을 유의하게 높였고, 활용은 다시 새로운 아이디어와 결과물을 만들어 내는 생성 성과를 유의하게 높였다. 업무를 잘 아는 사람이 AI도 잘 쓴다는 점은, AI가 전문성을 대체하기보다 전문성 위에서 힘을 발휘한다는 것을 보여준다.

메타인지는 한 경로에서 뚜렷한 차이를 만들었다. AI 효능감이 활용으로 이어지는 효과가 메타인지가 높은 집단(β=0.441)에서 낮은 집단(β=0.105)보다 유의하게 컸다. 자신감만으로는 부족하고, 자신이 무엇을 알고 모르는지 점검할 줄 아는 사람이어야 그 자신감을 실제 활용으로 옮긴다는 뜻이다. 과업 적합성, 과업 지식, 활용-성과 경로에서는 메타인지에 따른 차이가 유의하지 않았다.

이번 연구는 조직과 교육기관이 생성형 AI 도입 효과를 높이려면 업무와 도구를 잘 맞추고, 구성원의 업무 지식과 AI 효능감을 함께 키워야 한다는 점을 보여준다. 특히 AI 교육에 프롬프트 기술뿐 아니라 결과를 점검하고 자기 이해를 성찰하는 메타인지 훈련을 포함할 필요가 있다는 시사점을 제시한다.

HJITM은 생성형 AI의 활용 역량과 성과를 주제로 국내외 연구자들과 공동 연구를 이어가고 있다.