게임회사 구성원의 직무자율성, 심리적 안전감, 조직몰입, 직무스트레스가 창의적 행동에 미치는 영향에 관한 연구 : 생성형 AI 사용의 조절효과를 중심으로

국문 초록 (Abstract)

게임 산업은 기술과 예술이 융합된 창의 산업으로서 종업원의 창의성이 핵심 경쟁력으로 작용한다. 최근 ChatGPT, DALL-E 등 생성형 AI의 급속한 확산은 게임 개발 프로세스에서도 많은 변화를 가져오고 있으나, 이러한 기술이 개발자의 창의성에 미치는 영향에 대한 실증적 연구는 매우 제한적이었다. 이에 본 연구는 게임 산업 종사자의 창의적 행동에 영향을 미치는 요인들을 규명하고, 생성형 AI 사용시간이 이러한 관계에서 어떠한 조절효과를 갖는지 실증적으로 분석하고자 하였다.
본 연구는 Bakker & Demerouti(2017)의 직무요구-자원 모델(Job Demands-Resources Model)을 이론적 프레임워크로 채택하여, 직무자율성, 심리적 안전감, 조직몰입을 핵심 직무자원으로, 직무스트레스를 직무요구로, 그리고 창의적 행동을 결과 변수로 개념화하였다. 2024년 7월 온라인 설문조사를 통해 한국 대형 게임회사(종업원 수 1,000명 이상) 종사자 305명의 자료를 수집하였다. 표본은 남성 68.5%, 평균 연령 35.91세, 평균 경력 9.09년, 하루 평균 AI 사용시간 38.97분으로 구성되었다.
주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 직무자율성과 심리적 안전감은 창의적 행동에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 직무특성이론 및 심리적 안전감 선행연구들과 일치하는 결과이다. 둘째, 조직몰입과 직무스트레스는 창의적 행동에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않았다. 조직몰입의 비유의성은 게임 산업 종사자들이 조직보다 프로젝트에 대한 몰입이 강하며 직업공동체를 중심으로 정체성을 형성하는 특성으로 설명될 수 있다. 셋째, AI 사용시간은 창의적 행동에 직접적으로 유의미한 영향을 미치지 않았다. 넷째, 본 연구의 핵심 발견으로서, AI 사용시간은 심리적 안전감과 창의적 행동 간의 관계를 부(-)의 방향으로 조절하는 것으로 나타났다. 구체적으로, AI 사용시간이 하루 120분 이상으로 증가하면 심리적 안전감이 높은 환경에서도 창의적 행동이 오히려 감소하는 역전 현상이 관찰되었다.
본 연구의 학문적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 기존 JD-R 모델이 인간 중심의 자원-요구 관계를 다루었다면, 본 연구는 'AI-인간 하이브리드' 작업환경에서의 자원-요구 관계로 탐구 범위를 확장하였다. 둘째, 과도한 AI 사용이 오히려 창의성을 저해하는 'AI 의존성 역설'을 발견함으로써, 기술낙관론적 관점에 대한 비판적 논의의 실증적 근거를 제시하였다. 셋째, 게임 산업 종사자에게는 조직몰입보다 프로젝트 몰입이 창의적 행동을 예측하는 데 더 적합한 개념일 수 있음을 시사하였다.
실무적 시사점으로는, 게임회사가 창의성 증진을 위해 심리적 안전감과 직무자율성 향상에 우선적으로 주목해야 하며, AI 도입 시 단순히 사용시간을 늘리는 것보다 활용 방식과 맥락을 고려한 정교한 접근이 필요함을 제안하였다. 특히 AI 도입의 목적은 인력 대체를 통한 비용 절감이 아니라, 인간 역량의 증강을 통한 결과물 품질 향상에 두어야 함을 강조하였다.
본 연구는 횡단적 연구설계, AI 사용의 질적 측면 미반영, 한국 게임 산업에 한정된 표본 등의 한계를 가지며, 향후 연구에서는 AI 활용 유형의 세분화, 종단적 연구설계, 프로젝트 몰입 개념의 적용 등이 요구된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Background and Purpose
The game industry requires employee creativity as a core competitive advantage. While generative AI technologies are transforming game development processes, empirical research on their impact on developer creativity remains limited. This study investigates how job autonomy, psychological safety, organizational commitment, and job stress influence creative behavior, with particular focus on the moderating effect of generative AI usage.


Theoretical Framework and Methodology
Adopting the Job Demands-Resources (JD-R) Model (Bakker & Demerouti, 2017), this study collected data from 305 employees of large Korean game companies through an online survey in July 2024. The sample comprised 68.5% males, with an average age of 35.91 years, an average career tenure of 9.09 years, and average daily AI usage of 38.97 minutes.

Results
Job autonomy and psychological safety significantly enhanced creative behavior, while organizational commitment and job stress showed no significant effects. The non-significant effect of organizational commitment can be attributed to game industry employees' tendency toward project commitment rather than organizational commitment. Most notably, AI usage time negatively moderated the relationship between psychological safety and creative behavior. When AI usage exceeded 120 minutes daily, psychological safety's positive effect on creative behavior reversed.

Conclusions
This study extends the JD-R Model to AI-human hybrid work environments and identifies an AI dependency paradox, where excessive AI reliance may inhibit rather than enhance creativity. As the Anthropic Economic Index (2025) suggests, AI adoption strategies should focus on augmenting human capabilities rather than replacing them, while developing managerial competencies for human-AI collaboration.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구의 배경 및 목적 1
• 1. 연구의 배경 1
• 1.1 디지털 전환 시대와 게임 산업의 전략적 중요성 1
• 1.2 게임 산업에서 창의성의 역할과 특성 3
• 1.3 직무요구-자원 모델을 통한 창의성 선행요인의 이해 5
• 1.4 생성형 AI 시대의 도래: 창의성 패러다임의 전환 9
• 2. 연구의 목적과 의의 11
• 제2절 연구 기본구상 및 논문 구성 13
• 1. 연구의 기본 구상 13
• 2. 논문의 구성 14
• 제2장 연구에 관한 이론적 배경 16
• 제1절 게임 산업 16
• 1. 게임 산업의 정의와 특성 16
• 2. 게임 산업의 성장 단계 18
• 3. 게임 산업 인력의 특성 20
• 4. 게임 산업과 생성형 AI 22
• 제2절 직무요구-자원 모델: 통합적 이론 프레임워크 23
• 1. 이론의 개요 23
• 2. 개념과 구성요소 24
• 2.1 직무요구 및 직무자원의 개념과 특성 24
• 2.2 이중 과정(dual process)과 상호작용 효과 25
• 3. 이론의 적용 26
• 3.1 직무자율성: 핵심 직무자원 26
• 3.2 심리적 안전감: 사회적 직무자원 26
• 3.3 조직몰입: 결과변수이자 개인자원 26
• 3.4 직무스트레스: 복합적 직무요구 27
• 3.5 창의적 행동: 동기적 결과변수 27
• 3.6 생성형 AI의 조절효과 28
• 3.7 게임 산업 맥락에서의 모델 적용 28
• 3.8 모델의 확장성 29
• 제3절 창의성과 창의적 행동 30
• 1. 창의성과 창의적 행동의 구분 30
• 2. 창의성의 개념과 수준 분류 및 구성요소 30
• 2.1 창의성의 개념 정의 30
• 2.2 창의성의 수준 분류 31
• 2.3 창의성의 구성요소 32
• 3. 창의성 관련 선행연구 34
• 3.1 인지적 관점의 연구 34
• 3.2 성격 및 동기 관점의 연구 35
• 3.3 사회적맥락적 관점의 연구 35
• 3.4 다수준 통합 연구 36
• 4. 창의성에서 창의적 행동으로의 전환 36
• 5. 게임 산업 맥락에서의 창의적 행동 38
• 6. 창의적 행동의 측정 39
• 7. 창의적 행동 연구의 최근 동향 39
• 제4절 직무자율성 40
• 1. 직무자율성의 개념 및 구성 40
• 2. 직무자율성의 차원과 측정 42
• 3. 직무자율성의 역설과 부정적 효과 43
• 4. 직무자율성과 창의성의 관계 43
• 제5절 심리적 안전감 47
• 1. 심리적 안전감의 개념 및 구분 47
• 2. 심리적 안전감의 선행요인과 결과 50
• 3. 심리적 안전감과 창의성의 관계 51
• 제6절 조직몰입 53
• 1. 조직몰입의 개념 및 구성 53
• 2. 조직몰입 연구의 분석 관점 전환 56
• 3. 조직몰입과 창의성의 관계 57
• 4. 정서적 몰입의 분석변수 포함 근거 58
• 5. 정서적 몰입 단독 채택의 이론적 근거 60
• 제7절 직무스트레스 61
• 1. 직무스트레스의 개념 및 구성 61
• 2. 도전적 스트레스와 방해적 스트레스 64
• 3. 직무스트레스와 창의성의 관계 66
• 제8절 AI와 창의성에 관한 선행연구 67
• 1. 생성형 AI의 개념 및 발전 67
• 2. 생성형 AI와 창의성의 관계 68
• 3. 생성형 AI의 조절효과 71
• 제3장 연구 설계 74
• 제1절 연구모형의 설계 74
• 제2절 연구 가설 75
• 1. 직무자율성과 창의적 행동 75
• 2. 심리적 안전감과 창의적 행동 77
• 3. 조직몰입과 창의적 행동 78
• 4. 직무스트레스와 창의적 행동 80
• 5. AI 사용시간과 창의적 행동 81
• 6. 직무자율성과 창의적 행동에서 AI의 조절역할 82
• 7. 심리적 안전감과 창의적 행동에서 AI의 조절역할 84
• 8. 조직몰입과 창의적 행동에서 AI의 조절역할 85
• 9. 직무스트레스와 창의적 행동에서 AI의 조절역할 87
• 제3절 변수측정 및 표본설계 88
• 1. 변수의 조작적 정의 88
• 1.1 독립변수 89
• 1.1.1 직무자율성 89
• 1.1.2 심리적 안전감 90
• 1.1.3 조직몰입 91
• 1.1.4 직무스트레스 92
• 1.2 종속변수 94
• 1.2.1 창의적 행동 94
• 1.3 조절변수 95
• 1.3.1 AI 사용시간 95
• 2. 설문지 구성 96
• 3. 표본설계 및 자료수집 98
• 3.1 표본선정의 배경 98
• 3.2 자료 수집 99
• 제4장 분석결과 100
• 제1절 기초통계분석 100
• 1. 표본의 일반적 특성 100
• 2. 기술통계 101
• 제2절 인구통계학적 특성에 따른 차이분석 104
• 1. 성별에 따른 차이 104
• 2. 연령대에 따른 차이 105
• 3. 학력에 따른 차이 107
• 4. 전공여부에 따른 차이 109
• 5. 총경력에 따른 차이 110
• 6. AI 사용시간에 따른 차이 111
• 제3절 측정변수의 타당도 및 신뢰도 분석 113
• 1. 탐색적 요인분석 결과 113
• 1.1 직무자율성 115
• 1.2 심리적 안전감 115
• 1.3 조직몰입 116
• 1.4 직무스트레스 116
• 1.5 창의적 행동 116
• 2. 동일방법편의 판단 117
• 3. 상관관계분석 117
• 4. 생성형 AI 사용시간의 인구통계학적 특성 분석 120
• 5. 회귀분석 121
• 5.1 요인별 지표에 대한 회귀분석 121
• 5.2 위계적 조절회귀분석 결과 122
• 제5장 결론 및 논의 127
• 제1절 연구의 요약 및 시사점 128
• 1. 연구의 요약 128
• 1.1 연구의 배경과 목적 128
• 1.2 주요 연구 결과 129
• 1.2.1 직무자율성의 영향 131
• 1.2.2 심리적 안전감의 역할 131
• 1.2.3 조직몰입과 직무스트레스,AI사용시간의 비유의성 132
• 1.2.4 생성형 AI 사용의 조절효과 135
• 1.3 인구통계학적 특성의 영향 136
• 2. 시사점 137
• 2.1 학문적 시사점 137
• 2.2 실무적 시사점 139
• 제2절 연구의 한계점 및 향후 연구 과제 142
• 1. 연구의 한계점 142
• 2. 향후 연구과제 145
• 참 고 문 헌 148
• ABSTRACT 180
• 부 록 183