AI 기반 인사관리시스템 인식이 직무태도에 미치는 경로 : AI 기반 인사관리시스템 인식이 직무태도에 미치는 경로： 신뢰 매개와 프라이버시 우려·불안의 병렬 경로, 시나리오 비교 분석（채용·성과평가·보상） （Perceptions of AI?Based HR Systems and Job Attitudes: Trust Mediation with Parallel Privacy?Concern and Anxiety Paths across Recruitment, Appraisal, and Compensation） = Perceptions of AI-based HR Systems and Job Attitudes: Trust Mediation with Paths across Recruitment, Appraisal, and Compensation

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 인공지능 기반 인사관리시스템（AI-HRM）에 대한 구성원의 인식이 신뢰를 매개로 직무만족과 이직의도 등 직무태도에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 규명하고자 하였다. 기술수용이론, 공정성이론, 자동화 신뢰이론에 기반하여 신뢰를 주요 매개변수로 설정하고, 프라이버시 우려와 불안·저항을 병렬 매개변수로 포함한 시나리오 비교 매개모형을 제시하였다. 또한 채용, 성과평가, 보상이라는 세 가지 인사관리 영역별 시나리오를 통해 맥락적 차이를 반영하였다.
국내 직장인 450명을 대상으로 조사하였으며, 응답자는 무작위로 세 가지 시나리오 중 하나에 배정되었다. 수집된 자료는 부분최소자승 구조방정식모형（PLS-SEM）과 다집단분석（MGA）을 활용하여 분석되었다. 분석 결과, 유용성 인식, 절차공정성, 프라이버시 보호 인식은 AI-HRM에 대한 신뢰를 유의하게 향상시키며, 이러한 신뢰는 직무만족을 높이고 이직의도를 낮추는 것으로 나타났다. 반면, 프라이버시 우려와 불안·저항은 이직의도를 증가시키는 요인으로 작용하였다. 이는 AI-HRM 수용 과정에서 인지적 신뢰 메커니즘과 정서적 저항 메커니즘이 동시에 작동함을 보여준다.
시나리오별 다집단분석 결과, 전체적인 관계의 방향성은 유사하였으나 프라이버시 우려와 공정성 인식의 영향력은 적용 영역（채용·성과평가·보상）에 따라 차이를 보였다. 본 연구는 인지적 신뢰 형성과 정서적 저항이라는 이중 메커니즘을 통합적으로 검증함으로써 AI-HRM 연구를 확장하였으며, 시나리오별 맥락에 따라 구성원의 반응 양상이 달라질 수 있음을 실증적으로 제시하였다.
실무적으로는 AI-HRM 제도 설계 시 효율성과 공정성을 강조하는 동시에, 투명한 커뮤니케이션과 프라이버시 보호 방안을 병행하여 저항을 완화하는 것이 중요하다. 또한 HR 기능 영역별 맞춤형 전략을 수립하는 것이 AI-HRM의 성공적 도입과 지속 가능한 인력 관리에 필수적임을 시사한다. 나아가 조직은 유용성과 절차공정성 강화를 통해 신뢰를 높이는 전략과 함께 프라이버시 보호와 불안 완화 장치를 병행해야 하며, 채용, 성과평가, 보상 등 인사 영역별로 이러한 관리 요인의 우선순위가 달라진다는 점을 고려할 필요가 있다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 12
• 1.1. 연구 배경 및 문제제기 12
• 1.1.1. 연구 배경 12
• 1.1.2. 문제 제기 14
• Ⅱ. 이론적 배경 17
• 2.1. AI 기반 인사관리시스템（AI-HRM）의 개념과 주요 영역
• 2.1.1. AI-HRM의 개념 17
• 2.1.2. AI-HRM의 주요 적용 영역 19
• 2.2. 구성원의 인식 및 수용 요인 22
• 2.2.1. 신뢰（Trust） 23
• 2.2.2. 절차공정성（Procedural Justice） 25
• 2.2.3. 불안/저항（Anxiety/Resistance） 27
• 2.3. 프라이버시 우려（Privacy Concern） 30
• 2.3.1. 프라이버시 우려의 개념 30
• 2.3.2. AI-HRM과 프라이버시 문제 32
• 2.3.3. 프라이버시 우려와 신뢰 34
• 2.3.4. 프라이버시 우려와 직무만족·이직의도 36
• 2.4. 직무만족과 이직의도 38
• 2.4.1. 직무만족（Job Satisfaction） 38
• 2.4.2. 이직의도（Turnover Intention） 39
• 2.5. 개인혁신성과 기술친숙도 42
• 2.5.1. 개인혁신성의 개념과 역할 42
• 2.5.2. 기술친숙도의 개념과 특징 44
• 2.5.3. 개인혁신성과 기술친숙도의 상호작용 47
• 2.6. 시나리오 기반 조사 방법 개요 49
• Ⅲ. 연구 설계 51
• 3.1. 연구 모형 51
• 3.2. 가설 설정 54
• 3.2.1. AI-HRM의 유용성 인식과 신뢰 54
• 3.2.2. AI-HRM의 절차공정성과 신뢰 55
• 3.2.3. AI-HRM의 프라이버시 보호와 신뢰 56
• 3.2.4. AI-HRM의 프라이버시 보호와 프라이버시 우려 58
• 3.2.5. AI-HRM의 개인혁신성과 신뢰 59
• 3.2.6. AI-HRM의 개인혁신성과 불안·저항 61
• 3.2.7. AI-HRM의 기술친숙도와 신뢰 62
• 3.2.8. AI-HRM의 기술친숙도와 불안·저항 64
• 3.2.9. AI-HRM의 신뢰와 직무만족 66
• 3.2.10. AI-HRM의 신뢰와 이직의도 67
• 3.2.11. AI-HRM의 프라이버시 우려와 이직의도 68
• 3.2.12. AI-HRM의 불안·저항과 이직의도 69
• 3.3. 시나리오 설계 개요 72
• 3.3.1. AI 채용 시스템 72
• 3.3.2. AI 성과평가 시스템 73
• 3.3.3. 자동화된 보상·승진 시스템 73
• Ⅳ. 연구방법 76
• 4.1. 설문지 구성 및 측정도구 76
• 4.1.1. 자료 수집 76
• 4.1.2. 분석 방법 77
• 4.2. 표본 구성 및 자료 수집 절차 81
• 4.2.1. 조사 대상자의 특성 81
• 4.2.2. 신뢰성 분석 82
• 4.2.3. 측정 항목의 기술 통계 분석 82
• 4.2.4. 회귀 분석 83
• 4.2.5. 구조 방정식 모델링 83
• 4.3. 분석방법 84
• Ⅴ. 분석 결과 86
• 5.1. 기술통계 및 신뢰도/타당도 검증결과 86
• 5.1.1. 인구사회학적 분포 86
• 5.1.2. 잠재변수의 기술 통계 및 상관관계 88
• 5.1.3. 잠재변인에 대한 확인적 요인분석 90
• 5.1.4. 연구모형 검정 100
• 5.2. 가설 검증 결과 126
• 5.3. 추가 분석 132
• 5.3.1. AI-HRM 경험 유무에 따른 차이 132
• 5.3.2. 부서별/직급별 차이 133
• Ⅵ. 결론 및 제언 136
• 6.1. 주요 결과 요약 136
• 6.2. 이론적 시사점 139
• 6.3. 실무적·정책적 시사점 141
• 6.4. 연구 한계 및 향후 연구 방향 144
• 참고문헌 149
• ABSTRACT 158
• 〈부록〉설문지 161