AI as Resource or Demand? : Unpacking Its Divergent Effects on Employee Behavior = AI, 자원인가, 요구인가?: 구성원 행동에 미치는 상반된 효과의 탐구

국문 초록 (Abstract)

생산성 향상을 목적으로 한 조직 내 인공지능(AI) 도입이 가속화되고 있으나, AI가 구성원에게 직무 자원 혹은 직무 요구로 작용하는지는 여전히 불분명하다. 본 연구는 Job Demands–Resources(JD-R) 모형을 토대로 AI 지원이 인지적 요구(cognitive demand), 정서적 요구(emotional demand), 유휴 시간(idle time)을 매개로 구성원 행동에 영향을 미치는 과정을 탐색했다. AI는 구성원의 인지적 부담을 줄이는 동시에 유휴 시간을 줄이는 이중적 역할을 수행할 수 있으며 그에 따라 상반된 행동적 결과가 나타날 것이라 예측했다. 다시점 다원 데이터(N=121)를 분석한 결과, AI 지원은 구성원의 인지적 요구를 증가시키고 유휴 시간을 감소시켰다. 이는 AI가 업무 부담을 낮춘다는 일반적 가정과 상반되는 결과다. 또한 인지적 요구는 주도적 행동을 높인 반면, 유휴 시간은 주도적 행동을 감소시키고 일탈적 행동을 증가시켰다. AI 지원이 주도적 행동이나 일탈적 행동에 직접적인 영향을 미치지는 않았지만, 인지적 요구와 유휴 시간을 매개로 한 간접 효과가 통계적으로 유의미하게 나타났다. 본 연구는AI가 구성원의 부담을 줄일 것이라는 일방향적인 예측에서 벗어나 주도적 행동과 속임수 행동에 미칠 수 있는 영향을 밝혀냈다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Although organizations increasingly adopt Artificial Intelligence(AI) to enhance productivity, it remains unclear whether AI works as a job resource or demand for employees. Grounded in the Job Demands–Resources(JD-R) model, this study investigates how AI support influences employee behavior captured by cognitive demand, emotional demand, and idle time. The study theorized that AI may simultaneously decrease cognitive or emotional demands while increasing idle time, leading to divergent motivational consequences. Using a multi-source, time-lagged field design (N = 121), this study found that AI support increased cognitive demand and reduced idle time, contradicting the dominant assumption that AI universally lowers demand. Cognitive demand unexpectedly predicted higher proactive behavior, whereas idle time reduced proactive behavior and increased cheating behavior. Although AI support did not directly influence proactive or cheating behavior, indirect effects emerged respectively through cognitive demand and idle time. In shorts, results reveal dual mechanisms through which AI triggers both adaptive and deviant responses. Ethical leadership did not moderate the mediated relationships, indicating that traditional leadership forms may have limited buffering utility in AI supported work environments.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1. Introduction 1
• Chapter 2. Theoretical Background 4
• Chapter 3. Hypotheses Development 13
• Chapter 4. Method 21
• Chapter 5. Results 26
• Chapter 6. Discussion 39
• References 45
• Abstract in Korean 53