Organizational Attention to AI as Drivers of M&A Resource Allocation = AI에 대한 조직적 주의와 인수합병에서의 자원배분

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 인공지능에 대한 조직적 주의가 기업의 AI 관련 인수합병 행태와 어떠한 연관성이 있는지를 고찰한다. 주의 기반 관점에 입각하여, 본 연구는 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 나타난 경영진의 AI 관련 발언을 조직적 주의를 나타내는 지표로 개념화하였다. S&P 500 제조 기업들의 패널 데이터를 활용하여 AI에 대한 '주의 강도'와 '주의 일관성'을 측정하고, 이를 향후 AI 관련 M&A 성과와 연계하여 분석하였다. 분석 결과, AI 주의 강도가 높을수록 기업이 AI 관련 M&A를 단행할 확률이 높아지고 전체 M&A 자원 중 AI 분야에 배분하는 비중 또한 커지는 것으로 나타났다. 반면, 주의 일관성은 기업의 M&A 포트폴리오 내에서 AI에 대한 몰입도와 주된 관련이 있는 것으로 확인되었다. 아울러, CEO가 이공계 배경을 가진 경우 AI 주의 강도와 AI 관련 M&A 투자 비중 간의 연관성이 약화되는 현상이 관찰되었다. 이는 조직적 주의가 실제 인수 의사결정으로 전환되는 과정에서 보다 선별적인 접근이 이루어짐을 시사한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examines how organizational attention to artificial intelligence (AI) is associated with firms’ AI-related merger and acquisition (M&A) behavior. Drawing on the Attention-Based View, it conceptualizes executives’ AI-related language in earnings conference calls as an indicator of organizational attention. Using a panel of S&P 500 manufacturing firms, the study measures AI attention intensity and attention consistency and relates them to subsequent AI-related M&A outcomes. The results suggest that greater AI attention intensity is associated with a higher likelihood of engaging in AI-related M&A and with a larger share of M&A resources allocated to AI, whereas attention consistency is primarily related to the depth of commitment to AI within firms’ M&A portfolios. In addition, CEO STEM background appears to attenuate the association between AI attention intensity and AI-related deal share, consistent with a more selective translation of organizational attention into acquisition decisions.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 1.1 Study Background 1
• 1.2 Purpose of Research 3
• 2. Literature Review 5
• 2.1 Attention-Based View and Executive Language 5
• 2.2 AI Attention Consistency and AI-Related M&A 7
• 2.3. AI Attention Consistency and AI-Related M&A 9
• 2.4. Moderating Role of CEO STEM Background 12
• 3. Method 15
• 3.1 Sample and Data 15
• 3.2 Measures 17
• 3.3. Empirical Strategy 20
• 4. Results 22
• 4.1 Descriptive Statistics and Correlations 22
• 4.2 AI-related M&A incidence 24
• 4.3.AI-related M&A Deal Share 25
• 5. Conclusion and Discussion 27
• References 32
• 국문초록 35
• Tables
• [Table 1] 22
• [Table 2] 23