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디지털 트랜스포메이션이 최근에 기업혁신 활동의 주요 동인으로 작용하고 있고, 또한 인공지능의 사회적 수용도가 증가하면서 머신러닝 기법을 기업에 활용하는 사례가 증가하고 있다. 머신러닝 기법의 선정에는 주로 정확성이나 해석 가능성 등 기술적 요인이 주로 기준이 되어왔다. 그러나 ...

디지털 트랜스포메이션이 최근에 기업혁신 활동의 주요 동인으로 작용하고 있고, 또한 인공지능의 사회적 수용도가 증가하면서 머신러닝 기법을 기업에 활용하는 사례가 증가하고 있다. 머신러닝 기법의 선정에는 주로 정확성이나 해석 가능성 등 기술적 요인이 주로 기준이 되어왔다. 그러나 머신러닝 채택의 성공은 과업(문제)의 특성, 실행전략 및 데이터중심경영과 같은 조직문화 등의 경영관리 요인도 영향을 주기도 한다. 현재까지 머신러닝 생산성 연구에서 기술적 요인과 경영관리적 요인이 함께 고려된 머신러닝 선정 프로세스 및 성과를 이해하고자 하는 확장된 통합연구가 거의 존재하지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 기업내 머신러닝 선정 및 성과를 이해하기 위해 John Rice의 알고리즘선정 모델(Algorithm Selection Problem Model)에 정보시스템 성공모델(IS Success Model) 업무-기술 적합성(Task-Technology Fit)이론과 업무-정보 적합(Task-Information Fit)모델 등을 결합한 기술-경영관리적 요인을 통합한 확장연구모형을 제안하여, 인공지능산업 초기 단계의 한국기업과 인공지능산업에서 상당한 진전을 이룬 중국기업을 대상으로 실증 분석하고자 하였다.
이에, 머신러닝을 도입한 한국기업과 중국기업 500곳을 대상으로 인공지능 선정과 성과에 관한 설문조사 및 분석을 실시한 결과 과업 (문제)의 구조화가 알고리즘품질과 데이터품질에 영향을 미치는 것으로 검증되었으며, 알고리즘 품질과 데이터품질이 높을수록 기업의 활용성과 및 재무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 외주화와 경영진지원과 같은 실행전략영역의 요인들도 머신러닝 알고리즘품질 및 데이터품질에 긍정적인 영향을 미치고, 데이터중심경영 및 동기화와 같은 조직문화 요인은 기업활용성과 및 기업재무성과에 부의 조절효과가 있는 것으로 확인되었다. 그리고 한국, 중국기업을 다집단분석(Group Analysis) 한 결과 업무의 구조화가 알고리즘품질에 미치는 영향도에서 한국, 중국 기업의 유의미한 차이가 있었고, 데이터품질의 기업활용성과 및 기업 재무성과 영향도에서도 유의미한 차이를 보였다. 본 연구결과는 머신 러닝의 생산성 연구를 경영관리 관점으로 확장했다는 점과 머신러닝의 시스템품질이 조직의 성과에 유효 하게 영향을 준다는 점 등을 실증 검증하였다는 것과 한국, 중국기업에 대한 머신러닝 선정과정의 절차 및 성과에 대한 검증을 하였다는 점에서 학술적, 실무적 시사점을 제공하고 있다.
Keywords
알고리즘 선정 과정, 업무-기술 적합성, 정보시스템 성공모델, 머신러닝, 실증연구

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