인공지능(AI) 기반 인사정보시스템 (HRIS)에 대한 인식이 직무성과에 미치는 영향 : 정보시스템 성공 모형을 중심으로
The Impact of Perceptions of AI-Based Human Resource Information Systems (HRIS) on Job Performance : Focusing on the Information Systems Success Model
- 주제(키워드) 인공지능(AI) , 인사정보시스템(HRIS) , 정보시스템 성공 모형(IS Success Model) , 디지털 리터러시 , 직무 풍부화 , 지각된 행위통제 , 직무성과
- 주제(DDC) 350
- 발행기관 아주대학교 공공정책대학원
- 지도교수 박천희
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 공공정책대학원 행정학과C
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035168
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
최근 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인적자원관리(Human Resource Management, HRM) 전반에 빠르게 확산되고 있으며, 이러한 흐름 속에서 주요 HRM (채용·인력배치·성과평가·인재육성 등)의 다양한 인사 기능에서 단순한 자동화를 넘어 구성원의 직무성과에 실질적인 영향을 미치는 수준으로 발전 하고 있다. 이에 따라 AI 기반 HRM의 효과성을 이론적으로 규명하고, 직무성 과에 대한 인과관계를 분석할 수 있는 새로운 분석 틀이 요구되고 있다. 그러나 기존의 연구 경향을 살펴보면 다음과 같은 한계가 존재한다. 첫째, 기존 정보시스템 효과성 연구들은 AI가 시스템에 통합되었을 때 나타나는 고유한 특성, 특히 사용자의 디지털 역량·자율성·심리적 인식 등과 같은 개인의 인지적 요인의 중요성을 충분히 반영하지 못하고 있다. 둘째, DeLone & McLean(1992, 2003)이 제시한 대표적 성공 모형은 시스템의 자발적 사용을 전제로 사용자 만족도와 시스템 이용을 성과의 매개 요인으로 설정하였으나, 실제 조직 내 AI 기반 인사정보시스템(HRIS)은 구성원이 의무적으로 사용하는 비자발적 사용 환경에 더 가깝다. 이러한 점에서 기존 모형은 AI 기반 HRIS가 직무성과에 미치는 효과를 설명하는 데 이론적·경험적 한계를 지닌다. 특히 최근 공공 및 민간 조직을 중심으로 AI 기반 HRIS의 도입이 급속히 확산되고 있으며, 이는 단순한 자동화 도구를 넘어 인사 판단·업무 배치· 성과 평가 등 조직의 핵심 의사결정에 직접 관여하는 수준으로 발전하고 있다. 따라서 구성원이 시스템을 어떻게 인식하고, 어떠한 요인이 성과에 유의미하게 작용하는지를 실증적으로 규명하는 것은 현장 적용 가능성을 높이기 위한 핵심 과제로 부각되고 있다. 이에 본 연구는 기존 정보시스템 성공 모형(IS Success Model)이 시스템의 기능적 요인과 함께 사용자 만족도·시스템 이용 등 매개변수를 통해 직무성과를 설명하고 있다는 점을 바탕으로, AI 기반 HRIS의 비자발적 사용 환경과 개인의 인지적 요인의 중요성을 고려하여 디지털 리터러시· 지각된 행위통제·직무 풍부화 등 확장된 인지적 요인들을 AI 특성을 고려한 개 선 모형을 제안하였다. 이를 위해 이론적 타당성을 검증하기 위해 실제 AI 기반 HRIS를 사용하는 122명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 회귀분석을 수행한 결과, 정보 품 질·서비스 품질·직무 풍부화는 직무성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 인지적 요인의 중요성이 실증적으로 확인되었다. 따라서 기존 정보시스템 성공 모형(IS Success Model)을 AI 기반 HRIS의 환경에 맞게 확장함으로써, 시스템과 사용자 인식 간 인과관계를 중심으로, 직 무성과를 설명할 수 있는 이론적·실무적 시사점을 도출하였다. 주제어(Keywords) : 인공지능(AI), 인사정보시스템(HRIS), 정보시스템 성공 모형(IS Success Model), 디지털 리터러시, 직무 풍부화, 지각된 행위통제, 직무성과
more초록/요약
Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) have rapidly permeated the field of Human Resource Management (HRM), evolving beyond mere automation to significantly impact employees’ job performance across key HR functions such as recruitment, placement, performance appraisal, and talent development. This trend necessitates a new analytical framework to theoretically validate the effectiveness of AI-based HRM systems and empirically examine their causal relationship with job performance. However, existing research on information system (IS) success has limitations in capturing the unique characteristics of AI integration—particularly the cognitive factors of users, such as digital literacy, perceived behavioral control, and autonomy. Moreover, the widely adopted IS Success Model by DeLone and McLean (1992; 2003) presumes voluntary system usage and defines user satisfaction and system use as mediating factors of performance. This assumption contrasts with the operational reality of AI-based Human Resource Information Systems (HRIS), which are often used in non-voluntary environments within organizations. As public and private sectors increasingly adopt AI-driven HRIS that directly participate in decision-making—beyond supporting automation—understanding how users perceive these systems and which cognitive and system-related factors affect performance has become essential. Accordingly, this study proposes an improved model that extends the traditional IS Success Model by integrating individual cognitive variables—digital literacy, perceived behavioral control, and job enrichment—suitable for non-voluntary usage contexts of AI-based HRIS. A survey was conducted with 122 employees using AI-based HRIS, and regression analysis was performed. The results indicate that information quality, service quality, and job enrichment have a statistically significant positive effect on job performance, confirming the empirical importance of cognitive factors. This study offers theoretical and practical implications by adapting the IS Success Model to AI-based HRIS environments and providing a framework to explain job performance through the causal relationship between system features and user perceptions. Keywords: Artificial Intelligence (AI), Human Resource Information System (HRIS), Information Systems Success Model (ISSM), Digital Literacy, Job Enrichment, Perceived Behavioral Control, Job Performance
more목차
제1장 서론 1
제1절 연구배경 및 연구목적 1
1. 연구배경 1
2. 연구목적 2
제2절 연구방법 및 구성 3
1. 연구방법 3
2. 논문의 구성 4
제2장 이론적 고찰 5
제1절 인공지능(AI) 기반한 HRM 운영 방안 5
1. 인공지능(AI) NLP 기반 서류전형 자동화 방안 5
2. 인공지능(AI) 인력배치 방안 7
3. 인공지능(AI) 평가 및 인재육성 방안 9
4. 인공지능(AI) 기타 운영 방안 13
5. 인공지능(AI) 도입 시 운영 이슈 및 대응 방안 18
제2절 정보시스템(IS) 성공 모형에 관한 기존 논의 20
1. DeLone & McLean(1992)의 정보시스템 성공 모형 20
2. Seddon(1997)의 정보시스템 성공 모형 23
3. DeLone & McLean(2003)의 개선 모형 25
제3절 개인· 직무특성과 IS 성공 모형 간 관계 논의 ·· 29
1. 디지털 리터러시와 직무성과 간 관계 29
2. 지각된 행위통제와 직무성과 간 관계 30
3. 직무 풍부화와 직무성과 간 관계 31
제3장 연구설계 33
제1절 연구가설 및 모형 33
1. 연구가설 33
가. 시스템 품질과 직무성과 관계 33
나. 정보 품질과 직무성과 관계 33
다. 서비스 품질과 직무성과 관계 34
라. 디지털 리터러시와 직무성과 관계 34
마. 직무 풍부화와 직무성과 관계 35
바. 지각된 행위통제와 직무성과 관계 35
2. 연구모형 36
제2절 연구설계 38
1. 연구목적 38
2. 연구방법 39
3. 변수 구성 및 측정 요소 40
4. 자료 수집 및 분석 방법 44
5. 윤리적 고려 사항 45
제4장 실증분석 결과 47
제1절 표본 특성 및 기술 통계 47
제2절 인구사회학적 변수별 평균차이 검증 50
제3절 변수 간 상관관계 분석 54
제4절 회귀분석 결과 56
제5장 결론 및 함의 59
제1절 연구결과 요약 59
제2절 연구의 함의 및 한계 60
1. 연구의 함의 60
2. 이론적 실무적 시사점 60
3. 연구의 한계 및 향후 연구 방향 61
참고문헌 64
설문지 68
Abstract 74
