제조AI 도입을 위한 변화저항 관리 전략의 중소기업 컨설팅 연구

Abstract

The purpose of this study is to systematically analyze the change resistance mechanism of organizational members following the introduction of manufacturing AI and to present effective change management strategies at the organizational level. In particular, we intend to comprehensively analyze the path through which organizations and members' perception of change induces technostress and ultimately leads to change resistance. As the digital transformation of the manufacturing industry has accelerated recently, the introduction of AI technology is emerging as an important strategy for enhancing the competitiveness and productivity of SMEs. The introduction of manufacturing AI is a system-level change that affects the entire organization, and changes at the organizational level simultaneously induce changes in individual work patterns and behaviors. To understand these complex changes, a multi-layered approach that comprehensively considers the perspective of the organizational level and the individual level is needed. Based on the socio-technical system, this study set technostress factors as mediating factors and analyzed the moderating effects of corporate characteristics such as manufacturing AI type and timing of manufacturing AI introduction. The survey was conducted on workers of small and medium-sized manufacturing companies, and the causal relationship between each variable was tested through empirical analysis using a structural equation model. As a result of the analysis, it was found that the need to secure technology and awareness of existing work changes significantly increased anxiety and overload, and the recognition of existing work changes also significantly increased complexity. In addition, organizational structure change recognition had a significant impact on technology and task redesign, suggesting that it can indirectly act as a technostress inducing factor. In addition, the perception of changes in decision-making responsibility shows the potential to deepen the perception of overload and complexity by causing members to increase their roles and responsibilities. Among the technostress factors, overload and complexity had a significant effect on change resistance, while anxiety was not significant. This means that change resistance is triggered more directly by realistic work burden and difficulty perception than simple psychological anxiety. This study expanded the scope of application of the theory by applying the socio-technical system theory to the situation of introducing manufacturing AI, and developed the technostress theory into a change management area within the organization. In addition, by linking and explaining the theory of change resistance and the introduction of technology, a theoretical basis for an integrated understanding of technological innovation and organizational change was laid. In addition, when introducing manufacturing AI, the organizational structure and technology introduction should be promoted at the same time, and the practical implications of systematically managing the technostress of members were also presented. The difference of this study is that it focuses on resistance factors that can cause failure rather than successful case analysis. This research approach has academic significance in that it predicts potential problems that may arise in the process of introducing manufacturing AI in advance and provides practical value in the development of preventive response strategies based on this.

【Key Words】 SMEs, Manufacturing AI, Socio-Technical System, Technostress, Resistance to Change|본 연구는 제조AI 도입에 따른 조직 구성원이 보이는 변화저항의 매커니즘을 체계적으로 분석하고, 이를 토대로 조직 차원에서 효과적인 변화관리 전략을 도출하는 데 목적이 있다. 특히, 조직과 구성원이 기술 변화에 어떤 요소가 테크노스트레스를 유발하며, 궁극적으로 변화저항으로 이어지는 과정을 다양한 요인 간 상관관계를 통해 밝히고자 하였다. 최근 클라우드, IoT, 인공지능 등 디지털 기술의 발전이 속도가 빨라지면서 산업 전반 걸쳐 급격한 변화가 일어나고 있다. 이 가운데 제조업은 한국 경제 성장의 원동력으로, 지속적인 경쟁력 확보를 위해 디지털화는 필수이다. 생성형 AI의 등장으로 인해 제조현장에서도 인공지능 도입이 빠르게 확대되고 있으나, 중소 제조기업은 여러 제약으로 인해 여전히 초기 도입 단계에 머무르고 있는 경우가 많다. 제조AI 도입은 조직 전체에 영향을 미치는 시스템 차원의 변화로서, 조직 수준의 변화 및 저항 요인에 대해 탐색해보고자 한다. 이번 연구는 제조AI 도입이라는 기술적 변화가 조직과 구성원에게 어떤 방식으로 영향을 미치는지를 구조적으로 살펴보고자 했다. 이를 위해 사회기술시스템 이론을 기반으로, 테크노스트레스와 변화저항을 주요 변수로 설정하고, 이들 간의 관계를 구조방정식 모형을 활용해 분석했다. 단순한 상관관계 확인을 넘어서, 조직 변화 요인과 스트레스 요인이 제조AI 도입 의도에 어떤 방식으로 영향을 주는지, 그리고 이들 변수 간의 매개 경로는 어떻게 형성되는지를 면밀히 검토했다. 아울러 기술의 기능 유형이나 도입 시점에 따라 이러한 관계가 달라지는지를 조절효과 분석을 통해 확인하고자 했다. 실증 분석은 중소 제조기업을 대상으로 설문을 수집하여 진행했다. 분석 결과를 보면, 기술 요인은 구성원들의 불안감과 업무 과부하 인식에 명확한 영향을 미친 반면, 기술의 복잡성 자체와는 그다지 밀접한 연관을 보이지 않았다. 이는 구성원들이 신기술의 구조적인 복잡함보다는, 그 기술을 새롭게 익혀야 한다는 점에서 오는 압박감이나 업무 증가를 더 크게 체감하고 있음을 보여준다. 반면, 과업 요인은 전반적으로 더 강력한 영향을 미쳤다. 불안감, 과부하, 복잡성 세 가지의 모든 스트레스 요인에 대해 일관된 유의미한 영향력을 발휘한 것이다. 이는 기존 업무 방식이 바뀌면서 구성원들이 겪게 되는 정체성 혼란, 업무량 증가, 절차 적응의 어려움 등이 복합적으로 작용하고 있음을 시사한다. 최종적으로 변화저항과의 관계를 분석한 결과, 업무 과부하와 복잡성 인식은 변화저항에 뚜렷한 영향을 미쳤지만, 불안감은 예상과 달리 저항 행동과 직접적으로 연결되지 않았다. 다시 말해, 구성원들은 막연한 정서적 불안보다는 실제로 체감하는 업무 부담과 절차상의 난이도를 근거로 변화를 꺼리는 경향을 보인 것이다. 이는 변화저항이 본능적인 감정보다도, 구체적이고 현실적인 인식에서 비롯된다는 점을 다시 한 번 확인시켜주는 결과라 할 수 있다. 본 연구는 이론적 측면에서 사회기술시스템 이론을 제조AI 도입 상황에 적용함으로써 해당 이론의 적용 영역을 확장시켰다. 테크노스트레스라는 개념 역시 조직 내부 변화 관리의 시각에서 새롭게 해석되었다. 실무적 관점에서는 제조AI 도입 시 단순한 기술적 구현에 머무르지 않고, 조직 구조의 전면적 재편과 더불어 구성원들이 마주할 수 있는 스트레스 상황에 대한 선제적이고 체계적인 대응책 마련이 필요하다는 제안을 내놓았다. 본 연구가 갖는 차별점은 성공적인 사례 분석보다는 실패를 야기할 수 있는 저항 요인들에 집중한 분석 방식에 있다. 이와 같은 연구 접근법은 제조AI 도입 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 문제를 미리 예측하고, 이에 근거한 예방적 대응 전략 개발에 실용적 가치를 제공한다는 측면에서 학술적 의의를 지닌다.

【주요어】 중소기업, 제조AI, 사회기술시스템, 테크노스트레스, 변화저항