ESG 경영에서 직무성과를 위한 생성형 AI 교육모듈 설계 컨설팅 연구

Abstract

본 연구는 기업의 ESG경영과 직무성과 향상을 위한 생성형 AI 교육모듈 중 핵심 모듈을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구 수행을 위해 기업의 생성형 AI 활용을 위한 필요 교육모듈을 설명하고자 직무 공통과 직무 특화로 교육모듈을 설계하였고, 해당 교육모듈이 조직 구성원들의 내재적·외재적 동기부여와 직무성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. ESG 경영 실현을 위해서는 개별 조직 구성원의 욕구에 맞춘 생성형 AI 교육모듈 설계가 필요하지만 조직 내에서는 생성형 AI 도입에만 집중하고 있어 실질적인 활용 성과 창출에는 한계가 있다. 획일적이고 정형화된 방식의 생성형 AI의 기업교육은 조직 구성원의 자발적 기술 수용과 심리적 동기를 충분히 반영하지 못하여 교육 내용이 직무성과로 연계되는 데 한계가 발생하고 있다. 본 연구는 총 396개의 데이터를 수집하여 다중응답 분석과 구조방정식 모형을 활용하였다. 조직분위기, 직급, 부서 유형을 조절 집단변수로 설정하여 교육모듈과 동기부여, 직무성과 간의 차이를 분석하였다. 연구 결과, 외재적 동기부여 중 보상과 사회적 지위, 직무환경이 자율 성, 유능성, 관계성의 내재적 동기부여에 유의미한 영향을 미쳤다. 내재적 동기부여는 직무성과에서 유능성과 관계성이 직무충실화에 영향을 미쳤으나 직무확대에는 유의미한 영향을 미치지 않았다. 조직 구성원들은 생성형 AI 교육에 대한 추상적인 이론이나 단순 기술 소개보다는 실무에 직접 적용 가능한 실용적 교육 내용을 선호하는 것으로 나타났다. 집단 분석 결과, 조직 분위기와 직급별, 부서별의 차이에 따라 생성형 AI 교육모듈과 동기부여, 직무성과 간의 경로에서 차이가 나타났다. 개방적인 조직 분위기에서는 실전 활용 중심의 교육모듈이 선호되었으며, 보수적인 조직 분위기에서는 핵심 개념 정리와 문서화 중심의 교육모듈이 선택되었다. 직급별로는 실무자급이 실무 중심 교육을, 중간관리자급이 전략적 이해와 책임 있는 운영에 초점을 둔 교육을 선호하였다. 부서별로는 전략·기획·관리·지원 부서가 고도화된 교육모듈을, 고객·현장·실행·기술 관련 부서가 실시간 커뮤니 케이션과 콘텐츠 생성 중심의 교육모듈을 선호하였다. 본 연구의 이론적 시사점은 다음과 같다. 직무설계 이론 관점에서 생성형 AI 교육이 동기부여와 직무성과에 미치는 영향을 분석함으로써 조직 구성 원의 심리 및 행동 변화를 포함하는 이론으로 직무설계와 동기부여 개념을 확장하는데 기여하였다. 실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 기업이 생성형 AI 교육 프로그램을 기획하고 운영할 때 조직 구성원의 동기부여 구조와 직무성과 간의 연결성을 고려해야 한다. 둘째, 생성형 AI 교육모듈 구성 시 단순한 기술 전달보다는 직무충실화와 직무확대를 유도할 수 있는 실질적 성과 중심의 교육모듈 설계가 필요하다. 셋째, 조직 구성원이 자율적으로 교육모듈을 선택할 수 있는 체계를 구축하면 내재적 동기부여가 강화되어 직무성과 향상에 효과적인 전략이 될 수 있다. |This study aims to identify which generative AI-based training modules are most critical for enhancing sustainable ESG management and improving organizational job performance. Specifically, the research designed AI training modules categorized into job-common and job-specific types to determine which are essential for corporations to utilize generative AI effectively. An empirical analysis was conducted to examine how these modules influence both the intrinsic and extrinsic motivation of organizational members and how this motivation ultimately affects job performance. Despite the necessity of developing generative AI training tailored to individual needs for effective ESG implementation, many organizations focus solely on AI adoption without achieving meaningful utilization outcomes. Standardized and uniform corporate training on generative AI tends to neglect employees’ autonomous technology acceptance and psychological engagement, thereby limiting its effectiveness in improving job performance. For this study, a survey was conducted from April 28 to May 7, 2025, yielding 396 responses. Multiple response analysis was employed to examine the types of training modules selected, and structural equation modeling was used to assess the relationships between motivation and job performance. The study also considered moderating variables such as organizational climate, job position, and department type. Results revealed that extrinsic motivational factors, rewards, social status, and job environment significantly influenced motivation such as autonomy, competence, and relatedness. On the other hand, motivation was found to have a positive effect on job fulfillment, but did not have a significant effect on job enlargement. Priority analysis of training content indicated that employees responded more positively to practical modules, such as core AI concepts, real-world application trends, contextual prompt engineering, and guideline-based practices, over abstract theories or basic technology introductions. Group-level analysis further revealed variations in training preferences and motivational pathways based on organizational climate and position. In open organizational cultures, practical modules were preferred, with rewards boosting competence and relatedness, ultimately leading to both job enrichment and enlargement. In contrast, conservative cultures favored conceptual and documentation-focused modules, with extrinsic factors influencing autonomy in more constrained environments. Position-based analysis indicated that junior employees prioritized applied and task-oriented training, whereas mid-level managers favored strategic, policy-oriented modules. Departmental differences also emerged. Administrative teams preferred documentation-based modules, while field-oriented teams favored real-time communication and content-generation training. Across all groups, job enrichment significantly influenced job enlargement. Theoretically, this study contributes to the expansion of job design and motivation theories by incorporating generative AI education as a psychological and behavioral intervention. Practically, it highlights the importance of aligning generative AI training programs with employee motivational structures to enhance job performance. Organizations are advised to design outcome-oriented, practically applicable AI modules that encourage employee autonomy, thereby strengthening intrinsic motivation and improving performance.