시장 변화에 먼저 움직이는 조직:

AI로 여는 적응형 경영의 시대

연구 배경

오늘날 시장은 하루가 다르게 변하고, 고객의 선택 기준은 예측이 불가능합니다. 이런 환경에서 조직의 생존은 ‘얼마나 이를 빨리 감지하고, 얼마나 유연하게 대응하느냐’에 달려 있습니다. AI는 이를 가능하게 하는 기술입니다. 데이터를 통해 변화를 읽고, 의사결정을 자동화하며, 고객 반응을 실시간으로 연결하여 조직이 역동적인 시장 변화에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 그러나 많은 기업이 RPA(Robotic Process Automation), 예측 분석, 챗봇 같은 AI를 도입했지만, 그 성과는 각기 다릅니다. 어떤 기업은 AI로 비용을 절감하고 의사결정을 가속화했지만, 어떤 기업은 막대한 투자를 하고도 실질적 효익을 얻지 못하였습니다.

AI의 가치는 시장 적응력(ARMC, Adaptive Response to Market Changes)으로 판단해야 합니다. 시장 적응력(ARMC) 은 조직이 시장의 변화와 불확실성을 신속하게 인식하고, 그에 맞게 자원과 프로세스를 유연하게 조정하여 지속적인 경쟁우위를 유지하는 능력을 의미합니다. 이런 맥락에서 Sullivan & Wamba(2024)는 AI가 단순히 효율성 향상 도구를 넘어 시장 적응력(ARMC)을 어떻게 강화하고, 더 나아가 기업 성과에 어떻게 영향을 미치는지를 탐구합니다. 그리고 AI가 시장 적응력(ARMC)에 미치는 영향을 조절하는 환경 요인을 규명하고자 합니다.

핵심 질문

1. 기업의 시장 적응력(ARMC)을 향상시키는 AI 역량은 어떤 것인가?

연구진은 시장 적응력(ARMC)에 영향을 미치는 AI의 역량을 규명하고자 합니다. AI는 다양한 운영 프로세스를 자동화하고 최적화함으로써 조직의 효율성과 대응성을 높일 수 있습니다. 연구진은 기업의 시장 적응력(ARMC)에 영향을 미치는 AI 기반 역량(AI-powered Capabilities)의 구성 요인으로 AI 자동화 역량(AI-Enabled Automation Capability), AI 분석 역량(AI-Enabled Analytics Capability), AI 관계 역량(AI-Enabled Relational Capability)을 제시하고, 이 역량 사이의 관계와 시장 적응력(ARMC)에 미치는 영향을 검증했습니다.

• AI 자동화 역량: 조직이 반복적·일상적 과업을 인공지능 기술을 활용해 자동화함으로써 운영 효율성, 정확성, 일관성을 높이는 능력
• AI 분석 역량: 인공지능이 방대한 데이터를 학습·분석하여 의미 있는 패턴과 인사이트를 도출하고, 이를 통해 예측적·전략적 의사결정을 지원하는 능력
• AI 관계 역량: 인공지능이 고객, 파트너, 사용자 등과의 상호작용을 통해 맞춤형 커뮤니케이션·참여·서비스 경험을 제공하고, 이를 지속적으로 학습·개선하는 능력

2. 어떤 환경 요인이 AI 기반 역량과 시장 적응력(ARMC) 간의 관계에 영향을 미치는가?

연구진은 상황적합이론(Contingency Theory)과 환경 불확실성 이론(Environmental Uncertainty)을 바탕으로, AI가 시장 적응력(ARMC)을 향상시키는 정도는 기술 자체도 중요하지만 기업이 처한 환경과 역량 간의 조화(Fit)에 의해 결정된다고 주장합니다. 그리고 AI 기반 역량이 시장 적응력(ARMC)에 미치는 영향이 달라지는 환경 요인으로 ‘환경 적대성(Environmental Hostility)’과 ‘환경 역동성(Environmental Dynamism)’에 주목합니다. 환경의 적대성은 기업 비즈니스에 불리한 영향을 미치는 외부 힘의 정도를 의미하고, 환경적 역동성은 기술 변화, 고객 요구, 경쟁자 행동 등의 변화로 인하여 조직이 직면한 불확실성 정도를 의미합니다. 두 환경 요인의 정도에 따른 시장 적응력(ARMC)에 미치는 AI의 효과를 검증했습니다.

3. 시장 적응력(ARMC)이 실제로 조직의 성과와 혁신으로 이어지는가?

연구진은 시장 적응력(ARMC)이 조직 성과를 유의하게 향상시킨다고 주장합니다. 조직 성과를 기업 성과(Firm Performance), 프로세스 혁신(Process Innovation), 제품 혁신(Product Innovation)으로 구분하고 검증했습니다. 이를 통해 시장 적응력(ARMC)이 AI 투자를 실제 비즈니스 가치로 전환시키는 매개 메커니즘(Mediating Mechanism)임을 실증적으로 보여줍니다.

[연구 모형]

연구 핵심 결과

연구진은 IT 및 비즈니스 임원을 대상으로 2단계 종단 설문(Two-stage Longitudinal Survey)을 통해 데이터를 수집하여 분석하였습니다.

1. AI 기반 역량의 구성 요소도 중요하지만 환경에 따라 시장 적응력(ARMC)에 미치는 영향력은 달라진다.

연구결과, AI 기반 역량의 세 가지 구성 요인(AI 자동화 역량, AI 분석 역량, AI 관계 역량)은 단절된 기술이 아니라 계층적 학습 구조(자동화 → 분석 → 관계)를 지님을 확인했습니다. 즉, 자동화는 기초적 기술 토대로서 데이터 일관성과 효율성을 확보하고, 이를 기반으로 AI 분석 역량이 정교화되며, 분석을 통해 축적된 통찰이 관계형 AI(고객과의 상호작용·개인화 커뮤니케이션)를 가능하게 만듭니다. 그리고 AI 기반 역량의 각 구성 요인은 시장 적응력(ARMC)에 긍정적인 영향을 미침을 밝혔습니다. 또한 이러한 AI 기반 역량의 효과가 환경 적대성과 환경 역동성에 의해 증폭되거나 감소됨을 보였습니다. 환경 적대성이 커질수록 시장 적응력(ARMC)에 대한 AI 자동화 역량의 효과와 AI 관계 역량의 효과는 감소하고, 반대로 AI 분석 역량의 효과는 증폭되었습니다. 환경 역동성은 AI 관계 역량의 효과만 조절하고 AI 자동화 역량과 AI 분석 역량의 효과에는 영향을 미치지 않았습니다. 환경 적대성이 클수록 불확실한 상황에서 정보 탐색·패턴 인식·위험 예측을 통해 의사결정의 품질을 높이는 역할을 하는 AI 분석 역량의 효과가 더 커집니다. 또한 AI 관계 역량은 환경 적대성과 환경 역동성이 달라질 경우 AI 관계 역량 자체의 주효과는 사라지고 두 환경 요인과의 상호작용을 통해 시장 적응력(ARMC)에 영향을 미침을 확인했습니다.

[AI 기반 역량의 구성 요소, 시장적응력(ARMC) 그리고 환경 요인의 관계]

2. AI가 만드는 진짜 성과는 기술이 아니라 ‘적응력’이다.

연구결과 시장 적응력(ARMC)은 조직의 성과 (기업 성과, 프로세스 혁신, 제품 혁신)에 모두 긍정적으로 영향을 미쳤습니다. 조직이 외부 시장 변화를 신속히 인식하고, 이에 따라 전략과 자원을 유연하게 조정하는 시장 적응력이(ARMC)이 곧 지속가능한 경쟁우위와 성과 향상의 근본 원천임을 실증적으로 확인했습니다.

[시장적응력(ARMC)과 조직 성과 사이의 관계]

실무자를 위한 Action Plan: 환경에 적합한 AI를 설계하라.

빠르게 변화하는 시장 환경에서 조직은 지속가능성을 확보하기 위해 AI 기술을 도입하고 있습니다. 그러나 조직이 처한 환경 상황에 적합한 AI 기술을 도입을 하지 않는다면 기업은 시장 적응력(ARMC)을 확보하지 못할 수 있습니다. 따라서 기업은 환경 상황을 고려하여 자사의 AI 기술 개발하고 도입해야 합니다.

결론: AI, 기술보다 맥락 그리고 속도보다 적응력

AI의 진정한 가치는 기술적 정교함이 아니라 조직이 변화에 얼마나 빠르고 현명하게 적응할 수 있는가에 달려 있습니다. AI는 자동화를 통해 효율성을 높이고, 분석으로 통찰을 축적하며, 관계 역량을 통해 고객과의 실시간 상호작용을 가능하게 하는 학습형 인프라입니다. 하지만 그 효과는 기업이 처한 환경에 따라 달라집니다. 환경적대성이 높은 환경일수록 AI 분석 역량이, 변화가 크고 빠른 환경에서는 AI 관계 역량이 중요합니다. 반면, 환경적대성이 낮은 환경에서는 AI 자동화 역량이 시작 적응력을 높이고 성과를 이끌 수 있습니다.

따라서 AI 전략은 단순한 기술 도입이 아니라 환경 적합성 중심의 적응 전략이어야 합니다. 핵심은 “AI를 얼마나 쓰는가”가 아니라 “AI를 통해 시장 변화를 얼마나 잘 포착하고 대응하는가”입니다.

귀사에게 AI는 단순히 기술 도구입니까,

아니면 변화 속에서도 지속가능성을 지탱하는 시장 적응력의 핵심입니까?

비엑스컨설팅 드림