디지털 시대의 전략 역량 재구성: AI 기반 동적 역량, 데이터 중심 문화, 조직 학습이 기업 성과에 미치는 영향

디지털 전환 시대에 조직들은 경쟁력 강화를 위해 인공지능(AI)에 점점 더 많은 투자를 하고 있지만, 지속적인 증거는 AI 투자가 자동적으로 뛰어난 기업 성과로 이어지지 않는다는 점을 보여준다. 자원기반관점(RBV)과 동적역량이론(DCT)을 바탕으로 본 연구는 AI 기반 동적 역량(AIDC)이 조직 메커니즘을 통해 어떻게 성과 결과로 전환되는지를 설명하여 이 역설을 탐구하고자 한다. 구체적으로 본 연구는 조직의 데이터 중심 문화(DDC)와 조직 학습(OL)의 매개 역할을 조사한다. 미국 기업에서 AI 기술을 적극적으로 활용하는 254명의 고위 관리자 및 경영진으로부터 데이터를 수집하고 부분 최소제곱 구조방정식 모형(PLS-SEM)으로 분석했다. 결과는 AIDC가 기업 성과에 직접적인 중요한 영향을 미칠 뿐 아니라 DDC와 OL을 통해 간접적인 영향도 미친다는 점을 보여준다. 연속 매개 분석 결과, AIDC는 먼저 데이터 중심적 사고방식을 촉진하고 이후 AI가 생성한 통찰을 실행 가능한 조직 절차로 전환하는 학습 과정을 제도화함으로써 성과를 향상시킨다. 또한 DDC는 AIDC와 성과 관계에서 조건부 조절 역할을 하며, 데이터에 과도하게 의존할 경우 AIDC의 한계 성과 이점이 감소하는 비선형 효과를 드러낸다. 종합적으로, 이러한 발견은 데이터 중심 문화의 이중적 역할을 보여주는데, DDC는 AI 가치 창출을 촉진하는 매개체로 기능하는 동시에 일정 수준을 넘으면 관리자의 재량과 전략 유연성을 제한하여 동적 재구성을 제약한다. 이 통찰은 데이터 중심 문화의 ‘어두운 면’을 밝혀내고 RBV와 DCT를 확장하여 AI 기반 역량의 성과 효과에 경계 조건을 도입한다. 경영적 관점에서 본 연구는 디지털 효율성과 전략적 민첩성을 지속하기 위해 분석적 규율과 적응적 학습 간 균형의 중요성을 강조한다.