AI 준비도 핵심 요인 도출을 위한 메타연구: 체계적 문헌고찰과 텍스트 분석의 통합적 접근

Abstract

본 연구의 목적은 중소기업이 인공지능(AI) 기술 도입을 위해 준비해야 할 핵심 요인들을 체계적으로 식별하고, 이를진단할 수 있는 분석 프레임워크를 제공하는 데 있다. 이를 위해 본 연구는 체계적 문헌 고찰(Systematic Literature Review, SLR)과 텍스트 분석(TF-IDF, LDA)을 병행하여 AI 준비도 관련 요인을 도출하였다. SLR을 통해 이론적으로 논의된 AI 준비도 요소를 정리하고, 선행 연구에서 실제 사용된 인터뷰 질문 데이터를 기반으로 텍스트 분석을 수행하여 기술도입과 관련해 강조되어 온 핵심 요소들을 식별하였다. 이를 통해 기존 연구의 이론적 논의를 보완하고, 중소기업 맥락에적합한 AI 준비도 요인을 도출하고자 하였다. 두 방법론은 출발점은 다르나, 공통적으로 혁신, 인프라, 호환성, 최고 경영진, 전략, 자원, 조직문화, 경쟁 환경, 정부 규제, 데이터, 윤리 등을 핵심 요소로 도출하였다. 이를 기반으로 기술(Technology), 조직(Organization), 환경(Environment) 요소를 중심으로 한 TOE 프레임워크를 재구성하고, AI 고유의 특성을반영한 ‘데이터’와 ‘윤리’를 추가하여 총 11개 항목으로 구성된 AI 준비도 매트릭스(AIR-Matrix)를 제시하였다. 본 매트릭스는 중소기업이 AI 기술 도입 단계에서 자사의 준비 수준을 점검하고 우선 순위를 설정하는 데 활용 가능하며, AI 도입 과정에서 발생할 수 있는 시행착오와 초기 리스크를 완화하는 데 실무적·학술적 시사점을 제공할 것으로 기대된다. 특히 조직적 요인의 중요성과 데이터·윤리의 교차적 역할은 중소기업의 AI 도입 전략 수립에 있어 핵심적인 고려 요소임을 시사한다.

The purpose of this study is to systematically identify the key factors that small and medium-sized enterprises (SMEs) need to prepare for the adoption of artificial intelligence (AI) technologies and to provide an analytical framework for diagnosing such readiness. To this end, this study employs a combined approach using a Systematic Literature Review (SLR) and text analysis techniques (TF-IDF and LDA) to derive AI readiness factors. Through the SLR, theoretically discussed AI readiness elements are organized, while text analysis based on interview question data actually used in prior studies is conducted to identify the core factors that have been emphasized in relation to technology adoption. This approach complements the existing theoretical discussions and aims to derive AI readiness factors that are more appropriate to the SME context. Although the two methodologies differ in their points of departure, they commonly identify innovation, infrastructure, compatibility, top management, strategy, resources, organizational culture, competitive environment, government regulation, data, and ethics as key factors. Based on these findings, the Technology-Organization-Environment (TOE) framework is reconfigured, and "data" and "ethics," reflecting the distinctive characteristics of AI, are added to propose an AI Readiness Matrix (AIR-Matrix) consisting of 11 factors. This matrix can be utilized by SMEs to assess their level of readiness and set priorities at the AI adoption stage, and it is expected to provide both practical and academic implications by helping to mitigate trial-and-error processes and initial risks associated with AI adoption. In particular, the importance of organizational factors and the cross-cutting role of data and ethics offer critical insights for formulating AI adoption strategies in SMEs.