Yi, S., J. Choi, G. Kim. 2024. Core Problems in Information Systems Implementation: An Analytical Review and Implications for AI Systems. Information Development, forthcoming.

AI 시스템도 정보 시스템의 일종입니다. 그러나 기계 학습 요소와 필요한 데이터 흐름을 포함함으로써 조직 내 AI 시스템의 구현은 훨씬 더 복잡하고 도전적인 일입니다. 본 연구는 20여년 간 축적된 정보시스템의 도입과 활용에 관한 문제들에 대한 폭넓은 고찰과 AI 시스템의 핵심 요소 및 이슈들에 대한 이해를 바탕으로, AI 시스템의 도입 및 활용을 촉진하기 위해 이해하고 대비하며 해결해 나가야할 (기술, 조직/관리 측면의) 주요 문제들에 대한 종합적인 이해를 제공하고자 하였습니다. 더불어, 이러한 문제들 간의 연결 및 인과관계에 대한 분석을 통해 보다 핵심적인 문제들을 파악함으로써, 디지털/인공지능 전환 과정에서 관리 및 조직 역량을 어떻게 효율적으로 집중해야 하는지에 대한 함의를 제공합니다.

#ai-augmented organization, #soil foundation, #data strategy 

강나영 & 이상윤. 2024. 생성형 AI와의 협업: 한국어 UX Writing의 다크패턴 문제 해결 실험. 한국HCI학회지, forthcoming.

최근 ChatGPT가 주도하는 생성형 AI 기술들이 주목받고 있으며, 이를 잘 활용하면 개인비서와 같은 효과 등 적은 인원으로 높은 생산성을 만들어 낼 수 있는 시대가 되고 있습니다.  특히 조직 내에서 생성형 AI를 맞춤형으로 활용하면 (특히 인력 공급이 부족한 영역의) 인력 운영과 업무 자동화에서 극적인 효과를 얻을 수 있습니다. 본 연구는 생성형 AI의 활용이 한국어 UX Writing 업무에 가져올 수 있는 긍정적 효과의 잠재성과 방안들에 대해 실험을 통해 탐구 하였으며, 이를 통해 생성형 AI와 UX Writing 전문가와의 협업이 조직 내에서 어떤 유용함을 어떤 방식으로 제공할 수 있을지에 대한 함의를 제공합니다.

#ai-augmented organization, #soil foundation

강재원 & 이상윤. 2024. 기업내 조직 관성이 클라우드 컴퓨팅 전환 의도에 미치는 영향에 관한 실증적 연구. 한국IT서비스학회지, 23(3), 17-37.

디지털 전환의 시대, 클라우드 컴퓨팅은 IT 발전과 혁신적 산업 변화를 좌우하는 중심적인 기술로 자리 잡았으며, 많은 기업/기관들의 입장에서 아웃소싱을 통해 클라우드 서비스를 원활히 도입하고 수준 높게 활용하는 것이 매우 중요해지고 있습니다. 본 연구는 일반적인 IT 아웃소싱에 관한 연구를 비롯해 최근의 클라우드 컴퓨팅 관련 문헌을 통해 밝혀진 아웃소싱에 영향을 미치는 요인들을 고찰함으로써, 기업이 클라우드와 같은 새로운 IT 기술을 받아들이며 디지털 전환을 이루는 과정에서 어떠한 요인들이 중요한 역할을 하는지를 종합적이고 실증적으로 탐구하고자 하였습니다.

#soil foundation, #data strategy 

이호찬 & 이상윤. 2024. 반도체 인력 양성 및 채용을 위한 거대 언어 모델 기반 학부 공학 교육과정 설계 및 평가 전략: ChatGPT-4o를 이용한 KAIST 공학 교육과정 분석을 중심으로. 인적자원관리연구, forthcoming.

거대 언어 모델을 이용한 교육과정 설계와 개선에 대한 연구는 인공지능 공학과 교육학 두 분야에서 모두 중요한 연구 과제로 부각되고 있습니다. 본 연구는 OpenAI에서 발표한 최신 거대 언어 모델인 ChatGPT-4o를 이용하여 한국과학기술원(KAIST) 공과대학 학부 전공 과목과 S전자 DS부문(반도체사업부) 직무 사이의 연관성을 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학과 기업 양측에 반도체 산업 인력 양성과 채용에 대한 실질적인 응용 방안을 제안합니다. 대학 교육 과정의 개선과 기업 채용 및 양성 과정에서의 응용 전략을 제시함으로써, 대학과 산업 간의 협력을 통해 인적자원 개발과 채용 효율성 증대에 기여할 것으로 기대합니다.

#ai-augmented organization, #soil foundation, #data strategy 

Park, G. & Yi, S. 2023. Why do leaders help followers follow? Technology Analysis & Strategic Management, forthcoming.

테슬라의 특허 공개를 비롯해 역사적 사례들은 종종 앞서가는 리더가 팔로워들의 모방을 용이하게 하는 경우가 있음을 보여 줍니다. '지속가능한 차이'를 만들고 유지하는 것을 중요하게 여기는 전통적인 전략 관점에서는 잘 이해가 되지 않는 이러한 'imitation promotion' 현상에 대해, 본 연구는 여러 관련 이론들을 고찰하고 주요 사례들을 통해 세 가지 중요한 전략적 이유들을 제시합니다. 이를 통해 리더의 입장에서 어떤 경우에 팔로워들의 추격을 늦추고자 노력해야 하는지, 어떤 경우에는 그러지 말아야 하는지에 관한 함의를 얻을 수 있습니다. 미중 패권 경쟁이 본격화 되며 첨단 기술 경쟁으로 치닫고 있는 요즘, 최근 10-20년 동안의 혁신과 모방에 관한 주요 연구들은 R&D 및 혁신 과정에 있어 보다 현명한 전략적 의사결정을 내릴 수 있는 과학적 지식을 제공하고 있습니다.   

#soil foundation, #data strategy  

Heo, K. & Yi, S. 2023. (De)centralization in the Governance of Blockchain Systems: Cryptocurrency Cases. Journal of Organization Design, 12: 59-82.

암호 기술에서 시작해 이제는 세상을 변화시킬 '제도적 기술'로 평가 받고 있는 블록체인 기술, 그리고 이에 기반한 다양한 (플랫폼)시스템들. '분산화 된 새로운 질서'라는 가치를 중심으로 많은 사람들의 관심과 참여, 투자를 이끌고 있는 만큼, 이러한 이상적 측면에 대한 과학적 고찰과 이해가 필요한 시점입니다. 본 논문은 대표적인 암호화폐 블록체인 시스템들 및 관련 커뮤니티들에 대한 사례 조사를 통해 기술적 측면과 조직적 측면을 분리하여 분석을 시도한 선도적인 연구입니다. 연구 결과, 이상적 가치와 달리 대부분 기술적 분산화와 조직적 중앙집중화가 혼재되어 있는 '양면적 특성'을 지니며, 이는 앞으로 이러한 제도적 기술의 사회경제적 수용과 확산, 관련 법/제도 체계의 개선, 나아가 보다 발전된 새로운 블록체인 시스템들의 기획과 설계에 중요한 함의를 제공합니다.        

#digital platform, #data strategy, #soil foundation

오경석, & 조미지. 2023. 인공지능의 경찰활동 도입 쟁점에 관한 연구. 경찰학연구, 23(1): 31-64. 

인공지능 기술 및 시스템을 성공적으로 도입하고 활용하기 위해서는 기술적 측면 외에도 다양한 측면의 문제들을 마주하고 해결해 나가야 합니다. 본 연구는 인공지능을 활용한 국내외의 경찰활동 사례들을 살펴봄으로써 경찰 활동 분야에 있어 인공지능 도입 시 예상되는 주요 쟁점들을 식별하고 논의하며 그 대응방안을 제시하는데 목적이 있습니다. 연구 결과, 학습데이터의 오류와 편향성, 경찰행위의 책임성 및 시민안심, 경찰과 기술에 대한 신뢰, 투명성의 결여, 전문인력과 검증부서의 부재 등에 대한 논의가 시급한 것으로 확인되었습니다. 나아가 실현 가능한 대응 방안으로서, 데이터 수집 및 관리 역량 강화, 인공지능 경찰활동 감시 강화, 데이터 전략 부서 신설, 실증연구 강화, 설명가능 인공지능의 활용, 사용자 수혜적 정책 우선 도입을 제시합니다.

#ai-augmented organization, #digital platform

Yi, S., Kim, D., & Ju, J. 2022. Recommendation Technologies and Consumption Diversity: An Experimental Study on Recommendation, Search Behavior and Sales Diversity. Technological Forecasting & Social Change, 178: 121486. 

많은 사람들의 관심과 생각, 선택과 행동에 영향을 미치는 인공지능 기술의 활용은 때때로 우리가 이해할 수 없거나 알아차릴 수 조차도 없는 사회경제적 문제를 야기하게 될 수도 있습니다. 본 논문은, 많은 분야에서 우리의 생활을 이롭게 하는 '추천'이라는 보편적인 인공지능 기술이 시장 경제의 효율성과 혁신성을 뒷받침 하는 '소비의 다양성'을 어떻게 헤칠 수 있는지에 대한 최신의 연구 흐름에 실험을 통한 의미있는 이론적 기여를 하고자 하였습니다. 본 연구의 결과와 이론은 단기적인 성능이나 근시안적인 이득을 넘어, 장기적으로 발전하며 신뢰할 수 있는 추천 시스템의 개발 혹은 사회경제 생태계(소비자 집단, 지역 커뮤니티, 플랫폼 참여자 그룹, 재화/지식 시장 등) 조성에 중요한 함의를 제공합니다.  

#soil foundation, #ai-augmented organization, #digital platform, #data strategy

Kim, D., Park, S., & Yi, S. 2021. Relevant and Rich Interactivity under Uncertainty: Guest Reviews, Host Responses, and Guest Purchase Intention on Airbnb. Telematics & Informatics, 65: 101708.

디지털 플랫폼의 성공을 위해서는 '양면 시장(two-sided market)'을 조성하고 거래와 신뢰를 촉진하는 것이 필요 조건인 경우가 많습니다. 본 논문에서는 공급자-수요자 간 상호작용의 양적인 측면과 더불어 질적인 측면을 측정하고 그 영향을 분석함으로써 최신의 연구 흐름에 의미있는 기여를 하고자 하였습니다. 아울러 연구 결과는 디지털 플랫폼의 개발과 운영 과정에서 인공지능 기술을 어떤 부분에 어떤 식으로 적용할 수 있을지에 대한 함의를 제공합니다. 

#digital platform, #data strategy,  #ai-augmeted organization

Sump, F., & Yi, S. 2021. Different Reasons for Different Responses: A Review of Incumbents' Adaptation in Carbon-intensive Industries. Organization & Environment, 34(2): 323-346. 

환경 규제와 같은 공통적인 환경 변화에도 여러 조직들의 대응 방식은 다양하며, 그 결과를 제대로 논하고 예측하기 위해 그 이유를 먼저 이해하는 것은 (전략, 조직, 혁신, 정책 등) 여러 관련 분야에서 중요한 연구 문제로 자리 잡고 있습니다. 본 논문은 최근의 사례들을 통해 이러한 연구 흐름에 통합적이고 새로운 시각을 더하고자 하였습니다. 연구 결과는 정보(AI) 시스템과 디지털 플랫폼의 도입과 활용에 있어서 (같은 분야 내) 여러 조직들 간에 차이가 나는 이유들을 이해하고, 나아가 보다 잘 활용해 나가기 위한 여정에 도움이 될 것으로 기대됩니다.

#soil foundation, #digital platform, #ai-augmented organization  

Posen, H. E., Yi, S., & Lee, J. 2020. A Contingency Perspective on Imitation Strategies: When Is "Benchmarking" Ineffective? Strategic Management Journal, 41(2): 198-221.

Posen, H. E., Lee, J., & Yi, S. 2013. The Power of Imperfect Imitation. Strategic Management Journal, 34(2): 149–164.

최고의 기술과 인재들, 최대의 자원을 가졌음에도, 리더 기업들과 국가들은 왜 결국 몰락해 가는 걸까요? 여러 사회과학 분야들을 관통하며 중요한 이론들을 발전시킨 이 질문에 대해, 전략 분야에서는 최근 ‘혁신적 모방’의 관점에서 그 동안 감춰져 있던 비밀을 벗겨내고 있습니다. 추격을 넘어 새로운 가치를 만들어 내며 리더를 뛰어넘는 모방의 중요한 메커니즘을  밝혀낸 SMJ 2013 논문은, 혁신과 모방에 관한 오래된 정설들(‘모방이 어려울수록 리더에게 좋다’, ‘리더가 된 후 모방(fast following)보다 혁신(first moving)에 집중해야 한다’ 등)이 재검토 되는데 결정적인 역할을 한 것으로 평가 받고 있습니다. 이 논문의 연장선 상에서 ‘혁신적 모방 전략’의 구체적 방안에 관해 연구한 SMJ 2020 논문은, 대부분의 조직 내 의사결정에서 이루어지는 벤치마킹(mix-and-match imitation)이 실제로 많은 경우 효과적이지 않을 수 있음을 과학적 이론으로 발전 시킵니다. 특히, 학계와 실무에서 당연하게 받아들여져 온 벤치마킹을 위한 전제조건인 ‘유사한 환경’에 관한 믿음을 재검토하며, 오히려 벤치마킹은 상이한 환경에 놓인 기업이나 국가들에게 더욱 효과적인 혁신적 모방 전략임을 보입니다. 이론적 관점에서, 유전자 알고리즘에 기반 한 혁신적 모방(학습) 메커니즘과 여러 모방 전략 및 조건들은 머신러닝 연구와도 연관성이 깊으며 서로에게 중요한 함의를 제공합니다.

#soil foundation, #ai-augmented organization

Yi, S., Stieglitz, N., & Knudsen, T. 2018. Differentiation and Integration in Organizational Learning: A Garbage Can Model. Advances in Strategic Management, 40 (Organization Design): 177-204.

전문 영역의 현장에서 중요한 지식이나 역량은 대부분 실제 업무를 맡아 직접 수행 하면서 축적되는 경우가 많습니다. 아울러, 현재 누구에게 어떤 일을 맡기는 가에 따라 그들이 미래에 알게 되고 할 수 있는 일들이 달라집니다. 알지 못하고 할 수 없게 되는 일들도요. 이처럼 '지식 활용'과 '지식 축적' 간에는 동적인 상호의존성이 있으며, 따라서 조직 집단 수준에서 역할 구조의 설계는 장기적인 조직적 학습과 성과를 결정하며 조직의 운명을 가를 수도 있습니다. 이러한 맥락에서 본 논문은 조직이 당면하게 될 문제의 다양성, 혹은 요구되는 지식의 다양성이 가지는 의미와 영향을 고찰함으로써 관련 연구 흐름에 의미있는 이론적 기여를 하고자 하였습니다. 아울러 연구 결과는 인공지능 기술의 조직적 활용에 있어 근본적이고 어려운 상충관계들을 극복하기 위한 AI 증강 조직 설계에 있어 중요한 토대가 될 것으로 기대 됩니다.

#soil foundation, #ai-augmented organization

Yi, S., & Ahn, J.-H. 2017. Managing initial expectations when word-of-mouth matters: Effects of product value and consumer heterogeneity. European Journal of Marketing, 51(1): 123–156.

영화와 같이 경험을 해 봐야 그 진가를 알 수 있는 상품(경험재 혹은 복잡한 기술)은 초기 홍보와 기대 형성이 성패에 매우 중요한 것으로 연구되고 있습니다. 그렇다고 해서 높은 초기 기대를 형성하는 것이 과연 항상 좋을까요? 어떤 경우에 많은 비용을 투자 해서라도 높은 기대를 형성하는 것이 좋을까요? 이와 관련된 중요한 의사결정을 하기 위해 어떠한 데이터를 모아서 활용하는 것이 중요할까요? 본 논문은, (경쟁 대안 대비) 상대적 가치와 소비자/이용자 이질성 측면에 초점을 맞추며 이러한 일련의 질문들에 대한 최신의 연구 흐름에 중요한 이론적 기여를 한 연구입니다. 

#data strategy, #digital platform, #ai-augmented organization

Yi, S., Knudsen, T., & Becker, M. C. 2016. Inertia in Routines: A Hidden Source of Organizational Variation. Organization Science, 27(3): 782–800.

외부 환경 변화에 따라 필요한 새로운 기술의 도입과 전략 및 조직 혁신은 항상 '구조적 관성'이라는 장벽에 가로 막히곤 합니다. 최근들어 조직적 역량과 수준을 높일 수 있을거라 기대 받는 AI 시스템의 도입과 활용, 이를 위해 필요한 조직 변화에 있어서도 마찬가지입니다. 현재 널리 받아들여진 관점은 이러한 관성이 조직 변화를 저해하고, 이로 인해 잘 나가는 조직들이 쇠퇴하고 도태되는 자기 파괴적 결과로 이어질 수 있음을 경고하고 있습니다. 본 연구는, 이러한 오래된 정설에 도전하며 새로운 이론적 가능성(조직적 진화 과정에서 관성이 가지는, 매우 중요하지만 간과되었던, 긍정적인 효과에 관한 이론, 더불어 진화 과정의 결과로서 관성이 광범위 하게 존재하는 근본적인 이유에 관한 이론)을 제시한 연구로서 AI 증강 조직의 연구와 실무에 있어 중요한 토대를 제공합니다.

#soil foundation, #ai-augmented organization  

Knudsen, T., Stieglitz, N., & Yi, S. 2012. Structure, Skill, and Ambition in Organizational Problem-Solving. Research in the Sociology of Organizations, 36: 319–345.

Knudsen, T., Warglien, M., & Yi, S. 2012. Garbage Can in the Lab. Research in the Sociology of Organizations, 36: 189–227.

조직은 개인 수준에서는 할 수 없는 일들을 할 수 있기에 존재하며, 이는 개인 역량의 다양성을 활용함으로써 가능합니다. 조직이 당면한 문제들과 개인이 가진 역량들을 모두 정확하게 알 수 있다면 문제-역량 간 완벽한 매칭이 가능하고, 따라서 전통적인 계층적 조직 구조(hierarchy)가 가장 이상적인 조직화 방식이 될 것입니다. 하지만 이는 현실에서 불가능한 일이고, 조직이 당면하는 문제도 점점 복잡해지며 보다 더 다양한 개인 역량을 필요로 합니다. 현재와 미래에 당면할 문제 및 요구되는 역량(지식)의 다양성을 완전하게 알 수 없다면, 어떠한 조직화 방식을 취하는 것이 좋을까요? 인공지능이라는 최신 기술을 활용한다면, 정보와 매칭의 불완정성이라는 근본적인 문제를 극복하기 위해 어떤 데이터를 어떻게 수집해서 어떻게 활용할 수 있을까요? 위 두 논문은 이러한 흐름의 연구와 실무 문제 해결에 중요한 이론적 토대를 제공하는 연구입니다.

#soil foundation, #ai-augmented organization, #data strategy

Yi, S., & Choi, J. 2012. The Organization of Scientific Knowledge: The Structural Characteristics of Keyword Networks. Scientometrics, 90(3): 1015–1026.

Choi, J., Yi, S., & Lee, K. C. 2011. Analysis of the Keyword Networks in MIS Research and Its Implications in Predicting the Knowledge Evolution. Information & Management, 48(8): 371–381.

논문들 간의 인용 정보는 기존의 지식을 기반으로 새로운 지식이 만들어지는 과학을 통한 지식 진화 과정을 들여다 볼 수 있는 창을 제공합니다. 인용 정보에 기반한 지표들(impact factor, article influence score 등)은 저널이나 논문, 연구의 수준을 계량화 된 숫자를 통해 비교할 수 있는 편의성을 제공하며, 최근에는 인용 네트워크를 구성하고 분석함으로써 보다 전체적이고 입체적인 관점에서 지식 진화를 이해하고 중요한 연구 및 연구자 식별할 수 있게 되었습니다. 하지만 인용 정보의 활용은 근본적인 한계 또한 지니고 있으며 대표적인 것이 논문은 과학 체계를 구성하는 지식 요소(knowledge element)가 아니라는 점입니다. 위 두 논문은 실제적인 지식 요소로서 개념과 이론을 구성하는 키워드를 중심으로 연결 관계를 '키워드 네트워크'로 구조화 하고, 이를 과학 지식의 구조 및 진화를 이해하는 일과 중요한 연구 및 연구자를 조기 식별하는 일에 활용한 거의 최초의 연구로서 많은 분야에서 널리 인용되고 있습니다. 

#data strategy, #soil foundation

Yi, S., Lee, D.-J., Kim, M.-S., & Ahn, J.-H. 2007. Sources and Mitigating Factors of Perceived Risk in e-Marketplace. Information Systems Review, 9(2): 41–66.

디지털 플랫폼의 성공을 위해서는 '양면 시장(two-sided market)'을 조성하고 거래와 신뢰를 촉진하는 것이 필요 조건인 경우가 많습니다. 본 논문에서는 지식 재산(IP)에 해당하는 반도체 설계 자산을 거래하는 플랫폼 개발을 사례로, 판매자와 구매자가 인지하는 거래 상 위험 요인들을 파악하고 이를 완화하기 위한 방안들을 연구하였습니다. 이를 통해 유사한 특성을 가지는 양면 시장과 이를 조성하기 위한 디지털 플랫폼의 설계와 운영에 있어 많은 참고가 될 것으로 기대 합니다.

#digital platform, #data strategy

Dissertations selected

박강민 (미래전략 박사, 2024.2 졸업), "When and why does the leader promote imitation?" : 소프트웨어정책연구소 선임연구원

박태준 (미래전략 석사, 2024.2 졸업), "TV 광고의 미래전략: 어드레서블 TV 광고"

김현준 (미래전략 석사, 2024.2 졸업), " 사이버보안을 위한 인공지능 증강 조직: 탐색적 연구"

정수목 (미래전략 석사, 2023.8 졸업), "인공지능-인간 시너지 연구: 교육 사례를 중심으로"

박준하 (미래전략 석사, 2023.2 졸업), "인공지능 도입 과정 및 단계, 그리고 조직 변화: 컨택 센터 사례 연구"

오세용 (미래전략 석사, 2021.9 졸업), "인공지능기술의 발전에 따른 법관의 미래"

이정희 (미래전략 석사, 2021.9 졸업), "인공지능 기반 신약개발의 가능성과 한계 (문헌연구를 중심으로)"

허경무 (미래전략 박사, 2021.2 졸업), Ch2. "(De)centralization in Governance of Blockchain Systems" : 동아방송예술대학교 창의융합학부 조교수

신동섭 (미래전략 석사, 2021.2 졸업), "인공지능시대 금융 미래전략: 알고리즘 매매의 잠재성과 한계, 제도적 지원"

강수경 (미래전략 석사, 2020.2 졸업, "AI육아로 인한 영유아 육아의 미래 변화 예측"

최충봉 (미래전략 석사, 2020.2 졸업), "핀테크 확산에 따른 은행의 미래전략 연구"

박혜리 (미래전략 석사, 2019.8 졸업), "미래 조직: K-pop 팬덤의 자기조직화 메커니즘에 대한 사례 연구"

심진아 (미래전략 석사, 2019.8 졸업), "미래 교육 전략: 채용공고 빅데이터 기반 ICT 교육 수요 변화 분석"

김윤진 (과학저널리즘 석사, 2019.8 졸업), "국내 신문사들은 왜 성공적인 혁신모델을 만들어내지 못하는가: 경제 일간지를 중심으로"

정한국 (과학저널리즘 석사, 2019.8 졸업), "전통 신문 기업의 미래 전략 : 신문 기업의 구조적 문제와 국내외 사례를 통한 혁신 전략 연구"

최성아 (미래전략 석사, 2019.2 졸업), "창업생태계 활성화를 위한 자금조달 수단에 관한 연구 - 금융형 크라우드펀딩 사례분석과 제도적 함의"

Franziska Sump (석사/박사 지도, 2013-2017), "Different Reasons for Different Responses: A Review of Incumbents' Adaptation in Carbon-intensive Industries" : Assistant Professor, 'Strategic Organization Design' group, U. of Southern Denmark