김도형 국민대학교 KMU International Business School (KIBS) 교수./사진제공=국민대학교

김도형 국민대학교 KIBS(KMU 인터내셔널 비즈니스 스쿨) 교수(제1저자) 연구진의 논문 'Bridging the maturity-expectation gap: Generative AI in strategic decision-making for public R&D interim review'가 SSCI급 경영학 분야 국제저명학술지인 'Technovation'에 게재됐다.

공공 연구개발(R&D) 사업은 연차 및 단계평가를 통해 연구 진행 상황을 점검하고 지속 여부나 방향 조정을 결정한다. 그러나 기존 평가 방식은 전문가의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많아 평가 기준의 일관성 부족, 평가 편향, 대규모 프로젝트 평가의 효율성 문제 등이 지속적으로 제기됐다.

김 연구팀은 이같은 한계를 해결하기 위해 생성형 인공지능(Generative AI)의 활용 가능성을 분석하고 기술의 실제 성숙도와 이해관계자의 기대 수준 간 차이를 정량적으로 분석하는 'MEG(Maturity-Expectation Gap)' 프레임워크를 제시했다. 연구팀은 공공 R&D 평가 경험을 보유한 전문가 설문 데이터와 머신러닝 기반 학술문헌 분석을 결합해 기술 기대 수준과 인식된 기술 성숙도를 비교·분석했다.

분석 결과 이해관계자 집단별로 생성형 AI에 대한 기대와 실제 기술 성숙도 인식 사이에 의미 있는 차이가 존재하는 것으로 나타났으며, 기대-성숙도 격차가 클수록 AI 도입에 대한 신뢰와 채택 의지가 낮아지는 경향이 확인됐다. 또 연구팀은 평가 영역별로 생성형 AI 도입 가능성을 진단해 기술 적용이 상대적으로 용이한 영역과 추가적인 준비가 필요한 영역을 구분할 수 있음을 제시했다.

이번 연구는 생성형 AI 기술을 공공 R&D 평가 및 정책 의사결정 과정에 적용할 때 발생할 수 있는 기대와 현실 간의 간극을 체계적으로 분석한 연구로, 앞으로 공공부문에서 인공지능을 활용한 정책 평가 및 의사결정 체계 구축에 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

김 교수는 "생성형 AI는 공공 R&D 평가 과정에서 효율성과 일관성을 높일 잠재력을 가지고 있지만 기술에 대한 기대와 실제 성숙도 간의 차이를 관리하지 않으면 도입 과정에서 오히려 불신과 저항이 발생할 수 있다"며 "이번 연구에서 제안한 MEG 프레임워크는 이러한 간극을 진단하고 단계적 도입 전략을 수립하는 데 활용될 수 있을 것"이라고 말했다.

황예림 기자 yellowyerim@mt.co.kr

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