스타트업의 생성형 AI 챗봇 사용경험이 서비스 가치 인식 및 지속 수용의도에 미치는 영향 분석

하다인; 문계완; 나희경

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자료유형: 학술저널

저자정보: 하다인 (경북대학교) 문계완 (경북대학교) 나희경 (교토대학교)

저널정보: 한국벤처창업학회 벤처창업연구 벤처창업연구 제20권 제1호(통권 제97호)

발행연도: 2025.2

수록면: 79 - 93 (15page)

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본 연구는 스타트업 환경에서 생성형 AI 기반 챗봇의 사용에 따른 경험 즉, 지각된 혜택(유용성, 즐거움)과 희생(기술적 어려움, 비용)이 지각된 가치를 통해 수용의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 최근 생성형 AI 기반 챗봇은 스타트업이 지니는 신생기업의 불리함(liabilities of newness)을 극복하기 위해 제한된 자원을 효율적으로 활용하고 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 중요한 도구로 주목받고 있다. 기술 기반을 주요 특성으로 하는 스타트업 환경에서는 자원의 부족, 새로운 비즈니스 기획, 문제 해결 등의 과제들을 해결하기 위해 생성형 AI 기반 챗봇의 구체적 활용 방안과 업무적용에 대한 실질적인 가이드라인이 요구된다. 이를 위해 본 연구는 국내 IT분야 스타트업을 대상으로 온라인 설문조사를 통한 실증 분석을 실시하였다. 분석 결과, 지각된 유용성과 즐거움은 지각된 가치에 유의미한 긍정적인 영향을 미쳤으며, 지각된 비용은 부정적인 영향을 미쳤다. 반면, 기술적 어려움은 지각된 가치에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 스타트업 종사자들이 기술적 어려움을 AI 기반 챗봇 수용의 주요 장애물로 인식하지 않으며, 유용한 기능 제공과 비용이 수용에 있어 더욱 중요한 요인으로 작용함을 시사한다. 또한, 지각된 가치는 매개변수로써 경로계수 0.364(t=6.511, p<0.001)로 수용의도에 긍정적 영향을 미쳤으며, 이는 생성형 AI 기반 챗봇 기술이 제공하는 가치가 스타트업들의 기술 수용으로 이어진다는 것을 뒷받침한다. 본 연구는 생성형 AI 기반 챗봇에 관한 실증 연구가 미흡한 상황에서 IT 스타트업을 대상으로 실증 연구를 실시하였다는 점과 생성형 AI 기반 챗봇 기술의 수용에 있어서 기존에 주로 논의되던 혜택 요인뿐만 아니라 희생 요인을 추가적으로 고려한 가치기반 수용모델(VAM)을 적용하여 수용과정에 있어서의 희생요인(기술적 어려움)과 지각된 가치 사이의 예상 밖의 관계성을 입증하였다는 데 그 학문적 의의가 있다. 또한, 본 연구는 생성형 AI 챗봇을 도입하는 스타트업 및 이를 개발하고 판매하는 생태계 관계자들에게 보다 효과적인 도입 전략과 활용 방안을 위한 실무적인 시사점을 제공한다.

This study empirically analyzes the impact of the experience of using generative AI-based chatbots in startup environments, specifically the perceived benefits (usefulness, pleasure) and sacrifices (technical difficulties, cost), on adoption intention through perceived value. Recently, generative AI-based chatbots have been recognized as essential tools for efficiently utilizing limited resources and solving business problems to overcome the liabilities of newness that startups face. In technology-based startup environments, where resource scarcity, business planning, and problem-solving are major challenges, there is a growing demand for specific utilization strategies and practical guidelines for implementing generative AI-based chatbots in business operations. To address this, this study conducted an empirical analysis through an online survey targeting startups in the domestic IT sector. The analysis results showed that perceived usefulness and pleasure had a significantly positive influence on perceived value, while perceived cost had a negative impact. In contrast, technical difficulties were found to have no significant effect on perceived value. This result suggests that startup practitioners do not perceive technical difficulties as a major barrier to AI-based chatbot adoption, and that the perceived usefulness and cost play a more crucial role in adoption. Additionally, perceived value positively influenced adoption intention as a mediating variable(path coefficient 0.364, t=6.511 p<0.001), supporting the notion that the value offered by generative AI-based chatbot technology leads to its adoption by startups. This study is crucial in that it conducted an empirical study on IT startups in the context of the limited existing research accumulation on generative AI-based chatbots. Moreover, it is also meaningful that this study applied the Value-Based Adoption Model(VAM), incorporating not only the benefit factors traditionally discussed in the adoption of generative AI-based chatbot technology but also sacrifice factors. As a result, this approach demonstrated an unexpected vital relationship between the sacrifice factor(technical difficulties) and perceived value in the adoption process. Lastly, this study provides practical implications and guidelines for both startups and ecosystem stakeholders of generative AI-based chatbot.

#스타트업 #생성형 AI 챗봇 #기술적 어려움 #수용의도 #가치기반 수용모델 #Startup #Generative AI Chatbot #Technical Difficulty #Adoption Intention #Value-based Adoption Model

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