AI-Based Decision Making and Digital Management Innovation: A Systematic Literature Review
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초록
본 연구는 인공지능(AI)이 조직의 의사결정을 강화하고 산업 전반에서 디지털 경영 혁신을 추진하는 과정을 체계적으로 검토한다. PRISMA 지침에 따라 Web of Science, Scopus, IEEE Xplore 등 주요 학술 데이터베이스를 대상으로 2010년부터 2025년까지 발표된 동료심사 논문을 체계적으로 검색하였다. 100편 이상의 연구를 검토한 결과, 68편이 주제별 통합 분석에 포함되었다. 분석 결과 세 가지 핵심 주제가 도출되었다. 첫째, 의사결정 과정의 보완: AI는 인간 전문가를 대체하기보다는 데이터 분석, 예측 정확도, 의사결정 속도를 향상시켜 인간의 의사결정을 강화한다. 둘째, 디지털 경영 혁신: AI 도입은 알고리즘 기반 경영, 데이터 중심 전략 등 경영 관행을 재설계하게 하며, 이 과정에서 경영 혁신은 기술이 창출하는 가치의 매개변인으로 작용한다. 셋째, 도전 과제와 거버넌스: 윤리적 위험, 신뢰 문제, 의사결정 구조로의 통합은 여전히 중요한 장애 요소로 남아 있다. 경영학, 정보시스템, 컴퓨터과학 등 다양한 분야에서 풍부한 기여가 있었으나, 연구 성과는 단편적으로 이루어져 AI 기반 경영의 복잡성을 보여준다. 본 리뷰는 실험연구, 사례연구, 설문조사, 설계연구본 등 다양한 방법론을 종합하여 AI 기반 의사결정 지원이 효율성과 전략적 통찰을 제공하는 동시에 윤리적·조직적 도전을 제기함을 평가하였다. 본 논문은 기술 혁신과 경영 혁신을 연결하는 통합적 틀을 제시하고, 학제 간 통합 부족, 장기적 효과 검증 부재 등의 연구 공백을 지적하며, 학계와 실무자가 디지털 시대의 효과적인 의사결정 지원과 경영 혁신을 위해 AI를 활용할 수 있도록 미래 지향적 연구 의제를 제안한다.
Abstract
This study systematically reviews how Artificial Intelligence (AI) strengthens organizational decision-making and drives digital management innovation across industries. Following PRISMA guidelines, we conducted a structured search of major scholarly databases (Web of Science, Scopus, IEEE Xplore) to identify peer-reviewed articles published between 2010 and 2025. After screening more than 100 studies, 68 articles met eligibility for inclusion in the thematic synthesis. Findings reveal three central themes. First, augmentation of decision processes: AI enhances human decision-making by improving data analysis, predictive accuracy, and decision speed rather than replacing experts. Second, digital management innovation: AI adoption enables organizations to redesign management practices—such as algorithmic management and data-driven strategy—where managerial innovation mediates technology’s value creation. Third, challenges and governance: ethical risks, trust issues, and integration into decision structures remain critical obstacles. Contributions across management, information systems, and computer science demonstrate rich yet fragmented insights, underscoring the complexity of AI-enabled management. By synthesizing methodological diversity (experiments, case studies, surveys, design research), this review evaluates how AI-based decision support delivers efficiency and strategic insights while raising ethical and organizational challenges. The paper advances an integrative framework linking technological and managerial innovation, highlights gaps in cross-disciplinary integration and long-term evaluation, and proposes a forward-looking research agenda to guide scholars and practitioners in leveraging AI for effective decision support and digital-era management innovation.