생성형 AI에서의 테크노스트레스의 선행요인과 결과요인: 챗GPT 사용자들을 중심으로
Antecedents and Consequences of Technostress in Generative AI: Focused on ChatGPT Users
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초록
본 연구는 생성형 AI의 대표적 서비스인 ChatGPT를 대상으로 테크노스트레스가 지속적 사용의도와 업무 생산성에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 ChatGPT 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하여 데이터를 수집하였으며 분석 방법으로는 구조방정식 모델을 사용하였다. 테크노스트레스의 선행요인으로는 IT 마인드풀니스, 디지털 리터러시, 프라이버시 염려, 정보 신뢰, 고객 서비스 신뢰, 웹기술 신뢰를 설정하였으며 이들 요인이 테크노스트레스 및 그로인한 지속적 사용 의도와 업무 생산성에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 검토하였다. 분석결과, 디지털 리터러시, 프라이버시 염려, 정보신뢰, 웹기술 신뢰는 테크노스트레스에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면 IT마인드풀니스와 고객 서비스 신뢰는 유의한 영향을 미치지 않는것으로 나타났다. 또한 테크노스트레스는 지속적 사용 의도와 업무 생산성 모두 유의한 영향을미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 생성형 AI 서비스 제공자가 테크노스트레스를 적절히 관리하고 서비스의 지속적 활용을 유도하기 위한 전략 수립에 실질적인 시사점을 제공한다.
Abstract
This study aims to examine the impact of technostress on continuous intention to use and work productivity in the context of ChatGPT, a representative service of generative AI. Six factors were identified as antecedents of technostress: IT mindfulness, digital literacy, privacy concerns, information reliability, customer service reliability, and web technology reliability. The findings indicate that digital literacy, privacy concerns, information reliability, and web technology reliability significantly affect technostress, whereas IT mindfulness and customer service reliability do not. Additionally, technostress has a significant positive effect on both continuous intention to use and work productivity. These results offer valuable implications for generative AI service providers, enabling them to better comprehend users’ technostress and sustained usage behavior, and to refine their strategic approaches accordingly.