Information Systems Review (경영정보학연구)

The Korea Society of Management Information Systems (한국경영정보학회)
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A Study on User Continuance Intention of Conversational Generative AI Services: Focused on Task-Technology Fit (TTF) and Trust

대화형 생성AI 서비스 사용자의 지속사용의도에 관한 연구: 과업-기술적합(TTF)과 신뢰를 중심으로

  • Seunggyu Ann (Graduate School of Business IT, Kookmin University) ;
  • Hyunchul Ahn (Graduate School of Business IT, Kookmin University)
  • 안승규 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원) ;
  • 안현철 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원)
  • Received : 2023.11.18
  • Accepted : 2024.01.12
  • Published : 2024.02.29
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Abstract

This study identified factors related to the technological characteristics of conversational generative AI services and the user's task characteristics. Then, it analyzed the effects of task-technology fit on user satisfaction and continued use. The effects of trust, which represents the degree of users' belief in the information provided by generative AI, on task-technology fit, user satisfaction, and user continuance intention were also examined. A survey was conducted among users of various age groups, and 198 questionnaires were collected and analyzed using SmartPLS 4.0 to validate the proposed model. As a result of hypothesis testing, it was confirmed that language fluency and interactivity among technology characteristics and ambiguity among task characteristics significantly affect user satisfaction and intention to continue using via task-technology fit. However, creativity among skill characteristics and time flexibility among task characteristics did not significantly affect task-technology fit, and trust did not directly affect task-technology fit and intention to continue using, but only positively affected user satisfaction. The results of this study can provide meaningful implications for vendors who want to develop and provide conversational generative AI services or companies who want to adopt generative AI technology to improve business productivity.

본 연구는 대화형 생성AI 서비스의 기술적 특성과 사용자의 과업 특성을 요인을 발굴하고 과업기술적합이 사용자 만족과 지속 사용에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 생성AI가 제공하는 정보에 대한 사용자의 믿음 정도를 나타내는 신뢰 변수가 과업-기술적합, 사용자 만족, 지속 사용 의도에 미치는 영향을 확인하였다. 본 연구에서 제안된 모형을 분석하기 위하여 연령대별 다양한 사용자를 대상으로 설문조사를 실시하였고 총 198부의 설문을 취합하여 SmartPLS 4.0을 이용해 분석을 실시하였다. 가설 검증 결과, 기술 특성 중 언어유창성과 상호작용성이, 과업특성 중 모호성이 과업-기술적 합을 매개로 사용자 만족과 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 하지만, 기술 특성 중 창의성, 과업 특성 중 시간 유연성은 과업-기술적합에 유의한 영향을 미치지 못하였으며, 신뢰 역시 과업-기술적합과 지속사용의도에 직접적인 영향을 미치지 못하고 오직 사용자 만족에만 긍정적인 영향을 미침을 확인하였다. 이러한 본 연구의 결과는 대화형 생성AI 서비스를 개발하여 공급하려고 하는 공급기업이나 비즈니스 생산성 향상을 목적으로 생성AI 기술을 도입하려고 하는 기업들에게 유의미한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이다.

Keywords

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