기업의 혁신 프로젝트 선정을 위한 모폴로��-AHP-TOPSIS 모형: HR 분야 사례 연구 (A Method for Selecting AI Innovation Projects in the Enterprise: Case Study of HR part)

본 논��에서는 효과적으로 AI 프로젝트 및 신사업을 선정할 수 있는 방법론을 제안했다. AI 기술은 다양한 산업 분야에서 기업의 비즈니스를 고도화하고 산업 전체의 부가가치를 증대시킬 수 있는 기술이다. 기업가정신 연구 분야에서도 AI 기술은 중요한 소재가 되고 있다. 기업들은 AI 기술을 이용해 새로운 비즈니스를 창업하거나 기존 기업 내에서 신사업을 추진하고 혁신을 추진한다. 그러나 기업에서 AI 프로젝트를 선정하고 추진하는 의사결정 과정에서는 다양한 제약사항과 어려움이 존재한다. 본 논��에서는 모폴로��(Morphology)왿� AHP 및 TOPSIS 결합 모형을 통한 AI 프로젝트 선정의 새로운 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 AI 기술의 기술적 타당성과 현업의 사용자 요구조건을 동시에 고려하여 AI 프로젝트를 선정할 수 있도록 도왿�준다. 이 연구에서는 HR 분야의 다수 AI 프로젝트를 결정하고자 하는 실제 기업에 제안 방법론을 적용하고 그 결과를 평가했다. 이를 통해 방법론의 현실 적용 가능성을 확인하였으며, 기업의 AI 프로젝트 관련 의사결정에 유용하게 활용하기 위한 방법을 제시했다. 이 연구에서 제안하는 방법론은 사내 기업가정신(Intrapreneurship) 효과를 증진시키는 차원에서, 기업이 고려하는 여러 AI 프로젝트에 대하여 합리적인 방법으로 선정에 대한 의사결정의 프레임워크를 제시한다는 점에서 의미가 크다.

In this paper, we proposed a methodology to effectively determine the selection and prioritization of new business and innovation projects using AI technology. AI technology is a technology that can upgrade the business of companies in various industries and increase the added value of the entire industry. However, there are various constraints and difficulties in the decision-making process of selecting and implementing AI projects in the enterprise. In this paper, we propose a new methodology for prioritizing AI projects using Morphology, AHP, and TOPSIS. The proposed methodology helps prioritize AI projects by simultaneously considering the technical feasibility of AI technology and real-world user requirements. In this study, we applied the proposal methodology to a real enterprise that wanted to prioritize multiple AI projects in the HR field and evaluated the results. The results confirm the practical applicability of the methodology and suggest ways to use it to help companies make decisions about AI projects. The significance of the methodology proposed in this study is that it is a framework for prioritizing multiple AI projects considered by a company in the most reasonable way by considering both business and technical factors at the same time.