Leadership in the Age of Artificial Intelligence: A Global Bibliometric and Science Mapping Study

Motivation

• Known: 리더십 이론은 특성론에서 변혁적·윤리적·분산적 리더십으로 진화하였고, AI는 의사결정 최적화와 조직 문화 재편의 핵심 도구로 인식되고 있다. 그러나 AI-리더십 교차점 연구는 학문 분야와 매체에 걸쳐 단편화되어 있다.
• Gap: AI-리더십 연구의 지적 기초, 핵심 테마 군집, 테마 진화 궤적, 그리고 신흥 연구 프론티어에 대한 체계적 매핑이 부재하다. 단일 데이터베이스 기반 분석과 영어 문헌 한정이라는 커버리지 제약도 존재한다.
• Why: AI-리더십 융합은 조직 운영과 전략 수립의 패러다임을 근본적으로 전환하고 있으며, 윤리적 감시와 인간 중심 역량의 재정의를 요구하므로 학문 분야의 지형을 체계적으로 파악하는 것이 필수적이다.
• Approach: PRISMA 정렬 bibliometric 설계를 채택하여 productivity, citations, h-index, g-index 등의 성과 지표와 VOSviewer v1.6.20 및 Bibliometrix를 활용한 co-authorship, document, author, co-citation, bibliographic coupling, keyword co-occurrence, title-abstract term networks 등의 science-mapping 기법을 통합 적용하였다.

Achievement

Figure 4: Publications between 2016 and 2025

• 발행량 가속화: 2022년 이후 급격한 증가세를 보이며 2025년 131편(39.9%)으로 정점에 도달
• 영향력 및 협업 지표: 총 6,520 인용(h-index 37, g-index 77), 저자당 평균 3.05명으로 학문 분야의 통합과 강한 협업 기조 확인
• 학제 간 포괄성: 사회 과학, 경영 및 비즈니스, 컴퓨터 과학 분야에 걸친 폭넓은 연구 활동
• 기관 리더십: Indian Institute of Technology Kharagpur, University of Johannesburg, University of Nicosia 등이 주도적 역할
• 테마 군집 구조: AI 기반 의사결정, 윤리적 거버넌스, 조직 민첩성, 인간-AI 협력 등 4대 핵심 클러스터 도출
• 신흥 프론티어: generative-AI 애플리케이션, algorithmic governance, AI-infused leadership development 등 새로운 연구 영역 확인
• 보완-대체 논의 정리: AI는 리더십을 대체하기보다 보완하며 의사결정 용량을 증폭하면서 윤리적 감시와 인간 중심 역량의 필요성을 높인다는 증거 제시

How

Figure 2: Flow diagram of the search strategy

• Scopus 데이터베이스에서 2016-2025년 기간 검색 및 선별 (최종 328개 문헌)
• Citation network analysis를 통한 co-citation 구조 매핑 (digital leadership, transformational leadership, decision-making streams 통합)
• Keyword co-occurrence 분석으로 핵심 개념 클러스터링
• Title-abstract term networks를 이용한 테마 진화 추적
• Document, author, source 수준의 co-authorship 분석으로 협업 패턴 시각화
• Bibliographic coupling을 통한 지적 연결성 분석
• VOSviewer v1.6.20과 Bibliometrix 소프트웨어 활용하여 시각화 및 정량화

Originality

• Leadership과 AI의 교차점을 체계적 bibliometric science-mapping으로 종합한 최초의 종합 연구
• PRISMA 정렬 설계를 통한 방법론적 투명성과 재현성 확보
• 다층 네트워크 분석(co-authorship, co-citation, keyword, term networks)을 동시에 활용하여 다차원 지적 구조 포착
• 2016-2025년의 10년 장기 데이터로 최근 가속화 현상(post-2022)을 실증적으로 증명
• 신흥 프론티어(generative AI, algorithmic governance)를 분석함으로써 다음 연구 세대의 방향성 제시

Limitation & Further Study

• 단일 데이터베이스 한정: Scopus만 사용하여 coverage bias 가능성 (타 데이터베이스 triangulation 필요)
• 언어 제약: 영어 문헌만 포함하여 비영어권 선행 연구 누락
• 섹터 범위 제한: 산업·보건의료·교육 등 특정 섹터 중심으로 공공 부문·NGO·정부 연구 부족
• 후속 연구 방향: Scopus를 Web of Science, Dimensions, DOAJ 등과 교차 검증하고, 다언어 포함 및 섹터 확대 필요
• 질적 심화 부족: Bibliometric 결과를 바탕으로 주요 논문의 내용 분석 및 전문가 심층 면담 추가 권고

Evaluation

총평: 본 연구는 leadership-AI 교차점의 지적 지형을 처음으로 체계적으로 매핑한 고품질 bibliometric 연구로, 명확한 테마 구조 파악과 신흥 프론티어 제시를 통해 학문 분야의 방향성을 제시한다. 단일 데이터베이스 한정과 영어 문헌 중심이라는 제약에도 불구하고 PRISMA 정렬 설계와 다층 네트워크 분석의 방법론적 견고함은 향후 다국적·다섹터 연구를 위한 신뢰할 수 있는 기초를 제공한다.