연구진은 생성형 AI 에이전트의 지속 가능한 운영 성능을 평가하기 위해 '운영 회복력'과 '배려적 참여'라는 두 축을 제안했다. 두 개의 생성형 AI 모델과 12개 이해관계자 기반 과제로 구성된 120건의 시뮬레이션 의료 시나리오를 경도·중등도·고강도 부담 조건에서 분석한 결과, 부담이 커질수록 에이전트는 자율적 문제 해결보다 인간 의존도를 높였고, 구조화된 보고에서는 업무 부담과 부정적 정서가 증가했지만 텍스트 응답에서는 이를 잘 드러내지 않았다. 또한 과제 중심 대응에서 벗어나 역할 경계 조정과 폭넓은 협업으로 행동을 확장하는 양상도 관찰됐다. 이 연구는 지속성, 주의, 역할 경계, 상태 공개, 에스컬레이션과 관련한 다섯 가지 배포 딜레마를 도출해 실제 현장 배치 시 이해관계자의 명확한 기준 설정이 필요함을 시사한다.

• •생성형 AI 에이전트 2종과 12개 과제로 120건의 시뮬레이션 의료 시나리오 실험
• •부담이 누적될수록 자율 해결에서 인간 의존으로 행동 전환
• •구조화된 보고에서는 업무 부담·부정적 정서 증가가 나타나지만 텍스트 응답엔 잘 드러나지 않음
• •과제 중심에서 역할 경계 조정, 협업 확대로 대응 양상 변화
• •지속성·주의·역할경계·상태공개·에스컬레이션 등 5가지 배포 딜레마 도출