본 논문은 생성형 인공지능(GenAI) 채택 과정에서 기업들이 직면하는 기술적 복잡성, 거버넌스 부재, 자원 불일치 등의 과제를 해결하기 위해 기업 아키텍처 관리(EAM)의 역할을 탐구한다. 체계적 문헌 검토와 전문가 16명을 대상으로 한 심층 면접을 바탕으로 EAM, 동적 역량, GenAI 도입 간의 관계를 분석하여 기존 EA 프레임워크의 한계를 지적하고, GenAI 도입에 대한 중요한 촉진 요인과 장벽을 밝혀낸다. 특히 EAM을 감지, 포착, 변환의 동적 역량으로 이론화하여 전략적 정렬, 거버넌스 프레임워크, 조직 민첩성 향상을 통해 GenAI 도입을 강화할 수 있음을 시사한다. 하지만 낮은 데이터 거버넌스 성숙도와 혁신과 규정 준수 간의 균형 등 GenAI 특유의 과제에 EA 프레임워크를 맞춤화해야 할 필요성도 강조하며, EA 리더들이 GenAI 성숙도와 조직 준비도를 일치시키는 데 도움이 되는 몇 가지 개념적 프레임워크를 제안한다.
