본 연구는 산업계와 경영학계에서 다루는 인공지능(AI) 연구 주제를 비교 분석하여, 경영학 분야의 연구 공백을 탐색하고 향후 연구 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2020년 1월부터 2025년 5월까지 수집된 AI 관련 산업 기사 14,032건과, 동 기간 경영학 논문 26,086편의 초록 중 AI 관련 초록 1,130편을 분석 대상으로 삼았다. 연구 방법으로는 BERTopic 기반 토픽모델링과 키워드 공출현 네트워크 분석을 활용하였다. 분석 결과, 첫째, BERTopic 토픽 비교를 통해 경영학계에서 상대적으로 주목하지 않았던 산업계 중심의 주요 토픽들을 식별하였다. 둘째, 키워드 공출현 네트워크 분석에서 산업계는 ‘AI’를 중심으로 한 허브 앤 스포크(Hub-and-Spoke)형 구조를 보인 반면, 경영학계는 여러 주제가 분산된 다중심적(Polycentric) 구조를 나타내며 이는 초기 연구 단계의 특성으로 해석되었다. 본 연구는 이렇게 도출된 산업계 중심 토픽을 한국경영학회 ‘경영학연구’의 9개 세부 트랙과 연결하여, 경영학 분야의 구체적인 미래 연구 주제를 제안한다. 본 연구는 학계와 산업계 간의 간극을 실증적으로 분석하고 경영학 AI 연구의 실무적?학문적 확장 방향을 제시한다는 점에서 의의가 있다.