현업의 문제를 수업으로, 경영의 해답을 현장으로[기고/최종두]

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위 사진은 AI(인공지능)를 활용해 생성된 가상의 이미지입니다. Open AI의 chatGPT 생성 이미지

직장인이 대학원을 선택할 때 가장 중요한 기준은 분명하다. 배운 내용이 실제 업무에 도움이 되는지 여부다. 시간과 비용을 투자하는 만큼 학습이 현업의 문제 해결로 이어지지 않는다면 그 가치는 제한적일 수밖에 없다.

생성형 AI가 보고서를 작성하고 데이터를 분석하는 시대가 열리면서 기업의 업무 방식도 빠르게 바뀌고 있다. 이제 정보와 데이터 자체는 누구나 쉽게 얻을 수 있다. 중요한 것은 그 안에서 무엇을 읽고, 어떤 문제를 정의하며, 어떤 결정을 내릴 것인가다. AI가 계산과 분석을 도울수록 사람에게 요구되는 역량은 오히려 문제를 구조화하고, 데이터를 해석해 실행으로 연결하는 판단력으로 이동하고 있다.

이 같은 변화는 경영교육에도 새로운 과제를 던진다. 해외 주요 경영대학원들도 AI를 단순한 기술 교육이 아니라 경영자의 의사결정을 지원하는 도구로 활용하는 교육을 확대하고 있다. 하버드경영대학원(HBS)은 MBA 필수과정에 ‘Data Science & AI for Leaders’를 신설했고, 와튼스쿨은 ‘Artificial Intelligence for Business’ 전공을 도입했다. AI 기술 자체를 익히는 데서 나아가 데이터를 바탕으로 경영 문제를 정의하고 의사결정을 내리는 역량을 기르는 방향으로 경영교육이 변화하고 있는 것이다.

고려사이버대학교 경영전문대학원은 이러한 흐름에 맞춰 AX(AI Transformation) 기반 경영교육을 강화하고 있다. MBA 과정에서는 재무·회계·세무, 마케팅, MIS&OM, 경영관리(인사조직관리·글로벌 비즈니스·창업) 등 다양한 트랙 중심 교육과 실습형 학습을 통해 학생들이 자신의 현업 문제를 수업에 가져와 분석하고, 이를 다시 조직의 실행으로 연결할 수 있도록 교육과정을 설계했다.

MBA 과정에서 현업의 문제를 해결하는 경험을 쌓았다면, 그다음에는 또 다른 질문이 생긴다. 왜 같은 문제가 반복되는지, 한 조직에서 얻은 해결 경험을 다른 조직에도 적용할 수 있는지, 더 나은 방법은 없는지에 대한 질문이다.

이처럼 실무 경험을 개인의 노하우에 머무르지 않고 체계적인 지식으로 발전시키려는 직장인을 위해 고려사이버대학교는 DBA(Doctor of Business Administration·경영학박사) 과정도 운영하고 있다. MBA가 문제를 구조화하고 실행 역량을 기르는 과정이라면, DBA는 그 문제를 연구 수준으로 끌어올려 보다 근본적인 해법과 일반화할 수 있는 통찰을 도출하는 단계라고 볼 수 있다.

결국 오늘날의 경영교육은 단절된 두 과정이 아니라 하나의 연속선 위에 있다. MBA를 통해 문제를 해결하는 역량을 기르고, DBA를 통해 그 경험을 연구로 확장해 새로운 지식과 방법론으로 발전시키는 구조다. 현장의 경험이 연구가 되고, 연구가 다시 현장의 경쟁력으로 이어지는 선순환이 중요해지고 있다.AI 시대의 경영자는 더 이상 기술을 이해하는 데 그쳐서는 안 된다. 기술과 데이터를 조직의 언어로 해석하고, 이를 실행과 성과로 연결하는 동시에, 필요할 경우 그 경험을 연구로 확장해 새로운 기준을 만들어낼 수 있어야 한다. 결국 직장인에게 필요한 것은 더 많은 이론이 아니라, 자신의 문제를 해결하고 더 나아가 의미 있는 통찰로 발전시킬 수 있는 사고와 판단의 구조일 것이다.