AI 도입 자체보다 생산성 향상·실질적 성과 중요…기업 경쟁력 본질 그대로
AI 시대에도 경영학 등 전문지식 필수…학생 평가는 시험 대신 발표·토론으로
연구실에서 포즈를 취한 김성민 세종사이버대 경영학과장. (사진=김정환 기자) *재판매 및 DB 금지
[서울=뉴시스]김정환 기자 = “인공지능(AI)을 얼마나 많이 쓰느냐가 중요한 것이 아닙니다. 이를 통해 생산성을 얼마나 높이고, 실제 성과를 만들어 내느냐가 관건입니다.”
김성민 세종사이버대학교 경영학과장은 최근 기자와 만나 AI 시대에도 경영학이 필요한 이유를 이렇게 설명했다.
생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하는 ‘에이전트 AI’까지 등장하면서 기업 경영과 일하는 방식이 빠르게 달라지고 있다.
이에 대해 그는 “기술이 아무리 발전해도 기업 경쟁력의 본질은 변하지 않습니다”고 강조했다.
김 학과장은 서울대에서 경영학을 전공하고 헬싱키경제대 Executive MBA 과정을 거쳐 서울과학종합대학원에서 AI·빅데이터 전공으로 경영학 박사학위를 받았다. 성균관대 객원교수, 서울대 강사, 서울과학종합대학원 특임교수 등을 지냈다. 기업 창업과 투자 분야에서도 활동했다.
현재는 이 대학에서 경영학과 AI를 접목한 교육과 연구에 집중하고 있다.
그는 “기업이 경쟁력을 확보하는 방법은 크게 원가 우위와 차별화 두 가지입니다”라며 “AI를 활용해 기존 제품이나 서비스를 더 저렴하고 빠르게 만들거나 이전에는 불가능했던 수준의 제품과 서비스를 만들어야 합니다”고 짚었다.
AI 도입 자체가 ‘목적’이 돼서는 안 된다는 얘기다.
김 학과장은 “기업 경영자들은 AI로 그림을 얼마나 잘 만들고 자료를 얼마나 빨리 작성하는지보다 생산성을 얼마나 높일 수 있는지 고민하고 있을 것입니다”면서 “개인의 생산성 향상이 팀과 조직 전체의 경쟁력으로 이어져야 합니다”고 조언했다.
그는 AI가 과거 기업들이 추진했던 ‘디지털 전환’(DX)의 한계를 극복할 수단이 됐다고 봤다.
당시 기업들은 데이터 기반 경영을 위해 임직원에게 프로그래밍 언어인 ‘파이썬’(Python) 등을 교육했지만, 이를 실제 업무에 적용하는 데 어려움을 겪었다.
그러나 생성형 AI와 에이전트 AI의 등장으로 코딩을 몰라도 데이터를 분석하고 업무를 자동화할 수 있는 길이 열렸다.
이러한 변화는 김 학과장이 대학에서 실무 중심의 AI 교육을 강조하는 배경이기도 하다.
세종사이버대 경영학과에는 사회생활을 아직 시작하지 않은 20대부터 ‘인생 제2막’을 꿈꾸는 60대 이상까지 다양한 연령대의 학생이 재학 중이다. 직장인, 자영업자 등 직업도 다양하다.
김 학과장은 이러한 특성을 고려해 시험 대신 학생들이 수업에서 배운 AI를 자신의 업무에 적용한 다음 그 결과를 공유하도록 한다.
‘경영을 위한 AI’ ‘말로 하는 AI 데이터 분석’ ‘업무자동화를 위한 에이전트 AI 활용’ 등 그가 담당하는 과목도 실무에 초점을 맞추고 있다.
매장 여러 개를 운영하는 한 ‘사장님 학생’의 사례가 대표적이다.
이 학생은 과거 아르바이트생을 포함해 직원 수십 명의 근무 시간을 집계하고, 급여·초과근무수당 등을 계산해 명세서를 작성하는 데만 매월 3~4일씩 소비할 수밖에 없었다.
그러나 수업에서 김 학과장에게 배운 에이전트 AI를 적용한 뒤 약 10분 만에 관련 작업을 처리할 수 있게 됐다.
그가 진행한 기업 특강에서도 비슷한 일이 있었다.
한 중장비 기업의 영업점주들을 대상으로 AI 교육을 진행하던 중 한 점주로부터 지게차의 복잡한 사양과 옵션을 확인해 견적서를 작성하기 어렵다는 하소연을 들었다.
김 학과장은 강의 중간에 해당 기업의 동의를 받아 가격표와 견적서 양식을 확보한 뒤 AI를 활용해 프로그램을 만들어 점주들에게 공개했다. 고객이 원하는 옵션을 선택하거나 고객과의 상담 전화 녹음 파일을 올리면 견적서가 자동으로 작성되는 방식이다.
그는 “AI 활용은 기술적으로 얼마나 어려운 프로그램을 만들었느냐가 중요한 것이 아닙니다”며 “조직이 가진 고충과 병목을 얼마나 적절하게 해결했느냐가 성패를 가릅니다”고 평했다.
김성민 세종사이버대학교 경영학과장은 최근 기자와 만나 AI 시대에도 경영학이 필요한 이유를 이렇게 설명했다.
생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하는 ‘에이전트 AI’까지 등장하면서 기업 경영과 일하는 방식이 빠르게 달라지고 있다.
이에 대해 그는 “기술이 아무리 발전해도 기업 경쟁력의 본질은 변하지 않습니다”고 강조했다.
김 학과장은 서울대에서 경영학을 전공하고 헬싱키경제대 Executive MBA 과정을 거쳐 서울과학종합대학원에서 AI·빅데이터 전공으로 경영학 박사학위를 받았다. 성균관대 객원교수, 서울대 강사, 서울과학종합대학원 특임교수 등을 지냈다. 기업 창업과 투자 분야에서도 활동했다.
현재는 이 대학에서 경영학과 AI를 접목한 교육과 연구에 집중하고 있다.
그는 “기업이 경쟁력을 확보하는 방법은 크게 원가 우위와 차별화 두 가지입니다”라며 “AI를 활용해 기존 제품이나 서비스를 더 저렴하고 빠르게 만들거나 이전에는 불가능했던 수준의 제품과 서비스를 만들어야 합니다”고 짚었다.
AI 도입 자체가 ‘목적’이 돼서는 안 된다는 얘기다.
김 학과장은 “기업 경영자들은 AI로 그림을 얼마나 잘 만들고 자료를 얼마나 빨리 작성하는지보다 생산성을 얼마나 높일 수 있는지 고민하고 있을 것입니다”면서 “개인의 생산성 향상이 팀과 조직 전체의 경쟁력으로 이어져야 합니다”고 조언했다.
그는 AI가 과거 기업들이 추진했던 ‘디지털 전환’(DX)의 한계를 극복할 수단이 됐다고 봤다.
당시 기업들은 데이터 기반 경영을 위해 임직원에게 프로그래밍 언어인 ‘파이썬’(Python) 등을 교육했지만, 이를 실제 업무에 적용하는 데 어려움을 겪었다.
그러나 생성형 AI와 에이전트 AI의 등장으로 코딩을 몰라도 데이터를 분석하고 업무를 자동화할 수 있는 길이 열렸다.
이러한 변화는 김 학과장이 대학에서 실무 중심의 AI 교육을 강조하는 배경이기도 하다.
세종사이버대 경영학과에는 사회생활을 아직 시작하지 않은 20대부터 ‘인생 제2막’을 꿈꾸는 60대 이상까지 다양한 연령대의 학생이 재학 중이다. 직장인, 자영업자 등 직업도 다양하다.
김 학과장은 이러한 특성을 고려해 시험 대신 학생들이 수업에서 배운 AI를 자신의 업무에 적용한 다음 그 결과를 공유하도록 한다.
‘경영을 위한 AI’ ‘말로 하는 AI 데이터 분석’ ‘업무자동화를 위한 에이전트 AI 활용’ 등 그가 담당하는 과목도 실무에 초점을 맞추고 있다.
매장 여러 개를 운영하는 한 ‘사장님 학생’의 사례가 대표적이다.
이 학생은 과거 아르바이트생을 포함해 직원 수십 명의 근무 시간을 집계하고, 급여·초과근무수당 등을 계산해 명세서를 작성하는 데만 매월 3~4일씩 소비할 수밖에 없었다.
그러나 수업에서 김 학과장에게 배운 에이전트 AI를 적용한 뒤 약 10분 만에 관련 작업을 처리할 수 있게 됐다.
그가 진행한 기업 특강에서도 비슷한 일이 있었다.
한 중장비 기업의 영업점주들을 대상으로 AI 교육을 진행하던 중 한 점주로부터 지게차의 복잡한 사양과 옵션을 확인해 견적서를 작성하기 어렵다는 하소연을 들었다.
김 학과장은 강의 중간에 해당 기업의 동의를 받아 가격표와 견적서 양식을 확보한 뒤 AI를 활용해 프로그램을 만들어 점주들에게 공개했다. 고객이 원하는 옵션을 선택하거나 고객과의 상담 전화 녹음 파일을 올리면 견적서가 자동으로 작성되는 방식이다.
그는 “AI 활용은 기술적으로 얼마나 어려운 프로그램을 만들었느냐가 중요한 것이 아닙니다”며 “조직이 가진 고충과 병목을 얼마나 적절하게 해결했느냐가 성패를 가릅니다”고 평했다.
김성민 세종사이버대 경영학과장이 AI 활용에 관해 강연하고 있다. (사진=세종사이버대학교 제공) *재판매 및 DB 금지
AI 확산에 따른 일자리 감소 우려에 대해서도 ‘생산성’을 기준으로 접근했다.
김 학과장은 “AI를 활용해 기존보다 훨씬 많은 일을 빠르게 처리하거나 이전에 하지 못했던 일을 해내는 사람이 경쟁력을 갖게 될 것입니다”고 전망했다.
다만 “AI로 인력을 줄여 비용을 절감하는 것만이 정답은 아닙니다”고 지적했다.
기존 인력을 유지하면서 각자의 생산성을 높여 새로운 제품과 서비스를 개발하는 것도 기업이 선택할 수 있는 전략이라는 설명이다.
AI 시대에 대학 교육이 나아갈 방향에 대해서는 평가 방식의 변화를 강조했다.
김 학과장은 “AI가 답을 만들어 주는 시대에 기존 시험은 평가 수단으로서 존재 의의를 상당 부분 잃었다고 생각합니다”며 “AI를 활용해 공부하더라도 학습한 내용을 자기 것으로 소화해 발표하거나 토론하는 방식으로 평가하고 있습니다”고 소개했다.
그렇다고 전통적인 학문 교육의 필요성마저 사라지는 것은 아니다.
AI가 때때로 잘못된 정보를 만들어 내는 ‘환각’(hallucination) 현상을 알아채고 오류를 바로잡으려면 해당 분야의 전문지식이 필요하기 때문이다.
김 학과장은 “자기 분야의 전문지식이 있는 사람은 AI가 잘못된 답을 내놓으면 이를 판단하고 바로잡을 수 있습니다”면서 “전문지식이 없는 사람은 무엇이 잘못됐는지조차 알기 어렵습니다”고 진단했다.
이어 “AI를 제대로 진두지휘하려면 결국 자기 분야를 알아야 합니다”며 “경영학, 경제학, 인문학 등 기본적인 전문성을 갖추기 위한 교육은 앞으로도 필요합니다”고 역설했다.
김 학과장은 AI를 활용한 기업 데이터 분석 연구도 이어가고 있다.
2024년에는 논문 ‘대형 언어 모델을 활용한 기업데이터 분석: ChatGPT를 활용한 직원 이직 예측’을 발표했고, 기업체 임직원들을 대상으로 에이전트 AI를 업무에 적용하는 방법을 교육 중이다.
그가 AI 시대를 준비하는 사람들에게 건네는 메시지는 간단명료하다.
“남들이 AI를 활용해 뭔가 대단한 일을 한다고 해서 나도 꼭 따라 할 필요는 없습니다. 자신이 지금 가장 힘들어하는 일이 무엇인지부터 찾아야 합니다. 그 문제를 AI로 해결하는 것이 가장 빠르고 효과적인 활용 방법입니다.”
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
