[인공지능 진로] 6. 경영학
인공지능과 다양한 진로 - Part 1
인공지능과 다양한 진로 - Part 1
실제 학교에서 진로 지도를 하다 보면 교사와 학생 모두 전공에 대한 지식이 막연할 때가 많습니다. 교사도 해당 교과와 관련이 없는 전공에 대해서는 전공 안내 책자 혹은 지인 및 졸업생의 이야기 등 간접 경험을 할 수밖에 없습니다. 교사들도 그런데 학생들은 더욱 전공에 대한 지식이 좁은 편이기도 합니다.
대표적인 학과들이 무엇을 하는지, 어떤 내용을 배우며 필요한 역량이 무엇인지를 살펴볼 예정입니다. 각 전공에서 인공지능을 활용하는 사례와 일부 전공에서는 어떤 부분에 관심을 기울이면 좋을지 등을 살펴보도록 하겠습니다.
6) 경영학
사람들이 함께 모이면 조직이 만들어집니다. 개인과 달리 조직은 효과적으로 운영하기 위한 방법이 있습니다. 많은 사람들이 필요로 하는 것은 무엇인지 파악해야 하고 의사결정도 해야 하죠. 조직의 대표적인 예로 기업을 들 수 있습니다. 기업은 기업에 속한 사람(인사), 조직, 조직 간의 관계, 소비자들에 대한 마케팅, 재산에 관한 재무 관리, 운영, 생산 관리 등과 같은 다양한 요인들의 영향을 미칩니다. 이와 같은 요인들이 전체적인 운영에 어떤 영향을 주는지, 어떻게 운영해야 효율적이고 합리적인지 등을 다루는 학문이 경영학입니다.
이미지 출처 : Pixabay얼핏 보면 경영학은 경제학과 비슷해 보입니다. 그러나 몇 가지 차이점이 존재하는데 우선 경제학이 사회 전체적인 경제 현상 및 의사 결정 과정을 다루는 이론적인 성격이 강한 학문이라면 경영학은 활동 자체를 다룹니다. 경영학은 구체적인 전략을 수립하고 어떻게 실행하는지를 연구하는 등 경제학에 비해 실용적인 성격이 강합니다. 경제학이 why?라는 질문에 초점을 맞춘다면 경영학은 how? 의 질문에 초점을 맞춘다고 할 수 있습니다.
경영학에는 조직을 관리 방법을 다루는 조직 행위, 인사 관리와 조직 운영 방법을 다루는 운영 관리, 재무관리, 고객의 수요 파악과 전략을 수립하는 마케팅 원론 등이 있습니다. 경영학을 통해 현재 조직의 상황은 어떤지 살펴보고, 조직원의 배치와 효율적 의사 구조를 살펴보며 앞으로의 조직 운영 방법 등을 연구합니다. 따라서 다양한 정보를 활용해 눈에 보이지 않는 시장의 변화와 고객의 수요, 조직의 상황 등을 알 수 있는 인재 양성을 목표로 합니다. 이 때문에 경영학 안에는 경제학의 이론, 회계학의 이론, 정보학의 이론들이 포함되어 있습니다.
이미지 출처 : armedia.com최근 경영학에서도 인공지능 시대에 맞춘 변화가 일어나고 있습니다. 기존에는 의사결정 과정에서 경영자의 경험이나 이론이 중요했지만 최근에는 데이터를 기반으로 판단을 내리는 사례가 증가하고 있습니다. 인공지능은 인간에 비해 많은 변수들을 파악할 수 있고 빅데이터에서 보이지 않는 패턴을 발견할 수 있습니다. 최근에는 신제품의 개발, 투자 방향 결정 등에서 인공지능과 빅데이터 등을 활용하기도 합니다. 기업 운영에서 인간의 역할을 배제할 수 없지만 실제적인 업무 차원의 의사결정에서는 점점 인공지능의 활용도가 높아질 것입니다.
경영대학에서는 인공지능이 적용되는 기업의 변화에 맞춰 인공지능에 대한 교육을 강화하고 있습니다. 학부 과정에서는 주로 경영학의 기초 소양을 쌓을 수 있는 과목을 주로 배우지만 대학원 과정에 인공지능을 적용할 수 있는 경영학 과정들을 마련하는 학교들이 생겨나고 있습니다. 서울 과학 종합 대학원에서는 AI·전략경영 MBA 과정을 운영하고 있으며 미국의 뉴욕주립대(SUNY)와 함께하는 인공지능 딥러닝 MBA 과정을 2020년 11월 23일에 개원하였습니다. 이 대학원에서는 GAN과 비즈니스, 자연어 처리와 비즈니스 혁신 등과 같이 딥러닝 알고리즘의 비즈니스 적용과 경영 의사결정에 활용할 수 있는 머신러닝 등을 배웁니다. 서강대학교도 AI 빅데이터 이노베이션 MBA 과정을 개설하여 인공지능 빅데이터 분석 소양을 갖춘 전문 경영자를 양성합니다.
현재는 인공지능이 기존의 조직 관리에 방해가 되거나 많은 비용이 드는 문제 등으로 인공지능을 도입하지 못한 기업들이 많습니다. 2021년 기준으로 미국의 경우 규모가 큰 회사들 위주로 인공지능을 도입하고 있으며 그 비율은 전체의 10% 미만에 그치고 있습니다. 우리나라의 대기업과 중소기업 1천 곳을 조사한 결과 불과 3.6%의 기업만이 인공지능 솔루션을 도입했는데 도입한 기업의 대부분은 대기업(91.7%)이었으며 그마저도 AI를 활용한 기업용 소프트웨어 사용에 그쳤습니다.
인공지능 도입이 낮은 이유로 우선 기업에 맞는 인공지능 기술 및 솔루션이 부족을 꼽고 있습니다. 기업에 맞춤형으로 제작되지 않은 인공지능 기술은 당장 기업 경영에 도움이 되지 않습니다. 기업에 맞는 솔루션을 자체 개발하기에는 인력도 부족하고 비용도 많이 듭니다. 대기업의 경우 최근 활발하게 인공지능이 미래의 기술이라는 인식에서 개발과 투자를 많이 하고 있지만 의사결정에 인공지능을 적용하기에는 무리가 따른다는 의견도 많습니다. 게다가 인공지능을 활용한 의사 결정에는 과정이 공개되지 않으므로 결과에 대한 설명이나 근거를 알기가 어렵습니다. 또한 학습이 필요한 데이터가 충분치 않으며 그마저도 개인정보 보호 등의 이유로 확보가 어려운 상황입니다.
이러한 어려움이 있지만 인공지능을 기업 경영에 활용하는 사례는 진행 중입니다. 삼성전자는 2021년 4월, 회사의 재무, 공급, 제조, 공급망, 인사 전반에 대한 프로세스를 자동으로 관리하는 차세대 ‘N-ERP’를 구축했다고 밝혔습니다. 이 시스템을 이용함으로 온라인 시장의 확대로 인한 대용량 처리를 효율적으로 할 수 있고 인공지능을 통한 의사 결정 지원이 가능해졌습니다. 문자를 인식하는 OCR, 업무 처리를 돕는 챗봇 등의 자동화 플랫폼을 구축해 직원들이 핵심 업무에만 집중할 수 있도록 했습니다. 현대 모비스는 지난 2018년 인공지능 기술 개발을 위한 전담 팀을 구성했고 2019년부터 직원들을 대상으로 하는 인공지능 역량 강화 교육을 진행해왔습니다. 실제 설계와 시험 관련 부분에서도 인공지능을 도입해서 많은 시간과 비용을 줄였습니다. 설계 변경에 따라 바뀌는 조건들을 인공지능 모델이 학습시켜 가장 최적의 디자인을 인공지능이 도출해내도록 하였습니다. 지금은 대기업 위주로 인공지능이 활용되고 있지만 점차 다양한 기업으로 인공지능을 활용하는 사례가 더 늘어날 것입니다.
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