MIS 회생론
김준우 명예교수
학문은 다른 사안들과 같이 필요에 따라 생겨나는 것이고 그 필요가 사라지면 소멸되기 마련이다. 서양 중세에 신학에서 철학과 의학이 필요에 의해 커리큘럼으로 등장을 했고 이후 르네상스 시절에는 지중해의 상거래를 위해 상법 등의 법학이 발전되어 왔다.
MIS의 출현 역시 Turing의 컴퓨터 개념의 정립이후 컴퓨터와 인터넷과 같은 정보통신 기술이 일반화되자 이를 경영에 효율적으로 사용하기 위한 필요성에 의해 1900년대 말부터 하나의 경영 영역으로 정착되었다. 이 영역을 개척했던 MIS의 대표적인 인물들로서는 1968년 미네소타 대학의 Gordon Davis, Gary Dickson, 그리고 Tom Hoffmann 교수 등이 효시를 이룬다.
그후 IT와 인터넷의 급진적 발전에 따라 도래된 정보사회와 이에 부응하는 기업의 생산성 향상을 위한 자체 노력이 맞물려 MIS는 급진적인 발전이 이루어 졌다. 그래서 MIS는 새로운 기술이 나올 때 마다 혹은 사회의 변화에 맞추어 새롭게 변신을 해야 했으며 태생적으로 지금도 이러한 발전을 멈출 수가 없다. 그래서 MIS 기술과 사회 변화와 함께 끊임없이 진화해야만이 살아남을 수 있는 생명체라고 할 수 있는 것이다.
1.기술 및 외부 충격에 의한 사회 변화
기술이 생산구조와 노동구조 그리고 경제 구조와 이에 따른 정치구조를 변화시킨다는 것은 역사학자들의 오래된 주장이다. 특히 기술 중심사회에서 기술이 개인 및 기업, 그리고 사회에도 큰 영향을 야기해 왔다.
18세기 중엽의 산업혁명 이후에 전기와 기차의 확산은 식민지 개척 그리고 대량 생산에 따른 산업사회 정착에 큰 요인이 되었다. 즉 이러한 이기들로 세상과의 여행과 통신에 대한 한계가 풀리면서 소위 지구촌을 하나로 묶게 된 계기가 된 것이다.
제 2차 대전후에 튜링(Turing)에 의해 제시된 컴퓨터 구상에 대한 기본 아이디어는 몇 단계에 걸쳐 대폭적인 발전을 거듭하며 인공지능의 도래에 이르기까지 되었다. 이러한 발전된 기기들은 우리 인간의 생활 방식과 아울러 사고 방식 그리고 세계관까지 변화시키게 되었다.
물론 이러한 기술이 미친 영향은 개인만 아니라 기업의 생산 방식을 대규모 혹은 노동 집약직인 즉 보다 효율적인 생산방식을 채택하게 되었다. 소위 포드 시스템이나 테일러 시스템 방식이 바로 그러한 예이다. 최근의 예로 AI와 IOT (Internet of Thing)을 결합한 전자동 생산 시스템 즉 smart factory 가 부각되고 있다.
이렇듯 기술의 발전은 개인과 기업에 영향을 미치지만 물론 이들이 속한 사회에 역시 새로운 형태의 변화를 야기하게 된다. 이러한 기술의 도입은 노동의 구조를 바꾸고 새로운 노동 계급을 대변하는 정치구조의 변화를 이끌어 내는 것이다. 즉 개인차원과 기업 차원 그리고 사회적 차원으로 차원을 달리하여 야기되는 각 파생된 효과는 기술에 의해 그 시대를 규정하는 현상이다.
물론 기술 외에 인류가 만들어 낸 전쟁이나 혹은 페스트 코로나 같은 질병 그리고 열대성 기후 또한 인류 삶의 구조에 영향을 미쳐 왔다. 예컨대 징기스칸 정벌이나 십자군 전쟁 등은 인간 생활 및 사고에도 커다란 영향을 주어 왔다. 동서양의 문물의 교류로 인하여 개인의 생활과 사고 방식 등 더 넓고 포괄적인 세계관을 갖게 된 것이다. 물론 이들 충격이 기술과 마찬가지로 기업 경영은 물론 이들이 속한 사회에도 변화를 초래하였던 것이다.
이는 질병이나 기후변화에도 마찬가지로 적용될 수 있다. 코로나 사태에서 경험했듯이 가혹한 역병의 상황에서는 원격 교류를 선호하며 소통의 기능을 왜곡하게 되어 최악의 경우에는 무정부 주의로 흐를 가능성도 없지 않다. 일반적으로 더운 기후는 가옥구조에 영향을 미치게 될 뿐 아니라 그 속에서 살아 가는 사람들의 삶 자체도 변화시킨다. 즉 남방 지역처럼 더운 낮에는 쉬고 시원한 저녁에 활동하는 등 편안한 삶을 선호하게 되는 것이다. 이를 도식화한 것이 다음 <그림 1>이다.
<그림 1>
다시 말하면 새로운 기술이나 외부의 충격들은 인간사회의 내외적 행태 뿐만 아니라 기업과 이들이 속한 사회 구조를 변화시킨다는 것이다. 이러한 모델은 경영정보학에서 언급되는 Two Sector Model <그림 2>에서 간단히 찾아볼 수 있다. 이 모델에서는 IT와 기업 조직의 상호 의존적임을 의미하고 있다. 즉 발전된 IT는 기업 조직을 새롭게 변화시키는 한편 기업 조직은 필요에 의해 IT를 개발하고 도입하려 한다는 것을 도식화한 것이다. 따라서 기술과 개인, 기업, 사회는 서로 이러한 상호 의존관계를 갖고 있으나 외부 충격 요인은 일방적인 영향을 미치고 있음을 나타내고 있다.
<그림 2> Two Sector Model
IT -> 기업 조직
기술요소가 개인 기업 그리고 사회에 미치는 영향이 지대하다면 이를 관리하고 융합하고 방향을 제시하는 기술 운용 관리가 당연히 요구된다. 기술은 결국 사회의 요구로서 개발되고 운용되기 때문에 이를 효율적으로 관리하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 우리의 논거는 기술의 발전과 기업의 MIS에 초점을 맞추어 MIS 목적과 현행 문제점 그리고 이를 극복하기 위한 대응 전략에 대해 기술하고자 한다
2.MIS의 역할 및 동향
경영정보는 여타 경영 discipline 과는 달리 도구 즉 컴퓨터 시스템과 같은 정보기술을 활용함으로써기업의 효율을 극대화하는 것을 목표로 한다. 그 학문적 토대는 정보시스템 구축을 중심으로 기업 및 시스템의 전략, 설계, 정보기술, 그리고 보안 및 전자상거래와 같은 새로운 시장의 분석을 중심으로 이루어져 있다. 그리고 새로운 기술을 기업에 적용해야 만하기에 MIS 역시 학문적 변화를 멈출 수 없는 특징이 있다.
이러한 관점에서 MIS 영역은 다음과 같은 특징을 갖는다.
i.기업경영의 새로운 기술의 소개 및 도입
ii.기술과 경영의 운용 방안 도출
iii.기업 경영 정보 시스템 구축 및 운용의 방법
iv.정보화 사회에 대한 규범, 윤리, 비전
그러나 또한 다음과 같은 문제점을 안고 있다.
IT의 급격한 발전과 함께 이에 대한 사회적 접목과 관련하여 MIS의 연구에 대한 학문적 요구가 필요하다. 그러나 문제는 현실에서 IT가 사회전반에 일반화됨에 따라 점차 IT에 MIS를 흡수하여 MIS가 정체성에 모호하게 되었다는 것이다.
본질적으로 MIS는 경영학 제 영역 뿐만 아니라 공학, 심리학, 사회학 등에 걸쳐 포괄적인 학문이어서 이들 각각과 뚜렷한 차별을 하기 어렵고 그 학문들을 포용하지 못하면 전문성을 갖고 있는 그들 영역에 의해 매몰될 가능성 역시 높다.
더욱이 각 영역의 디테일에 미흡하다 보면 결국 통합 (integration)에 대한 명분마저 무색하게 될 수 있다.
이러한 MIS의 갭과 한계를 메꿀 수 있는 것이 MIS 학회 혹은 대학의 MIS 전공자들이다. 이 들은 push와 pull 전략으로 MIS 영역의 차별화를 시도하여 새롭게 비전 정립과 필요한 연구를 독려하는 역할을 해야 만한다.
3. 경영정보 (MIS) 학회
국내의 MIS 관련 학회는 1980년대에 설립된 경영정보학회를 위시하여 전문가 시스템 학회, 데이터베이스 학회 등 세부 영역별로 성장했다. 초기 2000년대 초반에서 2010년까지 외국에서 MIS 유학파들이 대학에 포진하여 있었고 당시 정부에서는 정부사업으로 정보화 사업을 독려했을 뿐 아니라 기업은 기업대로 경쟁력 강화를 위한 기업 정보화가 맞물리면서 당시 MIS는 급격한 성장을 했다.
그러나 그후 사설 컨설팅 그룹의 성장과 기업 자체적으로 IT 지식을 축척하기 시작하였다. 문제는 국내 학계의 경직된 조직 구조상 이러한 IT와 기업의 변화 속도를 따라 가지 못했던 학계나 대학에서는 초기의 수준을 면치 못하고 정체되었던 것이다.
물론 학계가 기여한 것 역시 무시할 수는 없다. 특히 정보시스템이 생소했던 시절에 그리고 가장 필요로 했던 시기에 경영정보학회는 나름대로의 교육, 프로젝트, 컨설팅을 주도적으로 이끌면서 국내 정보산업의 주축을 이루었다고 봐도 큰 무리가 없다. 또한 필요한 새로운 경영 혁신 도구들 특히 BPR, Outsourcing, KMS, EC, DW 등 정보기술과 관련한 새로운 경영혁신 도구를 외국의 선진국과 실시간으로 국내 기업과 산업에 공급해 왔던 것이다. 이러한 노력의 결실로 2000년대 초기에 대형 국가 정보화 프로젝트였던 대법원 정보화 프로젝트, 통합 세무정보화 프로젝트, 전자정부 등을 성공적으로 구축하고 이제는 외국에 수출하고 있다.
그러나 학계 즉 대학과 학회는 영역의 특성상 보다 개방적이어야 함에도 불구하고 국내 학계의 경직된 문화에 따라 점차 고립되고 배타적인 형태로 변질되었다. 그래서 MIS의 본래의 모습을 다시 돌아보고 현재에 이르게 된 한국 MIS 학계의 문제점을 정리함으로써 가능한 대안을 아이디어 차원에서 생각해 볼 필요가 있다. 먼저 현재 MIS 학계가 내재한 문제들은 적시하면 다음과 같다.
3.1 MIS 학계의 문제
i.학계의 자체 고립화
1.경직된 대학의 커리큘럼.
2.산학 협업의 미흡
ii.MIS 주제의 개인화
1.새로운 주제의 개인화
iii.젊은 연구인력의 미흡한 수혈 및 논문에 매몰.
1.논문을 위한 논문에 매몰
2.전문가 보다는 Generalist의 사회적 요구
3.외국 일자리 활황
iv.타영역의 IT수용에 따른 MIS의 정체성 퇴조
v.학계 수장의 리더십 부족
1.정부, 산업계와의 협업, 제언, 등 미흡
2.AI 등 신기술에 대한 의견 및 비전 제시 부족
3.회원의 배려 부족
3.2대안
그렇다면 이를 극복할 수 있는 대안은 무엇인 가. 물론 분석에 따라 다양한 의견과 결과가 추출될 수는 있으나 현 시점에서 큰 틀만 보면 다음과 같은 것을 생각할 수 있을 것이다.
-학회의 비전 관리 및 정체성 확보
-학회의 리더십 확보 및 활성화
-정부, 업체와의 교류 활성화
-실질적 연구의 활성화 독려
3.3MIS 학회의 새로운 비전(안)
3.3.1필요성
최근의 MIS terrine 은 최근 인류세의 화두로 떠오르고 있는 AI와 사회적 관계에 대한 것이다. AI는 이제 단순한 도구로서 보다는 인류와 공존할 수 있는, 어쩌면 대체할 수도 있을 정도의 발전을 지속해 왔으며 그 가능성은 우리 상상을 넘고 있다. 이미 기존의 MIS 비전은 낡은 유물이 되어 생명력을 다했다고 볼 수 있다. 그래서 새로운 차원에서의 비전이 필요성이 요구되는 것이다.
3.3.2분석의 틀
인류의 기술은 정보화 관점에서 보면 다음 세 단계로 발전되어왔다. 컴퓨터가 발명되기 이전의 시대를 1기 (Before MIS)라고 한다면 2 기는 컴퓨터와 통신이 기업 생산성 향상의 장치로 쓰였던 시기 (MIS)이고 제 3 기는 AI 기기가 우리 모든 생활에 파급되어 사회 자체가 변화되는 시대 (MIS 2.0)라고 할 수 있다. 이를 도표를 정리하면 <표 1>과 같다.
특히 기술의 발전 제 2기는 컴퓨터와 통신의 결합을 통하여 정보시스템 개발과 같이 정보 (지식)중심사회로서 기업의 생산성이 주요 이슈이지만 제 3 기에서는 인공지능을 매개로 한 사회이다. 여기서는 Ai가 이미 개인, 기업을 포함한 모든 사회에 널리 퍼져 상호 유기적인 작용을 하고 있는 상태를 말한다. 따라서 이를 따로 떼어내어 개인이나 기업을 독립적인 대상으로 하기 보다는 사회 집단 전체를 대상으로 분석하는 것이 보다 합리적이라고 할 수 있다.
기술의 발전 단계 1 (B. MIS) 2 (MIS) 3 (MIS 2.0)
매개 데이터 정보 지능
생산방식 대량생산 소품종 대량생산 주문 생산
이슈 생산량 생산성 자동화
매개기기 기계 컴퓨터, 통신 AI 기기
분석단위 기업 사회
<표 1. 기술발전에 따른 종류>
제 2 기 기술 발전단계에는 기업에 한정하여 정보기술이 기업의 생산성 향상을 도모하는 것이 주제였다. 이는 산업 혁명 이후에 대량 생산을 효율화를 시도했던 제 1기의 연장선이라고 할 수 있을 것이다. 그래서 1기에서는 주로 콘베어 시스템의 테일러 시스템이나 포드 시스템을 도입하여 생산성 향상을 노력했으나 그 생산성 향상이 한계에 이르렀을 때 때마침 발명된 컴퓨터와 통신에 의해 그 한계를 극복할 수 있었다.
다시 기술 발전 3 기에서는 더욱 구체적으로 세 단계로 <표 2>와 같이 분류할 수가 있다. AI와 인간의 관계를 보면 1 단계는 인간이 AI를 작업의 도구로 보는 단계로서 LLM처럼 필요한 답을 구하거나 드론처럼 사람의 요구에 의해 작업을 실행하는 초보적인 AI 활용을 의미한다. AI 로봇과 과제를 나누어 사람의 감독하에 로봇이 나머지 과제 프로세스를 진행하거나 독립적으로 과제를 수행할 수도 있는 단계이다.
제 2 단계는 AI와 사람의 하나의 합체로서 AI와 사람을 하나의 생명체로 구성하는 일이다. 간단한 예로 영화 매트릭스처럼 사람의 의식에 AI가 자리 잡으면서 때로는 그들의 판단에 의해 의사결정을 내리는 단계이다. 이로써 사람들은 Ai 가 갖는 무한한 지식을 공유할 수 있을 뿐만 아니라 보다 합리적인 판단을 할 수 있게 된다.
마지막은 AI가 인간을 대체하는 단계가 될 수 있다. 인간이 해야 할 노동, 창작 등을 AI 등의 장치들이 맡아 하면서 인간의 역할을 찾아야 하는 시기가 될 것이다.
비록 이러한 단계는 아직 공상과학 수준에 지나지 않을 지 모르나 많은 과학자들이 예견하고 있듯이 그 시대는 꽤나 빨리 우리에게 다가오고 있다.
AI 발전 단계 1 2 3
인간과의 작업 도구 융합 대체
작업 관계 협업 일체 자동
<표 2. AI 발전 단계 별 인간과의 작업>
4. AI기반의 MIS 역할
4.1 시스템 개발 방법론
우선 당장은 AI와 IT를 결합한 시스템 개발 방법이 초점이 될 수 있다. 먼저 시스템 개발 방법에는 고전적인 방법에 따르면 일반적으로 요구분석, 설계, 코딩, 검수, 확산, 평가 및 보수 등의 단계를 거친다.
이때의 화두는 두개의 질문으로 요약이 된다.
- AI를 이용하여 정보시스템을 어떻게 효율적으로 구축할 수 있는가?
-AI를 시스템의 기능 속에 어떻게 결합할 수 있는가?
4.2 기업전략에 중요 요소로서의 AI를 어떻게 기업에 활용을 할 것인 가.
- 각 필드 즉 마케팅, 회계, 생산 등의 기능 조직에 어떻게 AI를 접목하고 이를 통합할 것인 가.
4.3 기업의 기본계획과의 조율
- 기업에 존재하는 각 기본계획, 즉 기업의 발전기본계획, 시스템 개발 기본 계획 (ISP) 그리고 시스템 개발 계획을 유기적으로 통합하기 위한 AI의 활용. 예컨대 각 시스템의 개발 시기, 크기 및 예산 등이 기업의 발전계획과 그리고 외부 환경 변화와 조율하기 위해서는 AI의 도움이 필요하다.
4,4 AI 개발에 따른 요구 분석 및 훈련, 평가
-데이터 중심의 AI 시스템은 범용이 될 수는 없다. 즉 domain specific 하다는 의미이다. 그래서 데이터 훈련에 앞서 요구사항을 정의하고 이에 적합한 데이터를 취합할 필요가 있다. 전문가 시스템의 경우에는 소위 knowledge engineer들이 했으나 이제는 이들이 이러한 작업을 맡아 데이터와 훈련을 맡아야 할 것이다.
4.56 AI와 BIO 기술 그리고 Cybernetics와의 융합
4.6 AI 시스템 확산에 따른 인간 소통, 윤리, 생활양식, 세계관 연구의 필요
4.7 AI와의 공생에 대한 철학적 사회적, 그리고 심리적 연구
기존에는 IT과 타 경영 discipline 과의 관계라 할 수 있다. 이제는 차원을 높여 사회 영역, 즉 소통, 심리, 등 모든 인간 영역과의 관계를 의미한다. 이때 주제는 AI는 어떻게 활용하여야 하고 개발되어야 하는 가에 집착될 것이다. 즉 AI는 범용보다는 훈련에 의한 domain dependent 한 전문성을 갖기 때문이다. 그래서 필요에 따라 룰베이스의 전문가 시스템과의 hybrid 통합도 고려할 필요가 있다.
5.결론
MIS는 경영자에게 혹은 정보 소비자에게 필요한 정보를 가공하여 적시에 적합한 포맷으로 제공하는 것을 목적으로 하는 학문이다. 물론 MIS가 다양한 경영 discipline을 관통하고 이를 IT라는 장치를 통해 구현하기 때문에 과학, 경영학 그리고 심리학 등 여러 부분을 통합하지 않을 수 없다.
초장기에는 아직 이렇다 할 방법도 없고 기업의 경쟁력이 필요로 했던 시기여서 컴퓨터의 발전과 함께 MIS의 수요는 많았고 또한 큰 발전을 이룩한 것도 사실이다. 그러나 IT 기술의 급격한 발전과 기업들의 축적된 IT 지식으로 고도화되고 있음에도 국내 학계의 안이한 대응으로 MIS 영역의 정체성은 점차 퇴색되어 갔다. 더욱이 학계내에서 리더십의 부재와 회원 간의 결집이 안된 상태에서 학문적 정체는 대학 및 학회의 정체로 이어졌고 점차 MIS의 존재감마저 위태롭게 된 것이다.
이를 극복하는 방법은 나름 MIS 비전을 다시 정하고 리더십을 발휘하여 현장에서 필요한 학문으로서 거듭나야 한다. 이와 함께 새롭게 부각되고 있는 AI 기술에 대한 대응이 필요하다. AI는 기존 기술과는 달리 지능 즉 사람과 협동하거나 대체가 가능한 기술로서 MIS는 이를 기업에 그리고 사회에 대한 해답을 해야만 한다. 어떻게 AI를 우리 MIS discipline에서 다뤄야 하는가 하는 이슈는 앞으로 MIS 학문이 새롭게 거듭날 수 있는 계기가 될 수 있다
사회과학이나 공학 같은 학문 역시 수요에 부응하여 존재하는 것이다. Ai가 어찌할 수 없는 괴물로 성장하기 전에 이를 MIS discipline으로 흡수하여 어떻게 기업에 그리고 사회에 기여할 수 있도록 MIS의 새로운 역할에 대해 고민해야만 한다.
