경영대학원, AI와의 협업을 가르치며 기초를 넘어선다

경영자 교육은 변화하는 기술 역량 속에서 의사결정에 점점 더 초점을 맞추고 있다

2026년 5월 18일 게재

부다페스트의 한 주택 소유자가 가정 보험금을 청구할 때, 그 청구는 사람의 손을 전혀 거치지 않을 수도 있다. 유니카 보험 헝가리(Uniqa Insurance Hungary)에서는 니카(NiQA)라는 인공지능 시스템이 사진을 분석하고, 서류를 해석하며, 손해액을 계산하고, 보험금 지급액을 결정할 수 있다. 경우에 따라서는 자체적으로 지급을 승인하기도 한다.

헝가리 수도 부다페스트에서 코르비누스 경영자 교육·개발 학교(Corvinus School for Executive Education and Development·SEED)와 이 프로젝트를 함께 진행한 크리스티안 쿠르티시 최고경영자는 “지난달부터 니카는 사람의 개입 없이 자율적으로 운영되며, 사전에 정해진 한도까지 지급을 승인하고 실행하고 있다”고 말했다.

이 시스템은 24시간 안에 보험금 청구를 처리할 수 있지만, 더 근본적인 변화는 조직 차원에서 일어난다. 코르비누스-SEED의 라슬로 에세스 이사는 “진정한 의미는 이 시스템이 요구하는 경영 모델에 있다”고 말했다. 그의 주장에 따르면 기업은 새로운 통제 메커니즘과 구조와 함께 “인간 전문가와 AI 시스템 사이의 의사결정 권한 배분”을 재고해야 한다.

유니카와 같은 사례는 더 이상 고립된 현상이 아니다. 올해 MIT 슬론 매니지먼트 리뷰에 발표된 연구는 “인간과 AI가 함께 작업하면 인간만 또는 AI만 단독으로 작업할 때보다 더 나은 성과를 낼 수 있다”고 시사한다. 경영진과 이들을 가르치는 경영대학원이 직면한 과제는 둘을 어떻게 결합할지 아는 것이다. 즉, 언제 시스템을 신뢰하고, 언제 의문을 제기하며, 언제 시스템의 결정을 뒤집을지 판단하는 일이다.

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파리 남동쪽 퐁텐블로에 위치한 인시아드에서는 경영진이 AI를 활용한 시뮬레이션에 참여해 불확실성 속에서도 의사결정을 내려야 하며, 자신의 판단과 기계가 생성한 정보를 결합한다.

“인간은 문제를 생각하고 자신의 판단으로 앞으로 나아가는 한편, AI를 활용해 정보를 보강합니다”라고 경영자 교육 학장인 Sameer Hasija는 말한다. 목표는 인간의 의사결정을 대체하는 것이 아니라 더욱 정교하게 만드는 것이다. “AI를 통합하는 방식에 따라 결과가 달라지며, 리더들은 각각의 방식이 언제 적절한지 이해해야 합니다.”

그 영향은 일상적인 의사결정을 넘어선다. Hasija는 참가자들이 더욱 야심 찬 계획을 세워 돌아가는 경우가 많다고 말한다. 여기에는 사업 모델을 재고하기 위해 현재 ‘100일 실행 계획’을 개발 중인 한 아프리카 기업도 포함된다. 변화의 방향은 점진적 개선에서 재창조로 옮겨가고 있다. 즉, 일을 어떻게 더 잘할지뿐 아니라 아예 다르게 해야 하는지 묻는 것이다.

HEC 파리에서는 실제 조직의 과제를 중심으로 이러한 판단을 체계화하는 데 초점을 맞춘다. AItelier 플랫폼은 경영진이 비즈니스 문제를 AI 활용 사례로 전환하도록 안내한다.

AI Ready for Business 공개 등록 프로그램에 참여한 한 최고재무책임자(CFO)는 월간 보고 주기를 대체하기 위해 실시간으로 재무 위험을 모니터링하는 AI 비서를 구축하려 했다. 처음에는 기술적 과제로 보였던 일이 곧 일련의 경영 의사결정으로 바뀌었다. 데이터의 소유자는 누구인지, 데이터 품질은 어떻게 보장할지, 시스템의 결과에 누가 책임을 질지 등을 결정해야 했기 때문이다.

“이러한 에이전트는 단순히 답변만 제공하지 않습니다. 성찰을 유도하고, 가정에 의문을 제기하며, 참가자들이 활용 사례를 반복적으로 설계하고 개선하도록 지원합니다.” HEC에서 AI 경영자 교육을 총괄하는 데이비드 레스트레포는 이렇게 말한다. 이 과정은 자동화된 결과물로 끝나는 것이 아니라, 참가자들이 교수진 및 동료들과 함께 아이디어를 시험하고 다듬는 ‘집단적 개선’으로 마무리된다.

AI 시스템이 일상적으로 사용되기 시작하면 이러한 판단의 필요성은 더욱 분명해진다. 프랑스의 에섹 비즈니스 스쿨에서는 경영자 프로그램이 그다음에 일어나는 일에 초점을 맞춘다.

“AI 시스템을 도입한다고 해서 이야기가 끝나는 것은 아닙니다.” 이 학교의 신설 인공지능 경영자 석사 과정 학술 책임자인 토마스 후버는 말한다. 환경이 변하고 비용이 달라지면서 모델의 성능은 저하되며, 성과를 재평가해야 한다. 시스템을 재훈련하거나 규모를 확대할지에 관한 결정에는 기술적 고려와 상업적 고려 사이의 균형이 필요하다.

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후버는 기술팀과 비즈니스팀 사이를 중재하고, 가정에 의문을 제기하며, 필요할 때는 “반박할” 수 있는 ‘AI에 능통한’ 리더를 육성하는 것이 목표라고 말한다. 그는 많은 경영진이 AI의 함의를 충분히 이해하지 못한 채 도입해야 한다는 압박을 느낀다고 덧붙인다. 그의 프로그램은 그 간극을 메우는 것을 목표로 한다.

MIT 슬론 매니지먼트 리뷰에 최근 게재된 연구는 생성형 AI가 강력한 ‘설득 엔진’으로 작동해 사용자가 정보를 해석하는 방식에 영향을 주고 미묘하게 의사결정을 유도할 수 있다고 경고한다. 경영진에게 중요한 과제는 AI 시스템이 정확한지 여부뿐 아니라, 그 결과가 자신들이 충분히 이해하지 못하는 방식으로 판단에 영향을 미치고 있는지 여부이기도 하다.

UPF 바르셀로나 경영대학원의 교육은 이러한 사안의 중요성을 실감할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘다. 이 학교의 워크숍에서는 AI 시스템이 구직자를 탈락시키거나, 대출을 거부하거나, 의료 자원을 재배분하는 등 중대한 결정을 내리는 상황을 모의 실험하고, 참가자들에게 그 결과를 최종 승인하도록 요구한다.

UPF의 임원교육 교수인 줄리오 토스카니는 “AI 시스템은 서명할 수 없습니다. 하지만 누군가는 서명해야 합니다”라고 말한다. 경영진은 이러한 책임에 직면하면 AI와의 관계를 빠르게 재평가하게 된다. 토스카니는 최종적으로 결정을 책임지는 사람이 존재하는 경우, AI가 어떻게 결론에 도달했는지 이해하고 인간의 감독을 유지하는 것은 타협할 수 없는 원칙이라고 덧붙인다.

AI가 경영자 교육 강의를 어떻게 재편하고 있는가

경영진 교육은 인공지능에 대해 가르치는 데 그치지 않고, 인공지능에 의해 그 방식 자체가 재편되고 있다.

예를 들어 인시아드에서는 Lexarius와 같은 도구를 통해 AI를 교육 프로그램에 직접 통합하고 있다. 이 도구는 실시간 피드백을 제공하고 각 참가자에 맞춰 콘텐츠를 조정한다. 학습은 또한 더욱 몰입적인 방식으로 변하고 있다. 시뮬레이션을 통해 경영진은 빠르게 전개되는 상황에 놓이고, 불완전한 정보를 바탕으로 결정을 내린 뒤 그 결과가 펼쳐지는 과정을 확인하게 된다.

HEC Paris의 AItelier 플랫폼은 구조화된 학습 환경으로 기능하며, AI 에이전트를 활용해 참가자들의 가정에 도전하고 실제 비즈니스 문제를 해결해 나가는 과정을 이끈다. 단순히 답을 생성하는 것보다 성찰과 반복에 중점을 둔다.

밀라노의 Polimi Graduate School of Management에서는 가상 환경에서 AI 기반 아바타를 활용해 경영진이 가상의 교수진과 상호작용하고 현실적인 상황에서 의사결정을 시험할 수 있도록 한다.

바르셀로나의 Esade에서는 해커톤 방식의 실습을 통해 AI를 체험형 학습에 통합하고 있다. 참가자들은 비즈니스 과제를 해결하는 각 단계에서 생성형 도구를 사용하며, 이를 통해 AI가 언제 가치를 더하고 언제 그렇지 않은지를 이해하게 된다.

프랑스의 Essca School of Management는 AI 지원 리더 코칭을 실험하고 있다. 이 기술을 활용해 피드백을 개인화하고 역량 개발을 지원한다.

위험을 평가하고 시장 변동성에 대응하며 전략 수립에 활용하기 위한 데이터 활용