경영대학, AI와 협업하는 법 가르치며 기초를 넘어선다

임원 교육은 변화하는 기술 역량 속에서 의사결정을 내리는 데 점점 더 초점을 맞추고 있다.

게시일 2026년 5월 18일

부다페스트의 한 주택 소유자가 주택보험금을 청구할 때, 그 청구 건은 사람의 손을 전혀 거치지 않을 수도 있다. 유니카 보험 헝가리에서는 NiQA라는 인공지능 시스템이 사진을 분석하고, 서류를 해석하며, 손실액을 산정하고, 보험금 지급액을 결정할 수 있다. 경우에 따라서는 자체적으로 지급을 승인하기도 한다.

헝가리 수도 부다페스트의 코르비누스 경영자 교육·개발대학원(SEED)과 함께 이 프로젝트를 진행한 크리스티안 쿠르티시 최고경영자는 “지난달부터 NiQA는 자율적으로 작동하며, 사람의 개입 없이 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 원장은 “진정한 의미는 이 시스템이 요구하는 경영 모델에 있다”고 말했다. 그의 주장에 따르면 기업들은 새로운 통제 메커니즘과 조직 체계뿐 아니라 “인간 전문가와 AI 시스템 간 의사결정 권한의 배분”도 재고해야 한다.

유니카와 같은 사례는 더 이상 고립된 현상이 아니다. 올해 MIT 슬론 매니지먼트 리뷰에 발표된 연구에 따르면 “인간과 AI가 함께 일할 때 인간이나 AI가 단독으로 일할 때보다 더 나은 성과를 낼 수 있다”. 경영진과 이들을 교육하는 경영대학원이 직면한 과제는 둘을 어떻게 결합할지 아는 것이다. 언제 시스템을 신뢰하고, 언제 의문을 제기하며, 언제 시스템의 결정을 뒤집을지 판단해야 한다.

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파리 남동쪽 퐁텐블로에 위치한 인시아드(INSEAD)에서는 경영진이 AI 기반 시뮬레이션에 참여해 불확실성 속에서도 의사결정을 내려야 하며, 자신의 판단과 기계가 생성한 정보를 결합합니다.

“사람들은 문제를 고민하고 자신의 판단으로 앞으로 나아가는 동시에, AI를 활용해 정보를 보강합니다”라고 임원교육 학장인 Sameer Hasija는 말합니다. 목표는 인간의 의사결정을 대체하는 것이 아니라 더욱 정교하게 만드는 것입니다. “AI를 통합하는 방식에 따라 결과가 달라지며, 리더들은 각각의 방식이 언제 적절한지 이해해야 합니다.”

그 영향은 일상적인 의사결정을 넘어섭니다. Hasija는 참가자들이 더욱 야심 찬 계획을 세워 떠나는 경우가 많다며, 그중에는 사업 모델을 재고하기 위해 현재 ‘100일 실행계획’을 수립 중인 아프리카 기업도 있다고 말합니다. 변화의 방향은 점진적 개선에서 재창조로 옮겨가고 있습니다. 단순히 일을 더 잘하는 방법이 아니라, 일을 다르게 해야 하는지까지 묻는 것입니다.

HEC 파리에서는 실제 조직이 직면한 과제를 중심으로 이러한 판단을 구조화하는 데 초점을 맞춘다. AItelier 플랫폼은 경영진이 비즈니스 문제를 AI 활용 사례로 구체화하도록 돕는다.

AI Ready for Business 공개 등록 프로그램에 참여한 한 최고재무책임자(CFO)는 월간 보고 주기를 대체할 수 있도록 실시간으로 재무 리스크를 모니터링하는 AI 비서를 구축하고자 했다. 기술적 과제로 보였던 문제는 곧 일련의 관리적 의사결정으로 바뀌었다. 데이터의 소유자는 누구인지, 데이터 품질은 어떻게 보장할 것인지, 시스템의 산출물에 누가 책임을 질 것인지가 쟁점이 됐다.

“이러한 에이전트는 단순히 답을 제공하는 데 그치지 않습니다. 성찰을 유도하고, 가정에 의문을 제기하며, 참가자들이 활용 사례를 반복적으로 설계할 수 있도록 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 고도화”로 마무리된다.

AI 시스템이 일상적인 사용 단계로 넘어가면 이러한 판단의 필요성은 더욱 분명해진다. 프랑스의 에섹 비즈니스 스쿨에서는 경영자 교육 프로그램이 그다음에 어떤 일이 일어나는지에 초점을 맞춘다.

“AI 시스템을 배포한다고 해서 이야기가 끝나는 것은 아닙니다.” 이 학교의 신설 인공지능 경영자 석사 과정 학술 디렉터인 토마스 후버는 말한다. 환경이 변하고 비용이 달라지면서 모델의 성능은 저하되며, 성과를 재평가해야 한다. 시스템을 재훈련하거나 확장할지에 관한 결정에는 기술적 고려사항과 상업적 고려사항 사이의 균형이 필요하다.

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후버는 목표가 기술팀과 사업팀 사이를 연결하고, 가정을 검토하며, 필요할 때는 “이의를 제기할” 수 있는 ‘AI에 능통한’ 리더를 양성하는 것이라고 말한다. 그는 많은 경영진이 AI의 함의를 완전히 이해하지 못한 채 도입해야 한다는 압박을 느낀다고 덧붙인다. 그의 프로그램은 바로 그 간극을 좁히는 것을 목표로 한다.

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

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

UPF의 경영자 교육 교수인 줄리오 토스카니는 “AI 시스템은 서명할 수 없습니다. 하지만 누군가는 서명해야 합니다”라고 말한다. 토스카니는 이러한 책임에 직면하면 경영진이 AI와의 관계를 빠르게 재평가하게 된다고 말한다. 궁극적으로 의사결정에 책임을 지는 사람이 존재하는 경우, AI가 어떻게 결론에 도달했는지 이해하고 인간의 감독을 유지하는 것은 결코 양보할 수 없는 원칙이라는 설명이다.

AI가 임원 교육을 재편하는 방식

경영자 교육은 인공지능을 가르치는 데 그치지 않고, 인공지능에 의해 그 방식 자체가 재편되고 있다.

예를 들어 인시아드에서는 Lexarius와 같은 도구를 통해 AI를 프로그램에 직접 통합하고 있으며, 이 도구는 실시간 피드백을 제공하고 참가자 개개인에 맞춰 콘텐츠를 조정한다. 또한 시뮬레이션을 통해 경영진을 빠르게 전개되는 상황에 배치하고, 불완전한 정보로 의사결정을 내린 뒤 그 결과가 펼쳐지는 과정을 확인하게 하면서 학습은 더욱 몰입적인 형태로 변하고 있다.

HEC Paris의 AItelier 플랫폼은 구조화된 학습 환경으로 기능하며, AI 에이전트를 활용해 참가자들의 가정에 의문을 제기하고 실제 비즈니스 문제를 해결해 나가는 과정을 안내한다. 단순히 답을 생성하는 것보다 성찰과 반복적인 개선에 중점을 둔다.

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

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

프랑스의 Essca School of Management는 AI 지원 코칭을 경영진에게 제공하는 방안을 실험하고 있으며, 이 기술을 활용해 피드백을 개인화하고 역량 개발을 지원하고 있다.

데이터를 활용해 위험을 평가하고, 시장 변동성에 대응하며, 전략 수립에 정보를 제공하기