데이터는 많지만 결정은 오히려 어려운 시대[기고/최종두]

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위 사진은 AI(인공지능)를 활용해 생성된 가상의 이미지입니다. Open AI의 chatGPT 생성 이미지

오늘날 기업은 매출과 고객, 생산과 물류, 시장 변화까지 모든 것을 데이터로 기록한다. 생성형 AI는 이 데이터를 분석해 보고서를 만들고 미래를 예측한다. 정보는 넘쳐나지만 아이러니하게도 기업의 의사결정은 더 어려워졌다는 이야기가 나온다.

이유는 분명하다. 데이터가 부족해서가 아니라, 무엇을 봐야 하는지 판단하기가 더 어려워졌기 때문이다. 같은 데이터를 보고도 어떤 기업은 새로운 기회를 발견하고, 어떤 기업은 아무런 결론도 내리지 못한다. 데이터를 분석하는 기술보다 중요한 것은 그 데이터를 어떻게 해석하고, 어떤 질문을 던지며, 어떤 기준으로 선택할 것인지 결정하는 힘이다.

AI는 수많은 선택지를 제시할 수 있지만, 어떤 문제를 먼저 해결해야 하는지까지 대신 결정해주지는 않는다. 결국 경영자의 역할은 데이터를 수집하는 사람이 아니라, 데이터를 바탕으로 조직의 방향을 결정하는 사람으로 바뀌고 있다. 경쟁력을 만드는 것은 정보의 양이 아니라 판단의 질이다.

이러한 변화는 경영교육에도 그대로 반영되고 있다. 과거에는 경영 이론을 배우는 데 무게를 뒀다면, 이제는 실제 데이터를 바탕으로 문제를 정의하고 해결 방안을 설계하는 교육이 중요해지고 있다. 고려사이버대학교 경영전문대학원 역시 AX(AI Transformation) 기반 교육을 통해 재무·회계·세무, 마케팅, MIS&OM, 경영관리 등 다양한 분야에서 학습자가 현업의 문제를 분석하고 의사결정으로 연결하는 실무 중심 교육을 운영하고 있다.

실무 경험이 쌓일수록 고민은 한 단계 더 깊어진다. 조직에서 반복되는 문제가 왜 발생하는지, 자신이 찾은 해결책이 다른 조직에서도 통할 수 있는지 궁금해진다. 이처럼 현장의 경험을 연구로 발전시키고 싶은 직장인을 위한 과정이 DBA(Doctor of Business Administration·경영학박사)다.

MBA가 데이터를 활용해 문제를 해결하는 실행 역량을 기르는 과정이라면, DBA는 그 경험을 체계적으로 연구하고 검증해 새로운 경영 지식으로 발전시키는 과정이다. 현장에서 얻은 경험을 개인의 노하우에 머무르게 하지 않고, 더 넓은 조직과 산업에 적용할 수 있는 통찰로 확장하는 것이다.

AI 시대에도 의사결정의 주체는 결국 사람이다. 기술은 더 많은 정보를 제공하지만, 어떤 질문을 던지고 무엇을 선택할지는 경영자의 몫이다. 앞으로의 경영교육 역시 더 많은 지식을 전달하는 데 그치지 않고, 데이터를 해석하고 판단하며 실행으로 연결하는 역량을 기르는 방향으로 나아갈 것이다. MBA와 DBA는 그 변화의 출발점이자, 현장의 경험을 경쟁력으로 바꾸는 과정이 될 수 있다.