[기고] MBA 교육은 어떻게 달라져야 하는가, 그리고 DBA로의 확장

AI(인공지능)를 활용해 생성된 가상의 이미지. [사진 chatGPT 생성 이미지]

AI와 빅데이터가 경영의 핵심 인프라로 자리 잡으면서, 경영교육 역시 근본적인 변화를 요구받고 있다. 과거의 경영교육이 이론과 사례를 중심으로 '무엇을 아는가'에 초점을 맞췄다면, 이제는 '어떻게 문제를 해결할 것인가'가 더욱 중요한 기준이 되고 있다. 특히 변화의 속도가 빨라질수록, 기존의 성공 공식을 반복하는 방식으로는 더 이상 경쟁력을 유지하기 어렵다.

이러한 흐름 속에서 MBA 교육은 단순한 지식 전달을 넘어, 문제 해결 중심으로 재편되어야 한다. 핵심은 AI와 데이터 기술을 '도구'로 배우는 데 그치지 않고, 이를 기반으로 조직의 의사결정 구조와 업무 방식 자체를 재설계하는 데 있다. 즉, 기존의 업무를 조금 더 효율적으로 만드는 수준이 아니라, AI 환경에 맞게 업무의 흐름과 구조를 처음부터 다시 설계하는 접근이 필요하다.

또한 경영과 기술을 분리하지 않는 통합적 사고가 중요해지고 있다. 경영자는 데이터 분석 결과를 해석하고, 이를 실제 비즈니스 전략으로 연결할 수 있어야 한다. 과거의 경영교육이 사례 분석을 통해 간접 경험을 축적하는 데 집중했다면, 이제는 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 선제적으로 대응하는 역량을 키우는 방향으로 전환되어야 한다.

이러한 변화는 학습 방식에서도 나타난다. MBA 교육은 강의 중심에서 벗어나, 학습자의 실제 업무를 기반으로 한 프로젝트 중심 학습으로 진화하고 있다. 학습자는 자신의 현업에서 발생하는 문제를 직접 분석하고, 데이터와 AI를 활용해 해결 방안을 도출하는 과정을 경험하게 된다. 이는 학습과 업무가 분리되지 않고, 교육이 곧 성과로 이어지는 구조를 만든다.

이와 같은 교육은 DBA(Doctor of Business Administration, 경영학전문박사)과정에서 더욱 심화된다. DBA는 단순히 문제를 해결하는 수준을 넘어, 문제의 구조를 정의하고 이를 연구로 확장하는 단계다. 현업에서 도출된 과제를 데이터와 이론을 결합해 분석하고, 이를 통해 조직의 전략과 비즈니스 모델을 재설계하는 데 목적이 있다.

결국 MBA와 DBA는 서로 다른 과정이 아니라 하나의 흐름이다. MBA가 실무 문제를 해결하는 역량을 기르는 단계라면, DBA는 그 경험을 바탕으로 조직과 산업의 변화를 설계하는 단계다. 경영교육은 이제 이론에서 실행으로, 실행에서 구조 혁신으로 이어지는 방향으로 진화하고 있다. AI 전환 시대에 필요한 것은 지식이 아니라, 문제를 새롭게 정의하고 해결할 수 있는 사고의 전환이다.

한편 고려사이버대학교는 2026학년도 2학기 일반대학원과 경영전문대학원 신입생을 7월 1일까지 모집한다. 일반대학원은 AI·빅데이터 기반 연구·실무 통합 교육을 통해 데이터 분석 역량을 갖춘 융합형 인재를 양성한다. 경영전문대학원은 AX 기반 교육으로 AI·빅데이터와 경영을 결합하고, 고려대 교수진 참여와 멘토링으로 실무·연구 경쟁력을 강화한다.

※본 기사의 내용은 최종두 고려사이버대학교 경영전문대학원 원장의 견해이며 중앙일보사의 공식 견해가 아님을 밝혀둡니다.