전 세계 경영대학원들이 인공지능(AI) 활용에 대한 명확한 가이드라인 마련에 나서고 있다. 입학원서 작성부터 최종 평가까지 AI가 교육 전반을 변화시키는 가운데, 혜택과 위험 사이에서 균형점을 찾기 위한 노력이 본격화되고 있다.

데이비드 마칙 미국 아메리칸대 코고드 경영대학원장은 "AI는 전통 교육의 중개자 역할을 제거할 위험을 만들고 있다"고 말했다. 그는 "대학들은 교육과 학습의 모든 측면에 AI 능숙도와 문해력을 포함하도록 적응해야 한다"고 밝혔다.

마칙 학원장은 "지난 3년간 우리가 하는 모든 것에 AI를 주입하는 것이 집착이 됐지만 매우 어렵다"며 "로드맵이 없다"고 강조했다. 명확한 벤치마크와 가이드라인의 필요성을 지적한 것이다.

파이낸셜타임스(FT)가 여러 경영대학원을 대상으로 실시한 조사에 따르면 AI 관련 과정과 학위가 급증하고 있는 것으로 나타났다. 보스턴 소재 노스이스턴대 포용적 컴퓨팅 센터가 작성한 통계에 따르면 지난해 말 기준 미국 내 584개 대학의 컴퓨터 관련 학과에서만 728개의 AI 중심 학부 프로그램이 운영 중인 것으로 집계됐다.

대학 웹사이트에 공개된 자료를 분석하는 기관인 오픈 실러버스는 대학원 경영 과정 중 강의 제목, 설명, 학습 성과 또는 주제 개요에서 AI를 언급하는 비율이 적지만 급격히 증가하고 있다고 밝혔다.

혁신 사례도 속속 등장하고 있다. 케임브리지대 저지 경영대학원은 학생들이 가상 배터리 제조업체의 경영진과 실시간 대화를 나눌 수 있는 AI 기반 대화형 교육 사례를 출시했다. 프랑스 HEC에서는 피터 에베스 마케팅 교수가 성적 평가 개선을 위해 AI를 보조 도구로 신중하게 실험하고 있다.

기술에 초점을 맞춘 대학 동맹인 디지털교육위원회(DEC)의 알레산드로 디 룰로 최고경영자는 이탈리아 보코니, 영국 임페리얼, 홍콩 HKUST, 스페인 IE와 Iese의 주요 사례들을 언급했다. 그는 또 노스이스턴대가 교수진 '펠로우'를 위한 AI 교육을 개발하고 있다고 전했다.

디 룰로 최고경영자는 "회원들로부터 엄청난 필요와 수요를 보고 있으며 동료 및 경쟁사 대비 벤치마크를 도와달라는 요청을 받고 있다"고 말했다.

DEC는 최근 AI 역량 및 커리큘럼, 교육학적 혁신, 제도적 준비 및 거버넌스, 학생과 교수진 경험, 윤리, 신뢰와 포용 등의 측면에 초점을 맞춘 벤치마크 아이디어를 출시했다.

하지만 원칙을 측정 지표로 전환하는 것은 쉽지 않다. 디 룰로는 "더 많다고 해서 반드시 더 좋은 것은 아니다"라고 지적했다. 예를 들어 학생과 교직원이 생성형 AI 도구에 무료로 접근할 수 있는 정도가 가능한 벤치마크 중 하나지만, 이는 접근 비용을 지불할 수 있는 자원이 더 많은 경영대학원에 유리하다는 것이다.

AI 기업 앤스로픽이 지난해 실시한 분석에 따르면 클로드 AI 어시스턴트를 사용하는 많은 학생들이 단순히 부정행위를 하는 것뿐만 아니라 순전히 '거래적' 방식으로 과제 답안을 생성하는 데 의존하고 있는 것으로 나타났다. 학습을 위한 '대화'에 참여하기보다는 분석과 문제 해결 같은 고차원적 사고를 AI에 '떠넘기고' 있다는 분석이다.

교사들을 대상으로 한 별도의 앤스로픽 분석에 따르면 많은 교사들이 교재 개발이나 연구비 신청서 작성 같은 작업에 AI 도구를 '보강' 또는 협업 방식으로 사용했다. 교사 프롬프트의 7%는 학생 과제 채점용이었으며, 이 중 절반 가량은 해당 작업에 부적합하다는 인식에도 불구하고 시스템에 위임하는 자동화 방식으로 채점했다.

FT가 질문한 경영대학원들은 AI가 과정에 얼마나 통합됐는지 추적하고, 학생과 교수진이 도구에 얼마나 익숙한지, AI와 관련된 연구의 범위, 자격증에 반영된 학생 역량과 이해도 측정 등 진행 상황을 벤치마킹할 수 있는 새로운 방법을 제안했다.

광범위하게 공유되는 견해 중 하나는 학자와 학생 모두의 AI 사용과 진실성에 대한 윤리 지침의 필요성이다. 미네소타대 칼슨 경영대학원의 제이미 프렌커트 학원장은 "투명성이 핵심"이라고 말했다. 칼슨 경영대학원은 과정 전반에 걸쳐 AI 사용을 허용하는 것과 제한하는 것 등 다양한 접근 방식을 시범 운영하고 있다.

AI의 바람직성이나 가치, 그리고 이를 통합하는 최선의 방법에 대한 의견은 엇갈린다. 한 경영대학원 학자는 "표준과 가능성은 항상 변하고 있다"고 경고했다.