"산업공학은 미래다"｜9명의 서울대 교수가 분석한 AI 시대 산업공학 가이드 #1｜조성준
AI 기술은 눈부신 성장을 거듭하며 1년 뒤조차 예측하기 힘들 정도로 급변하고 있습니다. 이러한 AI 생태계를 이해하기 위해서는 이를 구성하는 층위별 구조를 살펴볼 필요가 있습니다. 가장 밑단에는 거대한 에너지가 존재하며, 그 위로 하드웨어와 클라우드 기반의 소프트웨어 인프라가 구축됩니다. 우리가 흔히 접하는 챗GPT와 같은 AI 모델은 그 윗단계에 위치합니다. 하지만 기술이 진정한 의미를 갖기 위해서는 최상단에 존재하는 애플리케이션 층에서 실질적인 비즈니스 가치를 창출해야만 합니다. 산업공학은 바로 이 최상단의 애플리케이션 층에서 AI를 활용해 구체적인 가치를 만들어내는 역할을 담당합니다. 에너지와 하드웨어, 모델 개발이 각기 전문 공학 영역에서 이루어진다면, 산업공학은 이 모든 기술을 융합하여 기업의 매출을 일으키고 효율성을 극대화하는 데 집중합니다. 특히 현재의 방식에 안주하지 않고 시스템을 더 효과적으로 개선하려는 질문을 끊임없이 던진다는 점에서 산업공학은 시제가 항상 미래를 향해 있는 학문이라고 할 수 있습니다. 인류 역사를 돌이켜보면 증기 기관과 전기, 정보 통신 기술의 등장은 매번 삶의 방식과 사업 방식을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 이제 AI는 소셜 미디어나 인터넷 기술을 넘어 새로운 산업 혁명의 중심에 서 있습니다. 학생들에게는 기술 자체보다 이를 활용하는 관점을, 기업인들에게는 사업적 인사이트를 제공하며 사회 전반의 패러다임을 재편하고 있습니다. 특히 우리의 일거수일투족이 데이터가 되어 AI의 성장을 이끄는 만큼, 데이터 기반 사회의 메커니즘을 이해하는 것은 현대인의 필수 덕목입니다. AI가 인간처럼 사고하고 추론하는 능력을 갖추게 되면서, 미래 사회에서 인간의 역할에 대한 근본적인 고민이 필요해졌습니다. 과거에는 개인의 뛰어난 지적 능력이 주요 평가 지표였다면, 앞으로는 인간과 AI가 한 팀을 이루어 내는 성과가 핵심 기준이 될 것입니다. 개인 역량은 조금 부족하더라도 AI를 능숙하게 활용하여 더 높은 가치를 만들어내는 사람이 경쟁력을 갖게 되는 시대가 오고 있습니다. 이러한 변화는 인재를 선발하고 평가하는 기준 자체를 송두리째 바꾸어 놓을 것입니다. 변화하는 미래에 발맞추기 위해서는 교육 시스템 역시 대대적인 혁신을 맞이해야 합니다. 기존의 교육이 교과서 속 지식을 학생의 머릿속에 집어넣는 주입식 방식이었다면, 미래의 교육은 이미 모든 지식을 보유한 AI를 어떻게 활용할 것인가에 초점을 맞춰야 합니다. AI가 선생님의 지식과 교과서의 내용을 완벽히 대체할 수 있는 환경에서, 우리는 단순한 지식 습득이 아닌 AI와 공존하며 더 높은 수준의 창의성과 문제 해결 능력을 발휘하는 법을 가르치고 학습해야 합니다.
