서강대학교 기술경영전문대학원 AI Expert 석사 트랙 (금융 AI 접목)

디지털 전환이 ‘도구 도입’을 넘어 ‘조직의 사고방식과 의사결정 구조 자체를 바꾸는 일’이 된 지금, 금융·은행 디지털 부서에서 일하는 사람들이 마주하는 현실은 명확합니다. AI 모델을 직접 만드는 연구원도 아니고, 순수 경영 전략가의 언어만으로는 현장의 기술 선택과 리스크를 제대로 다루기 어렵습니다. 그 사이에 “기술을 이해하고, 사업화·조직 적용까지 설계할 수 있는 사람”이 필요합니다.

서강대학교 기술경영전문대학원(MOT)의 AI 트랙(Artificial Intelligence Experts)은 바로 이 중간 지점을 겨냥한 과정입니다. 순수 AI 대학원과는 다른 결을 가지고 있으며, 그 차이를 이해하는 것이 지원 여부를 판단하는 출발점입니다.

기술경영전문대학원 소개

서강대 MOT는 기술경영학 석사(Master of Science in MOT)를 수여하며, 교육 목표를 “디지털 경제 기반 기술을 융·복합적으로 활용하는 글로벌 기술사업화 고급 인재 교육”으로 명시하고 있습니다.
세부 트랙은 세 가지입니다.

• 혁신리더 트랙(Innovation Leader)
• 석·박사 심화 트랙(In-depth Study)
• AI 트랙(Artificial Intelligence Experts)

AI 트랙은 2018학년도 전후로 본격 운영되기 시작했으며, 국내 MOT 대학원 중에서는 비교적 이른 시기에 도입된 트랙으로 알려져 있습니다. 학생들은 입학 시점부터 트랙을 선택해 이수하는 구조입니다. 산업통상자원부 기술경영전문인력 양성사업 평가에서 다년간 우수한 평가를 받은 이력이 있으며, 산학연계와 현장 지향적 교육이 강점으로 부각되어 왔습니다.

수업은 재직자를 고려한 형태로 운영됩니다. 평일 야간(주로 19:30~22:00)과 토요일 수업이 중심이며, 주간 수업도 일부 배치됩니다. 은행·금융권 디지털 부서처럼 정규 업무를 병행해야 하는 사람에게는 현실적인 조건입니다.

AI Expert 트랙의 설계

이 트랙의 핵심은 “AI를 연구하는 것”이 아니라 AI를 기술경영·기술사업화 맥락에서 다루는 것입니다. 공개된 자료와 과거 입시 설명회 내용을 종합하면, 다음과 같은 방향성을 가지고 있습니다.

• 프로그래밍 스킬(전공 무관 접근 가능한 수준)과 함께 신사업 개발·활용 역량을 동시에 다룸
• IBM Watson 플랫폼을 활용한 교육과 산학연계 프로젝트 운영 경험
• 독립적인 AI 심화 커리큘럼 개발과 지속적 업그레이드
• AI 관련 통계·수학 기초, 세미나, 의사결정 지원 알고리즘 등의 과목 배치
• 트랙 이수 인정 기준(과거 안내 기준 최소 9학점 수준) 존재

과거 설명회에서 언급된 바에 따르면, AI 트랙은 문과·이과 구분 없이 프로그래밍 수업을 제공하고, AI와 연결된 통계·수학, 세미나 등을 통해 기초를 다진 뒤 실무 적용으로 확장하는 구조였습니다. 단순히 코딩을 배우는 과정이 아니라, “AI를 어떤 경영 현상·의사결정·사업화에 연결할 것인가”를 고민하는 방향으로 진화해 왔다고 합니다. 특히 금융분야에서의 수요가 많아, 증권사 및 은행 실무진에게 인기가 많은 과정입니다.

교수진 측면에서도 이 방향성이 드러납니다. AI 도입과 산업 응용, 머신러닝 기반 기술 예측, 머신러닝·딥러닝 응용, AI 에이전트 활용 등을 연구하는 교수들이 포진해 있습니다. 기술경영 본연의 과목(기술혁신론, 기술과 경쟁전략, 신사업전략 등)과 AI 관련 과목이 병행되는 구조로 보는 것이 타당합니다.

순수 AI 대학원과의 차이

서강대 자체에도 일반대학원 인공지능학과가 있으며, 학부·대학원 모두 AI 심화 교육에 집중하고 있습니다. 이곳은 머신러닝·딥러닝 이론, 자연어처리, 컴퓨터비전, 생성형 AI 모델 등 기술적 깊이를 우선시합니다. 입학생 전원 장학금 등 지원도 상대적으로 두드러집니다.

금융·디지털 현장에서의 의미

1 기술 이해의 하한선 확보
프로그래밍과 AI 기초를 통해 “기술 부서와 대화가 되는 수준”의 이해도를 갖출 수 있습니다. 모델의 한계, 데이터 요구사항, 운영 리스크를 감으로가 아닌 구조적으로 파악하는 데 도움이 됩니다.

2 기술경영 프레임 적용
기술혁신론, 신사업전략, 조직·혁신 관련 과목을 통해 AI 도입을 단순한 IT 프로젝트가 아닌 조직 변화와 사업화 문제로 다룰 수 있게 됩니다. 기업여신 AX나 디지털 채널 고도화 같은 과제를 전략적 언어로 재구성하는 연습이 됩니다.

3 산학연계·프로젝트 경험
현장 문제를 기반으로 한 프로젝트를 통해 “우리 조직의 문제를 어떻게 AI로 정의하고 검증할 것인가”를 연습할 수 있습니다. 보고서나 PPT로 끝나지 않는 결과물을 만드는 경험은 사내 설득력에도 기여합니다.

4 개인 브랜딩과 커리어 확장
기술경영 석사 + AI 트랙이라는 조합은 사내 디지털·AX 전문가, 세미나·외부 강의, 컨설팅 성격의 사이드 활동으로 이어지기 비교적 자연스럽습니다. 순수 기술 석사보다 “경영 현장에서 AI를 다루는 사람”으로 포지셔닝하기에 유리한 측면이 있습니다.

준비와 활용 전략

지원을 고려한다면 다음과 같은 준비가 도움이 됩니다.
• 파이썬 기초와 데이터 핸들링 정도는 미리 익혀 두는 것
• 현업에서 다룬 AI·디지털 전환 사례를 정리해 면접에서 설명할 수 있게 만드는 것
• 기술경영과 AI의 교차점에서 본인이 풀고 싶은 문제를 구체적으로 정의하는 것

과정 중에는 단순히 학점을 채우는 것보다, 현업 문제를 프로젝트에 연결하거나 사내 보고서를 더 체계적으로 만드는 방향으로 활용하는 것이 효과적입니다. 졸업 후에는 “AI를 아는 디지털 담당자”에서 “AI 도입과 조직 변화를 설계하는 사람”으로 포지션을 이동시키는 데 활용할 수 있습니다.

결론

서강대 MOT AI Expert 트랙은 기술과 경영 사이의 번역자, 설계자 역할을 하려는 직장인에게 맞춰진 과정에 가깝습니다. 특히금융권 디지털 현장에서 AI를 단순히 도입하는 것을 넘어, 규제·리스크·조직·성과를 함께 고려하며 설계해야 하는 사람이라면, 이 트랙이 가진 융합적 성격이 실질적인 도움이 될 가능성이 있습니다.

최신 커리큘럼과 운영 방식은 반드시 공식 채널(sgmot.sogang.ac.kr)에서 확인하시기 바랍니다.