AI 시대에 다시 보게 된 경영학과 KICPA 경험

AI 시대에 다시 보게 된 경영학과 KICPA 경험

요즘 AI를 사용하고 작은 돈들을 벌어보면서, 그리고 시대가 지나면서 계속 느끼는 것이 있다.

내가 AI를 활용해서 영업을 하고, 개발 수주를 받고, 업무 구조를 설계하는 과정에서 의외의 과거의 경험들이 생각보다 큰 영향을 주고 있다는 점이다.

특히 2020년부터 2026년까지 대학에서 경영학을 공부했던 시간과, 2024년 1년이 조금 넘는 기간 동안 KICPA 공부에 몰입했던 경험이 지금 AI를 배치하는 방식에 큰 기반이 되고 있다.

AI 코딩을 제대로 시작한 것은 2025년 3월부터였다.

겉으로 보면 AI 코딩 경험이 지금의 결과를 만든 것처럼 보일 수 있다.

하지만 실제로는 그 이전에 기업이라는 것이 무엇인지 이해하려고 했던 시간이 있었다.

재무제표를 공부했고,

원가 구조를 공부했고,

재무 구조를 이해하려고 했고,

사업 관리와 세무 구조를 익히려고 했다.

결국 내가 알 수 있던 결론은 이거였다.

기업은 어떻게 움직이는가.

기업이라는 것은 단순히 제품을 만들고 판매하는 조직이 아니다.

여러 이해관계자가 연결된 하나의 시스템이다.

기업은 자본과 부채를 통해 자원을 확보한다.

그 자원으로 사업을 운영하고, (공장)

제품과 서비스를 만들고, (생산)

영업 활동을 통해 매출을 만든다. (판매)

그리고 비용 구조를 관리해서 영업이익을 남기고,

현금흐름을 만들어 다시 성장에 투자한다.

이 구조는 시간이 지나도 변하지 않는다.

다 까먹어도 남는 것이 있다.

기업은 부채와 자본이라는 자산을 가지고 현금흐름을 만들고 영업이익을 남긴다는 관점이다.

회계 기준이나 세부적인 계산 방식은 시간이 지나면 흐려질 수 있다.

하지만 기업을 바라보는 구조적 관점은 남는다.

그리고 지금 AI를 실제 업무에 적용하면서 이 관점이 계속 사용되고 있다.

현재 AI 기반 개발 수주를 받아 진행하고 있다.

수주가 계속 들어와서 모든 일을 받는 것이 아니라 선택해서 진행하는 상황이다.

업무 방식은 기존 개발 방식과 조금 다르다.

먼저 전체 설계를 한다.

어떤 구조로 만들 것인지,

어떤 기능이 필요한지,

어떤 과정을 거쳐 결과물을 만들 것인지 정리한다.

그리고 그 설계를 기반으로 AI를 활용한다.

클라이언트가 요청한 기능은 기본적으로 모두 반영하고,

기존 방식보다 높은 완성도의 결과물을 만드는 방향으로 진행한다.

일 자체가 어렵게 느껴지기보다 쉽고 흥미롭다.

문제를 분석하고,

구조를 설계하고,

AI라는 새로운 도구를 활용해서 결과물을 만드는 과정이 재미있다.

현재 작업 환경도 특별한 사무실이 아니다.

스터디 카페에서 작업하고 있다.

사무실을 유지할 필요가 없는 구조다.

사업자 주소는 개인사업자 형태이고,

엄마가 대학 시절 사준 300~400만 원대 컴퓨터가 현재 사업의 전적인 기반이 되고 있다.

설계를 해두고 AI에게 작업을 맡긴 뒤,

실제로 밖에 나가서 산책하다가 돌아와서 결과를 확인하는 방식이 가능한 정도로 업무를 진행한다.

많은 사람이 AI를 보면 결과물만 본다.

하지만 실제로 중요한 것은 과정이다.

“AI로 만들었다.”

이 한 문장으로 설명되지 않는다.

누군가 어떻게 만들었냐고 물어보면 설명해야 하는 과정이 많다.

어떤 상황에서 어떤 도구를 선택했는지,

어떤 순서로 작업했는지,

어떤 로직으로 연결했는지,

어떤 부분을 사람이 판단했는지.

수많은 선택이 들어간다.

이런 것은 단순히 책을 읽거나 매뉴얼을 본다고 바로 얻어지는 것이 아니다.

직접 경험하면서 쌓이는 암묵지다.

상황별로 어떤 도구를 사용해야 하는지,

어떤 방식으로 접근해야 하는지,

어떤 결과가 좋은 결과인지 판단하는 능력.

이것이 개인이 가지는 해자가 된다.

AI 시대에는 도구 자체의 접근성이 높아진다.

하지만 도구를 어떻게 조합하고 어디에 적용하는지는 경험의 영역이다.

현재는 수주와 개발 프로세스 모두

자동화도 개발하고 있다.

목표는 내가 모든 과정에 직접 개입하지 않아도 돌아가는 구조를 만드는 것이다.

AI를 활용하면 한 사람이 처리할 수 있는 업무 범위가 기존과 달라진다.

중견기업은 물론이고, 더 큰 규모의 기업 업무 구조까지 혼자 운영 가능한 형태를 연구하고 있다.

핵심은 사람이 많아지는 구조가 아니라,

시스템이 일을 처리하는 구조를 만드는 것이다.

사업에서는 여러 가지 전략이 존재한다.

현대식 접근은 무조건 전진하는 방식이다.

시장을 빠르게 개척하고,

먼저 움직이며,

확장하는 전략이다.

대우식 접근은 선도자가 움직이면 따라가는 방식이다.

먼저 시장을 확인하고,

가능성을 판단한 뒤 참여한다.

삼성식 접근은 기술과 준비를 충분히 쌓은 뒤 움직이는 방식이다.

돌다리를 두드려보고 건너는 전략이다.

세 가지 방식 모두 사업에서는 의미가 있다.

중요한 것은 현재 돈을 버는 것과 미래를 준비하는 것을 함께 가져가는 것이다.

지금 AI로 수익을 만드는 시간도 필요하다.

동시에 다음 시대를 준비하는 연구 시간도 필요하다.

산책하는 시간 역시 단순한 휴식이 아니다.

앞으로 무엇이 올지,

그 너머에 무엇이 있는지 생각하는 시간이다.

사업에서는 지금 보이는 것만 보는 것이 아니라,

그 다음 단계와 그 너머까지 보는 것이 중요하다.

경영학과 KICPA 공부가 도움이 되는 또 하나의 부분은 법인을 바라보는 방식이다.

개인사업자와 법인은 단순히 세금 차이만의 문제가 아니다.

사업자의 성향,

자금 운용 방식,

성장 방향에 따라 선택해야 한다.

법인은 하나의 시스템이다.

법인이라는 건물을 하나의 생명체처럼 보면 이해하기 쉽다.

그 안에는 여러 이해관계자가 존재한다.

대표는 회사 안에 있는 자원을 어떻게 활용해서 성장시킬지 고민한다.

임원은 조직 안에서 오래 살아남고 보상을 받는 것을 중요하게 생각한다.

주주는 배당과 기업 가치 상승을 원한다.

채권자는 빌려준 돈을 안전하게 회수하는 것이 목표다.

고객은 좋은 제품과 서비스를 원한다.

정부는 기업이 법을 지키고 경제 활동에 기여하기를 원한다.

각자의 목표가 다르기 때문에 대리인 문제가 발생한다.

회사에 있는 돈은 대표 개인의 돈이 아니다.

법인의 자원이고, 여러 이해관계자가 연결되어 있다.

그래서 기업에는 규칙과 관리 구조가 필요하다.

현재 AI 산업은 단순한 기술 경쟁이 아니다.

빅테크 자본,

주식 시장,

국가 자본,

정부와 기업의 이해관계가 함께 연결되어 있다.

AI 기업들은 거대한 자본과 인재를 확보하며 경쟁하고 있다.

AI는 하나의 기술로만 보기 어렵다.

돈을 만드는 수단이기도 하고,

생산성을 높이는 공장이기도 하며,

기업의 새로운 직원 역할을 하는 시스템이기도 하다.

AI는 사람이 만든 기술이다.

따라서 완전히 객관적인 존재가 아니다.

개발자의 판단,

기업의 방향,

사회와 국가의 이해관계가 모두 들어간다.

AI는 결국 언어와 사고의 영역과 연결된다.

그래서 한국 역시 AI를 활용하는 것과 동시에 자체적인 기술 역량을 확보하는 것이 중요하다.

돌이켜보면 2020년부터 2026년까지의 경영학 공부,

2024년 1년이 넘는 KICPA 준비,

2025년 3월부터 시작한 AI 코딩은 각각 다른 경험처럼 보였다.

하지만 지금 보면 하나의 흐름으로 연결된다.

경영학은 기업 구조를 이해하는 과정이었다.

KICPA 공부는 숫자와 재무 구조를 이해하는 과정이었다.

AI 코딩은 새로운 생산 도구를 활용하는 과정이다.

현재 내가 하는 일은 이 세 가지가 결합된 형태다.

기업이 어떻게 움직이는지 이해하고,

문제를 찾고,

AI라는 새로운 도구를 적절한 위치에 배치한다.

기술은 계속 변한다.

하지만 사업의 기본 구조는 변하지 않는다.

결국 중요한 것은 새로운 기술을 얼마나 많이 아는지가 아니라,

그 기술을 어떤 구조 안에 넣고 어떤 가치를 만들 수 있는지 판단하는 능력이라고 본다.