저는 문과의 대표주자라 할 수 있는 경영학과에 재학중입니다 (물론 지금은 휴학중이지만 ^^; ). 하지만 전 고등학교때 문과생이 아닌 이과생이었습니다. 수능도 가형(이과)수학하고 물리, 지구과학을 치뤘습니다. 사회탐구라곤 수요/공급곡선 아는게 전부였습니다.
기술이 세상을 바꾼다고 생각해 이과로 진출했지만, 진짜 세상을 바꾸는건 기업가라고 생각했습니다. 그래서 기술기반의 기업을 경영하는 사람이 되야겠다고 결심했습니다. 이런 생각이 확고해질즈음엔 이미 이과를 선택한 상태였기 때문에, 저는 당연히 공대(혹은 자연대)로 진학할 줄 알았습니다. 경영은 MBA나 현장을 통해 배워야겠다고 생각했죠.
그러던 저에게 새로운 기회가 등장했습니다. 한양대학교 경영학과가 소수의 이공계 학생을 뽑는다는 문서를 본 것이었죠. 보자마자 ‘이건 나를 위해 생긴거다’싶었습니다. 그때부터 본격적으로 경영관련 활동을 하며 준비했고, 나중에보니 생기부엔 절반에 가까운 내용이 경영에 관련된 내용으로 채워져 있더군요.
‘무슨 이과가 경영학과냐, 말도 안되는 소리다’라는 소리를 맨날 들었지만 엄청난 확신이 있었고, 결국 합격해서 경영학과에 다니고 있습니다.
문제는 경영학과에 다니면서부터 이공계적 관점을 점점 잃기 시작한 것 이었습니다. 이과로 살던 고등학교시절엔 PCR(중합효소 연쇄 반응)을 배우면 직접 실험해보고, 데이터를 가지고 통계적으로 분석해보고, 공식이 있으면 증명해보고 이런게 자연스러운 태도였는데, 경영학과에 다니고부터는 뭐랄까 100%이해보다는 문맥상이해를 하고 넘어가는 경우가 많아졌습니다. 아는 것에 대한 범위는 엄청나게 넓어졌지만, 깊이가 많이 부족하다고 느낀적이 한두번이 아닙니다. 하지만 이공계에 비해 경영학도만이 가지는 능력이 분명히 있고 이를 키우면 된다고 생각했지만, 한켠에 남아있는 꺼림직함을 지울 순 없었습니다. (이에대한 대응으로 산업공학과를 복수전공 신청하긴 했습니다).
갑자기 이런 이야기를 왜하느냐, 한달전즈음 가형(이과) 수학 모의고사를 풀어보라고 하길래 풀어보는데 8번에서 막혀버렸습니다(…) 그렇게 저는 문이과논쟁(?)에 휩싸였고, 제 자신을 돌아보게 되는 계기를 얻었습니다. 그 과정에서 위와 같은 스토리도 다시한번 돌아보게 되었습니다. 덕분에 ‘기술기반의 기업을 경영하는 사람이 되어야겠다’는 제 목표를 상기할 수 있었습니다.
기술을 이공계적 관점에서 깊게 파봐야겠다고 결정했고, 수 많은 기술 중 머신러닝(인공지능)을 선택하는건 그다지 어렵지 않았습니다. 모든 것의 기반이될 기술이자, 컴퓨터 패러다임의 변화이기 때문에 늦은 감이 있지만 공부하지 않으면 안된다고 생각했습니다.
물론 다른 기술(예를 들어 블록체인)을 등외시 하겠다는건 절대 아닙니다. 우선순위에서 머신러닝을 최상위로 올리겠다는 소리고, 가능하면 머신러닝을 이용하는 비즈니스에 참여하고싶다는 소리입니다. 꼭 머신러닝 비즈니스가 아니더라도, 학습을 진행하며 얻게될 ‘이공계적 관점으로 기술 이해하기’는 나중에 엄청난 도움이 될 것이라고 확신합니다.
머신러닝/딥러닝과 관련된 자료는 넘쳐나기 때문에 블로그에 따로 정리해서 올리지는 않겠지만, 어떻게 학습을 해나갔는가에 대해선 기회가 된다면 작성해보겠습니다. 이번만큼은 결코 말로만 끝나지 않고 실행할 것임을 맹세하며…
