AI 시대의 경영은 사장이 모든 것을 직접 통제하는 방식에서 벗어나야 한다. 조직이 스스로 판단하고, 학습하며, 진화하는 시스템을 구축하는 것이 핵심이다. 이를 '자동비행 모드 경영'이라고 부를 수 있다. 비행기의 자동비행 시스템을 생각해보자. 조종사는 목적지를 입력하고, 시스템은 수많은 센서 데이터를 실시간으로 분석하면서 최적의 경로를 유지한다. 날씨가 변하면 자동으로 고도를 조정하고, 연료 소비를 최적화하며, 목적지에 안전하게 도착하도록 설계되어 있다. 기업도 마찬가지다. 경영자가 모든 결정을 내릴 수는 없다. 하지만 올바른 데이터 시스템과 의사결정 프레임워크를 구축하면, 조직은 많은 부분을 자율적으로 운영할 수 있다. 재고 수준이 일정 기준 이하로 떨어지면 자동으로 발주가 이루어지고, 고객 이탈률이 높아지면 즉각 리텐션 캠페인이 실행되며, 특정 제품의 수익성이 떨어지면 자동으로 경고 신호가 발송된다. 이러한 시스템을 구축하려면 두 가지가 필요하다. 첫째는 정확한 데이터 수집 체계다. 실시간으로 데이터를 모으고, 정제하며, 의미 있는 형태로 가공하는 파이프라인이 필요하다. 둘째는 그 데이터를 해석하고 행동으로 연결하는 룰과 알고리즘이다. 이 두 요소가 결합될 때, 경영자는 일일이 세부 사항을 관리하는 대신, 전략적 방향을 설정하는 데 집중할 수 있다.
회계를 단순히 기술적 도구로만 보면 본질을 놓친다. 숫자는 결국 사람의 선택과 가치관을 반영한다. 어디에 돈을 쓰고, 무엇에 투자하며, 어떤 비용을 줄일 것인가. 이 모든 결정에는 경영자의 철학이 담겨 있다. 예를 들어 어떤 회사는 단기 이익을 극대화하기 위해 연구개발비를 줄이고, 어떤 회사는 장기적 경쟁력을 위해 수익성이 낮아도 R&D에 지속적으로 투자한다. 재무제표에는 둘 다 비용으로 표시되지만, 그 의미는 전혀 다르다. 전자는 미래를 포기하는 선택이고, 후자는 미래를 준비하는 투자다. 숫자를 읽는다는 것은 이러한 맥락을 이해하는 것이다. 매출이 증가했다는 사실만으로는 충분하지 않다. 그 매출이 지속 가능한지, 고객 만족도를 희생한 결과인지, 아니면 진짜 가치를 제공한 결과인지를 살펴봐야 한다. 비용이 증가했다고 해서 무조건 나쁜 것도 아니다. 그것이 성장을 위한 투자라면, 오히려 긍정적인 신호일 수 있다. 결국 회계는 경영자가 스스로에게 던지는 질문이다. "우리는 제대로 가고 있는가?", "우리의 선택은 올바른가?", "우리가 추구하는 가치는 숫자로 증명되고 있는가?" 이러한 질문에 정직하게 답하려면, 숫자와 진실하게 대면할 용기가 필요하다.