최근 몇 년간 기술은 학문적 연구와 지속가능성에 대한 비즈니스 스쿨의 교육 및 영향력 측정에 대한 전통적인 방법에 도전을 던지고 있다. 기존에는 학문적 논문의 가치는 발표된 저널의 명성을 기준으로 결정되었다. 하지만 인공지능(AI) 모델은 이제 매년 발표되는 거대한 논문 수 중에서 놓칠 수도 있는 더 넓은 범위의 연구 논문을 발굴하는 데 사용되고 있다.
Web of Science와 Scopus 같은 학술 출판 통계 제공업체와 함께 St Joseph’s University와 기타 기관의 연구원들은 인공지능을 기반으로 한 알고리즘을 개발하여 저널 논문의 관련성을 자동으로 식별하고 있다. 또한 Rotterdam School of Management의 정책 책임자인 Wilfred Mijnhardt는 기계 학습 도구를 사용하여 논문의 지속가능한 발전목표와의 관련성을 평가하는 등, 인공지능을 활용하고 있다.
인공지능은 놓칠 수 있는 논문을 찾는 데 유용성을 보이지만, 결함도 가지고 있다. 예를 들어, 인공지능 알고리즘은 지속가능성과 관련이 없는 경우에도 “기후”라는 단어를 언급한 논문을 잘못 식별할 수 있다. 그럼에도 불구하고 인공지능은 빠르게 발전하고 있으며, 특정 영역에서는 인간의 능력을 앞지르고 있다.
금융 타임즈와의 협력을 통해 Mijnhardt는 자신의 인공지능 분석을 최상위 저널인 FT50 목록과 Chartered Association of Business Schools 목록으로 적용했다. 2020년 이후 발표된 기후변화 지속가능발전목표와 관련된 논문에 초점을 맞추어 Mijnhardt의 소프트웨어는 여러 우수한 점수를 받은 논문들을 식별했다. 한 연구에서는 환경 위원회, 기후 인센티브, 지속가능성 보고를 갖춘 영국 기업들이 기후변화에 대한 더 큰 헌신을 보였고 “에코 이노베이션” 수준을 높였다는 것을 발견했다.
인공지능을 기반으로 한 방법 외에도, 비즈니스 스쿨 연구의 영향력을 평가하는 또 다른 접근법은 Social Science Research Network와 같은 데이터베이스에서 다운로드 수를 분석하는 것이다. 은행, 규제기관 및 정부 기관을 포함한 영향력 있는 사용자들에 의해 가장 많이 다운로드된 연구 논문들은 관심주제에 대한 통찰을 제공한다. 예를 들어, 한 효과적으로 다운로드된 연구에서는 기업의지원 대출의 부족점과 지속가능성 개선에 미치는 한정된 영향력을 강조하였다.
또한 기술은 비즈니스 스쿨에서 가르치는 강의 내용을 추적하는 데에도 적용될 수 있다. 디지털 CEO교육 컨설팅 기업인 Coursalytics는 웹 스크래핑과 강의 계획 분석을 활용하여 ESG와 관련된 강의들을 평가했다. 조사 결과는 기업 지배구조, 책임있는 비즈니스 실천 및 친환경 과제에 대한 강조를 보여주었다.
기술(인공지능과 디지털 지원 포함)은 비즈니스 스쿨 부문의 기준 설정 및 활용에 기회를 제공하지만, 가장 의미있고 가치 있는 연구와 교육을 평가하는 데에는 인간의 질적 판단력이 필수적임을 인식하는 것이 중요하다.
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