2027-1학기 파견 경영대학 교환학생 선발 안내

2027-1학기 파견 경영대학 교환학생 선발 안내 첨부파일: 1_ESB exchange 제출서류_Spring 2027 2_2027학년도 1학기 파견 교환학생 설명회 대체 안내문 3_2027-1학기 파견가능대학 리스트 경영대학 경영학 주전공생을 위한 2027학년도 1학기 파견 국제교류 프로그램 선발 내용을 아래와 같이 안내 드립니다. 관심 있는 학생은 아래 내용 숙지바라며, 관련하여 문의사항이 있는 경우 경영대학 국제오피스로 연락 주시기 바랍니다. ※ 문의: exchange@ewha.ac.kr / 02-3277-6881 [선발일정] 1) 교환학생 설명회: 자료로 대체 2) 서류접수 - 일정: 2026년 7월 16일(목) ~ 7월 22일(수) - 서류 합격 발표: 2026년 8월 6일(목) 3) 면접전형 - 일정: 2026년 8월 중(서류합격자에게 개별공지) - 최종 합격 발표: 2026년 8월 중 ※ 구체적 면접 일정은 확정 후 공지문 안내 예정 [지원자격] ① 대상: 학부 경영학부 학생, 일반대학원 경영학과 학생 ② 학점: 누적 GPA 3.0 이상 (4.3 기준) ③ 공인영어성적: - 교환학생: 공인영어성적 보유자 (2025월 7월 1일 이후 응시자만 가능) ※ 일부 학교의 경우 학교별 세부기준을 충족할 경우에만 지원 가능 (‘파견가능대학 리스트’참고) ④ 이수 학기 (1) 학부: 2학기 이상 수료한 학생으로 정규 학기 이내인 자 - 2026년도 2학기 휴학 예정인 경우, 현재 3학기 수료 이상 학생만 지원 가능 (휴학생도 지원 가능하나 정규 학기 중에만 교환 파견 가능하며 추가학기에는 파견 불가) - 8학기 파견 시 귀국 후 추가 학기 등록 필수 ※ 일부 학교의 경우 학교별 세부기준을 충족할 경우에만 지원 가능 (‘파견가능대학 리스트’참고) (2) 대학원: 1학기 이상 수료한 학생으로 정규 학기 이내인 자 - 4학기 파견 시 귀국 후 추가 학기 등록 필수 ⑤ 교과목 이수 (1) 학부: 경영학 전공필수 및 전공기초 7과목 + 영어강의 2과목 이수 - 영어강의는 수강한 전공 또는 교양과목과 복수 인정 가능 - 단, 외국어 수업(교양영어, 제2외국어 등)은 제외 - 파견 직전 학기에 수강 예정인 과목도 포함 가능하나, 가급적 지원 전에 이수 완료 권장 - 전공필수 수강 내역에 경영학 전공필수 및 전공기초 과목 개수 합쳐 기재, 경영학 전공인정 타과목은 제외 (2) 대학원: 전공과목 15학점 이상 이수 - 파견 직전 학기 수강 예정 과목 포함 가능하나 가급적 지원 전에 이수 완료 권장 [구비서류] ① 지원서 (첨부파일 확인) - 여권 상 영문 성명과 정확히 일치하도록 작성 - 이메일 주소는 Gmail 계정 개설 후 작성 권장 ② 교환학생 지원 서약서 (첨부파일 확인) ③ Statement of Purpose 국문 및 영문 (첨부파일 확인) ④ 성적증명서 국문 및 영문 (제출일기준 성적증명서(또는 학업성적부) 제출) - 4.3 만점으로 표기 - 경영학 전공과목명과 성적은하이라이트표시 ⑤ 공인영어성적표 (TOEFL 또는 TOEIC) 사본 - 2025년 7월 1일 이후 응시 성적만 인정 [접수방법] - 서면 접수: 파일 준비하여신세계관 309호 국제오피스앞으로 제출 (토요일, 일요일, 휴무일은 접수 불가) - 또는 이메일 접수: exchange@ewha.ac.kr (메일 제목: [2027-1 교환학생지원] 학번_학생이름) - 제출 서류: 위 [구비서류]의①~⑤의 순서대로 준비하여 제출 (7월 22일까지 접수된 서류에 한해 인정) ※ 제출된 서류는 반환되지 않으며, 지원자격을 충족하지 않거나 서류가 미비할 경우 서류심사에서 제외됩니다. [면접전형] 심층 영어면접으로 진행

[ShardLab] 2026 겨울 인턴십 채용 공고 (Product Specialist / RA)

글로벌 Web3 VC 해시드(Hashed)와 태국 금융그룹 SCBX가 함께 설립한 벤처 스튜디오 샤드랩(ShardLab) 입니다. 2026 겨울 인턴십 공고 (Product Specialist / RA) 를 이화여대 경영학부 구성원분들께 공유해드립니다. ■ 모집 포지션 1. Product Specialist Track (PST) – 출시 전 제품 QA, PRD 작성, AI 도구를 활용한 제품 빌딩 공고: https://shardlab.notion.site/KR-Internship-Product-Specialist-Track-2ff9c966a3618071a9b5df8fedfc1b40 2. RA (Strategy & Ops) Track – 말레이시아향 신규 B2C 서비스 출시·운영, 광고 실험, 시장·경쟁사 리서치 공고: https://shardlab.notion.site/KR-Internship-RA-Strategy-Ops-Track-4069c966a3618107b280f0ff034758cb ■ 근무 조건: 강남역 도보 2분 오피스, 유연 근무, 최저시급 이상 지급 PST 12주 / RA 최소 2개월(3개월 이상 우대), 학사 일정에 따라 협의 가능 ■ 지원 방법: 이력서를 recruit@shardlab.com으로 제출 메일 제목 및 파일명: 2026_WINTER_트랙코드_이름_mm.dd~mm.dd(근무가능기간) ■ 마감: 채용 시 마감

[기고] 기업은 AI로 무장한 고객에게 준비됐나

고객은 AI로 전문지식 갖춰 기업, 민원 대응에 비용 증가 AI 활용 막는 구조 개선해야 박정은 이화여대 경영학과 교수 "예전에는 '어디에 하자가 있어요' 하는 식으로 접수됐다면, 요즘은 국토교통부 판결을 발췌해 하자 심사를 요청한다고 씁니다." 한 대형 건설사 고객서비스(CS) 팀장의 말이다. 마치 변호사가 쓴 듯한 공문이 입주민에게서 날아든다. 필자 연구팀이 건설업 CS 실무자들을 심층 인터뷰하며 마주한 현장의 풍경이다. 인공지능(AI)은 기업의 '효율화 도구'로 기대돼왔다. 그러나 우리가 관찰한 현장은 정반대였다. AI 도입 시기에 오히려 하자보수비와 응대 인력이 함께 늘고, 민원 한 건을 해소하는 품이 커졌다. 원인은 기술이 아니라 관계에 있었다. 전문 서비스에서 기업과 고객의 관계는 정보의 비대칭 위에 성립해왔다. 기업이 더 많이 알았고, 고객은 설명을 받아들였다. 그런데 생성형 AI는 이 전제를 흔든다. 고객은 판례와 기술 사양을 즉시 확보해 들이미는 반면 기업은 개인정보와 분쟁 자료의 민감성 탓에 외부 AI에 자료를 넣는 것조차 막혀 있다. 같은 기술이 고객에게 먼저, 더 빠르게 도달하는 것이다. 최근 연구팀은 고객의 정보력과 논증 능력이 담당자를 앞지르는 이 현상을 '역량 역전'이라고 이름 붙였다. 고객은 이제 몰라서 묻지 않는다. 알면서, 반박하기 위해 묻는다. 조직이 제시한 수치를 반박하거나 특정 보수 공법을 스스로 지정해 오기도 한다. 실무자들은 업무를 덜기 위해서가 아니라 고객이 AI로 무엇을 들고 올지 미리 확인하기 위해 AI를 켠다. 우리는 이를 '방어적 미러링'이라 부른다. AI가 생산성 도구가 아니라 방어 도구가 된 것이다. 역설의 핵심은 여기에 있다. 부담의 근원이 조직 밖, 고객과의 관계에서 만들어져 조직으로 되돌아온다. 애써 도입한 AI의 효과가 고객의 AI에 대응하는 데 소진되니, AI를 더 써도 부담이 줄지 않는다. 우리는 이를 '관계적 생산성 패러독스'로 개념화했다. 응대 성격도 바뀐다. 화를 누그러뜨리는 정서적 조율에서 법적 근거를 갖춘 논증으로 옮겨가고, 부담이 시작되는 시점마저 고객을 만나기 이전으로 당겨진다. 게다가 한 분야의 미흡한 답변이 담당자 전체의 전문성에 대한 불신으로 옮겨붙어, 늘어난 부담은 다시 요구의 확대와 비용 상승으로 조직 전체에 번진다. 그렇다면 기업은 무엇을 해야 하는가. 문제는 'AI 도입'이 아니라 'AI 활용을 막는 구조'다. 민감하지 않은 자료까지 일괄 차단하는 방식을 넘어 자료 등급을 세분화하고, 개인의 활용 경험을 조직 지식으로 축적해야 한다. 또한 방어적 미러링과 사전 검증이라는 보이지 않는 노동을 인력 산정과 성과 평가에 반영하고, 친절을 넘어 법적·기술적으로 논증하는 역량을 새로운 실무 표준으로 삼아야 한다. 응대 이전 단계로 옮겨간 이 부담을 직무 설계가 끌어안지 못하면 고스란히 종사자의 소진으로 되돌아온다. 결국 기업은 AI를 자동화 도구가 아니라 '고객과의 관계를 다시 설정하는 도구'로 봐야 한다. AI 시대의 경쟁력은 AI를 얼마나 잘 도입했는가가 아니라 고객과의 역량 격차를 어떻게 관리하는가에서 갈린다. 기업이 물어야 할 질문은 'AI를 도입했는가'가 아니라 '고객만큼 빠른가'이다. [박정은 이화여대 경영학과 교수] 동영상 및 원문 링크: https://www.mk.co.kr/news/contributors/12180833