게시일: 2025년 3월 30일 / 업데이트일: 2025년 3월 30일 – 저자: Konrad Wolfenstein
구식 IT 시스템: 인공지능으로 가는 길의 걸림돌 – 이미지: Xpert.Digital
인공지능과 기존 IT 시스템의 만남: 기업들이 발목을 잡는 이유
인공지능 혁명이 저해받고 있는가? 시대에 뒤떨어진 IT 구조가 제기하는 과제
인공지능(AI)의 급속한 발전은 전 세계 기업과 정부 기관에 엄청난 이점을 약속합니다. 복잡한 프로세스 자동화 및 의사 결정 개선부터 완전히 새로운 비즈니스 모델 창출에 이르기까지 가능성은 무궁무진해 보입니다. 그러나 AI 혁명의 화려한 이면에 종종 간과되는 장애물이 숨어 있습니다. 바로 노후화된 IT 시스템입니다.
현실은 종종 이렇습니다. 많은 조직들이 여전히 수십 년 전에 설계된 IT 인프라에 의존하고 있습니다. 이러한 소위 "레거시 시스템"은 기술적으로 시대에 뒤떨어졌을 뿐만 아니라, 구조적, 개념적으로도 최신 AI 애플리케이션의 요구 사항에 적합하지 않습니다. 결과적으로, AI의 잠재력이 기존 IT 환경의 제약으로 인해 심각하게 제한되는 상황이 발생합니다.
적합:
레거시 시스템이 문제가 되는 이유
AI 구현 과정에서 구식 IT 시스템으로 인해 발생하는 문제는 다양하고 복잡합니다
호환성 문제
기존 시스템은 흔히 COBOL과 같은 오래된 프로그래밍 언어와 구식 소프트웨어 버전을 기반으로 합니다. 이러한 기술은 AI 애플리케이션 개발 및 실행에 필요한 최신 프레임워크 및 라이브러리와 호환되지 않습니다. 따라서 이러한 시스템에 AI를 통합하려면 복잡하고 비용이 많이 드는 수정 작업이 필요한 경우가 많습니다.
데이터 사일로와 낮은 데이터 품질
많은 조직에서 데이터는 여러 개의 독립된 시스템(데이터 사일로)에 분산되어 있습니다. 이러한 파편화는 관련 정보에 접근하기 어렵게 할 뿐만 아니라 AI 애플리케이션에 필요한 데이터를 통합하고 준비하는 데에도 어려움을 초래합니다. 더욱이, 기존 시스템의 데이터는 종종 오래된 형식이거나 품질이 낮아 AI 활용에 제약을 받습니다.
통합 어려움
기존 시스템에 인공지능(AI)을 통합하는 것은 종종 상당한 기술적 어려움을 수반합니다. 오래된 코드베이스, 유연성 부족, 그리고 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)의 부재는 시스템 간의 통신 및 데이터 교환을 방해합니다. 많은 경우, 통합을 위해서는 대대적인 업그레이드 또는 전체 플랫폼 교체가 필요합니다.
성능 제한 사항
인공지능 애플리케이션, 특히 머신러닝 기반 애플리케이션은 상당한 컴퓨팅 성능을 요구합니다. 하지만 구형 하드웨어와 비효율적인 레거시 시스템 코드는 이러한 요구 사항을 충족하지 못하는 경우가 많습니다. 그 결과 응답 속도가 느려지고 확장성이 제한되며 인공지능 애플리케이션의 효율성이 전반적으로 저하됩니다.
보안 취약점
기존 시스템은 사이버 공격으로부터 보호하는 데 필요한 최신 보안 기능을 갖추지 못한 경우가 많습니다. 이러한 시스템에 AI를 통합하면 특히 AI 플랫폼이 민감한 데이터에 접근해야 하는 경우 새로운 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 더욱이, 오래된 시스템에는 보안 업데이트가 더 이상 제공되지 않아 알려진 취약점이 그대로 노출되는 경우가 많습니다.
실제적인 결과: AI 프로젝트가 지연될 때
위에서 언급한 문제점들은 인공지능 프로젝트가 실제로는 정체되거나 심지어 실패하는 결과를 초래하는 경우가 많습니다. 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다
보건 의료
구식 전자 건강 기록(EHR) 시스템에 의존하는 병원 및 기타 의료 시설은 사기 탐지, 진단 및 개인 맞춤형 치료와 같은 작업에 인공지능(AI)을 활용하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 데이터 사일로는 환자 데이터에 대한 전체적인 시각을 방해하고, 기존 시스템과 최신 AI 도구 간의 상호 운용성 문제는 환자 치료를 저해합니다.
당국
정부 기관, 특히 대규모 데이터 세트와 복잡한 프로세스를 다루는 기관들은 뿌리 깊은 기존 시스템으로 인해 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이러한 시스템은 세금 사기 적발, 시민 서비스, 인프라 관리와 같은 업무에 인공지능을 도입하는 것을 방해합니다. 노후화된 시스템으로 인해 불가피하게 발생하는 수동 프로세스는 비효율성을 초래하고 서비스 제공을 지연시킵니다.
금융 서비스 부문
은행 및 기타 금융 기관들은 사기 탐지, 위험 평가, 개인 맞춤형 금융 상품 제공 등에 인공지능(AI)을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 그러나 노후화된 IT 시스템은 AI 기반 도구를 기존 거래 처리 시스템에 통합하는 데 어려움을 초래합니다. 데이터 사일로와 호환되지 않는 형식은 AI의 효율성을 저해하며, 엄격한 보안 및 규정 준수 요건은 추가적인 장애물로 작용합니다.
현대화가 어려운 싸움인 이유
IT 시스템 현대화는 종종 여러 가지 어려움을 수반하는 복잡하고 장기적인 과정입니다
기술적 부채
오랜 세월 동안 기존 시스템에는 기술 부채가 누적되는 경우가 많습니다. 이는 단기적인 문제를 해결하기 위해 빠르지만 깔끔하지 않은 솔루션이 구현되었음을 의미합니다. 이러한 "부채"는 AI를 코드에 이해하고 수정하고 통합하는 데 상당한 장애물이 됩니다.
예산 제약
인프라 업그레이드, 소프트웨어 교체 및 직원 교육에 필요한 투자는 상당할 수 있습니다. 이는 특히 재정 자원이 제한적인 조직에게 큰 어려움이 됩니다.
변화에 대한 저항:
기존 시스템에 익숙한 직원들은 AI 도입에 저항할 수 있습니다. 이는 일자리 상실에 대한 두려움, AI에 대한 이해 부족, 또는 단순히 기존 업무 방식의 편리함 때문일 수 있습니다.
인공지능 전문가 부족
인공지능을 구현하려면 전문적인 지식과 기술이 필요합니다. 하지만 많은 조직은 필요한 내부 전문성을 갖추지 못하고 외부 컨설턴트나 서비스 제공업체에 의존합니다.
격차 해소: AI 통합 전략
여러 가지 어려움이 있지만, 조직이 기존 시스템과 AI 간의 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있는 다양한 기술적 솔루션과 전략적 접근 방식이 있습니다
미들웨어 및 API
미들웨어는 기존 애플리케이션과 AI 모델 사이의 가교 역할을 할 수 있습니다. API를 통해 기본 인프라를 완전히 재구축하지 않고도 호환되지 않는 시스템 간의 데이터 교환이 가능합니다.
클라우드 및 하이브리드 AI 솔루션
AI 워크로드를 클라우드 기반 서버 또는 엣지 컴퓨팅 솔루션으로 마이그레이션하면 컴퓨팅 성능, 확장성 및 유연성 측면에서 이점을 얻을 수 있습니다. 기존 시스템과 새로운 AI 인프라를 결합한 하이브리드 AI 모델을 통해 민감한 AI 워크로드는 로컬에서 실행하고 다른 워크로드는 클라우드로 아웃소싱할 수 있습니다.
데이터 현대화
기존 데이터를 AI 친화적인 형식으로 변환하려면 데이터 정제, 표준화 및 변환이 필수적입니다. ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인과 데이터 레이크는 데이터를 관리하고 AI 처리에 적합하도록 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다.
단계적 구현
인공지능 통합에 있어 단계적 접근 방식은 기술을 단계적으로 도입함으로써 혼란을 최소화하고 조직이 과정이 진행됨에 따라 학습하고 적응할 수 있도록 합니다.
AI 게이트웨이
AI 게이트웨이는 AI 애플리케이션과 기존 시스템 간의 인터페이스 역할을 하는 특수 도구입니다. 이를 통해 통합 프로세스를 간소화하고 AI 도입을 가속화하는 동시에 기존 시스템의 무결성을 유지할 수 있습니다.
적합:
고대 유물의 가격: 인공지능을 소홀히 할 경우 발생하는 경제적 결과
낙후된 IT 시스템으로 인해 인공지능 도입을 미루는 것은 상당한 경제적 손실을 초래합니다
운영비용 증가
기존 시스템을 유지 관리하는 것은 종종 비용이 많이 들고 비효율적입니다. 전문 지식, 잦은 시스템 다운, 지속적인 수리로 인해 비용이 증가합니다.
생산성 손실
느리고 불안정한 기존 시스템은 가동 중단과 직원 생산성 손실을 초래합니다. 또한 데이터 사일로와 최신 도구와의 원활한 통합 부족으로 인해 비효율성이 발생합니다.
경쟁적 불리함
인공지능을 활용하지 못하는 조직은 경쟁에서 뒤처질 위험이 있습니다. 혁신, 새로운 수익원, 향상된 고객 경험의 기회를 놓치게 됩니다.
보안 위험 증가
노후화된 IT 시스템은 사이버 공격 및 규정 위반에 더욱 취약합니다. 이는 벌금, 막대한 과태료, 그리고 기업 이미지 손상으로 이어질 수 있습니다.
변화의 촉매제: 정부 프로그램 및 보조금
전 세계 정부는 디지털 전환과 인공지능 도입을 촉진하기 위해 다양한 프로그램과 인센티브를 시행해 왔습니다.
독일
독일 정부의 디지털 전략 2025는 디지털 역량 개발, 인공지능(AI) 도입, 공공 서비스 현대화를 강조합니다. "학교 디지털 협약"과 독일의 AI 전략과 같은 구체적인 사업에는 상당한 자금이 지원됩니다.
유럽 연합
디지털 유럽(DIGITAL) 프로그램은 인공지능(AI), 슈퍼컴퓨팅, 사이버 보안 자금 지원을 포함하여 유럽 사회와 경제의 디지털 전환을 주도하는 것을 목표로 합니다. EU의 AI 전략과 AI 법안 또한 중요한 핵심 사업입니다.
글로벌 전략: 국제적 접근 방식에 대한 비교 고찰
인공지능(AI) 구현 및 노후화된 IT 시스템 현대화에 대한 접근 방식은 국가별로 상당한 차이를 보입니다. 일부 국가는 정부 개입에 크게 의존하는 반면, 다른 국가는 시장 중심적인 접근 방식을 선호합니다. AI 도입률 또한 국가별로 큰 차이를 보이며, 중국, 미국, 이스라엘과 같은 일부 국가가 앞장서고 있습니다.
복잡한 규정 준수 미로를 헤쳐나가기: 보안 및 데이터 보호 규정의 영향
GDPR 및 HIPAA와 같은 보안 및 데이터 보호 규정은 AI 도입에 중요한 역할을 합니다. 이러한 규정은 개인 데이터 보호와 AI 애플리케이션의 윤리적이고 책임감 있는 사용을 보장합니다. 그러나 이러한 규정을 준수하는 것은 특히 데이터 집약적인 애플리케이션의 경우 어려움을 야기할 수 있습니다.
성공적인 AI 구현을 위한 권장 사항
인공지능 도입 시 노후화된 IT 시스템의 문제점을 극복하기 위해 다음과 같은 권장 사항을 고려해야 합니다
기업 및 정부 기관용
- 기존 IT 인프라에 대한 철저한 평가를 실시하십시오.
- 포괄적인 IT 현대화 전략을 개발하십시오.
- 데이터 현대화를 우선시하십시오.
- 하이브리드 및 클라우드 기반 솔루션을 고려하십시오.
- 강력한 보안 조치를 보장하고 관련 데이터 보호 규정을 준수하십시오.
- 교육 및 전문성 개발 프로그램에 투자하십시오.
- AI 통합에 단계적인 접근 방식을 취하십시오.
- 미들웨어, API 및 AI 게이트웨이를 활용하세요.
정치적 의사결정권자들을 위해
- IT 현대화 및 AI 구현을 위한 자금 지원 프로그램을 지원하고 확대합니다.
- 국제 협력과 모범 사례 교류를 증진합니다.
- 명확하고 유연한 규제 체계를 개발하십시오.
- 공공-민간 파트너십을 장려하십시오.
- 디지털 역량 및 AI 기술 증진을 위한 사업에 투자하십시오.
IT 인프라 현대화는 인공지능의 혁신적인 잠재력을 실현하고 디지털 시대가 제공하는 기회를 최대한 활용하기 위한 핵심적인 단계입니다. 기업과 공공기관은 이러한 방식으로만 경쟁력을 유지하고, 프로세스를 개선하며, 시민과 고객에게 부가가치를 제공할 수 있습니다.
적합:
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Konrad Wolfenstein
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