[테크월드=이광재 기자] 몽고DB(MongoDB)가 의뢰한 최신 IDC 연구에 따르면 국내 기업의 AI 준비 격차가 나타나고 있으며 AI 성공에 가장 큰 걸림돌로는 레거시 아키텍처가 지목되고 있다.
IDC는 기술 부채를 해결하지 못하는 기업은 2027년까지 AI 이니셔티브 실패율이 50% 더 높아지고 관련 비용 부담도 가중될 것으로 내다봤다.
이번 연구 보고서 ‘레거시 현대화: AI 시대의 승리 전략(Modernizing Legacy: Winning in the Age of AI)’에 따르면 아시아 태평양 지역 조직의 약 절반 (43%)이 기존 아키텍처가 너무 경직되고 비용이 많이 들며 오늘날 요구사항에 비해 처리 속도가 느려 광범위한 현대화 없이는 새로운 애플리케이션을 구축하는 것이 불가능하다고 답했다. 다만 각 시장은 해당 과제의 심각성을 다르게 받아들이는 것으로 나타났다.
국내 응답자의 경우 이러한 제약을 경험하고 있다고 답한 비율이 20%에 불과해 상대적으로 현대화가 진전된 단계에 있음을 나타내며 아시아 태평양 지역 전반에 걸친 AI 준비의 불균형을 드러냈다.
한편 한국의 선도 기업은 레거시 아키텍처에서 탈피하기 위한 전략적 현대화 프로그램에 적극 투자함으로써 일반 기업(24%)보다 약 3배 높은 디지털 수익(70%)을 창출하고 있는 것으로 파악됐다.
윌리엄 리(William Lee) IDC 아시아 태평양 지역 서비스 프로바이더 및 핵심 인프라 리서치 부문 수석 디렉터는 “이제 현대화의 중요성이 매우 높아졌다”며 “고품질의 통합 데이터는 AI 애플리케이션의 정확도와 성능을 결정짓는 핵심 요소이며 현대적인 데이터 아키텍처는 모든 AI 전략의 근간이 된다”고 밝혔다.
이어 “그러나 연구 결과에 따르면 많은 기업이 AI에 필요한 대규모 비정형 데이터를 처리할 만한 유연성과 확장성을 갖추지 못한 기존의 경직된 레거시 아키텍처로 인해 발목이 잡혀 있다”고 지적했다.
AI에 대한 기대와 현실 사이의 격차는 특히 데이터 계층에서 가장 크게 드러났다. 국내 기업이 소프트웨어 개발 과정에서 겪는 상위 3대 과제는 데이터 관리 및 낮은 데이터 품질(37%), AI 워크로드 요구를 충족하지 못하는 노후화된 데이터베이스 기술(33%), 개발 속도와 혁신을 저해하지 않으면서 보안을 개발 프로세스에 내재화하는 것(30%)으로 나타났다.
국내 기업의 40%는 데이터베이스 및 애플리케이션 현대화를 추진하는 가장 큰 동기로 신규 AI 이니셔티브 지원을 꼽았다. 그러나 거의 모든 기업(96%)이 현대화 추진 과정에서 실패를 경험했다고 답했으며 주요 장애물로는 데이터 사일로화와 낮은 데이터 품질을 지목했다.
반면 연구에서 ‘선도 기업(Leaders)’으로 분류된 국내 기업은 현대화를 지속적인 원칙이자 장기적인 투자로 여기고 있으며 그중 43%는 레거시 제약을 지속적으로 해소하고 프로덕션 AI를 지원할 수 있는 클라우드 기반을 구축하기 위해 여러 프로그램을 운영하고 있다.
톨스튼 발터(Thorsten Walther) 몽고DB CXO 어드바이저 매니징 디렉터는 “AI로 인해 기술 부채가 이사회 차원에서 시급하게 다뤄야 할 최우선 과제가 됐고 전략적 현대화가 AI 기회를 열어주며 매출의 상당한 증가를 뒷받침한다는 분명한 연구 결과”라며 “아태지역의 선도 기업들은 경직되고 사일로화된 레거시 시스템에서 벗어나 몽고DB와 같은 AI 레디(ready) 데이터 플랫폼으로 전환했을 때 무엇이 가능한지를 보여주고 있다”고 밝혔다.
몽고DB는 AI 및 현대화 분야에서 선도적인 면모를 보여주는 사례로 국내 주요 통신사인 LG유플러스를 꼽았다.
LG유플러스는 몽고DB를 핵심 파트너로 삼아 AI 전환 (AX) 선도 기업으로서의 전환을 추진하고 있다. LG유플러스는 몽고DB 아틀라스 (MongoDB Atlas) 기반으로 AI 에이전트 어시스트 (AI Agent Assist) 툴을 단 4개월 만에 구축하고 리소스 효율성이 30% 향상됐다고 발표했다.
LG유플러스는 현재 이 성과를 전사적으로 확대 적용하며 다수의 온프레미스 애플리케이션을 고성능 AI 최적화 마이크로 서비스 아키텍처로 현대화하는 전략적 계획을 추진하고 있다.
장정욱 몽고DB코리아 지사장은 “레거시 시스템은 한국 기업들에게 방대하고 비용이 많이 드는 장벽”이라며 “우리는 쏘카(Socar)와 같은 스케일업 기업부터 LG유플러스, 메리츠화재와 같은 대기업에 이르기까지 뛰어난 기업들이 어떻게 현대적인 데이터 기반으로 전환해 AI 시대의 지속 가능하고 강력한 경쟁 우위를 확보할 수 있는지를 직접 목격해 왔다. 앞으로 더 많은 국내 기업들이 데이터 기반의 가치를 창출할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 밝혔다.
한편 IDC는 데이터 부채를 해소하고 AI 준비 상태를 개선하기 위해 아시아 태평양 지역 기업들에게 ▲AI 시스템에 일관성 있고 신뢰할 수 있는 운영 데이터 및 벡터 데이터가 제공될 수 있도록 데이터 품질과 거버넌스를 필수 요건으로 확립해야 한다 ▲변화를 가로막는 노후화된 아키텍처를 현대화해 레거시 시스템과 관련된 위험과 비용 없이 새로운 애플리케이션을 신속하게 개발할 수 있는 환경을 구축해야 한다 ▲데이터 분산을 줄이고 다양한 환경에서 데이터를 활용 가능하게 하는 클라우드 기반 하이브리드 운영 모델을 구축해야 한다 ▲컴플라이언스와 안정성을 해치지 않으면서 현대화 및 AI 제공 속도를 높일 수 있는 역량 강화 및 변화 관리에 투자해야 한다 등의 방향을 권고했다.
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