[크리스의 SW아키텍트⑧] AI 공염불···'기술 부채' 먼저 해결해야

지난 시간, 우리는 AI 네이티브 기업으로 가기 위한 여정이 기존 시스템의 아키텍처 현대화에서 시작돼야 함을 살펴봤다. 하지만 많은 기업이 이 여정의 첫걸음조차 떼지 못하고 주저하는 이유는, 눈앞의 화려한 AI기술이 아니라 수십 년간 기업시스템 깊숙이 자리 잡은 보이지 않는 적, 바로 ‘기술 부채(Technical Debt)’ 때문이다.

'기술 부채'는 단기적인 편의를 위해 최선의 방법 대신 손쉬운 해결책을 선택함으로써 미래에 치러야 할 유무형의 비용을 의미한다. 이는 마치 높은 이자의 대출과 같아서, 당장은 편할지 몰라도 시간이 지날수록 기업의 혁신 동력을 갉아먹는 족쇄가 된다.

진정한 ‘AI 네이티브 기업’이란 단순히 AI 도구를 사용하는 회사가 아니다. 조직의 문화, 운영 방식, 비즈니스 전략의 모든 혈관에 AI가 흐르는, 즉 AI가 핵심 운영체제(OS)가 된 기업을 의미한다. 이러한 기업에서 AI는 실시간으로 데이터를 분석해 시장 변화를 예측하고, 개인화된 고객 경험을 창출하며, 복잡한 내부 프로세스를 자동화한다. 하지만 이러한 역동적인 AI의 활동은, 아이러니하게도 기업이 오랫동안 쌓아온 ‘안정적인’ 레거시 시스템의 기술 부채와 정면으로 충돌한다.

레거시 시스템에 잠복한 기술 부채는 다양한 형태로 존재한다. 첫째는 모든 기능이 거대한 단일 덩어리로 묶인 '모놀리식 아키텍처(Monolithic Architecture)'다. 한 부분을 수정하면 시스템 전체가 멈출 위험이 있어, AI처럼 빠르고 민첩한 실험을 적용하기란 거의 불가능하다.

둘째는 부서별로 데이터가 고립된 데이터 사일로(Data Silos)다. AI 모델이 전사적인 통찰력을 얻기 위해서는 통합된 데이터가 필수적이지만, 사일로는 AI시야를 칸막이 안에 가둬 버린다. 이 외에도 외부 연결을 위한 표준화된 창구가 없는 API 부재, 그리고 특정 개발자의 머릿속에만 존재하는 문서화되지 않은 로직 등은 모두 AI가 레거시 시스템을 이해하고 활용하는 것을 가로막는 거대한 장벽으로 작용한다.

이러한 기술부채는 AI 네이티브로의 전환 과정에서 구체적인 마찰과 위험을 야기한다. 실시간 사기 탐지 시스템을 도입하려는 금융사를 상상해보자. 모놀리식 구조 때문에 새로운 AI 모델을 기존 결제 시스템에 통합하는 데 수개월이 걸리고, 데이터가 여러 부서에 흩어져 있어 실시간으로 고객 행동을 분석할 수 없다. 결국 프로젝트는 지연되고 투자 수익률(ROI)은 급격히 떨어진다. 반복된 실패는 조직 전체에 AI에 대한 불신과 저항감을 확산시킨다. 더 위험한 것은, 답답함을 느낀 현업 부서가 IT 부서를 우회해 검증되지 않은 외부 AI 서비스를 무단으로 사용하는 ‘섀도우 AI(Shadow AI)’ 현상이다. 이는 심각한 데이터 유출과 보안 사고로 이어질 수 있는 시한폭탄과 같다.

그렇다면 이 지뢰밭을 어떻게 헤쳐나가야 할까? 기술 부채를 외면하는 것이 아니라, 전략적으로 관리하고 해결해 나가는 것이 유일한 해답이다. 가장 먼저, 거대한 모놀리식 시스템을 한 번에 바꾸려는 시도 대신, 비즈니스적으로 중요한 기능부터 하나씩 분리해 현대화하는 모듈 단위 리팩토링(Modular Refactoring) 전략이 필요하다.

나희동 크리스컴퍼니 대표

둘째, 흩어진 데이터를 표준화하고 통합해 AI가 신뢰하고 사용할 수 있는 '단일 진실 공급원(Single Source of Truth)'을 만들어야 한다. 셋째, AI 모델의 개발, 배포, 운영을 자동화하는 'AI/ML옵스(Ops)' 인프라를 구축해 AI 혁신을 위한 고속도로를 깔아야 한다. 마지막으로, 모든 부채를 한 번에 갚으려 하지 말고, 가장 시급하고 중요한 AI 프로젝트를 가로막는 부채부터 우선순위를 정해 해결해야 한다.

실제로 글로벌 유통 기업 월마트(Walmart)는 거대한 모놀리식이었던 기존 시스템의 기술 부채가 실시간 재고 관리 및 개인화 추천 서비스 도입에 큰 걸림돌이 됨을 인지했다. 이들은 수년에 걸쳐 시스템을 마이크로서비스 아키텍처(MSA)로 전환하고 데이터 플랫폼을 현대화하는 대규모 프로젝트를 진행했고, 이를 통해 확보한 유연한 아키텍처 위에서 성공적으로 AI 기반의 혁신을 이뤄낼 수 있었다. 이는 기술 부채 해결이 AI 도입의 선결 과제임을 보여주는 대표적인 사례다.

당신의 기업은 AI 네이티브로 전환할 준비가 되었는가? 다음 질문에 답해보라. ▲우리 시스템은 독립적인 모듈로 유연하게 변경될 수 있는 구조인가? ▲AI가 학습할 데이터는 깨끗하고 통합되어 있는가? ▲외부와 데이터를 주고받을 표준 API는 준비돼 있는가? ▲이 모든 과정을 뒷받침할 기술 거버넌스는 존재하는가?

이들 질문에 자신 있게 ‘그렇다’고 답할 수 없다면, AI 도입 선언은 아직 이르다. 기술 부채라는 그림자를 먼저 걷어내지 않는 한, AI 혁신은 구호에 그칠 뿐이다. 다음 편에서는 기술 부채의 가장 큰 원인인 '데이터 사일로'를 근본적으로 해결하고, 진정한 AI 네이티브 기업의 데이터 활용을 가능하게 하는 '데이터 메시(Data Mesh)' 아키텍처에 대해 이야기하려 한다.

◆ 나희동 크리스컴퍼니 대표는....

-정보관리기술사 (54회), SW아키텍트(CPSA), 수석감리원

-전남대학교 산업공학과, 서울과학기술대학교 컴퓨터공학 석사

-CMU SEEK 1기 MSE, UTD SW MBA 수료

-전/투이컨설팅 SW아키텍처 담당 이사, 마르미III 개발참여