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시스템에서 ‘AI냄새’를 찾아내야

"기술 부채 해결사로"...비즈니스 로직, 데이터, UI에 다층적 AI 심어야

수십 년간 운영되어 온 대부분의 시스템은 어쩔 수 없이 누적된 ‘기술 부채’라는 만성 질환을 앓고 있다. SW공학 대가 마틴 파울러(Martin Fowler)는 이런 문제의 징후를 ‘코드 스멜(Code Smell)’, 즉 코드에서 나는 ‘나쁜 냄새’ 라고 불렀다.

과거의 ‘코드 스멜’이 중복된 코드나 너무 긴 함수처럼 개발자가 직접 소스 코드를 보며 찾을 수 있는 문제였다면, AI 시대의 아키텍트는 이제 시스템 전체를 조망하며 ‘Smell of ML’ 을 찾아내는 새로운 감각을 갖춰야 한다.

카네기멜런 대학의 릭 카즈만(Rick Kazman) 교수가 주창한 이 개념은, 머신러닝 코드 자체의 문제가 아니라 기존 시스템 아키텍처나 프로세스에서 AI/ML을 적용하면 혁신적으로 개선될 수 있는 기회의 징후를 의미한다. 이 ‘냄새’는 두 가지 조건이 충족될 때 명확해진다. 첫째, AI가 학습하고 판단할 ‘충분한 컨텍스트 데이터(Contextual Data)’ 가 존재해야 하고, 둘째, AI로 해결할 수 있는 ‘명확한 목표(Clear Objective)’ 가 있어야 한다.

대한민국의 SW 시장은 세계 10위권의 경제 규모에 걸맞지 않게 이상하고, 기괴하며, 기형적으로 작다. 그 근본 원인은 우리 모두가 알고 있지만 애써 외면해 온 구조적 문제, 바로 대기업 자회사 중심의 SI(system Integration) 산업 구조에 있다. 삼성SDS, LG CNS, SK AX(구 SK C&C)와 같은 대기업 계열 SI 회사들은 그룹 내부의 안정적인 IT 서비스 물량을 기반으로 성장했다.

이들의 핵심 비즈니스 모델은 글로벌 시장에서 경쟁할 수 있는 SW ‘제품(Product)’을 개발하는 것이 아니라, 정해진 예산과 기간 내에 그룹사의 요구사항에 맞춘 시스템을 구축하고 운영하는 ‘서비스(Service)’를 제공하는 것이었다. 마치 건설업처럼 공사단위로 외국 기술을 도입해서 흉내 내거나 유사하게 카피하는 카패 캣(Copy Cat) 수준을 벗어나지 못하고 있다.

이미 다른 한국의 기술산업들은 이와 비슷한 방식으로 성장했음에도 글로벌 시장에 두각을 나타내고 있는데, 유독 SW만은 그렇지 않다. 전세계 SW시장에서 '제품' 비중이70%가 넘는데도 불구하고 우리는 고작 30%미만이다. 아직까지 제대로 된 글로벌 SW 기업 하나가 없다. 겨우 정부의 과도한 보호아래 소버린(Sovereign)을 외치며 한글과컴퓨터가 있고 몇몇 한국내부의 특화된 시장에 안주하는 SW회사들이 생겨났을 뿐이다.

다극화 세계, 갈라파고스가 된 한국SW

"건설업 같은 SI 종속이 낳은 기술적 고립, 그리고 다가오는 위협"

실행하는 AI로의 전환, 핵심은 '지속적 컨텍스트 계층'

AI 네이티브 기업으로의 전환을 이야기할 때 흔히 언급되는 개념이 데이터 메시(Data Mesh)다. 각 부서가 자기 데이터를 단순히 저장하는 데서 그치지 않고, 고품질의 ‘데이터 상품’으로 만들어 공유하는 구조는 AI 활용도를 크게 끌어올린다. 데이터 사일로를 해소하고, 조직 전체가 데이터 기반으로 움직일 수 있게 만드는 것이다.

Future of Foundation Mode

전 세계가 인공지능(AI)의 불꽃 튀는 경쟁을 숨죽여 지켜보고 있습니다. 구글, OpenAI, 메타와 같은 거대 기술 기업들은 마치 군비 경쟁을 하듯 새로운 파운데이션 모델을 연이어 발표하며 기술력의 정점을 과시합니다. 언론은 매일같이 모델의 파라미터 수와 벤치마크 점수를 비교 분석하며, "어제의 최고 모델이 오늘의 구형 모델이 되는" 숨 가쁜 속도전을 중계하기에 여념이 없습니Future of Foundation Model 다. 이 거대한 흐름 속에서 우리는 모델의 성능 지표 자체가 AI 시대의 유일한 척도이며, 이 경쟁의 승자가 미래를 독식할 것이라고 믿기 쉽습니다.

파운데이션 모델의 미래

전 세계가 인공지능(AI)의 불꽃 튀는 경쟁을 숨죽여 지켜보고 있습니다. 거대 기술 기업들은 연일 새로운 파운데이션 모델을 발표하며 기술력의 정점을 과시하고, 우리는 그 성능 지표에 열광합니다. 하지만 이 화려한 경쟁의 이면에는, 현재의 방식만으로는 피할 수 없는 근본적인 위기가 자리 잡고 있습니다. 바로 '모델 붕괴 현상(Model Collapse)'입니다. 이는 AI가 생성한 합성 데이터(Synthetic Data)를 다시 AI가 학습하면서, 현실 세계의 원본 데이터로부터 점차 멀어져 결국 지식과 창의성이 퇴화하고 왜곡되는 현상을 말합니다. AI가 자기 자신의 메아리만 듣고 학습하다 결국 바보가 되는 셈입니다.

이러한 모델 붕괴의 가능성은 '최고의 모델을 한 번 만드는 것'이 얼마나 허망한 목표인지를 명확히 보여줍니다. AI 모델은 살아있는 유기체와 같아서, 지속적으로 신선하고 실제적인 데이터라는 양분을 공급받지 못하면 그 성능을 유지할 수 없는 숙명을 가졌습니다. 결국 AI 경쟁의 본질은 일회성 성능 대결이 아니라, 누가 더 안정적으로 고품질의 데이터를 계속 공급받을 수 있는 '살아있는 생태계'를 구축하는가의 문제로 귀결됩니다.

바로 이 지점에서 글로벌 빅테크들의 진짜 전쟁이 시작됩니다.

AI 네이티브 비즈니스의 부상: 새로운 경쟁의 서막

최근 기업 환경에서 인공지능(AI)은 단순한 기술 도입을 넘어선 근본적인 변화의 동력으로 부상하고 있다. 과거에는 AI 챗봇과 같이 특정 고객 서비스 자동화에 초점을 맞추는 경우가 많았으나, 이제는 기업 운영 전반에 AI를 깊이 내재화하는 'AI 네이티브 비즈니스'로의 전환이 필수적인 과제로 인식되고 있다. 이러한 전환은 기업에 비용 절감, 데이터 기반 인사이트 확보, 운영 효율성 증대, 확장성 확보, 그리고 고객 경험 개선이라는 다섯 가지 핵심적인 이점을 제공한다.

AI는 데이터 입력, 일정 관리, 고객 요청 처리와 같은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하여 인건비를 최대 52%까지 절감할 수 있다. 또한, AI는 24시간 즉각적인 업무 처리를 가능하게 하여 기업의 생산성을 크게 향상시킨다. 방대한 고객 피드백이나 영업 활동 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴을 감지하고 주요 트렌드를 파악하는 능력은 사람이 수동으로 처리하기 어려운 복잡하고 지루한 작업이다. AI는 이러한 데이터 기반의 인사이트를 제공함으로써 기업이 중요한 순간을 포착하고 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 돕는다.

AI 네이티브 비즈니스를 위한 아키텍처: 견고한 기반 구축

기존 비즈니스 아키텍처는 주로 인간의 업무 수행과 전통적인 소프트웨어 개발 패러다임을 기반으로 설계되었다. 이러한 환경에서는 AI가 특정 부서나 프로젝트에 국한된 '점' 형태의 보조 도구로 도입되는 경우가 일반적이었다. 온프레미스 시스템은 자체 구축 및 유지보수에 높은 초기 비용이 들고, 클라우드를 도입하더라도 제한적인 복구 및 운영 제약이 발생할 수 있었다.

반면, AI 네이티브 아키텍처는 인공지능을 시스템의 핵심에 배치하여, 데이터 수집부터 인터페이스 설계까지 모든 측면이 AI 기능을 지원하고 최대한 활용하도록 처음부터 구축된다. 이는 AI가 제품이나 서비스의 핵심 가치 제안이 되는 것을 의미한다. 예를 들어, Jasper나 Copy.ai와 같은 콘텐츠 생성 도구나 TikTok의 추천 엔진은 AI 자체가 핵심 구성 요소이다. 기존 시스템에 AI 기능을 추가하는 '임베디드 AI'와 달리, AI 네이티브 시스템은 AI를 비즈니스 인프라에 원활하게 통합하여 데이터 파편화와 운영 병목 현상을 제거하고 확장성을 높인다.

AI와 Cloud의 발전으로 SW의 관리가 더 어려워지고 있다.

소프트웨어 개발 환경의 급격한 변화 속에서 소프트웨어 아키텍처(SA)의 중요성이 더욱 부각되고 있지만, 여전히 많은 기업에서 SA의 중요성을 간과하는 현상이 나타나고 있습니다. 최근 주목받는 MSA(Microservices Architecture)와 Agile 개발 방법론의 확산으로 SA의 중요성이 간과되고 있습니다. 게다가 AI의 성장으로 오히려 SW는 더 복잡해지고 있고 때문에 SW의 품질이 위협 받고 있습니다.

"프론티어 모델 경쟁 심층 분석: OpenAI 대 Google Gemini"

AI모델 경쟁은 결국 클라우드 플랫폼 기업간의 전쟁이다.

인공지능(AI) 분야는 수많은 경쟁자가 난립하는 시장처럼 보일 수 있지만, 최첨단 프론티어 모델(frontier model)의 영역은 사실상 두 거대 기업 간의 치열한 경쟁, 즉 새로운 양강 구도(duopoly)로 재편되었습니다. 한 축은 Microsoft의 막대한 자본과 클라우드 인프라를 등에 업은 OpenAI이며, 다른 한 축은 자사의 방대한 데이터와 기술 생태계를 통합한 Google DeepMind입니다.1 본 보고서의 핵심 결론은 다음과 같습니다. OpenAI는 성숙한 생태계와 강력한 브랜드 충성도를 바탕으로 시장을 선도해왔으나, Google의 Gemini 2.5 시리즈가 다수의 정량적 평가 지표에서 기술적 동등성을 확보하거나 일부 영역에서는 우위를 점하면서 경쟁의 역학을 근본적으로 바꾸고 있다는 점입니다.

OpenAI는 2015년 "안전하고 유익한" 범용 인공지능(AGI) 개발을 목표로 하는 비영리 연구 기관으로 출발했습니다. 그러나 프론티어 모델 훈련에 필요한 막대한 컴퓨팅 자원의 압박 속에서, 2019년 영리 법인으로 전환하고 Microsoft와의 전략적 파트너십을 체결했습니다. 이 파트너십을 통해 OpenAI는 Microsoft Azure의 슈퍼컴퓨팅 플랫폼을 독점적으로 활용하게 되었고, Microsoft는 130억 달러를 투자하며 OpenAI 영리 법인의 지분 49%를 확보하는 등 긴밀한 관계를 구축했습니다. 이는 OpenAI의 기술 개발에 필수적인 자금과 인프라를 제공하는 동시에, Microsoft에게는 AI 시장의 가장 강력한 무기를 자사 클라우드 플랫폼에 독점적으로 탑재할 기회를 주었습니다.

보안과 SW아키텍처

최근 대형 보안사고의 근본원인이 시스템의 복잡성과 관리 부재, 특히 '관찰 가능성'의 위기에서 비롯됨을 지적하며, 보안이 단순 기능이 아닌 아키텍처의 문제임을 설명했다. 그동안 보안문제를 사고가 터지면 더 강력한 방화벽을 도입하거나 최신 보안 솔루션을 추가하는 것으로 해결하려고 했다. 그러나 이러한 접근은 이미 구조적 취약점을 안고 있는 시스템에 갑옷을 덧입히는 것과 같아 근본적인 해결책이 되기 어렵다. 게다가 시스템이 내포하고 있는 구조적인 보안의 결함은 해결할 수 없다. 때문에 요즘은 설계 단계에서부터 보안을 시스템의 디엔에이(DNA)에 각인 시키는 패러다임 전환을 고려하고 있다.

설계 단계부터 보안을 심다: 'Security by Design'

이러한 문제에 대응하기 위한 핵심 개념이 바로 ‘설계 기반 보안(Security by Design)’ 이다. 이는 개발이 거의 끝난 시점에 보안을 검토하는 전통 방식에서 벗어나, 소프트웨어(SW) 개발 생명주기(SDLC)의 가장 첫 단계인 아키텍처 설계 시점부터 보안을 핵심 요소로 통합하는 접근 방식이다.

통신 대란과 SW아키텍처의 민낯…

" 시스템 복잡성과 아키텍처 관리의 현실, 시스템은 이미 통제 범위를 벗어났을지 모릅니다!"

"Life 3.0: Being Human in the Age of AI"

Certainly! Working in the age of AI presents both challenges and opportunities. Here are some key points to consider:

AI Revolution Reshapes the Job Landscape:

New Opportunities Emerge as Traditional Roles Evolve

The Mirage of Intent: Can AI Truly Understand Human Motivation?

Recent findingThe Mirage of Intent: Can AI Truly Understand Human Motivation? s highlight a critical gap in artThe Mirage of Intent: Can AI Truly Understand Human Motivation?

AI가 코딩을 대신할 때, SW는 누가 관리하나? 개발자와 CTO는 무엇을 해야 하나?AI가 코딩을 대신할 때, SW는 누가 관리하나?

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