새로운 연구에 따르면 레거시 기술 문제를 극복하는 것이 AI 성공의 핵심입니다

이 객원 게시물은 IDC의 서비스 제공자 및 핵심 인프라 연구 담당 수석 연구 디렉터인 Dr. William Lee가 작성한 것입니다. MongoDB는 IDC에 의뢰하여 아시아 태평양 지역에서 레거시 인프라, 데이터 과제, AI 간의 연관성을 조사했으며, 오늘 그 작업을 공유할 수 있게 되어 기쁩니다. 자세한 내용은 MongoDB가 후원한 IDC InfoBrief 전문인 "Modernizing Legacy: Winning in the Age of AI, Doc #AP242555-IB, 2026년 4월"을 참조하세요.

아시아/태평양 전역에서 AI에 대한 야망이 커지고 있습니다. 그러나 야망만으로는 성공을 결정할 수 없습니다. 조직은 AI의 성과가 기본 기술 스택 및 관련 데이터 기술 기반의 품질, 접근성, 현대성과 직접적으로 관련되어 있다는 사실을 발견하고 있습니다.

조직의 유전자에 현대화를 포함시킴으로써 애플리케이션과 인프라 스택 전반에 걸친 기술 및 데이터 관리 변화에 발맞추어온 조직은 기술 및 데이터 부채에 얽매인 조직보다 디지털 수익 성장률이 3배 더 높았습니다.

이러한 연관성을 더 잘 이해하기 위해 IDC는 아시아/태평양 8개 시장의 1,400개 조직을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 연구 결과에 따르면 현대화는 더 이상 부수적인 과제가 아닙니다. 지속 가능한 AI 전략의 핵심입니다.

AI 준비성의 격차: 리더 vs 주류

MongoDB가 후원하는 IDC의 최신 아시아/태평양 현대화 설문조사는 두 개의 뚜렷한 그룹을 식별합니다.

• 주류 코호트: 기술 부채, 사일로화된 데이터, 스킬 격차로 여전히 어려움을 겪고 있는 조직

• 리더 코호트: 현대화를 전략에 내재화하고 그에 상응하는 비즈니스 성과를 거두는 조직

이러한 차이는 이론적이지 않습니다. 이는 비즈니스 성과로 측정할 수 있습니다. 리더 코호트에 속한 조직은 동급 조직보다 거의 3배 더 많은 디지털 수익을 창출합니다.

이러한 차이는 단순히 AI 지출 증가에만 있는 것이 아닙니다. 리더는 핵심 인프라를 현대화하고 경영진 지원을 혁신 목표에 맞춰 조정하며 기술과 함께 스킬 개발에 투자합니다. 그들은 AI 준비를 독립형 이니셔티브가 아닌 엔터프라이즈 역량으로 취급합니다.

경직성의 함정: 기술 부채와 AI 실패 위험

아시아/태평양 지역 조직 중 상당수가 여전히 레거시 아키텍처의 제약을 받고 있습니다. IDC의 조사에 따르면 43%의 기업이 기존 아키텍처가 주요 장애물로 작용하여 광범위한 현대화 없이는 새로운 애플리케이션을 구축하기 어렵다고 응답했습니다.

이러한 경직성은 IDC가 데이터 부채라고 부르는 사일로화되고, 중복되며, 오래되고 품질이 좋지 않은 데이터를 생성합니다. 이는 AI 성능을 저하시키고 운영 비용을 증가시키며, 또한 오래된 애플리케이션의 현대화 속도가 느려 조직에 축적되는 기술 부채 증가에 더해지는 문제입니다. 

AI 시스템이 조각나거나 일관되지 않은 데이터로 학습된 경우:

• 신뢰할 수 없는 결과

• 편향 위험이 증가합니다

• 운영 비용 증가

• 비즈니스 신뢰 약화 

IDC는 데이터 부채 해결 계획을 실행하지 못하는 CIO는 2027년까지 AI 실패율이 50% 더 높아지고 비용이 증가할 것으로 예측합니다.

그러나 전체 기업의 1/3은 여전히 레거시 관계형 데이터베이스에 의존하고 있습니다.

이러한 데이터베이스 중 상당수는 비즈니스 리더가 AI를 사용할 수 있다고 기대하는 다양한 비즈니스 애플리케이션을 지원하기 위해 구현되었습니다. 그러나 레거시 RDBMS 유형 데이터베이스는 AI가 필요로 하는 역동적이고 빠르게 진화하는 대량의 실시간 수요를 충족할 수 없습니다.

AI 기반 애플리케이션 스택으로 전환하지 못하는 조직은 이미 전환을 완료한 조직에 뒤처지고 있습니다.

AI 투자와 인프라 준비 간의 격차가 벌어지고 있습니다.

레거시 드래그: 실제 비즈니스에 미치는 영향

기술 부채의 결과는 이미 가시화되고 있습니다.

• 95%의 조직이 프로젝트 지연을 보고했습니다.

• 90%가 현대화 계획의 실패를 경험했습니다.          

• 89%가 기술 부채를 현대화의 주요 장애물로 인식했습니다.

또한 조직은 취약한 보안 통합, 비즈니스 사용자와의 제한된 참여, 오래된 워크플로를 복합적인 문제로 꼽았습니다.

현대화 실패는 기술적인 문제에만 국한되지 않습니다. 이는 조직적이고 구조적인 문제입니다.

리더를 차별화하는 요소

리더스 코호트는 제약이 없는 환경에서 운영되는 것이 아닙니다. 대신 다르게 반응합니다.

IDC는 리더를 디지털 네이티브 산업과 전통 산업 모두에서 레거시 경직성에서 벗어나 현대화를 지속적인 운영에 내재화한 조직으로 정의합니다. 그들의 두드러진 특징은 다음과 같습니다.

• 레거시 시스템을 해결하기 위한 지속적이고 다방면의 전략적 접근 방식

• 경영진 리더십, 자금 지원, AI 성과 간의 연계

• 일회성 프로젝트가 아닌 장기적 역량으로서의 현대화에 대한 투자

• AI와 현대 애플리케이션 개발 역량에 강력히 집중

그 결과, IT 성능만 향상되는 것은 아닙니다. 리더는 디지털 수익을 더 빠르게 성장시키고 경쟁사보다 더 일찍, 더 일관되게 AI 이니셔티브로부터 가치를 창출할 수 있는 위치에 있습니다.

클라우드 중심 데이터 관리: 전략적 원동력

최신 데이터 플랫폼은 이러한 변화의 핵심입니다.

IDC의 연구에 따르면, 아시아/태평양 조직의 38%가 2026년 현대화 투자 우선순위로 클라우드 중심의 데이터 관리 플랫폼을 꼽았습니다. 동기는 명확합니다. 복잡성을 추가하지 않고도 하이브리드 아키텍처와 AI 워크로드를 지원하는 것입니다.

AI 활용은 보편적인 요구 사항이지만, 리더들은 다음과 같은 사항에 우선순위를 두어 차별화를 꾀합니다.

• 보안 및 규정 준수

• 정형 및 비정형 데이터 전반에서 유연성 확보

• 최신 AI 툴체인에 맞게 조정된 확장 가능한 아키텍처

이러한 역량은 점점 더 중요해지고 있습니다. 콘텐츠, 센서 출력, 고객 상호 작용을 포함한 오늘날 AI 관련 데이터의 상당 부분은 기존 아키텍처에서는 효과적으로 통합하는 데 어려움을 겪는 비정형 형식으로 존재합니다.

정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 원활하게 처리하는 것이 경쟁 차별화 요소가 되었습니다.

지속적인 전략으로서의 현대화

IDC의 관점은 명확합니다: 현대화는 더 이상 기술 갱신 주기가 아닙니다. 이는 전략적 운영 모델입니다.

성공적인 조직은 다음과 같은 세 가지 차원에 걸쳐 현대화에 접근합니다.

사용자

리더들은 의도적으로 AI와 현대 애플리케이션 개발 기술에 투자합니다. 변화에 대한 저항을 전략적 위험으로 간주하고 이를 적극적으로 관리합니다.

프로세스

이들은 단순히 기술 부채를 이전하는 단기간의 '리프트 앤 시프트' 마이그레이션을 반복하는 대신 클라우드 네이티브 접근 방식을 채택합니다. 이들은 구조화된 우선순위 지정 프레임워크를 사용하여 현대화를 일상적인 업무에 포함시킵니다.

기술

확장성, 다양한 데이터 유형, 신속한 기능 개발, 최신 AI 에코시스템과의 조정을 지원하는 데이터 플랫폼으로 현대화합니다.

ROI 방정식: 조치 위험 vs 무활동 위험

현대화는 종종 비용이 많이 들고 위험하다고 인식됩니다. 그러나 IDC의 분석에 따르면 행동하지 않는 사람의 위험은 과소 평가되는 경우가 많으며, 이 연구를 통해 애플리케이션 현대화 프로그램에 효과적이고 지속적으로 투자하는 기업은 ROI와 디지털 수익을 모두 경험하고 있다는 사실을 확인했습니다.    

현대화를 진행하는 조직은 다음과 같이 보고합니다.

• 보고 시간 대폭 단축

• 두 자릿수 생산성 향상

• 의미 있는 비용 절감

• 수십만 달러의 정량화된 비용 절감 효과

완전한 애플리케이션 재작성과 데이터베이스 현대화는 리프트 앤 시프트 마이그레이션보다 더 많은 초기 투자가 필요하지만, 장기적으로는 최대 3배의 이점을 제공할 수 있습니다.

CIO와 비즈니스 리더는 현대화 비용과 현상 유지의 안정성을 비교하여 결정을 내려서는 안 됩니다. 현대화 투자와 AI 실패 위험 증가가 관건입니다.

앞으로의 방향: 레거시 시스템은 영구적이지 않습니다  

레거시를 극복하는 것은 새로운 기술을 수용하는 것만큼 중요한 위험으로 인식되는 경우가 많습니다. IDC는 리전 전역의 많은 CIO들이 위험 회피를 최우선 과제로 삼고 있다고 지적합니다. 반면, 비즈니스 리더는 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 혁신적인 솔루션을 찾고 있으므로 CIO는 위험 회피에 대한 우려와 비즈니스 요구의 균형을 맞춰야 합니다. IDC의 연구에 따르면 자금이 부족한 레거시 마이그레이션은 처음부터 충분한 자금을 확보한 마이그레이션보다 훨씬 더 높은 위험을 초래하고 낮은 수익을 제공합니다.

기술 부채를 선제적으로 해결하고, 시스템을 현대화하며, AI를 활용한 성과를 중심으로 리더십과 자금을 조정하는 조직은 점점 더 경쟁에서 우위를 점하게 될 것입니다.

지체하는 기업은 다음과 같은 구조적인 불이익을 받게 됩니다.

• 증가하는 기술 부채

• 현대화 비용 증가

• 성능이 떨어지는 AI 시스템

• 디지털 수익 성장 둔화

IDC의 연구에 따르면 아시아/태평양 지역에서 AI 우위의 다음 물결은 단순히 모델의 정교함만으로 결정되지 않을 것입니다. 이는 아키텍처 기반에 따라 결정됩니다.

궁극적으로 현대화 없이는 지속 가능한 AI 전략은 존재할 수 없습니다.