코드 한 줄당 44만원 손실... 생성형 AI가 레거시 앱 비용 잡는다
NTT DATA의 보고서에 따르면, 레거시 애플리케이션 코드 10만 줄당 평균 361,000달러(약 44만원)의 기술 부채가 발생하는 것으로 나타났다. 이는 낡은 기술로 만들어진 레거시 시스템이 기업에 얼마나 큰 재정적 부담을 주는지 보여준다. (☞ 보고서 바로가기) 커스텀 코드 1줄당 4,400원 손실...레거시 앱의 현주소 오래된 스토리지 미디어처럼 레거시 애플리케이션도 시대에 뒤떨어져 있다. COBOL과 같은 구식 프로그래밍 언어를 사용하는 시스템은 유지보수가 어렵고, 이를 다룰 수 있는 개발자를 찾기도 힘들다. 문서화 부족으로 개발자들은 시행착오를 거치며 시스템을 이해해야 하고, 현대 기술과의 통합도 아키텍처와 데이터 형식의 비호환성으로 인해 큰 어려움을 겪고 있다. 특히 늘어나는 사용자 기반이나 데이터 양을 처리하는 데 한계가 있어 성능 저하와 시스템 충돌이 발생하고, 낡은 보안 프로토콜은 사이버 공격에 취약하다. 생성형 AI가 제시하는 3대 혁신 솔루션 생성형 AI는 코드 리팩토링 자동화, 성능 최적화, 보안 강화라는 세 가지 핵심 영역에서 혁신을 이끈다. 마치 예술가가 기존 작품을 이해하고 새로운 작품을 만들듯이, 생성형 AI는 기존 코드를 분석하여 특정 기능과 보안 프로토콜을 준수하는 새로운 코드를 자동으로 작성한다. 변형 오토인코더(Variational Autoencoders) 등 다양한 접근 방식을 통해 데이터로부터 학습하여 창의적인 솔루션을 만들어낸다. 시민 개발자도 참여하는 AI 주도 앱 개발 혁명 생성형 AI는 반복적인 코딩 작업 자동화, 모범 사례 및 코드 스니펫 제안, 자연어 기반 UI 생성 등을 통해 개발 진입 장벽을 낮춘다. 이를 통해 코딩 경험이 적은 시민 개발자들도 애플리케이션을 만들거나 기존 프로젝트에 기여할 수 있게 되었다. 실시간 취약점 탐지로 보안 강화...데브옵스 통합 혁신 생성형 AI는 새로운 기능이 추가될 때마다 자동으로 코드를 최적화하고 잠재적 보안 취약점을 사전에 식별한다. UI/UX의 일관성을 검사하고 사용자 행동 패턴을 분석하여 디자인 요소의 문제점을 파악한다. 테스트 시나리오를 자동 생성하여 다양한 사용자 상호작용과 엣지 케이스를 검증하며, 이는 개발 자원을 더 복잡한 작업에 집중할 수 있게 한다. 애저 오픈AI 파트너십으로 입증된 NTT DATA의 기술력 NTT DATA는 2022년 마이크로소프트와 애저 오픈AI 파트너십을 체결했다. 자사 도구인 'Coding by NTT DATA'를 통해 커스텀 코드 생성과 레거시 앱 현대화를 지원하고 있으며, 자동화와 수동 방식을 결합한 하이브리드 접근법으로 개발 효율을 높이고 있다. 2019년 2월부터 2022년 10월까지의 개발 타임라인을 통해 질문 답변, 문서 처리 등 실제 프로젝트에서 성과를 입증했다. 파일럿 프로젝트로 시작하는 생성형 AI 도입 전략 생성형 AI 도입은 전략적 접근이 필수적이다. 우선 레거시 시스템의 위험도가 낮고 명확하게 정의된 컴포넌트부터 시작해야 한다. 이를 통해 통제된 환경에서 생성형 AI의 효과를 테스트하고, 잠재적 문제를 파악하며, 더 큰 규모의 코드베이스를 다루기 전에 접근 방식을 개선할 수 있다. NTT DATA는 파일럿 프로젝트를 진행하면서 지속적으로 결과를 평가하고 생성형 AI 모델을 미세 조정하는 반복적 접근 방식을 권장한다. 이는 레거시 시스템의 특성에 맞게 지속적인 개선과 적응을 가능하게 한다. 특히 업계별 특화된 사용 사례를 발굴하는 것이 중요한데, 예를 들어 특정 산업에서 자주 사용되는 프로그래밍 언어에 대한 코드 리팩토링이나 해당 분야에서 직면하는 고유한 보안 위협에 맞춘 취약점 탐지 등이 이에 해당한다. 또한 직원들에게 생성형 AI와 그 응용에 대한 포괄적인 교육을 제공하고, 잘 정의된 변화 관리 전략을 통해 기존 워크플로우에 생성형 AI를 원활하게 통합하는 것이 성공적인 도입의 핵심이다. 17억 달러 투자 유치한 생성형 AI...앱 현대화의 미래 가트너 보고서에 따르면 벤처캐피탈 기업들은 지난 3년간 생성형 AI 솔루션에 17억 달러 이상을 투자했으며, 특히 AI 기반 신약 개발과 AI 소프트웨어 코딩 분야에 집중됐다. 이는 생성형 AI가 레거시 시스템을 혁신의 발판으로 전환시킬 것이라는 시장의 기대를 보여준다. GDPR·CCPA 준수하는 책임있는 AI 개발 데이터 프라이버시와 규제 준수를 위해 GDPR과 CCPA 등 관련 규정에 맞는 강력한 데이터 거버넌스 체계 구축이 필수다. 설명 가능한 AI(XAI) 기법으로 AI 모델의 의사결정 과정을 투명하게 만들고, 다양한 학습 데이터를 활용해 편향성을 줄이며, 명확한 책임 소재와 피드백 메커니즘을 갖춰야 한다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)
