AI 실전 배치 시대, 그러나 여전한 과제들 – 보안, 정책, 그리고 자동화

최근 발표된 F5의 ‘2025 애플리케이션 전략 현황 보고서(SOAS)’는 기업들의 AI 도입 현황과 함께 실무 적용에서 마주한 다양한 과제를 조명하고 있다. 이 보고서는 전 세계 IT 의사결정자 650명을 대상으로 진행됐으며, AI 기술이 단순한 실험 단계를 넘어 실제 비즈니스 운영에 깊숙이 들어온 현실을 보여준다.

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AI 도입은 이미 대세, 게이트웨이 활용 늘어

보고서에 따르면 무려 전 세계 기업의 96%가 AI 모델을 활용 중이며, 절반 이상이 이를 애플리케이션 및 AI 도구와 연계해 운영 중이다. 특히 AI 게이트웨이를 통해 AI 모델 보호(62%), 중앙 통제 제공(55%), 민감 데이터 유출 방지(55%) 등을 달성하려는 목적이 크다. 향후 12개월 내 AI 게이트웨이를 도입하려는 기업도 40%에 이르러 AI 인프라의 확대는 불가피한 흐름으로 보인다.

수동적 워크플로우와 비용 부담이 도입 걸림돌

그러나 현실은 녹록지 않다. AI 성능은 높아졌지만, 실제 현장 적용에는 여러 장애물이 존재한다. 예컨대, 60%의 기업이 수동적인 업무 프로세스로 인해 AI 도입에 지연을 겪고 있으며, 54%는 인력 부족, 48%는 인프라 구축 및 비용 부담을 주요 장애 요인으로 꼽았다.

또한, 데이터 품질 부족도 여전히 문제다. 응답 기업의 절반 이상이 비정형 데이터 처리 및 데이터 신뢰 부족을 어려움으로 지적했다.

 보안·API·데이터 관리 문제도 산적

AI 시스템이 다양한 환경에 걸쳐 동작하다 보니, 보안과 데이터/API 관리 이슈도 떠오르고 있다. 예를 들어, API 관리로 인해 전체 업무 시간의 상당 부분이 소모되고 있으며, 벤더 API 의존(31%), 커스텀 스크립트 작성(29%), 복잡한 시스템 통합(23%) 등이 복잡성을 키우고 있다.

F5 수석 엔지니어 Lori MacVittie는 이를 두고 **“복잡한 시스템을 단순화하고 자동화하는 AI 환경이 반드시 필요하다”**고 강조했다.

하이브리드·멀티클라우드 전략의 확대

보고서는 또 하나의 트렌드로 하이브리드 클라우드 전략의 급성장을 지목한다. 응답 기업의 94%가 프라이빗, 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 온프레미스 데이터센터와 엣지 컴퓨팅 등 다양한 인프라를 혼용하고 있다고 밝혔다. 이는 비즈니스 요구의 유연한 대응(91%), 앱 복원력 향상(68%), 비용 효율성(59%)을 위한 조치다.

특히 퍼블릭 클라우드에 있던 앱의 일부를 다시 온프레미스로 이전하고, 유연성을 확보하기 위한 움직임이 뚜렷하다. 하지만 이 역시 보안 정책의 일관성 부재(53%), 전송 정책의 불일치(47%) 등 해결해야 할 숙제가 많다.

앱 전송·보안 정책의 자동화와 표준화가 해법

보고서는 이 모든 복잡성을 해결하기 위해, 기업들이 앱 전송 및 보안 정책을 표준화하고 자동화하는 환경을 구축해야 한다고 강조한다. 자연어 인터페이스와 자동 설정이 가능한 플랫폼이 기존 복잡한 IT 환경을 정리하고, AI가 실질적으로 자율 운영이 가능한 환경을 만들어 줄 것으로 전망된다.

F5의 신디 보로빅 디렉터는 **“자동화는 이제 선택이 아니라 필수이며, 이를 잘 수행하는 기업이 AI 잠재력을 극대화할 수 있다”**고 말했다.

📘 용어 풀이 (참조)

• AI 게이트웨이: 다양한 AI 모델과 서비스가 안전하게 통신하고 실행되도록 연결해주는 시스템 또는 플랫폼.
• 워크플로우: 특정 업무나 작업을 진행하는 일련의 과정이나 흐름.
• 제로데이(Zero-Day): 발견된 취약점이 보안 패치 없이 악용되는 상태.
• API: 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스. 서로 다른 소프트웨어 간의 소통을 가능하게 하는 연결 장치.
• 하이브리드 클라우드: 퍼블릭 클라우드(공용)와 프라이빗 클라우드(전용)를 혼합해 운영하는 IT 인프라 전략.
• 온프레미스(On-Premise): 조직 내부에 직접 구축된 서버나 데이터센터에서 IT 시스템을 운영하는 방식.
• 멀티클라우드: 두 개 이상의 퍼블릭 클라우드 서비스를 혼용하는 전략.
• 앱 복원력: 애플리케이션이 장애나 오류 상황에서도 안정적으로 복구될 수 있는 능력.
• AIOps: AI 기반 IT 운영 자동화 시스템. 이상 탐지, 자동 복구, 모니터링 등에 AI를 활용.