칼럼 | ‘AI, IoT, 양자컴퓨팅···’ 신기술이 기업 아키텍처를 재정의하는 방식

기업 아키텍처는 오랫동안 디지털 트랜스포메이션(DX)의 핵심 기반이 되어왔다. 전통적으로 아키텍트는 비즈니스 아키텍처, 데이터, 애플리케이션, 기술 간 정렬을 통해 비즈니스 성장을 지원하는 데 집중해 왔다. 이들의 주요 역할은 신사업 모델 지원, 비즈니스 프로세스 재설계, 기존 플랫폼에서 현대 시스템으로의 전환 등을 포함하며, 이 작업은 표준과 프레임워크의 준수를 바탕으로 이뤄져 왔다.

또한 기존 기업 아키텍처 접근법은 비즈니스 프로세스와 IT 시스템을 정렬하는 데 일관되게 효과를 보여왔으며, DX를 지원하는 체계적인 방법론을 제공해 왔다.

그러나 오늘날 AI, IoT, 양자컴퓨팅과 같은 신기술이 등장하면서 DX의 지형을 근본적으로 변화시키고 있다. 이런 기술은 단지 외부의 가속기나 필요할 때만 사용하는 도구가 아니라, 이제는 비즈니스 운영의 필수 구성 요소가 되고 있다.

이에 따라 기업 아키텍트와 CIO는 신기술 역량을 사후에 통합하는 것이 아니라, 비즈니스 설계 초기 단계에서부터 본질적으로 녹여내야 하는 상황에 직면해 있다.

예를 들어 공급망 관리를 살펴보면, 과거에는 표준 ERP 시스템을 활용해 구매와 배송 워크플로우를 최적화하는 데 초점이 맞춰져 있었다. 하지만 오늘날 기업들은 물류 네트워크 전반에 실시간 IoT 센서를 배치해 운송 중인 물품을 추적하고, AI 모델을 통해 이 센서 데이터를 지속적으로 분석해 배송 지연을 예측하고 실시간으로 대안 조치를 제안하고 있다. 이는 단순한 기능 향상이 아니라 현대 기업 운영의 기본적인 기대치로 자리 잡고 있다.

프로세스 마이닝에서 시작

현대 기업 아키텍처에서 중요한 변화 중 하나는 새로운 시스템으로 옮기기 전에 지금의 업무 프로세스가 실제로 어떻게 작동하고 있는지를 먼저 정확히 파악해야 한다는 점이다. 조직이 어떤 방식으로 프로세스를 운영하고 있는지 제대로 이해하지 못한 채 새로운 플랫폼을 도입하면, 기존의 비효율이 그대로 옮겨갈 수 있기 때문이다.

프로세스 마이닝은 이 단계에서 핵심적인 역할을 한다. 조직은 프로세스 마이닝 기술을 활용해 현재 운영 방식이 업계 기준과 어떻게 다른지 분석할 수 있다. 이 과정에서 병목 지점, 불필요한 수작업, 비효율적인 흐름 등이 드러나며, 변화가 필요한 지점에 대한 명확하고 데이터 기반의 통찰을 얻을 수 있다. 단순히 기존 프로세스를 현대 시스템에 옮기는 것이 아니라, AI, IoT 등 신기술을 통해 실질적인 개선이 가능한 영역을 정확히 파악할 수 있다. 체계적이고 근거 중심의 접근법은 전환이 단순한 기술 업그레이드에 그치지 않고 진정한 운영 혁신으로 이어지도록 만든다.

예를 들어 석유 및 가스나 통신과 같은 특정 산업에 속한 조직이 구매부터 지불까지의 프로세스를 현대화하려고 할 때 프로세스 마이닝 없이 기존 워크플로우를 단순히 클라우드 플랫폼으로 옮기는 경우가 많다. 하지만 프로세스 마이닝을 활용하면 실제로 지연을 초래하는 핵심 원인이 수작업 승인이나 송장 일치 여부 확인에 있다는 사실을 파악할 수 있다. 이런 인사이트를 바탕으로 조직은 AI 기반 송장 인식과 자동 승인 기능을 재설계된 프로세스에 직접 통합할 수 있으며, 처리 시간을 단축하고 오류율을 낮추는 효과를 얻을 수 있다.

비즈니스의 핵심 동력이 되고 있는 AI

AI는 더 이상 기업 시스템 바깥에 고립된 혁신 프로젝트가 아니다. 현대 아키텍처에서는 AI가 사람의 의사결정을 지원하고 반복 작업을 효율화하는 ‘공동 작업자’로서 업무 프로세스에 깊이 통합돼야 한다.

생성형 AI와 내장된 머신러닝 기능은 이제 일상적인 비즈니스 환경에서 실질적인 가치를 제공하고 있다. 영업 예측 부문에서는 AI가 미묘한 패턴을 식별하고 기존 방식보다 훨씬 정교한 예측 모델을 생성할 수 있다. 조달 업무에서는 AI 기반 프로세스를 통해 구매 주문을 자동으로 검증하고, 예외 상황을 감지하며 수작업 없이 최적화 방안을 제안할 수 있다. 심지어 배송 같은 부문에서도 AI가 도착 시간을 예측하고 공급망 조건에 따라 실시간으로 계획을 조정하는 데 기여한다. 기업 아키텍처의 미래는 AI 기반 기능을 단순한 보조 기술이 아닌, 초기 단계부터 핵심 워크플로우에 통합되어야 할 필수 구성 요소로 간주할 것을 요구하고 있다.

아키텍처의 기반층이 되고 있는 IoT

물리 자산과 현실 세계와의 상호작용에 의존하는 산업에서는 IoT가 핵심 아키텍처 축으로 떠오르고 있다. IoT 센서로부터 수집되는 실시간 데이터는 더 이상 보조 정보가 아니라, 더 스마트하고 빠르며 회복력 있는 운영을 가능하게 하는 필수 요소가 되고 있다.

IoT 데이터가 기업 아키텍처에 완전히 통합되면, 조직은 생산 라인, 물류 네트워크, 설비 성능 등에 대한 실시간 가시성을 확보할 수 있다.

지속적인 모니터링을 통해 시스템은 자동으로 대응을 유도하고, 유지보수 일정을 조정하며 데이터 기반의 실시간 의사결정을 내릴 수 있다. IoT를 아키텍처의 핵심 활성 요소로 간주하면, 폐쇄 루프 제어와 예측 인텔리전스 같은 기회를 열 수 있다. 기존 프로세스 위에 IoT를 단순히 덧붙이는 것이 아니라, 이제는 IoT를 중심으로 아키텍처를 설계하고 데이터 흐름이 의사결정 시스템과 자연스럽게 연결되도록 해야 한다.

하이브리드 컴퓨팅 모델을 위한 양자컴퓨팅

아직은 도입 초기 단계지만, 양자컴퓨팅은 아마존, 구글, 마이크로소프트(MS) 등 기술 선도 기업들이 제공하는 클라우드 서비스를 통해 점점 더 접근성이 높아지고 있다. 이에 따라 기업 아키텍트는 양자컴퓨팅이 온디맨드 방식의 활성 컴퓨팅 옵션으로 생태계 내에서 활용될 미래를 대비해 설계를 시작해야 한다.

다른 기술 변화와 달리 양자컴퓨팅은 기존 컴퓨팅을 대체할 것으로 예상되지는 않는다. 대신 이는 기존 시스템으로는 효율적으로 해결하기 어려운 복잡한 계산 문제에서 강력한 이점을 제공한다. 예를 들어 운송 최적화 분야에서는 양자 알고리즘이 복잡한 경로 문제를 기존 방식보다 훨씬 빠르게 해결할 수 있다. 하이브리드 컴퓨팅 모델을 도입하면, 기업 아키텍트는 작업의 복잡성과 비용에 따라 기존 또는 양자 플랫폼 중 적합한 컴퓨팅 환경으로 자동 분배하는 시스템을 설계할 수 있다. 양자 기반 아키텍처는 기업이 양자 인프라를 내부에 구축하거나 직접 관리하지 않아도, 필요에 따라 최적의 컴퓨팅 자원을 유연하게 선택할 수 있도록 할 것이다.

새로운 관점이 필요한 시점

기업 아키텍트가 차세대 DX를 이끄는 지금, 개별 기술 중심의 사고에서 벗어나 기술이 유기적으로 통합된 비즈니스 생태계 전체를 설계하는 관점으로 전환해야 한다. AI, IoT, 양자컴퓨팅은 더 이상 미래의 고려 사항이 아니다. 초기 아키텍처 설계에서부터 프로세스, 시스템, 전략 전반에 걸쳐 긴밀히 통합돼야 할 핵심 요소다. 이러한 인식의 전환이야말로 현대 기업 아키텍처가 어떻게 정의되고, 구현되며, 발전해 나가야 하는지를 결정짓는 새로운 기준이 되고 있다.

이 기사는 IASA(국제비즈니스기술아키텍트협회) 산하 CAF(Chief Architect Forum)와의 협업을 통해 제작됐다. CAF의 목적은 비즈니스 기술 아키텍처의 예술성과 과학성에 대한 실험과 검증, 그리고 그 진화를 지원하는 데 있다.
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