AI 시대 IT 인력의 진화… “실행보다 통제·관리 역할 커졌다”

솔라윈드가 15일 발표한 보고서에 따르면, 인공지능(AI)이 IT 역할을 재편하고 있는 것으로 나타났다. 전체 전문가의 80%는 기존의 직접 운영 중심 업무에서 벗어나, 자동화된 시스템과 워크플로를 감독하는 방향으로 역할이 이동하고 있다고 응답했다.

솔라윈드에 따르면, 기업들이 AI 기반 도구와 자동화를 확대 도입하면서 IT 실무자들은 점차 오케스트레이션 중심의 책임을 맡고 있다. 이번 조사는 기업 환경에서 AI 도입의 효과와 과제를 분석하기 위해 1,048명의 IT 전문가를 대상으로 진행됐다.

보고서는 “IT 실무자 10명 중 8명은 기술 인력이 운영자에서 오케스트레이터로 이동하고 있다는 데 동의한다”며 “업무를 직접 수행하는 시간은 줄어드는 대신, 시스템과 워크플로, 그리고 이를 대신 실행하는 AI 도구를 통제하고 관리하는 데 더 많은 시간을 투입하고 있다”고 밝혔다.

인식과 현실 사이의 격차

보고서는 AI 준비 수준을 둘러싸고 경영진과 기술 인력 간 뚜렷한 인식 차이가 존재한다고 지적했다. C레벨 임원의 47%는 자사가 AI 기반 변화에 “매우 잘 준비돼 있다”고 평가한 반면, 실무 기술 인력 중 같은 응답은 13%에 그쳤다.

한편, 일상적인 IT 운영에서 AI가 가져온 실질적인 효과도 확인됐다. 응답자의 65%는 수작업이 감소했다고 밝혔고, 61%는 근본 원인 분석 속도가 빨라졌다고 답했다. 또한 49%는 AI가 의사결정에 대한 확신을 높이는 데 기여한다고 평가했다.

그러나 이러한 성과는 동시에 업무 부담 증가로 이어지고 있다. 응답자의 71%는 AI 도입 이후 업무가 더 까다로워졌다고 답했으며, 이는 AI가 생성한 결과를 검증하고 관련 리스크를 관리해야 하는 요구가 늘어난 데 따른 것으로 분석된다. 특히 신뢰 문제는 여전히 핵심 과제로 남아 있다. IT 전문가의 71%는 AI 결과를 반드시 재확인해야 한다고 밝혔고, 62%는 AI의 권고를 신뢰하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다.

AI 도입 수준 역시 조직별로 차이를 보였다. 전체 응답자의 절반(부분 도입 34%, 전면 도입 16%)은 AI를 수용했다고 답한 반면, 37%는 인프라, 예산, 시스템 복잡성 등의 이유로 도입에 저항이 존재한다고 응답했다.

보고서는 IT 역할이 점차 전략 중심이면서 자동화 기반으로 전환되고 있다고 분석했다. 응답자의 52%는 전략성과 자동화 비중이 모두 증가했다고 답했다. 또한 역할은 점점 더 부서 간 협업 중심(47%)으로 확대되고 있으며, 복잡성 역시 증가(41%)하고 있는 것으로 나타났다. 이는 AI가 IT를 넘어 전사 비즈니스 프로세스 전반에 통합되고 있기 때문이라는 설명이다.

AI는 IT 조직의 시간 활용 방식에도 변화를 가져오고 있다. IT 인력은 전략 수립이나 시스템 성능 분석과 같은 선제적 업무에 더 많은 시간을 투자하는 반면, 장애 대응 등 일부 사후 대응 업무는 감소하는 추세다.

거버넌스·교육·데이터 과제

보고서는 AI 도입을 효과적으로 추진하기 위해 조직이 해결해야 할 과제로 거버넌스, 교육, 데이터 품질을 제시했다.

응답자의 56%는 보다 명확한 AI 정책과 가이드라인이 필요하다고 밝혔으며, 50%는 체계적인 교육의 필요성을 지적했다. 특히 데이터 품질은 AI 성과를 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다. 응답자의 83%는 AI의 효과가 활용 가능한 데이터의 범위와 품질에 달려 있다고 답했다.

이와 함께 도구 간 파편화와 통합 부족 문제도 AI 활용을 저해하는 주요 요인으로 지목됐다.

향후 전망에 대해 응답자들은 AI와 자동화의 역할이 더욱 확대될 것으로 내다봤다. 응답자의 77%는 향후 2~3년 내 조직이 자동화 확대와 데이터 기반 인사이트를 바탕으로 보다 선제적인 운영 체계를 갖추게 될 것으로 예상했다.

다만 동시에 역량 격차, 거버넌스 요구, AI 기반 시스템의 정확성과 신뢰성 확보 등 해결해야 할 과제도 지속될 것으로 전망된다.

솔라윈즈의 최고기술책임자(CTO) 크리슈나 사이는 공식 보도자료를 통해 “AI는 IT를 단순하게 만드는 것이 아니라, 오히려 더 중요한 영역으로 만들고 있다”며 “이 환경에서 성과를 내는 조직은 단순히 AI 도구를 많이 보유한 곳이 아니라, 이를 신뢰할 수 있도록 거버넌스와 구조를 구축한 조직”이라고 말했다.
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