칼럼 | 어디에 집중하고 무엇을 지양해야 하는가··· 2025년 DX 전략 전망

일각에서는 생성형 AI의 등장으로 ‘디지털 트랜스포메이션(DX)’이 시대에 뒤떨어진 용어가 됐다고 주장한다. 이제 AI 트랜스포메이션(AX)이라는 용어도 등장했다. 디지털 트랜스포메이션을 ‘비즈니스 트랜스포메이션’ 또는 줄여서 ‘트랜스포메이션’이라고 부를 것을 제안하는 이들도 있다.

어떤 용어를 사용해야 할까? 이사회, 경영진, 직원의 행동 변화를 효과적으로 이끌어낼 수 있는 용어를 택해야 한다. 현상 유지가 혼란을 야기할 수 있기 때문이다.

조직은 지속적으로 변화하고 있다. 여기에는 성장 기회, 원격근무를 강제한 팬데믹, 자동화 효율성이 중요해진 경기 침체, 그리고 현재는 AI 에이전트로 인해 재편되는 업무 방식 등 수많은 변화 요인이 있다.

혁신의 동력이 무엇이든, 기술 중심의 세계에서 증가하는 보안 및 운영 리스크에 대응하려면 기업의 문화와 리더십, 운영 방식은 꾸준히 발전해야 한다.

2025년 DX 우선순위 결정 요인

DX는 단순히 최신 기술을 도입하고, 기술 부채를 해결하며 인프라 민첩성을 향상하는 것이 아니다. 전략적 이니셔티브가 어떻게 성장을 촉진하고 고객 경험을 개선하며, 워크플로우를 확장하고 품질을 향상시키며, 중요한 비즈니스 성과를 달성하는지가 핵심이다. 혁신을 주도하는 CIO들은 제품 관리 디자인 씽킹, 애자일, 데브옵스(DevOps), 변화 관리, 데이터 기반 실무 등을 개발하며 운영 모델에 지속적으로 투자한다.

올해는 3가지 주요 변화가 CIO의 운영 모델 혁신과 디지털 전략을 주도할 것으로 예상된다.

• 2024년에는 기업용 SaaS에 AI 에이전트가 탑재되어 워크플로우의 진화를 이끌고, 선도 기업들은 자체 AI 에이전트 개발을 시작했다.
• 미국 대통령 당선인 도널드 트럼프는 수입 관세, 이민자 추방, 에너지 정책 변경, 기업 규제 완화 등 기업에 영향을 미칠 변화를 선언했으며, 이는 공급망, 노동력 풀, 기타 글로벌 영향으로 이어질 가능성이 높다.
• 호기심과 협력, 실험 장려 문화는 조직의 변화 관리에 핵심적이다. 하지만 최근 다양성·형평성·포용성(DEI) 정책이 비판을 받고, 여러 대기업이 원격 근무를 중단하는 등 혁신적 문화에 대한 반발 움직임이 나타나고 있다.

이러한 기준들을 고려해 2025년 CIO가 ‘집중’해야 할 3가지 DX 사례와, 다른 전략이나 실무로 대체하고 ‘지양’해야 할 3가지 사례를 살펴본다.

집중: 혁신 리더십과 AI 활용 인재 육성

2024년 CIO의 주요 DX 우선순위는 IT가 지원할 수 있는 전략적 이니셔티브, 실험, 변화 관리 프로그램을 확대하는 데 유용한 혁신 리더십을 개발하는 것이었다.

AI는 2025년에도 코딩, 콘텐츠 생성, 워크플로우 조정에서 생산성 향상을 주도하고 애자일 혁신 팀에 필요한 인력과 기술 수준에 영향을 미칠 전망이다. 그러나 CIO는 이니셔티브 우선순위를 적절히 설정하고, 비전 선언문이 비즈니스 목표와 일치하며, 팀이 AI 모델의 정확성을 검증할 수 있도록 DX 리더의 비즈니스 통찰력을 증진시켜야 한다. CIO는 또한 직원들이 AI 기반 워크플로우에 적응할 수 있도록 지식 관리, 교육, 변화 관리 프로그램을 추진해야 한다.

부미(Boomi)의 제품 및 기술 책임자인 에드 마코스키는 “AI 에이전트의 부상과 새로운 기술 개발에 앞서려는 경영진의 열망으로 인해 IT 리더는 더 큰 압박과 업무량에 직면할 수 있다. AI의 민주화와 직원 역량 강화가 그 어느 때보다 중요한 우선순위가 될 것이다. 2025년에는 역량 강화에 의도적으로 집중하는 기업이 AI 경쟁 우위를 확보하고, 팀이 준비되기 전에 AI의 다음 혁신을 서둘러 도입하려는 기업은 혁신 노력에 제약을 받을 가능성이 높다”라고 진단했다.

지양: 비즈니스 추진력이 부족한 AI 혁신 프로젝트 후원

이사회와 경영진은 장기화하는 AI 실험과 투자에 얼마나 인내심을 보일까? 가트너는 최근 생성형 AI가 ‘환멸 단계’로 접어들고 있다고 분석했다. 또한 2편의 보고서가 ‘AI 허니문’이 끝나가고 있음을 시사했다.

• 딜로이트의 ‘기업의 생성형 AI 현황‘ 보고서에 따르면, 응답자의 약 70%가 자사가 생성형 AI 실험의 30% 미만만을 실제 운영 단계로 전환했다고 답했다.
• 워튼의 ‘생성형 AI 초기 연례 보고서‘에 따르면, 응답자 57%는 AI 지출 증가 속도가 둔화될 것으로 예상했다. 워튼은 “기업들이 여전히 초기 투자에 대한 ROI를 찾고 있다는 신호”라고 설명했다.

테라데이터 CTO 루이스 랜드리는 “2025년은 생성형 AI가 실질적 가치를 창출해야 하는 해가 될 것이다. 기업이 단순히 AI 경쟁에 참여하는 것을 넘어 실제 가치를 얻을 수 있는 현실적 기회에 더 집중하면서 생성형 AI 투자 붐이 둔화될 전망”이라고 내다봤다.

초기 AI 성공 사례의 대부분은 생산성 향상과 효율성 개선에 집중됐다. 이제 CIO는 실질적인 비용 절감이 추가적인 혁신과 인프라 투자를 이끌어내는 기회를 모색해야 한다.

TCS의 북미 대표인 아밋 바자즈는 “기술, 데이터, 프로세스 부채를 줄이고 AI 운영과 AI 기반 소프트웨어 개발을 도입함으로써 자금을 조달하는 AI 주도의 비즈니스 혁신이 주목받고 있다. 비즈니스 가치를 실현하고 역량을 추적해 절감한 비용을 혁신에 투자하고, 고객 경험을 혁신하며, 비용 구조를 재구상하고 기업의 민첩성을 확보할 수 있다”라고 설명했다.

SAS의 CIO인 제이 업처치는 2025년에 현명한 CIO는 생성형 AI와 더 성숙한 AI 전략을 결합한 통합 IT 로드맵을 구축할 것이라고 전했다. 그는 “생성형 AI에 대한 관심이 줄어들고 최적의 활용 방안을 찾아가는 과정에서, CIO와 IT 리더가 비즈니스 성공을 이끄는 특정 목적에 맞게 AI를 사용하도록 보장하는 일이 그 어느 때보다 중요하다”라고 말했다.

집중: 데이터 및 AI 거버넌스 강화

비즈니스 리더들이 데이터 거버넌스를 이해하고, 투자하며 협력하도록 하는 일은 그동안 CIO와 최고데이터책임자의 어려운 과제였다. 많은 조직에서 직원이 코파일럿을 사용하면서 민감한 데이터가 공개 LLM에 유출되지 않도록 정책과 AI 거버넌스를 정의하는 것이 우선순위였다. 2025년에 CIO는 데이터와 AI 거버넌스를 통합하고, 리스크 감소를 위한 데이터 보안에 집중하며 데이터 품질 개선을 통해 비즈니스 이점을 창출해야 한다.

프루프포인트 DSPM의 GVP 겸 CTO인 라비 이탈은 데이터를 연료에, AI를 엔진에 비유해 시너지 효과를 내는 데이터와 AI 거버넌스 전략의 중요성을 강조했다. 그는 “고성능 엔진에 아무 연료나 넣으면 역효과가 날 수 있다. AI가 안전하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하려면, 데이터 팀이 LLM에 데이터를 제공하기 전에 적절한 분류 작업을 수행해야 한다”라고 설명했다.

데이터 분류와 품질 개선에 집중하는 작업은 AI 모델 정확도를 높이고 비즈니스 성과를 창출하는 공격적 전략이 될 수 있다. 다만 이런 동인만으로 비즈니스 사례를 만들기 어려운 CIO라면 방어적 전략을 함께 제시하고, 2024년 기업이 겪은 AI 실패 사례를 투자 동기로 공유해야 한다.

셀레브러스 CEO 빌 브루노는 “AI를 제대로 활용하지 못하는 사용 사례가 증가하면서 기업이 속도를 늦추고 데이터 전략을 재검토하게 될 가능성이 높다. 의미 있는 방식으로 AI를 활용하는 데 여러움을 겪는 이유는 데이터가 비정형적이고 불완전하며, 웹사이트와 앱에서 오랜 시간 수집된 디지털 데이터로 인해 편향돼 있기 때문이다”라고 말했다.

이런 문제를 직원과 관리자가 인식하도록 하려면 CIO는 다크 데이터와 기타 데이터 부채 문제가 AI 시대에 기업 경쟁력에 어떤 영향을 미칠지 설명해야 한다.

사이버헤이븐(Cyberhaven)의 최고제품개발책임자인 니샨트 도시는 “이메일, 스프레드시트, 구형 시스템, 주요 데이터 소스의 파생물에 숨겨져 있는 다크 데이터에는 민감한 지적 재산이나 개인 정보가 포함돼 있기에 침해의 대상이 되기 쉽다. AI 도구는 이런 데이터 포켓을 노출시켜 보안 리스크를 악화시킬 수 있다”라고 말했다.

지양: 리프트 앤 시프트(lift and shift), 앱 마이그레이션, 단순 자동화

AI의 긍정적인 효과는 더 많은 비즈니스 리더가 기존 업무 방식을 단순히 새롭고 더 나은 기술로 전환하는 것보다 운영 혁신이 중요하다는 사실을 인식할 수 있다는 점이다. 이에 따라 더 많은 CIO가 워크로드를 클라우드로 단순히 옮기거나, 경험 개선 없이 애플리케이션을 현대화하거나, 비즈니스 혁신적 접근 없이 로봇 프로세스 자동화를 구현하는 방식을 지양하게 될 것이다.

예를 들어 워크로드를 클라우드로 마이그레이션한다고 해서 항상 비용이 절감되지는 않으며, 확장성을 개선하기 위해 일부 리팩토링이 필요한 경우가 많다. 노블9(Nobl9)의 CPO이자 공동 설립자인 브라이언 싱어는 “2025년에는 모든 시스템을 클라우드로 이전하려는 사고 방식에서 벗어나게 될 것이며, 기업들이 비용 통제에 집중하면서 정적 워크로드는 온프레미스에서 운영하는 방법이 더 저렴하다는 사실을 이해하게 될 것이다. AI 워크로드는 운영 복잡성 및 클라우드 비용을 늘리는 원인이 된다. 따라서 비용과 복잡성의 미묘한 지점을 고려하지 않고 클라우드로 마이그레이션하는 일은 그만둬야 한다”라고 말했다.

기술적 문제만을 다루는 앱 현대화도 지양해야 한다. AI 코파일럿 사용, 생성형 AI 테스트 기능으로의 업그레이드, 플랫폼 엔지니어링으로의 전환이 애플리케이션 구축을 더 용이하게 하기 때문이다. 이로 인해 기업의 초점도 사용자 경험 향상, AI 기능 통합, 비즈니스 성과의 꾸준한 개선으로 이동할 가능성이 높다.

코파도(Copado)의 에반젤리즘 수석 부사장인 데이비드 브룩스는 “AI 지원 개발로 인해 개발 부담이 줄어들면서, 이제 UX 디자이너의 비전을 타협 없이 그대로 구현할 수 있게 될 것이다. 사용자 피드백이 AI에 의해 수집되고 요약되어 다음 단계의 개선 방안을 알려주는 등 선순환도 이뤄질 수 있다”라고 진단했다.

코딩 효율성과 개발자 경험이 개선되면 CIO는 더 강력한 소프트웨어 개발 관행을 추진하고 기술 부채를 줄일 새로운 동기를 얻을 수 있다. 이런 역량 강화는 조직이 LLM에서 고유 데이터를 활용하고, AI 에이전트를 개발하며, 파트너 생태계와 안전하게 기능을 통합하는 데 중요하다.

IBM의 제품관리 애플리케이션 개발 및 통합 총괄 매니저인 제이슨 가트너는 ” API가 AI 통합의 핵심 통로가 되고, AI는 API 인터페이스의 기능과 효율성을 향상시키는 지능을 제공하면서 애플리케이션의 미래는 모듈화된 형태가 될 것”이라고 예상했다. 그는 “최신 개발 도구와 기술 성능을 기반으로 한 새로운 모듈형 애플리케이션은 기업이 새로운 제품과 솔루션을 더 빠르게 출시해 성장과 경험 개선을 가속화하도록 지원할 것”이라고 말했다.

집중: 보안, 안전, 신뢰 교육 강화

직원들에게 악성 이메일을 인식하고 출처를 알 수 없는 링크를 클릭하지 않도록 교육하는 일이 어렵다고 생각하는 CIO와 CISO라면, 앞으로는 2배 이상의 노력이 필요할 수 있다. 새로운 AI 위협이 다가오고 있기 때문이다.

인튜이트의 CISO 겸 CIO인 아티쿠스 타이슨은 “2025년에는 점점 더 정교해지는 딥페이크 기술의 확산이 디지털 콘텐츠와 온라인 상호 작용에 대한 신뢰에 중대한 위협을 가할 전망이다. 딥페이크에 접근하기는 쉽고 탐지하기는 어려워지면서 조직은 직원에 대한 교육과 인식 제고를 비롯해 정보 검증과 신뢰성 보장을 위한 전략을 개발해야 한다”라고 조언했다.

닌자원(NinjaOne)의 최고신뢰책임자인 마이크 애로스미스는 AI가 발전하면서 데이터의 출처와 진위를 더 교묘하게 위조할 수 있게 되고, 조직들이 실제와 악의적으로 조작된 데이터를 구별하기 더 어려워질 것이라고 말했다. 그는 “2025년에는 AI가 야기하는 보안 위험에 대비하기 위해 직원들의 AI 보안 위험 식별 능력 향상에 초점을 맞춘 IT 및 AI 교육이 더욱 강화돼야 한다”라고 설명했다.

텔로스의 보안운영 책임자인 로 플로이드는 보안, 안전, 교육 프로그램을 도입할 때 고려해야 할 추가 사항으로 ‘내부자 위협’을 언급했다. 플로이드는 “내부자 위협은 조직에 계속 문제가 될 것이며, 이를 해결할 좋은 방법은 효과적인 교육 프로그램이다”라고 말했다.

지양: 직원들이 AI를 제대로 활용할 것이라는 기대

DX의 근본적인 실수는 변화 관리에 대한 투자가 부족하거나 마지막 순간까지 계획을 미루는 것이다. 최근 열린 ‘스파크 이그제큐티브 포럼(Spark Executive Forum)’에서는 AI가 생산성 혁신의 기회를 제공하는데도 여전히 기존 업무 방식을 고수하는 관성이 CIO들이 극복해야 할 장애물이라는 점을 논의했다. AI 기능으로 인해 변화 속도가 빨라지면서 많은 직원이 새로운 기술을 사용하고 AI 기반 워크플로우에 적응하는 데 뒤처지고 있다.

급격히 빨라지는 변화 속도에 맞춰 조직은 평생 학습을 지원하고 기술 기반 교육을 넘어 실험, 교육, 지속적인 개선을 지원하는 문화로 나아가야 한다. 2025년에 생성형 AI, 정치적 변화, 규제, 문화적 도전의 영향이 기업의 경쟁력을 저해하거나 가속화할 수 있는 만큼, CIO는 문화 발전에도 노력을 기울여야 한다.
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