IT 리더가 잠 못 이루는 이유는 도구가 부족해서가 아니라 너무 많기 때문이다. 한 조사에 따르면 기업들은 평균 29개 벤더에서 83개의 보안 툴을 운영하고 있다.
조직의 규모나 업종과 상관없이, 필자가 IT 리더로 자리할 때마다 빠지지 않는 화두는 비용 문제였다.
“왜 IT는 이렇게 비싼가?”
“왜 이 툴에 비용을 쓰고 있는가?”
“이 서비스가 정말 필요한가?”
모두 타당한 질문이다. 하지만 필자가 보기에 첫 번째로 던져야 할 질문은 “우리가 어떻게 이런 상황에 이르게 됐는가?”이다.
현실 점검을 해보자. 성숙한 IT 조직조차도 데스크톱 소프트웨어, 데이터센터 소프트웨어, IaaS/PaaS, SaaS 전반에서 중복과 미사용, 잘못된 관리로 인해 20~30%의 낭비가 발생한다는 조사 결과도 있었다.
복잡성으로 향하는 길
필자 경험상 복잡성은 한 번에 들이닥치지 않는다. 리더의 습관, 불명확한 프로세스, 중복된 툴, 역량 부족이 뒤섞여 서서히 스며든다.
이는 일부 기술 리더를 비판하는 것처럼 들릴 수 있지만, 업계를 막론하고 내가 직접 목격한 현실이기도 하다. 리더가 기술적 요구사항을 충분히 이해하지 못한 채 구매 결정을 내리거나, 중복되는 솔루션을 승인하거나, 사용하지 않는 툴을 폐기하는 일을 미루거나, 기술팀이 올바른 플랫폼을 선택할 권한을 주지 않을 때 복잡성은 조직의 DNA에 새겨진다.
언젠가부터 리더십에서 멘토로서의 역할은 자취를 감췄다. 코칭과 지원은 사라지고, 승인과 통제가 대신 자리 잡았다. 결과는 분절된 팀, 저조한 도입률, 낭비된 자원이다. 의사결정이 기술적 현실과 단절될수록 복잡성은 제어할 수 없을 만큼 커진다.
시간이 지나면서 복잡성은 단순한 배경 소음이 아니라 IT 운영을 원활하게 유지하기 위한 프로세스를 잠식하기 시작한다.
- 변경 관리는 어떤 툴이 기준인지 불분명해 병목 현상을 일으킨다.
- 신규 입사자는 하나의 업무를 하기 위해 세 가지 시스템을 배워야 한다.
- 인시던트 대응은 여러 플랫폼에서 쏟아지는 경보가 서로 맞지 않아 지연된다.
이 단계에 이르면 문제 해결은 단순히 툴을 제거하는 차원이 아니다. 이미 얽혀버린 워크플로우, 통합 구조, 업무 습관까지 풀어내야 한다. 시간이 지날수록 “정리하는 것보다 혼란을 감수하는 편이 낫다”는 인식이 커진다.
보안은 이를 잘 보여주는 사례다. 많은 기업이 서로 다른 벤더의 수십 개 보안 툴을 운영하고 있으며, 각각 고유한 데이터 모델과 대시보드를 사용한다. 이로 인해 가시성이 분절되고 대응 속도는 늦어진다. IBM 비즈니스 밸류 연구소 조사에 따르면, 기업들은 평균 29개 벤더에서 83개의 보안 툴을 운영하고 있으며, 이러한 과잉은 팀과 프로세스에 큰 부담을 주고 있다.
통합의 필요성
따라서 통합은 IT에서 충분히 활용되지 못한 전략으로 머물러 있다. 단순히 라이선스 비용을 줄이는 문제가 아니다. 물론 내 경력 동안 툴과 벤더 통합을 통해 200만 달러 이상의 비용 절감을 도운 적도 있다. 그러나 진정한 목표는 회복탄력성과 효율성을 확보하는 데 있다.
- 세 가지 협업 툴을 하나의 플랫폼으로 통합하면서 도입률은 40% 증가했고, 연간 10만 달러(약 13억 원) 이상의 비용을 절감했다.
- 중복된 보안 제품을 줄여 연간 라이선스 비용을 25% 절감했으며, 규제 감사는 간소화됐고 인시던트 대응 속도는 30% 향상됐다.
- 벤더 관계를 단순화해 SLA가 개선됐고, 매년 수백 시간의 엔지니어링 리소스를 혁신과 우선순위 높은 프로젝트에 재투입할 수 있었다.
시스템이 단순해지면 팀의 온보딩은 빨라지고, 인시던트는 더 신속히 해결되며, 전략적 프로젝트는 마찰 없이 진행된다. 절약된 시간은 비용 절감만큼이나 가치 있고, AI 도입 경쟁이 치열해질수록 그 중요성은 더욱 커지고 있다.
AI가 통합을 강제하는 이유
통합은 새로운 개념이 아니다. 이 같은 과제는 수십 년 전부터 존재했다. 그러나 AI가 판도를 바꾸고 있다. AI는 현재이자 미래이며, 아직 여정의 시작에 불과하다. 하지만 여기엔 전제 조건이 있다. AI는 독립적으로 작동하지 않는다. 입력되는 데이터의 품질, 일관성, 구조에 전적으로 의존한다.
조직이 여러 겹치는 플랫폼을 운영하며, 각기 다른 데이터 포맷과 구조, 워크플로우를 가진다면 AI는 지저분하고 일관성 없는 소스에서 데이터를 끌어올 수밖에 없다. 그 결과는 비싸고, 부정확하며, 기대에 못 미치는 성과다.
이는 직관적 판단이 아니라 분석 결과로도 입증된다. 파편화된 시스템과 사일로 데이터에 AI 모델을 덧씌우면 투자 수익률은 정체된다. 반대로 ROI를 실현한 기업은 AI를 확장하기 전에 데이터 파이프라인을 단순화하고 인터페이스를 표준화했다.
따라서 도구 통합은 더 이상 비용 절감이나 효율성의 문제가 아니다. AI가 약속한 가치를 제대로 실현할 수 있는 깨끗하고 통일된 생태계를 구축하는 일이다. 이 기반이 없다면, 아무리 첨단 AI라도 혼란을 정리하느라 발목이 잡혀 제대로 된 가치를 만들어내지 못한다.
다시 말해, 통합은 ‘있으면 좋은 전략’에서 AI 시대에 경쟁하기 위한 필수 조건으로 바뀌었다.
결론
IT 운영의 미래는 가장 많은 도구를 보유하는 것이 아니다. 올바른 도구가 함께 작동하는 것이며, 리더가 엔지니어가 현명한 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여할 때 가능하다.
복잡성은 언제든 스며들 수 있다. 뛰어난 리더는 이를 조기에 발견해 단호하게 대응하며, 더 민첩하고 효율적인 조직을 만든다.
따라서 진짜 질문은 ‘왜 IT가 이렇게 비싼가?’가 아니다. “어떻게 더 단순하게 만들 것인가?”이다. 변화가 일상인 세상에서 단순화는 단순한 절감책이 아니라 결코 무시할 수 없는 경쟁 우위다.
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