신기술이 쏟아져 나오는 때, IT 담당자들은 종합적인 이해도를 높여야 한다는 막중한 책임감에 시달리고 있다. 그 중에서도 가장 중요한 현상들이 있는데, 이것을 중점으로 방법을 찾는다면 그 무게감이 조금은 줄어들 수도 있다.

[보안뉴스= 리사 모건 IT 칼럼니스트] 인공지능, 사이버 보안, 디지털 전환... 요 몇 년 이러한 IT 분야의 트렌드가 사회 전체를 뒤흔들었다. IT 담당자들은 이런 변화의 최전선에서 뒤쳐지면 안 된다는 압박감에 시달리게 됐고, 수많은 변화들 중 자신이 속한 조직에 가장 어울리고 가장 시급한 것이 무엇인지 적절하게 선택해 적용해야 한다는 중책을 맡게 됐다. 그러면서도 그 선택의 이유를 비전문가들에게 설명할 수도 있어야 한다.


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IT 업체 아이언마운틴(Iron Mountain)의 CIO 조시 랭글리(Josh Langley)는 “인공지능이라는 기술이 최신 기술 중 가장 거대한 잠재력을 가지고 있는 것으로 평가되는 가운데, 결점들도 하나 둘 모습을 드러내고 있다”고 설명한다. “그러니 IT 담당자라면 인공지능의 도입을 꼼꼼하게 점검해야 하겠지요. 무조건 서둘러서도 안 되고, 너무 시간을 끌어서도 안 되는 상황이라고 할 수 있습니다. 그러니 최신 IT 기술들이 어떤 식으로 발전하고 있는지를 알고 있어야 합니다.” 그런 의미에서 이 시점에 CIO들과 CIO, CISO들이 알아두어야 할 트렌드를 정리해 보았다.

1. 인공지능의 악용
구글 클라우드의 CISO인 MK 팔모어(MK Palmore)는 “사이버 보안 업계는 2024년 큰 변화를 겪을 것”이라고 예상한다. 인공지능 때문이다. “공격자들은 뛰어난 전문성을 가지고 있습니다. 다만 해킹에서만이 아니라 각종 IT 신기술을 다루는 데에 있어서도 능숙한 모습을 보입니다. 특히 새로운 기술을 악의적으로 활용하는 방안을 마련하는 데에 특화되어 있지요. ‘해커들의 입장에서 생각한다’는 보안의 오랜 지침이 그 어느 때보다 강조되어야 할 시기입니다.”

그런 공격자들이 현재 가장 많은 관심을 보이는 건 단연 인공지능이다. 인공지능 기술의 근원과 역사, 숨겨진 원리를 속속들이 알지 못해도, 공격의 효율을 높이고 새로운 공격 전략을 개발할 수 있다면 그것으로 충분하다는 듯이 인공지능을 이리 저리 뜯어보고 실험한다. “목표를 이뤄낸다는 측면에서 인공지능을 연구하지, 학문으로서 인공지능을 바라보는 게 아닙니다. 그러니 더 빨리 응용하고 더 신속하게 써먹을 수 있는 것이지요. 그래서 방어자들보다 늘 한 발 앞서 있고요. 그들의 입장이 되지 않으면 보안 업계는 앞지르지 못하게 될 것입니다.”

2. 각종 규정의 증가
해킹 사고가 빈번해지고, 기업들의 실수와 해이 역시 변하지 않기 때문에 입법 기관들을 더 많은 규정을 도입할 수밖에 없는 상황이고, 실제로 여러 규정들이 지역과 국가를 막론하고 빠르게 증가하는 중이다. 특히 보안 관련 규정들은 점점 더 많은 벌금을 부과하고 있는데, 이 때문에 사업체들이 느끼는 리스크와 부담감은 배가되고 있다.

IT-ISAC의 상무이사인 스콧 알제이어(Scott Algeier)는 “늘어나는 규제들을 하나하나 파악해서 인지하고 지켜내는 것 자체가 엄청나게 난이도 높은 일”이라고 말하며 “그럼에도 소홀히 할 수 없는 IT 담당자들의 임무”라고 강조한다. “벌금만 문제인 것도 아닙니다. 규정을 어겼다는 사실 하나만으로 기업 이미지가 심각하게 훼손되거든요. 인공지능 기술이 어떻게 발전해 가는지 이해해야 하는 것만큼 중요한 게 규제와 관련된 현황들입니다. 게다가 규정들을 잘 지키는 것만으로도 보안 실천 사항이 어느 정도 준수되기도 합니다.”

3. 클라우드 안으로 더 깊숙하게
조직들은 점점 더 많은 데이터를 클라우드로 옮기고 있다. 더 많은 애플리케이션들도, 더 많은 워크로드들도 클라우드로 가고 있다. 심지어 여러 클라우드를 동시에 활용하는 ‘멀티클라우드’ 전략의 인기도 상승하는 중이다. 즉 디지털 자산의 상당량이 클라우드라는 새로운 유형의 인프라로 이동하고 있다는 것으로, 이미 수년 전부터 진행되어 온 일이지만 당분간은 면밀히 지켜봐야 할 현상이기도 하다. 특히 각기 다른 이름의 클라우드 서비스가 어떤 특장점을 가지고 있는지 이해하는 것이 중요하다.

보안 업체 미티가(Mitiga)의 CTO 로위 셔만(Roei Sherman)은 “하나의 클라우드 인프라만을 고려하고 데이터나 애플리케이션을 관리하면 멀티클라우드 전략으로 전환했을 때 곤란해질 수 있다”고 강조하며 “클라우드 업체마다, 또한 서비스가 제공되는 지역마다 실제 사용 경험이 크게 달라질 수 있음을 인지해야 한다”고 강조한다. “기업이나 지역마다 중요하게 생각하는 것이 다르고, 그 차이는 서비스가 실제 구현될 때 부각됩니다. 그 점을 파악해야 멀티클라우드 전략으로 전환했을 때 부드럽게 넘어갈 수 있습니다.”

4. 계속해서 부족하기 만한 IT 인력
수년 째 나오는 이야기이지만 인력 구하기는 꽤나 긴 기간 동안 해결되지 않는 문제로 남아있을 예정이다. 연봉을 한없이 높일 수도 없을 뿐더러, 사람들이 원하는 제각각의 근무 조건을 일일이 맞춰주기도 힘들기 때문이다. 그럼에도 IT 분야의 경쟁이 치열하기 때문에 전문가들은 원하는 조건이 최대한 충족되기를 원하게 될 것이고, 그러므로 회사가 조금만 부족하다고 느껴지면 다른 회사를 찾아갈 것이다. 절대적 인구수의 부족도 문제지만 회사와 IT 전문가 사이에 조건 맞추기 역시 문제가 될 전망이다.

팔모어는 “어쩌면 인력 부족 문제는 앞으로 영원히 해결되지 않을 수도 있다”며 “이를 끌어안고 살아가는 방법을 익혀야 하는 게 우리의 과제인지도 모르겠다”는 의견이다. “또한 신기술이 워낙 빠르게 등장하기 때문에 사실 대부분의 IT 전문가들이 제대로 된 인력이라고 보기 힘들기도 합니다. 즉 인력 부족도 문제지만, 기술 격차 차이도 심각하다는 겁니다. 이 문제는 쉽게 해결되지 않을 겁니다.”

5. 부풀어오르는 테크 스택
ROI(투자자본수익률)라는 개념은 금융 관련 부서와 전문가들이 주로 걱정하던 것이었다. 하지만 이제 IT 전문가들의 영역도 되어가는 중이다. 왜냐하면 지난 수십년 동안 기술 위에 기술 위에 기술이 한없이 쌓여왔기 때문이다. 저 아래에 있는 오래된 기술들이 여러 가지 형태의 저효율과 낭비를 유발하고 있는데, 마침 비용 절감이 여러 기업들의 가장 중요한 사업적 목표가 되어가고 있는 지금 시점에서 이는 그냥 넘어갈 수 없는 문제임이 분명하다.

“그렇기 때문에 CIO들과 CTO들은 각 기술이 어떤 층위로 구성되어 있고, 어떠한 형태에서 상호작용을 하는지 면밀히 파악해야 합니다. 업무 프로세스가 어떤 식으로 구성되어 있고, 어떤 기술을 필요로 하는지, 어떤 대체 아이템이 있을 수 있는지 알아야 하지요. 그런 후에 가장 효율이 높은 것들로, 그러면서도 확장성도 좋고 대체도 가능한 것들을 선정해야 합니다.” EY의 기술 컨설턴트인 프레드릭 시벨리(Fredric Cibelli)의 설명이다.

“심지어 팀의 구성을 재검토할 필요도 있습니다. 얼만큼의 가치가 어떤 경로를 따라 흐르는지 파악하고 설정하는 과정 중에 바꿀 수 있는 건 바꾸는 게 좋습니다. 다만 기술적으로만 접근할 필요는 없습니다. 그 기술을 사용하는 사람과 회사 구조도 전부 변경 가능합니다.”

6. 인공지능은 아직 태동기에 있다
인공지능의 잠재력에 대해 의심하는 사람은 찾기 힘들다. 하지만 지금 이 시점에서의 인공지능이 그러한 기대에 부합하는 기술이냐 하면, 그렇지 않다고 답할 사람이 훨씬 많을 것이다. 하지만 기업들은 이미 인공지능에 크게 투자하는 중이다. 과감한 결단력을 보여주는 곳들이 적지 않다. 여러 기업들에서 투자 1순위로 인공지능이 꼽히는 건 우연이 아니다.

IT 기업 인포테크(Info-Tech)의 수석 연구원인 브라이언 잭슨(Brian Jackson)은 “파일럿 프로젝트로서 인공지능을 탐구하는 기업들이 부쩍 늘어나고 있는데, 인공지능 기술을 성공적으로 안착시키고 실제 업무에 안전하게 활용하고 있다는 기업은 좀처럼 늘지 않는다”고 지적한다. “그도 그럴 것이 인공지능은 아직 태동기에 있는 초기 기술이거든요. 그렇기 때문에 가까운 미래에 투자한 만큼의 수익을 돌려받기 힘들 겁니다. IT 전문가들은 이 점을 잘 인지하고 프로젝트를 진행해야 할 겁니다. 경영진이 급하게 발을 구른다고 거기에 쫓아가면 안 됩니다.”

7. 생성형 인공지능, 옛 기술을 구원할까
생성형 인공지능은 비교적 최신 기술이다. 그런데 이 최신 기술이 다른 최신 기술하고만 좋은 궁합을 발휘하는 건 아니다. 오히려 오래되어 현대 개발자들이 잘 이해하지 못하는 옛 프로그래밍 언어들을 이해하는 데에 도움을 주기도 한다. 예를 들어 코볼을 자바로 전환할 때, 개발자가 스스로 하는 것보다 인공지능을 활용하는 편이 훨씬 빠르고 정확하다는 현장의 증언들이 나오고 있다.

샌프란시스코대학의 컴퓨터 공학 교수인 그렉 벤슨(Greg Benson)은 “인공지능을 기반으로 한 장비나 애플리케이션이라고 하면 최신 것들을 떠올리는데, 의외로 옛것들과도 좋은 시너지를 낸다는 게 하나 둘 입증되고 있다”고 설명한다. “대부분의 IT 담당자들은 오래된 기술이라고 해서 칼 같이 제거할 수 없어 고민일 겁니다. 언제까지 끌어안은 채 갈 수도 없고, 그렇다고 당장 내일부터 전부 새 기술로 갈아탈 수도 없는 것이지요. 그럴 때 생성형 인공지능을 활용하면 의외의 답을 찾을 수 있습니다.”

글 : 리사 모건(Lisa Morgan), IT 칼럼니스트
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]

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