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IT 아키텍처가 복잡해지면 생기는 문제들｜확장할수록 불안해지는 구조 기능은 늘었는데, 왜 시스템은 점점 불안해질까 시스템을 확장하다 보면 자연스럽게 아키텍처는 복잡해진다. 서비스가 늘고, 사용자 수가 증가하고, 요구사항이 다양해질수록 단순한 구조로는 버티기 어렵다. 그래서 마이크로서비스를 도입하고, 데이터 저장소를 분리하고, 외부 솔루션과 연동한다. 이 과정 자체는 틀리지 않다. 문제는 어느 순간부터 “이 시스템을 정확히 이해하는 사람이 거의 없다”는 신호가 나타난다는 점이다. 장애가 발생하면 원인을 파악하는 데 시간이 오래 걸리고, 작은 변경 하나에도 전체 영향도를 따져야 한다. 기능은 많아졌지만, 안정성은 오히려 떨어지는 느낌이 든다면 아키텍처 복잡성이 임계점을 넘었을 가능성이 크다.장애 하나가 전체 서비스로 번지는 구조 아키텍처가 복잡해질수록 가장 먼저 나타나는 문..
플랫폼이 늘어날수록 관리가 어려워지는 이유｜편해지려고 도입했는데 복잡해진 구조 플랫폼을 늘리면 일이 쉬워질 거라는 착각 새로운 플랫폼을 도입할 때의 출발점은 대부분 비슷하다. “이걸 쓰면 더 효율적일 것 같다”, “기존 시스템의 한계를 보완해줄 수 있다”, “전문 플랫폼이니까 관리도 쉬워질 것이다”라는 기대다. 그래서 하나, 둘 플랫폼이 늘어난다. 데이터 플랫폼, 협업 툴, CRM, 분석 도구, AI 서비스까지. 하지만 일정 시점을 지나면 체감은 정반대가 된다. 업무는 빨라지지 않고, 오히려 관리 포인트만 늘어난다. 로그인해야 할 시스템은 많아지고, 어디에서 어떤 데이터가 생성되는지 한눈에 보이지 않는다. 플랫폼은 늘었는데, 전체를 통제할 수 있는 감각은 점점 사라진다. 문제는 플랫폼 자체가 아니라, 플랫폼이 늘어나는 구조를 관리할 기준이 없다는 데 있다.플랫폼은 기능을 분리하지만..
IT 프로젝트가 일정부터 무너지는 이유｜항상 반복되는 실패 패턴 시작할 때는 늘 가능해 보이는데, 왜 일정은 항상 밀릴까 IT 프로젝트를 시작할 때 분위기는 대체로 낙관적이다. 일정표도 있고, 투입 인력도 정해졌고, 기술적으로도 “할 수 있다”는 판단이 내려진 상태다. 그런데 막상 프로젝트가 진행되면 가장 먼저 흔들리는 것이 일정이다. 기능 하나가 늦어지고, 그 여파가 다음 작업으로 이어지면서 전체 일정이 무너진다. 결국 마감일은 연기되고, 막판에는 야근과 임시방편으로 프로젝트를 겨우 마무리한다. 이 패턴은 특정 회사나 팀의 문제가 아니라, IT 프로젝트 전반에서 반복되는 구조적인 문제다. 일정이 무너지는 이유는 중간에 문제가 생겨서가 아니라, 시작 단계부터 일정이 무너질 수밖에 없는 방식으로 설계되었기 때문이다.‘기술적으로 가능함’과 ‘일정이 가능한 것’은 다르다 ..
PoC는 성공하는데 서비스는 실패하는 이유｜현장에서 무너지는 결정적 순간들 PoC 성공이라는 착각이 시작되는 지점 많은 조직에서 신기술 도입의 첫 관문은 PoC(개념 검증)다. 제한된 데이터, 정해진 시나리오, 소수의 이해관계자만 참여한 환경에서 기술은 대체로 잘 작동한다. 보고서에는 “성공”, “기대 효과 확인”, “도입 가능성 높음” 같은 문구가 들어가고, 내부 분위기도 긍정적으로 흐른다. 문제는 이 시점부터다. PoC는 말 그대로 ‘가능성’을 검증하는 단계일 뿐, 실제 서비스 환경을 검증하는 단계가 아니다. 그럼에도 불구하고 많은 조직이 PoC의 성공을 곧바로 서비스 성공으로 연결해 해석한다. 이 작은 착각이 이후의 모든 문제를 예고한다.PoC는 현실의 복잡함을 의도적으로 제거한 실험이다 PoC가 성공하기 쉬운 이유는 환경이 지나치게 단순화되어 있기 때문이다. 데이터는 정..
신기술 도입 전에 반드시 확인해야 할 체크리스트｜실패를 부르는 공통 패턴 신기술 도입이 항상 성과로 이어지지 않는 이유 조직에서 새로운 기술을 도입할 때 가장 흔히 나오는 말은 “요즘 이게 대세라서”, “경쟁사가 이미 쓰고 있어서”, “안 하면 뒤처질 것 같아서”다. AI, 자동화, 클라우드, 협업 툴 등 이름만 들어도 그럴듯한 기술들은 많지만, 실제로는 도입 이후 활용되지 않거나 기존 방식보다 오히려 비효율이 커지는 경우도 적지 않다. 문제는 기술 그 자체가 아니라, 도입 전에 반드시 확인해야 할 질문들이 빠져 있다는 점이다. 신기술은 ‘도입’보다 ‘정착’이 훨씬 어렵다. 그래서 성공한 사례보다 실패한 사례가 훨씬 많은데도, 우리는 늘 기술의 장점만 보고 결정을 내리곤 한다. 신기술 도입은 트렌드 대응이 아니라 조직의 일하는 방식을 바꾸는 선택이라는 점을 먼저 인식해야 한다..
IT 트렌드를 따라가야 하는 진짜 기준｜놓치면 불안해지는 이유의 정체 IT 트렌드를 ‘공부해야 할 것’으로 느끼는 순간 생기는 피로 요즘 IT 트렌드라는 말을 들으면 괜히 마음이 조급해진다. AI, 클라우드, 데이터, 자동화, 에이전트, 보안까지 매년 새 키워드가 쏟아진다. 따라가지 않으면 뒤처질 것 같고, 그렇다고 하나하나 깊게 공부하자니 시간도 체력도 부족하다. 그래서 많은 사람들이 IT 트렌드를 ‘또 하나의 숙제’처럼 받아들인다. 문제는 이 지점에서 시작된다. 트렌드를 따라가야 한다는 압박은 있지만, 왜 따라가야 하는지에 대한 기준은 불분명하다 보니 정보만 소비하고 남는 것은 피로감뿐이다. 실제로 업무에 쓰이지도 않고, 대화에서 몇 번 언급되는 수준에서 끝나버린다. 이럴 때 우리는 IT 트렌드를 잘못된 방향으로 쫓고 있을 가능성이 크다.모든 트렌드를 알 필요는 없다,..
AI는 중립적이라는 말이 가장 위험한 이유 AI 판단을 그대로 믿기 시작했을 때 벌어지는 일들 AI를 설명할 때 자주 등장하는 표현이 있다. “AI는 중립적이다”, “데이터 기반이라 더 공정하다”는 말이다. 이 문장은 듣기에는 그럴듯하다. 감정도 없고, 개인적 이해관계도 없는 AI가 사람보다 더 객관적인 판단을 내릴 것처럼 느껴지기 때문이다. 하지만 바로 이 지점이 가장 위험하다. AI를 중립적인 존재로 믿는 순간, 우리는 판단의 책임을 너무 쉽게 내려놓게 된다. AI가 위험한 이유는 똑똑해서가 아니라, 우리가 AI를 잘못 이해하고 있기 때문이다.AI는 중립적이지 않다, ‘설계된 방향’이 있다 AI는 스스로 판단하지 않는다. 학습된 데이터, 설계된 목표, 정해진 기준에 따라 움직인다. 어떤 데이터를 쓰느냐에 따라 결과는 완전히 달라지고, 무엇을 ..
AI 시대, 아무도 책임지지 않는 결정이 늘어나는 이유 자동화가 늘어날수록 책임은 사라지고 있다 AI가 의사결정에 깊이 개입하기 시작하면서, 우리 주변의 결정 방식도 빠르게 바뀌고 있다. 추천 시스템은 무엇을 볼지 정하고, 자동화된 분석은 어떤 선택이 합리적인지 제시한다. 표면적으로는 더 효율적이고 더 객관적인 결정처럼 보인다. 하지만 그 이면에서는 묘한 변화가 일어난다. 결정은 분명히 내려졌는데, 정작 누가 책임지는지는 불분명해지는 현상이다. 문제가 생기면 “AI가 그렇게 판단했다”는 말이 가장 먼저 등장한다. AI 시대에 사람들이 느끼는 불안의 핵심에는, 바로 이 책임의 공백이 자리 잡고 있다.결정은 자동화되었지만, 책임은 자동화되지 않았다 AI는 판단을 대신해주지만, 책임까지 대신 지지는 않는다. 이는 기술적으로도, 제도적으로도 아직 불가능하다. 그럼에..

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