레거시 시스템에 적합한 AI 통합 전략 선택

레거시 시스템은 경쟁력 있는 해자이자 닻입니다. 이는 비즈니스에 매우 중요하지만 변경하기가 어렵습니다. 따라서 대부분의 경우 AI를 여기에 통합하는 것은 간단하지 않습니다.

단순히 AI를 연결하고 레거시 시스템 내에서 작동할 것이라고 기대할 수는 없습니다. 고려해야 할 몇 가지 제약 조건이 있습니다.

동시에 모든 것을 처음부터 다시 구축하는 것은 선택 사항이 아닙니다. 그렇다면 조직을 위해 안전하고 실용적이며 지속 가능한 방식으로 AI를 어떻게 통합할 수 있을까요?

이 문서에서는 레거시 환경에서 작동하는 통합 접근 방식, 그에 따른 장단점, 상황에 맞는 방법을 선택하는 방법에 중점을 둡니다.

기존 시스템에 AI를 직접 추가하는 것이 위험한 이유는 무엇입니까?

레거시 시스템은 보기보다 취약한 경우가 많습니다. 수년 동안 안정적이었지만 그 안정성은 매우 구체적인 균형에서 비롯됩니다.

해당 환경에 AI를 도입하면 데이터 이동 방식, 의사 결정 방식, 시스템 상호 작용 방식이 변경됩니다. 작은 변화라도 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.

취약함은 어디서 오는가

대부분의 조직에서 이러한 시스템은 일상 업무의 중심에 있습니다.

• 결제, 회계, 보고를 처리합니다.
• 수년에 걸쳐 개선된 워크플로에 의존합니다.
• 더 이상 완전히 이해되지 않는 코드에서 실행됩니다.
• 특정 데이터 흐름 및 타이밍 패턴에 의존합니다.

실제로 깨지는 것

이로 인해 변경 사항이 포함되지 않습니다.

AI 레이어를 추가하여 워크플로를 자동화하고 국지적인 영향을 기대할 수 있습니다. 대신 데이터의 타이밍을 바꾸거나 입력의 구조를 변경합니다. 그것만으로도 조정이나 보고와 같은 후속 프로세스가 중단될 수 있습니다.

일부 실패는 즉시 발생합니다. 다른 사람들은 나타나는 데 시간이 걸립니다. 그럴 때쯤에는 그 원인이 무엇인지 항상 분명하지는 않습니다.

• 하나의 API에서 약간의 지연이 발생하면 종속 워크플로가 중단됩니다.
• 새로운 데이터 흐름은 아무도 고려하지 않은 종속성을 노출합니다.
• AI 출력이 기존 유효성 검사 규칙과 충돌합니다
• 문제는 중요한 프로세스에 영향을 미칠 때까지 눈에 띄지 않습니다.

지능보다 안정성이 더 중요한 이유

일관되게 작동하는 시스템은 고급이지만 예측할 수 없는 시스템보다 더 가치가 있습니다.

대부분의 기업은 가동 시간, 규정 준수 및 안정적인 수익을 위해 최적화합니다. 이를 위험에 빠뜨리는 통합 접근 방식은 그만한 가치가 없습니다.

이것이 레거시 환경의 AI 통합을 신중하게 처리해야 하는 이유입니다. 안정성이 우선입니다. 지능은 이러한 제약에 맞아야 합니다.

기존 시스템을 손상시키지 않고 AI가 적합할 수 있는 곳

AI는 기존 시스템에 직접 내장되기보다는 기존 시스템을 중심으로 계층화될 때 레거시 환경에서 가장 잘 작동합니다.

AI는 핵심 시스템을 수정하는 대신 의사 결정을 지원하고, 워크플로를 조정하거나, 특정 극단적인 경우를 처리합니다.

이를 통해 불필요한 위험을 초래하지 않고 기능을 추가할 수 있습니다.

1. AI를 사용하여 사람들이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원(AI 부조종사)

AI 부조종사는 읽기 전용 API를 사용하여 기존 데이터를 분석하고 인간 평가를 위한 제안을 제시합니다.

Microsoft Copilot과 같은 도구는 이러한 접근 방식을 따라 ERP 플랫폼과 같은 시스템에 연결하고 사람들이 이미 사용하는 도구에 대한 통찰력을 드러냅니다.

예를 들어 금융팀은 AI를 사용하여 ERP 데이터를 기반으로 잠재적으로 위험한 계정에 플래그를 지정하고 최종 결정은 분석가에게 맡길 수 있습니다.

실제 사례로는 수천 명의 직원이 사용하는 Canadian Tire의 내부 비서인 ChatCTC가 있으며 일상적인 작업에서 하루 약 30~60분을 절약하고 기본 시스템을 수정하지 않고도 운영 의사결정 속도가 20~30% 더 빨라지는 것으로 보고되었습니다.

2. 시스템 외부의 AI를 사용하여 작업 흐름 관리

AI 에이전트는 시스템을 수정하지 않고도 시스템 간을 조정할 수 있습니다.

AI는 ERP 또는 CRM 플랫폼 내부에 로직을 내장하는 대신 API를 통해 작동하여 승인을 관리하고 작업을 실행하며 시스템 간에 정보를 이동합니다.

이는 UiPath와 같은 플랫폼이 AI와 자동화를 결합하는 방식이나 Zapier가 기본 시스템을 변경하지 않고 시스템 간 워크플로를 지원하는 방식과 유사합니다.

예를 들어 공급망 운영에서 AI는 별도 시스템 전반에 걸쳐 재고 확인, 공급업체 커뮤니케이션, 배송 업데이트를 조정할 수 있습니다.

이점은 시스템 자체를 변경하는 것이 아니라 수동 조정을 줄이는 것에서 비롯됩니다.

3. 문제가 발생한 경우에만 AI 사용(예외 처리)

일상적인 업무에 AI를 내장하는 대신 무언가 실패하거나 속도가 느려지는 경우에 사용할 수 있습니다.

AI는 일반적인 작업 흐름을 방해하지 않고 시스템을 모니터링하고, 이상 현상을 감지하고, 사람이 검토할 수 있도록 문제를 표면화할 수 있습니다.

이는 시스템이 거래를 모니터링하고 비정상적인 활동을 표시하는 사기 탐지에 AI가 일반적으로 사용되는 방식입니다. IBM은 사기 탐지 시스템에서 이러한 접근 방식을 간략하게 설명합니다.

일상적인 작업은 평소와 같이 계속되며 AI는 필요할 때만 개입합니다.

4. AI를 사용하여 시스템 변경 없이 데이터 개선

AI는 핵심 시스템에 다시 쓰지 않고도 별도의 파이프라인에서 레거시 데이터를 전처리할 수 있습니다.

여기에는 중복 항목 정리, 기록 분류, 요약 생성이 포함됩니다. 처리된 데이터는 분석 도구나 대시보드에서 사용되며 원래 시스템은 변경되지 않습니다.

Databricks와 같은 플랫폼은 최신 데이터 파이프라인을 통해 이를 지원하므로 팀은 소스 시스템을 수정하지 않고도 레거시 데이터에서 가치를 추출할 수 있습니다.

예를 들어, 수년간의 과거 데이터를 보유한 소매업체는 원래 ERP 시스템을 변경하지 않고도 예측을 위한 추세 통찰력을 생성할 수 있습니다.

기업이 주의해야 할 AI 통합 접근 방식은 무엇입니까?

기업은 AI에게 핵심 시스템에 대한 쓰기 액세스 권한을 부여하는 동시에 민감한 작업 흐름에서 인간의 감독을 제거하도록 주의해야 합니다.

주의해야 할 또 다른 측면은 AI가 검증되기 전에 규칙 기반 프로세스를 교체하는 것입니다.

각 접근 방식에는 데이터 손상, 예측할 수 없는 오류, 규정 준수 노출 등의 위험이 있으며, 이러한 결과는 되돌리기 어렵고 기업 규모에서 해결하는 데 비용이 많이 듭니다.

1. AI가 핵심 시스템에 직접 쓰기 허용

AI에게 프로덕션 데이터베이스 또는 ERP 시스템에 대한 쓰기 액세스 권한을 부여하는 것은 기업이 내릴 수 있는 가장 위험한 통합 결정 중 하나입니다. 

주요 위험은 다음과 같습니다:

• 규모에 따른 오류 전파: 잘못 분류된 항목이나 잘못 자동화된 업데이트로 인해 문제가 감지되기도 전에 상호 연결된 시스템을 통해 잘못된 데이터가 퍼질 수 있습니다.
• 규정 준수 위험: 엄격하게 규제되는 도메인에서 데이터 무결성은 선호도가 아닌 감사 요구 사항의 문제입니다.
• 제한된 롤백: 핵심 데이터 세트에 대한 변경 사항은 깔끔하게 롤백하기가 매우 어려운 경우가 많습니다. 특히 변경된 데이터가 후속 프로세스에서 이미 사용된 경우에는 더욱 그렇습니다.

AI는 전체 로깅 및 모든 작업에 대한 필수 인간 승인을 통해 격리된 저위험 환경에서 시작하여 점진적으로 쓰기 액세스 권한을 얻어야 합니다.

2. 규칙 기반 프로세스를 너무 일찍 교체

결정론적 규칙 기반 시스템은 설계상 예측 가능하고 알려진 방식으로 실패하며 감사하기 쉽습니다.

이를 조기에 AI로 대체하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 확률적 실패: 재현, 추적 및 규제 기관이나 위원회에 설명하기가 더 어려운 오류
• 거버넌스 격차: AI 모델에는 대부분의 기업이 아직 구축하지 않은 검증 인프라가 필요합니다.
• 특정 사례 맹목: 이상값에 대한 AI 성능은 프로덕션에서 문제가 발생할 때까지 테스트되지 않는 경우가 많습니다.

올바른 순서는 증강이 먼저이며, 교체 결정이 내려지기 전에 기존 규칙과 병행하여 AI를 실행하여 성능을 검증하는 것입니다.

3. 민감한 작업 흐름에서 사람의 확인 제거

자동화 편향은 잘 문서화되어 있는 위험입니다. 인간이 워크플로에서 제외되면 AI 출력이 잘못된 경우에도 AI 출력을 따르는 경향이 증가합니다. 

민감한 작업 흐름에서는 다음이 생성됩니다.

• 오류 위험 증가: 특히 신용 결정, 사기 확대, 분류 또는 직원 조치에서
• 책임: 인간 체크포인트를 제거하면 기업을 법적으로나 평판적으로 위험에 빠뜨릴 수 있는 새로운 책임이 생길 수 있습니다.
• 규제 위험: 많은 프레임워크에서는 위험도가 높은 자동화된 결정을 내리는 데 사람의 감독이 필요합니다.

인간의 감독은 비효율적이지 않습니다. 민감한 프로세스에서는 제어 메커니즘입니다. AI는 이러한 워크플로우에서 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 정보를 제공하고 가속화해야 합니다.

설정에 적합한 AI 통합 접근 방식을 선택하는 방법

적절한 AI 통합 모델을 선택하는 것은 결코 일반적으로 적합하거나 가장 유행하고 가장 발전된 모델을 선택하는 것이어서는 안 됩니다. 이를 이해하고 시스템과 팀이 지원할 수 있는 것과 일치시키는 것이 더 중요합니다.

AI 통합 모델을 선택하기 전에 고려해야 할 사항

접근 방식을 결정하기 전에 다음 네 가지 측면에서 환경을 평가하십시오.

• 시스템 수명 및 유연성: 핵심 시스템의 경우 읽기 전용 API를 허용합니까? 미들웨어 솔루션 없이는 견고하고 쉽게 연결되지 않습니까?
• 데이터 품질: 기존 데이터의 품질이 AI 시스템이 이를 기반으로 결정을 내릴 만큼 충분히 좋은가요, 아니면 먼저 강화가 필요한가요?
• 규제 노출: 귀하의 프로세스가 일정 수준의 감사 가능성 및/또는 사람의 개입 요구 사항을 요구하는 규제 범위에 속합니까?
• 조직 준비 상태: 귀하의 조직에는 AI 결과물 채택에 필요한 변경 관리 기능이 있습니까?

답변은 귀하의 야망이 아니라 실행 가능한 출발점을 결정합니다.

시스템 한계 → 가장 안전한 AI 접근 방식

이 표를 빠른 참조로 사용하여 현재 시스템 제약 조건을 사용 가능한 가장 위험이 낮은 AI 접근 방식과 일치시키세요.

시스템 제한 가장 안전한 AI 접근 방식 API 액세스 없음/완전 폐쇄형 시스템 격리된 파이프라인의 데이터 강화 읽기 전용 API 사용 가능 의사결정 지원을 위한 AI 부조종사 수동 핸드오프가 포함된 다중 시스템 워크플로 외부 AI 에이전트를 통한 워크플로 조정 잦은 실패 또는 예외가 많은 프로세스 예외 처리 및 이상 감지 깨끗한 데이터, 검증된 AI 모델, 낮은 규제 위험 전체 감사 로깅을 통한 선택적 쓰기 액세스

작게 시작하여 나중에 확장하는 방법

가장 안정적인 확장 경로는 크롤링-워크-런 순서를 따릅니다:

• 관찰로 시작: 읽기 전용 또는 모니터링 모드로 AI를 배포합니다. 작업 없음, 쓰기 없음, 워크플로 변경 없음
• 추천 소개: 인간 의사결정자에게 AI 제안 제공 합격률 및 오류율 측정
• 위험이 적은 작업 자동화: AI가 잘 정의되고 위험이 낮으며 쉽게 되돌릴 수 있는 시나리오에서만 자율적으로 행동하도록 허용하세요.
• 범위를 점진적으로 확장: 각 단계의 성과 데이터를 사용하여 다음 단계를 정당화하고 위험을 제거합니다.
• 확장 전 거버넌스 공식화: AI의 범위를 확장하기 전에 감사 추적, 롤백 메커니즘 및 감독 메커니즘을 마련해야 합니다.

위의 각 단계는 다음 단계가 시작되기 전에 구체적인 증거를 제시해야 합니다. 이러한 단계를 건너뛰는 것은 기업 수준의 AI 프로젝트에서 가장 비용이 많이 드는 실수가 발생하는 부분입니다.

실제 기업에서 "좋은" AI 통합의 모습

AI가 기존 시스템을 교체하지 않고 기존 시스템과 함께 작동하면 AI와의 우수한 통합이 달성됩니다. AI는 상호 작용할 수 있는 것과 상호 작용할 수 없는 것에 대한 규칙 내에서 작동하며 사람들은 개입이 필요한 시나리오에 대해 루프에 남아 있습니다. 게다가 프로세스가 먼저 정리되고 AI가 이를 더 빠르게 만드는 것이 부차적인 효과입니다.

세 개의 기둥은 서로를 강화하며 순서가 중요합니다.

• 시스템 우선.

좋은 AI 통합은 기존 인프라를 움직일 수 없는 것으로 간주합니다. ERP, CRM, 레거시 데이터 웨어하우스 등 그 어느 것도 변하지 않습니다.

AI 레이어는 이를 읽고 해석하고 라우팅합니다. 플랫폼 변경이 필요하지 않으므로 가장 성공적인 기업 배포는 몇 년이 아닌 몇 달 안에 이루어집니다.

• 규칙 두 번째.

무엇이든 배포하기 전에 누군가는 관습이나 문화적 규범이 아닌 서면 정책으로 AI가 수행할 수 있는 작업을 정확하게 기록해야 합니다.

"요약 가능"과 "승인할 수 없음"은 서로 다른 위험 범주이므로 거버넌스 문서, 감사 로그 및 공급업체 계약에서 그런 방식으로 처리되어야 합니다.

• 인간 루프가 세 번째입니다.

목표는 인간이 모든 것을 승인하는 것이 아닙니다. 왜냐하면 그것이 요점을 무너뜨리기 때문입니다. 목표는 결과적인 모든 것이 사람에게로 이어지는 것입니다.

신뢰도가 낮은 출력, 대규모 거래, 민감한 통신 등은 자동으로 에스컬레이션됩니다. AI가 전체 감사 추적을 통해 처리하는 다른 모든 것.

주목할만한 실패 모드:손상된 프로세스에 AI를 추가하는 기업. 잘못 설계된 승인 워크플로는 AI로 해결되지 않습니다. 점점 더 빨라지고 더 잘못됩니다. 원칙은 프로세스를 정리한 다음 그 위에 AI를 얹는 것입니다.

기존 기업 시스템에 AI를 추가하는 가장 안전한 방법은 무엇입니까?

재작성을 고려하는 대신 기존 시스템을 AI로 감싸고 인간의 결정을 지원하며 자동화를 피하세요.

또한 AI가 자동으로 실패했는지 항상 팀이 알 수 있는 기회를 갖도록 하세요.

배포하기 전에 가시성 격차를 수정하세요. 프로세스는 그대로 유지됩니다. AI는 책임을 제거하지 않고도 속도를 높입니다.

시스템을 다시 작성하는 것보다 작업 흐름 래핑이 더 효과적인 이유

ERP 또는 CRM은 수십 년의 비즈니스 논리를 구축하고 보유하는 데 수년이 걸렸습니다. 이를 "AI를 위한 공간 확보"로 다시 쓰는 것은 실패율이 높은 수백만 달러의 베팅입니다. 

래핑이란 AI가 그 위에 앉아서 출력을 읽고 그 주위에 지능을 추가하는 동안 기존 시스템을 그대로 유지하는 것을 의미합니다.

은행이 어떻게 핵심 뱅킹 시스템을 교체하지 않고 모바일 앱을 추가했는지 생각해 보세요. 같은 원리. 위험이 낮고 배포가 빠릅니다.

모든 것을 자동화하는 것보다 의사결정을 지원하는 것이 더 안전한 이유

AI는 자신감 있게 들리는 실수를 저지릅니다. 그리고 사람이 개입하면 이러한 실수가 피해를 입히기 전에 적발됩니다.

그러나 AI가 단독으로 작업할 경우 잘못된 결과는 잘못된 신용 결정, 잘못된 계약 체결, 공급업체에 대한 잘못된 지불 등 일련의 결과로 이어질 수 있습니다. 

적절한 모델: AI 초안, 플래그 또는 요약을 작성합니다. 사람이 검토하고 승인합니다. 조달팀은 AI의 도움을 받아 공급업체를 최종 선정합니다. 그들은 여전히 ​​공급업체를 선택합니다. 속도는 증가하지만 책임감은 증가하지 않습니다.

디렉터가 따라야 할 한 가지 간단한 규칙

AI 배포를 승인하기 전에 한 가지 질문을 해보세요. 이 AI가 일주일 동안 조용히 실패하면 우리 팀원 중 누군가가 알아차릴 수 있을까요?

그렇다면 계속 진행하세요. 그렇지 않은 경우 가시성 문제가 있으므로 AI가 활성화되기 전에 사람의 검토 단계를 구축해야 합니다. 이 질문 하나만으로 잘못된 통합 결정의 대부분을 파악할 수 있습니다.

결론

자신의 환경에서 이 작업을 수행하는 경우 시작점을 올바르게 잡는 것이 큰 차이를 만듭니다.

대부분의 위험은 잘못된 접근 방식을 너무 일찍 선택하는 데서 발생합니다.

기존 시스템에 적합한 AI 통합 접근 방식을 찾는 데 도움이 필요하십니까?

Imaginanovation 팀은 귀하의 설정을 평가하고 이미 작동 중인 작업을 방해하지 않으면서 위험성이 낮은 경로를 계획하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

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