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ZDNET의 주요 시사점
- 기술 부채를 관리하는 데 IT 개발 시간의 최대 40%가 소모될 수 있습니다.
- 기존 문제를 극복하는 한 가지 방법은 전문 AI 에이전트를 사용하는 것입니다.
- 도구 테스트, 프로젝트 개선, 장기적인 변화 추진에 집중하세요.
기업은 레거시 시스템으로 인해 방해를 받고 있습니다. IDC의 연구에 따르면 관리되지 않는 기술 부채는 IT 개발 시간의 20%~40%를 소모하여 혁신과 현대화에 리소스를 집중시키지 못하게 됩니다.
IDC는 많은 기업이 AI 지원 서비스를 배포하고 싶어하지만 오래된 시스템, 취약한 통합, 제한된 데이터 상호 운용성을 비롯한 기술적 부채로 인해 이러한 야망이 제약을 받고 있다고 말합니다.
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좋은 소식은 선구적인 경영진이 이러한 과제에 정면으로 대처하고 있다는 것입니다. 기존 IT 부담으로 인해 조직이 새로운 데이터 및 AI 서비스를 배포하는 데 방해가 될 수 있지만 일부 기업은 급진적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 즉, AI를 사용하여 시스템을 현대화하고 내부 개발 팀을 위한 새로운 기회를 창출하고 있습니다.
미국, 캐나다, 멕시코에서 로데오 경기를 승인하는 스포츠 관리 기관인 PRCA(Professional Rodeo Cowboys Association)의 CTO인 Jeff Love의 경우가 확실히 그렇습니다.
Love는 100년에 가까운 역사를 가진 그의 조직이 다루기 힘든 기존 IT 문제를 극복하는 데 AI가 어떻게 도움이 될 수 있는지 탐구하고 싶었습니다. 여기에서 그는 비슷한 접근 방식을 원하는 다른 비즈니스 리더들에게 다섯 가지 교훈을 제안합니다.
1. AI 모델 테스트
Love는 PRCA 백엔드 시스템의 상당 부분이 40년 된 AS/400 코드에서 어떻게 실행되는지 ZDNET에 설명했습니다.
레거시 시스템에 대한 이러한 의존은 개발 팀이 새로운 기능을 구축하는 것보다 오래된 코드를 유지하는 데 더 많은 시간을 소비한다는 것을 의미했으며, 이로 인해 조직은 디지털화와 새로운 작업 방식을 수용할 수 없게 되었습니다.
“여기서 내 목표는 애플리케이션을 현대화하는 것이었습니다. 왜냐하면 유지 관리가 점점 어려워지고 있고 이러한 시스템이 노후화됨에 따라 유지 관리 방법에 대한 많은 지식을 잃어가고 있기 때문입니다.”라고 그는 말했습니다.
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Love는 AI가 PRCA가 기존 문제를 극복하는 데 도움이 되는 방법을 제공할 수 있다는 것을 인식했습니다. 그러나 1년 전 Gen AI 모델을 사용한 초기 테스트에서는 엇갈린 결과가 나왔습니다.
“ChatGPT를 사용해 보았지만, 직면한 어려움은 단지 코드의 양이었습니다. ChatGPT는 우리가 제공하려는 데이터의 양을 처리할 수 없었습니다. 요약하려는 파일이 아마도 1,000개에 가깝습니다.”라고 그는 말했습니다.
“그런 다음 Grok에 대한 내용을 읽으면서 이것이 일부 코드를 좀 더 잘 처리할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 그러나 시도했지만 실패했습니다. 코드 기반을 문서화할 수 있다고 주장하는 몇 가지 다른 도구를 사용해 보았습니다. 그러나 그들은 모든 파일을 전체적으로 살펴보지는 않았습니다. 그들은 각 파일을 보고 해당 데이터를 문서화했습니다.”
2. 전문 솔루션을 활용하세요
Gen AI 모델을 처음 탐색한 후 Love는 지난 7월 비즈니스 로직을 분석하고 이를 일반 영어 설명으로 변환하는 에이전트 플랫폼인 Zencoder로 작업을 시작했습니다.
Love: “애플리케이션을 현대화하는 것이 제 목표였습니다.”
PRCA
기술적 부채를 줄이고자 하는 조직에게 Love는 플랫폼이 꿈이 실현된 것처럼 들린다고 말했습니다.
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전통적인 접근 방식과 세대 AI 모델은 수십 년간의 비즈니스 논리를 관통하지 못했지만 그는 Zencoder가 PRCA가 레거시 코드 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있다고 믿었습니다.
“저는 Zencoder를 시험해 보았습니다.”라고 그는 말했습니다. “나는 AS/400 코드를 주고 ‘이것을 문서화하고 비즈니스 규칙을 알려주고 어떤 데이터베이스 파일에 액세스하는지 알려주고 현대화할 수 있는 방법과 고려해야 할 사항을 설명해주세요.’라고 말했습니다.”
Love는 초기 결과가 유망했지만 흠이 없는 것은 아니라고 말했습니다. “처음에는 처리해야 하는 정보의 양이 너무 많아서 처음에는 완벽하지 않았습니다.”
그러나 그의 팀은 에이전트의 작업을 개선했고 PRCA의 비즈니스 분석가는 조직이 AS/400 시스템에서 벗어나는 데 도움이 될 수 있는 도구가 있음을 인식했습니다. “여기서 우리는 더 자세한 요구 사항을 만들기 시작했습니다.”
3. 이론을 실천에 옮겨라
Love와 그의 동료들은 상담원에게 지침, 지침, 다이어그램 및 워크플로를 제공했습니다. 이러한 주요 요구 사항은 PRCA의 비즈니스 분석가를 위한 위키를 제작하는 데 도움이 되었습니다.
그런 다음 조직은 주요 요구 사항과 비즈니스 규칙을 바탕으로 와이어프레임을 만들었습니다.
“이러한 와이어프레임을 기반으로 작업 항목을 가져와서 코딩에 도움이 되도록 만든 에이전트에 넣은 다음 워크플로를 가져와 현대화에서 활용하는 UI 구조에 넣은 다음 이를 코딩의 시작점으로 사용할 수 있었습니다.”라고 그는 말했습니다.
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Love는 Zencoder 기술이 직원들이 코드와 시스템의 상호 연결된 특성을 이해하는 데 도움이 되었다고 말했습니다.
그런 다음 플랫폼이 새로운 코드를 생성하고 레거시 시스템을 현대화하면서 프로덕션 전에 버그를 방지하는 단위 테스트를 만들었습니다.
“우리는 비즈니스 규칙을 포착하기 위해 요구 사항을 입력하고 테스트 승인 기준을 적용할 수 있었습니다. 그래서 시스템을 현대화할 때에도 실제 규칙을 계속 고려할 수 있었습니다.”라고 그는 말했습니다.
4. 기존 사고 방식의 전환
오늘날 PRCA의 기술 팀은 현대화를 수용하고 있습니다. AI의 도움으로 이전에 레거시 문제에 소비된 시간은 디지털화로 전환됩니다.
Love는 Zencoder가 IT 팀이 디지털 서비스를 구축하고, 새로운 이벤트 관리 도구를 만들고, 더 나은 경험을 제공하는 데 사용하는 개발 시간을 50% 단축할 수 있다고 추정했습니다.
그는 “우리는 자원이 많지 않다”고 말했다. “우리의 소규모 내부 팀에는 관리를 담당하는 6개의 대형 시스템이 있는데, 이는 때때로 기능을 유지하는 데 필요한 모든 지원 작업에 부담이 됩니다.”
Love는 로데오의 복잡한 비즈니스 논리로 인해 신입사원이 스포츠의 규칙을 배우는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있다고 말했습니다.
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Zencoder는 프로세스에서 힘든 작업을 없애 직원이 신속하게 업무에 적응하고 조직에 가장 큰 가치를 제공하는 변화에 집중할 수 있도록 해줍니다.
“우리는 개발자를 불러들일 수 있고 그들은 첫날부터 작업할 수 있습니다. 그들은 논리를 더 잘 이해하고 있기 때문에 실제 비즈니스 규칙이 무엇인지 볼 수 있기 때문에 변경을 두려워하지 않습니다.”라고 그는 말했습니다.
“이제 우리는 단위 테스트와 같은 일, 즉 견고한 애플리케이션을 구축하는 데 중요한 모든 일에 더 많은 시간을 소비합니다. 하지만 안타깝게도 기능에 너무 집중하고 제품을 출시하기 때문에 미루어질 수 있습니다.”
5. 새로운 도전을 찾아보세요
Love는 그의 팀이 2026년 말까지 조직의 AS/400 시스템 마이그레이션을 완료하는 것을 목표로 하고 있다고 말했습니다.
해당 작업이 완료되면 팀은 차세대 레거시 플랫폼인 PRCA의 ASP.NET Web Forms 기술을 다룰 예정입니다.
“첫 번째 목표는 우리가 최신 정보를 제공하는 것입니다”라고 그는 말했습니다. “우리는 40년 전의 일을 하고 있습니다. AS/400에서 벗어나면 20년 전의 일이 됩니다. 다음 대규모 프로젝트는 ASP.NET에서 보다 현대적인 응용 프로그램으로 마이그레이션하는 것입니다.”
Love는 팀의 에이전트 기반 프로세스가 조직이 디지털 방식으로 계속 발전하는 데 도움이 되는 것이 장기적인 목표라고 말했습니다.
그는 “우리를 현대화하겠다는 5개년 계획 중 2년이 지났다”고 말했다. “그러나 그 기간이 끝나면 우리가 처음에 시작한 다른 프로젝트가 있을 것이고, 이제 들어가서 이를 개편하고 새로운 비즈니스 규칙을 처리해야 할 때가 될 것입니다.”