Cloudflare: 앱 현대화가 AI 수익률 3배 증가 가능성 높임

많은 조직에서 AI 논의는 해당 기술을 채택할지 여부에 대한 질문을 넘어, 더 어려운 질문인 ‘왜 결과가 고르지 않은가?’로 이동했습니다. 새로운 도구가 도입되고 시범 운영이 진행되며 예산이 증가하고 있지만, 명확한 AI 투자 수익은 여전히 쉽게 확보되지 않습니다. Cloudflare의 2026 앱 혁신 보고서에 따르면, 이러한 차이는 AI 자체보다는 그 하위에 있는 애플리케이션의 상태와 더 밀접한 관련이 있습니다.

APAC, EMEA, 아메리카 지역의 2,300명 이상의 수석 리더들을 대상으로 한 설문조사를 기반으로 한 이 보고서는, 실제 AI 가치를 실현하는 조직과 여전히 어려움을 겪는 조직을 명확히 구분하는 가장 중요한 요소가 애플리케이션 현대화라고 지적합니다. 애플리케이션 현대화 일정을 앞당겨 수행하는 기업은 AI 투자에서 명확한 수익을 보고할 가능성이 거의 세 배 높습니다. APAC 지역에서는 이 연관성이 더욱 명확하게 나타납니다: 리더들의 92%가 소프트웨어 업데이트를 AI 역량 강화에 있어 가장 중요한 단일 요인으로 꼽았습니다.

현대화가 아닌 실험이 AI 수익을 주도한다

이 발견은 AI 성공을 도구 문제가 아닌 기반 문제의 관점에서 재정의합니다. AI 시스템은 데이터에 대한 빠른 접근, 유연한 아키텍처, 신뢰할 수 있는 통합 지점에 의존합니다. 레거시 애플리케이션, 파편화된 인프라, 취약한 워크플로우는 AI 프로젝트가 고립된 사용 사례를 넘어 확장되는 것을 어렵게 만듭니다. 반면 현대화된 애플리케이션은 조직에게 지속적인 재작업 없이 실험, 확장, 적응할 수 있는 여지를 제공합니다.

보고서는 이러한 관계를 상호 강화되는 순환 고리로 설명합니다. 조직은 AI를 지원하기 위해 애플리케이션을 현대화한 후, AI 결과를 통해 더 깊은 현대화를 정당화합니다. 이 그룹의 리더들은 인프라가 AI 개발을 지원할 수 있다는 데 대해 훨씬 높은 신뢰도를 보고하며, 이러한 신뢰도는 행동으로 이어집니다. APAC 지역에서는 선도적인 조직의 90%가 이미 기존 애플리케이션에 AI를 통합한 반면, 일정에 뒤처진 조직은 그 수준이 훨씬 낮습니다. 약 80%는 향후 1년 동안 이러한 통합을 더욱 확대할 계획입니다.

이 변화는 사고방식의 전환을 나타내며, 이전의 AI 도입 물결은 테스트와 시범 운영에 중점을 두었습니다. 이제 초점은 통합에 맞춰져 있습니다. AI는 내부 워크플로우부터 고객 대상 애플리케이션에 이르기까지 일상적인 시스템의 일부로 간주되며 독립적인 프로젝트로 취급되지 않습니다. 보고서는 선도적인 조직이 내부 프로세스 개선, 콘텐츠 기반 애플리케이션 구축, 수익 창출 업무 지원을 위해 AI를 활용하는 반면, 뒤처진 조직은 접근 방식이 더 신중하고 파편화되어 있음을 보여줍니다.

지연의 비용은 보안과 신뢰도에서 드러난다

뒤처지는 데 따른 비용도 점점 더 명확해지고 있습니다. 현대화에서 뒤처진 조직은 종종 보안 사고나 운영 실패 이후에 소극적으로 현대화를 수행하는 경향이 있습니다. APAC 지역에서 이러한 조직들은 인프라와 팀의 AI 지원 능력에 대해 낮은 신뢰도를 보고합니다. 이러한 신뢰도 부족은 의사결정을 지연시키고 AI 프로젝트가 도달할 수 있는 범위를 제한합니다. 사용 사례를 확장하는 대신 팀은 위험 관리, 격차 해소, 기술 부채 처리에 시간을 소비합니다.

보안은 이러한 역동성에서 중심적인 역할을 합니다. 보고서는 보안 팀과 애플리케이션 팀 간의 강력한 정렬을 갖춘 조직이 AI를 성공적으로 확장할 가능성이 훨씬 더 높다고 나타냅니다. 이러한 정렬이 약한 곳에서는 보안 문제가 시간과 관심을 소모하여 현대화와 AI 작업을 우선순위 목록에서 더 밀려나게 만듭니다. 많은 뒤처진 조직은 애플리케이션과 API의 위험을 추적하는 데 어려움을 겪으며, 이는 노출을 증가시키지 않고 빠르게 이동하는 것을 어렵게 만듭니다.

리더들에게 보안은 추가 기능이 아닌 애플리케이션 설계의 일부로 간주됩니다. 이러한 접근 방식은 사고 발생 후 필요한 소극적 작업을 줄이고 팀이 시스템 구축 및 개선에 집중할 수 있도록 합니다. 시간이 지남에 따라 이는 AI 노력을 중단시킬 수 있는 운영상의 부담을 낮춥니다. 보고서는 신뢰성이 속도의 실질적 한계가 되었다고 제안합니다: 안정적이고 보안이 확보된 시스템을 유지할 수 없는 조직은 AI 프로젝트를 프로덕션 환경으로 전환하는 데 어려움을 겪습니다.

fewer 도구, 명확한 기반, 빠른 AI 통합

APAC 데이터에서 강조된 또 다른 압력 지점은 도구 확산입니다. 거의 모든 조직이 크고 복잡한 기술 스택을 관리하는 데 어려움을 겪고 있다고 보고하지만, 선도적인 조직은 더 적극적으로 대응하고 있습니다. APAC 리더의 약 86%가 중복된 도구를 적극적으로 축소하고 섀도우 IT를 해결하고 있다고 말합니다. 목표는 비용 통제뿐만 아니라 명확성입니다. fewer 플랫폼과 통합은 애플리케이션 현대화, 일관된 보안 제어 적용, 마찰 없는 AI 통합을 더 쉽게 만듭니다.

개발자 시간도 한 요인입니다. 현대화된 기반을 갖춘 조직에서는 개발자가 이미 작동하는 시스템을 유지하고 개선하는 데 더 많은 시간을 소비합니다. 뒤처진 조직에서는 개발자가 처음부터 다시 구축하거나 구성 및 보완에 시간을 보내는 경향이 더 높습니다. 이러한 차이는 새로운 AI 기능을 도입하고 정교하게 다듬는 속도에 영향을 미칩니다. 팀이 문제 해결에 묶여 있을 때 AI는 우선순위에서 밀리기 쉽습니다.

이러한 발견들을 종합하면, AI 성공은 새로운 모델을 배포하기 위한 경쟁보다는 다른 모든 것을 느리게 하는 장벽을 제거하는 데 더 관련이 있음을 시사합니다. 애플리케이션 현대화는 AI가 가치를 제공할 수 있는 조건을 조성하는 반면, 파편화된 시스템과 소극적 관행은 AI가 달성할 수 있는 것을 제한합니다. 이러한 기반이 없으면 조직은 AI 투자를 측정 가능한 AI 수익으로 전환하는 데 더 어려움을 겪습니다.

APAC 조직에게 이 메시지는 현대화 없이 이루어진 AI 투자가 종종 피상적인 결과를 산출한다는 것입니다. 통합 계획 없이 이루어진 현대화는 지속적인 재구축이 될 위험이 있습니다. 가장 강력한 수익을 얻는 조직은 애플리케이션 업데이트, 보안 정렬, AI 통합을 별개의 이니셔티브가 아닌 연결된 작업으로 간주하는 조직입니다.

보고서는 단일한 미래 경로를 제시하지는 않지만, 조기에 행동하는 조직과 기다리는 조직 사이에는 명확한 선을 긋습니다. 이 이점은 AI를 보유하는 데 있는 것이 아니라, 이를 사용할 준비가 된 애플리케이션을 보유하는 데 있습니다.

참고: AI 에이전트 확산 통제: CIO를 위한 거버넌스 가이드

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