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애플리케이션 아키텍트들의 역할이 점점 더 복잡해지고 있다. 생성형 인공지능(Gen AI) 통합, 플랫폼 엔지니어링 채택, 그리고 높아지는 보안 요구가 빠른 변화를 가져오면서 기술 리더들은 발빠르게 대응하지 않으면 조직 내 입지를 잃을 위험에 처해 있다. 자동화 수요와 사이버 보안 위협이 함께 증가하는 가운데, 이러한 세 가지 핵심 트렌드를 이해하고 전략적으로 준비하는 것이 어느 때보다 중요해지고 있다.
생성형 AI는 과장을 넘어 실질적 가치를 제공해야 한다는 압박을 받고 있다. 채팅 기반 통합, 데이터 변환 자동화, 품질 테스트 최적화 등 다양한 방식으로 업무를 효율화할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 실질적인 생산성 향상은 제한적이었다. 벤더들은 최대 55%의 생산성 향상을 주장하지만, 실제 현장에서는 0~20% 향상에 불과한 경우가 많다. 이 같은 현실은 조직들이 과거의 기대감을 내려놓고 실질적인 비즈니스 문제 해결에 Gen AI를 적용하도록 방향을 전환하게 만들고 있다.
특히 자연어 처리나 패턴 인식처럼 Gen AI에 최적화된 영역을 중심으로 명확한 비즈니스 목표에 부합하는 사례를 선정하는 것이 중요하다. 단순히 유행에 편승하려는 프로젝트는 실패할 확률이 높다. 기업들은 실질적인 문제 해결이나 중요한 역량 강화를 위해 AI를 활용해야 한다는 교훈을 얻고 있다.
플랫폼 엔지니어링도 주목해야 할 변화다. 이는 개발자 경험을 극대화하고 고객 가치를 빠르게 제공하기 위한 핵심 전략으로 부상하고 있다. 2026년까지 대형 소프트웨어 엔지니어링 조직의 80%가 자체 플랫폼 엔지니어링 팀을 두고 재사용 가능한 서비스와 도구를 내부적으로 제공할 것으로 전망된다. 이를 위해 제품 중심 DevOps 체계로의 전환, 팀 토폴로지 적용, 그리고 전담 교차 기능적 플랫폼 팀 구성 등이 필수적이다. 단순한 포털 구축에 그치지 않고, 병목 지점을 해소하고 생산성을 증대할 수 있는 현대적 기능에 집중해야 한다.
보안 설계(Security by Design) 역시 필수 전략으로 자리잡고 있다. GDPR과 PCI DSS 같은 규제를 충족시키는 것은 물론, 애플리케이션 개발 전 과정에 걸쳐 보안을 기본 요소로 내재화하는 것이 요구된다. 초기 설계 단계부터 위협 모델링을 적용하고, 보안팀과 긴밀히 협력해 표준을 수립해야 한다. 또한 애플리케이션 보안 테스트 도구를 활용해 안전한 코딩 관행을 검증하고 생산성을 유지해야 한다.
특히 API 보안 강화는 점점 중요성이 커지고 있다. 현대 소프트웨어 개발에서 API 사용이 급증하면서 공격 표면이 확장됐지만, 이에 대한 인식과 대비가 부족한 경우가 많았다. API 관리는 물론, 전문 보안 도구를 도입해 가시성 확보와 위협 방어를 강화해야 안전한 생태계를 구축할 수 있다.
빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 애플리케이션 아키텍트들은 생성형 AI, 플랫폼 엔지니어링, 보안 설계를 적극적으로 수용해야 한다. 기대치를 현실적으로 조정하고, 적절한 사용 사례를 선정해 적용하며, 개발자 생산성을 최적화하는 동시에 보안을 설계부터 심층 통합함으로써 기술 혁신을 주도하고 실질적인 비즈니스 성과를 만들어낼 수 있을 것이다.
