2026-11-05 · 출처：Computerworld
AI 파일럿이 기대에 못 미치면 기술이 비난을 받지만, 더 깊은 고장점은 더 오래됐다. 대조되지 않은 CMDB, 스프레드시트에 갇힌 자산 기록, AI의 눈에 보이지 않는 조직 고유의 암묵지.
시스템은 셋, 자산 기반은 하나. 엔드포인트 콘솔은 9,400대를 세고, 보안 스캐너는 8,700대를 찾아내고, 구성관리데이터베이스(CMDB)는 10,200대를 주장한다. 그중 수백 대는 오래전에 퇴역한 것들이다. 각각의 숫자는 저마다 정당하다. 그러나 세 숫자가 함께 그리는 것은 누구도 온전히 볼 수 없는 IT 환경이다.
IT 운영의 AI 파일럿이 기대에 못 미치면 시선은 보통 기술로 향한다. 모델이 틀렸던 걸까. 도구가 과잉 약속을 했던 걸까. 팀이 잘못된 유스케이스를 골랐던 걸까. 물음은 모두 타당하지만, 많은 조직에서 답은 덜 화려한 어딘가에 있다. 2년간 대조되지 않은 구성관리데이터베이스, 스프레드시트에 갇힌 자산 데이터, 같은 카테고리 필드를 서로 다른 방식으로 쓰는 세 개의 서비스데스크 팀.
이런 결함은 AI가 만든 것이 아니다. AI는 그것을 드러낼 뿐이다. 빠르게, 그리고 공개적으로.
파편화는 우연이 아니라 구조의 산물이다. 대부분의 IT 환경은 한 번에 도구 하나씩 자라왔다. 엔드포인트 팀은 관리 플랫폼을 도입했고, 보안은 스캐너를 들여왔고, 서비스관리는 ITSM 도구 안에 워크플로를 만들었고, 조달은 별도 시스템에서 구매를 추적했다. 각 결정은 개별적으로는 합리적이었다. 그러나 이 시스템들 가운데 서로 데이터를 공유하도록 설계된 경우는 거의 없었고, 모든 팀은 같은 환경의 일부만을 보게 됐다. 누구도 정확히 틀린 것은 아니지만, 누구도 완전하지 않다.
사람들은 이 공백을 우회하는 법을 익혀왔다. 숙련된 애널리스트는 어떤 질문에 어떤 시스템을 믿어야 하는지 알고, 나머지는 기억으로 채운다. 그 조직 지식은 가치가 있지만 AI에게는 보이지 않는다. 문제는 바로 거기서 시작된다.
IT 운영에 AI를 밀어 넣는 기업들에게 이 함의는 불편하다. 모델 선택과 벤더 선정보다 그 밑바닥의 데이터 상태가 더 중요할 수 있다는 것이다. 사일로가 대조와 정합화되기 전까지, AI 파일럿은 조직이 애초에 고치지 않았던 문제들을 계속해서 요란하고 공개적으로 드러낼 것이다.
태그: CMDB · ITSM · IT Operations · Data Quality · AI Pilots · IT Asset Management
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