노후화된 비즈니스 시스템을 위한 인공 지능: 2025년 혁명

1990년대에 만들어진 낡은 회계 시스템을 여전히 사용하고 있고, 기능은 완벽하지만 현대 기술과의 연결이 불가능한 회사가 있다고 상상해 보세요. 이제 이 시스템이 30년 동안 축적된 데이터와 기존 절차를 버릴 필요 없이 최첨단 인공지능과 통신할 수 있다고 상상해 보세요. 지능형 연결 시스템 덕분에 2025년에는 바로 이런 일이 일어날 것입니다.

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모두가 ChatGPT와 인공지능의 최신 혁신에 대해 이야기하고 있지만, 진정한 비즈니스 혁명은 보이지 않는 곳에서 일어나고 있습니다. 기업들은 IT 인프라를 완전히 혁신하지 않고도 AI를 기존 시스템에 통합하는 방법을 찾고 있습니다.

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지능형 연결 시스템이란?

지능형 연결 시스템은 구시대와 새로운 기술 세계를 연결하는 범용 번역기와 같습니다. 해외 여행 시 번역 앱을 사용하여 의사소통을 하는 경우를 생각해 보세요. 스마트 링크 시스템은 오래된 비즈니스 소프트웨어와 최신 인공 지능 기술 사이에서 동일한 역할을 합니다.

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넥서스 오퍼레이션의 최고 기술 책임자인 미라 파텔은 "더 이상 '인공지능을 사용할 수 있는가'가 아니라 '전체 시스템을 망치지 않고 어떻게 일상 업무에 인공지능을 통합할 수 있는가'가 문제입니다."라고 말합니다.

실제 작동 방식

다음과 같은 구체적인 시나리오를 상상해 보세요:

예시 1: 지능형 창고귀사는2008년부터 창고 관리 시스템을 운영하고 있습니다. 지능형 연결 시스템은 이미 존재하는 데이터를 읽음으로써 재고가 언제 소진될지 예측하도록 AI를 '학습'합니다. 창고 직원은 평소처럼 계속 일하지만 이제 시스템이 자동으로 새 제품을 주문할 시기를 알려줍니다.

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예 2: 회계도우미2010 송장 소프트웨어는 송장의 이상 징후를 자동으로 인식하는 AI 기능으로 개선되었습니다. AI는 회계사처럼 인보이스를 '읽고' 의심스러운 인보이스를 표시하지만, 이 모든 작업은 이미 알고 있는 소프트웨어를 통해 이루어집니다.

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예 3: 고객 서비스 향상고객의음성 톤을 분석하여 교환원에게 실시간으로 가장 적합한 통화 처리 방법을 제안하는 AI에 기존 전화 교환기가 연결되어 있습니다.

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강력하게 성장하는 시장

지능형 연결 시스템에 대한 투자가 1년 만에 142% 증가하여 새로운 인공 지능 애플리케이션에 대한 투자를 능가하는 등 2025년의 수치는 인상적입니다.

왜 이렇게 성장했을까요?

대기업의 80%가 여전히 완벽하게 작동하지만 현대 기술과 소통할 수 없는 '오래된' 컴퓨터 시스템을 사용하고 있습니다. 이를 교체하려면 수백만 유로의 비용과 수개월의 다운타임이 소요됩니다.

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중요한 숫자:

54억 달러: 2024년 시장 가치
342억 달러: 2032년 예상치
비즈니스 시스템의 70%: 2028년까지 AI로 업그레이드 예정

즉, 매일 점점 더 많은 기업이 기존 시스템을 완전히 교체하는 대신 '현대화'를 선택하고 있습니다.

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디지털 번역가: 새로운 직업

컴퓨터 시스템 번역가라는 새로운 범주의 전문가가 등장했습니다. 이들은 서로 다른 시대에 태어난 시스템을 서로 대화할 수 있게 만드는 방법을 아는 전문가입니다.

세 가지 유형의 전문가

1. 언어 변환기RetroAI와같은 회사는1980년대의 COBOL과 같은 오래된 프로그래밍 코드를 AI가 이해할 수 있는 최신 언어로 번역하는 것을 전문으로 합니다.

실제 사례: 1985년 COBOL로 작성된 공공 기관의 연금 시스템을 현대 언어로 '번역'하여 모든 기능을 유지하면서 인공지능과 호환되도록 만들었습니다.

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2. 커뮤니케이션 오케스트레이터하모니테크와 같은 기업은다양한 비즈니스 시스템에서 AI 처리를 조정하는 솔루션을 개발하여 모든 자동화된 결정이 일관성을 유지하도록 합니다.

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실제 사례: 병원에서 예약을 관리하는 AI는 의약품 재고를 관리하는 AI 및 직원 교대 근무를 계획하는 AI와 자동으로 통신합니다.

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3. 규정 준수 가디언가드레일과같은 회사는IA와의 모든 연결이 업계 규정을 자동으로 준수하도록 보장합니다.

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실제 사례: 은행에서는 AI가 대출을 결정할 때마다 시스템이 모든 개인정보 보호 및 자금세탁 방지 규정을 준수하는지 자동으로 확인합니다.

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구체적인 성공 사례

사례 연구 1: 제조 산업 - 웨스트브룩 인더스트리즈

상황: 웨스트브룩은 15년 된 창고 관리 시스템을 보유하고 있었는데, 이 시스템은 잘 작동했지만 문제를 예측할 수 없었습니다.

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솔루션: AI에게 웨어하우스 데이터를 읽도록 '학습'시키는 지능형 연계 시스템을 설치했습니다.

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결과: 공급망 중단을 몇 주 전에 미리 예측하여 6개월 동안 2,800만 유로를 절약했습니다.

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"최고의 AI 구현은 직원들이 눈치 채지 못하는 것입니다."라고 Westbrook의 IT 매니저인 James Chen은 말합니다. "창고 직원들은 항상 같은 시스템을 사용하지만 이제는 무엇을 언제 주문해야 하는지 항상 알고 있습니다."

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사례 연구 2: 은행 서비스 - 피델리티 파이낸셜

상황: 2000년대 결제 처리 시스템은 하루에 수천 건의 거래를 처리했지만 사기를 자동으로 식별할 수 없었습니다.

솔루션: 기존 시스템을 변경하지 않고 사기 인식에 특화된 AI와 연동합니다.

측정 가능한 결과:

운영자가 정보 검색에 소요하는 시간 68% 감소
고객과의 유용한 대화 시간 43% 증가
고객과 직원 만족도 모두 향상

"이제 상담원이 수동 검색에 시간을 낭비하는 대신 실제로 고객을 돕는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다." Fidelity의 고객 경험 관리자인 Sarah Williams가 설명합니다.

사례 연구 3: 공공 행정

상황: 미국 인사국은 1980년대의 COBOL 시스템으로 연금을 관리했는데, 이 시스템은 기능적이지만 현대화가 불가능했습니다.

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솔루션: AI를 사용하여 수백만 줄의 고대 코드를 분석하고 점진적으로 현대화합니다.

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결과: 일반적으로 몇 년이 걸렸을 현대화 작업을 연금 서비스 중단 없이 수개월로 단축했습니다.

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기업을 위한 즉각적인 혜택

1. 신속하고 측정 가능한 투자 수익률

AI를 기존 시스템에 연결한 기업은 구체적인 성과를 볼 수 있습니다:

직원 생산성 +18% 향상
기대치를 초과하는 수익 달성 가능성 3배 증가
수동 최적화에 소요되는 시간 80% 단축

2. 대체되지 않는 직원 만족도 향상

초기의 우려와 달리 AI를 기존 시스템에 연결한 결과 직원들은 업무에 더 만족하고 있습니다. 반복적이고 지루한 업무는 AI가 처리하고, 직원들은 더 흥미롭고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.

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구체적인 예: 콜센터에서는 단순하고 반복적인 질문은 AI가 처리하고, 공감과 창의적인 문제 해결이 필요한 복잡한 사례는 상담원이 처리합니다.

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3. 자동으로 강화된 보안

최신 연결 시스템에는 자동으로 포함됩니다:

고급 액세스 제어(누가 무엇을 할 수 있는지)
데이터 암호화(정보 보호)
규정 준수 모니터링
자동 컴퓨터 보안 강화

4. 유연한 성장

단계별 접근 방식을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

한 번에 하나씩 AI 기능 추가하기
업무 중단 없이 필요에 따라 성장
중요한 시스템을 항상 가동 상태로 유지

주요 과제와 해결 방법

과제 1: '오래된 시스템은 AI와 대화하지 않는다'

문제: 1990년대의 시스템은 현대 인공 지능과 통신하도록 설계되지 않았습니다. 공중전화를 인터넷에 연결하려고 하는 것과 같습니다.

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실용적인 솔루션: 어댑터를 사용하면 이탈리아 플러그를 미국 소켓에 연결할 수 있는 것처럼 기존 시스템과 AI 간에 메시지를 자동으로 번역하는 '스마트 어댑터'가 설치됩니다.

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예시: 1995년 송장 시스템에는 PDF 송장을 AI가 오류나 이상 징후를 분석할 수 있는 데이터로 변환하는 '번역기'가 탑재되어 있습니다.

과제 2: "우리의 데이터는 재앙입니다".

문제: AI에는 정돈되고 깨끗한 데이터가 필요하지만, 오래된 시스템에는 흩어져 있거나 불완전하거나 오래된 형식의 정보가 있는 경우가 많습니다.

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실용적인 솔루션: 자동으로 '데이터 진공 청소기'를 사용합니다:

다양한 시스템에서 정보를 수집합니다.
청소 및 정리
AI가 사용할 수 있는 형식으로 변환합니다.

예시: 한 운송 회사는 5개의 서로 다른 시스템에 고객 데이터를 보유하고 있었습니다. 정리 시스템은 이를 통합하여 중복을 제거하고 오류를 수정하여 AI를 위한 단일 데이터베이스를 만들었습니다.

과제 3: "데이터를 훔치면 어떻게 하나요?"

문제: 오래된(종종 보안이 취약한) 시스템을 새로운 기술과 연결하면 취약점이 발생할 수 있습니다.

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실용적인 솔루션: '제로 트러스트' 원칙이 적용되어 모든 통신이 확인되고, 모든 액세스가 승인되며, 모든 데이터가 암호화됩니다.

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예시: 은행에서는 AI가 사기를 탐지하기 위해 거래 데이터를 읽더라도 모든 액세스를 모니터링하고 기록하며 데이터는 항상 암호화됩니다.

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회사에서 시작하는 방법

1단계: 홈 인벤토리 만들기

우선, 자신이 무엇을 가지고 있는지 이해해야 합니다:

자주 묻는 질문:

우리는 매일 어떤 컴퓨터 시스템을 사용하나요?
비즈니스에 가장 중요한 것은 무엇인가요?
데이터는 어디에 어떤 형식으로 저장되어 있나요?
가장 많은 수작업 시간이 필요한 프로세스는 무엇인가요?

실용적인 팁: 리노베이션 전 집의 방을 정리할 때와 마찬가지로 시스템의 간단한 지도를 만드세요.

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2단계: 파일럿 프로젝트 선택

이상적인 프로젝트의 특징:

너무 비판적이지 않음(잘못되더라도 회사를 멈추지 않음)
측정 가능한 이점(시간 또는 비용 절감) 제공
상당히 깨끗하고 액세스 가능한 데이터로
공동 작업 사용자와 함께

완벽한 예: 공급업체 송장 읽기 자동화. 잘못되면 언제든지 수동 방식으로 돌아갈 수 있지만, 제대로 되면 작업 시간을 절약할 수 있습니다.

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3단계: 적합한 파트너 선택

이용 가능한 전문가 유형:

시스템 번역기 (이전 코드 변환)
통합업체 (서로 다른 시스템 연결)
보안 전문가 (데이터 보호)
업계 컨설턴트 (비즈니스의 세부 사항을 잘 알고 있는 전문가)

4단계: 소규모로 시작하기

성공적인 접근 방식:

간단한 프로세스 테스트
측정 결과
오류 수정
다른 프로세스로 점진적 확장

비유: 자전거 타는 법을 배우는 것은 보조 바퀴로 시작하여 자신감이 생기면 보조 바퀴를 떼는 것과 같습니다.

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엔터프라이즈 시스템의 미래

스스로 개선하는 시스템

다음 큰 단계는 사용 방식을 관찰하여 지속적으로 성능을 최적화하는 자기 개선 시스템이 될 것입니다. 운전 습관을 학습하여 자동으로 연료를 덜 소비하도록 스스로 조정하는 자동차를 상상해 보세요.

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향후 예시: 특정 유형의 불만이 자주 반복되는 것을 파악하여 자동으로 서비스 개선을 제안하는 고객 관리 시스템.

분야별 전문성

점점 더 전문화되고 있습니다:

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의료: 환자를 전체적으로 파악할 수 있도록 다양한 의료 장비를 연결하는 시스템

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금융: 모든 은행 규정을 자동으로 준수하는 솔루션

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생산: 생산 라인을 최적화하고 기계 고장을 예측하는 AI

새로운 기술과의 통합

가까운 시일 내에 지켜보겠습니다:

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로컬 처리: 대기 시간을 줄이기 위해 기업 디바이스에서 직접 실행되는 AI
가상 현실: 복잡한 시스템을 위한 3차원 인터페이스
엔터프라이즈 음성 어시스턴트: 음성 명령을 통한 시스템 제어

결론

지능형 연결 시스템은 단순한 기술 솔루션이 아니라 기업이 수십 년에 걸친 투자와 지식을 버리지 않고 인공지능 시대로 진입할 수 있는 디지털 진화 전략입니다.

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사례 연구에 따르면 이 길을 선택한 기업들은 단순히 새로운 기술을 도입하는 데 그치지 않고, 한 번에 한 가지씩 조금씩 개선하면서 업무 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

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비즈니스 리더에게 주는 메시지는 분명합니다. 인공지능의 화려한 시연이 헤드라인을 장식할 수는 있지만, 진정한 경쟁 우위는 기존의 일상 업무에 인공지능을 지능적이고 거의 눈에 보이지 않게 통합하는 데 있습니다.

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이 접근 방식의 장점은 기술 전문가가 아니어도 혜택을 누릴 수 있다는 것입니다. 탄탄한 기초를 유지하면서 집을 개조하는 것처럼 이미 가지고 있는 것을 발전시킬 준비만 되어 있으면 됩니다.

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기존 시스템에 인공 지능을 통합하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있는지 자세히 알아보세요, 문의.

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질문 및 답변

컴퓨터 시스템 번역기란 정확히 무엇인가요?

컴퓨터 시스템 번역기는 구형 소프트웨어와 최신 인공 지능 기술 사이의 지능적인 중개자 역할을 하는 전문 솔루션입니다. 서로 다른 언어를 사용하는 사람들이 의사소통할 수 있게 해주는 통역사처럼 작동합니다.

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실제 예: 모든 것을 특정 형식으로 기록하는 2005년에 출시된 웨어하우스 소프트웨어가 있는 경우, 번역기는 AI에게 해당 형식을 읽고 해당 데이터를 사용하여 예측하거나 프로세스를 자동화하도록 '학습'합니다.

기존 시스템에 AI를 연결하는 데 드는 비용은 얼마인가요?

비용은 복잡성에 따라 크게 다르지만 일반적으로 대기업의 경우 프로젝트 비용은 130만 유로에서 500만 유로 사이입니다. 하지만 평균 투자 수익률은 +18%의 생산성을 보이며, 시간이 지남에 따라 초기 투자비를 훨씬 초과하는 절감 효과가 있습니다.

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중소기업의 경우 수천 유로의 파일럿 프로젝트로 시작하여 접근 방식을 테스트할 수 있습니다.

첫 번째 결과를 확인하는 데 얼마나 걸리나요?

파일럿 프로젝트는 일반적으로 시스템을 완전히 교체하는 데 몇 달 또는 몇 년이 걸리는 것보다 훨씬 빠른 6~12주 안에 결과를 보여줍니다. 단계별 접근 방식을 통해 업무 중단을 최소화하면서 즉각적인 효과를 볼 수 있습니다.

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예시: 한 물류 회사는 2개월 만에 배송 메모 판독을 자동화하여 하루 4시간의 수작업을 즉시 절약했습니다.

민감한 데이터를 AI에 연결해도 안전한가요?

예, 올바르게 수행하면 가능합니다. 최신 연결 시스템에는 자동 암호화, 엄격한 액세스 제어, 지속적인 모니터링과 같은 고급 보호 기능이 포함되어 있습니다. 많은 솔루션이 은행이나 병원과 같이 규제가 엄격한 산업에 대해 인증을 받았습니다.

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예시: 은행에서는 AI가 고객 데이터에 액세스할 때마다 액세스가 기록되고 승인되며 처리 중에도 데이터가 항상 암호화된 상태로 유지됩니다.

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어떤 구형 시스템을 AI에 연결할 수 있나요?

거의 모든 컴퓨터 시스템이 AI와의 연결을 통해 이점을 얻을 수 있습니다:

1990년대 회계 소프트웨어
이전 세대 데이터베이스
오래된 창고 관리 시스템
자체 개발한 맞춤형 소프트웨어
산업 및 기계 제어 시스템

중요한 것은 시스템에 더 이상 사용되지 않는 형식의 데이터라도 사용 가능한 데이터가 포함되어 있다는 것입니다.

AI가 직원을 대체할까요?

실제 경험은 그 반대의 결과를 보여줍니다. 반복적이고 지루한 업무는 AI가 처리하고, 인간의 판단력, 창의력, 대인관계가 필요한 더 흥미롭고 창의적인 업무에 집중할 수 있기 때문에 직원들의 만족도가 더 높아집니다.

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구체적인 예: 피델리티 파이낸셜의 직원들은 수동 조사에 소요되는 시간을 68% 줄이고, 고객과의 유용한 활동에 43% 더 많은 시간을 할애하고 있습니다.

먼저 작은 프로젝트를 시도해 봐도 될까요?

물론 가장 권장되는 접근 방식입니다. 대부분의 성공적인 구현은 더 중요한 애플리케이션으로 확장하기 전에 통합이 어떻게 작동하는지 테스트하는 중요하지 않은 프로세스로 시작합니다.

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팁: 중요하지만 필수적인 프로세스는 아닌 송장 읽기 자동화나 고객 불만 분석과 같은 것부터 시작하세요.

이러한 솔루션의 주요 제공업체는 누구인가요?

시장 리더는 다음과 같습니다:

RetroAI: 레거시 시스템 번역 전문 기업
하모니 기술: 서로 다른 시스템 간의 조정
GuardRail: 안전 및 규정 준수
오픈 레거시: 완벽한 현대화 플랫폼
특정 솔루션을 보유한 대형 클라우드 제공업체(아마존, 마이크로소프트, 구글)

구현을 위해 어떻게 준비해야 하나요?

준비 단계에는 다음이 포함됩니다:

시스템 인벤토리: 매일 사용하는 모든 소프트웨어를 나열하세요.
데이터 평가: 보유한 데이터의 종류와 위치 이해
목표 정의하기: 개선하고자 하는 사항 결정
팀 만들기: 프로젝트를 담당할 사람 파악하기
공급업체 검색: 업종별 전문가 찾기

프로젝트가 작동하지 않으면 어떻게 되나요?

단계별 접근 방식은 위험을 최소화합니다. 파일럿 프로젝트가 제대로 작동하지 않으면 중요한 시스템을 손상시키지 않고 이전 방식으로 돌아갈 수 있습니다. 새로운 레시피를 시도하는 것과 같습니다. 잘 되지 않으면 언제든지 이전 레시피를 만들 수 있는 재료만 있으면 됩니다.

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또한, 대부분의 진지한 공급업체는 구현 프로세스 전반에 걸쳐 결과에 대한 보증과 지원을 제공합니다.

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출처 및 참고 자료: