State of Application Strategy Report 2025

AI 도입 폭증, 2년 전 25%에서 96%로 급증

글로벌 기술 기업 F5의 2025년 애플리케이션 전략 현황 리포트에 따르면, AI와 머신러닝(ML) 도입이 폭발적으로 증가했다. 2023년 약 25%의 기업만이 AI 지원 기능을 구현했던 것과 달리, 2025년 현재 96%의 기업이 AI 모델을 배포하고 있다고 응답했다. 이는 단 2년 만에 4배 가까이 증가한 수치다.

특히 주목할 점은 AI 활용 영역의 확장이다. 과거 고객 서비스 챗봇 중심이었던 AI 지원이 이제는 비즈니스 의사결정과 직원 생산성 향상으로 범위가 넓어졌다. 또한 93%의 기업이 현재 디지털 애플리케이션을 통해 수익의 최소 일부를 창출하고 있어, 디지털 전환이 거의 완전히 정착했음을 보여준다.

하이브리드 복잡성 심화, 4개 퍼블릭 클라우드 동시 운영

현대 기업들의 애플리케이션 배포 환경은 더욱 복잡해지고 있다. 94%의 기업이 여러 환경에 걸쳐 앱을 배포하고 있으며, 중간값 기준으로 4개의 서로 다른 퍼블릭 클라우드 벤더를 동시에 사용하고 있다. 이러한 하이브리드 배포 모델은 비즈니스 요구사항을 충족하기 위한 유연성 확보가 주된 목적이다.

흥미롭게도 79%의 기업이 퍼블릭 클라우드에서 온프레미스나 코로케이션 환경으로 앱을 재반입(repatriation)했거나 12개월 내에 그렇게 할 예정이라고 답했다. 이는 2021년 13%에서 크게 증가한 수치로, 비용 통제와 예측 가능성, 보안 및 컴플라이언스 문제가 주된 동인이다.

AI 게이트웨이 50% 도입, API 보안이 핵심 과제

AI 모델 보안에 대한 우려가 높아지면서 50%의 기업이 AI 게이트웨이(AI Gateway)를 이미 배포했다. 또 다른 40%는 12개월 내에 AI 게이트웨이를 사용할 예정이라고 응답했다. AI 게이트웨이의 주요 용도는 AI 모델 보호 및 관리(62%)이며, 중앙 집중식 제어 지점 제공(56%)과 민감한 데이터 유출 방지(55%)가 뒤를 이었다.

API 보안은 AI 모델 보호의 핵심 전략으로 부상했다. 50%의 기업이 API 보안을 통해 AI 모델을 보호할 것으로 기대한다고 답했으며, 웹 애플리케이션 및 API 보호(WAAP) 서비스를 AI 모델 보호에 활용하려는 기업도 2024년 77%에서 2025년 91%로 증가했다. 하지만 58%의 기업이 API 확산(API sprawl)을 심각한 문제점으로 지적하고 있어, API 관리의 복잡성이 주요 과제로 대두되고 있다.

텔레메트리 활용이 분석에서 자동화로 전환

기업들의 데이터 활용 방식이 근본적으로 변화하고 있다. 2024년 47%의 기업이 운영 텔레메트리를 주로 알림 생성에 활용했던 것과 달리, 2025년에는 65%가 자동화 구동을 최우선 목적으로 삼고 있다. 이는 단순한 사후 대응에서 사전 예방적 자동화로의 패러다임 전환을 의미한다.

데이터 품질 문제도 크게 개선됐다. 2024년 72%의 기업이 데이터 이슈를 AI 도입의 최대 장벽으로 꼽았지만, 2025년에는 48%로 감소했다. 95%의 기업이 오픈텔레메트리(OpenTelemetry) 같은 관찰 가능성 도구를 표준화하고 있으며, 38%는 데이터를 단일 데이터 레이크로 통합하고 있다. 관찰 가능성 데이터 관리 전략이 없는 기업은 10% 미만으로 줄어들었다.

이러한 데이터 성숙도 향상으로 96%의 기업이 운영 텔레메트리를 자동화에 활용하고 있거나 활용할 계획이라고 답했다. 효과적인 자동화가 알림의 필요성을 줄여주고 앱이 실시간으로 동적 적응할 수 있게 돕는다는 인식이 확산되고 있다.

수동 업무가 AI 활용 저해, 60%가 수작업에 매몰

AI 도입의 가장 큰 장벽은 더 이상 데이터 품질이 아닌 인력의 AI 이해 능력 부족(54%)으로 조사됐다. 하지만 더 심각한 문제는 60%의 기업이 여전히 수동적인 운영 업무에 매몰되어 있다는 점이다. 응답자의 31%가 벤더 API 복잡성 처리를 가장 시간 소모적인 자동화 관련 업무로 꼽았고, 29%는 맞춤형 스크립팅 작성을 지적했다. 또한 23%가 티켓팅이나 관리 시스템과의 통합이 자동화를 방해한다고 답했다. 이러한 파편화된 프로세스와 통합 지점들이 수동 개입의 필요성을 증가시키고 운영을 지연시키고 있다.

특히 73%의 기업이 AI를 통한 앱 성능 최적화를 원하지만, 레거시 프로세스와 운영 워크플로우로 인해 AIOps(AI Operations) 도입이 제대로 이뤄지지 않고 있다. 현대적 배포 파이프라인이 민첩성과 속도를 위해 설계됐음에도 불구하고, 수동적 IT 운영과 승인 프로세스가 릴리스 주기를 늦추고 현대적 아키텍처의 이점을 제한하고 있다는 분석이다.

관리 콘솔 시대 종료, 자연어 인터페이스 AIOps가 대세

F5는 AI 자동화 도입이 2026년을 전환점으로 급속히 확산될 것으로 전망한다고 밝혔다. 2035년까지 10개 기업 중 9개가 IT 운영에서 AI 기반 자동화를 사용할 것으로 예측된다. 이 과정에서 인간 개입은 최소화되고 전통적인 관리 콘솔은 자연어 인터페이스를 갖춘 AIOps로 대체될 것이라는 분석이다. 성공적인 조직들은 관찰(Observe), 방향설정(Orient), 결정(Decide), 행동(Act)의 OODA 루프를 기반으로 한 AI 기반 의사결정 프로세스를 구축할 것으로 예상된다. 이를 위해서는 API와 언어, 도구, 벤더의 간소화가 핵심이며, 특히 API 복잡성을 해결하는 관리 및 보안 플랫폼이 효율성 증대의 핵심 요소가 될 것이다.

또한 현재 WAAP(웹 애플리케이션 및 API 보호)로 알려진 보안 접근법이 향후 웹 앱, API, AI 보호를 모두 아우르는 포괄적 보호 체계로 진화할 것으로 전망된다. 클라우드에 구애받지 않으면서 프로그래밍 가능한 접근 방식이 마이크로서비스부터 머신러닝 모델까지 모든 것을 보호하는 동시에 복잡성 문제 해결에도 기여할 것이라는 분석이다.

FAQ

Q: AI 도입이 급증했다고 하는데, 실제로 어떤 분야에서 AI를 활용하고 있나요?

A: 과거 고객 서비스 챗봇 중심에서 벗어나 현재는 비즈니스 의사결정 지원과 직원 생산성 향상으로 활용 범위가 확대됐습니다. 특히 앱 성능 최적화(73%), 비용 최적화(59%), 제로데이 취약점 완화(59%) 등 IT 운영 자동화 분야에서 AI 활용 수요가 높습니다.

Q: 하이브리드 클라우드 환경이 복잡해지는데, 왜 기업들이 이런 방식을 선택하나요?

A: 91%의 기업이 비즈니스 요구사항 충족을 위한 유연성을 가장 큰 이유로 꼽았습니다. 각 앱에 최적화된 배포 위치를 선택할 수 있는 능력과 비용 유연성(59%), 복원력(68%) 확보가 주요 혜택입니다. 다만 53%가 일관성 없는 보안 정책으로 어려움을 겪고 있습니다.

Q: AI를 더 효과적으로 활용하려면 어떤 점을 개선해야 하나요?

A: 가장 시급한 것은 수동 업무 프로세스의 자동화입니다. 현재 60%의 기업이 수작업에 매몰되어 있어 AI 활용이 제한되고 있습니다. API 복잡성 해결, 통합된 관측 가능성 도구 도입, 프로그래밍 가능한 보안 솔루션 구축 등을 통해 운영 효율성을 높여야 합니다.

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