Insights

레거시 시스템 현대화 비용을 줄이는 AI 활용 전략

July 13, 2026

min Read

유지보수를 계속할 것인가, 현대화를 추진할 것인가

오늘날 대부분의 대기업은 이미 하나 이상의 레거시 시스템을 운영하고 있습니다. 오히려 완전히 새로운 시스템만으로 IT 환경을 구성한 기업을 찾기가 더 어려운 상황입니다. 실제 기업 환경은 서로 다른 시기에 구축된 다양한 시스템이 함께 운영되는 형태가 일반적이며, 핵심 비즈니스 로직은 10년에서 길게는 20년 이상 유지되어 온 코드에 담겨 있는 경우가 많습니다.

이러한 시스템은 수백만 줄에 달하는 코드와 수십 개의 핵심 연계 시스템으로 구성되어 있으며, 오랜 기간 축적된 비즈니스 로직 역시 대부분 코드 안에 녹아 있습니다. 문서화가 충분히 이루어진 경우는 드물고, 실제 동작 방식은 시스템 자체를 분석해야만 이해할 수 있는 경우가 대부분입니다.

이처럼 복잡한 환경에서 CTO나 시스템 아키텍트가 ‘이상적인 선택지’를 갖는 경우는 거의 없습니다. 현실적으로는 비용이 많이 드는 두 가지 전략 가운데 하나를 선택해야 합니다.

그동안 대부분의 기업이 유지보수를 선택했던 이유는 현대화의 필요성을 몰라서가 아니었습니다. 투자 대비 위험이 너무 크고, 성공을 확신하기 어려웠기 때문입니다.

하지만 최근 들어 이 균형이 조금씩 달라지고 있습니다. AI 기반 소프트웨어 개발 도구의 발전으로 레거시 시스템 자체가 사라지는 것은 아니지만, 시스템을 이해하고 분석하는 데 드는 비용 구조가 크게 바뀌기 시작했습니다. 그동안 현대화 프로젝트에서 가장 많은 시간과 비용이 투입되던 리버스 엔지니어링과 시스템 분석 작업의 부담이 점차 줄어들고 있는 것입니다.

그렇다면 새로운 질문이 생깁니다.

“만약 리버스 엔지니어링과 시스템 이해에 필요한 비용이 크게 낮아진다면, 유지보수와 현대화 사이의 경제성도 달라질 수 있을까요?”

이 질문에 답하기 위해서는 먼저 현대화 프로젝트의 비용이 실제로 어디에서 발생하는지 살펴볼 필요가 있습니다.

반대로 레거시 시스템을 현대화하거나 새로운 환경으로 마이그레이션하는 방법도 있습니다. 이론적으로는 기술 부채를 줄이고, 시스템 구조를 단순화하며, 앞으로의 개발 속도를 높일 수 있는 가장 근본적인 해결책입니다.

하지만 현실에서는 이야기가 달라집니다. 대규모 현대화 프로젝트는 수년에 걸쳐 진행되는 경우가 많으며, 상당한 초기 투자 비용이 필요합니다. 기존 시스템을 세분화해 분석해야 하고, 프로젝트가 예상보다 길어지면서 끝없이 이어지는 ‘장기 마이그레이션 프로젝트’로 변질될 위험도 적지 않습니다.

많은 사람들은 마이그레이션의 핵심 비용이 새로운 언어나 프레임워크로 코드를 다시 작성하는 작업이라고 생각합니다. 하지만 실제로 가장 많은 비용이 드는 단계는 기존 시스템을 분석해 비즈니스 로직을 파악하고, 숨어 있는 의존성을 찾아내며, 부족한 문서를 보완하고, 변경 이후에도 시스템이 정상적으로 동작하는지 검증할 수 있는 테스트 환경을 구축하는 과정입니다.

즉, 코드를 새로 작성하는 일보다 기존 시스템을 이해하는 일이 훨씬 더 어렵고 비용도 많이 드는 작업인 셈입니다. 이러한 이유로 많은 기업은 오랫동안 ‘관리되는 레거시’ 상태를 유지합니다. 시스템은 비즈니스에 너무 중요해서 쉽게 교체할 수 없지만, 그렇다고 계속 유지하기에도 비용 부담이 점점 커지는 상황입니다.

결국 기업은 두 가지 선택지 앞에서 고민하게 됩니다.

그렇다면 새로운 질문이 생깁니다.

“만약 리버스 엔지니어링과 시스템 이해에 필요한 비용이 크게 낮아진다면, 유지보수와 현대화 사이의 경제성도 달라질 수 있을까요?”

이 질문에 답하기 위해서는 먼저 현대화 프로젝트의 비용이 실제로 어디에서 발생하는지 살펴볼 필요가 있습니다.

레거시 시스템 현대화 비용을 높이는 4가지 핵심 요인

현대화 비용의 대부분은 ‘시스템을 이해하는 과정’에서 발생합니다. 이러한 비용 구조는 크게 네 가지 요소로 나눠볼 수 있습니다.

1. 시스템 이해(System Understanding)

레거시 시스템은 시간이 지날수록 하나의 거대한 ‘지식 저장소’가 됩니다.

문서에는 핵심 내용이 충분히 남아 있지 않고, 실제 비즈니스 로직은 코드와 과거 개발 과정, 그리고 오랫동안 시스템을 담당해 온 개발자의 경험 속에 축적됩니다. 따라서 새로운 기능을 추가하거나 시스템을 개선하기 위해서는 먼저 기존 시스템이 어떻게 동작하는지부터 이해해야 합니다. 이를 위해서는 다음과 같은 작업이 선행됩니다.

현실에서는 개발자들이 문서 대신 코드를 직접 읽으며 시스템을 이해하는 데 수주에서 수개월을 보내는 경우도 적지 않습니다. 특히 대규모 엔터프라이즈 시스템에서는 이러한 분석 작업만으로도 현대화 프로젝트 예산의 30~40%를 차지하기도 합니다.

더 큰 문제는 이 과정이 사람의 경험과 숙련도에 크게 의존한다는 점입니다. 인력을 추가한다고 해서 쉽게 속도를 높일 수 있는 작업이 아니기 때문에, 프로젝트 기간과 비용이 함께 증가하게 됩니다

2. 의존성 및 영향도 분석(Dependency & Impact Analysis)

레거시 시스템은 단독으로 운영되지 않습니다. 데이터베이스, 내부 서비스, 메시지 큐, 외부 솔루션, 서드파티 API 등 수많은 시스템이 서로 긴밀하게 연결되어 있습니다. 그래서 작은 코드 하나를 수정하더라도 “이 부분을 수정하면 어디까지 영향을 받게 될까?”에 대해 고민하게 됩니다. 이 질문에 답하기 위해서는 다음과 같은 작업이 필요합니다.

이 과정은 현대화 프로젝트에서 가장 과소평가되지만, 실제로는 가장 많은 비용이 발생하는 영역 가운데 하나입니다. 의존성을 정확하게 파악하지 못할수록 변경 작업의 위험은 커지고, 개발자는 새로운 수정 자체를 부담스러워하게 됩니다.

결국 조직은 자연스럽게 ‘가능하면 건드리지 말자’는 보수적인 문화로 흘러가게 됩니다.

3. 지식 이전과 버스 팩터(Knowledge Transfer & Bus Factor)

결국 간단한 기능 수정조차 해당 전문가를 거쳐야 진행되는 경우가 많아지면서, 개발 자체에 비용을 쓰기보다 ‘시스템을 아는 사람’에게 접근하기 위한 비용을 지불하게 됩니다.

4. 테스트와 검증(Testing & Validation)

레거시 시스템은 오래될수록 테스트 비용도 함께 증가합니다. 대표적인 원인은 다음과 같습니다.

부족하거나 오래된 테스트 코드
최신 상태로 유지되지 않는 문서
복잡한 시스템 간 연동 구조
수작업 중심의 검증 프로세스
서로 강하게 결합된 컴포넌트

이러한 환경에서는 작은 변경에도 광범위한 회귀 테스트가 필요하며, 검증 과정에 많은 시간이 소요됩니다. 결국 개발팀은 변경 자체를 최소화하려는 방향으로 움직이게 되고, 새로운 기능을 빠르게 배포하기 어려운 환경이 됩니다.

AI가 레거시 시스템 현대화의 비용 구조를 바꾸는 방식

1. 시스템 이해가 '코드 읽기'에서 '질문하기'로 바뀐다

기존에는 개발자가 수많은 파일을 직접 열어보면서 시스템의 구조와 비즈니스 로직을 파악해야 했다면, AI를 활용하면 자연어로 질문하는 것만으로도 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.

예컨대 아래와 같은 작업들을 훨씬 짧은 시간 안에 수정할 수 있게 됩니다.

특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 AI 시스템은 방대한 코드베이스를 하나의 지식 저장소처럼 활용할 수 있어, 기존보다 훨씬 빠르게 시스템을 이해할 수 있습니다.

2. 의존성 분석도 자동화할 수 있다

레거시 시스템에서 가장 어려운 작업 중 하나는 변경의 영향을 예측하는 일입니다. AI는 이러한 분석 역시 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 호출(Call) 관계 자동 분석 , 시스템 간 의존성 탐지, 변경 시 영향을 받을 가능성이 높은 영역 식별 등을 AI가 수행하면서 개발자가 직접 모든 관계를 추적해야 하는 부담을 크게 줄여줍니다.

덕분에 변경 범위를 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있으며, 영향도 분석에 필요한 시간도 단축할 수 있습니다.

3. 특정 개발자에게 집중된 지식을 조직의 자산으로 전환한다

레거시 시스템은 특정 개발자의 경험에 의존하는 경우가 많습니다. AI는 이러한 구조를 개선하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다.

예를 들어,

신규 개발자는 궁금한 내용을 AI에게 바로 질문하며 시스템을 이해할 수 있고, 숙련된 개발자의 도움을 기다리는 시간도 줄어듭니다. 결과적으로 온보딩 속도가 빨라지고, 특정 인력에게 지식이 집중되는 문제도 완화할 수 있습니다.

4. 테스트는 여전히 사람의 검증이 중요하다

반면 테스트와 검증 영역은 다른 분야에 비해 AI의 영향이 상대적으로 제한적입니다. AI는 다음과 같은 작업을 지원할 수 있습니다.

하지만 실제 시스템이 의도한 대로 동작하는지 최종적으로 판단하는 과정까지 AI가 대신할 수는 없습니다. 특히 엔터프라이즈 환경에서는 비즈니스 로직의 정확성과 시스템 안정성이 무엇보다 중요하기 때문에, 최종 검증은 여전히 사람의 역할이 필수적입니다.

5. 핵심은 '코드 생성'이 아니라 '시스템 이해'

AI가 레거시 시스템 현대화에 가져온 가장 큰 변화는 기존 시스템을 이해하는 데 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄여준다는 것입니다.

그동안 현대화 프로젝트에서 가장 큰 부담이었던 시스템 분석과 리버스 엔지니어링 비용이 낮아지면서, 기업은 이전보다 훨씬 현실적인 비용으로 현대화를 검토할 수 있게 되었습니다.

그렇다면 이러한 변화는 실제 기업의 프로젝트에서도 확인되고 있을까요? 다음에서는 글로벌 기업들이 AI를 활용해 레거시 시스템 현대화와 유지보수 비용을 어떻게 줄이고 있는지 실제 사례를 살펴보겠습니다.

실제 사례로 살펴보는 AI 기반 레거시 시스템 현대화

앞서 살펴본 내용만 보면 AI가 레거시 시스템 현대화의 비용 구조를 크게 바꿀 수 있을 것처럼 보입니다. 하지만 기술 도입을 결정하는 CTO나 개발 조직 리더에게는 이론보다 중요한 것이 있습니다.

실제 기업에서도 같은 효과가 검증됐는가입니다.

최근 몇 년 사이 글로벌 기업과 연구기관은 AI를 활용해 레거시 시스템 유지보수와 현대화 비용을 줄인 다양한 사례를 공개하고 있습니다. 이 사례들을 살펴보면, AI가 실제 프로젝트에서 어떤 영역에 가장 큰 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.

1. Google - 대규모 코드 마이그레이션 자동화

대표적인 사례는 Google의 대규모 코드 마이그레이션 프로젝트입니다. Google은 하나의 거대한 모노레포(Monorepo) 환경에서 반복적으로 발생하는 코드 변경 작업에 LLM을 활용했습니다.

공개된 자료에 따르면,

이때 AI의 역할은 대규모 코드 변경을 더 빠르게 수행하고, 변경 전에 필요한 분석과 준비 작업을 줄이는 것이었습니다. 즉, 앞서 설명한 ‘시스템 이해’와 ‘의존성 분석’에 필요한 비용을 낮춘 대표적인 사례라고 볼 수 있습니다.

2. Morgan Stanley - 레거시 코드에서 지식을 찾다

Morgan Stanley 역시 AI를 활용해 방대한 레거시 코드베이스를 분석하고, 시스템에 축적된 지식을 보다 쉽게 활용할 수 있는 환경을 구축했습니다.

대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 내부 시스템을 분석한 결과,

회사 측은 이를 통해 수십만 시간에 달하는 개발자 업무를 절감할 수 있었다고 설명합니다.

하지만 더 중요한 변화는 개발자가 시스템을 이해하는 방식 자체가 달라졌다는 점입니다. 기존에는 코드와 문서를 하나씩 찾아보며 정보를 수집해야 했다면, AI 도입 이후에는 필요한 내용을 바로 질의할 수 있는 ‘대화형 지식 베이스’ 형태로 시스템을 활용하게 된 것입니다.

이는 앞서 살펴본 네 가지 비용 요인 가운데 시스템 이해와 지식 이전 문제를 효과적으로 개선한 사례라고 볼 수 있습니다.

3. COBOL에서 Java로, AI 기반 현대화 연구

AI를 활용한 레거시 현대화는 실제 기업뿐 아니라 다양한 연구에서도 활발히 검증되고 있습니다. 대표적인 사례가 금융권에서 많이 사용하는 COBOL 시스템을 Java로 전환하는 연구입니다.

이러한 연구에서는 AI를 활용해

연구 결과는 상당히 긍정적이었습니다.

하지만 연구진이 공통적으로 지적한 사실도 있습니다. 가장 많은 시간이 필요한 작업은 기존 시스템의 동작이 그대로 유지되는지 검증하는 과정이었다는 점입니다. 결국 AI가 코드 생성과 분석은 크게 개선할 수 있지만, 시스템의 동작을 최종적으로 검증하는 과정은 여전히 현대화 프로젝트의 핵심 과제로 남아 있습니다.

4. 실제 사례가 보여주는 공통점

Google, Morgan Stanley, 그리고 다양한 현대화 연구 사례를 종합해 보면 공통된 결론을 확인할 수 있습니다. AI는 다음과 같은 작업에서 가장 높은 효과를 보이고 있습니다.

즉, AI는 ‘코드를 다시 작성하기 위해 준비하는 비용’을 줄여주는 데 더 큰 가치를 제공합니다. 그리고 바로 이 변화가 레거시 시스템 현대화의 경제성을 이전과 다르게 만들고 있습니다.

레거시 시스템 현대화를 위한 AI 플랫폼, 무엇을 봐야 할까?

레거시 시스템 현대화를 목적으로 한다면, 일반적인 AI 코딩 도구를 선택하는 기준과는 접근 방식이 달라야 합니다. 레거시 시스템 현대화의 핵심은 새로운 코드를 빠르게 만드는 것이 아니라, 기존 시스템에 축적된 지식을 얼마나 효과적으로 활용할 수 있는지에 있기 때문입니다.

그렇다면 기업은 어떤 기준으로 AI 플랫폼을 선택해야 할까요?

Q1. 대규모 코드베이스를 분석할 수 있는가?

엔터프라이즈 환경의 코드베이스는 수십 개에서 수백 개의 프로젝트가 서로 연결되어 하나의 시스템을 이루는 경우가 대부분입니다. 따라서 AI 플랫폼은 단순히 파일 하나를 분
석하는 수준을 넘어 다음과 같은 기능을 지원해야 합니다.

이러한 기능이 갖춰져 있지 않다면, 복잡한 엔터프라이즈 환경에서는 AI가 충분한 맥락을 이해하지 못해 활용도가 크게 떨어질 수 있습니다.

Q2. 코드 속 지식을 쉽게 찾고 활용할 수 있는가?

레거시 시스템의 가장 큰 문제는 필요한 정보가 한곳에 정리되어 있지 않다는 점입니다.비즈니스 로직은 코드에 숨어 있고, 일부 내용은 문서에, 또 다른 정보는 이슈 트래커나 주석, 혹은 특정 개발자의 경험 속에 흩어져 있습니다. AI 플랫폼은 이러한 정보를 하나로 연결해 누구나 쉽게 활용할 수 있어야 합니다.

예를 들어,

등이 가능해야 합니다. 결국 AI 플랫폼은 단순한 코드 생성 도구가 아니라, 코드베이스를 기업의 지식 자산으로 전환하는 역할을 수행해야 합니다.

Q3. 신규 개발자의 온보딩을 얼마나 빠르게 지원하는가?

대규모 시스템에 새롭게 투입된 개발자가 업무에 적응하기까지는 상당한 시간이 필요합니다. 시스템 구조와 아키텍처를 이해하고, 비즈니스 로직을 익히는 과정만으로도 수개월이 걸리는 경우가 많습니다. 따라서 AI 플랫폼은 다음과 같은 방식으로 학습 과정을 줄여야 합니다.

신규 개발자가 빠르게 업무에 적응할수록 유지보수 비용은 줄어들고, 특정 전문가에게 의존하는 구조도 완화할 수 있습니다.

Q4. 변경 영향도를 빠르게 분석할 수 있는가?

레거시 시스템을 수정할 때 가장 먼저 확인해야 하는 것은 변경이 다른 기능에 어떤 영향을 미치는지입니다. AI 플랫폼은 이러한 영향도 분석을 지원해야 합니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

이러한 기능은 개발자가 더 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록 돕고, 변경으로 인한 장애 위험도 함께 줄여줍니다.

Q5. 엔터프라이즈 환경에 적합한 보안과 운영 기능을 제공하는가

금융, 제조, 공공, 자동차 산업처럼 보안 요구사항이 높은 기업에서는 AI 성능만큼 중요한 것이 운영 환경입니다. 아무리 뛰어난 AI라도 기업의 보안 정책을 충족하지 못하면 실제 업무에 적용하기 어렵습니다. 따라서 AI 플랫폼은 다음과 같은 기능을 지원해야 합니다.

이러한 기반이 갖춰져야만 엔터프라이즈 환경에서도 AI를 안정적으로 운영할 수 있습니다.

CodeCenter는 이러한 요구사항을 충족하도록 설계된 AI 플랫폼입니다.

CodeCenter는 레거시 시스템 현대화 과정에서 가장 많은 시간과 비용이 투입되는 시스템 이해, 지식 탐색, 영향도 분석, 신규 개발자 온보딩을 지원하는 데 초점을 맞춘 엔터프라이즈 AI 플랫폼입니다.

Repository Analysis를 통해 방대한 코드베이스를 분석하고, Semantic Search와 DeepCode RAG를 기반으로 코드와 문서를 하나의 지식 자산처럼 활용할 수 있습니다. 또한 Code Chat을 통해 개발자는 자연어로 시스템 구조와 비즈니스 로직을 질의하고 필요한 정보를 빠르게 확인할 수 있습니다.

여기에 저장소 간 관계를 고려한 코드 탐색과 영향도 분석 기능을 함께 제공해 변경 범위를 보다 빠르고 정확하게 파악할 수 있으며, 신규 개발자 역시 AI를 활용해 시스템 구조를 이해하고 업무에 필요한 컨텍스트를 빠르게 습득할 수 있습니다.

무엇보다 CodeCenter는 온프레미스 환경과 엔터프라이즈 보안 정책을 고려해 설계되었습니다. 기업 내부 코드와 지식을 외부로 반출하지 않고도 AI를 활용할 수 있으며, 조직의 보안 정책과 권한 체계를 유지한 상태에서 레거시 시스템 분석과 현대화를 지원합니다.

결국 CodeCenter는 기업의 코드베이스를 하나의 지식 플랫폼으로 전환해 레거시 시스템 현대화의 비용과 리스크를 줄이는 AI 플랫폼이라고 할 수 있습니다.