왜 회사들은 아직도 20년 된 시스템을 버리지 못할까? IT 현장에서 직접 본 레거시 시스템의 현실

회사에서 오래된 시스템을 사용하다 보면 이런 생각이 듭니다.

“이 시스템을 만든 지 20년이나 됐는데 아직도 사용하는 이유가 뭘까?”

요즘은 AI가 코드를 만들고 클라우드에서 새로운 시스템도 빠르게 구축할 수 있습니다. 그런데 실제 기업 현장에서는 10년, 20년 된 시스템이 여전히 중요한 업무를 담당하는 경우가 많습니다.

회사들이 오래된 시스템을 쉽게 버리지 못하는 가장 큰 이유는 프로그램 자체보다 그 안에 축적된 데이터와 업무 방식, 다른 시스템과의 연결 관계 때문입니다.

20년 이상 IT 현장에서 시스템을 운영하고 개선하는 일을 경험하면서 느낀 것도 바로 이 부분입니다. 오래된 시스템을 새것으로 교체하는 것은 단순히 새로운 프로그램을 만드는 문제가 아닙니다.

그렇다면 기업은 왜 오래된 시스템을 계속 사용하고 있을까요?

오래된 시스템이 반드시 나쁜 시스템은 아니다

IT 업계에서는 오랫동안 기업에서 사용된 기존 시스템을 레거시 시스템(Legacy System)이라고 부릅니다.

하지만 레거시 시스템을 단순히 “낡아서 버려야 하는 프로그램”이라고 생각하면 실제 기업의 상황을 놓치게 됩니다.

20년 동안 사용됐다는 것은 그만큼 회사의 중요한 업무를 오랫동안 처리해왔다는 의미이기도 합니다.

시스템 안에는 회사의 업무 방식이 들어 있다

처음에는 단순했던 시스템에 시간이 지나면서 여러 기능이 추가됩니다.

예를 들어 인사 시스템이라면 다음과 같은 기능이 하나씩 들어갈 수 있습니다.

• 직원 정보 관리
• 조직 및 부서 관리
• 근태 관리
• 인사평가
• 승진 관리
• 급여 연계
• 전자결재
• 교육 관리
• 통계 및 보고

결국 시스템에는 단순한 프로그램 코드만 남는 것이 아닙니다.

회사가 오랫동안 일해온 방식 자체가 시스템 안에 들어가게 됩니다.

그래서 오래된 시스템을 없애는 일은 프로그램을 새로 만드는 것보다 훨씬 큰 작업이 될 수 있습니다.

시스템 교체에서 가장 어려운 것은 데이터다

새로운 시스템을 개발하는 기술은 과거보다 훨씬 발전했습니다.

하지만 기존 시스템에 20년 동안 쌓인 데이터를 새로운 시스템으로 옮기는 일은 전혀 다른 문제입니다.

오래된 데이터에는 과거의 업무 방식이 남아 있다

기업 시스템에는 다음과 같은 데이터가 축적되어 있을 수 있습니다.

1. 고객 및 직원 정보
2. 거래 및 업무 이력
3. 결재 문서
4. 교육 및 인사 기록
5. 계약 정보
6. 통계 자료
7. 다른 시스템과 연결되는 데이터

여기서 단순히 데이터베이스를 복사한다고 끝나는 것이 아닙니다.

과거와 현재의 데이터 구조와 코드가 다를 수 있기 때문입니다.

예를 들어 기존 시스템에서는 특정 상태를 A로 저장했지만 새로운 시스템에서는 01로 관리할 수 있습니다. 이 경우 데이터 변환 과정이 필요합니다.

더 어려운 것은 데이터 자체가 정확한지 확인하는 일입니다.

20년 동안 데이터가 쌓이면 중복 데이터, 오래된 정보, 잘못 입력된 데이터도 생길 수 있습니다.

따라서 시스템을 교체하려면 다음 작업이 함께 필요합니다.

• 데이터 정리
• 데이터 변환
• 데이터 검증
• 개인정보와 접근권한 검토
• 과거 데이터 보존 여부 판단

결국 시스템 교체는 개발 프로젝트인 동시에 데이터 정리 프로젝트이기도 합니다.

회사 시스템은 하나의 프로그램처럼 보이지만 실제로는 연결되어 있다

기업의 시스템은 각각 독립적으로 움직이는 것처럼 보여도 실제로는 서로 연결되어 있는 경우가 많습니다.

예를 들어

인사 시스템 → 전자결재 → 급여 → 회계 → 통계 시스템

과 같은 구조가 있을 수 있습니다.

이런 환경에서는 인사 시스템 하나를 새로 만든다고 해서 끝나는 것이 아닙니다.

다른 시스템과 주고받는 데이터와 업무 흐름까지 확인해야 합니다.

하나를 바꾸면 다른 시스템도 영향을 받는다

시스템 교체 과정에서 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

• 다른 시스템으로 데이터가 정상적으로 전달되지 않음
• 기존 통계와 새로운 통계의 결과가 달라짐
• 전자결재나 급여 업무에 오류 발생
• 외부 시스템과의 연계 문제 발생

그래서 기업에서는 시스템 교체를 결정할 때 “새 시스템을 만들 수 있는가?”보다 “기존 업무를 중단하지 않고 바꿀 수 있는가?”를 더 중요하게 보기도 합니다.

기업이 가장 두려워하는 것은 업무 중단이다

개인용 프로그램이라면 문제가 생겼을 때 다른 프로그램을 사용하면 됩니다.

하지만 회사의 핵심 시스템이 멈추면 실제 업무가 멈출 수 있습니다.

특히 다음과 같은 업무는 시스템 의존도가 높습니다.

• 급여
• 회계
• 인사
• 주문
• 고객관리
• 전자결재
• 생산관리

경영진 입장에서는 결국 이런 질문을 하게 됩니다.

“새 시스템의 효과가 교체 과정에서 발생할 수 있는 위험과 비용보다 충분히 큰가?”

이 질문에 명확한 답이 없다면 기존 시스템을 유지하면서 개선하는 선택을 하게 됩니다.

그렇다고 오래된 시스템을 계속 유지하는 것도 문제다

기존 시스템을 유지하는 것이 항상 안전한 것도 아닙니다.

시간이 지나면 새로운 문제가 생길 수 있습니다.

대표적인 문제 4가지

1. 유지보수 인력 부족

오래된 기술을 경험한 개발자가 줄어들 수 있습니다.

2. 특정 담당자에게 지식 집중

“이 기능은 왜 이렇게 만들어졌나요?”

라는 질문에

“예전 담당자가 그렇게 만들어 놓았습니다.”

라는 답이 나온다면 위험 신호입니다.

시스템의 지식이 문서가 아니라 특정 사람의 기억에 의존하고 있기 때문입니다.

3. 새로운 기술 적용의 어려움

AI, 클라우드, 모바일, 데이터 분석 등을 연결하려고 할 때 기존 구조가 걸림돌이 될 수 있습니다.

4. 기술부채 증가

기존 시스템에 새로운 기능을 계속 추가하면 구조가 복잡해지고 유지보수 비용이 커질 수 있습니다.

따라서 오래된 시스템을 무조건 유지하는 것도 장기적으로는 비용이 될 수 있습니다.

전부 새로 만드는 것이 정말 정답일까?

20년 이상 시스템을 운영하다 보면 이 질문을 먼저 하게 됩니다.

“정말 전부 버리고 새로 만들어야 할까?”

현실적으로는 기존 시스템 전체를 한꺼번에 교체하는 방법 외에 단계적으로 현대화하는 방법도 있습니다.

현실적인 시스템 현대화 순서

1단계. 현재 시스템을 분석합니다.

• 어떤 업무를 담당하는가?
• 어떤 데이터가 있는가?
• 다른 시스템과 어떻게 연결되는가?
• 가장 큰 문제는 무엇인가?

2단계. 문제가 큰 영역부터 개선합니다.

모든 기능을 동시에 바꾸기보다 업무 영향이 크거나 유지보수가 어려운 부분부터 개선합니다.

3단계. 새로운 시스템과 기존 시스템을 연결합니다.

필요한 영역부터 API 등을 활용해 새로운 서비스와 연결할 수 있습니다.

4단계. 데이터를 정리합니다.

AI나 데이터 분석을 활용하려면 데이터 품질과 접근권한을 먼저 정리해야 합니다.

5단계. 검증된 영역부터 기존 시스템을 대체합니다.

새로운 시스템이 안정적으로 운영되는 것을 확인하면서 기존 기능을 단계적으로 줄여갈 수 있습니다.

이렇게 하면 한 번에 모든 것을 바꾸는 위험을 줄일 수 있습니다.

AI 시대에는 레거시 시스템을 어떻게 봐야 할까?

최근 기업에서는 AI 도입이 중요한 과제가 되고 있습니다.

“우리도 ChatGPT처럼 AI 시스템을 만들어야 하는 것 아닌가?”

라는 이야기도 자연스럽게 나옵니다.

하지만 AI를 도입한다고 기존 시스템을 모두 없애야 하는 것은 아닙니다.

오히려 기존 시스템에 축적된 데이터와 문서를 AI가 활용하도록 연결하는 방법도 있습니다.

기존 시스템과 AI를 연결할 수 있는 업무

예를 들어 기업의 데이터와 문서를 적절하게 연결하면 다음과 같은 업무에 AI를 활용할 수 있습니다.

• 사내 지식 검색
• 업무 문서 검색
• 직원 문의 응답
• 교육 콘텐츠 검색
• 업무 데이터 분석
• 반복적인 보고서 작성
• 자료 정리와 업무 지원

물론 개인정보나 회사 기밀정보가 포함되어 있다면 데이터 접근권한과 보안정책을 먼저 검토해야 합니다.

중요한 것은 AI가 기존 시스템을 무조건 대체하는 기술이라고 생각하지 않는 것입니다.

기존 시스템의 데이터를 정리하고 AI와 연결한 뒤, 효과가 검증된 영역부터 단계적으로 현대화하는 방법도 있습니다.

20년 된 시스템을 버릴지 유지할지 판단하는 기준

결국 중요한 것은 시스템의 나이가 아닙니다.

“현재 회사에 어떤 가치를 주고 있으며 앞으로도 필요한가?”를 판단해야 합니다.

유지하면서 개선할 수 있는 경우

• 핵심 업무가 안정적으로 작동한다.
• 데이터 품질이 관리되고 있다.
• 유지보수 인력이 확보되어 있다.
• 심각한 보안 문제가 없다.
• 새로운 시스템과 연결할 수 있다.
• 일부 기능 개선만으로도 효과를 얻을 수 있다.

전면적인 교체를 검토할 필요가 있는 경우

• 심각한 보안 문제를 해결하기 어렵다.
• 핵심 기술의 유지보수가 사실상 불가능하다.
• 시스템 간 연결 구조가 지나치게 복잡하다.
• 데이터 관리 문제가 심각하다.
• 변화하는 업무를 시스템이 따라가지 못한다.
• 장기적인 유지비용이 지나치게 커지고 있다.

여기서 중요한 것은 IT 부서만 결정해서는 안 된다는 것입니다.

실제 시스템을 사용하는 현업 부서와 IT 부서가 함께 판단해야 합니다.

결론 | 오래됐다는 이유만으로 버릴 필요는 없다

20년 된 시스템을 계속 사용하는 회사가 반드시 기술적으로 뒤처진 회사라고 볼 수는 없습니다.

그 안에는 오랜 기간 축적된 데이터와 업무 경험이 있기 때문입니다.

반대로 오래됐다는 이유만으로 무조건 유지하는 것도 올바른 방법은 아닙니다.

중요한 것은

“무엇을 버리고, 무엇을 남기고, 무엇을 새롭게 연결할 것인가?”

를 판단하는 것입니다.

특히 AI 시대에는 기존 시스템을 모두 없애는 것보다 기존 데이터와 업무 지식을 어떻게 활용하면서 새로운 기술을 연결할 것인지가 중요한 과제가 될 수 있습니다.

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쉽게 알아보는 경제용어

레거시 시스템(Legacy System)

기업이 오랫동안 사용해 온 기존 시스템입니다. 오래된 프로그램이라는 의미뿐 아니라 기업의 업무와 데이터가 장기간 축적된 시스템이라는 의미로 이해하면 쉽습니다.

기술부채(Technical Debt)

빠른 개발이나 임시적인 해결책을 선택한 결과 시간이 지나면서 유지보수 비용과 개발 부담이 커지는 현상을 말합니다.

시스템 마이그레이션(System Migration)

기존 시스템의 데이터나 기능을 새로운 시스템으로 옮기는 작업입니다. 데이터 변환과 검증이 함께 필요한 경우가 많습니다.

API

서로 다른 프로그램이 데이터를 주고받을 수 있도록 정해놓은 연결 규칙입니다. 기존 시스템과 새로운 서비스나 AI를 연결할 때 활용할 수 있습니다.

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내가 느낀 점

20년 된 시스템을 보면 처음에는 “왜 아직도 이런 시스템을 사용하고 있을까?”라는 생각이 들 수 있습니다. 하지만 IT 현장에서 오랫동안 시스템을 운영해보면 생각이 조금 달라집니다.

오래된 시스템에는 단순한 코드만 있는 것이 아니라 회사가 오랜 시간 일하면서 만들어온 데이터와 업무 방식, 그리고 문서만으로는 설명하기 어려운 현장의 경험이 함께 들어 있기 때문입니다.

그렇다고 오래된 시스템을 무조건 지켜야 한다는 의미도 아닙니다. 오히려 중요한 것은 과거의 것을 무조건 버리거나 최신 기술을 무조건 받아들이는 것이 아니라 무엇을 남기고 무엇을 바꿀 것인지 판단하는 일이라고 생각합니다.

특히 AI 시대에는 시스템의 나이보다 그 안에 있는 데이터를 어떻게 활용하고 새로운 기술과 어떻게 연결하느냐가 더 중요해질 수 있습니다. 결국 좋은 시스템은 가장 최신의 시스템이 아니라 회사의 일을 안정적으로 지키면서도 변화에 대응할 수 있는 시스템이 아닐까요?