[IT] 정보화시스템 사업, 생성형 AI, 데이터센터 그리고 시니어 개발자 위기까지

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반복되는 정보화시스템 사업의 문제, 통계로 드러나는 현실

정보화시스템 사업은 정부와 기업의 디지털 전환을 추진하는 핵심 축입니다.
그러나 현실에서는 사업 지연, 예산 초과, 품질 저하, 보안 취약이 끊임없이 보고됩니다.

국내 공공 정보화사업은 다수 연구에서 20% 이상 예산 초과가 빈번히 발생한다는 지적이 있습니다.
감사원 자료와 KDI 보고서에서도 계획 부실과 사후 관리 미흡으로 세금 낭비가 반복되고 있음이 드러났습니다.
일정 지연은 사업의 절반 이상에서 발생하며, 수개월에서 수년까지 지연되는 경우도 있습니다.

해외 사례도 크게 다르지 않습니다.
영국 NHS 전자건강기록 사업은 약 100억 파운드 이상이 투입되었으나 중도에 폐기되며 막대한 손실을 기록했습니다.
미국 국방·행정 IT 프로젝트도 당초 예산을 수십억 달러 초과한 경우가 빈번합니다.
결국 문제의 본질은 기술 부족이 아닌 관리·거버넌스 구조의 미비에 있습니다.

사용자 요구 미반영, 실패로 가는 지름길

정보화시스템은 결국 사용자가 실제로 사용하지 않으면 무의미합니다.
그러나 많은 사업에서 사용자 요구 분석이 형식적으로만 이뤄집니다.

실제 현장 사례를 보면, 병원 정보시스템이 의료진의 업무 흐름과 맞지 않아 수기로 병행하거나, 민원 서비스 시스템이 모바일 접근성을 고려하지 않아 오히려 불편을 키운 경우가 있습니다.
이는 결국 UX 설계 부재에서 비롯된 문제입니다.

사용자의 체감도를 반영하지 않은 시스템은 외면받고, 예산은 낭비되며, 행정 신뢰까지 저하됩니다.

발주부터 사업관리까지의 문제점

정보화시스템 사업은 SI 업체가 주도하지만 대부분의 정보화시스템 사업은 발주기관의 탁상행정과 각종 강요로 인하여 발주기관 중심으로 사업이 흘러갑니다.

조달청의 나라장터를 통해 공고와 제안발표를 진행하여 계약을 하지만, 최저가 중심의 낙찰이고, 기술협상과 RFP(제안요청서)의 수정을 통해 그 과업의 범위가 자연스럽게 점점 넓어집니다.

발주기관의 입장에서 보면,

과업 수행을 하지않고 사업을 종료하거나, 필요한 인력이 없거나, 자격이 없는 업체가 낙찰을 받아 사업을 진행하다가 망해버린 정보화 시스템도 어마어마합니다.

이러한 과거의 사례 덕분에 더 방어적이고, 보수적으로 접근하고 사업을 관리할 수 밖에 없는 입장입니다.

물론, 그 책임은 모두 발주기관의 사업관리 책임자와 담당자가 책임을 다해야 합니다.

따라서, 각 기관마다 사업 실패를 했던 특정 기업을 사업 배제하거나, PMO(전자정부사업관리 위탁 업무)업무를 동시에 발주하여 경험 많은 시니어 인력이 발주기관을 도와 사업관리를 하는 제도적 장치가 필요합니다.

수행사인 SI업체의 입장에서 보면,

RFP에 명시되지 않은 과업, 복붙형태의 공통 요구사항, 무리한 의전 요구, 필요에 따라 변경되는 과업, 발주기관의 귀책에 의한 지연, 발주기관의 갑질 등이 가장 큰 문제점입니다.

때론은 수익을 포기하고 과업을 진행하는 경우도 상당히 많으며, 결국 이익집단인 회사는 다른 사업에서 그 이익을 만회해야 함으로 결국 질적으로 떨어지는 사업이 발생할 수 밖에 없습니다.

이런 문제점은 인력의 질과 사업 운영비 삭감으로 이어지거나 "그냥 시키는 것만 하자"라는 마인드가 형성되어서 문제가 생겨도 넘어가는 사례가 발생하고 나아가 사업이 실패하는 영향으로 갈 수밖에 없습니다.

또한, 필요한 인력을 전부 정규직으로 보유하고 있는 회사는 없다고 보면 됩니다.

여러 사업을 수주한 SI업체는 필요 인력을 인력 파견 업체나 인력 구인 대행 업체에 하청을 주는 구조가 형성이 되고, 하청 구조가 반복되면서 개발 품질은 낮아지고 비용은 높아집니다.

사용자에게 성공 수수료를 받는 헤드헌터 업계와 다르게 인력 파견 업체나 인력 구인 대행 업체는 인력의 급여에서 계약을 통해 매월 수수료를 받는 구조이며, 발주기관에서 소프트웨어 노임단가를 정확하게 지켜서 지불하더라도 수행사 > 인력구인대행 > 수행 인력으로 전달되는 과정에서 실질적으로 과업을 수행하는 인력의 단가는 낮아질 수 밖에 없습니다.

결국 소프트웨어 노임단가는 서류상 존재하는 경우가 허다 합니다.

인력 구인을 하도에 하도, 하도에 하도에 하도를 주는 경우도 허다하여 근로 의지가 현저히 낮아지는 경우도 많은 것이 사실입니다.

결국 재주는 곰(수행인력)이 부리는데 돈은 왕서방(인력구인대행)이 버는 구조입니다.

결국 실제 개발자는 최저 단가로 투입되어 품질보다 납기와 비용 맞추기에 집중할 수밖에 없으며, 이로 인해 혁신적 성과는 기대하기 어렵습니다.
또한 발주기관 내부의 IT 역량 축적이 이뤄지지 않아 장기적으로 기술 종속 문제가 발생하는데, 비리 방지를 위해 2년에 한번 또는 내부 규정에 의거하여 부서 이동 또는 인사이동이 업무의 연속성이 떨어지는 형태로 나타나 수행사에 의지하는 경우가 많아지는 것입니다.

해외 선진국들이 공공 IT 인력을 꾸준히 양성하고 내부 개발 역량을 강화하는 이유가 여기에 있습니다.

베이비붐 세대의 대량 실직이 예상되는 40대 ~ 50대의 시니어 개발자, 엔지니어를 공공 IT 인력으로 흡수하는 방향을 논의해야할 시점이기도 합니다.

보안 취약성과 개인정보 유출

정보화시스템의 가장 중요한 가치는 데이터를 안전하게 보호하는 것입니다.
그러나 국내에서는 매년 수천 건의 개인정보 유출 사고가 발생하고 있으며, 피해자는 수백만 명에 이릅니다.

대표적으로 2014년 카드 3사 개인정보 유출 사건에서는 약 1억 400만 건의 정보가 노출되었고, 최근에도 이동통신사들과 전자정부 시스템 일부에서 외부 공격으로 주민등록번호가 유출된 사례가 보고되었습니다.

보안 예산이 전체 사업비의 5~10% 수준에 불과하다는 점이 근본적인 문제입니다.
사업자는 납품에만 집중하고, 보안은 최소화하는 경향이 강합니다.

생성형 AI, 혁신과 위험의 이중성

ChatGPT, Claude, Gemini 등 생성형 AI의 도입은 정보화시스템 사업의 새로운 변곡점입니다.
행정 민원 응대, 기업 고객센터, 자동 번역 등에서 활용되고 있지만 동시에 새로운 리스크가 뒤따릅니다.

데이터 편향성: 편향된 데이터를 학습하면 왜곡된 결과를 지속적으로 만들어냅니다.
저작권·윤리 문제: 저작권 보호 자료 학습으로 인한 법적 분쟁 가능성 존재.
책임 소재 불분명: AI가 잘못된 판단을 내렸을 때 책임 주체가 불명확.

OECD·EU는 AI 윤리 가이드라인을 마련했고, 한국도 2023년 이후 AI 윤리 원칙을 제정했지만, 아직 현장 적용은 미흡합니다.

데이터센터 설립, 전력과 환경의 부담 그리고 관련 법 부재

생성형 AI는 대규모 연산 자원을 필요로 하고, 이는 곧 데이터센터 확장으로 이어집니다.

한국IDC 전망: 국내 데이터센터 전력 수요는 2025년 4,461MW → 2028년 6,175MW, 연평균 11% 증가.
국내 민간 데이터센터 시장: 2024년 약 6조 원에서 2028년 10조 1,900억 원으로 확대 예상.
글로벌 AI 데이터센터 시장: 연평균 26.8% 성장, 2032년 약 936억 달러(131조 원) 규모 전망.

이처럼 급증하는 데이터센터는 전력망 안정성, 탄소 배출, 냉각수 사용 문제를 동반합니다.
일부 지역에서는 소음·지하수 사용으로 주민 반발까지 겹쳐 갈등이 발생하고 있습니다.

데이터센터는 단순히 시설이 아니라 에너지·환경·지역사회 수용성을 고려해야 하는 종합 과제입니다.

또한, 현 정보화시스템 관련 법으로 데이터센터 설립시 발생하는 건설(기반시설 구축)관련 업무를 다 충족하지 못한다는

문제점도 있습니다.

이러한 문제점은 발주기관에서 기반시설 구축 관련 스키마(Schema)가 없어 관리감독이 부족할 수 밖에 없거나 건축, 시설 구축에 지식이 부족한 발주기관에서 무리한 요구로 이어지는 경우가 발생하기 때문입니다.

이는 120여개 공공기관 이전에서 발생하는 정보화시스템 이전 사업도 같은 경우입니다.

결국 관련 법이 없거나 맞지 않거나 하는 부재가 발생하고 있습니다.

* 스키마(Schema) - 배경지식 또는 인공지능, 인지 과학, 언어학 등 다양한 분야에서 사용되는 용어로, 경험, 지식, 정보 등을 구조화하고 조직화하는 인지적 틀 또는 개념적 구조를 의미합니다.

이는 세상을 이해하고 해석하며, 새로운 정보를 처리하고, 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.

시니어 개발자와 엔지니어, 일자리 위기

AI와 자동화 확산은 효율성을 높였지만, 시니어 개발자와 엔지니어의 일자리 감소라는 부작용을 낳고 있습니다.

미국 워싱턴 지역에서는 최근 2년간 프로그래머 직종 일자리가 약 27.5% 감소했다는 보고가 있습니다.
반복적·루틴 업무 중심 직군일수록 AI 대체 속도가 빠른 것으로 나타났습니다.

한국에서도 40대 후반 이상의 시니어 개발자나 엔지니어 채용 비중이 줄고, 비정규직 전환이나 재계약 거부 사례가 늘고 있습니다. 문제는 이들의 경험과 노하우가 활용되지 못하고 사라진다는 점입니다.
이는 곧 국가 디지털 경쟁력 약화로 이어질 수 있습니다.
아들은 취업하고 아버지는 실직하는 시대가 도래한 것입니다.

부족한 대책과 실효적 대안

현재 대응은 단기 재교육·전직 지원에 그치고 있습니다.
그러나 이는 경험 자산을 살리지 못합니다.

대안은 다음과 같습니다.

멘토링 제도: 시니어 개발자가 주니어를 지도해 프로젝트 품질 강화.
고급 업스킬링: 단순 코딩이 아닌 클라우드 아키텍처, AI 윤리, 데이터 거버넌스 등 고급 과정 중심.
전문직 트랙 전환: 보안 감사, 시스템 아키텍트, 데이터 품질 관리 등 경험이 필수적인 직무로 이동.
공공사업 우대정책: 정부 프로젝트에서 일정 비율 이상 시니어 인력 활용 의무화.
공공 IT 인력 흡수: 시니어 개발자나 엔지니어를 공공 IT 인력으로 흡수하여 일자리 창출.
공공 PMO (전자정부사업관리 위탁 업무) 상시 운영 제도

통합적 해법, 지속가능한 디지털 혁신

정보화시스템 사업의 관리 부실, AI 도입 리스크, 데이터센터의 환경 부담, 시니어 인력의 위기까지.
디지털 전환의 과제는 단일 요소가 아니라 복합적 문제입니다.

앞으로 필요한 것은 균형 잡힌 전략입니다.

AI: 효율성만이 아니라 사회적 신뢰 확보.
데이터센터: 단순 전력 소비가 아닌 친환경 혁신 거점으로 설계.
시니어 인력: 낡은 인력이 아닌 경험 자산으로 재평가.

실패를 반복하는 구조에서 벗어나, 사람과 기술, 환경이 조화를 이루는 지속가능한 디지털 혁신이 절실합니다.

고려장(高麗葬)은 고려 시대에 나이 든 부모를 다른 곳에 버려 두고 오던 풍습이 있었다는 설화입니다.

그 이유와 사라진 배경도 알고 있습니다.

시니어가 가지고 있는 경험이 내려가지 못하는 IT 고려장이 도래하고 있습니다.

이번 국가정보자원관리원(NIRS)의 화재와 업무 시스템 마비에서 오는 사례도 분명 누군가는 문제점을 제시했을 것입니다.

허나 예산 때문에, 책임소재 때문에, 갑을 관계 때문에 묵인되었다고 보여집니다

>> 국가정보자원관리원 화재 관련 글 보기

[IT] 국가정보자원관리원(NIRS) 화재, 대한민국 디지털 인프라의 치명적 경고

1부. 사건 개요와 초기 충격대전에서 발생한 국가 전산망 화재2025년 9월 26일 오후 8시 15분경, 대전 유성구에 위치한 국가정보자원관리원(NIRS, 구 국가통합전산센터) 본원 전산실에서 화재가 발생

goum75.com

이중화는 시스템 구축에 기본적인 사항이기 때문입니다.

이런 문제점을 해결에 필요한 "시니어 공공 IT 인력 흡수"로 여러가지 문제를 해결할 수 있다고 봅니다.

더불어, 정보화시스템의 발주기관 PMO(전자정부사업관리 위탁 업무)도 필요하다고 봅니다.

현재 발주기관 감리가 사라진 감리제도론 그 한계가 명확하기 때문입니다.

더 늦지 않게 이재명 정부에서 정책이 수립되거나 입법이 이루어졌으면 좋겠습니다.

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