AI와 소프트웨어 시장에 대한 오해와 진실
- 최근 AI가 소프트웨어를 대체할 것이라는 시장의 우려가 과도함.
- 핵심 소프트웨어 벤더들은 AI를 내재화(Embedded)하여 오히려 성장할 전망임.
- AI와 소프트웨어 대결 구도는 비논리적이며 상호 보완적인 관계임.
- AI는 '학습 알고리즘'이고 소프트웨어는 '실행 머신'으로 함께할 때 강력함.
- 엔터프라이즈 환경에서 AI의 잠재력을 극대화하려면 소프트웨어의 조율이 필수적임.
기존 소프트웨어 벤더(Legacy Vendors)의 우위
- AI가 코드를 작성해 기존 벤더를 대체할 것이라는 주장은 현실성이 낮음.
- 성공적인 SW 기업은 코딩 외에도 도메인 전문성, 영업망, 신뢰도가 필요함.
- 스타트업이나 LLM 벤더는 기존 벤더가 보유한 '성공 요인'이 부족함.
- 기존 벤더들은 방대한 비공개 데이터(IP)와 고객 데이터를 보유하고 있음.
- 이미 주요 플랫폼 벤더들은 '지능형 에이전트(Intelligent Agents)'를 탑재 중임.
- 수십 년간 축적된 복잡한 비즈니스 로직과 보안 체계는 쉽게 복제 불가함.
AI 대체가 어려운 기술적 이유
- 엔터프라이즈 시스템은 '결정론적(Deterministic)' 정확성이 필수적임.
- 반면 AI 모델은 본질적으로 '비결정론적'이며 환각(Hallucination) 위험이 존재함.
- 시스템 규모가 커질수록 오류 확률이 높아져 AI 전면 도입은 위험함.
- 수백만 라인의 코드를 AI가 강화학습(RL)으로 재구축하는 것은 비용상 비효율적임.
- 복잡한 IT 생태계(수천 개의 앱과 서드파티 시스템)와의 연동은 인간의 조율이 필요함.
예외: AI가 소프트웨어를 대체하는 경우
- 이미지 편집 등 '비결정론적' 결과가 허용되는 분야는 대체 가능함.
- 사용자의 주관적 만족이 중요한 영역(예술, 비디오 등)은 'Lift and Replace' 가능.
- 예: 포토샵의 복잡한 툴 대신 텍스트 프롬프트로 이미지 생성.
- AlphaFold(단백질 구조 예측)처럼 기존 연산으로 불가능했던 영역도 해당됨.
- 그러나 이는 전체 소프트웨어 시장의 극히 일부 틈새시장(Niche)에 불과함.
