AI 시대, 데이터가 막히면 성과도 막힌다: iPaaS 통합 전략
iPaaS(Integration Platform as a Service)는 흩어진 업무 시스템과 데이터를 “하나의 통합 허브”처럼 연결해 주는 클라우드 기반 통합 플랫폼입니다. 예전에는 시스템을 하나 더 도입하면 생산성이 올라갔지만, AI 시대에는 연결이 느슨한 순간 AI의 학습·추론·자동화가 전부 흔들립니다. 이 글에서는 왜 지금 ‘AI를 위한 시스템 통합 iPaaS’가 필요해졌는지, 어떤 기준으로 통합 전략을 세워야 하는지, 그리고 CIO들이 겪는 성과 정체를 어떻게 풀 수 있는지까지 한 번에 정리해 보겠습니다.1
왜 기업 IT는 ‘임시방편’의 탑이 되었을까(통합 복잡성)
한 회사의 IT는 대개 멋진 설계도로 시작하지 않습니다. 갑자기 늘어난 주문을 처리하려고 CRM을 붙이고, 재택근무가 필요해 협업 SaaS를 도입하고, 현장 데이터가 필요해 IoT를 얹습니다. 문제는 이렇게 “급한 불 끄기”로 늘어난 시스템이 시간이 지날수록 서로 다른 규칙과 데이터 정의를 갖고 얽히면서, IT가 거대한 실타래가 된다는 점입니다.
각 시스템은 제 역할을 잘해도, 전체 프로세스로 보면 여기저기 끊겨 보입니다. 장애가 나면 원인 추적이 어렵고, 변경 하나가 다른 곳에 어떤 파장을 줄지 예측하기 힘들어집니다. 결국 운영과 유지보수 비용은 늘고, 거버넌스는 느슨해지며, 데이터 품질은 더 빨리 나빠집니다.1
AI가 들어오면 ‘데이터 이동’이 폭증한다(실시간 통합 필요)
AI는 전기처럼 모든 부서에 스며듭니다. 고객센터는 상담 요약을 원하고, 영업은 다음 액션 추천을 원하고, 물류는 수요 예측을 원합니다. 그런데 AI는 “데이터가 있는 곳”에서 마법을 부리는 게 아니라, “데이터가 제때 모이고, 정리되어 있고, 믿을 수 있을 때” 힘을 냅니다.
즉 AI 도입은 곧 데이터 이동량과 데이터 처리 속도의 폭발을 의미합니다.1 과거처럼 배치로 밤에 한 번 동기화하는 방식으로는, AI가 필요한 최신 맥락(재고, 가격, 고객 이력, 티켓 상태)을 제시간에 공급하기 어렵습니다. 그래서 요즘 통합의 핵심 키워드는 ‘실시간’과 ‘이벤트 기반’으로 바뀌는 중입니다.
CIO 48%만 성과 달성… 문제는 ‘통합’과 ‘데이터 품질’
흥미로운 지점이 있습니다. 디지털 전환에 투자도 많이 하고, SaaS도 늘렸는데, 정작 기대한 비즈니스 성과를 얻었다고 답한 CIO는 절반이 채 안 됩니다(48%).1 이때 자주 지목되는 방해물이 “통합의 복잡성”과 “데이터 품질”입니다.1
AI 프로젝트가 PoC에서 멈추는 상황을 떠올려 보면 이해가 쉽습니다. 모델 성능을 끌어올리려 해도 데이터가 여기저기 흩어져 있고, 정의가 다르고, 결측이 있고, 최신성이 떨어집니다. 결국 모델 문제처럼 보이지만, 실제로는 데이터 흐름(파이프라인)과 통합 운영(모니터링·거버넌스) 문제인 경우가 많습니다.
통합형 iPaaS란 무엇이고, 기존 통합 도구와 뭐가 다를까
기존의 분산형 통합은 흔히 “부서별로 알아서 연결”하는 방식이었습니다. 마케팅은 마케팅 툴끼리, 영업은 영업 툴끼리, 개발팀은 API로, 운영팀은 스크립트로… 당장은 빠르지만, 시간이 지나면 연결이 중복되고 표준이 사라져 유지보수가 어려워집니다.
통합형 iPaaS는 접근이 다릅니다. 여러 연결과 흐름을 한 플랫폼에서 설계·배포·관리하고, 공통 정책(보안, 권한, 로깅, 모니터링)을 일관되게 적용합니다.1 쉽게 말해 “연결선을 늘리는 것”이 아니라 “연결을 운영 가능한 제품”으로 바꾸는 겁니다.
또 하나의 변화는 iPaaS가 API 관리, 워크플로 자동화와 경계가 빠르게 흐려지고 있다는 점입니다. 실제로 시장은 iPaaS가 더 큰 ‘오케스트레이션’ 영역으로 확장되는 방향을 보여줍니다.2
AI를 위한 iPaaS 선택 체크포인트(거버넌스·관측성·자동화)
AI 관점에서 iPaaS를 고를 때는 “커넥터가 몇 개냐”만 보면 부족합니다. 더 중요한 건 운영 품질입니다.
먼저 데이터 품질을 관리할 수 있어야 합니다. 같은 ‘고객’이라도 CRM의 고객과 주문 시스템의 고객이 다르면, AI는 헷갈려 합니다. 변환 규칙, 매핑, 표준 스키마를 얼마나 체계적으로 관리할 수 있는지가 핵심입니다.
다음은 관측성(Observability)입니다. 데이터 흐름은 보이지 않으면 고치기 어렵습니다. 어떤 이벤트가 어디서 지연됐는지, 실패가 반복되는 구간은 어디인지, 특정 시스템 장애가 전체 프로세스에 어떤 영향을 주는지 한눈에 보여야 합니다.
마지막은 자동화와 확장성입니다. 시장은 AI 기반 자동 매핑, 오류 탐지, 추천 플로우 같은 “지능형 통합”을 중요한 트렌드로 제시합니다.3 AI를 올리려면, 통합 레이어도 결국 ‘사람이 매번 손대지 않아도’ 똑똑해져야 합니다.
iPaaS 시장이 커지는 이유: ‘선택’이 아니라 ‘필수 인프라’
iPaaS는 이미 성장 곡선에 올라탔습니다. 한 시장 전망에서는 2025년 176억4000만 달러 규모였던 iPaaS 시장이 2035년 2929억 달러 수준까지 커질 것으로 예측합니다.3 숫자가 말해주는 건 단순합니다. 기업 시스템이 계속 늘어나는 한, 통합은 ‘일회성 프로젝트’가 아니라 ‘상시 운영해야 하는 인프라’가 된다는 뜻입니다.
특히 AI가 본격화될수록 통합은 비용 절감 도구를 넘어, AI 활용을 가속하는 성장 엔진으로 역할이 바뀝니다.1
시사점 내용 (핵심 포인트 정리 + 개인적인 생각 또는 실용적 조언)...
AI를 한다는 건 모델을 사는 일이 아니라, 데이터를 “흐르게 만드는 일”입니다. 지금 조직의 AI가 기대만큼 성과를 못 내고 있다면, 모델 탓을 하기 전에 데이터 흐름과 통합 운영을 먼저 점검해 보세요. 시스템이 늘어난 만큼 통합도 늘려왔는지, 아니면 통합은 그대로인데 시스템만 늘었는지에 따라 결과는 극명하게 갈립니다.
실무적으로는 한 번에 전사 통합을 선언하기보다, AI 성과가 빠르게 나는 구간(예: 고객센터 요약, 주문-재고 동기화, 이상탐지)을 골라 iPaaS로 “끝까지 관측 가능한 데이터 흐름”을 먼저 만들어 보길 권합니다. 그 작은 성공이 표준과 거버넌스를 설득하는 가장 강력한 근거가 됩니다.1
참고
2What Is an iPaaS Solution? Guide, Benefits & Top Tools 2026
3Integration Platform as a Service (iPaaS) Market Size to Hit USD 292.9 Billion by 2035