마이크로소프트, 기술 부채 해소 겨냥한 자율형 AI 에이전트·현대화 서비스 공개

자율형 AI 에이전트로 기업 기술 부채에 정면 대응

마이크로소프트는 GitHub Copilot에 자율형 AI 에이전트를 도입하고, Azure Migrate의 에이전트형(Agentic) 기능과 종합 현대화 서비스인 Azure Accelerate를 공개했다. 이 조합은 수개월 걸리던 레거시 Java·.NET 애플리케이션 현대화를 자동화해 기업의 기술 부채를 신속히 경감하고, AI 워크로드에 맞춘 클라우드 전환을 단순화한다.

왜 레거시 현대화가 AI 혁신의 선결 과제인가

기술 부채는 “단기간 해결책을 선택한 대가가 누적된 비용”으로, 미국 대기업 전반에서 위기 수준에 이르렀다. 연구에 따르면 조직은 개발 자원의 최대 40%를 신규 기능 개발이 아니라 기존 시스템 유지에 쓴다. 현대 AI는 클라우드 네이티브 아키텍처, 최신 보안 프레임워크, 확장 가능한 컴퓨팅을 요구하지만, 많은 레거시 시스템은 이를 감당하지 못해 기술 부채가 AI 도입의 핵심 병목이 되고 있다.

마이크로소프트 AI 에이전트의 작동 방식

종단간 마이그레이션 계획과 자동 수정

새로운 에이전트는 문제 목록만 나열하던 기존 방식에서 벗어나, 종합 마이그레이션 계획을 수립하고 의존성 체인을 자동 수정하며 보안 취약점을 해결한다. 테스트 커버리지가 부족한 앱을 위한 테스트 케이스까지 생성해 기술 부채 청산을 가속화한다.

사람의 판단이 필요한 순간을 구분

에이전트는 의사결정 흐름에서 인간의 개입이 정말 필요한 경우를 식별해 해당 결정을 개발자에게 위임한다. 실제로 Xbox 핵심 서비스를 .NET 6에서 .NET 8로 옮기는 과정에서 수작업 마이그레이션 노력이 88% 감소했고, 개발자는 변경사항을 검토하는 수준의 최소 개입만으로 수개월 작업을 며칠로 단축했다.

효과와 초기 고객 사례

마이크로소프트는 애플리케이션 업그레이드에 필요한 개발 작업이 최대 88% 감소했으며, 현대화된 앱 1개당 고객이 연간 평균 90만2천 달러의 가치를 얻었다고 밝혔다. 포드 모터컴퍼니는 미들웨어 현대화에서 시간과 노력을 70% 절감했다. 맥킨지에 따르면 전 세계적으로 기술 부채로 인한 생산성 손실은 연간 850억 달러에 달하며, 이러한 AI 주도 접근은 비용 절감과 AI 채택 가속을 동시에 견인한다.

경쟁 구도와 전략적 차별화

구글 클라우드와 AWS도 현대화 서비스를 내놓았지만, 마이크로소프트는 고객 기반에 맞춘 Java·.NET 중심 접근으로 차별화를 노린다. Copilot은 상용·소비자 합산 1억 명 이상이 사용 중이며, 포춘 500대 기업의 70%가 도입했다. Microsoft 365 Copilot의 역할 기반 에이전트, Teams·Windows 11 보조 에이전트, Azure AI Foundry의 커스텀 에이전트 등 전 제품군에 에이전트를 내재화하는 전략과 맞물려, 현대화 도구는 AI 통합의 기반 인프라 역할을 한다.

도입 시기와 고려사항

출시 현황

Java·.NET용 GitHub Copilot 앱 현대화 기능은 일반 출시(GA) 상태다. Azure Migrate의 에이전틱 기능은 프라이빗 프리뷰이며, Azure Accelerate는 전문가 가이드와 Cloud Accelerate Factory를 포함한 종합 서비스로 순차 제공될 예정이다.

현대화 vs 재구축 의사결정

의사결정은 애플리케이션 복잡도와 향후 로드맵에 좌우된다. 현대화는 보안 강화, 클라우드 이전에 따른 비용 절감, AI 통합 기반 마련 등 즉각적 이점을 제공한다. 시작 지점이 모호해 지연이 반복되면 기회가 사라지고 조직 전반의 전환이 지체되므로, 기술 부채 감축 관점에서 빠른 착수가 유리하다.

의미와 전망

개발자 역할은 점차 고수준 아키텍처와 신규 기능 설계로 이동할 가능성이 크다. 레거시 앱 수천~수만 개의 백로그를 가진 조직에 AI 기반 현대화는 AI 시대의 선도와 추격을 가를 분수령이 될 수 있다. 아만다 실버의 말처럼 “미래의 모든 앱은 지능형 애플리케이션”이 될 것이다.