소프트웨어 딜리버리의 주요 과제와 문제점(2026년) : 인공지능(AI)이 클라우드 네이티브 환경의 기존 복잡성을 더욱 가중

Key Software Delivery Challenges and Pain Points in 2026: AI Further Snarls Existing Complexity of Cloud-Native Landscape

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이번 IDC Perspective에서는 2026년 소프트웨어 제공이 직면할 과제와 문제점을 살펴봅니다. AI 통합이 기존 클라우드 네이티브 및 보안 문제를 가중시키면서 복잡성이 급증하고 있습니다. 기업들은 강력한 경영진의 압박 속에서 AI를 신속히 제품화해야 하는 동시에 기술적 부채, 레거시 시스템, 기술 격차, 규제 요구사항을 해결해야 합니다. IDC의 소프트웨어 개발, 소프트웨어 제공, 소프트웨어 엔지니어링 부문 부연구책임자인 조지 미로네스쿠는 "성공은 데이터 및 애플리케이션 인프라의 실용적인 현대화, 라이프사이클 전반에 걸친 보안 내재화, 그리고 명확한 시각으로 공급업체와 협력하는 데 달려 있다."고 말했습니다.

주요 요약

• 주요 포인트
• 권장되는 행동

상황 개요

• 복잡성 삼각측량: AI, 클라우드 네이티브, 그리고 보안
• AI 도입에는 복잡한 문제들이 얽혀 있습니다.
• 다양한 우선순위 속에서 AI가 의제를 압도합니다.
• AI 제품화에 대한 높은 압박이 AI의 출시 리스크를 증가시키고 있습니다.
  • 역할이 기업 위험에 가까울수록 압력이 커집니다.
• 요약: 현실성과 선견지명의 양립

기술 구매자를 위한 조언

• AI 도입의 범위와 한계를 명확히 정의
• 용도 및 데이터 인프라를 클라우드 네이티브로 현대화
• AI 데이터 및 용도 제공 라이프사이클에 보안을 통합
• 최종 고려사항: 전략적 종속성을 염두에 둔 벤더 관계 관리

참고자료

• 관련 조사
• 요약

LSH

영문 목차

영문목차

This IDC Perspective looks into the challenges and pain points in 2026 for software delivery, which faces escalating complexity as AI integration compounds existing cloud-native and security challenges. Organizations must navigate technical debt, legacy systems, skills gaps, and regulatory demands while rapidly productizing AI under intense leadership pressure. "Success hinges on pragmatic modernization of data and application infrastructure, embedding security throughout the life cycle, and clear-eyed vendor engagement," said George Mironescu, associate research director, Software Development, Software Delivery, Software Engineering at IDC.

Executive Snapshot

• Key takeaways
• Recommended actions

Situation Overview

• Triangulating complexity: AI, cloud native, and security
• AI implementations face complex web of obstacles
• AI overwhelms agenda amid diverse priorities
• High pressure to productize AI increases delivery risk
  • The closer a role is to enterprise risk, the higher the pressure
• Closing reflections: Choosing both pragmatism and vision

Advice for the Technology Buyer

• Clearly define the scope and limits for AI adoption
• Modernize application and data infrastructure to cloud native
• Make security integral to AI-data-application delivery life cycle
• Final considerations: Manage vendor relationships with eye on strategic dependencies

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