디지털 전환 시대에 기업은 노후된 레거시 시스템의 현대화가 비즈니스 경쟁력의 핵심 과제로 부상하고 있다. 하지만 기존 애플리케이션 현대화는 예측 불가능한 AI 도구나 수작업 중심의 접근 방식으로 인해 비용, 시간, 보안 측면에서 많은 한계를 보여왔다. 특히 대규모 코드 기반을 가진 기업일수록 변환 과정의 정확성과 추적 가능성이 필수로 요구되고 있다.
컨설팅 및 기술 서비스 기업 그로스 액셀러레이션 파트너스(Growth Acceleration Partners, 이하 ‘GAP’)가 하이브리드 AI 기반의 레거시 애플리케이션 현대화 플랫폼 ‘갭벨로시티 AI(GAPVelocity AI)’를 공식 출시했다고 발표했다.
생성AI와 결정론적 AI 결합한 하이브리드 구조
갭벨로시티 AI는 결정론적 AI와 생성AI를 통합한 하이브리드 아키텍처를 기반으로 한다. 기존 수작업 기반의 전환 방식보다 최대 75% 빠르게 애플리케이션을 현대화할 수 있으며, 동시에 엔터프라이즈급 보안성과 규정 준수 요건을 충족할 수 있다.
먼저 ‘결정론적 AI 엔진(Deterministic AI Engine)’은 코드 전환에 특화된 정형화된 모델로, 코드 의미 단위 분석을 통해 95~99% 수준의 자동 변환율을 실현한다. 이 엔진은 모든 전환 과정을 설명 가능하게 만들어 환각(hallucination) 없이 예측 가능한 결과를 제공한다.
여기에 ‘생성AI 강화 도구(Generative AI Enhancement)’가 사전·사후 마이그레이션 작업 전반을 지원하며, 테스트 케이스 생성, 성능 최적화 등에서 엔지니어링 생산성을 최대 75%까지 향상시킨다.
엔터프라이즈 보안 및 감사 기능 탑재
갭벨로시티 AI는 보안성과 규정 준수 측면에서도 차별화된 기능을 갖췄다. 코드 보존을 하지 않는 ‘제로 코드 리텐션 정책’을 기본으로 하며, 격리된 전환 환경에서 작업을 수행하고 모든 변환 기록을 감사 추적 가능한 형태로 저장해 SOX 등 주요 산업 규제 대응이 가능하다.
이미 금융, 헬스케어, 공공기관 등 다양한 분야에서 수십억 줄의 코드 전환을 성공적으로 수행해 그 신뢰성을 입증했다. 실제로 갭벨로시티 AI를 활용한 고객 사례에서는 기존 5년 이상 걸릴 프로젝트를 18개월 만에 완료하고, 기존 방식 대비 50%의 비용 절감 효과도 달성했다.
갭벨로시티 AI는 전환 결과의 예측 가능성을 보장하기 위해 규칙 기반의 전환 엔진을 적용했으며, 모든 전환 결정은 설명 가능하고 감사가 가능하다. 또한 GAP 서비스, 파트너 채널, 셀프서비스 라이선싱 등 다양한 방식으로 공급돼 기업 맞춤형 현대화 전략 수립이 용이하다. 플랫폼은 VB6, 클라리온, MS Access, 파워빌더 등 다양한 레거시 시스템에서 블레이저, .NET, 클라우드 네이티브 아키텍처 등 최신 기술로 전환을 지원한다.
또한 플랫폼은 AI 기반 학습을 통해 지속적으로 성능이 향상되며, 전환 대상 코드의 의미와 패턴을 스스로 학습해 더욱 정교한 변환이 가능해진다.
GAP 대릴 워샴(Darryl Worsham) 갭벨로시티 AI 총괄 제너럴 매니저는 “지금까지의 현대화 접근법은 속도와 신뢰 사이에서 양자택일을 강요해왔다.”라며 “갭벨로시티 AI는 이 틀을 깨고 예측 가능성과 속도를 동시에 제공한다.”라고 말했다.