오늘날 기업 IT 환경이 직면한 핵심 과제는 단순한 비용 절감이 아니라 고비용 레거시 구조의 비효율을 고치고, 이를 통해 확보된 재원과 인력을 AI 전환(AX)에 재투자할 수 있는 '지속 가능한 비용 구조'를 확립하는 것입니다.
GDC는 AX를 구현하는 데 필수적인 3대 자원, 즉 예산과 데이터를 의미하는 '연료', 숙련된 기술 역량을 뜻하는 '엔진', 그리고 표준화·자동화된 프로세스인 '메커니즘'을 실행 가능한 형태로 동시 확보할 수 있는 기반이 됩니다.
엔터프라이즈 환경에서 GDC의 안착을 결정짓는 3대 조건은 제로 트러스트(Zero Trust) 기반의 지능형 보안 통제, 현장 상주 관리자(BSM)를 통한 듀얼 쇼어(Dual-Shore) 소통 체계, 그리고 글로벌 전역을 커버하는 현지 밀착형 온쇼어(On-Shore) 거점의 유기적 연계입니다.
GDC 운영 모델은 비용 중심의 1.0과 표준화 중심의 2.0을 거쳐, 멀티 에이전트 시스템(MAS) 기반의 'GDC 3.0(AI-Native)' 단계로 진화하고 있습니다.
GDC, 비용 절감 수단이 아닌 AI 전환의 기반
많은 기업이 GDC(Global Development Center)를 '저렴한 해외 인력을 통한 비용 절감 수단'으로 생각합니다. 그러나 오늘날 기업 IT 환경이 직면한 근본적인 챌린지는 단순한 비용 문제가 아닙니다. 기존 인력에 집중된 암묵지, Legacy 간의 비효율, 지속적으로 상승하는 인건비, 그리고 AX에 필요한 예산·역량·프로세스 확보라는 복합적인 과제를 안고 있습니다.
이를 비만 치료의 변화에 비유해 볼 수 있습니다. 과거에는 지방흡입 등 일회성·고비용 외과적 시술이 중심이었지만, 최근에는 식욕을 조절하고 생활 습관을 꾸준히 개선하는 저비용 구독형 치료로 전환되었습니다. 즉, 문제를 발생 후 제거하는 방식에서 원인을 지속적으로 관리하는 방식으로 패러다임이 바뀌었습니다.
IT 운영도 마찬가지입니다. 기존 레거시 위에 중복되는 투자를 하는 '과식'이 지속되면 시스템 간 비효율, 운영비 증가, AX 지연 등 '비만'이 발생하게 됩니다. 기존 방식이 수술처럼 일회성으로 고비용과 실패 위험을 감수하는 방식이라면, GDC는 내과적 접근과 유사하게 저비용으로 지속적/근본적인 체질 전환을 지원하는 모델입니다. 핵심은 표준화된 운영 프로세스와 높은 운영안정성을 바탕으로 한 지속 가능한 비용구조이며, 이를 통해 고객의 AX-Ready를 구현을 뒷받침합니다. 이러한 접근이 실제 기업 환경에서 어떤 효과를 창출했는지 사례를 통해 확인할 수 있습니다.
AX에 필요한 세 가지 핵심 자원
기업이 AX를 실현하기 위해서는 세 가지 핵심 자원이 필요합니다. 바로 연료/엔진/메커니즘 입니다. 우선, 연료는 충분한 IT예산 그리고 잘 정제된 데이터가 필요합니다. 그리고, 업종 지식을 보유한 숙련된 경험 인력이 엔진 역할을 합니다. 마지막으로 엔진이 제대로 작동하기 위한 메커니즘은 프로세스 입니다. 데이터 기반의 표준화 자동화 체계가 준비되어야 합니다. GDC는 이 세 가지를 실행 가능한 형태로 동시에 확보합니다.
AX의 3가지 핵심 자원을 보여주는 테이블
🔋연료 (예산·데이터)절감된 운영 비용을 AI 혁신 투자로 전환
⚙️엔진 (역량)경험지식 + 숙련인력의 지식자산화
🔩메커니즘 (프로세스)데이터 기반 표준화·자동화 운영 체계
[그림 1] GenAI 도입 완료한 기업들의 단계별 진행률 (출처: 삼성SDS)
또한, 해외 진출 시에도 GDC는 전략적 선택지가 됩니다. 오프쇼어(Off-shore)의 정의는 인건비·규제·세금 측면에서 유리한 지역의 자원을 활용하는 전략입니다. 해외 사업 확대 시, 삼성SDS GDC와 같은 Off-shore를 글로벌 거점 레버리지로 활용하여 유연한 인력 거버넌스를 확보하고, 향후 자동화, 표준화를 통해 인력 의존도 자체를 낮추는 운영 혁신 효과도 거둘 수 있습니다.
실제 사례로 증명된 GDC 활용 효과
이미 대한항공, GS칼텍스, GS리테일 등 다양한 업종의 대기업에서 삼성SDS GDC와 AI 전환을 준비하고 있습니다. 대한항공은 운영비 절감(연료)과 혁신 업무 수행 인력(엔진) 확보를, GS칼텍스는 운영비 절감(연료)과 프로세스 표준화(메커니즘)를 통해 AI혁신의 기반을 마련하였습니다.
주요 기업들의 GDC 도입 사례를 보여주는 테이블
기업명
Pain Point
GDC 전환 효과
대한항공
대규모 애플리케이션 현대화로 IT 운영비 증가, 아시아나 IT 통합을 위한 숙련 인력 전환 투입 필요
운영 비용 30%↓, SDS HQ 혁신 전환 인력 확보, 베트남 내 신기술 Pool 65명 확보(AWS/React/OpenSearch)
GS칼텍스
3개 외주사 프로세스·툴 상이, AX/DX 사업 확대로 Legacy 운영비 증가, 코드 품질 편차
Legacy 운영비 30%↓, 운영 체계 표준화, AI 기반 코드 어시스턴트 도입으로 코드 품질 개선
GS리테일
Bot 서버 PC 운영의 거버넌스·보안 취약, 글로벌 솔루션 라이선스·운영비 증가, 자동화 항목 중복
운영비 40% ↓, RPA 봇 54개로 최적화 (20%↓), AI Human-in-the-Loop 도입으로 자동화율 80%→100% 목표
[표 2] 주요 기업들의 GDC 도입 사례 (작성자 제작)
특히 GS리테일의 사례는 운영 효율화로 시작해 AI기반 자동화 확장으로 이어지는 GDC 활용 방향을 잘 보여줍니다. GS리테일은 트렌디한 고객 수요 대응을 위해 유연한 시스템 운영이 필요하여 몇 년 전부터 다수의 타 Off-shore 업체를 활용하였으나, '의사소통 단절', '코드 품질 우려', '보안 불안' 등의 시행착오를 겪으며, Off-shore에 대한 신뢰도가 저하되었습니다. 그래서 믿을 수 있는 품질/보안 체계와 대규모 엔터프라이즈 경험을 갖춘 삼성SDS GDC와의 협업을 결정하였고, 현재는 RPA 운영 체계를 표준화하는 단계이며, 향후에는 Human-in-the-Loop 영역까지 AI를 적용하여 자동화 수준을 높이는 실질적인 업무 혁신을 실행할 계획입니다.
성공적인 GDC 운영을 위한 3가지 조건
'26.3월 삼성SDS 웨비나에 참석한 국내 160개 기업 대상 설문 결과, GDC 도입 시 가장 고려하는 4가지는 보안(33%), 공정관리(25%), 소통(22%), 서비스 품질(20%) 순으로 나타났습니다. 이는 해외 업체와의 협업에서 발생할 수 있는 정보보호 이슈, 가시성 부족, 커뮤니케이션 지연, 코드 품질 저하 등에 대한 우려로 해석할 수 있으며, 이는 안정적인 운영 체계 확보가 GDC 성공의 핵심 조건임을 보여줍니다.
① Zerotrust 보안
글로벌 협업 환경에서는 보안 거버넌스 확보가 필수입니다. 보안 전담 조직이 마련되어 있고, 정기 점검/교육 등의 체계가 갖추어져 있는지, 고객사 보안 기준에 맞는 업무환경이 구성이 가능한지가 확인되어야 합니다. 최근 해킹/악성코드로 인한 연이은 보안 사고로 네트워크/보안관제는 선택이 아닌 운영의 전제입니다. 삼성SDS GDC는 AI 기반 지능형 관제를 통해 랜섬웨어·외부 해킹·악성코드 침입 등 최신 위협에 선제적으로 대응할 수 있는 체계를 운영하고 있습니다.
② Dual-Shore 체계: 소통 리드타임 단축
한국형 Agile 개발 문화를 고려했을 때, Off-shore 운영의 가장 큰 과제는 소통 Latency 이며, 이는 BSE(Bridge Software Engineer) On-Site 배치를 통해 해소할 수 있습니다.
아래 예시를 보면, Off-shore와 이슈 협의 시간이 평균 30분에서 15분으로 단축됨을 확인할 수 있습니다. 기존에는 PM코멘트 → BSE 번역 → 원격 토론 → 재번역 → PM 검토의 과정을 거쳐야 하고, 번역/토론 동안 PM은 대기해야 하는 등 커뮤니케이션 과정에서 발생하던 지연이 있었으나, 현장 상주 BSM(Bridge Software Manager) 배치 이후에는 번역 절차가 간소화되고, 실시간 맥락 전달이 가능하여 소통 효율이 크게 개선됨을 확인할 수 있습니다.
BSM은 고객 현장과 Off-shore를 연결하는 운영 허브 역할로, 요구 정의·분석/설계·개발·테스트·상시 업무 전 단계에서 고객과 개발팀 간의 맥락 단절 문제를 해소합니다.
③ (해외 진출 시) 현지 On-shore 서비스
해외 사업이 확대될수록 국내 중심의 IT 운영 구조만으로는 지역별 요구사항과 변화 속도에 효과적으로 대응하기 어려워질 수 있습니다. 이에 현지 GDC 기반 운영 모델을 통해 글로벌 IT 운영을 표준화하고 비용 효율성을 확보하는 방안이 해결책이 될 수 있으며, 글로벌 거점은 단순 규모의 확장이 아니라 거점 별 특화 요구사항에 현지 밀착 대응할 수 있는 구조가 됩니다.
삼성SDS는 베트남·인도·중국 3개 GDC와 함께, 전 세계 7개 Near-Shore 법인(뉴저지·런던·두바이·구르가온·싱가포르·북경·상파울루)을 통해 24/365 글로벌 IT 서비스를 지원하고 있습니다.
[그림3] 삼성SDS 글로벌 거점 현황 (작성자 제작)
Near-Shore
SDSE(런던)
SDSA(뉴저지)
SDSME(두바이)
SDS(구르가온)
SDSAP(싱가폴)
SDSC(북경)
SDSLA(상파올로)
Off-Shore
GDC(인도)
GDC(베트남)
GDC(서안)
유럽+러시아(20개법인)
중동/아프리카(5개법인)
중국(12개법인)
동남아(17개법인)
서남아(3개법인)
북미(10개법인)
남미(8개법인)
• Near-shore 7개 법인 → 주요 대륙별 특화 요구사항 현지 밀착 대응
● Off-shore 3개 센터 → 표준화된 개발/운영으로 운영 효율성 확보
GDC 3.0: AI-Native로의 진화
GDC는 비용 절감 중심의 1.0 단계를 거쳐 표준화·자동화를 추진하는 2.0 단계로 발전해 왔으며, 이제는 AI 기반 운영 혁신을 지원하는 단계로 발전하고 있습니다.
GDC 기반의 AI 도입은 크게 세 단계로 구분할 수 있습니다. 먼저 파일럿 단계에서는 운영 표준을 정립하고 반복 업무를 자동화하기 위한 기반을 마련합니다. 다음으로 AI 지원 단계에서는 개발·운영 업무에 축적된 지식 자산과 코드 어시스턴트 도구를 결합해 요구사항 분석, 코드 작성, 테스트 수행 등 업무 전반의 생산성을 높입니다. 이를 통해 AI가 개별 기능을 지원하는 수준을 넘어 실제 업무 프로세스에 자연스럽게 내재화되기 시작합니다.
마지막 AI 내재화 단계에서는 다수의 AI 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템(MAS) 기반의 운영 모델이 확산될 것으로 예상됩니다. 이 환경에서는 사람은 비즈니스 목표와 우선순위를 정의하는 역할에 집중하고, 반복적이거나 정형화된 업무는 AI가 지원하거나 수행하게 됩니다.
[그림4] GDC 3.0 로드맵 (작성자 제작)
GDC 1.0 : Support center / 비용절감 / 실행효율화,코딩테스트 중심
GDC 2.0 : Center of Excellence / 표준화&자동화 / SLA기반 Managed서비스 ,요구사항 분석&설계 수행
GDC 3.0 : Al-Native Enterprise AX Center / Al Orchestrator / Al 기반 자동화 및 Workflow 설계&활용
GDC 2.0 → GDC 3.0 사이 삼성SDS 현수준
표준화되지 않은 환경에서는 AI 역시 일관된 성과를 내기 어렵습니다. 따라서 GDC 3.0으로의 전환은 GDC 2.0 단계에서 구축한 표준화·자동화 체계를 전제로 합니다.
지금은 혁신의 리스크를 최소화하면서 AX를 준비해야 할 시점
많은 기업들은 '안정성'과 '혁신' 사이의 딜레마에 놓여 있습니다. 그동안 GDC는 비용 절감을 위한 운영 모델로 인식되어 왔습니다. 그러나 AI 시대의 GDC는 단순한 인력 운영 체계를 넘어, 운영 효율화를 통해 혁신 재원을 확보하고, 표준화와 자동화를 통해 AI 활용 기반을 구축하는 전략적 플랫폼으로 진화하고 있습니다.
결국 AX의 출발점은 AI가 아니라 운영 혁신입니다. 표준화된 운영 체계 없이 AI를 도입하는 것은 기초 공사 없이 건물을 올리는 것과 다르지 않습니다. 비용 절감에서 시작해 표준화와 자동화를 거쳐 AI 내재화 단계로 발전하는 GDC 3.0은 기업이 보다 안정적으로 AI 전환을 추진할 수 있는 현실적인 경로를 제시하고 있습니다.
AI 경쟁력은 얼마나 뛰어난 모델을 도입했는가가 아니라, AI가 지속적으로 성과를 창출할 수 있는 운영 체계를 얼마나 빠르게 구축했는가에 의해 결정될 것입니다. 결국 성공적인 AI 전환은 거대한 변화에서 시작되지 않습니다. 표준화와 자동화를 기반으로 작은 성공을 반복적으로 축적해 나갈 때, AI는 비로소 기업의 실질적인 경쟁력으로 자리 잡을 수 있습니다.
FAQ
GDC(글로벌 개발 센터)가 단순한 비용 절감 도구를 넘어 AI 전환(AX)의 기반이 되는 이유는 무엇인가요?
전통적인 GDC는 저렴한 해외 인력을 활용한 일회성 비용 절감에 치중했으나, AX 시대의 GDC는 기업 IT의 체질을 근본적으로 바꾸는 전략적 플랫폼 역할을 합니다. 기존 레거시 시스템 운영 과정에서 발생하는 중복 투자와 비효율을 걷어내어 상시적인 비용 구조 효율화를 달성하고, 여기서 확보된 예산(연료)과 핵심 인력(엔진)을 AI 혁신 과제에 집중 재배치할 수 있는 구조적 토대를 제공하기 때문입니다.
성공적인 AI 전환(AX)을 실현하기 위해 GDC가 공급하는 '3가지 핵심 자원'은 무엇인가요?
성공적인 AI 전환(AX)을 위해 GDC는 연료, 엔진, 메커니즘이라는 3대 핵심 자원을 동시에 확보합니다. 혁신의 동력이 되는 '연료'는 운영비 효율화로 확보한 예산과 정제된 데이터이며, 가치를 창출하는 '엔진'은 숙련된 글로벌 인력의 기술 역량과 지식 자산화입니다. 마지막으로 이를 안정적으로 구동하는 '메커니즘'은 데이터 기반의 글로벌 표준화·자동화 운영 체계를 뜻합니다. GDC는 이 세 자원을 유기적으로 연계하여 기업의 AX 내재화를 위한 최적의 토대를 완성합니다.
오프쇼어(Off-shore) 개발 환경에서 가장 고질적인 문제인 '소통 지연(Latency)'을 해결하는 삼성SDS의 전략은 무엇인가요?
삼성SDS는 한국형 애자일(Agile) 개발 문화와 글로벌 오프쇼어 환경의 시차·언어 장벽을 극복하기 위해 '듀얼쇼어(Dual-Shore) 체계'를 운영합니다. 고객사 현장에 상주하는 브릿지 소프트웨어 매니저(BSM, Bridge Software Manager)가 원격지의 개발팀과 고객 간의 커뮤니케이션 허브 역할을 수행하여, 복잡한 비즈니스 맥락의 단절을 막고 이슈 협의 소통 리드타임을 평균 30분에서 15분 수준으로 단축시킵니다.
'GDC 3.0(AI-Native)' 단계로의 진화란 무엇이며, 이를 위해 선행되어야 할 조건은 무엇인가요?
GDC 3.0은 개발 및 운영 업무 전반에 AI를 표준 인프라로 결합하고, 나아가 다수의 AI 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템(MAS) 기반의 IT 운영 모델을 의미합니다. 사람은 비즈니스 목표 정의에 집중하고 반복 업무는 AI가 자율 실행하도록 만드는 단계입니다. 이 단계가 성공하려면 반드시 GDC 2.0 수준의 표준화·자동화 운영 체계가 선행되어야 합니다. 데이터와 업무 프로세스가 표준화되지 않은 환경에서는 AI 역시 일관된 성능을 내거나 환각을 제어할 수 없기 때문입니다.
글로벌 거점을 활용하는 GDC 모델 도입 시, 보안 우려와 컴플라이언스 리스크는 어떻게 통제하나요?
글로벌 협업 환경에서의 보안 사고를 방지하기 위해 '제로 트러스트(Zero Trust)' 보안 거버넌스가 필수적으로 적용되어야 합니다. 삼성SDS GDC는 AI 기반의 지능형 관제 시스템을 통해 랜섬웨어, 외부 해킹, 악성코드 침입 등의 최신 위협에 선제적으로 대응합니다. 아울러 고객사의 엄격한 보안 기준에 부합하는 격리된 업무 환경 구성, 보안 전담 조직 운영, 상시 감사 추적성 확보를 통해 엔터프라이즈 레벨의 컴플라이언스를 철저히 준수합니다.
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