2026년 IT 리더들이 직면할 7가지 과제

핵심 인사이트

• 2026년의 IT 리더십은 기술 도입 자체보다, AI를 중심으로 한 조직 전반의 균형과 통제 역량을 요구받는 단계로 진입하고 있습니다.
• IT 리더는 이제 기술 책임자를 넘어 사람, 비용, 거버넌스, 보안을 함께 조율하는 역할을 수행해야 합니다.

IT 리더의 역할이 진화하고 있습니다. 2026년, IT 리더들이 직면한 과제는 단순한 기술 변화의 연장선이 아닌, 역할과 책임의 구조적인 전환입니다. 디지털 전환이 이미 일상화된 상황에서 IT 조직은 더 이상 지원 조직에 머물지 않으며 기업 전략의 중심에 위치하게 되었습니다. 이러한 상황에서 IT 리더들은 운영 전략과 비즈니스 전략을 동시에 이끌어야 하는 역할을 수행하게 되었습니다. AI 이니셔티브를 주도하는 동시에, 규제 준수와 거버넌스 요구사항 사이에서 균형을 맞추어야 하며 자동화에 대한 기존 투자를 정당화하면서 비용을 관리해야 한다는 압박도 받고 있습니다.

특히 AI는 모든 논의의 중심에 서 있습니다. 그러나 문제는 기술 그 자체가 아니라, AI를 어떻게 조직 전체의 실행 체계 안으로 통합하고 관리할 것인가에 있습니다. IT 리더들은 기술적 의사결정과 동시에 비즈니스, 문화, 리스크 관리까지 함께 고려해야 하는 상황에 놓이게 되었습니다. 지난 10년 이상 디지털 전환에 집중해 온 IT 리더는 이제 조직 내부의 문화적 변화까지 책임져야 합니다. 2026년, IT 리더들이 직면한 과제들에 대해 알아보겠습니다.

기술 인재 부족과 교육은 여전히 가장 큰 과제

IT 리더들이 자주 언급한 과제 중 하나는 여전히 기술 인재 부족입니다. 적절한 인재가 없으면 목표를 달성할 수 없으므로, 많은 조직들이 내부 교육 프로그램에 투자하거나 신규 채용에서 다양한 경로를 모색하고 있습니다. 그러나 여전히 인재와 기술 역량의 부족은 IT 리더들이 전략적 이니셔티브에 충분히 집중하지 못하게 하는 요인이 되고 있습니다.

미국 중견 금융기관인 알트라 연방 신용협동조합(Altra Federal Credit Union)의 CIO인 Josh Hamit은 AI, 클라우드, 사이버보안이 2026년도에도 조직 전략에서 매우 중요한 세 가지 기술 영역이 될 것이며 이러한 영역에 대한 전문성을 갖춘 인재 확보는 점점 더 어려워지고 있다고 강조했습니다. Josh Hamit은 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 직원의 역량 확장을 하는 방향으로 수요에 대응하는 것도 대안이 될 수 있다고 언급하며, ‘예를 들어 전통적인 사이버보안 전문가는 AI 위험을 제대로 평가하고 다양한 공격 벡터를 이해할 수 있도록 업스킬링이 필요하다’라고 설명했습니다.

엔터프라이즈 자동화 플랫폼 기업인 페가시스템즈(Pegasystems)의 CIO인 David Vidoni는 기술 역량과 비즈니스 역량을 함께 갖춘 직원을 찾아 AI 전문가와 짝을 지어 멘토링을 붙이는 방식이 효과적이었다고 언급했습니다. David Vidoni는 “비즈니스 감각을 갖춘 기술 인재가 창의적 마인드까지 갖추면, AI를 비즈니스 상황에 효과적으로 적용하기 가장 적합한 인물”이라며, “몇 건의 프로젝트를 거치면 신규 인력도 빠르게 자립해 조직에 더 큰 영향을 줄 수 있다”라고 덧붙였습니다.

금융 서비스 기업 워싱턴 트러스트(Washington Trust)는 인채 채용 시 학위 요건을 없애고 능력 기반 역량에 초점을 맞추고 있습니다. 워싱턴 트러스트의 CTO인 Daryl Clark는 청년을 대상으로 직무 교육을 제공하는 비영리단체 Year Up United와의 파트너십에서 성과를 얻었다고 설명했습니다. 이 기관은 청년들을 위한 기술 교육 및 멘토링 프로그램을 제공하는데, 이를 토해 IT 부서에 필요한 인재를 발굴하는 데 성공했다는 것입니다. 특히 주목할 만한 점은 인턴십 프로그램을 통해 초급 기술 인턴에서 IT 부서의 부사장까지 성장한 인력이 있다는 점입니다. 경력 초기 단계의 인재가 멘토링을 통해 미래의 고성과 기여자로 성장해 나갈 수 있다는 사례를 보여준 셈입니다.

AI는 더 이상 파일럿 단계에 머무를 수 없습니다

여러 IT 리더는 AI가 더 이상 파일럿 프로젝트 수준에 머물러서는 안 된다고 지적합니다. 이제는 측정할 수 있는 결과를 보여줄 수 있도록 데이터, 워크플로우, 거버넌스 전반에 걸친 통합적 접근이 필요하다는 것입니다.

IDC는 2026년까지 조직의 40%가 AI 목표를 달성하지 못할 것으로 전망하고 있습니다. 이는 기술 자체의 한계라기보다는, AI를 조직 전반의 전략으로 통합하지 못한 데서 비롯되는 문제로 분석됩니다. IDC는 구현의 복잡성, 분절된 도구, 부실한 라이프사이클 통합 등이 그 원인이라고 지적하며, 이 때문에 IT 리더들이 통합 플랫폼과 워크플로우에 대한 투자를 늘리고 있다고 언급했습니다.

미국의 IT 자산 관리 회사인 플렉세라(Flexera)의 CIO인 Conal Gallagher는 “우리는 더 이상 어둠 속에서 움직이는 AI 투자를 감당할 수 없다”라며, “오늘날 AI 성공은 규율, 투명성, 그리고 지출한 모든 비용을 비즈니스 성과에 연결하는 역량에 달려 있다”라고 강조합니다. 제네시스(Genesys)의 CIO인 Trevor Schulze 역시 ‘AI 파일럿 프로그램은 낭비가 아니었으며, 향후 비즈니스 가치를 이끄는 데 적용할 교훈을 제공했다면 의미가 있다’라며 파일럿 프로그램을 통해 다음 단계의 AI 성숙을 위한 올바른 기반을 구축하려면 무엇이 필요한지에 대한 결정적 통찰을 갖게 되었다고 언급했습니다. 또한 파일럿을 통해 얻은 교훈을 빠르게 적용하는 조직이 실질적인 ROI를 확보하는 데 가장 유리할 것이라고 조언했습니다.

AI 확산 속도만큼 거버넌스도 강화되어야

AI 거버넌스는 더 이상 사후에 논의할 수 있는 문제가 아닙니다. 조직 전반에서 AI 사용 요청이 급증하면서, IT 리더들은 일관된 데이터 파이프라인과 아키텍처를 유지하고 규제 준수를 보장해야 하는 책임을 안게 되었습니다. IDC에 따르면, 2030년까지 많은 기업이 부실한 AI 통제로 인한 장애 때문에 소송, 벌금, CIO 해임을 겪게 될 것이며 이제 거버넌스가 긴급한 우선순위로 부상했다고 합니다.

사이버 보안 기업 바라쿠다(Barracuda)의 CIO인 Siroui Mushegian은 “2026년에 대비해 준비하는 가장 큰 과제는 통제를 잃지 않으면서 AI를 기업 전반으로 확장하는 일”이라고 밝혔습니다. 모든 부서에서 AI 요청이 쏟아지는 지금, 거버넌스가 없으면 조직은 서로 충돌하는 데이터 파이프라인, 일관성 없는 아키텍처, 컴플라이언스 공백으로 인해 기술 스택 전체가 흔들릴 위험이 있다는 것입니다. 바라쿠다는 이런 요청을 관리하기 위해 프로젝트 우선순위를 정하고 비즈니스 가치를 판단하며 컴플라이언스를 보장하는 AI 위원회를 만들었습니다. 그 핵심은 실험을 장려하면서도 병목을 만들지 않는 거버넌스를 구축하는 것으로, 특히 금융과 헬스케어처럼 규제 압력이 높아지는 산업에서 가시성과 통제를 제공하는 프레임워크를 제공하는 데 있습니다.

클라우드 기반 VoIP 기업 8×8의 IT 및 비즈니스 시스템 부사장 Morgan Watts는 AI 생성 코드가 생산성을 높이고 IT팀이 사용자 경험 개선 같은 다른 중요한 업무에 집중할 시간을 만들어 주었다고 평가합니다. 다만 그런 성과에는 위험이 따른다는 점을 간과해서는 안 됩니다. 선도적인 IT 조직은 모델 사용, 코드 리뷰, 보안 검증, 데이터 무결성을 둘러싼 기존 가드레일을 조정하고 있으며 거버넌스 없이 AI를 확장하면 비용 초과, 신뢰 문제, 기술 부채를 부르기 때문입니다. AI 도입에 앞서 처음부터 안전장치를 내장하는 조치가 선행되어야 하는 이유입니다.

기술보다 더 어려운 문제는 사람과 문화

기술 변화 속도가 빨라질수록, 조직 구성원과 문화가 이를 따라가지 못하는 문제가 더욱 두드러지고 있습니다. 기술은 원래 빠르게 변하지만, 지금은 조직이 따라잡을 수 있는 속도를 넘어서고 있습니다. IT 리더들이 직면한 과제는 단순히 올바른 기술을 선택하는 것이 아니라, 사람들이 그 기술을 이해하고 효과적으로 활용할 수 있도록 준비시키는 것입니다.

사이버보안 기업 레벨블루(LevelBlue)의 CIO인 Maria Cardow는 조직이 적절한 도구만 고르면 기술이 모든 문제를 해결할 수 있다고 착각하는 경우가 많다며, 이런 인식이 사람에 대한 관심과 투자 부족으로 이어진다고 지적합니다. 또한 핵심은 회복 탄력성 있는 시스템과 회복 탄력성 있는 사람을 함께 만드는 것이기에 지속적인 학습에 투자하고 모든 프로젝트 초기에 보안을 통합하며, 다양한 사고를 장려하는 문화를 조성해야 한다고 강조했습니다.

디지털 신원 및 데이터 보호 서비스 기업 엔트러스트(Entrust)의 CIO인 Rishi Kaushal은 문화적 준비 상태, 지속적 학습, 그리고 AI 주도 변화에 대비한 사람과 기술 스택 준비에 초점을 맞춰 2026년을 준비하고 있다고 밝히면서, IT 리더의 역할은 애플리케이션과 인프라를 관리하는 수준을 넘어 미래를 설계하는 역할을 해야 한다고 주장했습니다. 또한 AI가 기업 생태계를 재편하는 상황에서 이에 대한 전략 없이 도입을 가속하면 기술 부채, 역량 격차, 더 큰 사이버 취약성으로 이어질 위험이 있다는 점을 지적하면서 결국 IT 리더의 역량은 새 애플리케이션이나 AI를 얼마나 빨리 배포하는지가 아니라, 사람과 비즈니스를 다음 단계에 얼마나 효과적으로 준비시키는지로 판가름 날 것이라고 언급했습니다.

비용 통제와 민첩성 사이의 균형

2026년에는 AI 프로젝트에 대한 무분별한 지출이 점차 줄어들고 비용에 대한 통제가 혁신 전략과 함께 가야 하는 국면이 올 것으로 보입니다.

페가시스템즈는 인력을 보완하고 운영을 간소화하는 실용적 AI 적용에 집중하고 있으며 모든 기술 투자를 비즈니스 목표와 재무 규정에 맞춰 통제하고 있다고 밝혔습니다. 특히 애플리케이션을 현대화할 때 팀이 성과의 중심을 유지하고, 목표를 직접 지원하는 개선을 단계적으로 도입하는 것이 중요하다고 지적하면서 경쟁력을 유지하기 위해서는 애플리케이션 현대화와 클라우드 비용 최적화 이니셔티브의 필요성도 간과해서는 안 된다고 설명했습니다.

IT 비용 관리 전문 기업 탕고(Tangoe)의 CIO인 Mark Troller는 IT 리더는 이제 AI로 효율을 높이라는 요구를 받는 동시에, 솔루션 업체가 AI 투자 비용을 충당하기 위해 가격을 올리는 상황과도 맞닥뜨릴 것으로 전망합니다. 더 많은 AI 기반 가치를 제공하고, 상승하는 비용을 흡수하며, 고객 데이터를 보호하라는 상충하는 기대를 균형 있게 맞추는 일이 앞으로 1년 동안 IT 리더의 결정적인 과제가 될 것이라는 뜻입니다. Mark Troller는 “이 과제가 복잡하고 어려운 이유는 고객 기반의 많은 IT 리더가 내부적으로는 AI를 수용하면서도, 고객 데이터가 사용하는 서드파티 서비스와 애플리케이션을 강화하기 위한 모델 학습이나 자동화에 사용돼서는 안 된다는 선을 분명히 긋고 있기 때문”이라고 설명했습니다.

AI는 사이버보안의 위협 지형도 바꾸고 있습니다

사이버 위협은 계속해서 진화하고 있으며, 특히 AI를 활용한 공격은 기존 방어 전략을 약화할 가능성이 큽니다. AI 기반의 소셜 엔지니어링 공격과 딥페이크를 활용한 사기 수법 등은 점점 더 정교해지고 있기 때문입니다.

컴플라이언스 자동화 전문 기업 시큐어프레임(Secureframe)의 정보보안 부사장 Marc Rubbinaccio는 현재의 피싱 시도와는 전혀 다른 수준으로 정교한 보안 공격이 발생하면서 보안 지형이 바뀔 것으로 예상합니다. 그는 “2026년에는 합법적인 커뮤니케이션과 구분할 수 없는 AI 기반 소셜 엔지니어링 공격이 등장할 것”이라며, “소셜 엔지니어링은 거의 모든 성공적인 사이버공격과 연결돼 있고, 위협 행위자는 이미 AI를 활용해 목소리를 복제하고 문체를 모방하며 임원의 딥페이크 영상을 만들어내고 있다”라고 지적했습니다. 또한 이런 공격에 대응하려면 적응형 행위 기반 탐지와 신원 확인, 그리고 AI 주도 위협에 맞춘 시뮬레이션이 필요하다고 조언했습니다.

점점 커지는 책임과 요구사항 관리

AI는 문제 해결 방식을 혁신하고 있지만, 동시에 IT 리더에게 요구하는 역할과 책임도 크게 확대하고 있습니다. IT 리더들은 전략 수립, 비즈니스 이해, 그리고 일상적인 IT 운영을 동시에 관리해야 합니다.

이러한 변화의 속도가 매우 빠르므로 IT 리더들은 우선순위를 명확히 설정하고 가장 높은 가치를 창출할 수 있는 영역에 집중해야 합니다. 자동화, 확장, 최종 사용자 경험을 통해 더 나은 성과를 낼 최우선 이니셔티브에 집중해 수작업의 반복 업무를 자동화하면 팀이 더 가치가 크고 몰입도 높은 업무에 집중할 수 있습니다.

결국 2026년의 IT 리더는 기술자보다 비즈니스 리더가 되어야 합니다. 또한 해결해야 할 과제는 효율을 위해서만이 아니라 더 민첩하고 지능적이며 사람 중심의 기업을 만들기 위해 AI를 활용하며 조직을 문화적·운영적 전환으로 이끄는 일이 될 것입니다.

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