[기고] 대다수 아태 중소기업 AI 도입했지만 데이터 손실 위험 ‘여전’

한국도 예외는 아니다. 정책적 지원이 뒷받침되면서 이 같은 흐름이 강화되고 있는 가운데, 중소벤처기업부는 중소기업의 AI 도입률을 2024년 28%에서 2027년 50%로 끌어올리겠다는 국가 목표를 제시했다. 이를 위해 AI 스타트업 지원과 펀딩, 리서치, 민관 협력 이니셔티브를 통한 산업 전반의 AI 적용 확대에 나선다는 계획이다.
그만큼 AI는 더 빠른 성장과 정교한 고객 대응, 더 효율적인 운영을 가능하게 하지만, 동시에 위험한 역설도 만들어낸다. 중소기업이 사업 운영을 위해 데이터에 의존할수록 잠재적 데이터 손실 위험에도 더 크게 노출되기 때문이다.
문제는 이 같은 취약성의 규모가 사이버 공격이나 대규모 시스템 장애가 발생할 때 두드러진다는 점이다. 컴볼트의 ‘2025 아시아 데이터 대응 준비 현황(State of Data Readiness in Asia)’ 보고서에 따르면 아시아 지역 기업 리더의 72%는 5일 이내 시스템 복구를 기대하지만, 기업의 70%는 운영 복구에 1주일 이상을 소요하는 것으로 나타났다. 또한 보안 침해를 겪은 기업 중 전체 데이터를 100% 복구한 곳은 절반에도 못 미치는 41%로, 대다수 기업이 영구적인 데이터 손실을 겪는 것으로 조사됐다.
아태지역 중소기업이 받는 압박은 점점 커지고 있다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)의 지난해 조사에 따르면, 초기 파일럿 단계를 넘어 자율형 에이전트 솔루션으로 전환이 이뤄지면서 아태지역 기업의 78%는 최소 주 1회 이상 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. 이는 전 세계 평균인 72%를 웃도는 수치다. 반면 이러한 도구를 잘 이해하고 있다고 답한 비율은 33%에 그쳐, 이해도와 거버넌스 격차가 큰 실정이다.
여기서 ‘3’은 원본 1개와 서로 다른 2개의 추가 백업을 의미한다. ‘2’는 이들 백업이 서로 다른 저장 기술에 기반해야 한다는 뜻이다. 예를 들어 원본 사본은 하드디스크(HDD)를 사용하는 파일 서버에 저장하고, 두 개의 백업 사본은 네트워크 저장장치(NAS)나 외장 드라이브, 또는 클라우드에 보관할 수 있다.
이처럼 저장 방식을 다변화하면 동시 장애 위험을 줄일 수 있다. 마지막으로 ‘1’은 변경이나 삭제가 불가능한 외부 사본 1개를 뜻한다. 주 네트워크가 침해되더라도 수정하거나 삭제할 수 없는 원격 데이터센터의 클라우드 백업이 이에 해당한다.
오늘날 쟁점은 더 이상 클라우드냐 로컬이냐가 아니다. 중요한 것은 장애가 발생했을 때 기업이 얼마나 빠르게, 어떤 조건에서 비즈니스를 복구할 수 있느냐다. 이 지점에서 보다 안정적인 접근 방식이 등장한다. 바로 클라우드와 로컬 백업을 결합한 하이브리드 백업 모델이다. HDD 스토리지를 기반으로 하는 이 모델은 중소기업이 신속한 데이터 접근과 복구 능력을 유지하면서도 성능, 효율성, 데이터 가용성에 대해 더 큰 통제력을 확보할 수 있도록 한다. 로컬 백업은 네트워크나 클라우드 서비스가 중단된 상황에서도 더 빠른 복구와 지속적인 데이터 접근을 가능하게 하고, 클라우드 백업은 오프사이트 보호와 확장성을 제공한다.
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