2025년 한 해를 잘 마무리하고 계신가요? 다사다난했던 올해, ESG 경영을 추진해 오신 여러분의 일과 삶에도 다양한 변화가 있었을 것 같습니다.
올해를 돌아본다면 어떤 키워드로 정리할 수 있을까요? 바쁜 현업 속에서 놓쳤을 수 있는 ESG의 흐름과 디테일을 함께 짚어보기 위해, 이번 달 뉴스레터를 준비했습니다.
[목차]
l 들어가며. Anti-ESG의 시대, 다시 ‘경영’을 말하다
l 1. 간소화? 합리화! 선택과 집중 전략
l 2. 구체화, 기후변화를 넘어… ISO도 나선 자연자본과 인적자본 공시 표준화
l 3. 감시의 강화, 신뢰할 수 있는 근거가 있는 ESG 정보공개의 중요성
l 4. 사업장(공장)을 넘어 제품과 서비스의 ESG 요소에 대해 높아진 관심
l 5. ESG 데이터의 시대가 왔다. 공시를 넘어 의사결정 기반으로서의 데이터 활용
l 마치며. 악마는 디테일에 있다(Simplicity vs Complexity)
들어가며. Anti-ESG의 시대, 다시 ‘경영’을 말하다
올해 ESG의 글로벌 동향을 살펴보면, 우선 Anti-ESG 트렌드가 뚜렷하게 나타났습니다. 미국에서는 예고된 대로 트럼프 대통령의 재집권과 함께 기후변화 대응 정책이 폐지되는 등, ESG와 반대되는 흐름이 이어졌습니다. 유럽연합(European Union, EU) 역시 옴니버스 패키지(Omnibus Package)를 통해 기존 정책의 부담을 완화하겠다는 메시지를 내놓았습니다.
옴니버스 패키지는 EU 그린딜(Green Deal)의 연장선상에서 추진된 기업지속가능성공시지침(Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD)과 기업지속가능성실사지침(Corporate Sustainability Due Diligence Directive, CSDDD 또는 CS3D)의 적용 대상을 축소하고 도입 시점을 연기하는 내용이 핵심입니다. 이 조치는 유럽지속가능성보고기준(European Sustainability Reporting Standards, ESRS)에 따라 방대한 정량·정성 데이터를 준비해 온 기업 실무자들에게 큰 혼란을 주었습니다.
완화된 안이 발표되었음에도 불구하고, EU 내외에서는 반대 의견이 쏟아져 나왔습니다. 게다가, 지난 10월 유럽의회 법사위를 통과한 이후 본회의 표결에서 옴니버스안이 부결되며 시장에 다시 한번 충격을 주었으나, 지난 11/13 유럽의회에서 382표의 찬성으로 수정안이 통과되면서 연내 모든 절차가 마무리될 것으로 예상하고 있습니다.
국내 상황도 크게 다르지 않습니다. ESG 관련 법제화 논의가 지연되면서 일부 기업은 불확실성 속에 조직과 예산을 축소하는 등 역행의 흐름을 보이고 있습니다. 그럼에도 다수의 기업은 법적 의무가 아니더라도 고객사의 요구에 대응하기 위해 자발적 공시 확대, 공급망 리스크 평가, 현장점검 강화 등 실질적인 노력을 이어가고 있습니다.
그렇다면 ESG 경영을 담당하는 우리는, 규제가 확정되기만을 기다려야 할까요? 혹은 연말을 맞이하여 연탄 봉사나 김장 나눔과 같은 사회공헌 활동을 진행하며 ‘ESG를 실천하고 있다’는 보도자료를 내실 계획을 세우고 계시지는 않나요?
사회공헌은 ESG 중 S 사회분야의 책임을 실천하는 것으로서 ESG경영의 작은 요소가 될 수 있겠지만, 비즈니스와 연관성이 없고 기업가치 제고에 기여하는 지속적인 활동도 아닌 일회성 행사는 지양해야 합니다. 매번 강조드리지만, 우리는 ESG ’경영’을 해야지 ‘ESG’라는 단어에 매몰되어 환경과 관련된 나무심기나, 사회와 관련된 사회공헌 활동을 ESG경영의 모습으로 추구해서는 안 됩니다.
한 해를 돌아볼 때, 여러분은 ESG 경영 관련해서 어떤 업무를 수행하셨나요? 상반기에는 ESG 보고서를 작성하고, 하반기에는 평가 대응을 진행했으며, 중간에는 ESG 위원회를 운영하셨을지도 모릅니다. 이는 대부분의 기업에서 담당자들이 수행하는 일반적인 ESG 추진 업무입니다. 기업의 ESG 인력 채용공고를 봐도 이러한 업무가 대부분입니다.
그러나 ESG 경영 추진 담당자라면, ESG를 둘러싼 경영환경의 시장 변화를 면밀히 살피고, 우리 회사가 직면한 또는 향후 맞닥뜨릴 리스크를 파악해야 합니다. 이를 가능하다면 정량적 재무영향으로 산정하고, 구체적인 과제와 함께 경영진에게 보고하여 의사결정을 이끌어내야 합니다. 이후에는 관련 조직과 협력해 과제를 이행하는 것이 연간 주요 업무가 되어야 합니다.
연간 업무 흐름 역시 이러한 PDCA(Plan–Do–Check–Action) 사이클에 기반해야 합니다. 연말~연초에는 계획을 세우고(Plan), 연중에는 실행하며(Do), 분기·반기·연간 성과를 측정(Check)하고, 미흡하거나 고도화가 필요한 부분은 개선(Action)하는 과정이 필요합니다. (지난 뉴스레터에서도 PDCA의 중요성을 다룬 바 있습니다.)
그렇다면 올해의 ESG 흐름은 미국발 Anti-ESG 움직임과 유럽발 ESG(정확히는 지속가능성) 규제 완화로만 요약할 수 있을까요?
실제로는 그보다 더 다양한 변화가 있었습니다. 이번 뉴스레터에서는 올 한 해 동안 ESG 경영 환경에서 어떤 일들이 있었는지 다시 살펴보며, 내년을 준비하는 인사이트를 함께 나누고자 합니다. 올해 ESG 경영의 흐름은 1) 합리화 2) 구체화 3) 감시 강화 4) 제품 5) 데이터라는 키워드로 요약할 수 있습니다.
1. 간소화? 합리화! 선택과 집중 전략
EU는 2024년 11월 ‘부다페스트 선언’을 통해 경제공동체의 경쟁력 강화를 위한 여러 정책 방향을 제시했습니다. 그중 하나가 지속가능성 규제의 간소화였습니다.
이와 함께 CSRD, CSDDD, Taxonomy, CBAM 등 주요 제도의 중복 규제와 과도한 보고 의무를 완화하는 방안을 ‘옴니버스 패키지’ 형태로 내놓았습니다. 이번 간소화안에 따라 중소기업 상당수가 규제 대상에서 제외되었는데, 이는 선택과 집중의 관점에서 보면 합리적이고 효율적인 접근으로 평가됩니다. 최근 11월 13일 유럽의회가 옴니버스 패키지 수정안을 통과시키면서, 1년 넘게 이어졌던 간소화 논의가 마무리 단계에 접어들며 관련 불확실성도 점차 해소되고 있습니다.
그 이유는 공시나 실사의 의무가 특정 사업장에만 국한되지 않고 연쇄적으로 협력사(중소기업)에도 영향이 미치기 때문입니다. 리스크 관리 측면에서 보면, ESG 경영 수준이 상대적으로 낮은 중소기업을 직접 규제하는 것도 의미가 있습니다. 그러나 대기업과 중소기업 간의 거래 관계에서 더 강력한 영향력을 발휘할 수 있습니다.
실제로 규제가 없더라도 이미 많은 기업이 글로벌 고객사로부터 데이터 제출이나 심사(Audit)를 요청받고 있으며, 앞으로 이러한 요구는 더욱 강화될 가능성이 높습니다. 규제 당국 또한 감독 대상을 축소함으로써 행정 부담을 줄이는 동시에, 소수의 기업을 더 정밀하게 점검할 여력을 확보하게 됩니다.
기업 입장에서는 대응에 시간을 더 확보했다고 안심할 것이 아니라, 오히려 기초부터 다시 점검해야 할 시점으로 받아들여야 합니다. 여기서 말하는 기초란 ESG 보고서 작성이나 평가 대응이 아니라, ESG 경영의 방향성과 전략 수립을 위한 중요성 평가(Materiality Assessment), 현황 분석, 과제 도출, 목표 수립까지 이어지는 내실 있는 준비를 의미합니다.
2. 구체화, 기후변화를 넘어… ISO도 나선 자연자본과 인적자본 공시 표준화
제30차 유엔기후변화협약 당사국총회(Conference of the Parties, COP30)는 11월 10일부터 약 2주간 진행되어, 예정일을 하루 넘긴 22일 브라질 벨렝에서 막을 내렸습니다. 이번 회의는 파리협약 이후 각국의 기후목표 이행 상황을 점검하고, 탄소시장 통합과 기후테크 혁신 등 새로운 감축 전략을 논의하는 자리였습니다.
이번에 대표단을 보내지 않은 미국은 파리협약의 탈퇴와 재가입, 재탈퇴를 반복하며 반 기후 정책 기조를 보이고 있습니다. 최근에는 캘리포니아의 기후공시 제도까지 중단시키며 이러한 흐름을 더욱 분명히 드러냈습니다.
미국의 빈자리를 메울 것으로 기대됐던 중국을 비롯한 여러 국가들도 약속한 감축 목표를 달성하지 못하고 있습니다. 11월 초 기준 ‘1.5℃ 목표’ 달성을 위한 보완 감축계획을 제출한 국가는 전체의 3분의 1에 그쳐, 주요 국가들 역시 적극적으로 행동하기보다 사실상 침묵하고 있는 상황입니다.
이번 COP30은 COP28에서 제시된 ‘화석연료에서 벗어나는 전환’ 방향성을 구체화하지 못했다는 비판을 받고 있습니다. 다만 선진국의 개발도상국 대상 기후위기 적응 재원을 기존 대비 3배로 확대하자는 촉구와 이행 가속화를 위한 여러 이니셔티브 운영 방안이 결정문에 포함되며, 더딘 속도지만 변화가 이어지고 있다는 평가도 나옵니다. 한편 한국은 2035년 온실가스 감축목표(2018년 대비 53~61%)를 확정하고, 11월 17일 국제 탈석탄 연대체 ‘탈석탄 동행(Powering Past Coals Alliance, PPCA)’에 가입했습니다. 기업은 이번 합의에 따라 변화할 국가 정책 흐름을 면밀히 살피고, 이에 맞춘 대응 전략을 준비해야 합니다.
이와 같이 기후변화는 이제 ESG 경영에서 가장 핵심적인 이슈로 자리 잡았습니다. 다만 ESG 내에서 기후변화는 환경 중에서도 ‘대기(Air)’ 영역에 해당합니다. 환경에는 대기 외에도 ‘물(Water)’, ‘토양(Soil)’, ‘자원(Resources)’ 등 다양한 주제가 있으며, 이러한 요소들을 통합적으로 정리한 것이 자연자본(Natural Capital)입니다. 자연자본은 생물다양성(Biodiversity)과 연결됩니다.
기후 관련 재무영향 공시 지침인 기후관련 재무정보공개 태스크포스(Task Force on Climate-related Financial Disclosures, TCFD)와 짝을 이루는 형태로, 자연관련 재무정보공개 태스크포스(Task Force on Nature-related Financial Disclosures, TNFD)가 등장하며 자연자본의 재무적 영향 공시를 구체화하고 있습니다. TNFD는 LEAP(Locate–Evaluate–Assess–Prepare) 프레임워크를 내놓고 실무 적용을 위한 세부 지침을 개발 중입니다.
사회(Social) 영역에서도 유사한 변화가 이어지고 있습니다. 불평등 및 사회 관련 재무정보공개 태스크포스(Task Force on Inequality and Social-related Financial Disclosures, TISFD)가 2024년 9월 출범하여, 2025년 말까지 프레임워크의 베타버전을, 2026년까지 최종 공시 프레임워크를 발표할 예정입니다.
한편, 국제표준화기구(International Organization for Standardization, ISO) 역시 ESG 관련 표준을 빠르게 확장하고 있습니다. 환경(ISO 14001 등), 안전보건(ISO 45001 등), 사회적 책임(ISO 26000)에 이어, 최근에는 ESG의 핵심 주제인 인적자본과 자연자본으로 범위를 넓히고 있습니다.
2024년 발간된 IWA 48:2024를 시작으로, 인적자본에 대한 보고(Reporting) 표준인 ISO 30414:2018을 폐기하고, 인적자본 공시(Disclosure) 표준인 ISO 30414:2025를 새롭게 제정했습니다. 또한, 조직의 자연자본 회계 원칙과 가이던스를 제시한 ISO 14054:2025도 2025년 10월에 발표되었습니다.
ISO가 글로벌 아젠다에 대한 국제 표준의 기준선을 제시해 왔다는 점에서, ESG 경영은 이제 글로벌 경영의 주류(Mainstream)로 편입되고 있다고 볼 수 있습니다(이미 몇 년째 이어져 온 흐름이지만). 기존의 환경·사회·거버넌스 분야별 ISO 표준에 더해, 자연자본과 인적자본에 대한 기준을 제시하고 있는 ISO의 최근 동향은 국제회계기준재단(International Financial Reporting Standards, IFRS Foundation) 산하의 국제지속가능성기준위원회(International Sustainability Standards Board, ISSB)가 제시한 S1(일반 요구사항)과 S2(기후 공시)를 넘어 S3(자연자본)과 S4(인적자본)을 준비하는 방향과도 일치합니다. IFRS는 자연자본 공시기준 공개초안을 2026년 10월 전까지 내 놓는 것을 목표로 TNFD와 협업하겠다고 11월 7일 발표했습니다. (링크) 결국, 자연자본과 인적자본은 앞으로 피할 수 없는 외부 이해관계자의 핵심 아젠다로 자리 잡을 것입니다.
3. 감시의 강화, 신뢰할 수 있는 근거가 있는 ESG 정보공개의 중요성
ESG 관련 규제가 완화되거나 아직 확정되지 않았다는 평가가 이어지고 있지만, 실제로는 많은 국가가 IFRS ISSB 기준을 채택하거나 도입을 준비하고 있습니다. 이에 따라 각국의 ESG 경영 관련 제도와 규제가 속속 마련되고 있으며, 시장 내 기업의 ESG 활동에 대한 감시와 감독 또한 강화되는 추세입니다(국가별 도입 현황, 25년 6월 기준) 국내 역시 한국지속가능성기준위원회(Korean Sustainability Standards Board, KSSB)를 통해 ISSB 기준 정리가 이미 완료되었으며, 정부의 법적 근거 마련과 도입 로드맵 발표를 기다리고 있습니다.
ESG 경영의 정량적 성과가 신뢰할 수 있는 데이터 형태로 공개되면서, 시장과 감독기관의 감시 강도 또한 점점 높아지고 있습니다. EU의 유럽증권시장감독청(European Securities and Markets Authority, ESMA)은 그린워싱 감독을 2025~2026년 최우선 감독 과제로 선정했습니다. 특히 펀드 등 금융상품의 명칭에 ‘ESG’ 또는 ‘지속가능성’이라는 단어를 사용하기 위해서 준수해야 할 친환경 및 사회적 요건을 제시했습니다. 영국의 경쟁시장국(Competition and Markets Authority, CMA)도 2024년 그린워싱 가이드라인을 발표하고, 2025년부터는 허위 또는 기만적인 환경주장에 대해 전 세계 매출의 최대 10% 또는 30만 파운드 중 높은 금액까지 과징금을 부과할 수 있도록 법적 권한을 강화했습니다. 이 밖에도 호주, 일본, 싱가포르, 인도 등 주요국이 그린워싱 방지 법안을 새로 준비하거나 규제를 강화하고 있습니다.
한국은 환경부와 한국환경산업기술원이 발간한 ‘친환경 경영활동 표시·광고 가이드라인’과 공정거래위원회의 ‘환경 관련 표시·광고 심사지침(2023)’을 중심으로 그린워싱을 감독하고 있습니다. 2025년 9월에는 제품 환경성 표시 및 광고 길라잡이 개정판을 발간했으며, 공정위는 기만적인 표시·광고 심사지침을 개정해 2025년 10월 30일부터 시행한다고 발표했습니다. 이는 2023년 개정된 ‘환경 관련 표시·광고에 관한 심사지침’의 내용을 ‘기만적인 표시·광고 심사지침’의 일반 원칙으로 통합하면서 더욱 강화된 것으로 해석할 수 있습니다.
최근 프랑스 법원은 ‘토탈에너지스’의 탄소중립 광고가 허위에 해당한다는 판결을 내렸습니다. 이는 프랑스의 그린워싱 금지법이 에너지 기업에 적용된 첫 사례입니다. 법원은 토탈에너지스가 자사 홈페이지에 게재한 ‘2050년까지 탄소중립 달성’이라는 표현이 소비자에게 친환경 기업으로 오해를 일으킬 소지가 있다고 판단했습니다. 파리기후협약의 목표 달성을 위한 이미지를 강조했지만, 실제로는 화석연료 기반 사업(석유·가스)을 확장하고 있었으며, 이러한 사실을 명확히 공개하지 않았다는 점을 근거로 들었습니다. 이후 토탈에너지스는 판결을 수용하며 실제 성과 데이터를 공개했습니다. 다만 소송 이전에 그린피스, 지구의 벗 등 비정부기구(Non-Governmental Organization, NGO)와의 소통이 있었다면 갈등으로 번지지 않았을 것이라는 평가가 나옵니다(링크).
이제 우리 기업들도 ‘2050 탄소중립’과 같은 표현이 구체적인 근거와 과학적 검증에 기반하고 있는지를 다시 점검해야 합니다. 시민단체는 물론, 소비자와 언론 등 다양한 이해관계자의 시선이 매처럼 날카로워지고 있음을 명심해야 합니다.
4. 사업장(공장)을 넘어 제품과 서비스의 ESG 요소에 대해 높아진 관심
제가 지속가능경영 컨설팅을 시작했던 2006년 전후에는 EU의 폐자동차지침(End-of-Life Vehicle Directive, ELV)과 유해물질제한지침(Restriction of Hazardous Substances Directive, RoHS)이 주요 아젠다였습니다. 당시에는 전과정평가(Life Cycle Assessment, LCA)를 통해 제품의 환경영향을 분석하고 친환경성을 검증하는 활동이 활발했습니다. 그러나 시간이 흐르며 ESG 경영이 화두가 되고, 기후변화 대응이 중점 관리 대상으로 부상하면서 주요 관심사는 사업장의 탄소배출량, 노동권, 인권, 자원순환 등으로 이동했습니다. 그런데 최근 들어 다시 LCA가 중요하게 다뤄지고 있습니다. 기업들이 소비자와의 접점에 있는 제품의 ESG 측면을 종합적으로 관리하려는 동향이 있기 때문입니다.
대표적인 것이 바로 디지털제품여권(Digital Product Passport, DPP)입니다. DPP는 제품의 생산부터 폐기까지 전 과정(Life Cycle)에 걸친 주요 정보를 디지털 방식으로 기록하고 공유하는 것을 요구하는 유럽 규제로, 탄소배출량, 재활용성, 내구성, 수리 용이성, 소재의 특성 및 출처, 공급망 리스크 등을 포함합니다. 말 그대로 ‘제품의 여권’ 역할을 하는 이 규제는 제품이 국가 간 거래될 때 환경성과 공급망 정보를 확인할 수 있도록 하고, 소비자에게는 제품의 친환경성과 투명성을 직접 검증할 수 있는 권리를 제공합니다. 구체적인 법안은 논의 중이며, 2027년부터는 배터리 제품을 시작으로 섬유, 철강, 전자, 타이어 등으로 적용이 확대될 전망입니다.
이러한 흐름은 규제의 초점이 사업장 중심에서 제품으로 이동하고 있음을 의미합니다. 이제 기업은 고객과 소비자에게 제공하는 제품의 ESG 측면까지 고려해야 합니다. 다시 말해, ESG 경영이 기업이 창출하는 가치에 내재화되는 단계로 전환되고 있는 것입니다. 기업의 담당자들은 이러한 변화에 맞추어 사업 또는 제품의 포트폴리오 관점에서 우리 회사 혹은 조직이 ESG 체계를 얼마나 고려하고 있는지, 전략적 관점에서 점검해야 할 시점입니다. ESG 경영은 궁극적으로 기업이 제공하는 제품과 서비스에 통합되어야 하기 때문입니다.
5. ESG 데이터의 시대가 왔다. 공시를 넘어 의사결정 기반으로서의 데이터 활용
많은 기업들이 이미 지속가능경영보고서나 ESG 보고서에 팩트북 형태로 데이터를 공개하고 있습니다. 그러나 이제는 단순히 데이터를 ‘공개하는 것’을 넘어, 그 데이터를 얼마나 체계적으로 관리하고 활용하고 있는지를 점검할 필요가 있습니다. 실제로 보고서 발간 과정에서 각 부서가 데이터를 취합해 디자인에 반영하지만, 그 이후의 관리 체계가 미흡한 경우가 적지 않습니다. 데이터의 정확성과 일관성이 확보되지 않아 매년 수정을 반복하거나, 정량적 목표 설정 없이 단순 수집·보고에 그치는 사례도 있습니다. 이제는 우리 기업의 ESG 데이터 관리 수준을 객관적으로 진단하고, 개선 방향을 구체화할 시점입니다.
ESG 경영의 목표를 수립하고 성과를 관리한다는 것은, 앞서 언급한 PDCA 순환 과정 안에서 ESG 경영 활동의 결과를 데이터로 수집하고 분석하는 것으로 시작됩니다. 수집된 데이터를 기반으로 추세를 살펴보고 특이점을 발견하면 원인 분석을 통해 개선 과제를 도출할 수 있습니다. 또한 데이터를 성과 관리의 기준선(Baseline)으로 삼거나, 재무적 영향과 연계하여 관리 우선순위를 설정하는 것도 가능합니다. 이처럼 데이터는 ESG 경영의 기반(Infra)으로서 매우 중요합니다.
ESG 데이터를 보고서에 담는 이유는 분명합니다. 이는 투자자와 이해관계자에게 기업의 ESG 경영 수준을 투명하게 보여주기 위한 목적입니다. 투자자는 정성적 서술보다 정량적 수치와 추세 변화를 통해 기업의 지속가능경영 수준과 역량을 평가합니다. 따라서 기업이 제공하는 데이터는 비교 가능한 수준으로 관리되어야 하며, 데이터가 어떤 범위(국내, 해외, 연결 기준 등)를 포함하는지 명확히 정의할 필요가 있습니다.
동시에 데이터의 검증 수준도 중요합니다. 외부기관의 제한적 검증을 받는 데 그치지 않고, 증빙 대사까지 포함하는 합리적 검증을 통해 수치의 정확성과 일관성을 확보해야 합니다. 숫자로 표현된 ESG 데이터의 의미를 생각해보면, 그 신뢰성이 지니는 무게감은 거래소에 공시되는 사업보고서의 재무 수치와 같아진다는 것을 알 수 있습니다. 그렇다면 우리는 그 데이터의 신뢰성과 비교가능성을 높이기 위해 어떤 노력을 하고 있을까요? 최근 ESG 데이터 플랫폼 구축에 대한 기업들의 문의가 증가하고 있는 것도, 이러한 문제의식과 무관하지 않습니다.
잇따른 회계 부정 등 금융 사고로 내부회계관리제도의 중요성이 다시 부각되면서, ESG 데이터에 대한 내부통제 기준 또한 국제 표준으로 제시되고 있습니다. 트레드웨이 위원회 후원 기관 위원회(Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission, COSO)는 2023년에 『지속가능성 보고를 위한 내부통제 보고서(Internal Control over Sustainability Reporting, ICSR)』를 발표했습니다. 부제인 ‘Building Trust and Confidence through the COSO Internal Control—Integrated Framework’에서 드러나듯, 신뢰와 확신을 구축하기 위한 내부통제 프레임워크를 제시한 것입니다. 이에 따라 다수의 글로벌 기업들이 ESG 데이터 내부통제 체계 구축에 착수했습니다.
아직 늦지 않았습니다. 재무 부서에는 이미 익숙한 COSO의 원칙을 ESG 데이터 관리에도 적용할 수 있습니다. ESG 담당자는 재무 부서와 협업해 향후 공시될 데이터의 관리 규정과 업무 절차를 논의하고, COSO 원칙 기반의 내부통제 설계를 시작해야 합니다. 지속가능성 공시 과정에서 내부통제 체계를 혁신적으로 설계·운영하기 위한 핵심 요소, 이해관계자 간 상호작용, 리스크 관리 및 통제활동의 순환 과정은 아래의 도식에서 확인할 수 있습니다.
마치며. 악마는 디테일에 있다(Simplicity vs Complexity)
‘악마는 프라다를 입는다 2’가 내년 개봉을 목표로 촬영 중이라고 합니다. 이른바 ‘악프다’ 영화 하면 가장 먼저 떠오르는 인물은 누구일까요? 바로 미란다 편집장입니다. 메릴 스트립이 연기한 미란다는 실존 인물을 바탕으로 한 캐릭터인데요. 영화 속에서 미란다는 컨셉의 변화를 위해 여러 개의 비슷한 색 벨트 중 하나를 고르며 고민합니다. 그 모습을 본 앤드리아(앤 해서웨이)가 피식 웃는 장면이 있죠. 그러자 미란다는 앤드리아가 입은 낡은 파란색 니트를 가리키며 말합니다. 일반인이라면 단순히 ‘파랑(Blue)’이라고 부르겠지만, 그 색은 ‘셀룰리언 블루(Cerulean Blue)’이며, 그 뒤에는 심오한 배경과 역사, 그리고 인기를 끌어 수익과 일자리 창출로 이어진 의미가 담겨 있다고 설명합니다. 악마 같은 편집장의 이야기가 가득한 이 영화가 우리에게 주는 시사점은 무엇일까요?
‘악마는 디테일에 있다’는 표현은 19세기 건축가 ‘루트비히 미스 반데어 로’와 ‘구스타브 플로베르’ 등 여러 예술가들이 사용하면서 널리 알려졌습니다. 원래는 ‘신은 디테일에 있다(God is in the details)’라는 긍정적 의미에서 출발했지만, 시간이 지나면서 긍정적인 의미는 사라지고 세부 사항에 숨겨진 문제나 어려움을 강조하는 표현으로 변형되어 널리 쓰이게 되었습니다.
영화 제목 ‘악마는 프라다를 입는다’ 역시 이러한 의미를 담고 있는 것이 아닐까 생각합니다. ESG 경영이 처음 등장했을 때, 우리는 ‘환경·사회·지배구조’라는 단어 자체에만 집중하며 다소 단순하게 접근했습니다. 텀블러 증정 행사, 임직원 봉사활동, ESG 위원회 설치, 여성 이사 선임 등 단발적인 이벤트 중심의 활동을 추진했고, 이를 자랑스럽게 보도자료를 통해 외부에 알리며 소통해 왔습니다.
그러나 ESG경영은 이처럼 단발적인 이벤트로 이루어지는 활동이 아니라, 지속적이고 체계적인 과정입니다. 실제로 자세히 살펴보면, 앞서 언급한 것처럼 다양한 법규와 제도, 기준이 광범위한 맥락과 분야에서 제시되고 있으며, 그 속에는 세부적인 문제와 어려움이 존재합니다. ESG 데이터 또한 겉보기에는 비슷해 보이지만, 각각 다른 복잡성과 의미를 지닌 다양한 ‘파란색’들과 같습니다. 이러한 차이를 인식하고 이해하기 위해서는 리터러시(Literacy) 역량이 필요합니다.
이번 뉴스레터에서는 올해의 ESG 경영 동향을 1) 합리화 2) 구체화 3) 감시 강화 4) 제품 5) 데이터라는 다섯 가지 키워드로 정리했습니다. 각 키워드의 디테일을 살펴보시며, 남은 한 해를 정리하고 내년의 준비 방향을 점검해 보시기 바랍니다.
명품을 비롯한 패션 산업은 겉으로는 화려해 보이지만, 그 뒤에는 치밀한 디테일이 숨어 있습니다. ESG 경영도 마찬가지입니다. 이를 단순히 외부에 보여주기 위한 ‘멋진 옷’처럼 생각하고 겉으로 드러나는 모습에만 집중한다면 정작 중요한 문제를 놓칠 수 있습니다. ESG 경영을 제대로 추진하기 위해서는 세부적인 부분까지 꼼꼼히 살피는 자세가 필요합니다. ESG 담당자는 끊임없이 변화의 흐름을 살피고, 학습하며, 회사 안에서 그 지식과 통찰을 널리 전파하는 ESG 경영의 달인이 되어야 합니다.
올해도 각자의 자리에서 고군분투하시느라 수고 많으셨습니다. 내년에는 더욱 성장한 모습으로 ESG 경영을 이끌어 가시길 응원합니다. ‘ESG경영의 성패는 디테일에 있다’는 말씀을 드리며, 올해의 뉴스레터를 마칩니다. 긴 글 읽어주시고 관심 가져주신 모든 분들께 감사드립니다.
* 2025년 LG CNS ESG 뉴스레터, 어떻게 보셨나요? 올해 12월은 잠시 쉬어가며, 내년에 찾아뵙겠습니다.
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요즘 온라인에서 쇼핑할 때, 조금 달라진 점을 느끼신 적이 있을 겁니다. 이제는 굳이 검색창에 제품명을 입력하거나 수많은 옵션을 비교하지 않아도 되는 상황이 점점 늘어나고 있습니다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이 사용자의 의도를 이해하고 대신 찾아주는 시대가 열리고 있기 때문이죠. 이런 흐름을 일컫는 말이 바로 ‘에이전틱 커머스(Agentic Commerce)’, 즉 AI 에이전트가 주도하는 새로운 상거래 방식입니다.
구글은 이미 검색과 쇼핑, 이미지 서비스를 AI로 통합해 사용자가 “출근용 가방 추천해줘”라고 말하면 탐색에서 구매까지 한 번에 이어지는 경험을 제공하고 있습니다.
한편, 캐나다의 E-커머스(E-Commerce) 플랫폼 ‘쇼피파이(Shopify)’는 AI 보조 도구 ‘사이드킥(Sidekick)’을 통해 상품 등록, 가격 설정, 고객 응대, 콘텐츠 생성까지 자동화하며 셀러의 운영 효율을 높이고 있죠.
AI가 소비자와 셀러 양쪽 모두에서 역할을 확장하면서, 소비자가 직접 탐색하는 과정은 점차 줄어들고 있습니다. 이러한 변화 속에서 AI는 사용자의 의도를 이해해 구매 과정을 간소화하는 방향으로 발전하고 있습니다. 검색과 노출이 중심이던 E-커머스 구조가 AI 에이전트 중심으로 빠르게 이동하고 있는 지금, 기업은 이러한 변화 속에서 새로운 소비 여정과 데이터 전략을 다시 설계해야 할 때입니다.
AI가 주도하는 새로운 소비 구조, 에이전틱 커머스란?
에이전틱 커머스는 AI 에이전트가 소비자를 대신해 제품을 탐색하고, 비교하며, 구매 결정을 지원하는 자율형 소비 시스템을 말합니다. AI가 사용자의 탐색과 비교 단계를 자동화함에 따라, 구매 과정의 주도권이 점차 AI로 이동하고 있습니다. 이제 사용자가 AI에게 특정 조건에 맞는 상품을 찾아달라고 요청하면, AI가 그 의도를 이해하고 가장 적합한 선택을 찾아 직접 행동할 수 있습니다.
기존의 E-커머스는 사용자가 검색과 클릭을 반복하며 정보를 비교하고, 그 결과를 바탕으로 스스로 결정을 내리는 구조였습니다. 맞춤형 추천 역시 사용자의 과거 이력이나 선호를 분석해 ‘선택 가능한 옵션’을 보여주는 데 그쳤습니다. 반면, 에이전틱 커머스는 기존 접근과는 다른 방향을 제시합니다. AI가 사용자의 언어 속 맥락과 의도를 실시간으로 파악하고, 스스로 판단해 상품을 탐색하고 비교하며 결제까지 수행합니다. 이러한 변화는 소비 의사결정의 주체가 인간에서 AI로 이동하고 있는 흐름을 보여줍니다.
소비자 행동에서 기업 전략까지, E-커머스 패러다임의 전환
에이전틱 커머스의 확산은 E-커머스 생태계 전반에서 소비자의 행동과 기업의 전략을 동시에 바꾸고 있습니다. AI가 소비자의 구매 과정을 효율화하면서, 탐색과 선택의 과정이 한층 간소화되고 있습니다. 그 결과, 소비자가 직접 탐색하고 판단하는 비중은 점점 낮아지고 있습니다.
이제 AI는 소비자의 의사결정을 지원하는 단계를 넘어, 실제 판단과 선택까지 수행하는 주체로 자리 잡고 있습니다. AI의 분석력이 구매 결정의 새로운 기준이 되고 있으며, 소비자는 최종 선택지를 확인하기만 하면 될 만큼 구매 과정이 편리해지고 있습니다.
이러한 변화는 소비 경험의 기준을 새롭게 정의하고 있습니다. 기존의 E-커머스 환경이 정보의 양과 선택지의 다양성에 초점을 맞췄다면, 이제는 ‘정보의 풍부함’보다 ‘신뢰의 깊이’가 더 중요한 가치로 자리 잡고 있습니다. 소비자가 신뢰하는 대상도 브랜드에서 AI로 확장되고 있습니다. AI는 방대한 리뷰, 평점, 반품률, 가격 변동성 등의 데이터를 종합적으로 분석해 ‘신뢰할 수 있는 거래’를 대신 실행합니다.
이 변화는 기업의 경쟁 방식에도 근본적인 전환을 가져오고 있습니다. 그동안 기업은 검색 노출, 광고 타게팅, 사용자 인터페이스(User Interface, UI) 개선 등 소비자의 주목을 끌기 위한 전략에 집중해 왔습니다. 하지만 이제는 AI가 정보를 읽고 판단하는 방식에 맞춰 데이터를 구조화하고 신뢰성을 확보하는 일이 핵심 경쟁력이 되고 있습니다. 제품 정보, 가격 정책, 후기 품질, API 연결 상태 등 AI가 이해할 수 있는 데이터 품질이 매출과 직결될 가능성이 커지고 있는 것입니다.
또한 소비자의 반복 구매와 서비스 경험은 AI의 학습 데이터로 축적됩니다. 한 번의 거래로 끝나는 관계가 아니라, 이후의 피드백이 다음 추천과 결정을 좌우하게 되는 순환 구조가 만들어집니다. 따라서 기업은 초기 판매 이후에도 리뷰 품질 관리, 사용자 만족도 개선 등 사후 데이터 품질 관리 체계를 지속적으로 운영해야 합니다.
이제, 기업은 소비자를 설득하는 것에서 한 걸음 더 나아가, AI가 신뢰하고 선택할 수 있도록 데이터의 정확성과 일관성을 확보하는 방향으로 이동하고 있습니다. 이는 데이터와 AI, 그리고 운영 전반을 아우르는 AX(AI Transformation) 과제와 직결됩니다.
AI가 주도하는 E-커머스 혁신, 글로벌 무대에서 현실이 되다
에이전틱 커머스의 변화는 글로벌 무대에서 빠르게 현실화되고 있습니다. 주요 빅테크 기업들은 자사 AI 기술을 E-커머스 인프라에 결합하며, 사용자의 의도 해석부터 결제, 사후 서비스까지 전 과정을 자동화하는 방향으로 진화하고 있습니다. 이제 AI가 소비자의 구매 여정을 완결하는 주체로 자리 잡고 있습니다.
가장 주목할 변화는 OpenAI의 ChatGPT에서 찾아볼 수 있습니다. OpenAI는 2025년 10월, ChatGPT에 ‘Instant Checkout(즉시 결제)’ 기능을 도입했습니다. 이 기능은 미국 내 로그인 사용자 대상으로, 수공예 전문 E-커머스 플랫폼 ‘엣시(Etsy)’의 판매자 상품에 한해 채팅 내 즉시 구매 서비스를 제공하고 있습니다. 이제 사용자는 대화창 안에서 상품을 탐색하고, 비교하며, 바로 결제까지 완료할 수 있습니다. 무엇보다 주목할 점은 상품 노출 기준이 광고비가 아닌 데이터의 신뢰도로 바뀌었다는 것입니다. 가격, 재고, 품질, 결제 활성 상태 등 AI가 신뢰 가능한 정보를 우선 반영하는 거래 구조가 형성되고 있습니다. ChatGPT는 더 이상 단순한 정보 검색 도구가 아니라, AI가 직접 행동하며 거래를 완결하는 상거래 플랫폼으로 확장되고 있습니다.
또 다른 선도 사례는 AI 검색 스타트업 퍼플렉시티(Perplexity)입니다. 이들은 ‘AI 브라우저 코멧(Comet)’을 통해, 사용자의 명령에 따라 상품 비교, 로그인, 결제까지 AI가 직접 수행하는 자율형 상거래 기능을 구현했습니다. 사용자가 “출장 항공편과 숙소를 예약해줘”라고 요청하면, AI가 항공편 예약 후 호텔 예약 API를 자동 호출해 일련의 과정을 연계합니다. 즉, AI 에이전트 간의 협업을 통해 하나의 완결된 거래를 구성하는 새로운 소비 경험이 가능해지고 있습니다.
최근 퍼플렉시티는 이러한 기능을 둘러싸고 아마존과 충돌을 빚으며 논쟁의 중심에 섰습니다. 아마존은 AI 브라우저가 자사 플랫폼에 무단 접속해 상품을 구매하는 행위를 중단하라고 경고했으며, 퍼플렉시티는 ‘AI가 사용자를 대신해 행동하는 것은 자연스러운 흐름’이라며 반박했습니다. 이 사건은 AI가 소비자 대신 거래를 수행하는 구조가 기존 전자상거래 플랫폼의 비즈니스 모델을 흔들고 있음을 보여줍니다.
이 두 사례가 보여주는 공통점은 분명합니다. AI가 인간의 결정을 보조하던 단계를 넘어, 이제는 사용자를 대신해 구매를 직접 수행하는 구조가 현실화되고 있다는 점입니다. 이 과정에서 기존 플랫폼이 주도하던 상거래 질서가 흔들리며, AI 에이전트 간의 협업이 새로운 거래 주체로 부상하고 있습니다. 결국 E-커머스 산업의 경쟁은 AI가 어떤 상품과 판매자를 선택하는지에 좌우되는 구조로 옮겨가고 있습니다. 그리고 그 선택의 기준은 AI가 신뢰하고 해석할 수 있는 데이터의 구조와 품질입니다.
데이터 신뢰 중심으로 재편되어 가는 E-커머스 환경
AI가 소비의 실행 주체로 부상하면서, E-커머스의 본질적 경쟁 영역이 변화하고 있습니다. 상품을 많이 노출하는 것보다, AI가 활용할 수 있는 데이터 구조 설계의 중요성이 빠르게 커지고 있습니다. 이는 E-커머스가 사용자 인터페이스 중심의 산업에서 벗어나, 데이터 신뢰도와 연결성을 중심으로 변화해가고 있음을 보여줍니다.
에이전틱 커머스는 이러한 전환의 출발점에 있습니다. AI는 이미 인간의 언어를 이해하고 상황을 해석하며 거래를 실행할 수 있을 만큼 고도화되었습니다. 앞으로는 AI가 소비자의 맥락과 경험을 통합적으로 관리하는 데이터 중심의 지능형 플랫폼으로 발전할 것으로 보입니다.
이러한 흐름 속에서 E-커머스 산업은 단순히 데이터를 많이 보유하는 것만으로는 경쟁력을 갖기 어려워지고 있으며, AI가 신뢰하고 활용할 수 있도록 데이터를 구조화하고 연결하는 역량이 중요해지고 있습니다. 앞으로는 AI와 함께 판단하고 실행할 수 있는 기업이 경쟁에서 한발 앞서 나가게 될 것입니다.
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편집장의 Comments 👀
지난 9월, 유럽 주요 공항의 자동 체크인 시스템이 멈추면서 수많은 항공편이 지연되거나 취소된 사건이 발생했습니다.1) 공항 시스템을 담당하는 외부 협력사가 사이버 공격을 받으며 자동화 절차가 마비된 것이 원인이었습니다. 당시 각 항공사는 긴급히 수동 체크인으로 전환해 피해 확산을 막으려 했지만, 이틀이 지나도 완전 복구되지 않아 유럽 전역 공항 운영에 차질이 이어졌습니다.
같은 시기, 주류와 음료를 주력으로 생산하는 일본의 아사히 그룹도 유사한 공격을 받아 공장 가동이 일시 중단되는 사태가 벌어졌습니다.2) 주문과 출하 시스템이 동시에 마비되어 주요 제품 공급이 지연됐고, 며칠 만에 생산이 재개되었지만 전산 회복과 물류 정상화에는 더 많은 시간이 필요했습니다.
사이버 공격은 더 이상 온라인 공간에서만 일어나지 않습니다. 디지털과 물리 세계가 긴밀히 연결된 지금, 한 번의 공격이 현실의 움직임까지 멈추게 할 수 있습니다. 최근에는 인공지능(Artificial Intelligence, AI), 클라우드, 자동화 기술의 발전으로 시스템 간 연결성이 높아지며 공격 범위가 넓어지고, 방식이 더욱 정교해지고 있습니다.
특히 AI의 확산은 공격의 성격 자체를 바꾸고 있습니다. 공격자는 AI를 활용해 취약점을 자동으로 탐지하거나, 방어 체계를 우회하는 패턴을 스스로 학습시킬 수 있게 되었으며, 동시에 AI 시스템 내부를 교란하는 새로운 형태의 공격도 등장하고 있습니다.
이번 에브릿띵에서는 사이버 공격의 과거와 현재를 짚고, AI 기술이 불러온 새로운 위협과 보안 패러다임의 변화를 알아보겠습니다.
오늘의 에브릿띵 정리
2000년대 단순한 웹 취약점 공격에서 시작된 사이버 위협은 디지털 전환과 AI 확산을 거치며 자동화되고 정교해졌습니다. 공격자는 AI를 이용해 빠르게 취약점을 찾고 침투하며, 기업은 이에 맞서 데이터 거버넌스와 조직 운영 원칙을 정렬한 AI 기반 방어 체계를 구축해야 합니다. AI가 공격 도구로 활용되기 시작하면서, 보안의 중심은 기술 대응에서 데이터 관리 및 조직 운영 원칙을 통합한 AI 거버넌스 체계로 이동하고 있습니다.
해킹도 발전한다? 사이버 공격의 과거와 현재
사이버 공격은 언제나 기술의 발전에 따라 진화해 왔습니다. 처음에는 단순한 웹 취약점을 노리는 공격에서 시작했으나, 오늘날에는 AI를 결합한 정교한 공격으로 발전했습니다. 이제 2000년대부터 현재까지 변화를 차례로 짚어보겠습니다.
인터넷이 급속히 보급되던 2000년대 초반, 사이버 보안 위협은 비교적 단순했습니다. 웹 애플리케이션의 보안 취약점을 이용해 악의적인 SQL(Structured Query Language)을 주입해 데이터베이스를 조작하는 SQL 인젝션이나, 웹 페이지에 악성 스크립트를 삽입해 해당 페이지 방문 시 브라우저에 해당 스크립트가 실행되도록 하는 XSS(Cross-Site Scripting)가 대표적이었습니다. 이러한 공격은 대부분 방화벽과 백신 업데이트 같은 기본 조치로 예방할 수 있었습니다. 당시 보안 대응의 핵심은 취약점을 목록화하고 알려진 위험을 빠짐없이 제거하는 것이었습니다.
2010년대로 접어들며 디지털 전환이 가속화되자, 기업들은 복잡한 IT 인프라를 외부 서비스에 의존하게 되었습니다. 외부 시스템 간 연결이 확장되면서 공격 표면이 넓어졌고, 영향을 미치는 범위 또한 개별 서버에서 운영 전반으로 확대되었습니다.
대표적으로 상업화된 사이버 공격인 랜섬웨어는 데이터를 암호화하고 금전을 요구하여 병원·공항·기업 서비스를 멈추게 했으며, 핵심 서비스 공급자를 겨냥한 공급망 공격은 피해 범위를 여러 고객사로 확산시켰습니다. 동시에 클라우드와 API(Application Programming Interface) 환경에서 접근 권한이 과도하게 늘어나면서 인증 우회, 세션 탈취, 무단 접근 등 다양한 보안 사고가 발생했고, 대규모 트래픽으로 시스템을 마비시키는 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격도 등장하면서, 2020년까지 사이버 공격의 양상은 더욱 복잡해졌습니다.
기업들은 단순히 보안 솔루션을 추가하는 방식만으로는 사이버 공격을 막을 수 없다는 것을 깨닫고, 보안관제(Security Operations Center, SOC)와 침입탐지·방지(Intrusion Detection System, IDS/Intrusion Prevention System, IPS), 다계층 방어 등 운영 체계와 조직 역량 전반을 강화하는 방향으로 대응 체계를 고도화하기 시작했습니다.
특히 코로나19 팬데믹은 사이버 공격의 흐름을 가속했습니다. 많은 기업이 단기간에 원격근무·클라우드·서비스형 소프트웨어(SaaS)로 전환하면서, 가상 사설망(VPN) 사용, 원격 데스크톱 노출, 협업 툴과 파일 공유 링크 과다 사용 등 보안 통제의 공백이 생겼습니다. 공격자는 이를 파고들어 피싱과 자격 증명 탈취를 집중적으로 시도했으며, 기업은 원격 접속과 계정·권한 관리, 모니터링을 강화해 방어를 보강했습니다.
최근에는 생성형 AI의 보편화로 보안 환경이 다시 한번 재편되고 있습니다. 클라우드 기반 모델과 API의 서비스화로 AI가 손쉽게 자동화·개인화 도구로 사용되자, 공격자들은 이 특성을 악용해 새로운 방식으로 침투하고 있습니다. 코로나19 시기에는 원격 근무와 클라우드 전환으로 네트워크에 연결되는 최종 장치인 엔드포인트와 계정 중심의 취약성이 부각되었지만, 지금은 AI 자체가 공격의 매개체이자 표적이 되고 있습니다.
예를 들어, 공격자가 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 이용해 공개 데이터를 수집하고 학습하면 대량의 피싱 메시지를 생성할 수 있습니다. ‘어제 방문한 병원에서 보낸 검사 결과’라는 자연스러운 메시지를 대량 생성해 클릭을 유도하는 등 사용자의 실수를 유발하여 개인정보와 액세스 권한을 탈취하는 표준화된 소셜 엔지니어링이 점점 더 정교해지고 있습니다. 또한 고객 문의용 챗봇의 맥락을 교묘히 조작해 인증 토큰이나 개인 정보를 유출시키는 프롬프트 기반 공격, 실시간 음성 합성으로 내부 의사결정 권한을 위조해 금전 이체를 유도하는 스푸핑(Spoofing), 모델 학습 단계에 악의적인 데이터를 주입해 동작을 변형시키는 모델 중독 등이 발생하고 있습니다.
기술 중심에서 체계로, 사이버 공격을 방어하는 새로운 기준
AI가 공격의 도구로 확산되면서, 보안의 초점도 AI 기반 방어 체계로 이동하고 있습니다. 공격자가 AI를 활용해 수많은 취약점을 빠르게 탐색하고 자동화된 공격을 감행하듯, 방어 측에서도 동일한 속도와 정밀도로 대응할 수 있는 AI 기반 방어 전략이 필요해졌습니다. 단순히 이상 징후를 찾아내는 수준을 넘어, AI가 로그와 행위 데이터를 분석해 실시간으로 공격 징후를 감지하고 즉각적인 차단과 복구를 수행하는 체계가 중요해지고 있습니다. 이러한 변화는 보안 운영이 AI 중심으로 전환되고 있으며, 인간의 판단을 넘어 더 빠르게 대응할 수 있는 단계로 나아가고 있음을 의미합니다.
AI가 다루는 데이터는 출처와 이동 경로, 접근 권한이 복잡하게 얽혀 있습니다. 특히 로그 수집 방식과 권한 기준이 시스템마다 다르면 데이터를 일관된 형태로 관리하기 어렵습니다. 따라서 AI가 보안 환경에서 신뢰성 있게 작동하려면, 데이터가 생성되는 순간부터 활용되는 전 과정이 동일한 기준과 절차 아래에서 관리되어야 합니다. 결국 AI 보안은 데이터의 생성·이동·활용 전 과정에 일관된 기준을 세우고, 이를 조직의 운영 원칙과 정렬하는 체계의 문제입니다.
기업이 AI 보안 대응 체계를 구체화하려면, 먼저 보안 평가·정책·절차·조직으로 구성된 거버넌스를 확립해야 합니다. 전사 정책과 책임 구조를 명확히 하고, 로그 기록·권한 관리·감사 추적을 표준화해 네트워크 트래픽, API 호출 등에서 발생한 탐지 신호가 분석과 대응으로 이어지게 해야 합니다. 나아가 비인가된 AI 사용(Shadow AI)까지 관리 범위를 확장하고, 강화되는 개인정보 보호와 AI 윤리 기준에 대응하기 위해 모든 AI 응답과 활동을 일관된 방식으로 기록 및 모니터링하여 투명성과 책임성을 확보해야 합니다. 이렇게 확립된 거버넌스는 보안 통제를 이끄는 기준점이 됩니다.
하지만 체계가 마련되었다고 해서 운영이 저절로 이루어지는 것은 아닙니다. 거버넌스가 제 역할을 하려면 구성원의 보안 인식이 함께 뒷받침되어야 합니다. 민감 정보 입력 금지, 의심 행위 발견 시 보고 절차 준수 등 기본 원칙을 습관화하고 정기적인 점검과 캠페인을 통해 보안 문화를 기업 문화로 정착시킨다면 기술 중심의 대응을 넘어 조직 전체가 스스로 위험을 감지하고 대응하는 자율적 보안 체계로 발전할 수 있습니다.
더불어 기술적 통제와 운영 절차를 함께 연결할 수 있는 실행 체계가 필요합니다. 특히 AI 거버넌스가 수립된 이후에는 이를 일관된 방식으로 운영하고 검증할 수 있는 전문 솔루션의 역할이 중요해집니다. AI 보안은 방대한 로그와 데이터를 다루며, 권한·접근·감사 체계를 실시간으로 정합성 있게 관리해야 하는 복잡한 과제를 안고 있기 때문입니다. LG CNS는 이러한 요구에 대응해, 탐지·차단·모니터링이 끊김 없이 이어지는 통합 보안 환경을 구현할 수 있도록 SecuXper AI 서비스를 제공하고 있습니다.
이처럼 거버넌스 아래에서 로그 기록을 체계화하고, 권한 부여와 사용 내역을 점검하는 감리 절차와 보안 활동의 이력을 추적·검증하는 감사 체계를 표준화한다면 운영 구조의 일관성을 확보할 수 있습니다. 이를 통해 정책 탐지와 대응이 하나의 흐름으로 작동하는 통합 방어 체계를 구축할 수 있습니다. 나아가 기업은 잠재적 위협에 선제적으로 대응하고, 보안 사고 발생 시 신속하고 정확하게 원인을 추적할 수 있는 실행 기반을 마련할 수 있습니다.
기업 운영 전반에 AI가 빠르게 도입되면서, 사이버 공격의 양상도 그만큼 빠르게 진화하고 있습니다. 이제 단순한 차단이나 사후 대응만으로는 복잡해지는 위협을 막기 어렵습니다. 앞으로는 AI 기반 보안 체계의 중요성이 더 커질 것입니다. AI는 위협이 될 수도 있지만, 올바르게 활용한다면 그 자체로 가장 현실적이고 강력한 방어 수단이 될 수 있습니다. 양날의 검과 같은 AI를 어떻게 활용하느냐가 기업의 보안 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다.
오늘 에브릿띵은 어떠셨나요?
이번 에브릿띵에서는 AI의 발전이 새로운 보안 위협을 만들어내는 동시에, 해결 방안 또한 AI에서 찾을 수 있다는 점을 알 수 있었던 시간이었습니다. 앞으로도 에브릿띵은 AI가 만들어갈 미래 환경 속에서, 기술이 나아가야 할 방향과 기업이 준비해야 할 다음 단계를 함께 고민하겠습니다.
1) Reuters, <European airports snarled by cyberattack, disruption to stretch into Sunday>
2) 중앙일보, <사이버 공격에 생산 중단한 日아사히 맥주…기린·삿포로도 위험>
오늘의 요약 Q&A
Q1. 사이버 공격은 어떻게 진화해왔나요? A. 2000년대 초반에는 단순한 웹 취약점 공격이 중심이었지만, 디지털 전환과 클라우드 확산을 거치며 공격 표면이 넓어졌습니다. 이제는 AI가 공격자의 도구로 활용되며, 자동화·지능화된 공격이 현실의 시스템까지 위협하고 있습니다.
Q2. AI 시대에는 기존 보안 체계가 왜 한계에 부딪히나요? A. AI는 기존 보안 시스템보다 빠른 속도로 취약점을 탐색하고, 방어 체계를 우회하는 방법을 스스로 학습할 수 있습니다. 따라서 단일 솔루션 중심의 방어로는 대응이 어렵고, 데이터 거버넌스와 운영 원칙을 일관되게 정렬한 AI 기반 보안 체계가 필요합니다.
Q3. 기업은 앞으로 어떤 보안 전략을 세워야 하나요? A. 기술 중심의 대응을 넘어, 조직 전체가 위험을 인식하고 자율적으로 대응할 수 있는 체계를 구축해야 합니다. 이를 위해 전사 보안 거버넌스를 확립하고, 로그·권한·감사 체계를 표준화해 탐지부터 대응까지 하나의 흐름으로 작동하도록 하는 것이 중요합니다.

재해 복구(Disaster Recovery, DR) 시스템은 기업의 메인 데이터센터에 재해로 인한 서비스 중단이 발생할 경우, 주요 시스템 환경을 재해 복구센터에 동일하게 구성해 즉각 복구를 가능하게 하는 리스크 대응 체계입니다. 예기치 못한 장애나 재난 상황에서도 핵심 서비스의 중단 시간을 최소화하고, 데이터 손실 없이 정상 운영을 복구할 수 있도록 설계된 일종의 비즈니스 생명선이라고 할 수 있습니다.
과거에는 재해 복구 체계가 사고 발생 후 대응을 위한 ‘보험’처럼 여겨졌다면, 이제는 사전 대응을 위한 ‘예방 조치’로 인식되고 있습니다. 특히 최근에는 해킹, 화재, 랜섬웨어 등으로 인한 2차 및 3차 피해가 확산되면서 재해 복구의 범위가 점차 확대되고 있습니다.
예기치 못한 사고로 인한 비즈니스나 서비스 중단은 곧 고객 신뢰의 상실로 이어지기 때문에, 재해 복구는 더 이상 선택이 아닌, 기업 생존을 위한 필수적인 경영 시스템으로 간주되고 있습니다.
재해 복구 트렌드, ‘온프레미스’에서 ‘클라우드’로
최근 글로벌 재해 복구 시장은 빠른 성장세를 보이고 있습니다. 특히, 글로벌 클라우드 기반 재해 복구 시장은 2024년 약 128억 달러 규모에서 2032년 644억 달러까지 성장할 것으로 예측되며, 연평균 성장률(CAGR)은 22% 이상으로 예상됩니다.
출처: FORTUNE BUSINESS INSIGHTS
온프레미스는 복잡한 인프라 관리와 높은 고정 운영 비용을 수반하는 반면, 클라우드는 필요한 시점에 필요한 서비스만큼 유연하게 활용할 수 있어 운영 효율성이 뛰어납니다. 과거 클라우드의 데이터 보안과 통제 문제는 한계로 여겨졌지만, 최근 기술 발전을 통해 이러한 우려가 줄어들면서 이제는 재해 복구의 새로운 방식으로 각광받고 있습니다.
이제 기업들은 더 이상 '재해 복구의 필요성'을 인지하는 단계를 넘어, '어떻게 구축하고 운영할 것인가'에 대해 깊이 고민해야 하는 시점에 있습니다. 그러나 모든 기업에 동일한 접근 방식이 적합한 것은 아닙니다. 각 기업은 자사의 비즈니스 모델과 환경에 맞는 맞춤형 재해 복구 전략을 수립하는 것이 중요합니다. 이를 통해 유연하고 비용 효율적이며 안전한 복원력 체계를 구축할 수 있으며, 기업의 특정 요구와 상황에 최적화된 재해 복구 시스템을 설계해야 합니다.
재해 복구 준비의 딜레마… 현실적인 방안은?
기업들은 비즈니스에서 재해 복구의 중요성을 인식하고 있으나 경쟁이 점점 더 치열해지는 환경에서 재해 복구 구축에 한꺼번에 많은 예산을 투자하는 데 부담을 느낄 수 있습니다. 뿐만 아니라 재해 복구 구축 예산의 한계, 지속적인 관리의 한계, 업그레이드 지원의 한계 등 재해복구 구축과 운영을 잘 하려고 하면 할수록 비용이 증가하게 되는 구조이기 때문입니다. 클라우드 기반 재해 복구가 기존 재해 복구 시스템의 대안으로 떠오른 이유와 이와 맞닿아 있습니다.
클라우드 기반 재해 복구의 특징은 아래와 같습니다.
첫째, 비용 효율성입니다.
온프레미스 환경에서는 막대한 초기 투자비와 유지비가 필요하지만, 클라우드 기반 재해 복구는 사용량만큼 지불하는 과금 산정 방식이라서 통상적인 구축 비용을 획기적으로 낮출 수 있습니다.
둘째, 운영의 민첩성입니다.
재해 복구가 필요한 시점에 몇 분 만에 시스템을 가동할 수 있으며, 테스트나 복구 작업도 서비스 중단 없이 수행이 가능합니다. 예를 들어, 평상시는 컴퓨팅 자원을 20%만 사용하며 대기 상태를 유지하다가 위급상황 발생시 자원 용량을 60~80%로 늘려 즉각적인 대응할 수 있습니다.
셋째, 자동화와 관리 효율성입니다.
운영 환경을 종료하지 않은 상태에서도 복구 시나리오를 반복적으로 검증할 수 있으며, IT 관리 오버헤드가 크게 줄어듭니다.
넷째, 확장성과 안정성입니다.
데이터 증가나 신규 서비스 추가 시에도 인프라를 별도로 확충할 필요가 없으며, 글로벌 리전 기반의 분산 복구 체계를 통해 장애 발생 시에도 안정적인 서비스가 가능합니다.
물론, 기술이 발전했음에도 불구하고 클라우드 기반 재해 복구가 온프레미스 기반 재해 복구에 비해 여전히 한계가 존재하는 부분도 있습니다. 따라서 기업은 온프레미스와 클라우드 각각의 특징을 이해하고, 이를 자사의 환경에 맞게 구현하여 재해 복구 체계를 구축해야 합니다.
재해 복구 도입 로드맵: 계획에서 검증까지, 순환적 복구 전략
기업은 이제 온-프레미스 중심의 재해 복구 환경에서 벗어나, 클라우드 기반 구조로의 단계적 전환을 검토해야 합니다. 이러한 변화는 재해 복구를 운영 효율과 복원력을 동시에 높이는 비즈니스 전환 과제로 바라보게 합니다. 특히 예측 불가능한 장애나 사이버 공격에 대응하기 위해서는 일회성 구축이 아닌, 지속적으로 검증·보완되는 순환적 복구 전략이 필요합니다. 이를 위해 기업은 다음 4단계로 구성된 재해 복구 도입 로드맵을 체계적으로 수립해야 합니다.
① 계획(Plan): 복구 목표와 우선순위 설정
계획 단계는 재해 복구 전략의 방향을 결정짓는 출발점입니다. 장애 발생 시 어떤 시스템을 어떤 순서로 복구할 것인지 명확히 정의하고, 복구 시간 목표(Recovery Time Objective, RTO)와 복구 시점 목표(Recovery Point Objective, RPO)를 수립해야 합니다. 업무 중요도에 따라 시스템을 분류하고, 비즈니스 영향도 분석(Business Impact Analysis, BIA)을 통해 복구 우선순위를 정함으로써 리스크를 수치화할 수 있습니다. 이를 통해 재해 복구 전략이 기술 중심의 접근에서 벗어나, 비즈니스 관점의 복구 전략으로 전환됩니다.
② 준비(Prepare): 인프라 이중화와 데이터 보호
준비 단계는 복구 전략의 실행력을 결정짓는 핵심 과정입니다. 주요 데이터와 시스템을 서로 다른 리전 또는 센터에 분산 저장해 단일 장애점(Single Point Of Failure, SPOF)을 제거하고, 3-2-1 백업 원칙(3개 이상 복사본, 2종 매체, 1개 오프사이트 저장)을 적용해 데이터 내구성을 확보해야 합니다. 또한 백업 데이터에는 암호화, 불변(Immutable) 스토리지, 자동 검증 기능을 적용해 사이버 공격에도 손상되지 않도록 보호합니다. 이 단계는 데이터 무결성과 신뢰성을 확보하는 설계 과정입니다.
③ 복구(Recover): 신속한 전환과 자동화된 대응
복구 단계에서는 장애 발생 시 사전에 정의된 정책에 따라 자동 복구 시나리오(Failover, Warm Standby 등)가 즉시 실행되어야 합니다. 클라우드 기반 재해 복구 환경에서는 필요한 시점에만 복구 자원을 가동할 수 있어, 비용 효율성과 복구 속도를 동시에 확보할 수 있습니다. 복구 절차는 인프라, 애플리케이션, 데이터베이스 등 전 영역에서 일관된 체계로 설계되어야 하며, 이를 통해 운영 환경의 변화에도 중단 없는 복구 프로세스를 보장할 수 있습니다.
④ 검증(Test): 지속적 점검과 복구 시나리오 개선
검증 단계는 재해 복구 체계를 실제로 작동 가능한 상태로 유지하기 위한 과정입니다. 재해 복구는 일회성 구축이 아니라 정기적인 모의훈련과 테스트를 통해 실효성을 검증해야 합니다. 실제 복구 시간, 데이터 일치율, 절차의 정확도를 주기적으로 점검해 계획과 현실의 간극을 최소화하고, 시스템 변경이나 신규 서비스 추가 시에는 재해 복구 계획도 함께 갱신해야 합니다. 또한 테스트 결과를 기반으로 복구 절차·인력 대응·보안 통제의 개선 포인트를 도출함으로써, 재해 복구 체계의 완성도를 점진적으로 높여갈 수 있습니다.
이러한 계획–준비–복구–검증의 순환 구조는 일회성 프로젝트가 아닌 지속 가능한 복원력 운영 체계로 기능합니다. 주기적인 점검과 갱신을 통해 기업은 환경 변화에 능동적으로 대응할 수 있으며, 이를 통해 재해 발생 시 비즈니스 연속성을 보장하는 실질적 복구 체계를 완성할 수 있습니다.
재해 복구의 패러다임, ‘지속적 관리’로 완성된다
재해 복구의 클라우드 전환은 분명 기업 복원력을 높이는 중요한 변화입니다. 그러나 기술적 전환만으로 완전한 복원력을 확보할 수 있는 것은 아닙니다. 클라우드 환경에서도 시스템 구조와 데이터 정책, 그리고 복구 프로세스는 끊임없이 관리되고 갱신되어야 합니다.
지속 가능한 복원력을 위해서는 재해 복구 운영을 조직의 일상적 관리 체계로 내재화하는 것이 중요합니다. 주(主) 센터와 재해 복구 센터 간의 환경 동기화, 비상계획의 최신화, 정기적 검증 활동이 모두 그 일환입니다. 이는 재해 복구를 ‘비상대책’이 아닌 상시 운영 프로세스의 일부로 정착시키는 과정이며, 이러한 지속적 관리가 축적될 때 비로소 기업은 예측 가능한 복원력을 갖출 수 있습니다.
LG CNS는 클라우드 기반 재해 복구 솔루션을 넘어, 고객이 환경 변화에 선제적으로 대응할 수 있도록 운영 체계의 내재화와 복원력 관리 고도화를 지원하고 있습니다. 복원력의 진화는 기술의 도입이 아니라, 지속적인 관리와 준비를 문화로 정착시키는 것에서 시작됩니다.
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재해 복구(DR), 기업의 생존을 위한 전략적 접근
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최근 국가정보자원관리원 화재로 정부24, 우체국금융, 복지로, 국민신문고 등 국민 생활과 직결된 약 700개 정부 시스템이 동시에 멈추며 행정 서비스가 일시적으로 전면 중단됐습니다. 국가 전산망 장애로 국민 불편뿐만 아니라 정부 시스템에 대한 불안도 커지고 있습니다.
특히 화재로 전소된 주요 시스템에는 서버 재해 복구(Disaster Recovery, DR) 체계가 구축되지 않아 복구 작업에 어려움을 겪은 것으로 알려졌습니다. 이번 사고는 단순한 화재가 아닌, IT 인프라 재해 복구의 중요성을 일깨웠습니다.
IT 진화와 함께 발전해온 재해 복구, 왜 필요할까?
재해 복구는 IT 시스템에서 심각한 장애나 문제가 발생했을 때, 시스템, 데이터, 네트워크 등을 원래 상태로 복구하는 과정 또는 전략을 의미합니다. 재해 복구 계획은 자연재해, 시스템 고장, 해킹, 사이버 공격 등 다양한 위협에 대비하여 마련되며, 이로 인해 발생할 수 있는 업무 중단이나 데이터 유출과 같은 심각한 문제를 예방하고자 합니다.
재해 복구의 개념은 1970~1980년대에 처음 등장했습니다. 당시 컴퓨터와 IT 시스템의 발전에 따라 기업들은 디지털 데이터와 시스템에 대한 의존도를 높여갔고, 이로 인해 시스템 장애나 데이터 손실이 발생할 위험에 대한 인식이 커지게 되었습니다. 그러나 초기에는 지금과 같은 복잡하고 체계적인 재해 복구 시스템이라기보다 기본적인 백업 시스템과 하드웨어 복구 정도로 다뤄졌습니다.
하지만 1980년대 PC와 네트워크 시스템의 급격한 확산과 인터넷 도입은 디지털 데이터 보호의 중요성을 더욱 부각시켰습니다. 특히 기업들이 24/7 서비스를 제공하면서 서비스 중단이 비즈니스에 미치는 파급력을 훨씬 커졌습니다. 이에 따라 재해 복구는 단순한 데이터 복구를 넘어 서비스 지속성을 보장하는 방향으로 발전하였습니다.
이러한 변화는 시스템의 복잡성 증가와 비즈니스 환경의 변화에 따라 재해 복구가 더 이상 선택이 아닌 필수 전략으로 자리잡게 된 중요한 계기가 되었습니다.
재해 복구, 필요성은 알지만… 도입을 망설이는 현실적인 고민들 기업들이 재해 복구의 필요성을 인식하고 있지만, 실제로 시스템을 구축하는 데에는 여전히 많은 고민과 의문이 따릅니다. 어떤 방식으로 구축할지, 도입 시점은 언제가 적당할지, 어느 정도의 비용을 투입해야 할지 등 현실적인 고려사항이 많기 때문입니다.
예를 들어, 재해 복구 시스템 유형을 선택한다고 가정했을 때 전통적인 온-프레미스(On-premise) 기반 재해 복구센터는 안정성과 보안 측면에서 강점을 가집니다. 기업이 물리적 인프라를 직접 관리하므로 외부 침입이나 데이터 유출에 대한 통제력을 확보할 수 있습니다. 그러나 대규모 초기 투자비, 시설 유지비, 거리 이격 요건, 운영 인력 확보 등 현실적인 부담이 크다는 한계도 존재합니다.
반면 클라우드 기반 재해 복구는 필요할 때만 자원을 활용해 비용을 최적화하고, 자동화된 복구 체계를 통해 테스트와 운영을 단순화할 수 있다는 점에서 주목받고 있습니다. 또한 시스템 변경이나 데이터 증가 등 환경 변화에 따라 유연하게 확장할 수 있어, 비즈니스 변화 속도가 빠른 조직에 적합합니다.
여기에 금융·공공·제조 등 규제 산업에서는 데이터 주권(Data Sovereignty), 접근 통제, 감사 로그 등 보안 및 컴플라이언스 요건도 충족해야 합니다. 복구 속도(Recovery Time Objective, RTO)와 복구 시점(Recovery Point Objective, RPO), 네트워크 품질, 멀티클라우드 간 연동 복잡도 등 운영 단계에서 고려해야 할 요소도 많습니다.
결국, 재해 복구 체계 구축은 기술 선택만의 문제가 아니라 비용, 보안, 규제, 운영 효율성을 종합적으로 고려해야 하는 전략적 의사결정입니다. 따라서 기업의 규모와 업종, IT 환경에 따라 최적의 해법은 달라질 수 있지만, 중요한 점은 실질적으로 작동하는 복구 체계를 확보하는 것임을 명심해야 합니다.
기업 생존을 좌우하는 ‘한끗’, 재해 복구 사례에서 배우는 교훈
과거에는 특정 장비 고장이나 전원 장애와 같은 단일 원인으로 장애가 발생했다면 지금은 화재, 정전, 시스템 오류, 사이버 공격 등 여러 요인이 복합적으로 작용하는 복합 리스크 환경으로 변했습니다. 디지털 인프라 의존도가 높아질수록 사고는 빈번해지고, 그 피해 규모는 빠르게 확산되고 있습니다. 이러한 상황에서 재해 복구 체계의 유무는 기업의 생존을 가르는 중요한 기준이 됩니다.
지난 2022년 판교 카카오 데이터센터 화재가 발생했습니다. 한 건물에 집중된 서버들이 모두 중단되면서, 주요 서비스가 멈추고 수많은 개인과 기업의 업무가 마비되었습니다. 모든 서비스 복구에 약 100시간이 넘는 시간이 걸리며, 재난 복구 시스템 구축과 안정성 문제가 사회적 쟁점으로 부각되었습니다.
반면, 지난 2001년 9·11 테러 당시 모건스탠리는 주요 시설 및, 장비 전산 시스템이 붕괴되었음에도 불구하고 단 하루 만에 정상적으로 서비스를 복구했습니다. 재해 발생이 되자마자 모든 전산 시스템을 백업센터로 전환했던 것이 주효했던 것으로 알려졌습니다. 체계적인 재해 복구 시스템을 통해 재난 상황에도 업무 중단 없이 비즈니스를 재개할 수 있었던 것입니다.
재해 복구는 단순한 백업 체계를 넘어서, 비즈니스의 지속성과 고객 신뢰를 유지하는 중요한 기반입니다. 언제 발생할지 모르는 위험에 대비하기 위해, 공공기관과 기업은 물리적 재해부터 사이버 공격까지 포괄하는 통합형 재해 복구 전략을 준비해야 할 시점입니다.
재해 복구, 이제는 ‘사후 대응’을 넘어 ‘사전 예방’ 중심으로 위 사례에서 살펴봤듯 재해 복구는 더 이상 사고 이후의 복구 기술에 머물지 않습니다. 이제는 예상치 못한 위험에 사전에 대비하고, 사고 이후에도 비즈니스 연속성을 유지하기 위한 선제적 기술로 접근해야 할 시점입니다.
그동안 많은 기업이 재해 복구를 장애 발생 시 시스템을 복원하는 ‘사후 대응 체계’로 인식해왔지만, 지금은 기업의 생존력과 신뢰를 지탱하는 필수 인프라이자 위기 대응의 출발점으로 재정의되어야 합니다. 이러한 인식 전환이 필요한 이유는 4가지입니다.
첫째, 재해의 양상이 다양해지고 복잡해졌습니다.
지진이나 화재 같은 전통적 재난은 물론, 시스템 오류·인적 실수·기술적 비호환, 해킹이나 무단 접근 등 사이버 공격까지 위협의 형태가 다양해지고 있습니다. 이들 위협은 서비스 중단, 매출 손실, 고객 불만, 데이터 손상으로 이어지며 기업의 신뢰도와 평판을 심각하게 훼손할 수 있습니다.
둘째, 재해 복구는 더 이상 단순한 기술 절차가 아닌 기업 전략의 핵심입니다.
재해 복구는 시스템을 단순히 원상태로 되돌리는 데 그치지 않습니다. 위기 상황에서도 비즈니스 연속성을 유지하고 핵심 업무를 빠르게 복원하며, 고객 신뢰와 브랜드 평판을 지켜내는 것이 재해 복구의 진정한 목적입니다. 이를 위해 재해 복구는 백업과 복구를 넘어서 경영 전략 차원에서 접근해야 합니다.
셋째, 보안 위협에 대한 대응까지 재해 복구에 포함되어야 합니다.
현대의 재난은 종종 보안 사고와 결합되어 발생합니다. 랜섬웨어, 악성코드, 데이터 유출 같은 위협은 복구 작업을 어렵게 만들고 2차 피해로 이어질 수 있습니다. 이에 따라 재해 복구 체계는 암호화, 접근 제어, 모니터링 등 보안 기능이 통합된 형태로 진화해야 하며, 단순 복구가 아닌 회복력(Resilience) 관점에서 운영되어야 합니다.
넷째, 재해 복구는 ‘기업 생존을 위한 투자’로 인식되어야 합니다.
여전히 많은 기업이 재해 복구를 필수 비용이 아닌 선택 가능한 옵션으로 인식합니다. 그러나 재해 복구는 위기 속에서 기업의 생존력과 지속 가능성을 결정짓는 핵심 요소입니다. 장애 발생 시 빠른 대응과 복구를 통해 서비스 중단 시간을 줄이고 손실을 최소화하며, 고객 만족과 충성도를 유지하는 것이 곧 기업 경쟁력입니다. 이제 재해 복구는 선택이 아니라 기업의 책임이자 생존 전략으로 자리 잡아야 합니다.
재해 복구 전략, 비즈니스 지속 가능성을 설계하라
예측할 수 없는 위기 속에서도 멈추지 않고, 고객 신뢰를 지키며 성장하는 기업에는 공통점이 있습니다. 바로 재해 복구를 통해 비즈니스 연속성을 한 발 앞서 설계한 기업이라는 점입니다. 재해 복구는 위기를 극복하기 위한 기술이자, 지속 가능한 미래를 보장하는 기업의 약속입니다.
나아가 위기 상황에서 기업의 복원력을 결정짓는 것은 재해 복구의 유·무뿐 아니라, 그 성숙도와 체계화 수준입니다. 얼마나 세밀하게 IT 인프라를 설계하고, 얼마나 철저히 복구 절차를 준비했는지가 위기 대응력의 차이를 만듭니다. 이는 곧 비즈니스 경쟁력의 격차로 이어집니다.
지금은 ‘복구를 위한 대비’의 시점이 아닙니다. 위기 이후에도 비즈니스를 지속할 수 있는, 지속 가능한 기업을 설계하기 위한 투자 시점입니다. 기업은 재해 복구를 비용이 아닌 미래 경쟁력 확보를 위한 전략적 투자 영역으로 재인식해야 합니다.
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SAP S/4HANA 기반 클라우드 ERP를 도입하는 과정에서 많은 기업들이 오픈 직후 예기치 못한 오류를 경험합니다. 예를 들어 주문 입력 단계에서 자재 단가가 비정상적으로 계산되거나 환율 로직이 의도와 다르게 작동하는 경우입니다. 이러한 문제는 단순한 코드 결함이라기보다, 복잡하게 얽힌 비즈니스 프로세스를 충분히 검증하기 어려운 ERP 프로젝트의 특성에서 비롯됩니다.
실제로 이런 오류는 복구에 수 주가 소요될 만큼 기업 운영 전반에 영향을 미치며, 시스템 안정성에 대한 신뢰를 흔들 수 있습니다. 따라서 품질과 일정, 비용을 동시에 관리하기 위해서는 사전에 리스크를 최소화할 수 있는 테스트 자동화 전략이 필수적입니다.
게임 체인저, 테스트 자동화란?
테스트 자동화는 기존의 수동 테스트에서 사람이 수행하던 반복적이고 시간이 많이 드는 작업을 소프트웨어가 자동으로 처리하는 기술입니다. 이 기술은 마치 숙련된 테스터 100명이 쉬지 않고 24시간 교대로 일하는 것과 같은 효과를 제공합니다. 이를 통해 기업은 테스트 효율성을 높이고, 기존에는 달성하기 어려웠던 수준의 테스트 품질과 속도를 확보할 수 있습니다.
무한 반복 가능
테스트 자동화 시스템의 가장 큰 장점 중 하나는 지치지 않는 반복 수행 능력입니다. 사람은 같은 작업을 반복하면 집중력이 떨어지고 실수가 발생하기 마련입니다. 특히 복잡한 계산이 포함된 테스트의 경우, 시간이 지날수록 정확도가 낮아질 수 있습니다.
하지만 자동화 시스템은 1번째 테스트와 1만번째 테스트를 동일한 정확도로 수행합니다. 같은 입력에 대해서는 항상 같은 결과를 도출하며, 예상 결과와 실제 결과를 비교할 때도 미세한 차이까지 놓치지 않습니다.
빠른 속도
속도 면에서도 테스트 자동화의 장점은 압도적입니다. 숙련된 테스터가 30분 동안 수행하는 복잡한 주문 처리 테스트를 자동화 시스템은 단 30초 만에 완료할 수 있습니다.
이는 단순히 처리 속도만 빠른 것이 아니라, 사람이 해야 하는 여러 단계를 동시에 수행할 수 있기 때문입니다. 하루 8시간 근무하는 테스터가 처리할 수 있는 모든 테스트 케이스를 자동화 시스템은 30분 만에 마칠 수 있습니다.
대용량 처리
무엇보다 테스트 자동화 시스템은 대용량 데이터 처리가 가능합니다. 수백만 건의 실제 거래 데이터를 동시에 처리할 수 있으며, 여러 프로세스를 병렬로 실행해 처리 속도를 기하급수적으로 높일 수 있습니다.
실제 운영 환경에서 6개월 동안 발생한 모든 거래 데이터를 테스트 데이터로 활용할 수 있다는 것은, 기존의 샘플 데이터 기반 테스트와 비교할 수 없는 수준의 검증이 가능하다는 의미입니다.
복잡한 전사적 자원 관리(Enterprise Resource Planning, ERP) 데이터, 수동 테스트 검증의 한계
실제 기업의 비즈니스는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 복잡합니다. 예를 들어 ‘마트에서 고객이 상품을 구매한다’라는 단순한 거래도 SAP ERP 환경에서는 수많은 변수가 존재합니다. 고객 유형만 해도 일반 고객, VIP 고객, 대량구매 고객, 신규 고객, 신용도가 낮은 고객 등 수십 가지로 나뉩니다. 제품 역시 단일 제품, 번들 상품, 고객 맞춤형 제품 등 수백 가지 조합이 가능합니다. 가격 정책은 더욱 복잡합니다. 정가, 각종 할인가, 프로모션 가격, 대량할인, 시즌별 특가 등 다양한 정책이 적용되며, 이러한 요소들을 조합하면 실제로는 수십만 가지의 경우의 수가 만들어집니다.
시스템을 전환하거나 새로 구축하는 프로젝트에서는 수동 테스트 방식으로 이런 복잡성을 감당하기 어렵습니다. 수동 테스트는 주로 자주 발생하는 시나리오만 설계하고, 사용하는 데이터도 내부에서 만든 샘플 데이터에 그칩니다. 하지만 수십만 가지의 실제 상황을 샘플 케이스로 모두 검증할 수 있을까요?
당연히 불가능합니다. 바로 이 지점에서 많은 SAP ERP 프로젝트의 리스크가 시작됩니다. 테스트 단계에서는 모든 것이 정상적으로 작동하는 것처럼 보여도, 실제 운영 환경에서는 예상치 못한 문제들이 연속적으로 발생합니다.
테스트 자동화는 더 이상 ‘있으면 좋은’ 기술이 아닙니다. 디지털 전환 시대에는 반드시 갖춰야 할 핵심 역량이 되었습니다. 복잡해지는 비즈니스 환경, 증가하는 데이터 양, 다양해지는 고객 요구를 감당하기 위해서는 자동화된 테스트 체계가 필수적입니다.
지금 시작하지 않으면 경쟁사들이 이미 확보한 격차를 따라잡기 어려워질 것입니다. SAP S/4HANA 마이그레이션 프로젝트의 성공은 이제 기술적 완성도만으로 결정되지 않습니다. 실제 비즈니스 환경에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 사전에 검증할 수 있는 테스트 자동화 역량이 성패를 좌우하는 핵심 요소가 되었습니다.
“시스템은 테스트를 다 했습니다.”라는 보고를 믿고 오픈했지만, 막상 고객 주문이 시작되자 가격 오류, 할인 누락, 계산 실수 같은 문제가 쏟아지는 리스크가 여전히 글로벌 기업 곳곳에서 발생하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 많은 프로젝트가 여전히 수동 테스트 방식에 의존하고 있습니다.
이제 질문을 바꿔야 할 때입니다. ‘테스트를 잘했는가?’가 아니라, ‘SAP ERP 비즈니스에 적합한 테스트를 제대로 자동화했는가?’입니다.
전문화된 SAP ERP 특화 테스트 자동화: PerfecTwin(퍼펙트윈)
테스트의 본질은 단순히 기능이 정상적으로 동작하는지를 확인하는 데 그치지 않습니다. 실제 비즈니스 프로세스 전반에서 데이터가 흐르며 의도한 대로 변환되고 집계되는지를 검증하는 것이 핵심입니다. 시장에는 다양한 테스트 자동화 도구가 있습니다. 그러나 대부분은 범용 환경을 대상으로 설계되어 SAP ERP의 복잡성과 대량 데이터 환경에서는 명확한 한계를 보입니다. PerfecTwin은 이러한 한계를 극복하기 위해 SAP 전용으로 개발된 테스트 자동화 솔루션입니다.
PerfecTwin은 기존 SAP 시스템에서 발생한 실제 거래 데이터를 수집해 신규 SAP Cloud ERP 환경에서 그대로 재현하고 검증합니다. 대부분의 자동화 도구가 소량의 샘플 데이터로 일부 시나리오만 테스트하는 것과 달리, PerfecTwin은 수개월 동안 발생한 수백만~수천만 건의 실거래를 단 하루 만에 검증할 수 있습니다. 이를 통해 예외 케이스와 복잡한 데이터 조합까지 사전에 검증해 오픈 후 장애 발생 리스크를 최소화합니다.
또한 PerfecTwin은 범용 도구에서 제공하지 않는 SAP 전용 기능으로 테스트 생산성을 극대화합니다. ‘실거래 데이터 자동 추출’ 기능은 운영 시스템에 영향을 주지 않고 모든 거래 데이터를 수집해 별도의 데이터 준비 과정을 제거합니다. ‘SAP 비즈니스 플로우 디자이너’는 드래그앤드롭(Drag&Drop) 방식으로 오더-투-캐시(Order-to-Cash, O2C) 같은 복잡한 엔드-투-엔드(End-to-End, E2E) 프로세스를 직관적으로 설계하고, 모듈 간 데이터 흐름까지 자동으로 검증합니다.
[100% 실제 업무 데이터로 검증하는 SAP ERP 테스트 자동화 기술]
PerfecTwin은 SAP와의 협업을 통해 검증된 특허 기술을 기반으로 합니다. ‘네트워크 패킷 미러링’과 ‘SAP 실거래 캡처 및 추출 기술’을 활용해 대량의 실거래 데이터를 수집합니다. 이 기술을 통해 100% 테스트 커버리지(Test Coverage)를 달성하고, 원하는 기간의 실제 업무 패턴을 그대로 재현해 수백만~수천만 건의 테스트를 수행할 수 있습니다. 실제 프로젝트에서는 PerfecTwin을 적용해 한두 달치 실거래 데이터를 단 하루 만에 테스트할 수 있었습니다.
[사례1] O2C 자동화 혁신
제조업의 핵심 프로세스인 O2C는 주문부터 생산, 배송, 대금 회수까지 매출과 현금 흐름을 좌우합니다. 그러나 수동 테스트로는 대표 시나리오 50~100개, 전체 상황의 5%도 검증하지 못하며 테스트에 수개월이 소요됩니다.
반면 자동화 테스트를 적용하면 10만~50만 건의 실제 거래 데이터를 1~2주 만에 검증할 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트 성공 가능성을 획기적으로 높일 수 있습니다. 결국 5%와 95%의 차이가 시스템 안정성과 기업 성패를 가르는 결정적 요인이 됩니다.
PerfecTwin을 적용한 결과, 거래 테스트가 자동화되어 담당자는 필요할 때마다 또는 새로운 연계가 생길 때마다 한 번 만들어둔 테스트 시나리오를 반복 수행하며 시스템 안정성을 지속적으로 확보할 수 있었습니다.
[사례2] 생활 용품 제조업에 요구되는 수백만건의 테스트 케이스 검증
소비재 제조업은 재고 관리 단위(Stock Keeping Unit, SKU) 수만 개, 다양한 유통 채널, 복잡한 가격 정책으로 인해 테스트 케이스가 수백만 개에 달합니다. 대형마트는 대량 발주와 후불 결제, 편의점은 소량 다빈도 주문과 즉시 결제, 이커머스는 실시간 개별 주문 등 채널별 패턴도 제각각입니다. 여기에 시즌, 프로모션, VIP 할인, 카드사 혜택이 중첩되면 최종 가격 계산은 한층 더 복잡해집니다.
이처럼 수동 테스트로는 검증이 사실상 불가능하지만, 테스트 자동화를 적용하면 모든 조합을 실제 데이터로 신속하고 정확하게 검증할 수 있습니다. 기존 환경에서 발생한 다양한 판매 채널의 약 2개월치 거래 데이터를 수집해, 특정일 하루 만에 신규 SAP S/4HANA 샌드박스 환경에서 그대로 재현했습니다.
그 결과 PerfecTwin을 통해 예상치 못한 오류를 사전에 발견하고 즉시 조치해, 클라우드 ERP 전환을 원활하게 완료할 수 있었습니다.
SAP ERP 프로젝트의 성공 해법
SAP ERP의 전환과 운영이 점점 빨라지는 환경에서, 데이터 오류와 프로세스 누락을 방지하려면 자동화 기반의 체계적인 접근이 필요합니다. 기업들은 품질, 일정, 비용이라는 세 가지 목표를 동시에 달성하기 위해 테스트 자동화를 적극적으로 도입하고 있습니다.
PerfecTwin은 단순한 테스트 도구가 아닙니다. SAP ERP 전환의 성공률을 극대화할 수 있는 전문 테스팅 솔루션으로 자리매김하고 있습니다.
SAP ERP 프로젝트에서 발생할 수 있는 예상치 못한 오류와 장애 리스크를 줄이고 싶다면, LG CNS PerfecTwin으로 성공적인 프로젝트를 완성해 보세요.
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제대로 된 PM이 되려면 PDCA 사이클을 머릿속에 새겨라
20년 전의 일이지만, 지금도 경영대학원(MBA) PM(Project Management) 수업에서 교수님이 침을 튀기며 수십 차례 강조하시던 장면이 생생하게 떠오릅니다. 교수님은 프로젝트 관리의 기본은 ①기획(Plan) → ②실행(Do) → ③점검(Check) → ④개선(Act)을 반복하는 것이라고 말씀하셨습니다. 또한 프로젝트 성과를 달성하기 위해서는 어느 한 과정도 소홀히 해서는 안 된다고 재차 강조하셨습니다.
PDCA 사이클은 국제표준화기구(International Organization for Standardization, ISO)의 모든 인증에서 가장 기본이 되는 관리 시스템 체계이기도 합니다. 특히 기업에게 4/4분기는 1~3분기의 성과를 점검(Check)하고 개선(Act) 과제를 도출하여 내년 계획을 세우는 중요한 시기입니다. 오늘은 이 PDCA 사이클 가운데 ‘점검’에 초점을 맞추어 성과평가 방법론을 소개하고, 특별히 지속가능경영(ESG) 사례를 통해 설명하고자 합니다.
성과의 단계와 종류: 캘로그 로직모델
기업에서 흔히 말하는 ‘성과’는 단순히 ‘목표 대비 달성률’로 설명되곤 합니다. 그러나 성과에는 여러 단계와 종류가 있으며, 성과를 잘 내는 사람과 그렇지 않은 사람은 추구하는 성과의 단계와 종류에서 차이가 있다는 점을 알 수 있습니다.
이러한 성과의 단계와 종류를 체계적으로 제시한 대표적인 모델이 미국 캘로그재단(W.K. Kellogg Foundation)이 개발한 로직모델입니다. 이 모델은 전 세계적으로 영리기업과 비영리단체를 막론하고 가장 널리 활용되는 성과 관리 및 평가 모델입니다. 참고로 우리나라 비영리영역에서는 로직모델을 ‘변화관리모델’이라고 번역해 사용하기도 합니다.
캘로그재단은 학술연구사업, 과학기술개발사업, 장학사업, 지역복지사업, 최빈국 원조사업 등 다양한 지원사업을 매년 수행합니다. 이때 해당 사업을 지속할지 여부를 판단하기 위한 평가 체계로 1990년대 후반에 로직모델을 만들었으며, 현재까지 지속적으로 고도화해왔습니다. 그리고 이 모델이 영리기업의 비즈니스 성과 평가에도 유용하다는 사실이 확인되면서, 미국은 물론 전 세계 많은 기업들이 PDCA 사이클 운영과 결합해 활용하고 있습니다.
캘로그 로직모델의 5단계
캘로그 로직모델은 성과 창출 과정을 다음과 같이 5단계로 설명합니다.
자원/투입(Resources/Inputs)
기획(Plan)을 실행하기 위해 필요한 자원을 투입합니다. 예를 들어 공급망 협력사에 ESG를 확산하기 위해 조직과 인력, 비용, 시간을 배정하고 연간 투입 계획을 세우는 것이 이에 해당합니다.
활동(Activities)
계획된 자원을 실제로 투입해 운영하는 과정입니다. 예컨대 협력사 10곳의 ESG 담당 임직원 40명을 대상으로 10시간 교육을 실시하고, 현장을 방문해 환경·안전·인권 취약점을 점검하며 그 과정에서 발견된 50건의 문제에 대해 개선 조치를 요구하는 활동이 이에 속합니다.
산출물(Outputs)
활동을 완료했을 때 나타나는 1차 결과물입니다. 예를 들어 9개 기업 36명이 교육을 수료했고, 현장 방문에서 요구된 50건의 개선 조치 중 43건이 완료되었다면, 수료 인원과 개선 완료 건수가 산출물에 해당합니다.
성과(Outcomes)
산출물로 인해 얻어지는 2차적 유익과 혜택입니다. 교육을 수료한 임직원들이 자사로 돌아가 2,000여 명의 직원에게 ESG 교육을 확대 시행하고, 개선 조치를 통해 온실가스 배출 3% 감소, 폐기물 5% 감소, 안전사고 10% 감소라는 효과가 나타났다면, 이는 이해관계자에게 실질적 혜택을 제공한 성과라 할 수 있습니다.
변화(Impact)
단기 성과가 장기적으로 조직과 운영 전반을 변화시키는 단계입니다. 협력사가 ESG 확산 프로그램을 통해 일시적으로 성과를 내는 데 그치지 않고, ESG를 스스로 내재화하여 지속적으로 환경적·사회적 성과를 창출하는 수준에 도달했을 때 ‘변화’가 이루어졌다고 할 수 있습니다.
점검과 개선: 기획부터 변화까지
그렇다면 성과 창출의 5단계를 기준으로 한 ESG 경영의 성과 관리, 즉 점검과 개선은 어떻게 해야 할까요?
프로젝트나 프로그램의 점검(Check)과 개선(Act)은 결과 단계에만 국한되지 않습니다. 기획부터 변화에 이르는 6단계 전 과정이 평가 대상입니다. 이는 성과 창출 5단계에 기획 단계를 추가한 것입니다.
Step 1: 기획(Planning)
기획 의도, 즉 ESG 경영 전략과 방향성이 제대로 반영되었는지, 성과 창출 단계 모델에 부합하는지, 이해관계자의 필요와 요구가 반영되었는지 점검해야 합니다. ESG 경영 확산이나 고도화 프로젝트를 단순히 외부 평가 대응용 문서 작업 수준으로만 기획한다면, 이는 본래 목적을 충분히 반영하지 못한 사례입니다.
Step 2: 자원/투입(Resources/Inputs)
자원이 계획대로, 적절한 수준으로 투입되었는지 확인합니다. 예를 들어 ESG 교육을 하루 4시간짜리 강의 한 번으로만 진행하고, 전문성이 부족한 사내 강사만 활용했다면 질적·양적으로 부족합니다. 또한 현장 실사를 신입 직원이 연 1회, 2시간씩만 진행했다면 충분한 실사가 아닙니다. 더 나아가 개선 과제를 지원할 예산이 전혀 없이 모든 비용을 협력사에 전가한다면 이는 ‘ESG 갑질’입니다.
Step 3: 실행(Action)
기획된 대로 실행되었는지, 방식이 적절했는지, 성공·실패 요인이 무엇인지 점검합니다. 협력사의 ESG 경영 수준을 사전에 파악하지 않고 기본 개념 교육만 제공했다면 만족도와 실행력은 낮을 수밖에 없습니다. 현장 실사 또한 실제 현장 확인 없이 담당자 면담이나 자료 검토에만 의존했다면 방법적인 측면에서 충분하지 않은 실사입니다.
Step 4: 산출물(Outputs)
의도한 산출물이 나왔는지, 양적·질적으로 적절한지를 평가합니다. 교육 수료 인원이 절반에 그쳤거나, 교육 만족도가 예상보다 낮았다면 원인을 분석해야 합니다. 또한 실사 결과가 담당자에 따라 크게 달랐다면 신뢰성을 점검해야 합니다.
Step 5: 성과(Outcomes)
의도한 성과가 달성되었는지 확인합니다. 교육 이후 일부 기업은 전사 확산 교육을 실시했지만 다른 기업은 그렇지 않았다면 그 이유를 파악해야 합니다. 개선 조치 이행률이 협력사별로 차이가 발생했다면 그 원인을 분석해야 합니다.
Step 6: 변화(Impact)
장기적 변화는 단기간에 확인하기 어렵습니다. 따라서 첫해부터 무리하게 변화를 측정하기보다, 장기 성과에 대한 방향성과 기대를 이해관계자와 공유하고 매년 점검 결과를 축적해 나가는 것이 바람직합니다. 꾸준한 교육과 실사를 통해 협력사가 ESG를 경영 전략과 비즈니스 모델에 내재화하고, 지속가능경영 우수기업으로 발전하는 수준에 이른다면 이는 자랑할 만한 변화라 할 수 있습니다.
성과 점검과 개선은 이해관계자와 함께
성과 점검과 개선에서 무엇보다 중요한 것은 이해관계자의 적극적인 참여입니다. 협력사의 현황을 파악하지 않고 사전 미팅도 없이 인터넷 검색과 AI 정보만으로 협력사의 ESG 경영 도입이나 고도화 프로젝트를 기획한다면 성과를 내기 어렵습니다. ESG 실행의 모든 과정에서 이해관계자의 요구와 필요를 반영하는 것은 ‘이해관계자 자본주의’와 ‘이해관계자 경영’을 실천하는 출발점이 됩니다. 따라서 교육이든 실사든 협력사의 의견을 묻고, 목적에 부합한다면 이를 적극적으로 반영해야 합니다.
자원과 투입, 실행 단계를 넘어 성과와 변화로
우리나라 기업들의 지속가능성 보고서를 보면 많은 경우 성과를 로직모델의 1단계(자원/투입)와 2단계(활동) 수준에서만 제시합니다. 즉, 교육과 실사 횟수나 참여 인원 같은 ‘양적 지표·데이터’가 대부분입니다. ESG 경영이 강조된 지 오래되지 않았기에 초기에는 불가피했다고 할 수 있지만, 이제는 산출물(Outputs), 성과(Outcomes), 변화(Impact) 단계까지 고려해야 합니다.
지속가능경영을 실행하면서 정량적 산출물만 점검하는 성과 평가는 비교적 쉽습니다. 그러나 그 산출물만으로는 지속가능경영이 우리 회사의 경영 철학과 목적, 전략, 비즈니스 모델과 가치사슬, 운영, 상품과 서비스에 제대로 내재화되고 있는지를 확인하는 것은 어렵습니다. ESG 경영의 정량적 성과를 단순 산출(Output) 데이터로 관리하는 것을 넘어 성과(Outcome) 지표로 관리해야 합니다. ESG 경영의 디지털 전환이 본격화되는 가운데, 기존 활동 데이터의 수집 및 관리라는 엑셀 수작업을 단순히 시스템으로 옮기는 것을 넘어 데이터를 연결하고 지표화하며, 의도한 성과 목표 대비 달성률을 점검할 수 있도록 해야 합니다. 단순히 공시 대응을 지원하는 시스템에 머물러서는 안 됩니다.
앞서 설명드린 바와 같이 여러 단계에 걸친 복합적이고 다각적인 성과 점검과 평가는 결코 쉽지 않습니다. 많은 시도와 노력, 시행착오가 필요합니다. 하지만 이를 제대로 수행하지 않으면 다음 단계로 발전할 수 없습니다. 우리나라 기업들이 경제적 성과뿐 아니라 환경, 사회, 인권 측면에서도 더 나은 기업으로 성장하기 위해서는 ESG 경영에 대한 체계적인 성과 점검과 평가가 반드시 필요합니다. 또한 이를 지원하는 디지털 도구의 적절한 활용은 지표와 데이터의 체계적 관리를 통한 신뢰성과 업무 생산성 제고를 가져다주며, 여러분이 보다 본질적인 ESG 경영 업무에 집중할 수 있도록 도울 것입니다.
추석 연휴가 지나고 본격적으로 내년 농사 준비에 들어가실 텐데요. PDCA라는 성과 창출 및 관리 프레임의 관점에서 우리 회사의 ESG 경영 업무는 어떻게 돌아가고 있는지 점검해 보시면 좋겠습니다. 혹시 계획(Plan) 없는 실행(Action), 목표(Goal) 없는 데이터(Data)의 나열만 하고 있지는 않았는지요?
“준비(계획)에 실패하는 것은 실패를 준비(계획)하는 것이다.” 벤자민 프랭클린의 말로 이번 뉴스레터를 마칩니다.
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