지난달 시리즈 A를 막 넘긴 헬스케어 스타트업 대표님과 미팅을 했습니다. 개발자 8명, 전체 직원 22명. 회의실에 앉자마자 나온 첫 질문이 이거였습니다.(연출 상황)
“저희 IT팀이 없는데, 이거 문제 되나요?”
이 질문에 저는 늘 같은 답을 드립니다. “IT팀이 없는 게 문제가 아니라, IT 운영이라는 ‘기능’이 아무도 책임지지 않는 상태로 방치되는 게 문제입니다.” 스타트업은 조직도에 CTO 한 명, 혹은 개발 리드 한 명을 세워두고 “저 사람이 알아서 하겠지”로 넘어가는 경우가 정말 많습니다. 그런데 그 개발 리드는 지금 제품 개발만으로도 하루 14시간이 부족한 사람입니다. IT 운영은 그 틈새에서 늘 뒷전으로 밀립니다.
그리고 2026년 지금, 그 틈새가 예전보다 훨씬 위험해졌습니다. 이유는 하나, AI입니다.
왜 지금 “IT 운영관리”를 다시 꺼내야 하는가
몇 주 전 한 보안 업계 리포트를 보다가 숫자 하나에 눈이 멈췄습니다. 기업 내 비인간 신원(Non-Human Identity, 이하 NHI) — 서비스 계정, API 키, AI 에이전트 계정 같은 것들 — 의 개수가 사람 계정의 144배에 달하고, 최근 1년 사이에만 44% 늘었다는 내용이었습니다. 처음엔 “설마 그 정도까지” 싶었는데, 제가 지금 참여 중인 데이터센터 ISP 프로젝트의 계정 인벤토리를 다시 열어보니 어느 정도 납득이 갔습니다. 개발 서버마다, CI/CD 파이프라인마다, 최근엔 AI 코딩 툴이나 사내 챗봇마다 API 키가 하나씩 붙어 있으니까요.
스타트업은 대기업보다 이 문제가 훨씬 빨리, 훨씬 조용히 쌓입니다. 왜냐하면 스타트업의 개발 문화 자체가 “일단 만들고 돌아간다”를 우선시하기 때문입니다. 새 SaaS 툴 하나 붙일 때마다, 새 AI API를 붙일 때마다 계정과 키가 하나씩 생기는데, 이걸 회수하거나 정리하는 프로세스는 거의 없습니다. 결과적으로 회사가 커질수록 “누가 무슨 권한을 갖고 있는지 아무도 정확히 모르는” 상태가 됩니다. 이건 제가 컨설팅 현장에서 가장 자주 마주치는 리스크 1순위입니다.
업계 트렌드 리포트들도 같은 방향을 가리키고 있습니다. 2026년 IT 시장은 AI 워크로드가 기존 서버·네트워크·애플리케이션 관리 영역을 밀어내고 IT 운영의 중심으로 들어오는 흐름이 뚜렷합니다. 클라우드 서비스 업계에서는 이제 IT 운영 범위 자체가 LLM 운영, AI 추론 인프라, 에이전트 관리, 데이터 파이프라인까지 확장되고 있다고 보고, 이 변화를 “AIaaS(AI as a Service) 중심 전환”이라 부르기도 합니다. 즉 예전엔 “서버 안 죽게 관리”가 IT 운영의 8할이었다면, 지금은 “AI가 뭘 하고 있는지, 어떤 권한으로 움직이는지”까지 관리 대상이 됐다는 뜻입니다.
국내 IT 리더 대상 설문을 다룬 한 전망 보고서에서도 랜섬웨어 대응, 에이전틱 AI 시대의 업무 최적화, AI 오케스트레이션 플랫폼 같은 키워드가 2026년의 핵심 화두로 꼽혔습니다. 스타트업이라고 이 흐름에서 예외가 아닙니다. 오히려 방어 자원이 적은 만큼 더 취약합니다.
스타트업 IT 운영관리, 정확히 뭘 관리해야 하나
여기서 많은 대표님, 특히 비개발 출신 창업자분들이 헷갈려 하시는 지점이 있습니다. “IT 운영관리”라고 하면 서버 켜고 끄는 걸 떠올리시는데, 실제로는 다섯 가지 영역이 얽혀 있는 통합 관리 체계입니다. 제가 컨설팅할 때 쓰는 프레임을 그대로 공유합니다.
1. 인프라·클라우드 운영 클라우드 비용, 가용성, 백업/복구 체계. 여기까진 다들 어느 정도 인지하고 계십니다.
2. 계정·권한·신원 관리(IAM) 누가, 무엇이(사람이든 AI든) 어떤 시스템에 어떤 권한으로 접근하는지. 앞서 말한 NHI 문제가 여기 속합니다.
3. 보안·컴플라이언스 개인정보보호법, 업종별 규제(특히 헬스케어·핀테크는 더 엄격), 그리고 이제는 AI 관련 규제까지. EU AI Act처럼 해외 진출을 노리는 스타트업이라면 처음부터 고려해야 하는 규정도 늘고 있습니다.
4. AI 워크로드·도구 거버넌스 사내에서 쓰는 AI 코딩 툴, 챗봇, 자동화 에이전트가 어떤 데이터에 접근하는지, 그 결과물을 누가 검토하는지. 2026년 들어 가장 빠르게 커지는 영역입니다.
5. IT 자산·라이프사이클 관리 직원 온보딩/오프보딩 시 계정 발급·회수, SaaS 구독 관리, 노후 장비·라이선스 정리.
이 다섯 개 중 스타트업이 가장 늦게 손대는 게 2번과 4번입니다. 왜냐면 “일단 눈에 안 보이는 문제”거든요. 서버가 다운되면 바로 티가 나지만, 퇴사한 직원의 Slack 봇 토큰이 아직 살아있는 건 감사(audit) 전까진 아무도 모릅니다. 제가 프로젝트 초반에 클라이언트사에 늘 드리는 질문이 있습니다. “지금 우리 회사에 활성화된 API 키가 몇 개인지, 누가 만들었는지, 지금도 쓰이고 있는지 아는 사람이 있나요?” 이 질문에 즉시 답할 수 있는 회사는 정말 드뭅니다. 대부분 “확인해봐야 할 것 같다”는 답이 돌아오는데, 그 확인 작업 자체가 이미 리스크가 얼마나 쌓였는지를 보여주는 신호입니다.
비교로 보는 변화: 2023년의 IT 운영 vs 2026년의 IT 운영
말로만 설명하면 감이 잘 안 오실 테니, 제가 프로젝트 현장에서 체감한 변화를 표로 정리해봤습니다.
| 구분 | 2023년 무렵 | 2026년 현재 |
|---|---|---|
| 관리 대상 | 서버, 네트워크, 사내 애플리케이션 | 위 항목 + LLM, AI 에이전트, 데이터 파이프라인, 벡터DB |
| 계정 구조 | 사람 계정 중심, 서비스 계정은 소수 | 서비스 계정·API 키·AI 에이전트 계정이 사람 계정을 압도 |
| 보안 접근 | 경계 방어(방화벽, VPN) 중심 | 제로 트러스트 + 기계 신원(Machine Identity) 관리 |
| 조직 구조 | 개발팀과 보안팀이 사실상 분리 운영 | 개발-보안-운영 경계가 흐려지는 DevSecOps 통합 |
| 의사결정 속도 | IT 부서 승인 후 도입 | 팀 단위로 SaaS·AI 툴 자체 도입(섀도 IT 급증) |
| 컴플라이언스 부담 | 국내 개인정보보호법 위주 | 국내법 + EU AI Act 등 해외 규제까지 사전 고려 필요 |
이 표를 볼 때 강조하고 싶은 건 “관리 대상이 늘었다”는 사실보다 “관리 주체가 흐려졌다”는 점입니다. 예전엔 IT 부서가 승인권을 쥐고 있었다면, 지금은 마케팅팀이 점심시간에 AI 툴 하나를 결제하고 회사 데이터를 붙여서 쓰는 일이 그냥 일어납니다. 이게 스타트업의 속도이자 동시에 리스크입니다. 저는 이 현상을 막으라고 조언하지 않습니다. 막을 수도 없고, 막으면 스타트업의 경쟁력을 죽이는 일이니까요. 대신 “가시성”을 확보하라고 말씀드립니다. 뭘 쓰는지 아는 것과 모르는 것 사이엔 하늘과 땅 차이가 있습니다.
성장 단계별 IT 운영관리, 이렇게 다르게 접근해야 합니다
또 하나 현장에서 자주 받는 질문이 “저희는 아직 초기 단계인데, 이런 거 다 갖춰야 하나요?”입니다. 답은 “아니요, 단계에 맞게 하셔야 합니다”입니다. 제가 실제 자문할 때 쓰는 단계별 우선순위를 정리했습니다.
| 성장 단계 | 팀 규모 기준 | IT 운영 우선순위 | 흔한 실수 |
|---|---|---|---|
| 시드~프리A | ~15명 | 클라우드 기본 보안 설정, 계정 온보딩/오프보딩 프로세스 문서화 | “나중에 정리하자”며 SaaS·API 키를 방치 |
| 시리즈 A | 15~40명 | IAM 체계 수립, 백업/복구 정책, AI 툴 사용 가이드라인 제정 | CTO 한 명에게 운영·보안·개발을 전부 몰아줌 |
| 시리즈 B 이상 | 40~100명 | 전담 IT/보안 인력 채용 또는 MSP 도입, 규제 대응(ISMS-P 등) 준비 | 조직은 커졌는데 운영 체계는 초기 단계 그대로 방치 |
| 스케일업 | 100명 이상 | 거버넌스 조직화, AI 에이전트 전담 관리 체계, 감사 대응 | 뒤늦게 전사 감사에서 계정 수백 개가 방치된 것을 발견 |
시리즈 B 이상 단계에서 특히 문제가 커집니다. 이 시점부터는 감사법인이나 투자자 실사(due diligence)에서 IT 운영 체계를 정식으로 들여다보기 시작하는데, 이때 “계정이 몇 개인지도 파악이 안 된다”는 답변이 나오면 신뢰도에 직격탄을 맞습니다. 제가 실제로 본 사례 중엔 투자 라운드 실사 과정에서 퇴사자 계정 12개가 여전히 활성화되어 있는 게 발견돼 텀시트 조건이 재협상된 경우도 있었습니다. IT 운영은 “안 보이면 없는 셈”이 아니라 “안 보이면 더 위험한” 영역입니다.
현장에서 자주 겪는 세 가지 함정
컨설팅하면서 반복적으로 마주치는 패턴 세 가지를 공유합니다. 이 중 하나라도 해당한다면 지금 바로 점검하시길 권합니다.
함정 1. “CTO가 다 알아서 하겠지” CTO는 제품 아키텍처, 개발 조직 관리, 기술 스택 의사결정만으로도 벅찹니다. IT 운영관리는 별도의 책임 라인이 필요합니다. 반드시 전담 인력을 채용하라는 게 아니라, 최소한 “이 부분은 내가 분기별로 점검한다”는 명시적 오너십이 있어야 합니다.
함정 2. 온보딩은 있는데 오프보딩이 없다 신규 입사자 계정 발급 체크리스트는 다들 있습니다. 그런데 퇴사자 계정 회수 체크리스트는 의외로 없는 회사가 많습니다. Slack, Notion, GitHub, 클라우드 콘솔, 각종 SaaS 계정까지 전부 회수됐는지 확인하는 표준 프로세스가 없다면, 지금 당장 만드셔야 합니다.
함정 3. AI 툴 도입은 빠른데 가이드라인은 없다 개발팀이 코딩 어시스턴트를 쓰고, 마케팅팀이 콘텐츠 생성 AI를 쓰고, CS팀이 챗봇을 붙이는데 “회사의 어떤 데이터를 외부 AI 서비스에 넣어도 되는지”에 대한 기준이 없는 경우가 정말 많습니다. 고객 개인정보나 미공개 재무 데이터가 AI 서비스 프롬프트에 그대로 들어가는 사고, 생각보다 흔합니다.
인사이트: “IT 운영관리는 비용이 아니라 밸류에이션의 일부다”
제가 스타트업 대표님들께 꼭 드리는 말씀이 있습니다. IT 운영관리를 비용 센터로 보지 마시라는 겁니다. 최근 스타트업 시장 통계를 보면, 투자자들이 “일단 만들고 나중에 규제 대응하자”는 방식에서 벗어나 지속 가능한 성장과 운영 규율을 갖춘 스타트업에 프리미엄을 주는 방향으로 확실히 이동하고 있습니다. 밸류에이션 산정 방식도 예전보다 훨씬 보수적으로 바뀌는 추세인데, 이럴수록 “이 회사는 운영이 안정적이다”라는 신호가 협상력에 직접적인 영향을 줍니다.
바꿔 말하면, 계정 관리 하나 제대로 해놓는 것이 단순한 리스크 예방이 아니라 다음 투자 라운드에서의 협상 카드가 될 수 있다는 뜻입니다. 저는 이걸 “IT 운영 부채”라고 부릅니다. 기술 부채라는 개념은 다들 아시죠. IT 운영도 똑같습니다. 지금 정리하지 않으면 나중에 훨씬 비싼 값을 치르고 갚아야 합니다. 그것도 가장 나쁜 타이밍에, 예를 들어 투자 실사 중이거나 보안 사고가 터진 직후에요.
또 하나, 보안팀과 운영팀의 경계가 사라지고 있다는 점도 짚고 싶습니다. 예전에는 “보안은 보안팀 일, 운영은 운영팀 일”로 나눴는데, 이제는 IT 운영을 맡는 사람이 신원 관리와 엔드포인트 컴플라이언스, 위협 탐지까지 이해해야 하는 시대입니다. 스타트업처럼 사람이 적은 조직에서는 이 두 역할을 아예 한 사람 혹은 한 팀이 겸하게 되는데, 그렇다면 처음부터 “보안을 고려한 운영 설계”를 해야지, 나중에 보안팀을 따로 꾸려서 운영 위에 얹는 방식은 훨씬 비효율적입니다.
직접 뽑을까, 맡길까: 내재화 vs 아웃소싱(MSP) 현실 비교
시리즈 A를 넘긴 회사에서 가장 많이 받는 질문 중 하나가 “IT 운영 담당자를 직접 채용해야 하나요, 아니면 외부 업체(MSP)에 맡겨야 하나요”입니다. 정답은 없습니다. 다만 제가 여러 회사를 자문하면서 정리한 판단 기준은 있습니다.
| 구분 | 내재화(직접 채용) | 아웃소싱(MSP·IT 관리 서비스) |
|---|---|---|
| 초기 비용 | 높음(연봉, 채용 비용, 온보딩 기간) | 상대적으로 낮음(월 구독형 계약 가능) |
| 대응 속도 | 사내 맥락을 알아서 빠름 | 계약 범위 내에서 빠르지만 맥락 파악 시간 필요 |
| 전문성 커버 범위 | 1~2명이 모든 영역을 다루기 어려움 | 클라우드·보안·네트워크 등 전문 인력 풀 활용 가능 |
| 회사 성장과의 정합성 | 조직 문화·제품에 대한 이해가 깊어짐 | 표준화된 프로세스로 여러 회사 경험이 쌓여 있음 |
| 리스크 | 담당자 퇴사 시 지식 공백(버스 팩터 1) | 벤더 락인, 계약 종료 시 인수인계 리스크 |
| 적합한 단계 | 40명 이상, IT가 핵심 경쟁력에 가까운 조직 | 40명 이하, 혹은 핵심 사업과 IT 운영을 분리하고 싶은 조직 |
제 개인적인 원칙은 이렇습니다. “IT 운영이 곧 제품 경쟁력인 회사”(예: 데이터 인프라 스타트업, B2B SaaS)는 가능한 한 빨리 내재화하는 게 맞습니다. 반면 “IT는 사업을 돌리기 위한 필수 기능이지 경쟁력의 핵심은 아닌 회사”(예: 커머스, 헬스케어 서비스)라면 초기엔 MSP나 프리랜서 아키텍트를 활용하고, 조직이 40명을 넘어가는 시점에 내재화를 검토하는 편이 자원 배분 측면에서 합리적입니다.
실제로 제가 참여했던 프로젝트 중에도 시리즈 A 단계에서 무리하게 정규직 3명짜리 IT팀을 꾸렸다가, 정작 그 인력들이 할 일이 부족해 다른 업무로 전환 배치된 사례가 있었습니다. 반대로 성장 속도가 예상보다 빨라서 MSP 계약 범위를 넘어서는 이슈가 계속 터지는데도 계약 변경을 미루다가 장애 대응이 늦어진 사례도 봤습니다.
결국 핵심은 “지금 우리 단계에 맞는 선택인가”를 주기적으로 재점검하는 것입니다. 한번 정한 구조를 3년 동안 그대로 끌고 가는 회사가 의외로 많은데, 조직이 두 배로 커졌다면 IT 운영 구조도 다시 설계해야 합니다.
놓치기 쉬운 예산 이야기: IT 운영관리에 얼마를 써야 하나
대표님들이 가장 궁금해하시면서도 물어보기 어려워하는 게 예산입니다. 정답은 회사마다 다르지만, 제가 현장에서 참고하는 대략적인 기준선은 있습니다. 일반적으로 IT/인프라 관련 지출은 회사 전체 운영비의 5~15% 수준에서 형성되는 경우가 많고, 여기엔 클라우드 비용, SaaS 구독료, 보안 툴, 인력 비용이 모두 포함됩니다. 초기 단계에는 클라우드 비용 비중이 크고, 조직이 커질수록 인력·거버넌스 비용 비중이 늘어나는 게 일반적인 흐름입니다.
여기서 제가 강조하고 싶은 건 “얼마를 쓰느냐”보다 “어디에 먼저 쓰느냐”입니다. 예산이 제한적인 초기 스타트업이라면 값비싼 보안 솔루션 도입보다, 앞서 말씀드린 계정 인벤토리 정리나 오프보딩 프로세스 문서화처럼 비용이 거의 들지 않는 것부터 시작하시길 권합니다.
도구는 프로세스가 갖춰진 다음에 붙여야 효과가 납니다. 프로세스 없이 값비싼 툴부터 도입하면, 그 툴이 만들어내는 알림과 리포트를 아무도 들여다보지 않는 “선반 위의 소프트웨어”가 되기 십상입니다. 저는 이런 경우를 정말 많이 봤습니다. 수천만 원짜리 보안 관제 솔루션을 도입했는데, 정작 그 알림을 받아서 조치할 담당자와 프로세스가 없어서 6개월 뒤엔 알림 자체를 꺼놓은 회사도 있었습니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
Q1. 개발자 5명짜리 초기 스타트업도 IT 운영관리가 필요한가요? 필요합니다. 다만 전담 인력이나 값비싼 도구가 필요하다는 뜻은 아닙니다. 이 단계에서는 계정 관리 원칙 몇 가지(비밀번호 관리자 사용, 2단계 인증 의무화, 퇴사 시 계정 즉시 회수)만 팀 규칙으로 정해두어도 리스크의 상당 부분이 줄어듭니다.
Q2. AI 코딩 툴이나 사내 챗봇도 IT 운영관리 대상인가요? 네, 오히려 2026년 기준으로는 가장 우선순위가 높은 영역입니다. 어떤 데이터가 AI 서비스로 전달되는지, 그 결과물을 누가 검수하는지에 대한 기준이 없다면 지금 바로 만드셔야 합니다.
Q3. IT 운영관리와 정보보안 관리는 다른 건가요? 과거에는 구분되는 영역이었지만, 2026년 현재는 경계가 빠르게 흐려지고 있습니다. 신원 관리, 접근 통제, 위협 탐지가 운영 업무의 일부로 통합되는 추세이므로, 별개의 조직이 아니라 하나의 체계로 설계하시길 권합니다.
Q4. 투자 유치 실사(Due Diligence)에서 IT 운영관리는 실제로 얼마나 중요하게 보나요? 시리즈 B 이상 라운드에서는 기술 실사(Tech DD) 항목에 IT 운영·보안 체계가 포함되는 경우가 일반적입니다. 계정 관리, 백업/복구 정책, 데이터 접근 통제가 문서화되어 있지 않으면 실사 과정이 지연되거나 조건이 불리해질 수 있습니다.
지금 당장 할 수 있는 실행 체크리스트
거창한 이야기만 하고 끝내면 현장에 도움이 안 되니, 이번 주 안에 시도해볼 수 있는 것들로 정리했습니다.
- 계정 인벤토리 만들기: 스프레드시트라도 좋습니다. 누가/무엇이 어떤 시스템에 접근 가능한지 목록부터 만드세요.
- 퇴사자 계정 전수 조사: 최근 6개월 내 퇴사자 기준으로 아직 살아있는 계정이 있는지 한 번만 확인해도 리스크의 절반은 줄어듭니다.
- AI 툴 사용 가이드라인 한 페이지 작성: “이 데이터는 외부 AI에 넣지 않는다”는 기준선만 있어도 사고 확률이 크게 줄어듭니다.
- 분기별 접근 권한 리뷰 일정 잡기: 캘린더에 반복 일정으로 등록하는 것만으로도 실행률이 확 올라갑니다.
- 백업 복구 테스트 1회 실시: 백업은 있는데 복구가 안 되는 경우가 실무에서 생각보다 많습니다.
규제 이야기를 빼놓을 수 없는 이유
해외 진출을 조금이라도 염두에 두고 계신 스타트업이라면 규제 이야기를 반드시 챙기셔야 합니다. 국내에서는 개인정보보호법과 정보통신망법이 오랫동안 기준이 되어 왔지만, AI를 활용한 제품이나 서비스를 만드는 스타트업이라면 미국의 주(state) 단위 AI 관련 입법이 최근 몇 년 사이 빠르게 늘었고, EU AI Act처럼 훨씬 엄격한 규제를 시행하는 지역도 있습니다.
처음부터 개인정보 보호, 투명성, 안전성을 고려해 제품을 설계하지 않으면 나중에 시장 진입 자체가 막히는 경우도 생깁니다. 규제를 나중에 챙기자는 접근은 이제 통하지 않습니다. “일단 만들고 보자”는 전략이 통했던 시기는 지나갔고, 지속 가능한 성장과 컴플라이언스를 함께 갖춘 조직에 투자자들의 프리미엄이 붙는 흐름이 뚜렷해지고 있습니다. 규제 대응을 개발팀의 발목을 잡는 걸림돌로만 보지 마시고, 오히려 경쟁사 대비 신뢰를 만드는 자산으로 활용하시길 권합니다.
실제로 초기 단계부터 프라이버시 바이 디자인(Privacy by Design) 원칙을 제품에 반영해둔 스타트업은, 나중에 엔터프라이즈 고객사와 계약할 때 보안 심사를 훨씬 빠르게 통과하는 경우를 여러 번 봤습니다. 규제 대응은 늦게 시작할수록 비용이 기하급수적으로 늘어나는 대표적인 영역이라는 점, 꼭 기억해두시길 바랍니다.
마무리하며
20년 넘게 IT 프로젝트와 조직 현장을 다니면서 느낀 게 하나 있습니다. 문제는 늘 “몰라서”가 아니라 “우선순위에서 밀려서” 생깁니다. 스타트업 대표님들도, CTO님들도 IT 운영관리가 중요하다는 건 다 아십니다. 다만 매출, 채용, 다음 투자 라운드에 밀려서 늘 뒤로 갑니다. 그러다 사고가 터지고 나서야 저 같은 사람을 찾으시죠.
이 글을 읽고 계신 분이 지금 딱 그 갈림길에 서 계시다면, 거창한 시스템 도입보다 오늘 소개해드린 체크리스트 다섯 개 중 하나만이라도 이번 주에 실행해보시길 권합니다. IT 운영관리는 완벽하게 하는 것보다 꾸준히, 조금씩이라도 챙기는 조직이 결국 이깁니다. 저는 여러분 같은 분들이 저와 비슷한 커리어와 사업을 만들어가시는 걸 돕는 게 이 블로그를 운영하는 이유입니다. 궁금한 점이나 우리 회사 상황에 맞는 진단이 필요하시면 언제든 댓글이나 메일로 남겨주세요.
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