AI가 SaaS를 죽일 것인가? 이 질문은 어쩌면 잘못된 것일지도 모른다

미국 월가와 실리콘밸리에서는 모두 한 가지 주제를 뜨겁게 논의하고 있습니다. 바로 AI가 SaaS를 집어삼킬 것인가, 아니면 SaaS의 비즈니스 모델과 기업 가치를 무너뜨릴 것인가 하는 점입니다.

이와 맞물려 미국 주식 시장의 소프트웨어 지수는 급락세를 보였으며, 많은 SaaS 기업들은 겉으로는 AI가 자사를 무너뜨릴 것이라고 생각하지 않는다고 말하지만, 제출한 서류에서는 AI가 가져올 잠재적인 충격을 경고하고 있다.

심지어 황인훈(Jensen Huang)도 GTC에서 SaaS가 AaaS로 변할 것이라고 언급했다.

저도 최근 두 명의 베테랑 업계 종사자를 초청해 대담을 나누었습니다.

다이커,독립 SaaS 컨설턴트이자 ToBeSaaS 대표로, 컨설팅 및 멘토링 서비스를 제공한다. 다년간의 소프트웨어 업계 경력 및 SaaS 창업 경험을 보유하고 있다. 전직 SAP/산업 부문 책임자였다. 저서로 『SaaS 비즈니스 실전: 좋은 모델에서 좋은 사업으로』, 『SaaS 비즈니스 실천: SaaS 기업의 성장에서 수익 창출까지의 비밀』이 있다.

루오 이,세일즈이(SalesEasy) 제품 부사장. 15년 간의 SaaS 제품 연구개발 및 상용화 경험을 보유하고 있으며, IBM 중국 개발 센터 전자상거래 플랫폼 수석 아키텍트, 알리바바 비즈니스 중대(中台) 선임 아키텍트를 역임했다.

대담이 끝난 후, 나는 점점 더 많은 사람들이 처음부터 질문을 잘못 던졌다는 생각이 들었다. 진정한 문제는 아마도“ AI가SaaS를 대체할 것인가”.

진정한 문제는: SaaS 기업이 변화해야 하는가? 그리고고객에게 판매하는 것이, 결국 단지 하나의 도구일 뿐이라면, 도대체 무엇 때문에AI에 의해 재평가되거나 심지어 도태되지 않을 수 있는가?

이 두 가지 문제는 겉보기에는 매우 비슷해 보이지만, 사실은 꽤 차이가 있습니다.

전자의 문제는 모델의 성능에만 주의를 기울이기 쉽습니다; 후자의 질문이야말로 우리를 비즈니스의 본질로 되돌려 놓는다: 도대체 무엇을 팔고 있는지, 고객이 도대체 무엇을 위해 돈을 지불하는지.

그리고 이 질문을 던지는 순간, 많은 것들이 더 명확해진다.

기업용 소프트웨어가 진정으로 파는 것은 시스템이 아니라“일을 해내는 것 ”

이번 대담 전체에서 제게 가장 깊은 인상을 남긴 말은, 어떤에이전트나 시맨틱 레이어, 워크플로우도 아니었고, 기술적 방향에 대한 논쟁도 아니었으며, 오히려 아주 소박한 한 마디였습니다:

미래 기업 소프트웨어가 진정으로 파는 것은, 아마도 네 글자일 것입니다: 일을 해내는 것.

저는 이 말이 특히 중요하다고 생각합니다.

왜냐하면 이 말은 과거 많은 기업용 소프트웨어의 문제점을 단번에 꿰뚫어 보기 때문입니다. 과거의SaaS는 구독제, 표준화, 클라우드 배포를 강조하든 간에, 결국 판매되는 것은 여전히 하나의 시스템이었습니다. 시스템이 기업에 납품된 후, 기업 내부에서는 인력을 조직해 학습하고, 교육하고, 데이터를 입력하고, 프로세스를 실행하며, 마지막 한 걸음을 채워야 했습니다.

결국 판매된 것은 하나의 도구였습니다.

하지만AI시대에 접어들며, 고객이 소프트웨어에 기대하는 바는 이미 변화하기 시작했습니다. 기업들은 점점 더“도구 그 자체”에 돈을 지불하기보다는 “결과에 더 가까운 역량”에 대해 비용을 지불하려 합니다. 단순히 영업 관리 시스템을 제공하는 것과, 고위험 고객을 더 빨리 식별해 주고, 영업 활동을 자동으로 기록해 주며, 다음 단계의 제안을 더 빨리 일선 직원에게 전달해 주는 것, 이 두 가지는 고객의 인식 속에서 사실 이미 다른 차원의 제품입니다.

그래서 저는 이제 점점 이렇게 이해하는 쪽으로 기울고 있습니다: AI가SaaS에 미치는 가장 큰 영향은 몇 가지 기능을 대체하는 데 있는 것이 아니라, 고객이 소프트웨어의 가치를 이해하는 방식을 재정의하기 시작했다는 점에 있습니다.

과거에는 고객이 '시스템을 구매하면 조직 구성원들이 그에 적응해야 한다'고 생각했습니다. 미래의 고객은 기술이 이 정도 수준에 이르렀다면,왜 이 일을 직접 대신 해줄 수 없는가?

이 질문이 제기되는 순간, 많은SaaS기업들은 다시 답해야 합니다. 자사가 파는 것이 과연 시스템인지, 결과인지; 하나의 인터페이스인지, 아니면 업무를 완수할 수 있는 능력인지.

AI가 모든 것을 균등하게 대체하지는 않을 것이지만SaaS를 대체하지는 않겠지만, 가장 얕은 층부터 우선적으로 삼켜버릴 것이다

현재 시장에서 가장 쉽게 퍼지고, 또한 가장 오해를 불러일으키기 쉬운 말은 바로 “AI가SaaS를 대체할 것”이라는 말입니다.

이 말이 완전히 틀렸다고는 할 수 없지만, 너무 거칠게 표현된 것입니다.

좀 더 정확한 표현은 다음과 같아야 합니다:AI는 모든SaaS를 균등하게 대체하지는 않을 것이며, 가장 표준적이고, 가장 단순하며, 도구와 가장 유사한 계층부터 먼저 잠식해 나갈 것입니다.

이건 사실 이해하기 쉽습니다.

가장 위험한 유형 중 하나는 단일 기능 도구형 시스템입니다. 과거에 이런 제품이 성공했던 이유는 대개 기업이 자체 개발하는 것보다 더 빠르고, 더 가볍고, 더 수월했기 때문입니다. 하지만AI 코딩이 등장한 이후, 많은 기업 내부 팀은 비록 최고 수준의 개발 팀은 아니더라도 더 빠르게“대충 쓸 만한” 버전을 더 빨리 만들어낼 기회를 갖게 되었습니다. 그러면 이러한 제품의 기존 경쟁 우위는 자연스럽게 급속히 약화될 수밖에 없습니다.

또 다른 큰 타격을 받는 분야는 상담석 수에 따라 요금을 부과하며, 서비스 대상 자체가 쉽게AI로 재구축된 제품들입니다. 고객 서비스가 가장 대표적인 사례입니다. 고객 서비스 업무의 상당 부분은 원래 기존 지식베이스, 명확한SOP 및 표준 응답에 기반을 두고 있기 때문에, 이는 자연스럽게 대규모 모델이 가장 먼저 진입하는 분야입니다.

한 명의에이전트가 과거 여러 명의 업무량을 감당할 수 있다면, 원래“1인 1계정” 방식에 기반한 가격 책정 방식은 반드시 재검토될 것입니다.

하지만 반대로, 기업의 핵심 업무 프로세스에 깊이 통합될수록, 실제 데이터에 더 많이 의존할수록, 장기적인 안정성과 부서 간 협업을 더 요구할수록, 그런 시스템은 “AI도 코드를 작성할 수 있다”라는 말로 쉽게 대체될 수는 없습니다. 물론 재구축되겠지만, 그것은 단순한 소멸이라기보다는 심층적인 업그레이드에 가깝습니다.

그래서 이 문제에 대해 결론적으로 말하자면, 저는 판단을 좀 더 날카롭게 내리고 싶습니다:

AI는 먼저SaaS를 없애지 않을 것이며, 대신 도구로서의 기능만 남고 비즈니스 장벽이 없는SaaS를 먼저 죽일 것이다.

“무언가를 만들어내는 것”와“제품으로 완성하는 것” , 그 사이에는 아마80%의 차이가 있을 수 있습니다

이번 AI 붐이 일어난 후, 많은AI가 등장한 이후, 많은SaaS기업들은 고객들로부터 매우 현실적인 질문을 받게 됩니다: 이제 우리도 직접 개발할 수 있는데, 왜 굳이 당신들의 시스템을 사야 합니까?

이 질문은 매우 현실적이며, 앞으로 더욱 현실이 될 것입니다.

하지만 여기에는 사실 두 가지가 혼동되어 있습니다. 하나는무언가를 만드는 것이고, 다른 하나는제품으로 완성하는 것입니다.

전자는 확실히 점점 더 쉬워지고 있습니다. 요구사항만 명확히 설명하면,AI가 프로토타입을 만들고, 코드를 작성하고, 테스트를 보완하고, 심지어 겉보기에는 꽤 그럴싸한 업무 시스템을 만들어낼 수도 있습니다.“만들 수 있을까”라는 관점에서 보면, 진입 장벽은 확실히 빠르게 낮아지고 있습니다.

하지만 기업이 진정으로 구매하는 것은 결코 단순히“만드는 것” . 그보다는 이 것이 장기적으로 안정적으로 작동할 수 있는지, 지속적으로 유지보수할 수 있는지, 복잡한 업무 환경에서도 큰 문제가 발생하지 않는지, 보안, 권한, 호환성, 예외 처리, 반복 개선, 지원 및 서비스를 처리할 수 있는지가 중요하다. 이러한 요소들은 평소에는 눈에 띄지 않지만, 이 모든 것이 한 가지 사실을 결정합니다. 여러분이 만든 것이데모인지, 아니면 제품인지.

대담 중에 특히 기억해 둘 만한 말이 하나 있습니다: 무언가를 만드는 것과 제품을 완성하는 것 사이에는 아마80%의 차이가 있을 수 있습니다.

이 말의 가치는, AI가AI덕분에 앞부분이 쉬워졌다고 해서, 뒷부분도 사라진 것으로 오해하지 말라고 우리에게 상기시켜 준다는 점에 있습니다. 특히 복잡한 업무 시스템에서, 진정으로 중요한 부분은 많은 경우 오히려“코드를 작성하는 것”이 아닙니다.

AI를 판단할 때AI실제로 구현할 수 있는지는 똑똑한지가 아니라 오류 허용 범위에 달려 있다

만약 이 대담 전체에서 판단의 틀로 가장 적합한 단어를 하나 꼽으라면, 나는“오류 허용 범위”을 고르겠습니다.

이는 특정 시나리오가AI에 의해 진정으로 변화될 수 있는지 판단하는 첫 번째 원칙으로 삼을 수 있기 때문입니다.

많은 사람들이AI에 대해 이야기할 때 가장 즐겨 다루는 주제는 능력의 한계입니다: 모델이 충분히 강력한지, 이해도가 충분히 깊은지, 생성된 결과가 사람처럼 보이는지 등입니다. 하지만 기업이 진정으로 신경 쓰는 것은 대개 이런 것들이 아니라, 훨씬 더 소박한 질문입니다:당신이 한 번 실수했을 때, 내가 그 대가를 감당할 수 있을까?

만약 어떤 상황에서 오류에 대한 허용 범위가 넓다면,AI가 더 쉽게 도입될 수 있습니다. 만약 어떤 상황이 본질적으로 오류에 대한 허용 범위가 거의 없다면,AI는 직접 업무를 인수하기보다는 보조 역할을 하는 것이 더 적합합니다.

이것이 바로 고객 서비스 분야의 일부 시나리오가 가장 먼저AI로 재구성되는 반면, 금융, 법률, 의료, 주문, 회계와 같은 분야에서는 사람들이 훨씬 더 신중해지는 이유입니다. 이 업계들이AI를 필요로 하지 않는 것은 아닙니다. 오히려 정반대로, 매우 필요로 합니다. 하지만 대부분의 경우 필요한 것은 위험 경고, 정보 요약, 판단 보조, 프로세스 가속화이지, 최종 결정권을 쉽게 완전히 넘겨주는 것이 아닙니다.

이 논리를 따라가 보면, 특정 업무 시나리오가AI에 적합한지 판단하려면 적어도 몇 가지 사항을 살펴봐야 합니다. 해당 업무의 지식이 얼마나 잘 구조화되어 추출될 수 있는지, 그 배후에 활용 가능한 데이터 기반이 있는지, 그리고 불확실성에 대한 허용 범위가 도대체 어느 정도인지입니다.

그래서 저는 점점 더 이렇게 생각하게 됩니다.AI가 기업용 소프트웨어에 스며드는 과정은 일률적인 혁명이 아니라, 지속적인 잠식 과정에 가깝습니다. AI는 조금씩 침투해 들어와, 한 층씩 대체하고, 한 걸음씩 바꿔 나갈 것입니다.

차세대 소프트웨어는 더 이상 기록 시스템이 아니라 행동 시스템이 될 것입니다

여기에는 제가 특히 자세히 살펴볼 가치가 있다고 생각하는 변화가 하나 더 있습니다.

과거의 많은 기업용 소프트웨어는 본질적으로 경영진을 위해 존재했을 뿐, 반드시 일선 사용자를 위한 것은 아니었습니다. 특히CRM와 같은 시스템의 경우, 현장 영업 담당자들은 이를 없어서는 안 되지만 동시에 좋아하지도 않는 경우가 많습니다. 회사가 고객, 방문, 영업 기회, 진행 상황을 기록하도록 요구하는 것은 예측, 관리, 의사결정을 위해 이러한 데이터가 필요하기 때문입니다. 하지만 영업 담당자 본인에게 있어 이는 종종 추가적인 부담으로 느껴집니다.

그래서 과거 많은 기업용 소프트웨어에는 다음과 같은 모순이 내재되어 있었습니다:그것은 관리 도구이지만, 반드시 유용한 업무 도구는 아닙니다. 그리고 AI는 처음으로 이 상황을 근본적으로 바꿀 가능성을 열어주었습니다.

만약 시스템이 사람과 고객 간의 상호작용을 자동으로 감지하고, 회의록을 자동으로 생성하며, 핵심 정보를 자동으로 추출하고, 고객 단계와 리스크를 자동으로 식별하고, 나아가 다음 단계에 대한 제안을 제공할 수 있다면, 소프트웨어의 역할은 달라집니다. 더 이상 사람이 데이터를 입력하기를 기다리는 용기가 아니라, 비즈니스 상황을 능동적으로 이해하고 업무 추진에 참여하는 시스템으로 변모하는 것입니다.

패널은 미래에 많은 시스템이“기록 시스템” 에서“행동 시스템”으로 변모할 것이라고 전망했습니다. 저는 이 판단이 매우 적절하다고 생각합니다.

왜냐하면 그 이면에 있는 변화는 단순히 상호작용 방식의 변화나 자연어 입력 창구의 추가, 혹은 몇 개의 스마트 버튼이 더 생긴 것에 그치는 것이 아니라, 소프트웨어와 사람의 관계가 역전되기 시작했기 때문입니다. 과거에는 사람이 시스템에 적응했지만, 오늘날에는 시스템이 사람을 이해하기 시작하고 심지어 사람을 대신해 일부 작업을 수행해 주는 것처럼 보입니다.

만약 이러한 변화가 실제로 자리 잡게 된다면, 많은SaaS기업들의 향후 핵심 경쟁력은 더 이상 단순히“기능이 완비되었는지 여부”이 아니라, 수동적인 소프트웨어 껍데기에서 벗어나 비즈니스 추진에 실질적으로 참여하는 주체로서 기능할 수 있는지가 될 것이다.

SaaS기업에게 가장 어려운 점은 아마도AI를 도입하는 것이 아니라, 스스로를 재구성하는 것일지 모릅니다

외부에서 보면, 많은 사람들이SaaS기업의 불안은 주로 기술에서 비롯된다고 생각할 것입니다: 모델, 컴퓨팅 파워, 제품 개발, API, 비용.

하지만 대화를 나누고 나니, 오히려 저는 많은 기업에게 있어 진정으로 어려운 점은 기술 그 자체가 아니라 다음과 같은 점이라는 것을 더욱 강하게 느꼈습니다:과거의 성공 공식이 급속도로 구식이 되어가고 있다는 사실을 인정할 것인가, 말 것인가.

왜냐하면 한SaaS기업이 진정으로AI네이티브로 나아가기로 결정한다면, 그것이 직면하게 될 것은 단순한 소규모 버전 업그레이드가 아니라, 체계적인 자기 혁신이다.

우선 인재 구조가 바뀌어야 한다.

회사는 처음에는 '가장 큰 모델을 잘 아는 사람을 찾아야 하지 않을까?'라고 생각할 수 있습니다. 하지만 나중에는 모델만 아는 것만으로는 부족하다는 것을 깨닫게 됩니다. 기업용 애플리케이션을 만드는 사람은 업무, 프로세스, 시나리오를 이해해야 합니다. 그 후에는 업무만 이해하고AI업무 방식을 전혀 모르는 사람도 부족하다는 것을 알게 됩니다.

가장 이상적인 인재는 업계를 이해하고,AI도구를 능숙하게 다룰 수 있으며, 업무 요구사항을 고품질의 입력 데이터로 전환할 수 있는 사람입니다. 문제는 이런 인재가 대개 가장 희소하다는 점입니다.

다음은 조직의 관성 문제입니다.

경영진은 전환이 필요하다는 것을 알고 있고, 일선 직원들도AI가 미래라는 것을 알고 있지만, 실제로 실행 단계에 이르면, 기존 프로세스, 기존 평가 방식, 기존 영업 논리, 기존 제품 사고방식이 여전히 남아 있습니다. 입으로는AI네이티브를 외치지만, 실제로는 여전히 기존 소프트웨어 방식대로 운영되고 있습니다. 많은 경우, 조직의 관성은 기술 부채보다 해결하기 더 어렵습니다.

마지막으로 비즈니스 모델의 문제도 있습니다.

과거SaaS의 가장 성숙한 과금 방식은 좌석 수나 연간 구독을 기준으로 하는 것이었습니다. AI기능이 추가되면서 추론 비용, 모델 비용, API 비용이 모두 상승하고 있지만, 고객은 기반 구조가 더 복잡해졌다고 해서 자동으로 가격 인상을 수용하지는 않습니다.

성과 기반 과금은 가장 합리적으로 들리지만, 실제 기업 환경에서는 성과 귀인을 명확히 규명하기 어렵습니다. 사용량 기반 과금은 더 현실적이지만, 영업 평가, 재무 회계, 수익 인식 등 전체 시스템에 영향을 미치게 됩니다.

따라서 이 문제는 결국, 기존SaaS에AI기능 하나만 추가하면 끝나는 것이 아닙니다.

사실 이는 해당 기업들이 거의 모든 질문에 대해 다시 답하도록 강요하는 것입니다: 제품을 어떻게 정의할지, 조직을 어떻게 운영할지, 영업은 어떻게 할지, 수익은 어떻게 창출할지. 이는 단순히 패치를 적용하는 것이 아니라, 완전히 다시 만드는 것입니다.

“망한 거나 다름없다”기회가 아니라, 구식 모델의 종말

시장에는 AI가 미국 SaaS에 충격을 주었지만, 우리 SaaS는 아직 발달하지 않았으니 문제가 되지 않는다는 말이 있습니다. 게다가 전통적인 프로젝트 기반 소프트웨어나 아웃소싱 소프트웨어 회사는 고객 관계를 장악하고 시나리오를 더 잘 이해하고 있을지도 모르니, 어쩌면AI시대에 오히려 혜택을 볼 수도 있다.

그 결과 패널리스트가 직접 내린 평가는 이랬다: “그건 ‘망할 거면 아예 망해버리자’는 식이다. ”

프로젝트 기반 모델이 과거에 통했던 이유는, 일부는 개발 역량 자체가 희소했기 때문이고, 일부는 고객이 요구사항을 소프트웨어로 구현할 수 있는 능력이 부족했기 때문입니다. 하지만 지금은 이 두 가지 모두AI에 의해 약화되고 있습니다. 코딩이라는 작업의 가치가 재평가되고 있는 반면, 고객은AI를 활용해 요구사항을 전달하고, 프로토타입을 검증하며, 시스템을 이해하는 능력도 향상되고 있다.

만약 한 회사의 핵심 경쟁력이 여전히“나는 당신보다 인력을 더 잘 동원하고, 프로젝트를 더 잘 수행하며, 작업 시간을 더 잘 팔 수 있다”라면,AI가 그 기업에 제2의 전성기를 가져다주지는 못할 것이며, 오히려 비즈니스 모델의 취약성을 더 빨리 드러낼 수도 있다.

따라서 이른바“첫 번째 물결을 놓쳤으니, 두 번째 물결이 오히려 더 유리하다”라는 말은, 많은 경우 기회가 아니라 일종의 자기 위안일 뿐이다. 더 직설적으로 말하자면:

첫 번째 물결을 넘기지 못했다면, 두 번째 물결이 보통 더 수월하지는 않다.

결국 진짜로 이기는 사람은, 꼭 이야기를 가장 잘하는 사람이 아닐 수도 있다AI이야기를 가장 잘 하는 사람

결국 이야기를 하다 보니, 오히려 저는 이 문제를“AI VS SaaS”로 쓰고 싶지 않게 되었습니다.

이는 두 종족 간의 대결이라기보다는, 기업용 소프트웨어 업계 내부의 재편에 가깝기 때문이다.

고객의 목표는 사실 변한 적이 없습니다. 기업은 언제나 더 적은 비용과 인력으로 더 많은 일을 해내고, 더 나은 결과를 얻고자 합니다.

변한 것은 단지 이 목표를 달성하는 방식뿐이다. 과거에는 주로 사람이 시스템을 보조했지만, 이제는 사람,에이전트와 시스템이 함께 일하는 형태가 점점 더 보편화되고 있다. 과거에는 계정, 모듈, 배포를 판매했지만, 미래에는 효율성, 의사결정 품질, 결과물 제공을 판매하게 될 것이다.

따라서 미래에 진정으로 위험한 것은 반드시AI네이티브를 외치지 않은 기업들이 아니라, 여전히 구식 소프트웨어 논리에 머물러 있는 기업들일 것입니다.

반대로, 결국 진정으로 앞서 나갈 기회를 잡는 곳은 반드시 가장 먼저“AI네이티브” 라는 네 글자를 입에 달고 살던 사람들이 아니라, 가장 빠르게AI를 제품, 프로세스, 조직, 그리고 요금 체계에까지 접목시킬 수 있는 사람들일 것이다.

다시 말해, AI는SaaS를 직접적으로 죽이지는 않을 것이다. AI는 먼저, 단지 하나의 도구를 판매하는 것만으로도 살아남을 수 있다고 생각하는 기업들을 먼저 죽일 것이다.

이것이야말로 이번 논의에서 가장 깊이 생각해 볼 가치가 있는 부분일 것이다.