AI가 일을 대신할 때: SaaS 비즈니스 모델이 바뀌어야 하는 이유

SaaS 산업은 소프트웨어가 사람들의 업무 수행을 돕는다는 단순한 전제 위에 세워졌습니다. 지난 20년 동안 모든 가격 모델, 제품 로드맵, 영업 방식은 이 가정에 기반해 조직되었습니다. 좌석은 사람을 의미하고, 라이선스는 사용자를 의미하며, 갱신은 사용자가 해당 도구가 여전히 가치 있다고 판단할 때 발생합니다.

AI는 그 전제를 근본적으로 무너뜨리고 있습니다. 소프트웨어가 이제는 사람들의 업무를 돕는 것에 그치지 않습니다. 많은 경우에 업무 자체를 수행합니다. 이는 SaaS 비즈니스 모델에 영향을 미칩니다. 또한 특화된 소프트웨어가 가치 있고 방어력을 갖추기 위한 기준을 높이고 있습니다.

기능 경쟁은 이미 끝났습니다

AI는 소프트웨어 기능 개발을 산업이 준비되지 않은 속도로 상품화했습니다. 2024년 초, 중국 연구소 DeepSeek는 모델을 구축했습니다 OpenAI 최고 수준과 경쟁할 수 있는 모델을 약 $5 million에 만들었으며, 이는 OpenAI가 사용한 추정 $100 million의 일부에 불과합니다. 1년 이내에 UC Berkeley 연구원들은 DeepSeek의 핵심 추론 능력을 약 $30에 복제했습니다. AI 개발 비용 곡선은 급격히 하락하고 있습니다. 적절한 API 접근과 프롬프트 엔지니어링을 갖춘 팀은 이제 수년이 걸리던 기능을 대략적으로 구현할 수 있습니다.

전략적 함의는, 어떤 기능이라도 몇 개월 안에 복제될 수 있다면, 기능은 더 이상 지속적인 경쟁 우위의 원천이 아니라는 것입니다. 제품 전략을 기능 차별화에 기반하면 점점 약화되는 기반 위에서 경쟁하게 됩니다. 기존 제품에 AI 레이어를 단순히 추가하는 경우도 마찬가지입니다. 기본 모델에 대한 접근성이 확대됨에 따라 소프트웨어 기업은 도메인 전문성, 워크플로우 및 주변 시스템에 더 많은 가치를 부여해야 합니다.

가격 문제 해결하기

좌석 기반 가격 책정은 AI 기반 업무 전환의 가장 눈에 띄는 희생양입니다. 소프트웨어가 도구였을 때 이 모델은 직관적으로 이해되었습니다. 한 사람, 한 라이선스, 한 좌석. AI 에이전트가 작업을 자동으로 수행하면 그 논리는 더 이상 통하지 않습니다. 좌석이 봇이거나 단일 배포가 수십 명 사용자의 작업량을 처리할 경우 좌석당 요금을 부과할 수 없습니다.

Gartner 분석가들은 최소 기업 SaaS 지출의 40%가 2030년까지 사용량 기반, 에이전트 기반 또는 결과 기반 모델로 전환될 것으로 예측하고 있으며, 좌석 기반 매출 비중은 21%에서 15%로 감소할 것입니다. 시장은 이미 그 방향으로 움직이고 있습니다. Zendesk는 2024년 8월에 도입된 결과 기반 가격 책정, 사용자당이 아닌 해결된 고객 상호작용당 청구합니다. Salesforce가 뒤따랐습니다 Agentforce를 $2 per AI conversation에 제공합니다.

업계의 주요 기업들은 기존 모델이 새로운 현실에 맞지 않음을 인정했습니다. 시장이 변화를 강요하기를 기다리면, 먼저 움직인 기업들이 설정한 조건을 물려받게 됩니다.

비용 측면에서도 문제가 있습니다. 기존 SaaS는 거의 제로에 가까운 한계 비용을 누렸습니다. 소프트웨어가 한 번 구축되면 추가 고객을 지원하는 비용은 거의 무료에 가까웠습니다. AI 기반 제품은 사용량에 따라 증가하는 상당한 가변 컴퓨팅 비용을 가지고 있습니다. 좌석 기반 가격 책정은 이러한 변동성을 감안하도록 설계되지 않았습니다. AI 기반 제품 위에 좌석 모델을 계속 운영하는 모든 기업은 구조적 불일치를 관리하고 있으며, 이는 결국 해결이 필요합니다.

워크플로우 소유권을 새로운 제품 전략으로

기능이 방어벽이 아니고 좌석이 적절한 가치 단위가 아니라면 무엇이 될까요? 기업들이 이 전환을 의도적으로 진행하면서 답은 워크플로우 소유권이라는 것을 발견하고 있습니다. 워크플로우 소유권이란 플랫폼이 고객의 운영 프로세스 전반에 걸친 일련의 행동을 지원하고 연결하는 정도를 의미하며, 단일 단계만을 독립적으로 처리하는 것이 아닙니다.

제품 전략에 있어 이 재구성은 차이를 만듭니다. 도구가 특정 작업을 해결한다면, 워크플로우 플랫폼은 전체 순서를 다룹니다: 수집, 처리, 의사결정, 후속 조치 및 측정. 플랫폼이 그 순서를 많이 소유할수록 교체가 어려워지는데, 전환 비용이 단일 기능이 아니라 전체 운영 프로세스를 포괄하기 때문입니다. 이는 모든 구성 요소를 내부에서 구축해야 한다는 의미는 아닙니다. 많은 경우 핵심 역량을 강화하고 워크플로우의 인접 영역에 강한 기업과 연결하는 것이 더 효과적입니다.

임대를 예로 들어보세요. 임차인 문의에 답변하는 AI 에이전트를 구축하는 것이 점점 쉬워지고 있습니다. 하지만 임차인을 문의 단계에서 투어 단계로 이동시키려면 부동산 데이터, 일정 관리, 접근 권한 등 여러 시스템이 함께 작동해야 합니다. 단일 기능만으로는 그 경험을 만들 수 없습니다. 가치는 특화된 기능이 프로세스 전반에 걸쳐 어떻게 연결되는가에 달려 있습니다.

Gartner에 따르면, 통합 역량은 이제 전 세계 소프트웨어 구매자에게 #3 가장 중요한 요소가 되었습니다. 기능만으로는 구매자를 설득하기에 충분하지 않습니다. 구매자는 또한 해당 솔루션이 팀이 이미 의존하는 시스템과 통합되는지, 그리고 그 통합이 전체 워크플로우 전반에 걸쳐 마찰을 없앨 만큼 충분히 깊은지를 알고 싶어합니다.

이는 소프트웨어 기업이 자체 제품 로드맵을 평가하는 방식을 바꾸게 합니다. 질문은 “다음에 무엇을 만들어야 할까”보다 “고객 워크플로우 중 아직 손대지 않은 부분은 어디이며, 이를 장악하려면 무엇이 필요한가”가 됩니다. 인접 플랫폼, 데이터 제공업체, 서비스 레이어와의 파트너십은 내부 개발만큼 전략적으로 중요해집니다. 한때 방어 수단으로 작용하던 파편화는 각 공급업체가 자체 기술 스택의 일부를 보호하는 형태였지만, 개별 기능이 복제하기 쉬워짐에 따라 이러한 접근 방식은 기업에 역효과를 낼 수 있습니다.

독점 컨텍스트가 새로운 락인이다

전통적인 SaaS 모델에서는 락인이 전환 비용에서 비롯되었습니다. 데이터 마이그레이션, 사용자 재교육, 통합 재구축 모두 상당한 시간과 노력이 필요합니다. AI 기반 모델에서는 더 깊고 눈에 띄지 않는 형태의 락인, 즉 독점적인 고객 컨텍스트가 등장하고 있습니다.

AI 시스템은 운영되는 데이터만큼 유용합니다. 범용 AI 모델은 일반적인 질문에 답할 수 있지만, 고객의 워크플로우 이력, 행동 패턴, 설정 결정 및 관계 데이터를 수년간 축적한 플랫폼에 내장된 AI 시스템은 해당 고객 상황에 특화된 컨텍스트 인텔리전스로 작동합니다. 범용 모델은 이를 제공하지 못하며, 이는 독점 컨텍스트를 소프트웨어의 견고한 경쟁 우위로 전환시키고 있습니다.

RSM US는 이 방향을 확인하며, 독점 데이터를 성공적으로 활용하는 기업은 순수 기능 경쟁자가 따라올 수 없는 고객 유지율 상승을 경험할 것이라고 언급합니다. 소프트웨어 기업은 다른 역량에 투자하듯 고객 고유 컨텍스트의 축적 및 구조화에 적극 투자해야 합니다. 해당 컨텍스트는 전문 지식, 확립된 워크플로우 및 작업 완수에 관여하는 다른 시스템과 연결될 때 더욱 가치가 높아집니다. 경쟁자는 개별 기능을 빠르게 복제할 수 있을지 모르지만, 그 주변 전체를 재현하는 일은 훨씬 큰 과제입니다.

이는 소프트웨어 기업이 데이터 거버넌스와 감사 가능성을 어떻게 생각해야 하는지에도 영향을 미칩니다. AI가 고객 컨텍스트를 기반으로 중요한 작업을 수행할 때, 공급업체와 고객 모두 AI가 무엇을 하고 왜 그렇게 하는지에 대한 가시성이 필요합니다. 거버넌스는 AI 기반 워크플로우 소유권을 신뢰할 수 있게 만드는 아키텍처의 일부가 되어야 합니다.

결과가 제품이 될 때 일어나는 일

고객이 도구가 아니라 결과를 구매한다면, 제품 팀은 무엇을 만들고 어떻게 성공을 측정할지에 대해 근본적으로 다른 사고방식을 가져야 합니다. 기능 중심의 로드맵은 결과 중심 제품에 적합한 도구가 아닙니다. 개발자는 분기마다 어떤 기능을 출시하는지보다 고객에게 어떤 결과를 제공했는지, 그 결과가 측정 가능하고 귀속 가능하며 재현 가능한지에 더 집중해야 합니다.

기능 사양과 릴리즈 주기에만 초점을 맞춰 온 제품 관리자들은 운영 지표에 대한 이해도를 높여야 합니다. 성공적인 결과는 어떤 모습이며, 이를 달성했는지 어떻게 알 수 있고, 제품 설계가 AI 행동을 충분히 일관되게 만들어 결과에 대한 책임을 지게 하는지는 어떤가? 이는 인간 사용자를 위한 소프트웨어를 구축하는 것과는 다른 분야입니다.

우리는 이미 구매자가 공급업체를 평가하는 방식에서 이 변화를 목격하고 있습니다. G2의 리뷰 데이터에 따르면 AI 역량은 측정 가능한 운영 가치와 결합될 때만 의미가 있습니다. 기능의 새로움은 구매 결정에서 무게가 줄어들고, 입증된 결과가 무게를 더해가고 있습니다. 여전히 기능 중심으로만 판매하고 결과 질문을 고객에게 떠넘기는 공급업체는 구매자가 기대하는 바와 점점 더 괴리되고 있습니다.

구매자는 이미 변했다

엔터프라이즈와 중견 시장 운영자는 공급업체가 따라오기를 기다리지 않습니다. 평가 기준은 이미 바뀌었으며, 구매자는 플랫폼이 무엇을 생산하고 기존 워크플로우 내에서 어떻게 성능을 발휘하며, 이미 의존하고 있는 시스템과 얼마나 깊게 연결되는지를 알고 싶어합니다. 한때 기능 시연과 로드맵 발표에 초점을 맞추던 조달 대화는 점점 통합 아키텍처, 결과 측정, 운영 책임에 중점을 두고 있습니다.

좌석당 매출 비중이 높은 SaaS 플랫폼의 위험은 매출 배수가 소비 기반 또는 결과 기반 모델로 전환한 기업에 비해 압축될 수 있다는 점입니다. 투자자들은 고객이 인간 좌석을 AI 에이전트로 대체함에 따라 순수 매출 유지율이 악화될 위험을 가격에 반영하고 있습니다.

이는 공급업체에게 순식간에 찾아온 기회입니다. 구매자는 AI 네이티브 소프트웨어의 책임성이 어떤 모습인지에 대한 기대를 형성하고 있습니다. 앞서가는 공급업체는 가격 구조를 만들고, 통합 깊이를 구축하며, 결과에 대한 측정을 기꺼이 받아들여 갱신 및 확장에 있어 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 기능 세트에만 집중하는 공급업체는 구매자가 실제로 알고 싶어 하는 대화와 점점 더 동떨어진 상황에 처하게 될 것입니다.

가치에 대한 기준 재고

AI는 소프트웨어의 가치와 그 가치를 누가, 어떤 조건으로 평가하는지를 변화시키고 있습니다. SaaS 평가 체계 전체가 소프트웨어가 인간의 업무를 보조하는 세계를 전제로 구축되었으며, 그 세계는 이제 끝나가고 있습니다.

새로운 시대는 기업이 이를 근본 원리 질문으로 다루어야 함을 요구한다. AI가 작업을 수행한다면 고객은 무엇에 대해, 그리고 왜 비용을 지불해야 하는가? 답은 결과, 워크플로우 소유권, 그리고 고유한 컨텍스트에 중심을 둔 완전히 새로운 모델이다. 이는 가격 책정, 제품 전략, 파트너십, 그리고 성공을 어떻게 측정할지에 대한 다른 사고 방식을 필요로 한다.

SaaS의 기능 시대는 가장 뛰어난 도구에 보상을 주었다. AI 시대는 전문성 및 연결성이 가장 복제하기 어려운 기업에 보상을 줄 것이다. 오늘 이 현실에 맞춰 조직을 재구성하면 향후 10년간 기업 소프트웨어의 방어벽을 구축할 수 있다.