클라우드 전문정보

 

마이크로소프트  / 김대우 이사

 

 

AI와 SaaS 비즈니스의 미래

 

이 기고글은 내용 전달을 위해 가상의 전문가 3명이 토론하는 형태로 작성되었습니다.

토론은 오랜 시간 IT 기자로 활동한 “박기자”가 진행하고, 소프트웨어 SaaS 기업 대표로 10년간 비즈니스를 진행한 국내 소프트웨어 전문가 “김대표”와 AI 기술 분야 전문가로 다양한 AI 트렌드 도서 집필 및 강연을 진행한 “장이사”가 AI와 SaaS 비즈니스의 미래에 대해 진행합니다.

 

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‘정해진 명령은 그만!’ 스스로 생각하고 행동하는 AI 에이전트의 비밀

 

박기자:
"먼저, AI 에이전트가 뭔지 궁금해하시는 분들이 많을 것 같아요. 김대표님이나 장이사님, 쉽게 좀 설명해 주실 수 있을까요?"

장이사:
"네, AI 에이전트라는 건 한마디로 말해서, 스스로 목표를 세우고, 지침이나 실시간 데이터를 참고해 알아서 움직이고 결정하는 소프트웨어라고 생각하시면 됩니다.
예전 소프트웨어는 우리가 어떻게 하라고 모든 절차를 정해줘야 했잖아요? 그런데 AI 에이전트는 스스로 뭔가를 배우고, 그걸 바탕으로 ‘적응’하면서 자동으로 일을 처리합니다.
예를 들면, 일정 예약부터 이메일 정리, 보고서 분석까지, 사람의 손을 거치지 않아도 혼자서 척척 해낼 수 있죠."

 

[Microsoft Build 2025 키노트]

김대표:
"맞아요, 요즘 많이 쓰는 말 중에 ‘Agentic AI’라는 것도 있는데요, 이건 조금 더 고도화된 AI를 가리킵니다. 스스로 의사결정 내릴 수 있고, 상황에 맞게 계속 적응하면서 회사나 조직이 원하는 전략적 목표에 점점 더 다가갈 수 있는 AI라고 보면 돼요. 기존의 애플리케이션이나 SaaS처럼 미리 다 짜놓은 절차에 맞춰 움직이는 게 아니라, 필요에 따라 스스로 방법도 바꿔가면서 변화에 유연하게 대처하는 게 특징입니다."

 

지시받는 AI에서 생각하는 AI로, 전략까지 맡기는 에이전트 혁명 이야기

 

박기자:
“요즘 ‘AI 코파일럿’이나 ‘AI 어시스턴트’라는 말 많이 들리는데, AI 에이전트는 그거랑 어떻게 다른가요? 왜 AI 에이전트가 차세대 혁신이라는 거죠?”

장이사:
“좋은 질문이에요. 챗GPT 같은 ‘어시스턴트’는 결국 사용자가 시키는 일을 도와주는 개념이잖아요. 예를 들면, 뭔가 물어봤을 때 답변을 해주거나, 문서 작업을 좀 더 편하게 해주는 역할이죠. 반면에 AI 에이전트는 한 단계 더 나아가서, 사람을 기다리지 않고 스스로 임무를 수행합니다. 뭘 해야 할지 스스로 판단해서 복잡한 일들을 척척 해내는 거죠. 실제로 웹브라우저까지 직접 조작해서 필요한 정보를 찾아오기도 해요.”

 

[출처: amitysolutions - Assistive AI와 Agentic AI 비교]

 

김대표:
“맞아요. AI 에이전트는 마치 또 한 명의 똑똑하고 독립적인 팀원 같은 겁니다. 예를 들어, 과거에는 우리가 직접 구글링 해서 자료를 수집했는데, 이제는 AI 에이전트가 알아서 여러 자료들을 찾고, 정확한 정보를 바로 가져다줍니다. 앞으로는 고객 서비스, 물류 같은 비즈니스 영역까지 AI 에이전트가 대부분 맡아하게 될 거라는 거죠.”

장이사:
“그리고 이 AI 에이전트가 진짜 혁신적인 이유는 ‘단순히 빨리 처리한다’는 데 그치지 않는다는 거예요. 오히려 깊은 추론이 필요한 순간에 시간을 들여 깊이 생각(Reasoning)하고, 복잡한 상황을 놓치지 않고 더 수준 높은 답을 내놓는 데 집중합니다. 그동안 자동화 소프트웨어는 자동으로 반복작업만 했다면, 에이전트는 실제로 전략적 판단까지 내리는 거죠.”

김대표:
“한 마디로, 비즈니스 인프라 자체가 새로운 차원으로 진화하는 겁니다. 앱, 데이터, 관리까지 전부 긴밀하게 연결되어 예전에는 수동으로 했던 복잡한 의사결정이 이제는 거의 자동으로, 하지만 아주 정교하게 처리되죠. 그냥 업무 보조가 아니라, 기업 안에 ‘똑똑한 동료’가 생기는 셈이에요.”

 

AI 시대, SaaS의 종말 vs. 진화

 

박기자:
“김대표님, 사실 소프트웨어나 SaaS의 시대가 끝날 거라는 예측은 과거에도 여러 번 나왔잖아요. 이번 AI 에이전트 혁신을 두고도 비슷한 종말론이 나오는데, 이번에는 어떻게 보시나요?”

김대표:
“네, 예전에도 모바일 앱 열풍이 불 때, 혹은 노코드 플랫폼(No-Code Platform) 같은 혁신들이 등장했을 때마다 SaaS가 곧 사라질 거라는 얘기들이 항상 있었죠. 그런데 결과적으로 보면 소프트웨어와 SaaS 시장, 계속해서 잘 살아 있습니다.
요즘 SaaS 시장의 가장 큰 변화라면, 예전처럼 폭발적 성장 시대는 거의 끝나가고 있다는 점이에요. 지금 글로벌 SaaS 상장 기업들도, 그 가치가 많이 낮아지고 있고, 올해 들어서는 작은 소규모 SaaS 회사들의 성장률이 전체 시장 평균보다 낮아지는 상황입니다.”

 

[Medium - The End of SaaS? How AI Agents Are Rewiring Enterprise Software and Services]

 

장이사:
“그렇지만, SaaS 산업 규모만 봐도 아직 건재한 게 분명하잖아요? 전 세계적으로 3,000억 달러 시장이고, 앞으로 몇 년 내에 1조 달러에 이를 거라는 전망도 있던데요?”(참조링크: Is SaaS dead? Not quite, but it’s evolving rapidly)

김대표:
“맞아요, 성장 속도는 둔화됐지만 SaaS 시장 자체가 작아지거나 사라지는 일은 없을 거라고 생각해요. 오히려 SaaS 업계가 성숙해지고 있다고 봐야죠. 모두가 무조건 ‘덩치’만 키우던 시기에서 벗어나서, 이제는 당장 돈을 버는 모델, 수익성을 확보하는 방향으로 전환하고 있다는 게 달라진 점입니다.
최근 AI 에이전트가 소프트웨어 시장, 특히 SaaS를 위협한다고들 하지만, 실제로 중요한 건 기업가와 소프트웨어가 고객에게 어떤 가치를 주느냐예요. 이 부분을 놓치고 단순 종말론을 얘기하는 건 너무 섣부른 해석 같습니다.”

 

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SaaS의 미래를 위협하는 AI 에이전트: 2026년은 무엇이 달라질까?

 

박기자:
“그렇다면 왜 AI 에이전트가 SaaS에 위협이 된다고 보는 걸까요?”

장이사:
“일단 많은 분들이 AI 에이전트가 자연어로 직접 SaaS의 API에 접근해서 여러 작업을 자동으로 처리할 수 있다는 점을 말하고 있습니다. 이렇게 되면 사용자가 들어가서 버튼을 누르거나 메뉴를 옮겨 다닐 필요가 사라지고, 결국 별도의 사용자 인터페이스(UI)도 필요 없을 수 있다는 거죠.
또 지금은 중간에서 접착제 역할을 하는, 여러 SaaS를 연결해 주는 툴이 있는데, 에이전트가 직접 이것저것 붙여서 처리해 주면 이런 연결을 제공하는 툴들도 필요 없어질 거라는 얘기가 나옵니다.
심하게 말하면, 에이전트가 여러 개의 SaaS를 알아서 오케스트레이션 하게 되면, SaaS 자체가 점점 쓸모없어질 수도 있다는 종말론까지 이야기가 나오고 있는 거죠.”

김대표:
“이런 위기론이 나오는 데엔 SaaS의 한계가 분명히 있습니다.
먼저, 기존 SaaS는 일단 어떤 프로세스에 맞춰서 딱딱하게 짜인 프레임워크 위에서 개발되다 보니까 유연하게 바꾸기가 어렵습니다. 기업마다 원하는 게 다르고, 그때그때 커스터마이징해야 할 일들도 생기는데 SaaS가 이런 기업의 요구에 맞춰 유연하게 따라가지를 못합니다.
그리고 두 번째로, 관리와 유지보수에 드는 비용도 적지 않습니다. 여러 항목을 직접 설정해야 하고, 업데이트나 최적화도 일일이 해줘야 하지만 AI 에이전트는 그런 부분을 알아서 챙깁니다.
또 다른 단점은, 기능 확장성이 제한적이라는 점입니다. 서버나 시스템 용량은 확장할 수 있어도, 비즈니스 목표가 진화할 때마다 소프트웨어가 빠르고 유연하게 따라가기 힘듭니다.”

장이사:
“그런데, 몇 년 사이에 상황이 정말 빠르게 달라지고 있어요. 2026년쯤이면 AI 에이전트가 엄청난 변화를 만들어낼 거라는 얘기도 많고, 실제로도 이미 영향이 나타나고 있습니다.
지금까지는 SaaS가 비즈니스 소프트웨어 쪽에서 독보적이었지만, AI 에이전트가 등장하면서 기업의 운영 방식부터 고객과의 소통 방법까지 다 바꿔놓을 수도 있다는 우려가 나오고 있거든요.”

김대표:
“앞으로는 AI 에이전트가 스스로 판단하고, 고객 서비스까지 주도하는 시대가 올 수 있습니다. 이미 클라나(Klarna) 같은 기업도 2025년 3월, 기존 SaaS에만 의존하지 않고 1,200개의 SaaS 공급업체를 중단하는 등, 새로운 대안을 모색하는 움직임을 보이고 있죠.(참고링크: Klarna CEO: SaaS Companies to Consolidate as Customers Seek ‘Hub of Knowledge’)

 

[Pymnts]

 

AI 에이전트는 그만큼 실시간 추론과 의사결정이 가능하니 기존 SaaS보다 훨씬 더 유연하게 기업의 요구에 대응할 수 있습니다. 이게 많은 IT 리더들이 AI 에이전트에 주목하는 이유입니다.”

 

대체인가, 보조인가? AI 에이전트와 SaaS가 만났을 때 일어나는 일들

박기자:
“실제로 AI 에이전트가 SaaS를 완전히 대체할 수 있을까요? 지금(2025년 5월) 현실적으로 가능성과 한계를 좀 짚어봐야 할 것 같은데요.”

김대표:
“아주 중요한 질문이네요. 먼저, AI 에이전트가 할 수 있는 일과 아직까지는 못하는 일을 잘 구분해서 봐야 합니다. 소프트웨어는 기본적으로 인간의 관리, 판단, 그리고 피드백이 항상 필요해요. 사람이 개입해야 하는 지점이 분명히 남아 있거든요.
그리고 데이터를 보관하고, 업무를 기록하거나 관리·보고하는 기본적인 '저장소' 역할은 여전히 중요합니다. 이 부분이 바로 SaaS의 핵심적인 기능이죠.”

장이사:
“맞아요. 실제로 많은 일반인, 예를 들어 병원의 의사 같은 분들을 생각해 보면, 직접 프로그래밍 언어와 개발툴을 공부해서 어느 정도 소프트웨어 개발을 익힐 수는 있겠지만, 병원용 소프트웨어를 직접 개발해 쓰는 것보다는 이미 잘 만들어져서 검증된 SaaS 솔루션을 더 선호할 겁니다.
그리고 AI 에이전트의 역할을 봐도, 대부분 현재 존재하는 소프트웨어 위에 한 겹 얹히는, 즉 자동화와 생산성을 높여주는 레이어 같은 거죠. 현재(2025년 5월), AI 에이전트 자체가 독자적으로 완전히 비즈니스가 되는 경우는 생각보다 많지 않습니다.”

김대표:
“오히려 AI 에이전트 덕분에 SaaS가 더 효율적이고 편리하게 진화할 수 있다고 봅니다. 완전히 대체한다기 보다는, 기존 SaaS의 활용 가치를 더욱 높여주는 보조자에 가깝지 않나 생각해요.”

 

효율성과 안정성의 만남 — AI 에이전트와 SaaS의 공존 전략

박기자:
“그럼 AI 에이전트가 실제로 SaaS에 미치는 영향은 어떤가요? 현실적으로 두 기술이 만났을 때 나타날 변화가 궁금합니다.”

장이사:
“실제로, AI 에이전트가 SaaS를 없앤다기보다는, 기존 SaaS에 통합돼서 효율을 훨씬 높여주는 방향으로 가고 있습니다. 두 가지가 경쟁한다기보다는 서로 시너지를 내는 구조죠.”

김대표:
“맞아요. 그 이유는 몇 가지가 있어요. 무엇보다 비즈니스에서는 예측 가능성이 굉장히 중요합니다. 기업들은 항상 결과에 책임을 져야 하고, 법제도(Compliance)도 따라야 하잖아요. 이런 안정성과 확실성 면에서 검증된 SaaS가 강점을 갖고 있죠.”

[ Microsoft shifts to a comprehensive SaaS security solution]

장이사:
“특히 업계마다 특화된 복잡한 업무, 그리고 보안이나 데이터 거버넌스처럼 정밀하게 짜여 있는 부분들은 ‘하드코딩’된 SaaS 시스템이 여전히 빛을 발합니다.
AI 에이전트는 정보 추출이나 일상 업무 자동화는 훌륭하게 해내지만, 진짜 깊은 도메인 지식이나 100% 신뢰가 필요한 업무까지는 아직 미치지 못합니다.”

김대표:
“결국 AI 에이전트와 SaaS는 적이 아니라, 서로의 약점을 보완하면서 기업의 효율성과 편리함을 극대화하는 동반자적인 관계라고 볼 수 있겠네요.”

 

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SaaS의 미래 경쟁력: UI에서 ACI로

 

박기자:
“앞으로 SaaS 업계에서 어떤 변화와 준비가 필요할까요?”

김대표:
“좋은 질문이에요. 우선 과거처럼 UI, 즉 사용자가 인터렉션 하는 화면 디자인만 집중하는 시대는 점차 저물 겁니다. 이제는 API, 그리고 에이전트가 SaaS와 대화할 수 있도록 도와주는 ACI(Agent Communication Interface) 같은 기술이 점점 더 중요해질 겁니다. MCP(Model Context Protocol)와 같이 외부 데이터 소스나 애플리케이션 간 상호작용을 돕는 도구도 마찬가지입니다.
앞으로 SaaS 앱들은 본질적인 가치에 더 집중해야 합니다. 즉, 데이터베이스, 업무를 연결하는 워크플로우, 실제 비즈니스 로직과 도메인 전문성 같은 ‘핵심’이 점점 중요해질 겁니다.”

[Claude MCP]

 

장이사:
“맞아요. 그리고 최고 수준의 SaaS 회사라면 AI를 제품 깊숙한 곳까지 제대로 녹여내는 게 필수가 될 겁니다. 내부 워크플로우에 자동화 에이전트를 추가하거나, 외부 에이전트와 잘 통신할 수 있는 인터페이스를 갖춘다든지, 전체 서비스 자동화까지 연동시키는 전략이 필요해요. 이게 앞으로 경쟁력을 좌우할 겁니다.”

박기자:
“역사적으로도 새로운 기술이 등장하면 늘 SaaS의 종말을 예고하는 이야기가 있었잖아요.”

김대표:
“맞아요. 모바일, 클라우드, API 같은 트렌드가 나올 때마다 그런 얘기가 나왔지만 실제로는 SaaS 업계가 그때그때 혁신하면서 살아남았거든요. AI 에이전트도 마찬가지로 큰 변화를 주겠지만 SaaS 자체가 완전히 사라지는 일은 없을 겁니다. 다만 계속 진화는 하겠죠.”

장이사:
“여기서 창업자들이 종종 겪는 실수가 있어요. AI 발전이 워낙 빠르고 변화가 많으니까, 부담감에 뭘 해야 할지 몰라서 그냥 아무것도 안 하고 멈춘다는 거예요. 하지만 지금 SaaS를 하고 있다면 반드시 AI를 내부 운영이나 주요 기능에 적극적으로 융합해야 하고, 에이전트와 어떻게 연결할지 미리 생각해둬야 합니다. 또 너무 한 가지 AI 플랫폼에만 의존하면 플랫폼 리스크가 생길 수 있으니 이 점도 신경 써야 하고요.”

박기자:
“정리하자면, AI 에이전트는 SaaS를 죽이는 게 아니라 SaaS가 정말 잘하는 본질적인 부분, 즉 핵심 데이터와 로직, 도메인 역량에 집중하게 만들고 효율화하는 도구인 셈이네요.”

김대표:
“그렇죠. 결국, 독자적인 기술력이나 도메인 가치를 가진 SaaS가 AI를 잘 통합해서 활용할 때 앞으로도 살아남고, 더 크게 성장할 겁니다.”

 

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파괴가 아닌 진화! AI가 SaaS에 가져올 진짜 기회는 무엇인가?

 

박기자:
“AI가 SaaS 영역에서 ‘파괴적 혁신’이 아닌 ‘진화의 기회’가 된다고 보시는 이유가 궁금합니다. 어떤 근거에서 그렇게 말씀하시는 건가요?”

김대표:
“실제로 AI가 너무 빠르게 발전하고 있어서, 소프트웨어의 종말까지 예측하는 목소리도 나오긴 하죠.
인정할 수밖에 없는 부분은 AI가 아주 강력한 변화의 힘이라는 겁니다. 실제로 애플리케이션 계층에서의 단위 경제성 즉, 비용 구조나 사업 방식 자체가 완전히 바뀔 수 있다는 점에서 일종의 파괴적 요소가 맞습니다. 그리고 앞으로 점점 더 많은 서비스들이 AI 기반으로 전환되거나, 기존 소프트웨어 내부에 AI가 내장될 거고요.”

장이사:
“하지만 반대로, 이게 SaaS 산업 전체의 종말로 이어진다고는 생각하지 않습니다. 많은 미래지향적 SaaS 기업들은 오히려 AI를 아주 빠르게 받아들이고, 자사 제품에 통합하면서 스스로를 새롭게 만들고 있어요. 뒤처지는 게 아니라, 오히려 AI 덕분에 가치 있는 새로운 서비스와 기능을 고객에게 더 잘 제공할 수 있게 된 거죠.”

김대표:
“결국 변화의 핵심은 여기에 있습니다. AI가 등장했다고 무조건적 위기라고 생각할 필요는 없습니다. 어떻게 AI를 신속하게 도입하고, 그걸 통해 더 똑똑하고 효과적이며, 고객 개개인에게 맞는 소프트웨어를 만드는가 에서 경쟁력이 생기겠죠.
AI는 SaaS를 없애기 위한 파괴적 힘이 아니라, SaaS가 더 강력하고 매력적으로 진화할 수 있게 만드는 기회라고 생각합니다.”

 

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AI가 촉진하는 SaaS 혁명, 버티컬과 조립형 트렌드의 만남

 

박기자:
“AI 에이전트로 인해 앞으로 SaaS 시장이 크게 바뀔 것 같습니다. 특히 ‘버티컬(Vertical)’과 ‘조립형(Composable)’ 모델이 부상하는데, 이런 트렌드가 서로 어떻게 발전하고, 또 보완 또는 경쟁하게 될까요?”

김대표:
“이 두 가지 트렌드는 최근 SaaS 시장에서 굉장히 주목받고 있는 변화입니다.
먼저, 버티컬 SaaS는 특정 산업 분야나 비즈니스 기능에 특화된 솔루션이라고 볼 수 있습니다. 예를 들어 의료, 금융, 부동산, 제조업 등 업종별로 딱 맞는 기능들, 그리고 관련 정책이나 규제까지 깊이 반영한 SaaS가 계속 나오고 있어요.

이런 버티컬 SaaS의 장점은 바로 도입해 쓸 수 있고, 업종 특화 리포팅, 컴플라이언스 등, 기업에 반드시 필요한 기능이 이미 내장되어 있다는 점입니다. 즉, 고객 입장에서는 빠른 ROI와 최소한의 커스터마이징이 가능하다는 게 매력입니다.”

장이사:
“한편, 조립형 SaaS도 가파르게 성장하고 있는데요. 이 방식은 미리 만들어진 소프트웨어 컴포넌트를 원하는 대로 조합해, 각 기업의 상황에 맞는 맞춤형 애플리케이션을 만들 수 있다는 특징이 있습니다.
조립형 아키텍처가 좋은 건, 기존 SaaS 플랫폼의 경직성과 자체 개발 솔루션의 유연성, 그 중간쯤에 위치한다는 점이에요.
필요한 기능을 골라 붙이고, 비즈니스 환경이 바뀌면 전체를 갈아엎지 않고도 컴포넌트(부품)만 교체하면서 민첩하게 대응할 수 있습니다.”

[ Composable SaaS - Linkedin]

김대표:
“사실 두 트렌드는 각자의 강점을 가지고 있습니다. 버티컬 SaaS가 ‘바로 쓸 수 있는 깊이’와 업종 최적화에 강점이 있다면, 조립형 솔루션은 ‘유연성과 변화 대응력’에서 앞서죠.
이 둘이 경쟁하기도 하지만, 실제 현장에서는 오히려 최종 사용자 커스터마이징을 위해 서로 보완적으로 쓰이기도 합니다. 예를 들어, 버티컬 SaaS 위에 조립형 컴포넌트를 추가해 사용자별, 팀별로 더 세밀한 커스터마이징이 가능합니다.”

장이사:
“AI 에이전트의 등장은 이런 경향을 가속화할 겁니다. 자동화와 인공지능이 접목되면서 버티컬 SaaS는 점점 더 스마트해지고, 조립형 방식은 AI의 보조를 받아 복잡한 프로세스까지 손쉽게 지원하게 될 거예요.
결과적으로 뜨거운 시장 경쟁 속에서도 두 모델이 서로 장점을 강화하며, 빠르게 변화하는 시장 요구에 함께 적응해 나갈 것으로 보입니다.”

 

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구독자 수(좌석) 요금은 끝났다? AI가 바꾼 SaaS 가격, 고객과 공급자의 새로운 과제

 

박기자:
“AI로 인해 전통적인 SaaS 가격 체계가 바뀌고 있다고 들었습니다. 기존 구독자 수(좌석) 기반에서 사용량이나 가치 기반 모델로 전환되는 새로운 가격 정책이 부각되고 있는데요, 이런 변화에서 고객과 공급자 양쪽에 어떤 상황이 발생할까요?”

김대표:
“좋은 질문입니다. 요즘 SaaS 업계에서는 ‘구독자 수(좌석)/월’로 한정됐던 전통적인 구독 모델이 많이 도전받고 있고, 실제로 빠르게 자취를 감추고 있습니다. 기업 입장에서는 투자 대비 효과(ROI), 투명성, 그리고 더 유연한 비용 구조를 원하고 있기 때문에, 사용량 혹은 가치 기반 요금제로 전환이 가속화되고 있습니다.”

장이사:
“경제 불확실성 때문인지, 모든 비용에 대해 정밀한 검증을 요구하는 경향도 이 변화에 한몫하고 있습니다.
이런 전환 과정에서 공급자와 고객 모두가 여러 문제를 만나게 됩니다.
먼저 고객 입장에서는 실제로 돌아오는 가치와 비용 사이의 균형을 잘 따져봐야 해요. 가격 구조가 불명확하거나, 사용량 예측이 어려우면 예산 계획을 세우기 쉽지 않죠.
공급자 입장에서 보면, 직접 제공하는 가치를 정확히 측정해서 고객에게 납득시키는 일이 쉽지 않을 수 있습니다. 그리고 다양한 고객마다 다른 요구에 따라 다양한 요금제를 전략적으로 설계해야 하니 복잡성이 더해질 겁니다.”

김대표:
“이런 환경에서 비즈니스 리더가 실질적으로 할 수 있는 일은
첫째로, 현재 SaaS 계약과 가격 구조를 직접 꼼꼼히 재점검해보는 겁니다.
둘째, 기능이 중복되는 포인트 솔루션이 많다면 통합을 통해 IT 환경을 단순화하고 비용을 줄일 방법을 찾아야 해요.
셋째, 업종에 특화된 버티컬 SaaS나, 필요할 경우 조립형 솔루션을 도입해 비즈니스 적합성을 극대화하는 것도 중요합니다.
마지막으로, 급변하는 기술 트렌드에 유연하게 적응할 수 있도록 IT 아키텍처나 계약 조건을 잘 설계해야 합니다.”

장이사:
“핵심은 민첩성을 갖추고, AI 등 신기술을 잘 받아들이면서 항상 비즈니스에 실질적 가치를 줄 수 있는 솔루션에 집중하는 거예요. 이렇게 유연하게 변화에 적응하면, SaaS 가격 모델 변화나 기술적 진화 모두 조직 성장의 기회가 될 수 있을 것입니다.”

 

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에이전트 혁명이 부른 소프트웨어 종말론

 

박기자:
"SaaS와 소프트웨어 산업의 종말 이야기는 왜 시작된 건가요? 누가 이런 주장을 했는지, 배경을 설명해 주세요."

김대표:
"이 논의는 최근 AI의 발달, 특히 AI 에이전트의 등장과 관련이 깊습니다. 대표적으로 사티야 나델라 마이크로소프트 CEO의 2024년 12월 예측이 큰 영향을 미쳤죠.
사티야 나델라 회장에 따르면, IT 역사는 플랫폼이 바뀔 때마다 소프트웨어 아키텍처도 근본적으로 변해왔습니다.
예전에는 데이터와 비즈니스 로직이 한 앱에 묶여 있었지만, 최근에는 관계형 데이터베이스, 웹, N티어 구조 같은 혁신들이 등장하면서 완전히 분리되고 연결성이 강조됐죠.
지금 우리가 맞이한 ‘AI 에이전트 시대’도 이와 유사한 흐름에 있죠. 과거 SaaS가 제공하던 데이터 저장, 로직, UI가 모두 앱에 갇혀 있었다면, 이제는 AI 에이전트가 각종 SaaS 앱의 API에 직접 접근해서 데이터를 통합 관리하는 시대가 됐거든요. 실제 나델라는 ‘2025년은 에이전트의 해가 될 것’이라고 전망했습니다."

 

[]

 

박기자:
"조금 더 구체적으로 말씀 가능할까요? 왜 애플리케이션, 소프트웨어 자체가 필요 없어질 수도 있다는 건지 설명 부탁합니다."

장이사:
"일부 인용하자면, 과거 소프트웨어 대부분은 결국 데이터베이스 위에 UI를 입힌 CRUD(생성, 조회, 수정, 삭제) 조작이 대부분이었습니다. 하지만 앞으로는 이 모든 절차를 사용자가 직접 수행할 필요가 없습니다. 사용자는 그냥 원하는 업무를 자연어로 AI
에이전트에게 요청하면, 복잡한 메뉴도, 여러 시스템 로그인도 없이, AI가 알아서 다양한 소프트웨어와 데이터에 접근해서 결과를 내놓는 방식이 늘어날 것입니다."

박기자:
"음… 상상이 되네요. 그럼, AI 에이전트가 소프트웨어를 어떻게 대체한다는 의미입니까? 실제로 예시가 있을까요?"

김대표:
"예를 들어, 영업 정보를 확인하고 싶을 때 예전에는 여러 세일즈포스 같은 CRM 애플리케이션, SaaS에 각각 로그인해서 자료를 하나씩 확인하거나 다운로드해야 했죠. 하지만 앞으로는 '영업 정보 정리해 줘' 같은 자연어 명령만 하면, AI 에이전트가 직접 CRM, 오피스, 이메일 등 여러 시스템의 데이터에 접근해서 한 번에 결과를 제공할 수 있습니다. 개별 앱을 하나하나 두드리면서 작업할 필요가 줄어드는 것이죠."

박기자:
"만약 AI 에이전트가 사람보다 많아지고, 이 에이전트들이 서로 소통해야 한다면 데이터 연결 방식에도 변화가 있는 건가요?"

장이사:
"네, 현재는 여러 앱들이 API 커넥터와 별도 라이선스를 통해 데이터를 주고받습니다. 그런데 앞으로는 AI 에이전트와 AI 에이전트가 직접 상호작용하면서 새로운 연결 구조, 예를 들어 AI 에이전트 전용 인터페이스와 라이선스 체계가 등장할 가능성이 많습니다.
엔터프라이즈에서는 각 AI 에이전트가 허가받은 데이터와 업무만 처리할 수 있도록 통제할 필요가 있고, 컨슈머(일반 소비자) 서비스는 기존의 광고·트래픽 모델이 위협받을 수 있습니다. AI 에이전트 시대에 새로운 비즈니스 모델이 요구되는 거죠."

박기자:
"만약 모든 작업을 AI가 처리한다면, 기존 SaaS 업계와 소프트웨어 개발자들은 어떤 영향을 받게 됩니까?"

김대표:
"사실 모든 업무를 AI가 처리하는 구조가 정착되면 SaaS 업체, 그리고 전통적인 앱 개발자의 역할이 완전히 재정립돼야 할 것입니다.

박기자:
"AI 에이전트가 내 PC나 내 스마트폰까지 직접 제어한다면 해킹 문제 등 보안 위험이 커질 것 같습니다. 어떻게 대비할 수 있을까요?"

장이사:
"중요한 포인트입니다. AI 에이전트가 여러 시스템에 자유롭게 접근하면 그만큼 해킹, 프라이버시, 데이터 유출 위험이 커집니다. 윈도우, 애플, 구글 같은 플랫폼 업체 입장에서는 에이전트 접근 권한과 신뢰 경계를 엄격히 관리하고, 권한 통합 및 인증 시스템을 강화하는 일이 꼭 필요해질 겁니다."

박기자:
"아직 AI 에이전트도 초기 단계인 것 같은데, 앞으로의 발전 방향은 어떻게 보시나요?"

김대표:
"AI가 사용자의 과거 요청을 다 기억하고, 관련 데이터를 통합해서 작업하고, 심지어 코드를 스스로 짜서 복잡한 업무를 자동화하게 될 것입니다. 예를 들어, '우리 회사 상위 5개 고객의 매출 차트를 보여줘'라고 말하면, AI가 알아서 DB에 접근해서 코딩, 분석부터 시각화까지 모든 단계를 자동으로 처리하죠."

박기자:
"그렇다면, 이런 상황에서 개발자나 IT 업계 종사자는 이런 변화에 어떻게 대비해야 할까요?"

장이사:
"AI 에이전트의 시대는, 더 예쁜 앱, 더 나은 기능 싸움이 아니라 앱 자체가 사라지고, 사용자의 요구와 바로 연결되어 움직이는 새로운 시대입니다. 지금부터 IT 전문가, 개발자, 기획자, 창업자 모두가 자신의 역할과 경력, 서비스 전략을 대대적으로 재정비해야 할 때입니다. 이 변화에 얼마나 빠르고 현명하게 적응하느냐가 경쟁력을 좌우할 것입니다."

 

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참 고 문 헌

1. https://medium.com/@atomcapital/the-end-of-saas-how-ai-agents-are-rewiring-enterprise-software-and-services-8e4859c411e3
2. https://www.cio.com/article/3627921/is-saas-dead-not-quite-but-its-evolving-rapidly.html
3. https://www.pymnts.com/news/b2b-payments/2025/klarna-ceo-saas-companies-to-consolidate-as-customers-seek-hub-of-knowledge/
4. https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2023/02/15/microsoft-shifts-to-a-comprehensive-saas-security-solution/
5. https://www.claudemcp.com/ko/blog/mcp-vs-api
6. https://www.linkedin.com/posts/saas-sphere-solutions-ltd_composablesaas-saastrends-apifirst-activity-7330920088310530048-m_IG/
7. https://blogs.idc.com/2024/05/10/the-next-generation-of-intelligent-composable-applications/
8. https://www.forbes.com/councils/forbesbusinesscouncil/2025/01/28/executive-guide-to-ai-agent-pricing-winning-strategies-and-models-to-drive-growth/
9. https://www.forbes.com/councils/forbesagencycouncil/2024/11/20/move-over-saas-enter-agentic-ai/

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