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| 제목 | [3부] 클라우드와 SaaS를 위한 AI 기술과 비즈니스 모델 | ||
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| 등록일 | 2025-10-20 | 조회수 | 313 |
상명대학교 / 서광규 교수
8. 비즈니스 및 기술 트렌드
8-1. AI로 재편되는 클라우드 및 SaaS 시장의 구조
인공지능(AI)은 현재 클라우드 및 SaaS(Software as a Service) 생태계 전반에 걸쳐 기술 제공 방식, 서비스 운영 전략, 그리고 비즈니스 모델 자체를 근본적으로 재구성하고 있다. 과거에는 SaaS가 클라우드 기반 소프트웨어를 손쉽게 제공하는 데 중점을 두었다면, 이제는 AI가 서비스의 본질을 규정하고 사용자 경험을 능동적으로 설계하는 시대에 접어들고 있다.
특히 주요 글로벌 SaaS 및 클라우드 서비스 제공업체들은 이 변화를 선도하며, 각자의 플랫폼에 AI 기능을 심층적으로 통합하고 있다. 그 결과, SaaS는 단순한 기능 중심의 소프트웨어에서 벗어나, 데이터 기반 통찰과 자동화된 의사결정을 제공하는 지능형 플랫폼으로 발전하고 있다.
아래의 표 1은 이러한 추세에 따라 주요 클라우드/SaaS 기업들이 어떤 방식으로 AI 전략을 채택하고 있는지를 요약한 것이다.
표 1. 주요 클라우드 서비스 제공업체의 AI 전략
| 회사 | SaaS 서비스 | 리더십 | AI 강점 | AI 트렌드세터 |
| 구글 GCP | Google Workspace와 산업별 솔루션 같은 AI 기반 도구 제공 | Vertex AI 같은 플랫폼으로 AIaaS에서 강력함 | 서비스 전반에 걸쳐 AI를 통합하여 데이터 분석과 머신러닝 기능 향상 | AI 기반 분석, ML 플랫폼, 그리고 엔터프라이즈 준비 AI 도구 |
| 아마존 AWS | Amazon Connect와 AWS SaaS Factory 같은 AI 구동 서비스 제공 | SageMaker로 AI 구동 클라우드 패브릭에서 선도 | 확장 가능한 머신러닝 배포를 가능하게 하는 광범위한 AI 서비스 제공 | SageMaker와 클라우드 효율성을 갖춘 확장 가능하고 탄력적인 개발자 중심 AI 서비스 |
| 마이크로소프트 Azure | Dynamics 365와 Office 365 같은 AI 향상 제공 | AI 네이티브 SaaS와 코파일럿 기능에서 우수하며, 생산성 도구에 AI를 깊이 통합 | 기업 솔루션 전반에 AI를 임베드하여 사용자 생산성 향상의 선구자 | AI 코파일럿, 생산성 통합, 그리고 엔터프라이즈 SaaS 전반의 풀스택 AI |
| 알리바바 | 전자상거래와 소매 부문에 맞춤화된 AI 주입 서비스 제공 | 아시아 태평양 지역 내에서 AI 구동 클라우드 패브릭에서 성장하는 존재감 | 공급망과 소매 운영을 최적화하여 효율성을 향상시키기 위해 AI 활용 | 전자상거래 최적화, 공급망 예측, 그리고 소매 인텔리전스에서 AI 채택 선도 |
| 텐센트 클라우드 | 게임, 소셜 미디어, 그리고 엔터테인먼트에 초점을 맞춘 AI 솔루션 제공 | 중국의 디지털 생태계 내에서 특히 AIaaS에서 부상 | 게임과 소셜 플랫폼에서 사용자 참여를 향상시키기 위해 AI 활용 | 엔터테인먼트 AI, 게임 최적화, 그리고 소셜 참여 알고리즘의 트렌드세터 |
| SAP | SAP S/4HANA 같은 AI 통합 기업 솔루션 제공 | 비즈니스 프로세스를 변화시키기 위해 AI를 통합하는 새로운 비즈니스 모델에서 혁신 | 지능형 기업 자원 계획과 관리를 추진하기 위해 AI에 집중 | AI 구동 ERP 솔루션, 지능형 프로세스 자동화, 그리고 기업 수준 비즈니스 혁신의 선구자 |
8-2. AI 기반 비즈니스 모델의 부상: 가격 정책의 지능화
AI는 SaaS의 내부 기능뿐 아니라, 서비스가 수익을 창출하고 고객에게 가치를 제공하는 방식에도 변화를 일으키고 있다. 특히, 사용자의 행동 데이터를 분석하고 이를 기반으로 가격을 동적으로 조정하는 AI 기반 가격 모델(dynamic pricing model)이 주목받고 있다.
이러한 모델은 단순한 사용량 기반 과금(usage-based billing)을 넘어, 다음과 같은 방식으로 발전하고 있다.
1) ROI 기반 가격 책정
SaaS 솔루션이 고객에게 실질적으로 제공하는 투자 대비 수익(ROI) 데이터를 분석하고, 이 결과에 따라 가격을 설정함으로써 성과 중심의 과금 체계(outcome-based pricing)를 실현한다. 예컨대, 생산성이 15% 향상되었다면 이에 비례하는 과금이 적용될 수 있다.
2) 실시간 수요 기반 가격 조정
AI는 실시간으로 수요, 날씨, 사용 환경 등을 분석하여 동적 요금 체계를 운영할 수 있다. 예를 들어, 항공권 예약 SaaS는 날씨 예보, 예약 추세, 고객 행동 데이터를 기반으로 항공권 가격을 자동 조정함으로써 수익을 극대화한다.
3) 맞춤형 가격 모델의 제공
사용자의 이용 방식, 조직 규모, 기능 활용 패턴 등을 분석하여 개별화된 요금제를 제안함으로써 고객의 만족도와 장기 계약 유도를 동시에 달성할 수 있다.
이러한 가격 책정 전략은 SaaS를 보다 고객 중심적이고 성과 지향적인 서비스로 변화시키며, 궁극적으로 고객 충성도 및 반복 수익 구조 확보에 크게 기여한다.
8-3. 도전 과제: 공정성과 신뢰성의 확보
그러나 AI 기반 가격 모델은 다음과 같은 중대한 도전 과제를 동반한다.
1) 공정성(Fairness)
AI 알고리즘이 특정 고객에게만 불리한 가격을 적용하거나, 동일한 서비스를 다른 고객에게 상이한 가격으로 제공할 경우, 고객의 신뢰를 잃을 수 있다. 차별적 가격 책정에 대한 사회적 우려가 커질 수 있으며, 이는 브랜드 이미지에도 부정적인 영향을 줄 수 있다.
2) 투명성(Transparency)
고객은 가격이 어떻게 결정되었는지를 알고 싶어한다. AI가 사용한 기준, 데이터, 알고리즘 구조에 대한 설명이 제공되지 않으면, 고객은 알 수 없는 기준에 의해 가격이 조정되었다고 느끼며 반발할 수 있다.
3) 고객 수용성(Customer Acceptance)
AI가 가격을 자동으로 조정한다는 사실 자체가 고객에게 불안감이나 불신을 유발할 수 있다. 특히 개인 정보나 행동 데이터가 가격 책정에 활용된다는 인식은 프라이버시 침해 논란을 불러일으킬 수 있다.
4) 규제 대응(Compliance)
일부 지역(예: EU, 미국 캘리포니아 등)은 알고리즘 기반 결정에 대해 설명 가능성과 사용자 권리 보장을 요구하는 법적 기준을 마련하고 있으며, AI 가격 모델은 이러한 규제 환경에 민감하게 대응해야 한다.
8-4. 전략적 대응: 신뢰 기반의 AI 가격 모델 운영
이러한 도전 과제를 해결하기 위해, SaaS 제공업체는 다음과 같은 전략을 병행해야 한다.
1) 가격 결정 로직의 설명 가능성 확보
고객에게 가격이 왜 그렇게 설정되었는지 설명할 수 있도록, AI 기반 가격 책정 알고리즘의 투명성을 강화해야 한다. 이는 고객 신뢰 회복의 핵심이다.
2) 가격 조정의 이점 명확히 소통
단순히 가격이 올라간 이유가 아닌, 그에 따른 가치를 구체적으로 설명해야 한다. 예컨대, “서비스 효율이 25% 향상되었기에 가격이 조정되었습니다”라는 메시지는 단순 요금 인상보다 설득력이 높다.
3) 피드백 기반 가격 조정 개선
고객 피드백을 반영해 AI 가격 책정 알고리즘을 지속적으로 개선함으로써, 과금의 공정성과 적합성을 유지해야 한다.
4) AI 의사결정 감사 시스템 구축
가격 결정 과정에서의 이상 탐지, 오차 확인, 편향 제거 등을 위한 내부 감사 프로세스 및 툴을 운영하는 것이 중요하다.
AI는 SaaS 비즈니스 모델을 기능적 진화 수준에서 가치 기반(Value-based) 혁신 수준으로 끌어올리고 있다. 이는 단지 기술의 고도화가 아니라, 고객과의 관계 형성 방식, 가격 전략, 운영 체계 전반을 재정의하는 과정이다. 향후 SaaS 기업들은 단순히 AI를 도입하는 것에 그치지 않고, AI를 중심으로 새로운 비즈니스 철학과 신뢰 기반 모델을 설계해야 한다.
9. AI 시대, SaaS와 클라우드의 미래 전략
9-1. 클라우드와 SaaS의 진화: AI 통합의 가속화
인공지능(AI)은 단순한 기술이 아니라, 클라우드와 SaaS 산업의 본질을 재정의하는 핵심 동인으로 작용하고 있다. AI는 기존의 수동적, 반응적 소프트웨어 시스템을 데이터 기반의 지능형 자동화 플랫폼으로 진화시키고 있으며, 이는 서비스 설계, 운영, 고객 대응, 비즈니스 모델에 이르기까지 전방위적인 변화를 유도하고 있다.
예를 들어, AI 기반 자동화는 ERP(Enterprise Resource Planning), CRM(Customer Relationship Management) 시스템에서 반복적인 비즈니스 프로세스를 자율적으로 처리하며, 비용 절감과 속도 향상을 동시에 가능하게 한다. 또한, 생성형 AI(Generative AI)는 콘텐츠 생산, 이메일 작성, 소프트웨어 코드 생성 등 창의적이면서도 생산성이 요구되는 업무를 대체하거나 보완함으로써, 인간의 창의력을 극대화하는 보조 수단으로 기능한다.
이제 SaaS는 단순한 기능 제공이 아니라, 고객의 맥락을 이해하고 미래를 예측하며, 자율적으로 적응하는 지능형 시스템으로 전환되고 있다. 이는 기업이 서비스를 설계하고 고객에게 가치를 전달하는 방식의 전면적인 재설계를 요구한다.
9-2. 수직 SaaS, DaaS, 개발자 AI 툴: AI 기반의 새로운 가치 사슬
앞으로의 SaaS는 "모든 산업에 공통적인 플랫폼”을 넘어서, 수직화(Verticalization)된 형태로 진화할 것이다. 예를 들어, 의료, 소매, 물류, 여행 등 각 산업의 특수성에 최적화된 산업 특화 AI(Sector-specific AI)가 주류를 이룰 것으로 예상된다.
- 의료 분야에서는 AI가 진단 보조, 환자 유입 예측, 리소스 배분 등에 사용되어 진료 품질과 병원 운영 효율을 동시에 개선한다.
- 소매와 물류 산업에서는 수요 예측, 재고 최적화, 물류 흐름 예측 등의 분야에서 AI가 중심적인 역할을 수행하고 있다.
- 여행 및 운송 분야에서는 AI가 날씨, 수요, 예약 패턴 등을 기반으로 티켓 가격이나 운행 일정을 동적으로 조정하여 최적화된 운영을 가능케 한다.
한편, DaaS(Data-as-a-Service)는 SaaS 및 AI의 결합에 있어 필수적인 인프라로 부상하고 있다. DaaS는 정제되고 큐레이션된 데이터셋을 제공함으로써, AI 모델 훈련과 예측 정확도를 향상시키는 기반을 제공한다. 이는 특히 중소기업이나 데이터 전문성이 부족한 조직에게 AI 기술의 장벽을 낮추는 수단이 된다.
또한 AI 기반 개발자 생산성 툴은 코드 자동 완성, 오류 탐지, 테스트 케이스 생성, 코드 리팩토링 등을 자동화하여 개발 효율을 극적으로 향상시킨다. GitHub Copilot이나 AWS CodeWhisperer 같은 AI 코딩 보조 도구는 개발자의 업무 흐름 속에 자연스럽게 통합되며, 코드 품질과 속도를 동시에 향상시키는 역할을 수행한다.
이 모든 변화는 결국 AI가 서비스만이 아닌, 플랫폼 전체의 DNA로 자리잡아가는 과정이라 할 수 있다.
9-3. AI 중심의 멀티클라우드 전략과 하이브리드 확장성
앞으로 클라우드 기반 AI는 멀티클라우드(Multi-cloud) 및 하이브리드(Hybrid) 인프라 환경에서의 배포를 전제로 설계될 것이다. 이는 데이터 주권, 성능 최적화, 비용 효율성, 벤더 종속성 해소 등 다양한 전략적 이슈를 동시에 해결하려는 접근법이다.
- 멀티클라우드 AI 배포는 동일한 AI 서비스를 다양한 퍼블릭 클라우드 환경에서 동시에 실행할 수 있게 하여, 유연성과 고가용성을 확보한다.
- 하이브리드 AI 인프라는 온프레미스와 클라우드를 연결하여 민감 데이터 처리와 확장성을 동시에 달성할 수 있게 한다.
특히 AI 워크로드는 데이터 집중적이면서 연산 부하가 크기 때문에, 이러한 유연한 인프라가 AI의 효율적인 운영에 필수적이다. 예를 들어, 한 제조기업이 공장에서는 로컬 엣지 인프라에서 AI를 실행하고, 학습된 모델은 클라우드에서 재훈련하여 전체 시스템에 배포하는 전략을 사용할 수 있다.
향후 기업은 AI 서비스가 단일 클라우드에 종속되지 않고, 유연하게 전개되고 협업 가능한 구조를 구축하는 것이 경쟁력의 핵심이 될 것이다.
9-4. 변화에 대한 조직의 대응: 데이터 중심 마인드와 혁신의 수용
이제 기업이 가져야 할 중요한 질문은 “우리는 데이터를 얼마나 잘 수집하고 활용하고 있는가?”에서 시작된다. 클라우드와 SaaS는 데이터를 생산하고 저장할 수 있는 강력한 인프라이며, AI는 그 데이터를 해석하고 가치로 전환하는 수단이다.
오늘날 많은 조직이 이미 방대한 데이터를 보유하고 있지만, 문제는 그 데이터를 어떻게 해석하고 비즈니스 인사이트로 연결하느냐이다. 여기서 AI는 단순한 분석 도구를 넘어서, 새로운 전략을 발견하고, 고객 요구를 예측하며, 비즈니스 모델 자체를 재구성하는 촉매제로 작용할 수 있다.
기업은 다음과 같은 관점에서 스스로를 점검해야 한다
- AI는 우리 조직의 핵심 전략에 통합되어 있는가?
- 우리의 서비스/제품은 데이터를 기반으로 개인화되고 있는가?
- AI 기반 자동화가 워크플로우에 얼마나 깊이 통합되어 있는가?
- 우리는 산업별 특화 AI를 활용하고 있는가, 아니면 일반적인 분석에 머물러 있는가?
- 조직 구성원들은 AI를 이해하고 협업할 준비가 되어 있는가?
이 질문들은 단지 기술 도입 여부를 넘어서, 기업이 AI 중심 패러다임에서 경쟁력을 갖추기 위해 무엇을 준비해야 하는지를 직시하게 한다.
9-5. AI 중심 전략으로의 전환, 그것이 경쟁력
AI는 더 이상 선택이 아닌 경쟁 환경에서 생존하기 위한 필수 요소가 되었다. AI는 클라우드와 SaaS 인프라를 지능화하고, 서비스를 자동화하며, 고객 경험을 개인화하고, 조직의 비즈니스 모델을 재구성한다. 그리고 이 모든 과정은 지금 이 순간에도 빠르게 진행 중이다.
향후 조직의 성공은 얼마나 빠르게 AI를 이해하고, 기술을 통합하며, AI를 활용해 새로운 가치를 창출할 수 있는가에 달려 있다. AI는 데이터를 활용해 미래를 예측하고, 반복적인 업무를 자동화하며, 창의적 생산성을 증폭시킨다. 이제 기업은 다음 단계로 나아가야 한다. 즉, 기술의 수용자를 넘어서, AI 기반 혁신의 설계자가 되어야 한다.
10. SaaS에 대한 AI 영향의 시사점과 전환 질문
먼저 SaaS에 대한 AI 영향 측면에서의 시사점을 기술하면 다음과 같다.
1) AI는 SaaS 기술과 비즈니스 모델을 근본적으로 재구성할 것이다.
이에 대한 예로는 콘텐츠 생성을 위한 생성형 AI와 AI 구동 개인화; 전자상거래, CRM, 그리고 마케팅에서의 맞춤형 고객 경험; 소매, 금융, 그리고 의료에서의 판매, 수요, 그리고 고객 행동 예측 같은 예측 분석; 그리고 ERP, CRM, 그리고 로봇 프로세스 자동화 도구에서의 AI 기반 데이터 자동화가 있다.
2) 수직 AI 솔루션은 전통적인 산업들을 변화시킬 것이다.
이에 대한 예로는 의료를 위한 AI(진단), 물류(경로 최적화), 그리고 법률(계약 검토)가 있다.
3) 새로운 비즈니스 모델은 프리미엄으로 고급 AI 도구를 제공하는 프리미엄 서비스가 제공될 것이다.
이에 대한 예로는 OpenAI 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 같은 AI 리소스 사용에 기반한 구독 모델, 사기 탐지와 고객 기반 성장 같은 비용 절감이나 성장 같은 측정 가능한 결과에 연결된 수수료를 갖는 결과 기반 가격, 그리고 맞춤형 데이터셋과 사전 훈련된 모델에 대한 접근 판매 같은 서비스형 데이터(DaaS)를 가능하게 한다.
그리고 SaaS에서 AI 전환을 위해서는 다음과 같은 질문에 대한 답을 구하고 이를 새로운 비즈니스 모델 개발에 적용할 수 있다.
1) 콘텐츠 구동 SaaS 플랫폼을 따라 경쟁 우위를 창출하기 위해 생성형 AI로 기술 제공과 제품을 어떻게 향상시킬 수 있을까?
2) AI 구동 개인화가 데이터 프라이버시 규정과 어떻게 충돌할 수 있으며, SaaS 회사가 구현할 수 있는 해결책은 무엇인가?
3) 범용 AI 도구에 비해 더 깊은 고객 충성도를 창출하기 위해 배포할 수 있는 수직 AI 솔루션은 무엇인가?
4) 고급 AI 기능을 수익화할 필요가 있는 상황에서 상상할 수 있는 프리미엄 모델은 무엇인가?
5) 고객 유지 같은 회사에 가치를 주는 DaaS를 활용하여 파트너 생태계를 구축하고 반복 수익을 증가시키는 것 같은 도입할 수 있는 결과 기반 가격 모델은 무엇인가?
6) 고객 유지 같은 회사에 가치를 줄 AI 도구의 구독 기반 사용 모델은 무엇인가?
11. 결언
클라우드 및 SaaS의 미래를 견인하는 AI의 역할측면에서 본 원고의 결론을 기술하면 다음과 같다.
1) 기술 혁신의 정점에 선 AI-Native SaaS
클라우드 기반 SaaS는 기존에도 높은 확장성과 접근성을 제공해왔지만, AI의 본격적인 도입으로 새로운 전환점에 도달하고 있다. 이제 SaaS는 단순한 기능 보완을 넘어, AI-native 시스템으로 진화하고 있다. 이는 자연어 처리, 예측 분석, 이상 탐지 등의 기능이 단순히 부가적인 것이 아니라, SaaS 제품의 중심이 되는 것을 의미한다. 이러한 시스템은 사용자 행동 데이터를 지속적으로 학습하고, 실시간으로 서비스를 최적화하며, 사용자 요구를 사전에 예측할 수 있다. 예를 들어, 의료, 물류, 교육 등 다양한 산업 분야에서는 AI가 자원 배분을 최적화하거나 사용자 맞춤형 추천을 통해 운영 효율을 크게 향상시키고 있다.
이러한 전환은 단순한 기술적 업그레이드가 아니라, 제품 아키텍처 자체의 변화를 요구한다. 이에 따라 기업들은 기존 SaaS 구조에 AI를 통합하거나, 처음부터 AI 중심의 설계를 바탕으로 제품을 개발하는 전략을 취해야 한다. 하지만 이러한 전환에는 데이터 품질 문제, 모델 드리프트, 규제 이슈 등 다양한 도전 과제가 따르며, 이를 위한 AI 거버넌스 체계와 지속적인 인력 재교육이 필수적이다.
2) AI 기반 클라우드 패브릭과 셀프 힐링 시스템의 부상
AI는 클라우드 인프라 구조 자체도 재편하고 있다. 전통적인 컴퓨팅-스토리지-네트워크의 경계를 허물고, AI 기반 클라우드 패브릭을 통해 자율적 자원 배분과 운영 최적화를 실현하고 있다. 특히 실시간 워크로드 예측 및 자동 확장 기능은 전자상거래, 스트리밍, 금융 거래 등 트래픽 급등이 예측되는 서비스에서 큰 효과를 발휘한다.
또한 AI 기반 관측 가능성(Observability) 기술은 클라우드 시스템이 단순히 모니터링을 넘어, 사전에 장애를 예측하고 자동으로 복구하는 셀프 힐링(Self-healing) 기능을 가능하게 한다. 이는 시스템 안정성 향상뿐만 아니라 운영 비용 절감에도 크게 기여하며, 제조 설비나 에너지 인프라 등 고가의 시스템을 운영하는 분야에서 특히 주목받고 있다.
하지만 분산 환경의 복잡성과 AI 기반 의사결정의 불확실성은 여전히 해결 과제이다. 운영자는 AI의 의사결정 과정에 대한 설명 가능성(Explainability) 확보와 함께, 오작동 시 대응 전략을 반드시 병행해야 한다.
3) 비즈니스 모델의 진화: 맞춤형, 사용 기반, 결과 지향
기술적 진보와 함께, SaaS 비즈니스 모델 역시 급격한 진화를 겪고 있다. AI는 기존 정액제 또는 계층형 요금제에서 벗어나, 예측 분석을 통한 맞춤형 요금제, 성과 기반 과금(Outcome-based Pricing), 사용량 기반 과금 모델(Usage-based Pricing)을 가능케 하고 있다. 예를 들어, 고객의 실사용 데이터와 ROI(투자 대비 수익)를 기반으로 한 가격 조정은 고객 만족도와 수익성을 동시에 확보할 수 있는 전략이다.
또한 AI as a Service(AIaaS)와 노코드 기반 AI 플랫폼은 중소기업 및 비전문가에게도 AI의 활용 문턱을 낮춰, SaaS 기업의 시장 확대에 기여하고 있다. 이제 SaaS는 단순한 도구를 넘어, AI 기반 인사이트 제공자이자 의사결정 조력자(코파일럿)로서 자리매김하고 있다.
하지만 AI가 실질적인 의사결정까지 관여함에 따라, AI 의존성 증가와 사용자 창의성 저하에 대한 우려도 존재한다. 이를 해결하기 위해서는 사용자의 비판적 사고를 강화하고, AI의 판단을 보조 도구로 활용하는 인식 전환이 필요하다.
4) 앞으로의 과제와 기회: 데이터, 규제, 협업
AI 기반 클라우드 및 SaaS 환경에서 앞으로의 발전은 다음 세 가지 요소에 달려 있다.
- 데이터의 품질과 윤리성 확보: AI의 학습과정에서 필수적인 데이터의 편향과 불완전성 문제는 여전히 해결해야 할 핵심 과제이다. 데이터 거버넌스와 책임 있는 AI 활용이 중요한 화두로 떠오르고 있다.
- 규제와 프라이버시의 균형: AI 기반 맞춤형 서비스와 개인정보 보호법은 본질적으로 충돌 가능성이 있다. SaaS 기업은 기술적 익명화, 동적 동의 시스템 등 혁신적인 방법으로 이 균형을 맞추는 데 노력해야 한다.
- AI와 인간의 협업 역량 강화: 궁극적으로 SaaS는 인간과 AI가 협력하는 코파일럿 기반 플랫폼으로 진화할 것이다. 이를 위해서는 교육, 훈련, 직무 재설계 등 인간 중심의 기술 수용 전략이 요구된다.
오늘날 우리는 방대한 데이터를 확보하고 있으며, AI는 그 데이터에서 의미를 추출하는 강력한 도구가 되었다. 이제 기업과 기술 리더들은 기존의 비즈니스 모델에 질문을 던지고, AI를 활용해 그 모델을 재정의해야 할 시점에 도달했다.
AI는 SaaS를 더욱 개인화되고 예측 가능하며, 민첩한 서비스로 재편하고 있다. 앞으로는 각 산업 특화형 Vertical AI와 AI 기반 서비스형 데이터(DaaS) 모델의 등장이 본격화될 것이다. 이에 발맞춰 기업은 AI 기술을 단순히 도입하는 데 그치지 않고, AI 기반 비즈니스 전략 전체를 혁신하는 체계적인 대응이 필요하다.
참 고 문 헌
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- T. Chavan, "Optimizing customer value: The role of AI in the usage-based pricing model," Forbes, Dec. 21, 2023.
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