“우리가 알던 SaaS의 종말” AI 시대의 애플리케이션 전략을 위한 5가지 질문

2월을 앞두고 주요 상장 SaaS 업체의 주가는 약 10% 하락했고, 시가총액 약 3,000억 달러가 증발했다. 이런 흐름을 촉발한 요인 중 하나는 법무, 마케팅 등 업무 기능용 플러그인을 탑재한 앤트로픽의 ‘클로드 코워크’ 출시다. 여기에 클로드 코드의 90%를 AI가 작성한다는 점, 그리고 클로드 오푸스 4.5와 GPT-5.2 코덱스가 가 SWE-bench 벤치마크에서 80%를 웃도는 성과를 냈다는 사실도 투자 심리에 영향을 미쳤다.

당시 관련 뉴스를 지켜보던 금융 애널리스트들은 기업이 고가의 SaaS 계약에서 벗어나, 사내에서 개발한 AI 에이전트를 포함한 AI 역량으로 이를 대체할 수 있다고 진단했다.

물론 SaaS 비즈니스 모델 자체가 붕괴할 가능성은 크지 않다. 다만 최근 AI의 진전은 기업이 소프트웨어 역량을 개발하고 조달하는 방식을 근본적으로 바꾸는 패러다임 전환이라는 것은 분명하다. 필자는 지난해 AI 시대에 세계적 수준의 IT 조직이 어떤 모습이어야 하는지 제안한 바 있다. 시장은 다소 안정을 찾았지만, CIO라면 이제 ‘우리가 알던 SaaS의 종말’에 대해서도 고민해야 한다.

분석 소프트웨어 업체 SAS의 응용 AI 및 모델링 담당 부사장 우도 슈글라보는 “AI 에이전트가 전통적인 SaaS 애플리케이션의 기능을 완전히 대체하리라고 보지는 않는다. 다만 기업 내 소프트웨어의 역할을 재정의하고 있는 것은 분명하다”라고 말했다. 이어 “에이전트는 점점 더 시스템 전반에서 자율 운영자로 작동하면서 기존 그래픽 사용자 인터페이스를 뒤로 밀어내고, 자연어와 의도를 통해 기능을 드러내게 될 것”이라며, “그렇다고 SaaS가 사라지는 것은 아니다. 더 조합 가능하고, 더 깊이 내장되며, 더 눈에 띄지 않는 형태로 바뀔 뿐”이라고 설명했다.

AI의 소프트웨어 개발 역량과 업무 전문성은 여러 질문을 던진다. CIO는 더 많이 구축하고, 새로운 SaaS는 덜 사야 할까? 기존 SaaS 투자를 통합하는 편이 나을지, 아니면 계약을 갱신해야 할지는 언제 판단해야 할까? 지금 CIO가 점검할 만한 핵심 쟁점 5가지를 정리했다.

1. 언제 바이브 코딩이 SaaS를 대체할 수 있나

CIO는 AI의 민주화를 노코드·로우코드 개발의 진화로 받아들일 가능성이 크다. 이들은 바이브 코딩이 프로토타이핑에 어디까지 효과적인지, 또 AI 에이전트의 배포 기준을 충족하는 기능을 실제로 만들어낼 수 있는지 실험할 것이다.

더 단순하고 저렴한 구축 방식은 SaaS의 무분별한 확산에 시달리면서 더 통합된 사용자 경험을 원하는 CIO에게 매력적으로 보일 것이다. 예를 들어 마케팅 솔루션은 1만 5,000개가 넘고, 고객 데이터와 여러 SaaS 솔루션을 통합하는 일은 여전히 쉽지 않다. 비용도 변수다. 대기업은 전사적으로 평균 600개가 넘는 SaaS 애플리케이션을 사용하고, 연간 2억 8,000만달러를 SaaS에 지출한다.

AI는 단순히 코드를 작성하는 데 그치지 않는다. 요구사항 작성, 문서 유지관리, 일부 멀티클라우드 복잡성 완화에도 도움을 준다. 앤트로픽의 ‘2026 에이전틱 코딩 트렌드 보고서’는 “엔지니어링 팀은 이제 AI가 테스트 작성, 실패 디버깅, 문서 생성, 갈수록 복잡해지는 코드베이스 탐색까지 포함한 전체 구현 워크플로우를 처리할 수 있다는 점을 확인했다”라고 밝혔다.

그렇다면 CIO는 AI의 코딩 역량을 바탕으로 SaaS를 새로 사거나 유지하는 대신, 더 많은 AI 에이전트와 애플리케이션을 직접 구축해야 할까?

일부 CIO는 AI 개발 역량이 과장됐다고 본다. 또 AI가 작성한 코드가 개발 요구사항에 맞는지 검증하는 데 추가 비용과 노력이 든다는 점을 지적한다. 반면 낙관적인 CIO는 AI 코드 생성 도구를 활용해 기술 스택을 단순화하고 비용을 낮추거나 혁신 속도를 높일 방법을 찾으려 할 것이다.

소프트웨어 개발 플랫폼 업체 클라우드비(CloudBees)의 글로벌 정보보안 책임자 애시윈 미트라는 “서비스 업체가 재현할 수 없는 독점 데이터나 고유 워크플로우가 있다면 구축 전략은 의미가 있다. 다만 AI가 코드를 만들어내는 속도에 맞춰 배포 파이프라인, 자동화 테스트, 보안 통제를 함께 끌어올릴 수 있을 때만 그렇다”라고 말했다. 이어 “그 기반 없이 구축에 나서면 혁신이 빨라지는 것이 아니라, 아직 보이지 않는 위험만 키우게 된다”라고 지적했다.

구축 중심 사고로 전환하기 전에 CIO는 조직이 전체 소프트웨어 개발 생명주기를 감당할 수 있는지, 이를 뒷받침할 예산이 충분한지 먼저 따져봐야 한다. 과거보다 더 많이 직접 구축하려는 CIO라면 다음 질문을 던져야 한다.

• 독자 솔루션 개발을 정당화할 수 있는 직원 워크플로우와 고객 경험은 무엇인가? 그 평가 기준은 무엇인가?
• AI 에이전트 테스트와 AI 모델 정확도 평가에 필요한 새로운 요구사항은 무엇인가?
• 반드시 지켜야 할 데이터 거버넌스 원칙, 데이터 프라이버시 고려사항, 비기능 요구사항, 최소한의 데브섹옵스 기준, 기타 컴플라이언스 요구사항은 무엇인가?
• 조직은 애플리케이션을 기획·개발·테스트·배포·운영할 역량을 어느 정도 갖추고 있으며, AI는 그 역량을 어디까지 끌어올릴 수 있는가?
• TCO는 어떻게 반영할 것인가?

대화형 AI 전문 업체 ASAPP의 CEO 프리야 비자야라젠드란은 “최신 모델은 팀이 특정 목적의 도구를 더 빠르게 프로토타이핑하고 구축하도록 돕는다. 하지만 엔터프라이즈 가치의 대부분은 복잡한 환경에서도 안정적으로 실행되고, 거버넌스와 통합, 감사 가능성이 플랫폼에 기본 내장된 시스템에서 나온다”라고 강조했다.

2. SaaS 평가 기준에 어떤 AI 역량을 추가해야 하는가

코딩이 쉬워졌다는 이유만으로 더 많은 CIO가 AI 에이전트를 직접 구축하는 쪽으로 대거 이동하진 않을 가능성이 크다. 그렇더라도 CIO는 기존 SaaS와 신규 검토 대상 SaaS에 기대하는 AI 역량의 기준을 높여야 한다.

전문가들은 SaaS 평가 프레임워크에 AI 기준을 추가해야 한다고 조언한다. 온보딩 소프트웨어 업체 로켓레인(Rocketlane)의 CEO 스리크리슈난 가네산은 해당 제품이 자사 카테고리에서 가장 야심 찬 AI 역량을 제공하는지, 그리고 바이브 코딩으로 이를 확장해 맞춤형 애플리케이션의 구축과 유지보수를 쉽게 만들 수 있는지를 평가해야 한다고 말한다.

공공 분야 IT 전문 업체 시빅 테크놀로지스(Civic Technologies)의 부사장 티투스 카필니언은 직원들이 이미 에이전트를 통해 SaaS 도구에 접근하고 있다며, CIO는 에이전트 감사 가능성, 접근 거버넌스, 권한 회수 체계, 그리고 이것이 기존 인프라와 어떻게 맞물리는지를 함께 검토해야 한다고 말했다.

가격 최적화 소프트웨어 업체 프라이스에프엑스(Pricefx)의 CEO 로낙 셰스는 단순히 기존 화면 위에 채팅 기능을 얹는 업체가 아니라, 설명 가능하고 통제 가능한 AI를 핵심 업무 워크플로우에 직접 내장하고, 시스템 오브 레코드 전반에서 의사결정을 조율할 수 있는 공급업체를 찾아야 한다고 조언했다.

SaaS 플랫폼이 전략적으로 중요하고 이미 운영에 깊숙이 자리 잡고 있다면, CIO는 제품 로드맵을 면밀히 검토하고 관련 컨퍼런스에 직원을 보내고 교육에 투자하며, 고객 자문위원회에도 적극 참여할 필요가 있다.

3. SaaS 가격에는 무엇을 기대해야 하는가

CIO가 투자자들처럼 SaaS 주식을 서둘러 내다 팔 만큼 빠르게 SaaS 업체를 버릴 가능성은 크지 않다. SaaS 기업이 AI 생산성 향상 효과를 가격 인하 형태로 곧바로 고객에게 돌려줄 가능성도 마찬가지다.

내부자 모니터링 소프트웨어 업체 테라마인드(Teramind)의 운영 우수성 담당 부사장 브라이언 깁슨은 “AI는 개발 경제성을 실질적으로 바꾸고 있고, 생산성 향상도 분명하다. 하지만 그 효율성이 자동으로 고객 가격 인하로 이어질 것이라고 보는 건 SaaS 가격 구조를 과소평가한 해석”이라고 지적했다. 이어 “CIO가 요구해야 할 것은 더 낮은 가격이 아니라, 같은 가격에서 더 큰 가치이다. 계약을 갱신할 때 ‘AI가 당신들 플랫폼의 역량과 우리 팀의 생산성을 어떻게 바꿨는지 보여달라’는 식으로 압박해야 한다”라고 조언했다.

일부 전문가는 업무 수행 주체가 사람에서 AI 에이전트로 이동하는 만큼, SaaS 기업의 가격 구조가 어떻게 바뀌는지도 살펴봐야 한다고 말한다.

자동화 소프트웨어 업체 오토메이션 애니웨어(Automation Anywhere)의 최고 AI·개발 책임자 아디 쿠루간티는 “CIO는 SaaS 업체가 좌석 기반 과금에서 벗어나 성과 기반 가치 모델로 진화하고 있는지 따져봐야 한다”라며, “기존 SaaS 모델은 사람이 워크플로우를 수행한다는 전제 위에 서 있지만, 이제는 AI 에이전트가 점점 더 자율적으로 일을 처리하고 있다. 과금 기준이 여전히 사용자 접근권에 묶여 있고 측정 가능한 결과와 연결되지 않는다면, 그건 경고 신호다”라고 진단했다.

기업이 AI 생산성 향상을 이유로 인력을 계속 줄인다면, 사용자 수 기반 라이선스와 구독 모델에 의존하는 SaaS 기업도 영향을 받을 수밖에 없다. CIO는 핀옵스 관점에서 사용자 단위 과금이 다른 사용량 기반 모델로 이동하는 흐름과 그에 따른 비용 영향을 함께 추적해야 한다.

4. 워크플로우 변화에 조직은 어떻게 대비해야 하는가

CIO는 워크플로우 변화에 맞춰 조직을 준비해야 한다. 그리고 그 변화는 세 가지 시나리오에서 모두 발생할 수 있다.

• 자체 구축 역량으로 SaaS를 대체하거나 SaaS 플랫폼을 통합하려면 전환을 뒷받침할 체계적인 변화관리 계획이 필요하다.
• 공급업체 인수, 지원 축소, 사업 종료 같은 SaaS 시장 변화가 현실화될 가능성에도 대비해야 한다. CIO는 이에 맞는 리스크 완화책과 변화 대응 계획을 마련해야 한다.
• SaaS 솔루션이 더 정교한 AI 에이전트를 제공하면, 그 기능을 실제로 조직이 받아들이고 활용하도록 만드는 일 역시 변화관리 없이는 어렵다.

전자상거래 소프트웨어 업체 알고리아(Algolia)의 최고 에코시스템 책임자 피유시 파텔은 “일부 SaaS 플랫폼의 미래가 안전하지 않은 것처럼, 하드웨어와 기반 모델, 아직 등장하지 않은 차세대 혁신의 미래도 안전하다고 장담할 수 없다”라며, “CIO는 단 하나의 목표, 즉 고객 가치 제공에 집중하면서 팀이 대대적인 SaaS의 변화에 대비하도록 해야 한다”라고 강조했다.

5. 차별화 역량은 어디에서 찾아야 하는가

마지막 질문은 SaaS 플랫폼이 어떤 차별화 포인트를 내세울 수 있느냐다. CIO는 직접 구축과 구매 사이를 비교할 때, 또는 대체 솔루션을 평가할 때 수치화하기 어려운 부가가치를 살펴봐야 한다.

고객 성공 플랫폼 업체 게인사이트(Gainsight)의 CEO 척 가나파티는 “소프트웨어를 파는 입장에 있는 우리 모두 앞에는 불편한 질문이 놓여 있다. 모두가 구축할 수 있다면, 누가 굳이 구매하겠느냐는 질문이다. 이제 경쟁 우위를 결정하는 것은 코드가 아니라 맥락과 도메인 전문성, 그리고 수십 년간 수많은 고객을 지원하며 쌓아온 신뢰”라고 말했다.

SaaS 플랫폼이 특히 보완해야 할 영역으로는 데이터 전략이 꼽힌다. 분절된 데이터 소스를 기반으로 폼과 리포트, 워크플로우만 제공하는 방식은 더 이상 통하지 않는다. SaaS는 기업 고유 데이터가 어디에 있든 이를 활용해 가치를 만들어낼 수 있어야 하며, 동시에 기업의 데이터 거버넌스와 컴플라이언스 요구사항도 충족해야 한다.

고객 참여 자동화 소프트웨어 업체 베린트(Verint)의 최고 제품 책임자 제이미 메리트는 “AI 중심 세상에서 승자가 되는 기업은 지속적으로 업데이트되는 독점 데이터에 AI를 적용하고, AI를 기존 워크플로우 안에 자연스럽게 녹여내 전면적인 업무 방식 변경 없이도 도입이 가능하게 만든다”라며 “모든 모델과 봇, 자동화에 깊이 있는 도메인 지식을 내재화하게 될 것”이라고 말했다.

CIO는 SaaS 플랫폼의 AI 역량을 점검하면서, MCP 서버 통합을 지원하는 멀티 에이전트 워크플로우를 구현할 수 있는지도 살펴봐야 한다.

AI 인프라 업체 런레이어(Runlayer)의 CEO 앤디 버먼은 “어떤 SaaS 기업이든 경고 신호는 MCP 서버를 외부에 노출하고 있는지 여부로 판단할 수 있다. 에이전트가 접근할 수 있는 인프라로 진화하는 기업은 살아남고, 인간 전용 UI에만 매달리는 기업은 이미 도태되고 있다”라고 지적했다.

CIO에게 어려운 점은 AI 모델과 에이전틱 AI 역량이 지금도 계속 진화하고 있다는 사실이다. 오늘 내리는 구축과 구매 결정은 미래까지 고려해야 한다. 다만 AI 때문에 SaaS가 완전히 끝나는 상황이 곧바로 오리라고 보기는 어렵다.
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