SaaS의 진화 방향 제시한 어도비… “핵심은 에이전트와 데이터”

AI 에이전트의 등장으로 소비자 참여 방식이 근본적으로 변화하면서, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업들은 전략 재검토에 나서고 있다. 크리에이티브 플랫폼 기업 어도비는 이에 대응해 ‘고객 경험 오케스트레이션(CXO)’이라는 새로운 접근 방식으로 전환하고 있다.

어도비는 자체 컨퍼런스인 ‘어도비 서밋’에서 ‘어도비 CX 엔터프라이즈’ 제품군을 공개하며, 단순 소프트웨어가 아닌 에이전트 중심으로 정의되는 미래로의 전환을 선언했다. 이 과정에서 SaaS 기업은 축적된 도메인 전문성과 퍼스트 및 서드파티 데이터 자산을 기반으로 경쟁력을 확보할 수 있다는 점을 강조했다.

이 플랫폼은 맞춤형 및 즉시 활용 가능한 AI 에이전트, MCP(Model Context Protocol) 엔드포인트, 그리고 어도비의 오케스트레이션 엔진 기반 신규 인텔리전스 시스템을 통합한 것이 특징이다.

어도비의 부사장 선딥 파르사는 “SaaS는 지금 변화하고 있으며, 우리는 SaaS의 재구상과 재정의 과정에 참여하기 위해 아키텍처를 재설계하고 있다”고 밝혔다.

‘코치’의 지휘 아래 실행되는 에이전트

어도비 CX 엔터프라이즈는 ‘어도비 익스피리언스 플랫폼(AEP) 에이전트 오케스트레이터’를 기반으로 구축됐다. 이 기술은 AI 에이전트를 어도비 애플리케이션에 직접 통합한 것이 특징이다. 2025년 출시된 AEP는 현재 연간 1조 건 이상의 고객 경험을 처리하고 있다.

AEP는 여전히 CX 엔터프라이즈의 핵심 축으로 작동한다. 기업은 이를 통해 재사용 가능한 ‘에이전트 스킬’을 정의할 수 있으며, 특정 목적에 맞춘 맞춤형 에이전트도 구축할 수 있다. 또한 앤트로픽의 클로드, 오픈AI의 챗GPT, 구글의 제미나이, 마이크로소프트(MS)의 코파일럿, 엔비디아의 네모클로(NemoClaw) 등 다양한 AI 기술 스택과 연동이 가능하다. 개발자들은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 포함해 맞춤형 활용 사례 구축에 필요한 인프라도 활용할 수 있다.

어도비의 부사장 선딥 파르사는 “애플리케이션이 UI 레이어에 갇히지 않도록 하고, MCP 호출이나 A2A 계층을 통해 조합 가능한 서비스로 제공할 것”이라며 “고객은 기존 자산을 활용해 자신만의 프로세스를 구축하고, 자체 UI를 구현할 수 있다”고 설명했다.

파르사는 고객 선택권의 중요성도 강조했다. 현재 많은 기업이 자체 구축(build)과 외부 도입(buy) 사이에서 고민하고 있으며, 일부는 맞춤형 UI를 직접 개발하려는 반면 다른 기업은 이에 관심이 없다는 설명이다.

CX 엔터프라이즈를 활용하면 기업은 사전 정의된 에이전트 스킬을 기반으로 맞춤형 워크플로우를 구성할 수 있다. 또한 업무 최적화(작업 조율 및 자동화)나 브랜드 거버넌스(정책 준수, 권한 관리, 자산 권리 추적) 등 특정 기능에 특화된 에이전트도 바로 활용할 수 있다.

여기에 더해, 향후 몇 달 내 출시될 ‘어도비 CX 엔터프라이즈 코워커’는 설정된 목표를 기반으로 여러 에이전트를 조율하며 다단계 작업을 수행하는 역할을 맡는다.

예를 들어 마케팅팀이 다음 분기 구독률을 3% 높이는 목표를 설정하면, 코워커는 관련 고객군을 식별하고 성과 인사이트를 도출한 뒤 전략 수립, 이메일 문구 작성, 비주얼 자산 제작까지 지원한다. 이후 사람이 이를 승인하면 캠페인 실행과 성과 모니터링까지 이어진다.

파르사는 “기존 에이전트는 고객군을 생성한 뒤 ‘잠드는’ 방식이었다”며 “새로운 CX 엔터프라이즈 코워커는 항상 작동하는 상태로, 지속적인 메모리를 기반으로 수주에서 분기 단위까지 워크플로우를 운영할 수 있다”고 설명했다.

이어 “코워커는 미식축구 쿼터백처럼 현장에서 플레이를 지휘하는 역할을 하며, 마케터나 브랜드 담당자가 코치 역할을 맡는다”고 비유했다.

파르사는 “고객 경험 오케스트레이션이라는 방향성에 더욱 집중하고 있다”고 강조했다.

1대1 개인화로의 전환

어도비는 에이전트 기반 도구와 함께 두 가지 새로운 인텔리전스 시스템도 공개했다. ‘어도비 브랜드 인텔리전스’와 ‘어도비 인게이지먼트 인텔리전스’다.

브랜드 인텔리전스는 시각-언어 이해 능력을 갖춘 미세 조정 대형언어모델(LLM)을 기반으로 한다. 주석, 피드백 반복 과정, 폐기된 자산 등 정성적이고 미묘한 데이터를 학습해 브랜드 맥락을 이해하는 것이 특징이다.

어도비의 부사장 선딥 파르사는 “브랜드 인텔리전스는 단순 CSS 스타일 가이드를 정리한 ‘브랜드 키트’보다 훨씬 복잡한 문제를 다룬다”며 “데이터 상호작용 신호와 실제 기업 자산을 바탕으로 브랜드 감성을 이해하기 시작한다”고 설명했다.

어도비 인게이지먼트 인텔리전스는 타깃 고객에게 가장 적합한 제안이나 메시지, 다음 행동을 결정하는 데 도움을 준다. 클릭률이나 전환율이 아닌, 고객의 전체 생애주기 상호작용 데이터를 기반으로 한다는 점이 특징이다.

파르사는 “과거에는 ‘적을수록 좋다’는 접근이 통했지만, 이제는 ‘많을수록 좋다’는 환경으로 바뀌고 있다”며 “생성형 AI의 핵심 가치는 더 많은 콘텐츠를 경제적으로 생산할 수 있다는 데 있다”고 말했다. 이어 “단순히 양을 늘리는 것이 아니라, 1대1 개인화에 가까운 정밀 타깃 캠페인을 구현하는 것이 중요하다”고 덧붙였다.

초기 생산성 향상 효과도 크다는 평가다. 파르사는 “문제 해결과 초기 이상 탐지에 걸리는 시간이 기존 수일에서 수주 단위가 아닌, 몇 시간 수준으로 단축됐다”고 강조했다.

SaaS 기업의 데이터 경쟁력

에이전트 중심 환경에서 사용자 단위 과금 모델의 영향력이 약해지는 가운데, 어도비는 데이터 경쟁력을 핵심 차별화 요소로 내세우고 있다.

파르사는 “지난 수년간 2만 개 이상의 기업이 어도비 플랫폼 위에 시스템을 구축해왔다”며 “이를 통해 방대한 데이터와 도메인 전문성이 축적됐다”고 설명했다.

이어 “생성형 AI와 AI 에이전트는 전 세계 지식 체계를 이해하고 유용한 기능을 만드는 데 강점을 갖고 있다”면서도 “하지만 기업 내부 데이터는 폐쇄된 ‘월드 가든’ 구조에 있어 접근이 제한된다”고 지적했다.

또한 기업 환경은 매우 복잡하고, 여러 애플리케이션에 분산돼 있다는 점도 문제로 꼽았다. 파르사는 “업무 방식은 문서로 정리되기도 하지만, 일부는 조직 내부의 암묵지에 의존한다”며 “독립적으로 작동하는 AI 에이전트는 이런 맥락을 이해하지 못해 기업 환경에서 쉽게 한계에 부딪힌다”고 말했다.

이어 “어도비는 자사 애플리케이션 내부에 존재하는 기업 맥락을 AI 계층으로 연결하는 역할을 한다”며 “고객이 AI 플랫폼에서 이를 처음부터 다시 구축하는 것보다 훨씬 빠르게 구현할 수 있다”고 강조했다.

마지막으로 파르사는 “AI 시대에 고객 참여 방식이 급격히 변화하는 만큼, 어도비도 이에 맞춰 지속적으로 적응하고 있다”며 “무엇보다 중요한 것은 ‘개방성’”이라고 밝혔다.

그는 “기술 파트너 및 다른 SaaS 기업과 협력해 유연성을 유지하고, 고객이 있는 환경에 맞춰 서비스를 제공할 것”이라고 덧붙였다.
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