AI 에이전트, SaaS를 대체할까? 미래를 엿보다
최근 몇 년간 인공지능(AI)의 발전과 함께 AI에 대한 두려움도 커지고 있습니다. 새로운 AI 기술이 등장할 때마다 일자리 감소에 대한 우려가 제기되곤 합니다. 이제는 일자리뿐만 아니라 소프트웨어 서비스(SaaS) 애플리케이션 자체의 존립까지 위협받을 수 있다는 불안감이 확산되고 있습니다.
AI 에이전트의 부상과 SaaS 위협론
생성형 AI에 이어 AI 에이전트, 즉 에이전틱 AI에 대한 우려가 커지고 있습니다. 에이전틱 AI는 특정 작업을 수행하기 위해 사용자 또는 조직을 대신하여 자율적으로 또는 반자율적으로 작동하도록 설계된 AI 시스템입니다. AI 에이전트는 다른 애플리케이션이나 센서에서 입력된 데이터를 기반으로 스스로 결정을 내립니다. 상황, 사용자 선호도, 새로운 데이터 또는 환경 변화에 따라 행동을 조정할 수 있습니다.
가트너는 2028년까지 일상적인 업무 결정의 최소 15%가 자율 AI 에이전트에 의해 이루어질 것으로 예측합니다(2024년 0% 대비). 이러한 추세에 따라 AI 에이전트가 SaaS를 대체하여 소프트웨어의 필요성을 없앨 것이라는 우려가 제기되고 있습니다. "AI 에이전트가 SaaS를 대체할까?"라는 검색어만으로도 수많은 기사와 게시물을 찾아볼 수 있습니다. 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 한 팟캐스트에서 언급한 내용도 이러한 불안감을 부추기는 요인으로 작용했습니다.
나델라의 발언과 업계 전문가의 시각
나델라는 비즈니스 애플리케이션 시대가 AI 에이전트 시대에 무너질 것이라고 언급했습니다. 그는 비즈니스 로직이 모두 AI 에이전트로 이동하고, AI 에이전트가 여러 데이터베이스를 업데이트하는 역할을 수행할 것이라고 주장했습니다. 하지만 나델라는 AI 에이전트가 엑셀이나 워드와 같은 비즈니스 앱과 협력하여 사용될 수 있다는 점도 강조했습니다. AI 에이전트가 앱을 완전히 대체하기보다는 보완하는 역할을 할 가능성이 높다는 것입니다.
가트너의 톰 코쇼 수석 이사 겸 분석가 역시 AI 에이전트가 SaaS를 대체하기에는 아직 멀었다고 말합니다. 그는 SaaS 플랫폼 내에 이미 구축된 자동화 워크플로우가 존재하며, SaaS 플랫폼이 여전히 기록 시스템으로서의 역할을 수행한다고 강조합니다. AI 에이전트가 사용자 인터페이스를 거치지 않고도 작업을 수행할 수 있도록 지원할 수는 있지만, 앱 자체는 여전히 사용될 것이라는 분석입니다.
AI 에이전트와 SaaS의 관계
에이전틱 AI가 기존 앱이 아닌 SaaS에 위협으로 인식되는 이유는 기존 앱이 대부분 온디맨드 버전으로 대체되었기 때문입니다. 하지만 그 이상의 의미가 있습니다. AI는 제어 주체와 소프트웨어 사용 방식에 변화를 가져오기 때문에 SaaS에 잠재적인 위협으로 간주됩니다. 에이전틱 AI는 사용자를 대신하여 소프트웨어 플랫폼 전반에서 작업을 수행하므로 업무 방식을 변화시킵니다. AI 에이전트가 직접 SaaS 앱을 열고 사용할 필요가 없다면, 앱의 참여도와 유용성이 떨어질 수 있습니다.
이는 결국 수익 감소로 이어집니다. SaaS 앱은 일반적으로 사용자 수 또는 사용량에 따라 요금을 부과하기 때문입니다. 고급 AI 에이전트는 여러 SaaS 제품에서 다루는 부서 전체의 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 따라서 여러 구독 대신 하나의 AI 에이전트를 사용하여 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 소프트웨어 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.
AI 에이전트의 유연성과 적응력
SnapLogic의 CTO인 제레미아 스톤에 따르면 AI 에이전트 덕분에 데이터 입력 및 보고 시간이 90% 단축되었습니다. Optio.ai의 마이크 워츠는 AI 에이전트가 학습 능력을 갖추고 있어 SaaS 애플리케이션의 규칙을 변경하고 수정할 수 있다고 말합니다. 예를 들어, 양식 레이아웃이 변경되더라도 AI 에이전트는 새로운 구조를 학습하고 적응할 수 있습니다. AI 에이전트는 UI를 사용하지 않고 백엔드 인터페이스를 사용하며 데이터 입력 변경 사항을 학습할 수 있는 능력이 있습니다.
AI 에이전트의 현황과 과제
가트너의 코쇼에 따르면 에이전틱 AI의 현재 성숙도는 낮은 수준입니다. AI 에이전트의 주요 단점은 대부분의 사람들이 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 구축하고, LLM은 확률적이라는 점입니다. 즉, 불완전하거나 편향된 데이터를 사용하여 원하는 만큼 정확하지 않거나 편향된 답변을 얻을 수 있습니다. 코쇼는 데이터 기반 AI 에이전트를 점진적으로 사용할 것을 권고합니다.
AI 에이전트가 제대로 작동하려면 데이터, 특히 제한된 데이터에 대한 액세스 권한이 필요합니다. 데이터가 제대로 보호되고 있는지 확인해야 합니다. 코쇼는 AI 에이전트를 구축하기 전에 데이터 보안을 확보하고, 사용자 보안이 데이터 수준에서 에이전트 수준까지 유지되도록 해야 한다고 강조합니다.
SaaS 플랫폼의 진화
에이전틱 AI는 아직 발전 중인 기술이지만, Salesforce나 ServiceNow와 같은 SaaS 제공업체는 노코드 AI 에이전트 플랫폼을 구축하여 격차를 빠르게 좁히고 있습니다. 이러한 플랫폼은 기업이 워크플로우의 일부를 쉽게 자동화할 수 있도록 지원합니다. 코쇼는 앞으로 더 많은 워크플로우가 자동화되고 시간이 절약될 것으로 전망합니다.
AI 에이전트 시장은 스타트업, 대기업, 자체 개발 애플리케이션이 혼합된 형태입니다. 모든 주요 기업은 자사 플랫폼 내에서 AI 에이전트를 생성할 수 있는 기능을 구축할 것입니다. 코쇼는 SaaS 플랫폼 내 AI 에이전트가 진화할 것이며, AI 에이전트, SaaS 플랫폼, 사용자의 관계는 점진적으로 발전할 것이라고 덧붙였습니다.
맺음말
AI 에이전트가 SaaS를 완전히 대체할 것이라는 우려와 달리, 전문가들은 AI 에이전트가 SaaS를 보완하고 강화하는 역할을 할 것으로 전망합니다. 물론 데이터 보안, 편향성 등 해결해야 할 과제도 존재하지만, AI 에이전트는 업무 효율성을 높이고 새로운 가치를 창출하는 데 기여할 것입니다. 앞으로 AI 에이전트와 SaaS의 관계가 어떻게 진화할지 주목해야 할 것입니다.
