SaaS 종말론, 정말일까요? AI 시대, SaaS의 진화와 미래 전망
최근 IT 업계에서는 "SaaS는 죽었다", "SaaSpocalypse"와 같은 극단적인 표현들이 자주 등장하고 있습니다. 하지만 Deloitte는 이러한 주장이 시기상조라고 평가합니다. 2026년에는 기존 SaaS 기업들이 AI 네이티브 기업들과 경쟁하게 될 것이라는 전망은 사실이지만, 더 중요한 것은 기존 엔터프라이즈 소프트웨어가 지능화, 자동화, 결과 중심적으로 진화하면서 지속적으로 성장하고 있다는 점입니다. 이는 결국 IT 구매자들에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
SaaS, 죽음이 아닌 변화를 맞이하다
Deloitte의 Ayo Odusote는 "현실은 과장된 표현보다 훨씬 복잡하다"고 말합니다. 그는 엔터프라이즈 소프트웨어가 가치를 제공하는 방식의 변화, 특히 AI 기반 자동화 기능의 부상이 이러한 논쟁을 촉발했다고 분석합니다. SaaS는 사라지는 것이 아니라, 변화하고 있는 것입니다.
풀스택 에이전트 플랫폼으로의 진화
2026년, SaaS 생존에 대한 우려가 지속되는 가운데, 기존 소프트웨어 기업들은 다양한 기능을 수행하는 에이전트를 구축, 실행, 관리, 제어할 수 있는 풀스택 에이전트 플랫폼으로 전환하는 데 집중할 것으로 예상됩니다. 기존 SaaS 모델은 AI 기반 기업들의 등장으로 도전을 받고 있으며, 이들은 특화된 산업별 기능을 저렴한 비용으로 제공합니다.
AI 네이티브 기업의 등장과 하이브리드 가격 모델
소규모 AI 네이티브 기업들은 단순하거나 간과되었던 워크플로우부터 시작하여 점차 복잡한 영역으로 확장될 것입니다. 반면 기존 기업들은 하이브리드 가격 모델과 AI 기반 도구로 전환할 것입니다. Odusote는 "SaaS를 지나치게 일반화하지 않는 것이 중요하다"며, 개발 도구, 사이버 보안, 생산성 플랫폼, 산업별 시스템이 모두 같은 속도로 움직이지 않을 것이라고 강조합니다.
기능 중심에서 결과 중심 구매로의 전환
이러한 변화는 구매자들에게 기능 중심에서 결과 중심의 구매 시대로의 전환을 의미합니다. 고정된 기능 세트를 가진 개별 도구를 구매하는 대신, 에이전트를 관리하고, 워크플로우를 조정하고, 최소한의 인간 개입으로 비즈니스 결과를 제공할 수 있는 플랫폼을 평가하고 비교할 수 있게 됩니다.
IT 구매자가 고려해야 할 사항
Odusote는 구매자들이 다음과 같은 사항을 고려해야 한다고 조언합니다. 기능의 동등성 이상의 가치: 도구가 기존 작업의 자동화뿐 아니라 실제 비즈니스 결과를 어떻게 개선하는가? 총 소유 비용(TCO): 하이브리드, 성과 기반, 사용량 기반 등 새로운 가격 모델은 "더욱 신중한" 예산 책정 및 예측을 요구합니다. 상호 운용성 및 거버넌스: 에이전트가 시스템 전반에서 운영됨에 따라 통합 및 안전한 거버넌스가 중요합니다. 컴퓨팅 비용 영향: AI 워크로드는 다른 비용 역학을 가집니다. "이러한 비용이 가격 및 인프라 예산에 어떻게 반영되는지 이해해야 합니다."
ERP, CRM 시스템의 진화와 새로운 레이어의 등장
대부분의 기업에서 핵심 전사적 자원 관리(ERP) 및 고객 관계 관리(CRM) 시스템은 사라지지 않고 에이전트 기능을 추가하여 진화할 것입니다. 또한, "핵심 플랫폼에 해당 기능을 구축하는 것이 더 쉽고 저렴해지기 때문에 더 작은 경계 시스템을 흡수할 것"이라고 Odusote는 말합니다. Deloitte는 "엔터프라이즈 AI 운영 체제"라는 새로운 레이어가 등장하여 분리된 도구 대신 AI 에이전트를 관리, 조정, 제어할 것으로 예측합니다.
통합의 단순화와 중앙 집중식 제어
IT 구매자들은 하나의 플랫폼이 여러 도구를 함께 연결하는 복잡성을 줄여주기 때문에 통합이 단순화되는 이점을 누릴 수 있습니다. 또한, 에이전트 행동, 보안, 규정 준수에 대한 중앙 집중식 제어를 제공하고, 각 사용 사례에 대한 포인트 솔루션 없이 기능 전반에 걸쳐 확장성을 제공합니다.
기존 기업과 AI 네이티브 기업의 균형
Deloitte는 AI 네이티브 기업이 전문적인 민첩성을 제공하는 반면, 기존 기업은 에이전트 기능을 추가하여 엔터프라이즈급 안정성과 확장성을 제공할 것이라고 예측합니다. 기존 기업은 "통합 깊이, 엔터프라이즈급 제어, 규제 경험, 대규모 설치 기반"을 제공합니다. 반면 AI 네이티브 기업은 새로운 아키텍처와 빠른 혁신을 주도할 것입니다. Odusote는 "많은 기업이 궁극적으로 하나를 배타적으로 선택하기보다는 두 가지 접근 방식의 균형을 맞출 것"이라고 말합니다.
AI 시대의 가격 책정 전략
AI 경제는 클라우드 마이그레이션보다 "매우 다르고 복잡"하기 때문에 결과와 투자 수익(ROI)에 최대한 집중해야 합니다. Odusote는 "가치는 단순히 점진적일 수 없다"고 말합니다. 또한, IT 구매자들은 AI가 내장된 소프트웨어 비용이 기존 제품과 유사할 것으로 예상할 수 있으며, 이는 "초기 하이브리드 가격 모델"을 복잡하게 만들 수 있습니다.
구매자의 협상력 증가와 복잡한 가격 논의
Odusote는 새로운 기업과 기존 기업 간의 경쟁 압력으로 인해 특정 부문에서 구매자의 협상력이 증가할 것이라고 말합니다. 새로운 기업은 종종 더 유연한 가격을 제시하며, 이는 비용을 통제하거나 ROI를 입증하려는 사람들에게 매력적입니다. 동시에 기존 SaaS 리더는 미션 크리티컬 시스템에서 강력한 위치를 유지할 가능성이 높으며, 번들 AI 개선을 통해 가격을 방어할 것입니다. 따라서 단기적으로 구매자는 더 넓은 선택과 협상력을 기대할 수 있습니다.
AI 추가 기능 및 에이전트 가격에 대한 면밀한 조사
Odusote는 "벤더는 명확한 점진적 가치를 제공하지 않고는 자동 연간 가격 인상을 제시할 수 없다"고 지적합니다. "구매자들은 AI 추가 기능 및 에이전트 가격을 훨씬 더 면밀히 조사하고 있습니다." 동시에 IT 구매자들은 에이전트 확산을 피하고자 합니다. 즉, "중앙 집중식 거버넌스 없이 자율 에이전트를 배포하는 5개의 다른 벤더를 갖는 것"입니다. 이는 구매자가 벤더를 통합하거나 더 광범위한 엔터프라이즈 계약을 협상하려는 경우 협상력을 창출할 수도 있습니다.
새로운 지표와 재정적 신중함을 고려한 비용 프레임워크
Odusote는 "구매자는 목록 가격뿐만 아니라 AI 사용량 및 성능에 따라 비용이 어떻게 확장되는지 이해하면서 더욱 복잡한 가격 논의에 대비해야 한다"고 말합니다. 새로운 지표, 효율성, 성장 품질 및 재정적 신중함을 고려하는 비용 프레임워크는 기존 성과 벤치마크보다 우선할 가능성이 높습니다.
구매자를 위한 중요한 질문
Odusote는 궁극적으로 구매자들이 기능 이상의 역량, 위험 및 가치 제공으로 "질문을 격상시켜야" 한다고 말합니다. 그는 구매자들이 다음과 같이 질문할 것을 제안합니다. 벤더의 도구는 AI 에이전트를 사용하여 특정 비즈니스 결과를 어떻게 개선합니까? ROI를 측정하는 데 사용할 지표 및 KPI는 무엇입니까? 벤더는 가격 모델을 설명할 수 있습니까? 비용은 사용량 또는 결과에 따라 어떻게 확장됩니까? 에이전트 운영에 대해 어떤 데이터 거버넌스, 보안 및 규정 준수 제어가 내장되어 있습니까? 벤더의 아키텍처는 기존 시스템 및 데이터 자산과 얼마나 개방적이고 상호 운용 가능합니까? 제공업체의 도구는 고객의 더 광범위한 에이전트 거버넌스 및 오케스트레이션 전략에 어떻게 적합합니까? 인접 경계 시스템으로 확장되고 있습니까? 그렇다면 전체 벤더 발자국 및 아키텍처에 어떤 영향을 미칩니까?
맺음말
Odusote는 결국 구매자들이 AI 도입을 단순한 기술 조달 운동이 아닌 전략적 비즈니스 혁신으로 취급해야 한다고 말합니다. 또한 AI 거버넌스 및 위험 관리를 위한 내부 역량을 구축해야 합니다. "에이전트가 확인 없이 작동하도록 두지 마십시오. 귀하의 팀은 안전하고 윤리적인 사용을 소유해야 합니다." 그는 "궁극적으로 가장 큰 기회는 핵심 시스템을 하룻밤 사이에 교체하는 것이 아니다"라고 말합니다. "에이전트 모델을 통해 서비스 및 수동 작업을 소프트웨어로 전환하여 주변의 수천 개의 경계 애플리케이션 및 수동 프로세스를 혁신하는 것입니다."
