AI Startup Do's and Don'ts

SaaS는 실패한 모델이 아니다. 오히려 너무 성공했기 때문에 지금의 위기가 더 크게 보인다. SaaS는 기업 소프트웨어의 배포 문제를 해결했고, 업그레이드 문제를 해결했으며, 고객이 서버와 운영 인력을 직접 떠안지 않아도 되게 만들었다. 지난 15년 동안 SaaS는 기업용 소프트웨어의 가장 합리적인 형태였다.

그러나 모든 지배적 사업 모델은 하나의 숨은 전제 위에 서 있다. SaaS의 전제는 이것이었다. “소프트웨어는 만들기 어렵고, 바꾸기 어렵고, 운영하기 어렵다.” 그래서 기업은 자기 업무 방식에 소프트웨어를 맞추기보다, 소프트웨어가 제안하는 표준 업무 방식에 자신을 맞췄다. CRM을 도입하면 영업 프로세스가 벤더의 언어로 재정의됐고, ERP를 도입하면 재무·구매·물류의 많은 예외가 시스템 안에서 표준화됐다. HBR이 지적하듯, 생성형 AI는 표준화된 엔터프라이즈 소프트웨어가 거의 유일한 현실적 선택지였던 경제적 논리를 녹이고 있다. (Harvard Business Review)

문제는 SaaS가 틀렸다는 것이 아니다. 문제는 SaaS가 맞았던 이유가 약해지고 있다는 것이다.

AI는 소프트웨어 안에서 업무를 자동화하는 기술이면서 동시에 소프트웨어를 만드는 비용 자체를 낮추는 기술이다. 과거에는 내부 승인 도구 하나를 만들려 해도 요구사항 정의, 화면 설계, 백엔드 개발, 권한 관리, 보안 검토, 유지보수 체계가 필요했다. 이제는 작고 제한된 문제라면 며칠 만에 프로토타입이 나온다. 완성도 높은 엔터프라이즈 시스템을 만드는 일은 여전히 어렵지만, “쓸 만한 업무 도구”를 만드는 비용은 급격히 내려가고 있다.

이 변화는 SaaS 산업의 중심을 흔든다. 많은 SaaS 회사가 실제로 판매해 온 것은 깊은 기술 인프라가 아니었다. 그들이 판 것은 업무 흐름의 표준화, 화면을 통한 조작 방식, 조직 간 협업 규칙, 여러 시스템을 이어주는 접착제였다. 그런데 AI 에이전트가 상황을 이해하고, 필요한 데이터를 읽고, 업무 절차를 즉석에서 만들고, 예외를 처리하며, 사람에게 확인을 요청할 수 있다면 고정된 워크플로우는 점점 자산이 아니라 제약으로 보일 수 있다.