[SaaS 생태계 변화 ①] '성과 기반'으로 전환 가속 ··· AI 에이전트가...

‘40의 법칙’ 위협하는 지능형 노동력 등장 ··· 버티컬 SaaS로 진입장벽 재구축

에이전트 폭주 막는 트러스트 레이어 부상 ··· 관제탑 역할 수행으로 앱 통합·가시성 강화

[데이터넷] AI 에이전트가 SaaS의 워크플로우를 대체할 것이라는 ‘사스포칼립스(SaaSpocalypse)’ 현상이 확산되고 있다. 소프트웨어 도입 기준이 기능 중심에서 AI 활용 데이터 제공 능력으로 바뀌면서 SaaS 도입 축소로 이어지고 있다. 그러나 장기적으로 SaaS를 축소하는 것이 아니라, AI를 활용해 사용자 맞춤형 업무를 수행하는 ‘SaaS의 개인화’ 시대가 열릴 것이라는 전망이 나온다. <편집자>

앤트로픽이 2026년 상반기 단행한 대규모 업데이트로 ‘사스포칼립스(SaaSpocalypse)’의 서막이 열렸다. SaaS와 대재앙(Apocalypse)의 합성어인 사스포칼립스는 AI 에이전트가 SaaS의 대부분의 업무를 대신 수행할 수 있으며, SaaS 산업이 대폭 축소될 것이라는 공포심을 나타낸다.

지금까지 기업은 SaaS가 제공하는 화면(UI)과 고정된 순서에 업무 프로세스를 맞췄다. 그러나 AI 에이전트를 활용할 수 있게 되면서 부서나 개인은 필요에 맞는 도구와 자동화 프로세스를 즉석에서 생성하고, 자신에게 맞는 UI를 구성하고, 프로세스를 개선할 수 있게 됐다. ‘SaaS의 개인화’ 시대가 열린 것이다.

시스템 오브 레코드로 해자 구축

AI 에이전트는 프롬프트 몇 줄만으로 기존 SaaS가 제공하던 복잡한 화면이나 워크플로우를 복제하고 대체할 수 있다. 이에 벤처 캐피털(VC) 등 투자사들은 타 소프트웨어 위에 얹혀 있는 ‘가벼운 자동화 레이어’나 ‘화면(UI) 중심의 앱’을 유망한 투자처로 보지 않게 됐다.

이에 엔터프라이즈 소프트웨어 기업들은 핵심 데이터를 보관하는 ‘시스템 오브 레코드(System of Record)’를 통해 더욱 가치를 높이고 있다. AI가 코드를 생성하고 업무를 자동화할 수 있지만, 수십 년간 기업 내부에 축적된 컴플라이언스, 다중 클라우드 보안, 시스템 감사 추적(Audit trail) 등의 복잡한 운영 거버넌스는 AI가 자체적으로 생성하거나 책임질 수 없기 때문이다.

특히 기업 내부에 산재한 방대한 비정형 데이터를 AI가 즉각 학습하고 활용할 수 있는 구조화된 형태로 변환하면서 동시에 엄격한 거버넌스 규칙을 적용하는 것도 기업용 소프트웨어와 SaaS의 역할이 되고 있다. 즉 AI가 데이터를 신뢰하고 활용할 수 있도록 ‘단일 진실 공급원(SSoT)’을 제공하는 견고한 백엔드 플랫폼으로 이동하고 있는 것이다.

기업용 SW, AI 에이전트 보안 문제 해결

AI 에이전트에게 시스템 제어권을 넘기는 것은 새로운 보안 과제를 낳는다. 메타(Meta)에서 테스트 중이던 자율형 에이전트가 권한 설정 오류로 중요 업무 이메일을 스팸으로 분류해 무단 삭제하고, 내부 회의 데이터를 외부 협력사에게 노출시킨 사고가 있었다. 이는 AI가 적절한 통제 없이 시스템 접근 권한을 가졌을 때 발생하는 보안 리스크를 단적으로 보여준다. 기업용 솔루션은 이러한 리스크를 차단하는 기능을 제공해 AI 에이전트의 보안 문제를 해결한다.

엔비디아가 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2026’에서 발표한 기업용 AI 에이전트 플랫폼 ‘네모클로(NemoClaw)’는 보안 장치가 부족한 오픈소스 기반 에이전트의 한계를 극복할 수 있다고 소개한다. 모델 상단에 프라이버시 보호, 권한 감독 기능, 기업용 접근 제어 체계 등 엄격한 ‘가드레일’을 직접 적용해 엔터프라이즈 환경에서의 안전성을 확보했다.

엔비디아는 이를 통해 AI 에이전트의 폭주를 막고 기업 환경에서도 안심하고 활용할 수 있는 안정성과 강력한 통제 기능을 제공할 계획이다. 이로써 GPU 인프라와 보안 소프트웨어를 수직 계열화해 ‘안전한 지능형 노동력’을 공급할 수 있게 된다.

수익 모델 위기와 40의 법칙

AI 에이전트가 모든 SaaS를 대체할 수는 없다. 그러나 AI로 인해 SaaS 기업의 수익이 타격을 입는 것은 피할 수 없다. 특히 ‘사용자당 과금(Per-seat pricing)’ 모델이 직격탄을 맞고 있다. 직원이 AI 에이전트를 이용해 5명분의 업무를 처리하게 되면 기업은 사용하지 않게 된 4명분의 라이선스를 해지하기 때문이다.

맥킨지는 매출 성장률과 수익성의 합이 40%를 넘는 ‘40의 법칙(Rule of 40)’ 달성 기업이 그렇지 못한 기업보다 훨씬 높은 기업가치 평가를 받는다고 설명한다. 그런데 기업이 AI 에이전트를 도입하며 라이선스 수를 줄이면서 40의 법칙을 달성하지 못하는 기업이 늘어나게 됐다. 실제로 SaaS 기업의 중간 매출 성장률이 20% 안팎으로 둔화됐으며, 잉여현금흐름(FCF)은 두 자릿수 초반 수준에 머물고 있는 것으로 나타난다.

버티컬 SaaS 전략 심화

AI 에이전트 시대에 SaaS 기업이 살아남기 위해서는 ‘독점 데이터(Proprietary Data)’를 확보해야 한다. UI를 조작하거나 사무 업무를 자동화하는 기능은 범용 AI 모델이 저렴하고 빠르게 처리하고 있다. 반면 특정 산업을 위한 ‘버티컬 SaaS(Vertical SaaS)’는 범용 AI가 쉽게 침범할 수 없는 진입장벽을 구축하고 있다. 제약, 식음료, 건설 등 각 산업의 고유한 규제와 전문 지식을 담은 독점 데이터를 확보하는 것이 SaaS의 강력한 생존 전략이 되고 있다. AI가 환각을 만들어낼 때, 버티컬 SaaS는 검증된 데이터를 제공하는 ‘단일 지식 공급원(SSoT)’ 역할을 한다.

다음으로 자사 개별 앱에 사용자를 종속시키는 전략을 버려야 한다. 미래의 업무 환경은 하나의 AI가 모든 것을 처리하는 것이 아니라, 수백 개의 특화된 AI 에이전트들이 서로 데이터를 주고받으며 협업하는 구조이기 때문에 사용자와 소통하기 위한 UI 사용은 축소될 것이다.

장기적으로 생존하는 SaaS는 많은 AI 에이전트가 일할 수 있는 ‘데이터 저장소’이자, 에이전트 간의 충돌을 방지하는 ‘연결 플랫폼’이다. 독점적 데이터와 안정적인 백엔드 시스템을 갖춘 기업은 AI 예산을 흡수할 기회를 가질 수 있다.

뮬소프트 에이전트 비주얼라이저 예시

비즈니스 모델, 성과 기반으로 전환

핀테크 기업 클라나(Klarna)를 비롯한 대규모 기업들이 자체 AI를 도입하면서 엔터프라이즈 SaaS 구독 규모를 대폭 축소했다. 이러한 변화에 대응하기 위해 SaaS 기업들은 단순 구독 기반 모델을 탈피하고 있다. SaaS를 통해 실제로 절감한 시간이나 해결한 작업 건수 등 비즈니스 가치 창출에 비례해 과금하는 ‘성과 기반 프라이싱’으로 전환하는 추세를 보이고 있다.

세일즈포스는 기업의 데이터를 기반으로 스스로 판단하고 워크플로우를 실행하는 자율형 AI 서비스인 ‘에이전트포스(Agentforce)’로 SaaS 수익성 악화에 대응하고 있다.

배상근 세일즈포스코리아 부문장은 “지난해 에이전트포스 발표 후 1만 2000여 글로벌 기업이 도입을 결정했다”며 “이는 정해진 규칙에 따라 움직이던 수동적인 도구를 넘어, 스스로 추론하고 행동까지 수행하는 디지털 직원 시대가 열렸음을 의미한다”고 설명했다.

세일즈포스는 사용자가 시스템에 로그인하는 횟수나 ID 수가 아니라, 에이전트가 고객 문의를 해결하거나 영업 리드를 창출하는 등 실제 완료한 케이스별로 비용을 산정하는 ‘성과 기반 프라이싱’을 선제적으로 도입했다. 이는 소프트웨어 플랫폼이 ‘특정 기능을 구현할 수 있는가’가 아니라 실제 비즈니스 성과와 직접 연동시키겠다는 것이다.

나아가 세일즈포스는 수많은 이기종 에이전트가 공존하게 될 기업 환경을 통제하기 위해 ‘뮬소프트 에이전트 패브릭(MuleSoft Agent Fabric)’을 제공한다. 뮬소프트의 ‘에이전트 비주얼라이저(Agent Visualizer)’ 기능은 플랫폼별, 역할별, 기능별 에이전트 운영 현황을 직관적으로 검색하고 비교할 수 있게 돕는다.

이를 통해 기업은 단순히 여러 에이전트를 연결하는 것을 넘어, 업무의 병목 현상을 감지하고 협업 과정을 투명하게 시각화하는 에이전트 생태계의 관제탑 역할을 수행할 수 있다.

여기에 데이터 마스킹과 환각 방지, 독성 제거 등 엔터프라이즈급 보안 가드레일을 제공하는 ‘트러스트 레이어(Trust Layer)’를 결합함으로써 엔터프라이즈 환경에 요구되는 거버넌스 안정성을 지원하고 있다.

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