# AI 에이전트가 SaaS를 잠식하기 시작했다 > Clean Markdown view of GeekNews topic #25095. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=25095](https://news.hada.io/topic?id=25095) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/25095.md](https://news.hada.io/topic/25095.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2025-12-16T00:33:28+09:00 - Updated: 2025-12-16T00:33:28+09:00 - Original source: [martinalderson.com](https://martinalderson.com/posts/ai-agents-are-starting-to-eat-saas/) - Points: 7 - Comments: 1 ## Summary **AI 에이전트가 SaaS의 자리를 빠르게 잠식하고 있습니다.** 개발자들은 더 이상 범용 SaaS 도구를 구독하기보다, 에이전트를 활용해 내부용 맞춤 도구를 직접 생성하고 있습니다. 유지보수 부담은 자동화로 완화되고, 단순 CRUD형 백오피스 SaaS는 가장 큰 위험군으로 지목됩니다. 기술 역량이 있는 조직일수록 이 변화를 **비용 절감과 경쟁력 강화의 기회**로 전환해야 합니다. ## Topic Body - 지난 15년간 **소프트웨어가 산업 전반을 장악**했듯, 이제 **AI 에이전트가 SaaS 시장을 대체**하기 시작함 - 개발자들은 단순한 SaaS 도구 대신 **에이전트를 활용해 맞춤형 내부 도구를 직접 생성**하고 있음 - 이러한 변화로 **SaaS 재계약과 가격 인상에 대한 회의**가 확산되고, 기업들은 자체 구축을 현실적 대안으로 검토 중임 - **유지보수 부담은 에이전트의 자동화 능력**으로 완화되며, 기존 SaaS도 API 변경 등으로 유지보수 문제가 존재함 - **단순 CRUD형 백오피스 SaaS가 가장 큰 위험군**이며, 기술 역량이 있는 조직은 이 변화를 경쟁우위로 전환할 가능성 있음 --- ### SaaS를 대체하는 AI 에이전트의 부상 - 지난 15년간 소프트웨어가 소매, 미디어, 금융 등 산업을 장악했듯, **AI 에이전트가 SaaS를 대체하는 흐름**이 나타남 - SaaS 도구의 수요가 감소하며, 간단한 작업은 에이전트가 몇 분 만에 해결 가능 - 사용자는 더 이상 Retool 같은 도구를 고려하지 않고 직접 대시보드를 생성함 - **Gemini 3, Claude Code 등 에이전트**가 UI/UX 목업, 프레젠테이션 제작 등 비개발 업무까지 수행 - 예를 들어 Claude Code는 마크다운을 PDF로 변환해 슬라이드를 자동 생성 - **기업용 SaaS 재계약 시 가격 인상에 대한 저항**이 증가 - 과거에는 자체 구축이 비현실적이었으나, 이제는 실제 대안으로 검토됨 - SaaS 제품의 복잡성은 다수 고객의 요구를 반영하기 때문이지만, **내부 전용 도구는 단일 고객 중심으로 단순화 가능** - 조직이 직접 로드맵을 통제할 수 있음 ### 유지보수에 대한 반론과 대응 - 주요 반론은 “직접 만든 앱을 누가 유지보수하느냐”는 점 - 버그 수정, 보안 패치 등은 여전히 필요하지만, **SaaS도 유지보수 품질이 낮은 경우가 많음** - **에이전트는 유지보수 비용을 크게 절감** - 예: 지원 종료된 라이브러리 교체 작업을 자동화 - AGENTS.md 파일을 통해 코드베이스 설명을 자동화해 **지식 이탈 문제를 완화** - SaaS도 유지보수 리스크 존재 - 예: API 폐기 및 신규 API 전환으로 대규모 수정 필요 사례 발생 - **기술 역량이 있는 조직은 SaaS 의존도를 낮추고 자체 구축을 검토** - 단, 비기술 조직이 전면 교체하는 것은 아직 어려움 ### SaaS의 경제적 구조 변화 - SaaS 가치는 **고객 성장 속도와 높은 NRR(순매출 유지율)** 에 기반 - 신규 고객 수요 감소로 **판매·마케팅 비용 증가** 예상 - **NRR 하락이 더 큰 위협** - 고객이 자체 도구로 일부 기능을 대체하거나, API를 통해 데이터를 가져와 내부 대시보드로 전환 - 결과적으로 **사용자 라이선스 수 감소 및 업그레이드 회피** 발생 - 기존 SaaS 모델의 핵심이던 **고마진 확장 구조가 약화**될 가능성 ### 여전히 견고한 SaaS 영역 - **고가용성·고신뢰성(SLA) 요구 시스템**은 대체 어려움 - 예: 결제 처리, 핵심 인프라 등은 여전히 Stripe 같은 전문 SaaS가 우위 - **대용량 데이터 처리나 네트워크 효과 기반 서비스**도 대체 불가 - Slack, 대규모 데이터레이크 등은 내부 구축이 비효율적 - **독점 데이터 보유 기업**은 오히려 에이전트 활용으로 경쟁력 강화 - 금융·영업 데이터 등은 여전히 높은 가치 유지 - **규제·컴플라이언스 요건**이 있는 산업은 SaaS 의존 지속 - 내부 앱을 관리할 **SRE·DevOps 인력 수요 증가** 예상 - 일부 조직은 전담 팀을 신설할 가능성 있음 ### 가장 큰 위험군과 시장 분화 - **단순 CRUD 기반 백오피스 SaaS**가 가장 큰 타격 - 고객 데이터 위에 단순 대시보드나 분석 기능을 제공하는 제품군 - 고객이 직접 문서화 후 에이전트로 재구현 가능 - SaaS 시장은 **기술 역량이 있는 기업과 그렇지 않은 기업으로 양분**될 전망 - 전자는 자체 구축으로 비용 절감 및 경쟁력 강화 - 후자는 SaaS 가격 인상에 더 취약 - SaaS가 사라지는 것은 아니지만, **명확한 차별성과 독점 지식이 없는 제품은 생존이 어려움** - 에이전트가 얼마나 빠르게 **복잡한 시스템 관리 수준으로 발전할지**가 향후 변수로 남음 ## Comments ### Comment 47793 - Author: neo - Created: 2025-12-16T00:33:28+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=46268452) - 나는 특정 산업 vertical에 특화된 SaaS 회사의 CTO임 우리 고객들은 스스로 툴을 만들 능력이 없고, 대부분의 “시스템”은 **Excel**임 대기업 중 두 곳이 우리 제품을 복제해 내부적으로 쓰려 했지만, 하나는 포기했고 다른 곳은 사용자들이 “별로”라고 평가했음. 유료 고객을 잃은 적은 없음 우리는 **AI 에이전트**를 적극 활용해 개발 속도를 높였지만, 여전히 병목은 “무엇을 만들지 아는 것”임. 제품의 가치는 사용자가 인식하지 못하는 수많은 **도메인 결정**에 있음. 이런 통찰은 내부 개발자가 하루 만에 복제할 수 없는 것임 - “무엇을 만들지 아는 게 병목”이라는 말에 공감함. **LLM** 덕분에 이제 많은 개발자들이 이 현실을 직접 체감하고 있음 - 영업팀이 “우리가 내부에서 만들면 돼요” 혹은 “LLM에 넣으면 되죠”라는 말을 자주 들음 하지만 고객이 지불하는 건 LLM 래퍼가 아니라, 그 외의 **99%의 복잡한 부분** — 어려운 기술, 반복 업무, SLA와 지원 체계임 - **도메인 전문성 + 빠른 피드백 루프**가 B2B SaaS 성공의 핵심임 은행권 LOB 앱을 예로 들면, 고객과 매일 피드백을 주고받지 않으면 경쟁에서 뒤처짐 고객이 속도를 따라오지 못할 때는 우리 직원이 임시로 고객사에 들어가 함께 일하기도 함 - HN의 매력은 종종 **댓글이 본문보다 가치 있다는 점**임 - AI의 진짜 가치는 **솔로 개발자나 인디 해커**에게 있음 팀 프로세스나 예산 제약 없이 완성도 높은 앱을 만들 수 있게 되었음 다만, 이제 시장이 훨씬 **붐비고 다양해질 것** 같음 - 나는 [PartsBox](https://partsbox.com/)라는 전자 부품 재고 관리 SaaS 창업자임 AI가 걱정되긴 하지만 잠은 잘 자고 있음 고객이 문제의 깊이를 모르고 AI로 자체 앱을 만들까 걱정되지만, 이미 스프레드시트로 비슷한 일을 하고 있음 진짜 어려운 건 **코딩이 아니라 도메인 모델링**임. 세상의 복잡한 프로세스를 이해하고, 사용성과 복잡성 사이에서 균형을 잡는 일임 하지만 이런 모델을 잘 만들어도 **복제본**이 금방 따라옴 - “세상을 이해하고 모델링하는 능력”은 AI가 쉽게 대체할 수 없는 부분임 산업별 **도메인 지식**은 대부분 기업 내부에 잠겨 있고, 학습 데이터에 포함되지 않음 그래서 오히려 이런 산업의 개발자는 더 **안정적인 위치**에 있음 - 우리는 **Inventree**라는 오픈소스 대안을 자체 호스팅 중임 AI를 이용해 백엔드와 프론트엔드 일부를 수정했는데, 이틀 만에 워크플로우 문제를 해결함 완전한 AI 솔루션은 비현실적이지만, 오픈소스 기반에 AI를 얹으면 **맞춤형 저비용 솔루션**을 만들 수 있음 - **Microsoft**가 Excel, Word, Access 등에 AI를 통합해 이런 “거의 자동화된” 업무를 노릴 가능성이 큼 - 기술적 질문도 있었음 — 왜 **Clojure**를 썼는지, Common Lisp 대신 선택한 이유가 SaaS 기능 때문인지 궁금하다고 함 - 어떤 이는 “AI가 UI를 대신 조작하는 **도우미(assistant)** 가 되면, SaaS는 단순한 **도구 호출(tool call)** 로 전락할 수 있다”고 지적함 이는 SaaS의 광고 채널을 없애고 제품을 **상품화(commoditize)** 할 위험이 있음 - 나는 오히려 AI가 **맞춤형 통합 솔루션 수요를 폭발적으로 늘리고 있다**고 봄 특히 제조업처럼 수십 년간 변하지 않은 산업에서 변화가 시작되고 있음 AI 덕분에 이제 훨씬 많은 **새로운 소프트웨어**가 가능해졌고, 앞으로 몇 년간 폭발적으로 만들어질 것임 다만 여전히 **도메인 지식**이 중요하며, AI를 쓰려면 무엇을 요청해야 하는지 알아야 함 대부분의 고객은 여전히 **스프레드시트와 ERP**를 다루는 수준임 - 제조업은 변화에 보수적이고, **AI의 신뢰성 부족**이 큰 리스크임 그래서 변화는 점진적이거나, 압도적인 이점이 있을 때만 일어남 - 2000년대 초 대기업들은 내부 IT팀으로 LOB 앱을 만들었지만, 이후 **SaaS가 비용 효율성**으로 시장을 장악했음 이제 다시 **내부 개발 시대**로 돌아가는 듯함 - 하지만 AI를 활용한 **맞춤형 SaaS 외주 서비스**가 새롭게 등장할 수도 있음 굳이 해고된 내부 IT 인력을 다시 고용할 필요는 없음 - 이 글의 논지는 이해가 안 됨. **AI가 SaaS를 대체**한다는 건, AI가 스스로 일을 할 수 있을 때의 이야기임 AI가 코드를 생성하더라도 여전히 **엔지니어링, 보안, 운영**이 필요함. 그건 비쌈 차라리 SaaS 구독료를 내는 게 훨씬 저렴함 - **규모의 경제**를 오해한 주장임 내부 앱은 유지보수 비용 100%를 부담하지만, SaaS는 고객 수 N에 따라 1/N만 부담함 AI 코드가 대체할 수 있는 건 원래 SaaS로 만들 가치가 없던 것뿐임 예를 들어 **Retool** 같은 제품은 SaaS라기보다 이미 **구식화된 툴**임 - 그래도 개발자 대상 SaaS는 예외일 수 있음 예를 들어 **Claude**로 5분 만에 대시보드를 만들 수 있다면, 굳이 유료 SaaS를 쓸까? - 나는 **UI Bakery** 같은 내부 앱 빌더를 만들고 있음 일부 고객은 연간 10만 달러 이상의 SaaS 구독을 취소하려 함 대부분의 SaaS를 유지하는 이유는 단 하나의 기능 때문임 하지만 커스텀 툴로 전환하면 **배포와 수명주기 관리**가 새 과제가 됨 반면, **고유 데이터 접근권**을 가진 SaaS는 여전히 강함 예를 들어 **HubSpot의 Clearbit 인수**는 고객 유지 전략으로 매우 합리적임 - 나는 특정 업종을 위한 **맞춤형 ERP**를 내부에서 개발 중임 AI 덕분에 소규모 팀으로도 **맞춤형 소프트웨어**를 빠르게 만들 수 있음 이제는 “부티크 소프트웨어” 시대가 열렸다고 생각함 AI가 내 생산성을 최소 **4배** 높였음. “2주 만에 충분히 좋은” 제품을 만들 수 있는데, 왜 비싼 SaaS를 써야 하나? - 하지만 과거에 내부 개발을 전면 도입한 회사는 결국 **유지보수 지옥**에 빠졌음 초기엔 빠르지만, 점점 **취약하고 복잡한 시스템**이 되어버림 인력, 운영, 휴가 커버 등을 고려하면 내부 개발의 총비용은 SaaS보다 훨씬 큼 - AI가 코드 생산량을 늘리면 **유지보수 부담**도 커짐 보안, 인프라, DevOps 모두 확장해야 함 SaaS는 **네트워크 효과**가 있지만 내부 툴은 없음. 결국 SaaS가 더 저렴함 - AI 덕분에 내부 개발의 경제성이 약간 나아졌지만, 여전히 **SaaS는 비용 절감이 목적이 아님** 대부분의 기업은 여전히 서비스 이용을 선호함 - 내부 ERP는 맞춤형이라 **온보딩과 유지보수**가 더 오래 걸림 기능 추가 요구가 끝없이 이어지고, **AI 에이전트**는 일부 작업(모형 설계 등)엔 유용하지만, **기업 핵심 업무**에는 오류가 많음 - 기술 스택과 접근 방식에 대한 질문도 있었음 - 요즘 많은 기업이 **엔터프라이즈 SaaS 갱신 견적**을 의심하기 시작했음 하지만 “AI가 Workday나 Salesforce를 대체한다”는 건 **마법 같은 생각**임 현실적으로 **Claude Code**가 그런 대형 시스템을 완성할 수는 없음 실제로 써본 사람이라면 그 한계를 알 것임 - **Jamin Ball**의 [Clouded Judgement: Long Live Systems of Record](https://cloudedjudgement.substack.com/p/clouded-judgement-121225-long-live) 글이 훨씬 현실적임 - 이게 진짜 핵심임. **소프트웨어 유지보수는 고통**임 다만 소규모 기업은 간단한 스크립트로 **생산성 향상**을 얻을 수 있게 되었음 - 동의함. 훨씬 정확한 관점임 - 좋은 글이었음 - SaaS의 가치는 **고객 성장 속도와 높은 NRR**, 그리고 **80~90%의 마진율**에 기반함 하지만 AI 토큰 비용이 포함되면, 그 **마진 구조가 흔들릴 가능성**이 큼