- 최신 AI 제품은 Slack, Salesforce, Jira 같은 기존 플랫폼의 API 데이터에 의존하지만, 점차 데이터 접근이 제한되고 있음
- Salesforce의 Slack 데이터 접근 차단 사례처럼, 금융·개발·협업 플랫폼들이 데이터 흐름을 조이는 움직임이 확산중
- 이런 제약은 기업의 내부 코파일럿과 AI 기반 워크플로 자동화에 큰 타격을 주며, 고객 반발과 규제 논의로 이어질 수 있음
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스타트업은 RPA 2.0, 마켓플레이스 진입, 맞춤형 협상, 자체 데이터 소유 등 다양한 전략을 모색해야 함
- 결국 데이터 주권 확보 여부가 플랫폼 종속을 벗어나고 AI 경쟁에서 차별화할 수 있는 핵심 요인이 될 전망
API 접근 제한 현상
- 현대 B2B AI 제품은 Slack, Salesforce, Jira 등 시스템 오브 레코드 API 데이터에 의존해 워크플로 자동화를 구현함
- 그러나 Salesforce는 2025년 중반부터 Slack 메시지 대량 인덱싱 차단, 비마켓플레이스 앱의 데이터 저장 제한 등 강경 조치를 취함
- JPMorgan은 금융 데이터 접근에 연 3억 달러 과금 가능성을 언급했고, Microsoft도 Bing과 Github 접근을 제한하는 움직임을 보임
- 이로 인해 API 접근권은 점점 더 게이트키핑되고 있으며, 스타트업은 핵심 기반을 잃을 위험에 직면함
제약의 동기
- 강화되는 데이터 프라이버시·규제 준수 필요성
- 플랫폼 소유자가 자체 AI와 전략적 자산을 보호하려는 목적
- 경쟁자를 배제하고 시장 통제력을 높이려는 전략
고객 반발과 적응 가능성
- 기업은 여러 플랫폼 데이터를 통합한 내부 AI 코파일럿에 의존함
- API 차단은 생산성 하락을 유발해 고객 저항을 초래할 수 있음
- 결국 완전한 차단 대신, 속도 제한·높은 요금·불투명한 검토 절차를 통해 점진적 압박이 가해질 것으로 예상됨
- 과거 오픈뱅킹 사례처럼, 고객 충성도가 높을 경우 은행보다 핀테크 앱을 선택하는 현상이 재현될 가능성 있음
스타트업의 대응 전략
- 가장 취약한 분야는 통합 검색, 요약, 지식 그래프, 엔터프라이즈 코파일럿
- 가능한 대응책:
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RPA 2.0을 통한 우회 데이터 수집
- 대기업 마켓플레이스 진입
- 고객 단위별 협상과 맞춤형 배포
- 데이터 인제션 계층을 새로 구축해 고객이 데이터 소유권 확보
- 그러나 이 과정에서 마진 압박과 긴 영업 주기가 불가피함
오픈소스의 기회
- 오픈소스 LLM, 오케스트레이션 프레임워크, 벡터 데이터베이스는 데이터 주권 확보의 수단이 될 수 있음
- 기업은 데이터를 추출해 독립적으로 저장·활용할 수 있고, 오픈소스 기반 AI 코파일럿을 자체 인프라에 배포 가능
- 이는 벤더 락인 해소와 데이터 휴대성을 강화하며, 규제가 미비한 상황에서 사실상 유일한 탈출구 역할을 함
풀스택 스타트업의 부상
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Databricks, Pinecone 같은 수평 인프라 기업이 전체 파이프라인을 지원
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Harvey 같은 수직 특화 기업은 고객 워크플로 맞춤형 통합 제공
- 서비스-제품 하이브리드 모델이 확산되며, 풀스택 AI 스타트업이 가장 방어력 있는 전략으로 부상
참여자별 대응 방안
스타트업
- API 실패를 대비한 인제션 레이어 추상화
- 초기 단계부터 데이터 계약·마켓플레이스 협상
- 고객 내부 배포·BYO 데이터 방식으로 데이터 스택 일부 소유
기업 고객
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데이터 인덱스 소유권 확보
- 특정 벤더에 종속되지 않는 포터블 인프라 선호
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감사 가능성·모델 교체 가능성 보장 여부 점검
기존 플랫폼 기업
- 과도한 제한은 고객 이탈을 초래할 위험
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투명한 요금제·데이터 내보내기 경로 제공 필요
- 이제는 스타트업이 아닌 자신의 생태계 신뢰와 경쟁하는 상황임
결론
- 데이터 접근이 AI 생태계의 가장 중요한 전략 자산으로 부상함
- 미래는 두 가지 경로로 나뉨:
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폐쇄형 플랫폼: 고객 워크플로를 장악하지만 혁신성은 낮음
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풀스택 도전자: 데이터 주권과 차별화된 AI 경험 제공
- 창업자는 스스로 질문해야 함:
“모든 API가 내일 사라져도 사업을 유지할 수 있는가?”
- 답이 ‘아니오’라면, 지금이 재구축의 시점임