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AI 에이전트가 SaaS를 잠식하기 시작했다

 (martinalderson.com)
3P by GN⁺ 22시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • 지난 15년간 소프트웨어가 산업 전반을 장악했듯, 이제 AI 에이전트가 SaaS 시장을 대체하기 시작함
  • 개발자들은 단순한 SaaS 도구 대신 에이전트를 활용해 맞춤형 내부 도구를 직접 생성하고 있음
  • 이러한 변화로 SaaS 재계약과 가격 인상에 대한 회의가 확산되고, 기업들은 자체 구축을 현실적 대안으로 검토 중임
  • 유지보수 부담은 에이전트의 자동화 능력으로 완화되며, 기존 SaaS도 API 변경 등으로 유지보수 문제가 존재함
  • 단순 CRUD형 백오피스 SaaS가 가장 큰 위험군이며, 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 흐름이 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 에이전트가 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 저항이 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 약화될 가능성

여전히 견고한 SaaS 영역

  • 고가용성·고신뢰성(SLA) 요구 시스템은 대체 어려움
    • 예: 결제 처리, 핵심 인프라 등은 여전히 Stripe 같은 전문 SaaS가 우위
  • 대용량 데이터 처리나 네트워크 효과 기반 서비스도 대체 불가
    • Slack, 대규모 데이터레이크 등은 내부 구축이 비효율적
  • 독점 데이터 보유 기업은 오히려 에이전트 활용으로 경쟁력 강화
    • 금융·영업 데이터 등은 여전히 높은 가치 유지
  • 규제·컴플라이언스 요건이 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 SaaS가 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 양분될 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 발전할지가 향후 변수로 남음
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GN⁺ 22시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • 나는 특정 산업 vertical에 특화된 SaaS 회사의 CTO임
    우리 고객들은 스스로 툴을 만들 능력이 없고, 대부분의 “시스템”은 Excel임
    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 에이전트를 적극 활용해 개발 속도를 높였지만, 여전히 병목은 “무엇을 만들지 아는 것”임.
    제품의 가치는 사용자가 인식하지 못하는 수많은 도메인 결정에 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 루프가 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 점임
    • AI의 진짜 가치는 솔로 개발자나 인디 해커에게 있음
      팀 프로세스나 예산 제약 없이 완성도 높은 앱을 만들 수 있게 되었음
      다만, 이제 시장이 훨씬 붐비고 다양해질 것 같음

  • 나는 PartsBox라는 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 모델링임. 세상의 복잡한 프로세스를 이해하고, 사용성과 복잡성 사이에서 균형을 잡는 일임
    하지만 이런 모델을 잘 만들어도 복제본이 금방 따라옴

    • “세상을 이해하고 모델링하는 능력”은 AI가 쉽게 대체할 수 없는 부분임
      산업별 도메인 지식은 대부분 기업 내부에 잠겨 있고, 학습 데이터에 포함되지 않음
      그래서 오히려 이런 산업의 개발자는 더 안정적인 위치에 있음
    • 우리는 Inventree라는 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 솔루션을 만들 수 있음
    • Microsoft가 Excel, Word, Access 등에 AI를 통합해 이런 “거의 자동화된” 업무를 노릴 가능성이 큼
    • 기술적 질문도 있었음 — 왜 Clojure를 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 있다고 봄
    특히 제조업처럼 수십 년간 변하지 않은 산업에서 변화가 시작되고 있음
    AI 덕분에 이제 훨씬 많은 새로운 소프트웨어가 가능해졌고, 앞으로 몇 년간 폭발적으로 만들어질 것임
    다만 여전히 도메인 지식이 중요하며, AI를 쓰려면 무엇을 요청해야 하는지 알아야 함
    대부분의 고객은 여전히 스프레드시트와 ERP를 다루는 수준임

    • 제조업은 변화에 보수적이고, AI의 신뢰성 부족이 큰 리스크임
      그래서 변화는 점진적이거나, 압도적인 이점이 있을 때만 일어남

  • 2000년대 초 대기업들은 내부 IT팀으로 LOB 앱을 만들었지만, 이후 SaaS가 비용 효율성으로 시장을 장악했음
    이제 다시 내부 개발 시대로 돌아가는 듯함

    • 하지만 AI를 활용한 맞춤형 SaaS 외주 서비스가 새롭게 등장할 수도 있음
      굳이 해고된 내부 IT 인력을 다시 고용할 필요는 없음

  • 이 글의 논지는 이해가 안 됨. AI가 SaaS를 대체한다는 건, AI가 스스로 일을 할 수 있을 때의 이야기임
    AI가 코드를 생성하더라도 여전히 엔지니어링, 보안, 운영이 필요함. 그건 비쌈
    차라리 SaaS 구독료를 내는 게 훨씬 저렴함

    • 규모의 경제를 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 툴임
    • 그래도 개발자 대상 SaaS는 예외일 수 있음
      예를 들어 Claude로 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 관리가 새 과제가 됨
    반면, 고유 데이터 접근권을 가진 SaaS는 여전히 강함
    예를 들어 HubSpot의 Clearbit 인수는 고객 유지 전략으로 매우 합리적임

  • 나는 특정 업종을 위한 맞춤형 ERP를 내부에서 개발 중임
    AI 덕분에 소규모 팀으로도 맞춤형 소프트웨어를 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 지옥에 빠졌음
      초기엔 빠르지만, 점점 취약하고 복잡한 시스템이 되어버림
      인력, 운영, 휴가 커버 등을 고려하면 내부 개발의 총비용은 SaaS보다 훨씬 큼
    • AI가 코드 생산량을 늘리면 유지보수 부담도 커짐
      보안, 인프라, DevOps 모두 확장해야 함
      SaaS는 네트워크 효과가 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 유지보수가 더 오래 걸림
      기능 추가 요구가 끝없이 이어지고, AI 에이전트는 일부 작업(모형 설계 등)엔 유용하지만, 기업 핵심 업무에는 오류가 많음
    • 기술 스택과 접근 방식에 대한 질문도 있었음

  • 요즘 많은 기업이 엔터프라이즈 SaaS 갱신 견적을 의심하기 시작했음
    하지만 “AI가 Workday나 Salesforce를 대체한다”는 건 마법 같은 생각임
    현실적으로 Claude Code가 그런 대형 시스템을 완성할 수는 없음
    실제로 써본 사람이라면 그 한계를 알 것임

  • Jamin Ball의 Clouded Judgement: Long Live Systems of Record 글이 훨씬 현실적임

    • 이게 진짜 핵심임. 소프트웨어 유지보수는 고통임
      다만 소규모 기업은 간단한 스크립트로 생산성 향상을 얻을 수 있게 되었음
    • 동의함. 훨씬 정확한 관점임
    • 좋은 글이었음

  • SaaS의 가치는 고객 성장 속도와 높은 NRR, 그리고 80~90%의 마진율에 기반함
    하지만 AI 토큰 비용이 포함되면, 그 마진 구조가 흔들릴 가능성이 큼

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