관리형 AI와 SaaS의 종말 – 기업들이 다시 자체 소프트웨어를 개발하는 이유

사내 개발의 귀환: SaaS 시장이 현재 엄청난 압박을 받는 이유

수년간 IT 업계에서는 소프트웨어는 구축하는 것이 아니라 임대한다는 확고한 법칙이 지배적이었습니다. 서비스형 소프트웨어(SaaS)는 유연성, 낮은 진입 비용, 그리고 끊임없는 혁신을 약속하며 거의 모든 디지털 문제에 대한 표준 해결책으로 자리 잡았습니다. 하지만 이러한 황금기는 저물고 있습니다. 급증하는 구독료, 과도하게 부풀려진 소프트웨어 포트폴리오, 그리고 정체된 부가가치로 인해 기업들은 값비싼 SaaS 의존 상태에 빠지고 있습니다. 동시에 인공지능(AI)은 소프트웨어 개발의 판도를 근본적으로 바꾸고 있습니다. 과거에는 수많은 프로그래머가 몇 달씩 걸리던 작업을 이제 AI 비서가 단 며칠 만에 기능적이고 맞춤화된 프로토타입으로 만들어냅니다. 이는 경제 패러다임의 변화를 가져오고 있습니다. 기업들은 값비싼 기성 솔루션을 구매하는 대신, 점점 더 "관리형 AI"를 도입하여 IT 아키텍처를 다시 통제하려 하고 있습니다. 기존의 "구축 vs. 구매" 패러다임이 왜 시대에 뒤떨어졌는지, IT 의사 결정권자들이 어떻게 반응하고 있는지, 그리고 기업 소프트웨어의 미래가 지능형 오케스트레이션에 달려 있는 이유를 자세히 살펴보겠습니다.

세입자가 소유주가 될 때: 아무도 공개적으로 묻지 않는 3천억 달러짜리 질문

지난 10년간 소프트웨어 업계를 마치 주문처럼 지배했던 확신이 이제는 침묵 속으로 사라지고 있습니다. 서비스형 소프트웨어(SaaS)는 거의 모든 기업 IT 문제에 대한 해답처럼 여겨졌습니다. CRM이 필요하세요? SaaS. 프로젝트 관리? SaaS. 회계, 분석, 커뮤니케이션? 모두 SaaS, SaaS, SaaS, SaaS. 전 세계 기업들은 소프트웨어를 소유하는 것이 아니라 임대하는 모델에 익숙해졌습니다. 하지만 2026년이 되면 이러한 확신은 무너지고, 그 균열은 점점 더 뚜렷해지고 있습니다. 한때 비용 효율적이고 유연한 솔루션으로 각광받았던 SaaS는 이제 많은 기업에게 혁신을 저해하고 자원을 낭비하는 값비싼 의존 대상으로 변모하고 있습니다.

수치는 심각한 상황을 보여줍니다. 115개 이상의 상장 SaaS 기업을 분석한 결과, 업계 평균 연간 매출 성장률은 2024년에 21%에서 12%로 하락했습니다. 더욱 우려스러운 점은 2025년 1분기 SaaS 업계 전체 매출 성장률이 마이너스 2%를 기록했다는 것입니다. 이는 일시적인 경기 변동이 아니라 비즈니스 모델의 근간을 흔드는 구조적 변화입니다. 동시에 직원 1인당 SaaS 지출은 2025년에 평균 4,830달러로 증가하여 전년 대비 21.9% 상승했으며, 기업들은 평균 275개의 서로 다른 SaaS 애플리케이션을 관리하게 될 것으로 예상됩니다. 비용은 상승하고, 복잡성은 증가하며, 가치에 대한 의문은 점점 더 커지고 있습니다.

소프트웨어 시장의 경제적 전환점

현재 진행 중인 변화는 간단한 공식으로 요약할 수 있습니다. 소프트웨어 개발 및 추가 개발 비용이 표준화된 제품 배포 비용보다 저렴해지면 SaaS 모델은 그 기반을 잃게 된다는 것입니다. 인공지능 기반 개발 도구의 급속한 발전으로 바로 이러한 현상이 나타나고 있습니다. 소프트웨어 개발 비용 구조가 근본적으로 바뀐 것입니다. 과거에는 전문 개발자 팀이 솔루션 개발에 몇 달씩 걸렸지만, 이제는 소규모 팀조차 인공지능의 도움을 받아 며칠 만에 기능적인 프로토타입을 만들 수 있습니다.

연구 결과에 따르면 AI 비서는 개발 속도를 30~70% 향상시킬 수 있습니다. 현재 전체 개발자의 80~85%가 AI 기반 프로그래밍 비서를 정기적으로 사용하고 있으며, 매일 사용하는 개발자는 평균적으로 주당 5~8시간을 절약하고 있습니다. 실제로 운영 시스템에 배포되는 AI 생성 코드의 비율은 26.9%까지 증가했으며, AI를 집중적으로 사용하는 개발자는 전체 코드의 3분의 1을 AI를 통해 생성하고 있습니다. 이러한 수치는 개발과 구매 비율을 근본적으로 재편할 기술적 기반이 마련되었음을 분명히 보여줍니다.

AlixPartners는 이러한 변화를 SaaS 시대에서 AI 시대로의 전환이라고 설명하며, 과거 영구 라이선스에서 SaaS로의 패러다임 전환 당시 매출이 4~6배 증가했던 것과 비교합니다. 이 컨설팅 회사는 생성형 AI와 AI 에이전트가 SaaS 제공업체가 의존하는 논리 및 표현 계층을 대체함으로써 기존 SaaS 아키텍처를 근본적으로 변화시키고 있다고 주장합니다.

혁명의 데이터: 기업들이 이미 하고 있는 일들

817명의 개발자와 기업을 대상으로 한 설문조사를 바탕으로 작성된 2026년 리툴 연구(Retool Study)는 현재까지 이러한 변화에 대한 가장 상세한 정보를 제공합니다. 조사 대상 팀의 35%는 이미 하나 이상의 SaaS 도구를 자체 개발한 솔루션으로 교체했으며, 78%는 2026년에 더 많은 자체 개발 도구를 구축할 계획입니다. 교체 압력이 높은 SaaS 카테고리는 다양합니다. 워크플로 자동화(35%)와 내부 관리 도구(33%)가 가장 높은 순위를 차지했으며, 그 뒤를 이어 비즈니스 인텔리전스 도구(29%), CRM 시스템 및 양식 작성 도구(25%), 프로젝트 관리(23%), 고객 지원(21%) 순입니다.

특히 주목할 만한 사실은 개발자의 60%가 작년에 IT 부서의 감독을 받지 않고 자체적으로 개발 작업을 진행했다는 점입니다. 심지어 25%는 정기적으로 그렇게 하고 있습니다. 이는 경험 부족한 개인 개발자만의 현상이 아닙니다. 조사 대상인 비공식 IT 담당자 중 64%는 고위 관리자 또는 임원급입니다. 이들은 공식적인 조달 채널보다 속도를 우선시하는 경향이 있습니다. 가장 흔한 이유는 속도(31%)이며, 그 다음으로는 충족되지 않은 요구사항(25%)과 지나치게 느린 IT 프로세스(18%) 순입니다.

리툴(Retool)의 CEO 데이비드 후는 이러한 변화를 다음과 같이 요약합니다. 맞춤형 소프트웨어 개발 비용이 급격히 감소했습니다. 과거에는 막대한 기술 자원과 상당한 예산이 필요했던 프로세스들을 이제는 며칠 만에 프로토타입으로 제작할 수 있게 되었습니다. 이처럼 근본적인 비용 변화가 일어나면서 행동 양식도 바뀌게 됩니다. 이제 핵심 질문은 무엇을 살 것인가에서 직접 만들 것인가로 바뀌고 있습니다.

SaaS 비용 구조를 자세히 살펴보겠습니다

이러한 변화의 규모를 이해하려면 SaaS 비용 구조를 자세히 살펴볼 필요가 있습니다. 현재 기업들은 평균적으로 연간 4,900만 달러를 SaaS 구독료로 지출하고 있습니다. 의료 및 IT 분야에서는 직원 1인당 지출액이 1만 달러를 넘고, 금융 분야에서는 8,750달러에 달합니다. 이러한 지출 증가는 기업들이 더 많은 애플리케이션을 추가했기 때문이 아닙니다. 포트폴리오 규모는 2.2% 증가한 반면, 지출액은 9.3% 증가했습니다. 그 이유는 바로 벤더 가격 상승에 있습니다. 성장 둔화에 어려움을 겪고 있는 SaaS 기업들은 프리미엄 추가 기능, AI 기능, 그리고 특히 사용량 기반 청구 방식과 같은 새로운 가격 모델을 통해 새로운 수익원을 모색하고 있습니다.

동시에 기업들의 구매 행태는 근본적으로 변화하고 있습니다. 단순히 새로운 도구를 추가하는 대신, 소프트웨어 포트폴리오를 통합하고, 사용하지 않는 라이선스를 줄이며, 유연한 사용량 기반 가격 모델을 요구하고, 계약 갱신 시 재협상을 진행하고 있습니다. 과거 SaaS 기업들이 '진출 후 확장' 전략을 통해 이점을 누렸던 시대는 지났지만, 오늘날에는 모든 지출을 정당화해야 하는 '증명 및 정당성 입증' 패러다임이 지배적입니다.

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• 관리형 AI 솔루션 - 산업용 AI 서비스: 서비스, 산업 및 기계 공학 분야의 경쟁력 확보의 핵심

관리형 AI: 구매와 자체 개발 사이의 세 번째 선택지

이처럼 복잡한 상황에서, 완전한 자체 개발이나 SaaS 구독에 대한 무조건적인 수용을 요구하지 않는 제3의 대안이 등장합니다. 관리형 AI 플랫폼은 클라우드 서비스의 속도와 접근성을 사내 시스템의 제어 및 적응성과 결합한 개념입니다. 이러한 플랫폼을 통해 기업은 보안, 거버넌스 및 확장성이 처음부터 통합된 관리형 인프라 기반의 맞춤형 솔루션을 구축할 수 있습니다.

가트너는 이러한 추세를 다음과 같이 확인했습니다. 기업의 65%가 이미 상용 API와 자체 모델 및 도구를 결합한 하이브리드 AI 아키텍처를 사용하고 있습니다. 가장 뛰어난 팀들은 처음부터 단일 경로에 얽매이기보다는 시간이 지남에 따라 발전할 수 있는 시스템을 설계하고 있습니다. 기업의 41%는 AI 구매에서 자체 개발로 전환한 주요 이유로 유연성 부족 또는 맞춤 설정 옵션 부족을 꼽았습니다.

딜로이트의 관리형 서비스에 대한 관점은 AI가 기존 서비스 제공 방식을 어떻게 혁신하고 있는지 보여줍니다. 실시간 보고서 생성 및 프로세스 자동화와 같은 일상적인 작업 자동화부터 복잡한 분석 및 전략적 권장 사항 제공에 이르기까지 AI는 다양한 기능을 제공합니다. 핵심적인 차이점은 기업들이 처음에는 다른 방식으로 접근하다가 점차 완전히 다른 방향으로 나아간다는 점입니다. 맥킨지의 AI 현황 연구에 따르면 AI를 단순한 분석 보조 도구로 취급하는 대신 의사 결정 프로세스에 직접 통합하는 조직은 AI를 중심으로 워크플로를 재설계할 가능성이 거의 세 배 더 높으며, 이를 통해 측정 가능한 가치를 창출할 수 있습니다.

성숙 과정: 실험에서 전략적 사내 개발로

포레스터는 "점진적 내재화"라고 부르는 성숙 과정을 제시했습니다. 이 단계적 접근 방식을 따르는 조직은 먼저 AI를 구매하여 가치를 검증한 다음, 하이브리드 모델로 전환하고, 마지막으로 자체 개발하여 차별화를 꾀합니다. 연구에 따르면 이러한 접근 방식은 자체 개발에 바로 뛰어드는 것보다 지속 가능한 AI 투자 수익률(ROI)을 60% 더 빠르게 달성할 수 있게 해줍니다.

Zartis AI 성숙도 프레임워크는 세 가지 단계로 구성됩니다. 실험 단계에서는 팀이 사전 구축된 API와 SaaS 플랫폼을 활용하여 투자 수익률(ROI)을 검증하고 초기 성공을 거둡니다. 확장 단계에서는 공급업체 API를 오케스트레이션 레이어 및 간단한 재학습과 결합하여 워크플로우를 맞춤화하고 내부 데이터에 접근합니다. 마지막으로 구축 단계에서는 기업이 자체 서버에 정교하게 조정된 모델을 배포하여 비용을 최대 40%까지 절감하고 시스템을 전략적 차별화 요소로 전환합니다.

실제 사례를 보면 이러한 패턴이 확인됩니다. 1,400만 명의 사용자를 보유한 생산성 플랫폼 ClickUp은 시장 진출 운영을 위해 여러 AI 공급업체를 평가했지만, 적절한 통합 기능이나 필요한 일관성을 제공하는 곳은 없었습니다. 그래서 ClickUp은 더 이상 공급업체를 찾는 대신 Salesforce, Zendesk, Snowflake와 연동되는 자체 AI 도구 6개를 개발했습니다. 그 결과, 매주 수백 시간의 업무가 자동화되었고, 인건비가 크게 절감되었으며, 연간 자동화 소프트웨어 지출도 20만 달러 줄었습니다.

자가 건축의 단점과 거버넌스가 중요한 이유

사내 개발로의 회귀는 매력적으로 들리지만, 위험 부담도 없지 않습니다. 샘 알트만은 이미 SaaS가 빠르게 확산되는 패션 트렌드에 대해 경고한 바 있습니다. 이 시대에는 품질보다 속도를 우선시하는 저렴하고 단일 목적의 도구들이 폭발적으로 증가할 것입니다. 소프트웨어의 미래는 경직되고 융통성 없는 SaaS와 무분별하고 통제되지 않은 확산 사이 어딘가에 있을 것입니다. 개발자들이 안전하고 관리되는 환경에서 문제를 해결할 수 있는 곳이 바로 미래입니다.

개발자 중 단 8%만이 AI가 생성한 코드를 수정 없이 그대로 사용합니다. 44%는 배포 전에 철저한 테스트를 진행하고, 32%는 최소한 간략하게라도 코드를 검토합니다. 적절한 검토를 거치지 않은 AI 생성 코드는 오류가 1.7배 더 많습니다. 실제 운영 환경에 배포하는 데에는 여러 가지 기술적 장벽이 존재합니다. 기술 리소스 및 개발자 역량 부족(42%), 보안 및 규정 준수 문제(41%), 시스템 간 통합 문제(39%) 등이 그 예입니다.

조직 측면에서는 ROI 불확실성이 33%로 가장 큰 문제로 꼽혔고, 그 뒤를 예산 제약(30%)과 유지 관리 비용(26%)이 이었습니다. 특히 심각한 문제는 조직의 35%가 아직 AI 생산성 지표를 설정하지 않았다는 점입니다. 측정하지 않으면 ROI를 입증할 수 없습니다. 현재 개발자의 75%가 조직의 AI 지침에 따라 업무를 수행하고 있지만, 성과 측정은 이러한 변화에 발맞춰 이루어지지 않고 있습니다.

전략적 측면: 언제 구축하고 언제 구매할 것인가

자체 개발과 구매 중 어느 것을 선택할지는 더 이상 양자택일의 문제가 아닙니다. HatchWorks의 2026년 프레임워크는 이러한 결정을 좌우하는 다섯 가지 요소를 제시합니다. 바로 경쟁 우위, 데이터 우위, 위험 감수 능력, 통합 복잡성, 그리고 필요한 워크플로의 특수성입니다. 기업은 수십 년에 걸친 예외 상황 처리, 테스트, 그리고 가용성 기대에 대한 비용을 지불할 의향이 있다면 구매하는 것이 좋습니다. 반대로 AI 코파일럿, 에이전트 기반 워크플로, 의사결정 지원 시스템처럼 특정 기능이 경쟁 우위라면 자체 개발하는 것이 좋습니다. 핵심 기능은 표준적이지만 워크플로와 통합 방식이 고유한 경우에는 하이브리드 접근 방식을 고려해야 합니다.

실리콘 밸리 제품 그룹(Silicon Valley Product Group)은 AI가 과거에는 자체 개발보다 구매를 선호하게 만들었던 비용, 시간, 전문성 장벽을 빠르게 허물고 있다고 주장합니다. 오픈아이(OpenAI)의 최고재무책임자(CFO)는 회사가 소프트웨어 엔지니어의 기술을 단순히 보완하는 것을 넘어, 그들의 모든 업무를 수행할 수 있는 AI 에이전트를 개발 중이라고 밝혔습니다. 완전 자율 AI 엔지니어는 아직 먼 미래의 일일 수 있지만, 그 방향은 분명합니다.

기업용 소프트웨어의 미래: 소유권이 아닌 오케스트레이션

2026년 인공지능(AI) 분야에서 성공하는 기업은 보유한 AI 기술이 아니라 AI를 얼마나 잘 조율하느냐에 따라 결정될 것입니다. AI 생태계는 모듈식, 분산형, 협업형 구조를 갖게 될 것입니다. 따라서 타사 도구, 오픈소스 인텔리전스, 그리고 내부 시스템을 원활하게 연결할 수 있는 기업이 우위를 점하게 될 것입니다. 이를 위해서는 파트너의 역할에 근본적인 변화가 필요합니다. 단순히 솔루션을 제공하는 사람이 아니라, 함께 만들어가는 파트너, 시스템 통합업체에서 인텔리전스 설계자로의 전환이 요구됩니다.

전통적인 SaaS 기업들에게 전하는 메시지는 분명합니다. 세일즈포스는 2024년 10월까지 에이전트포스 AI 플랫폼 관련 계약을 5,000건이나 체결했으며, 그중 3,000건 이상이 유료 고객입니다. 서비스나우는 무브웍스 인수를 통해 AI 상담원 기능을 확장하고 있습니다. 허브스팟은 AI 기반 상담원 도구 모음인 브리즈를 출시했습니다. 이 거대 SaaS 기업들은 스스로 변화하고 있는데, 이는 원해서가 아니라 어쩔 수 없이 해야 하기 때문입니다.

미래의 기업 소프트웨어는 순수한 SaaS 형태도, 순수한 자체 개발 형태도 아닐 것입니다. 관리형 AI, 모듈형 플랫폼, 그리고 전략적인 자체 개발이 어우러진 생태계가 될 것이며, 각 기업은 중요한 부분에서는 통제권을 행사하고, 필요한 부분에서는 추상화를 수용할 것입니다. CIO와 CTO에게 있어 이는 더 이상 자체 개발과 구매 중 어느 것을 선택할 것인가의 문제가 아니라, 어디에 통제권이 필요하고 어디에 추상화를 수용할 수 있는지를 묻는 문제입니다.

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