에이전틱 AI와 SaaS의 미래 관계 분석
AI의 확산이 가속화됨에 따라 일자리 감소와 SaaS의 미래에 대한 우려가 커지고 있습니다. 생성형 AI에 이어 에이전틱 AI는 사용자와 조직을 대신해 자율적으로 업무를 수행하며 비즈니스 환경을 변화시키고 있습니다. 이에 마이크로소프트 CEO의 발언과 가트너의 전망은 SaaS의 역할과 영향력을 재조명하게 합니다.
🌐 에이전틱 AI의 도전
에이전틱 AI는 SaaS 시대에 또 다른 도전 과제가 될 수 있습니다. 사용자나 조직을 대신해 자율적으로 업무를 수행하는 이 시스템은 전통적인 비즈니스 애플리케이션의 개념을 위험에 처하게 만듭니다. 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라 역시 “비즈니스 애플리케이션이라는 개념 자체가 AI 에이전트 시대에는 무너질 것”이라고 언급했습니다. 이는 AI 에이전트가 비즈니스 로직을 포함한 CRUD 데이터베이스에 대해 직접적인 작업을 수행할 수 있다는 점에서 더욱 그러합니다. 이러한 점에서, 에이전틱 AI는 SaaS 애플리케이션의 사용률과 가치를 줄이는 방향으로 나아갈 수 있습니다. 그러나 가트너의 톰 코쇼는 AI 에이전트가 SaaS를 대체하기까지는 시간이 필요하다고 경고합니다.
통합 플랫폼 전문업체 스냅로직의 사례를 보면 AI 에이전트의 도입이 기업의 효율성에 긍정적인 영향을 미치고 있다는 것을 알 수 있습니다. 데이터 입력 및 보고 작업이 90%까지 단축됐다는 점은 AI 에이전트가 반복적이고 단순한 작업을 줄여 사용자가 본연의 업무에 집중할 수 있도록 한다는 점에서 긍정적입니다. 하지만 AI 에이전트가 기존 SaaS 앱을 완전히 무너뜨릴 수 있는지는 과제라고 할 수 있겠습니다. 결국, 에이전틱 AI가 SaaS 애플리케이션과 어떻게 공존할 것인지가 중요한 요소가 될 것입니다.
💡 SaaS와의 협력 가능성
에이전틱 AI는 SaaS를 대체하는 기술이 아니라 그 기능을 향상시키는 방식으로 작용할 가능성도 큽니다. SaaS 플랫폼은 에이전틱 AI와 함께 발전함으로써 사용자는 더 이상 앱의 사용자 인터페이스에 직접 접근하지 않고도 업무를 수행할 수 있게 됩니다. 이렇게 되면 SaaS 업체는 기존 사용자와의 관계를 재정립하고 새로운 가치를 제공할 수 있는 기회를 찾을 수 있습니다. 코쇼는 “SaaS는 여전히 워크플로우의 기록 시스템으로 기능하고 있다”고 강조했으며, 이는 두 기술이 서로 보완적인 관계에 놓여 있음을 시사합니다.
미래적인 관점에서 에이전틱 AI가 더 발전하게 된다면 부서 전체의 워크플로우를 자동화할 수 있는 가능성이 매우 높습니다. 이를 통해 사용자들은 각각의 SaaS 계정을 구독하는 대신, 단일 에이전트로 작업을 처리할 수 있게 되면 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 이러한 변화가 기업 환경에서 빠르게 확산된다면, SaaS 플랫폼과 AI 에이전트의 공생 구조를 더욱 공고히 할 수 있습니다.
📊 현재와 미래의 과제
가트너의 코쇼는 에이전틱 AI 기술이 아직 성숙 단계에 이르지 않았다고 지적합니다. 특히, LLM 기반의 AI 에이전트가 확률론적 특성을 지니고 있어 데이터의 품질이 결과에 미치는 영향을 무시할 수 없습니다. 데이터가 부정확하거나 편향되어 있다면 AI 에이전트의 의사결정 또한 부정확해질 수 있다는 점은 기업이 이 기술을 도입할 때 반드시 고려해야 할 사항입니다. 데이터 품질이 낮다면 AI의 효용성을 극대화하기 어려울 것이다.
또한, AI 에이전트를 설계할 때 보안의 중요성도 간과할 수 없습니다. 에이전트가 접근이 제한된 데이터를 이용해야 하는 상황에서, 적절한 권한 설정이 없어질 경우 데이터 유출 같은 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 따라서 기업은 AI 에이전트를 구축하기 전에 데이터 보안을 일관되게 유지해야 합니다.
에이전틱 AI의 시장은 다양한 플레이어들에 의해 형성되고 있으며, SaaS 플랫폼 내의 AI 에이전트는 계속해서 진화할 것입니다. 이 변화는 점진적으로 이루어질 것이라는 전망이지만, 기업들이 AI 에이전트를 활용함으로써 얻는 효율성은 매우 클 것이라는 점은 분명합니다. 따라서 SaaS 및 AI의 미래 관계에 대한 지속적인 연구와 논의가 필요합니다.
결론적으로, 에이전틱 AI는 SaaS 시대에 도전이자 기회를 동시에 제공하는 기존 비즈니스 모델을 전환할 수 있는 중요한 요소로 판단됩니다. 기업들은 데이터 품질과 보안을 강화하는 동시에 AI 에이전트를 도입함으로써 더욱 효율적인 업무 환경을 조성할 필요가 있습니다. 앞으로의 발전 방향과 변화 속에서 기업은 AI와 SaaS의 융합이 가져올 가능성을 탐색해 나가야 할 것입니다.
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