MARKET ANALYSIS
AI Agent 시대, SaaS는 사라지는가?
July 10, 2025
1. AI Agent의 등장과 기능 중심 SaaS의 위기
2023년 이후, 생성형 AI의 급속한 발전은 단순한 언어 생성 기능을 넘어, AI Agent라는 새로운 실행 주체의 패러다임을 본격적으로 열기 시작했다. AI Agent는 단순한 명령 응답 수준을 넘어, 사용자의 상태를 추적하고 의도를 파악해, 다양한 앱과 서비스를 스스로 조합하고 실행하는 고차원적 기능을 갖춘다.
예컨대, 사용자가 "내 일정 기반으로 다음 주 회의 일정을 조율하고, 관련 문서를 팀에 공유해줘"라고 요청하면, Agent는 Google Calendar를 열람하고, Gmail과 Slack 메시지를 분석한 뒤, 필요한 문서를 Notion에 업로드하고 팀 채널에 안내 메시지를 전송하는 일련의 멀티앱 오케스트레이션(Multi-app Orchestration)을 자동 수행할 수 있다. 이러한 기능은 인간의 클릭과 조작을 최소화하고, 여러 SaaS 기능을 ‘자동 호출’하는 구조를 기반으로 한다.
바로 이 지점에서 많은 사람들은 “그렇다면 우리가 직접 사용하는 SaaS는 필요 없는 것 아닌가?" 라는 의문을 가지게 될 것이다. 이러한 의문을 반영하듯, 최근 기술 커뮤니티와 스타트업 업계에서는 “The SaaS is Dead(이제 SaaS는 죽었다)”라는 급진적인 담론까지 등장했다. 이는 단순한 수사적 과장이 아니다. 실제 수치는 이 변화를 가리키고 있다.
글로벌 AI Agent 시장은 2024년 기준 5.25억 달러 규모에서, 2030년에는 최대 236억 달러로 성장할 것으로 전망된다. 이는 연평균 약 45~46% 성장률에 해당한다 【MarketsandMarkets, Superhuman】.
Fortune Business Insights에 따르면, 85% 이상의 글로벌 기업이 2025년까지 AI Agent를 도입할 계획이며, 도입 기업 중 다수는 평균 55%의 생산성 향상, 35%의 비용 절감 효과를 보고 있다고 한다 【FortuneBusinessInsights, Business Insider】.
Agent는 사용자의 클릭 기반 인터페이스(UI)를 요구하지 않는다. 이들은 SaaS의 기능을 API 호출 또는 함수를 통해 실행 가능한 명령 세트로 인식하며, 이를 토대로 최적의 자동화 경로를 스스로 조합한다. 즉, SaaS는 사용자 경험을 위한 프런트엔드 도구가 아닌, Agent의 요청을 처리하는 기능형 백엔드로서 위치가 전환되는 중이다.
이와 같은 추세는 Zapier AI, LangChain, AutoGPT 등 오픈형 Agent 프레임워크를 통해 구체화되고 있다. 사용자는 더 이상 하나의 앱을 구독해서 직접 사용하지 않고, 특정 작업(Task)을 Agent에 위임함으로써 기존 SaaS의 기능을 ‘결과 중심’으로 재조합하는 방식으로 업무를 처리하고 있다.
그 결과, 기존 기능 중심 SaaS는 세 가지 측면에서 구조적 위기를 맞고 있다.
기능 호출의 주체가 사용자 → Agent로 전환됨
클릭 기반 UI/UX 중심 설계는 점차 무의미해짐
Agent가 호출할 수 있는 API 기반 구성으로 리디자인 필요
이는 단순한 기술적 진보가 아니라, SaaS 자체의 존재 목적에 대한 재정의를 요구하는 근본적 변화다. 기능이 아닌 목적, 조작이 아닌 자동화가 중심이 되는 시대에서, SaaS는 더 이상 사람이 직접 사용하는 제품이 아니라, AI가 호출하는 인프라적 존재로 전환되어야 생존 가능하다.
2. SaaS는 죽었는가, 아니면 변하고 있는가?
AI가 모든 태스크를 대신해줄 수 있다면, 굳이 여러 개의 SaaS를 쓸 필요가 있을까? AI Agent의 부상은 이 질문을 중심으로, 기존 SaaS의 생존 가능성에 본질적인 의문을 제기하고 있다. 실제로, 최근 기술 커뮤니티에서는 “The SaaS is Dead(이제 SaaS는 죽었다)”라는 도발적인 주장도 등장했다. 하지만 이에 대한 대답은 단순한 ‘Yes or No’가 아니라, 우리는 SaaS를 무엇으로 정의하고 있는가로 귀결된다.
AI Agent는 SaaS를 제거하는 것이 아니라, SaaS의 역할과 위치를 변화시키고 있다. 기존 SaaS가 사용자의 클릭을 기반으로 UI를 제공하는 직접 소비되는 도구(product)였다면, Agent 환경에서는 간접 호출되는 기능 노드(function node)로 재정의되고 있다. 이 변화는 단순한 기능 추가의 문제가 아니라, SaaS 자체의 존재론적 전환에 가깝다.
2-1. SaaS 시장은 죽지 않았다. 다만 형태를 바꾸고 있다.
Statista와 Gartner에 따르면, 전 세계 SaaS 시장은 2023년 약 2,970억 달러에서 2028년에는 4,820억 달러에 이를 것으로 예측된다. 연평균 성장률(CAGR)은 약 10.5% 수준이지만, 이는 2015년 18% ((2020년 사이 연평균 16%)에 달했던 고속 성장기와 비교하면 명백한 둔화 추세이다. 이는 시장의 포화뿐 아니라, AI 중심의 구조 재편이 진행 중임을 시사한다. 다시 말해, 성장이 멈춘 것이 아니라, 방향이 바뀌고 있는 것이다.
2-2. Agent 친화 SaaS vs 기존 UI 중심 SaaS
AI Agent는 클릭 기반의 UX를 요구하지 않는다. 이들은 기능 단위로 정의된 API, 명확한 응답 포맷, 예측 가능한 구조를 갖춘 SaaS를 선호한다. 즉, 사용자가 아니라 Agent가 사용하기 편한 SaaS가 살아남는 구조다. 이를 비교하면 다음과 같다.
2-3. Zapier, Notion: “죽지 않은 SaaS”의 진화 사례
Zapier는 2024년 기준 연 매출 3.1억 달러, 300만 이상의 사용자와 10만 유료 고객을 유지하고 있다. 최근에는 Zapier AI와 Natural Language Automation(NLA)을 출시해, 사용자가 아닌 Agent의 요청을 수용하는 구조로 급속히 전환 중이다. 예컨대, 사용자가 “이메일 요약해서 노션에 정리해줘”라고 말하면, Zapier AI는 Gmail, OpenAI, Notion API를 호출하여 자동으로 일련의 작업을 완수한다.
Notion 역시 AI 도입 이후 플랫폼 가치를 대폭 확장하고 있다. 2023년 기준 기업 가치는 약 100억 달러로 평가되며, Notion AI 도입 이후 사용자당 생산성 향상률은 50% 이상으로 보고되었다. 특히 Notion은 ‘문맥화된 공간(Contextual Interface)’을 제공해, Agent가 단순히 호출하는 기능 모음이 아니라, 결과를 구조화된 맥락 속에 수용할 수 있도록 설계되어 있다.
이처럼 두 사례는 모두 “사람이 직접 쓰는 SaaS”에서 “Agent가 호출하는 SaaS”로 진화한 구조다.
2-4. SaaS의 다층적 진화: Product → Protocol
SaaS는 지금 단일 제품(product) → 플랫폼(platform) → 프로토콜(protocol)로의 진화를 겪고 있다. 이 변화는 다음과 같이 요약된다:
End-user 대상 → Agent 대상 인터페이스로의 전환
클릭 기반 UI는 점차 소멸하고, 대신 함수 호출, 메시지 기반 명령, API 접점이 중심이 된다.
UX 중심 경쟁 → API/데이터 품질 중심 경쟁
더 이상 예쁜 UI보다 정확한 응답, 구조화된 데이터, 호출 속도, 보안성이 핵심 경쟁력이 된다.
‘앱’이 아니라 ‘기능 단위 인프라’로의 전환
AI는 각 SaaS를 하나의 함수처럼 호출하고, 연쇄적으로 실행한다. 이때 중요한 것은 UI가 아닌 의미 있는 명령 체계와 안정성 있는 백엔드다.
2-5. 결론: SaaS는 ‘Agent 기반 자동화 생태계의 신경망’이 된다
SaaS는 확실히 사용자와의 직접 접점(UI)은 잃어가고 있다. 하지만 그 자리는 AI Agent가 대신하고 있다. 그리고 이 Agent가 무엇인가를 실행하려면, 결국 다음 요소들이 필요하다.
신뢰 가능한 기능 API
구조화된 데이터 제공
보안과 컴플라이언스 기준 충족
결과를 수용할 수 있는 문맥화된 환경
이 요소를 공급할 수 있는 존재가 바로 진화된 SaaS이다. 즉, SaaS는 죽은 것이 아니다. 단지 사람이 클릭하지 않을 뿐이다. 그리고 AI는 그 기능을 호출하며, 새로운 사용자로 부상하고 있다. SaaS의 미래는 ‘사용자 제품’이 아닌 ‘AI 친화적 인프라’로 전환하는 데 달려 있다.
3. SaaS 기업의 전략적 대응: 서비스에서 스택으로
AI Agent의 부상은 SaaS 기업에게 단순한 기능 확장이 아닌, 정체성과 구조의 재설계를 요구하고 있다.
기존의 SaaS가 사용자의 직접 클릭을 전제로 한 ‘서비스’였다면, 앞으로는 AI Agent가 다양한 목적을 수행하는 과정에서 자동으로 호출할 수 있는 “기능형 스택”, 즉 에이전트 친화적 인프라가 되어야 한다.
이 변화에 빠르게 대응하고 있는 SaaS 기업들은 다음의 세 가지 축을 중심으로 전략적 전환을 시도하고 있다:
3-1. Agent 친화적 API 제공 강화
AI Agent가 SaaS 기능을 활용하기 위해서는, 사람이 아니라 머신(AI)이 호출하고 이해할 수 있는 구조가 핵심이다. 이를 위해 SaaS는 다음과 같은 조건을 갖추어야 한다.
안정적이고 지속 가능한 API 제공
명확한 문서화 (OpenAPI/Swagger, Postman 등 기준에 부합)
정형화된 입출력 구조 (JSON 기반 응답 및 오류 처리 체계 구축)
실행 지연 최소화와 에러 핸들링 유연성 등 ‘머신 중심 UX’ 고려
예를 들어, Slack은 슬래시 커맨드, Webhook, GPT Plug-in 등 다양한 외부 호출형 API를 제공하고 있으며,
OpenAI는 Function Calling을 통해 수백 개의 서드파티 SaaS와 Agent 통합을 가능하게 했다. 이러한 환경이 없다면, 해당 SaaS는 향후 Agent 생태계에서 “호출되지 않는 기능”으로 밀려날 수 있다.
3-2. 내부 AI 통합을 넘은 ‘Agent 인터페이스’ 확보
많은 SaaS 기업이 AI 기능(요약, 추천, 예측 등)을 자체 서비스에 내장하고 있지만, 진정한 차별화는 외부 Agent가 우리의 기능을 호출하고 조합할 수 있게 하는 구조에서 시작된다.
Zapier AI, LangChain, Replit, OpenAI Function Calling 등의 Agent 프레임워크는 SaaS가 “내부 AI 통합”을 넘어서 “Agent 친화적 외부 API”로 확장할 수 있는 통로를 제공한다.
예를 들어, Salesforce는 ‘Einstein’에서 더 나아가 Agentforce라는 이름의 Agent 확장 전략을 발표하며, 실제로 고객 문의의 84%를 AI Agent가 대응하는 수준까지 진화했다 【Inc.com, The Australian, Investors.com】.
즉, 내부 AI 기능 내장보다도 중요한 것은, 우리 서비스를 외부 Agent가 “기능 단위”로 호출할 수 있게 하는 구조화다.
3-3. 서비스에서 스택으로: SaaS의 기능 모듈화
궁극적인 전환은 SaaS의 ‘정체성’ 변화다. SaaS는 이제 더 이상 사용자에게 보여주는 UI 중심 제품(product)이 아니라, AI가 호출할 수 있는 ‘기능 레이어(Function Layer)’로 진화하고 있다. 이러한 역할 변화는 다음 세 가지 축에서 정리된다.
대표적으로, OpenAI는 ChatGPT 내 유료 플러그인 구조와 Function Calling API를 통해 수많은 SaaS 기능을 자동 호출 가능한 구성요소로 통합하며, 구독 기반 연간 매출이 이미 100억 달러를 돌파 중이다 【WSJ, OpenAI】.
3-4. 요약: “Agent가 사용하기 좋은 SaaS”만이 살아남는다
정리하면, AI Agent 시대에서 SaaS 기업이 생존하고 성장하기 위해서는 단순히 ‘좋은 기능’을 제공하는 것이 아니라 아래의 3가지 전략이 핵심일 것이다.
Agent가 쉽게 호출하고 이해할 수 있는 구조(API)
외부 AI 생태계와의 적극적 연동성
데이터·실행·맥락을 책임지는 백엔드형 스택 설계
앞으로의 경쟁은 “어떻게 더 잘 보일까”가 아니라, “AI Agent가 우리를 가장 먼저 호출하게 만들려면 무엇을 갖추어야 하는가”의 싸움이다. 이 변화에 선제적으로 대응하는 기업만이 AI 기반의 워크플로우 생태계에서 살아남을 수 있다.
4. 결론: AI 시대에 SaaS는 ‘사용자’가 아니라 ‘에이전트’를 위한 제품이 된다
AI Agent는 점점 더 복잡한 작업을 대체하면서, 기존 SaaS 사용자 경험의 패러다임을 빠르게 전환시키고 있다.
사람이 직접 클릭하고 데이터를 입력하던 인터페이스는 줄어들고, AI가 명령어 한 줄로 여러 SaaS 기능을 호출해 자동으로 문서를 작성하고, 회의를 예약하며, 데이터를 정리하는 시대가 도래한 것이다.
이 변화 속에서 “SaaS는 죽었다(The SaaS is dead)”는 극단적인 주장도 나오고 있다. 하지만 사라지는 것은 UI 기반의 SaaS 경험이지, 그 기반이 되는 기능, 데이터, 실행 능력은 오히려 AI의 필수 기반으로 재조명되고 있다.
실제로, AI Agent가 작동하기 위해서는 반드시 다음 세 가지가 필요하다.
신뢰 가능한 기능 호출 지점
정확하고 구조화된 데이터
지속적이고 일관된 맥락 제공
이 모든 역할을 수행할 수 있는 주체는 여전히 SaaS이며, 단지 이제는 사람이 쓰는 서비스에서, AI가 호출하는 인프라로 이동하고 있을 뿐이다.
4-1. B2C SaaS: UI 중심의 위기
AI Agent가 일반 사용자의 반복 업무를 대체함에 따라, UX 중심의 B2C SaaS는 다음과 같은 압박에 직면하고 있다:
고도화된 사용자 기대치(속도, 정확성, 맞춤형 응답)에 대응 실패 시 AI 기반 대체 도구로 빠르게 전환
UI/UX로 차별화하던 경쟁력 약화 → AI Agent가 호출할 수 있는 기능 단위 제품으로 전환 필요
이러한 시장 압력은 기능 중심 B2C SaaS의 구조적 성장 한계를 노출시키고 있다.
4-2. B2B SaaS: 백엔드 인프라로의 기회
반면 B2B SaaS는 다음의 영역에서 여전히 강력한 생존 기반을 갖는다.
즉, B2B SaaS는 AI Agent의 백엔드로 작동할 수 있는 구조적 강점을 내재하고 있으며, 고품질 API, 보안 인증, 통합 데이터 저장소 등을 기반으로 Agent가 의존하는 핵심 기능 노드로 재정의되고 있다.
4-3. 결론: SaaS는 죽지 않았다. 역할이 바뀔 뿐이다.
SaaS는 이제 더 이상 “사람이 클릭하는 서비스”만을 의미하지 않는다. 이제는 AI가 호출하고, 데이터와 기능을 조합하며, 새로운 흐름을 구성하는 인프라적 존재로 변화하고 있다.
이러한 다층적 진화를 통해, SaaS는 죽지 않고 진화하고 있는 것이다. 앞으로의 경쟁은 ‘누가 더 예쁜 화면을 제공하는가’가 아니라, ‘누가 AI Agent에게 더 잘 호출되고, 더 빠르게 응답하며, 더 많은 신뢰를 줄 수 있는가’가 될 것이다. SaaS의 미래는 사용자와의 접점이 아니라, AI Agent와의 연동 중심에서 펼쳐질 것이다. 그리고 그 미래에서 살아남는 기업은, 서비스를 넘어 스택이 되는 SaaS를 준비한 이들일 것이다.
5. 참고문헌 및 자료 출처
5-1. 시장 데이터 및 산업 보고서
Statista
SaaS 시장 규모 및 CAGR (2023–2028)
https://www.statista.com/statistics/510333/worldwide-public-cloud-software-as-a-service/
Gartner
Fortune Business Insights
AI Agent 도입률 및 도입 의향 관련 통계
https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/artificial-intelligence-market-100114
Markets & Markets
글로벌 AI Agent 시장 성장률 (CAGR 약 45% 이상)
https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/autonomous-agents-market-203442103.html
TechJury
AI Agent 생산성 향상 및 비용 절감 효과 통계 (55%↑, 35%↓)
Business Insider
AI 기반 자동화 도입 시 업무 효율화 사례
https://www.businessinsider.com/how-companies-are-using-ai-to-boost-efficiency
5-2. AI Agent 및 플랫폼 동향
Superhuman Blog
"The SaaS is dead" 담론과 AI 중심 생산성 앱의 부상
WSJ (Wall Street Journal)
Agent 기술 도입이 SaaS 구조에 미치는 영향 분석
https://www.wsj.com/articles/ai-agents-reshape-workflow-automation
LangChain 공식 문서
멀티앱 오케스트레이션 구조 및 AI function chaining 기술 개요
OpenAI Developer Docs
Function Calling, GPT Agents 개요 및 호출 방식 문서
5-3. 사례 기반 SaaS 플랫폼 정보
Zapier 공식 블로그 및 SaaS Mag 인터뷰
연 매출, 유료 사용자 수, NLA 출시 시기 등
Notion & Notion AI
기업 가치(Valuation), AI 기능 효과 보고 등
https://www.theinformation.com/articles/notion-ai-boosts-productivity
Salesforce ‘Agentforce’ 관련 자료
AI 기반 고객 서비스 자동화 성공 사례
Plivo Blog
AI 기반 커뮤니케이션 SaaS로의 전환 및 인프라 사례
1. AI Agent의 등장과 기능 중심 SaaS의 위기
2023년 이후, 생성형 AI의 급속한 발전은 단순한 언어 생성 기능을 넘어, AI Agent라는 새로운 실행 주체의 패러다임을 본격적으로 열기 시작했다. AI Agent는 단순한 명령 응답 수준을 넘어, 사용자의 상태를 추적하고 의도를 파악해, 다양한 앱과 서비스를 스스로 조합하고 실행하는 고차원적 기능을 갖춘다.
예컨대, 사용자가 "내 일정 기반으로 다음 주 회의 일정을 조율하고, 관련 문서를 팀에 공유해줘"라고 요청하면, Agent는 Google Calendar를 열람하고, Gmail과 Slack 메시지를 분석한 뒤, 필요한 문서를 Notion에 업로드하고 팀 채널에 안내 메시지를 전송하는 일련의 멀티앱 오케스트레이션(Multi-app Orchestration)을 자동 수행할 수 있다. 이러한 기능은 인간의 클릭과 조작을 최소화하고, 여러 SaaS 기능을 ‘자동 호출’하는 구조를 기반으로 한다.
바로 이 지점에서 많은 사람들은 “그렇다면 우리가 직접 사용하는 SaaS는 필요 없는 것 아닌가?" 라는 의문을 가지게 될 것이다. 이러한 의문을 반영하듯, 최근 기술 커뮤니티와 스타트업 업계에서는 “The SaaS is Dead(이제 SaaS는 죽었다)”라는 급진적인 담론까지 등장했다. 이는 단순한 수사적 과장이 아니다. 실제 수치는 이 변화를 가리키고 있다.
글로벌 AI Agent 시장은 2024년 기준 5.25억 달러 규모에서, 2030년에는 최대 236억 달러로 성장할 것으로 전망된다. 이는 연평균 약 45~46% 성장률에 해당한다 【MarketsandMarkets, Superhuman】.
Fortune Business Insights에 따르면, 85% 이상의 글로벌 기업이 2025년까지 AI Agent를 도입할 계획이며, 도입 기업 중 다수는 평균 55%의 생산성 향상, 35%의 비용 절감 효과를 보고 있다고 한다 【FortuneBusinessInsights, Business Insider】.
Agent는 사용자의 클릭 기반 인터페이스(UI)를 요구하지 않는다. 이들은 SaaS의 기능을 API 호출 또는 함수를 통해 실행 가능한 명령 세트로 인식하며, 이를 토대로 최적의 자동화 경로를 스스로 조합한다. 즉, SaaS는 사용자 경험을 위한 프런트엔드 도구가 아닌, Agent의 요청을 처리하는 기능형 백엔드로서 위치가 전환되는 중이다.
이와 같은 추세는 Zapier AI, LangChain, AutoGPT 등 오픈형 Agent 프레임워크를 통해 구체화되고 있다. 사용자는 더 이상 하나의 앱을 구독해서 직접 사용하지 않고, 특정 작업(Task)을 Agent에 위임함으로써 기존 SaaS의 기능을 ‘결과 중심’으로 재조합하는 방식으로 업무를 처리하고 있다.
그 결과, 기존 기능 중심 SaaS는 세 가지 측면에서 구조적 위기를 맞고 있다.
기능 호출의 주체가 사용자 → Agent로 전환됨
클릭 기반 UI/UX 중심 설계는 점차 무의미해짐
Agent가 호출할 수 있는 API 기반 구성으로 리디자인 필요
이는 단순한 기술적 진보가 아니라, SaaS 자체의 존재 목적에 대한 재정의를 요구하는 근본적 변화다. 기능이 아닌 목적, 조작이 아닌 자동화가 중심이 되는 시대에서, SaaS는 더 이상 사람이 직접 사용하는 제품이 아니라, AI가 호출하는 인프라적 존재로 전환되어야 생존 가능하다.
2. SaaS는 죽었는가, 아니면 변하고 있는가?
AI가 모든 태스크를 대신해줄 수 있다면, 굳이 여러 개의 SaaS를 쓸 필요가 있을까? AI Agent의 부상은 이 질문을 중심으로, 기존 SaaS의 생존 가능성에 본질적인 의문을 제기하고 있다. 실제로, 최근 기술 커뮤니티에서는 “The SaaS is Dead(이제 SaaS는 죽었다)”라는 도발적인 주장도 등장했다. 하지만 이에 대한 대답은 단순한 ‘Yes or No’가 아니라, 우리는 SaaS를 무엇으로 정의하고 있는가로 귀결된다.
AI Agent는 SaaS를 제거하는 것이 아니라, SaaS의 역할과 위치를 변화시키고 있다. 기존 SaaS가 사용자의 클릭을 기반으로 UI를 제공하는 직접 소비되는 도구(product)였다면, Agent 환경에서는 간접 호출되는 기능 노드(function node)로 재정의되고 있다. 이 변화는 단순한 기능 추가의 문제가 아니라, SaaS 자체의 존재론적 전환에 가깝다.
2-1. SaaS 시장은 죽지 않았다. 다만 형태를 바꾸고 있다.
Statista와 Gartner에 따르면, 전 세계 SaaS 시장은 2023년 약 2,970억 달러에서 2028년에는 4,820억 달러에 이를 것으로 예측된다. 연평균 성장률(CAGR)은 약 10.5% 수준이지만, 이는 2015년 18% ((2020년 사이 연평균 16%)에 달했던 고속 성장기와 비교하면 명백한 둔화 추세이다. 이는 시장의 포화뿐 아니라, AI 중심의 구조 재편이 진행 중임을 시사한다. 다시 말해, 성장이 멈춘 것이 아니라, 방향이 바뀌고 있는 것이다.
2-2. Agent 친화 SaaS vs 기존 UI 중심 SaaS
AI Agent는 클릭 기반의 UX를 요구하지 않는다. 이들은 기능 단위로 정의된 API, 명확한 응답 포맷, 예측 가능한 구조를 갖춘 SaaS를 선호한다. 즉, 사용자가 아니라 Agent가 사용하기 편한 SaaS가 살아남는 구조다. 이를 비교하면 다음과 같다.
2-3. Zapier, Notion: “죽지 않은 SaaS”의 진화 사례
Zapier는 2024년 기준 연 매출 3.1억 달러, 300만 이상의 사용자와 10만 유료 고객을 유지하고 있다. 최근에는 Zapier AI와 Natural Language Automation(NLA)을 출시해, 사용자가 아닌 Agent의 요청을 수용하는 구조로 급속히 전환 중이다. 예컨대, 사용자가 “이메일 요약해서 노션에 정리해줘”라고 말하면, Zapier AI는 Gmail, OpenAI, Notion API를 호출하여 자동으로 일련의 작업을 완수한다.
Notion 역시 AI 도입 이후 플랫폼 가치를 대폭 확장하고 있다. 2023년 기준 기업 가치는 약 100억 달러로 평가되며, Notion AI 도입 이후 사용자당 생산성 향상률은 50% 이상으로 보고되었다. 특히 Notion은 ‘문맥화된 공간(Contextual Interface)’을 제공해, Agent가 단순히 호출하는 기능 모음이 아니라, 결과를 구조화된 맥락 속에 수용할 수 있도록 설계되어 있다.
이처럼 두 사례는 모두 “사람이 직접 쓰는 SaaS”에서 “Agent가 호출하는 SaaS”로 진화한 구조다.
2-4. SaaS의 다층적 진화: Product → Protocol
SaaS는 지금 단일 제품(product) → 플랫폼(platform) → 프로토콜(protocol)로의 진화를 겪고 있다. 이 변화는 다음과 같이 요약된다:
End-user 대상 → Agent 대상 인터페이스로의 전환
클릭 기반 UI는 점차 소멸하고, 대신 함수 호출, 메시지 기반 명령, API 접점이 중심이 된다.
UX 중심 경쟁 → API/데이터 품질 중심 경쟁
더 이상 예쁜 UI보다 정확한 응답, 구조화된 데이터, 호출 속도, 보안성이 핵심 경쟁력이 된다.
‘앱’이 아니라 ‘기능 단위 인프라’로의 전환
AI는 각 SaaS를 하나의 함수처럼 호출하고, 연쇄적으로 실행한다. 이때 중요한 것은 UI가 아닌 의미 있는 명령 체계와 안정성 있는 백엔드다.
2-5. 결론: SaaS는 ‘Agent 기반 자동화 생태계의 신경망’이 된다
SaaS는 확실히 사용자와의 직접 접점(UI)은 잃어가고 있다. 하지만 그 자리는 AI Agent가 대신하고 있다. 그리고 이 Agent가 무엇인가를 실행하려면, 결국 다음 요소들이 필요하다.
신뢰 가능한 기능 API
구조화된 데이터 제공
보안과 컴플라이언스 기준 충족
결과를 수용할 수 있는 문맥화된 환경
이 요소를 공급할 수 있는 존재가 바로 진화된 SaaS이다. 즉, SaaS는 죽은 것이 아니다. 단지 사람이 클릭하지 않을 뿐이다. 그리고 AI는 그 기능을 호출하며, 새로운 사용자로 부상하고 있다. SaaS의 미래는 ‘사용자 제품’이 아닌 ‘AI 친화적 인프라’로 전환하는 데 달려 있다.
3. SaaS 기업의 전략적 대응: 서비스에서 스택으로
AI Agent의 부상은 SaaS 기업에게 단순한 기능 확장이 아닌, 정체성과 구조의 재설계를 요구하고 있다.
기존의 SaaS가 사용자의 직접 클릭을 전제로 한 ‘서비스’였다면, 앞으로는 AI Agent가 다양한 목적을 수행하는 과정에서 자동으로 호출할 수 있는 “기능형 스택”, 즉 에이전트 친화적 인프라가 되어야 한다.
이 변화에 빠르게 대응하고 있는 SaaS 기업들은 다음의 세 가지 축을 중심으로 전략적 전환을 시도하고 있다:
3-1. Agent 친화적 API 제공 강화
AI Agent가 SaaS 기능을 활용하기 위해서는, 사람이 아니라 머신(AI)이 호출하고 이해할 수 있는 구조가 핵심이다. 이를 위해 SaaS는 다음과 같은 조건을 갖추어야 한다.
안정적이고 지속 가능한 API 제공
명확한 문서화 (OpenAPI/Swagger, Postman 등 기준에 부합)
정형화된 입출력 구조 (JSON 기반 응답 및 오류 처리 체계 구축)
실행 지연 최소화와 에러 핸들링 유연성 등 ‘머신 중심 UX’ 고려
예를 들어, Slack은 슬래시 커맨드, Webhook, GPT Plug-in 등 다양한 외부 호출형 API를 제공하고 있으며,
OpenAI는 Function Calling을 통해 수백 개의 서드파티 SaaS와 Agent 통합을 가능하게 했다. 이러한 환경이 없다면, 해당 SaaS는 향후 Agent 생태계에서 “호출되지 않는 기능”으로 밀려날 수 있다.
3-2. 내부 AI 통합을 넘은 ‘Agent 인터페이스’ 확보
많은 SaaS 기업이 AI 기능(요약, 추천, 예측 등)을 자체 서비스에 내장하고 있지만, 진정한 차별화는 외부 Agent가 우리의 기능을 호출하고 조합할 수 있게 하는 구조에서 시작된다.
Zapier AI, LangChain, Replit, OpenAI Function Calling 등의 Agent 프레임워크는 SaaS가 “내부 AI 통합”을 넘어서 “Agent 친화적 외부 API”로 확장할 수 있는 통로를 제공한다.
예를 들어, Salesforce는 ‘Einstein’에서 더 나아가 Agentforce라는 이름의 Agent 확장 전략을 발표하며, 실제로 고객 문의의 84%를 AI Agent가 대응하는 수준까지 진화했다 【Inc.com, The Australian, Investors.com】.
즉, 내부 AI 기능 내장보다도 중요한 것은, 우리 서비스를 외부 Agent가 “기능 단위”로 호출할 수 있게 하는 구조화다.
3-3. 서비스에서 스택으로: SaaS의 기능 모듈화
궁극적인 전환은 SaaS의 ‘정체성’ 변화다. SaaS는 이제 더 이상 사용자에게 보여주는 UI 중심 제품(product)이 아니라, AI가 호출할 수 있는 ‘기능 레이어(Function Layer)’로 진화하고 있다. 이러한 역할 변화는 다음 세 가지 축에서 정리된다.
대표적으로, OpenAI는 ChatGPT 내 유료 플러그인 구조와 Function Calling API를 통해 수많은 SaaS 기능을 자동 호출 가능한 구성요소로 통합하며, 구독 기반 연간 매출이 이미 100억 달러를 돌파 중이다 【WSJ, OpenAI】.
3-4. 요약: “Agent가 사용하기 좋은 SaaS”만이 살아남는다
정리하면, AI Agent 시대에서 SaaS 기업이 생존하고 성장하기 위해서는 단순히 ‘좋은 기능’을 제공하는 것이 아니라 아래의 3가지 전략이 핵심일 것이다.
Agent가 쉽게 호출하고 이해할 수 있는 구조(API)
외부 AI 생태계와의 적극적 연동성
데이터·실행·맥락을 책임지는 백엔드형 스택 설계
앞으로의 경쟁은 “어떻게 더 잘 보일까”가 아니라, “AI Agent가 우리를 가장 먼저 호출하게 만들려면 무엇을 갖추어야 하는가”의 싸움이다. 이 변화에 선제적으로 대응하는 기업만이 AI 기반의 워크플로우 생태계에서 살아남을 수 있다.
4. 결론: AI 시대에 SaaS는 ‘사용자’가 아니라 ‘에이전트’를 위한 제품이 된다
AI Agent는 점점 더 복잡한 작업을 대체하면서, 기존 SaaS 사용자 경험의 패러다임을 빠르게 전환시키고 있다.
사람이 직접 클릭하고 데이터를 입력하던 인터페이스는 줄어들고, AI가 명령어 한 줄로 여러 SaaS 기능을 호출해 자동으로 문서를 작성하고, 회의를 예약하며, 데이터를 정리하는 시대가 도래한 것이다.
이 변화 속에서 “SaaS는 죽었다(The SaaS is dead)”는 극단적인 주장도 나오고 있다. 하지만 사라지는 것은 UI 기반의 SaaS 경험이지, 그 기반이 되는 기능, 데이터, 실행 능력은 오히려 AI의 필수 기반으로 재조명되고 있다.
실제로, AI Agent가 작동하기 위해서는 반드시 다음 세 가지가 필요하다.
신뢰 가능한 기능 호출 지점
정확하고 구조화된 데이터
지속적이고 일관된 맥락 제공
이 모든 역할을 수행할 수 있는 주체는 여전히 SaaS이며, 단지 이제는 사람이 쓰는 서비스에서, AI가 호출하는 인프라로 이동하고 있을 뿐이다.
4-1. B2C SaaS: UI 중심의 위기
AI Agent가 일반 사용자의 반복 업무를 대체함에 따라, UX 중심의 B2C SaaS는 다음과 같은 압박에 직면하고 있다:
고도화된 사용자 기대치(속도, 정확성, 맞춤형 응답)에 대응 실패 시 AI 기반 대체 도구로 빠르게 전환
UI/UX로 차별화하던 경쟁력 약화 → AI Agent가 호출할 수 있는 기능 단위 제품으로 전환 필요
이러한 시장 압력은 기능 중심 B2C SaaS의 구조적 성장 한계를 노출시키고 있다.
4-2. B2B SaaS: 백엔드 인프라로의 기회
반면 B2B SaaS는 다음의 영역에서 여전히 강력한 생존 기반을 갖는다.
즉, B2B SaaS는 AI Agent의 백엔드로 작동할 수 있는 구조적 강점을 내재하고 있으며, 고품질 API, 보안 인증, 통합 데이터 저장소 등을 기반으로 Agent가 의존하는 핵심 기능 노드로 재정의되고 있다.
4-3. 결론: SaaS는 죽지 않았다. 역할이 바뀔 뿐이다.
SaaS는 이제 더 이상 “사람이 클릭하는 서비스”만을 의미하지 않는다. 이제는 AI가 호출하고, 데이터와 기능을 조합하며, 새로운 흐름을 구성하는 인프라적 존재로 변화하고 있다.
이러한 다층적 진화를 통해, SaaS는 죽지 않고 진화하고 있는 것이다. 앞으로의 경쟁은 ‘누가 더 예쁜 화면을 제공하는가’가 아니라, ‘누가 AI Agent에게 더 잘 호출되고, 더 빠르게 응답하며, 더 많은 신뢰를 줄 수 있는가’가 될 것이다. SaaS의 미래는 사용자와의 접점이 아니라, AI Agent와의 연동 중심에서 펼쳐질 것이다. 그리고 그 미래에서 살아남는 기업은, 서비스를 넘어 스택이 되는 SaaS를 준비한 이들일 것이다.
5. 참고문헌 및 자료 출처
5-1. 시장 데이터 및 산업 보고서
Statista
SaaS 시장 규모 및 CAGR (2023–2028)
https://www.statista.com/statistics/510333/worldwide-public-cloud-software-as-a-service/
Gartner
Fortune Business Insights
AI Agent 도입률 및 도입 의향 관련 통계
https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/artificial-intelligence-market-100114
Markets & Markets
글로벌 AI Agent 시장 성장률 (CAGR 약 45% 이상)
https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/autonomous-agents-market-203442103.html
TechJury
AI Agent 생산성 향상 및 비용 절감 효과 통계 (55%↑, 35%↓)
Business Insider
AI 기반 자동화 도입 시 업무 효율화 사례
https://www.businessinsider.com/how-companies-are-using-ai-to-boost-efficiency
5-2. AI Agent 및 플랫폼 동향
Superhuman Blog
"The SaaS is dead" 담론과 AI 중심 생산성 앱의 부상
WSJ (Wall Street Journal)
Agent 기술 도입이 SaaS 구조에 미치는 영향 분석
https://www.wsj.com/articles/ai-agents-reshape-workflow-automation
LangChain 공식 문서
멀티앱 오케스트레이션 구조 및 AI function chaining 기술 개요
OpenAI Developer Docs
Function Calling, GPT Agents 개요 및 호출 방식 문서
5-3. 사례 기반 SaaS 플랫폼 정보
Zapier 공식 블로그 및 SaaS Mag 인터뷰
연 매출, 유료 사용자 수, NLA 출시 시기 등
Notion & Notion AI
기업 가치(Valuation), AI 기능 효과 보고 등
https://www.theinformation.com/articles/notion-ai-boosts-productivity
Salesforce ‘Agentforce’ 관련 자료
AI 기반 고객 서비스 자동화 성공 사례
Plivo Blog
AI 기반 커뮤니케이션 SaaS로의 전환 및 인프라 사례
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파프리칸 공개채용기
November 28, 2023
WHY WALLA
설문 폼 웹훅 가이드라인
August 31, 2023
EDITORIAL
우리가 사라지는 네이버폼에 대처하는 방법
July 3, 2023
EDITORIAL
캐나다에 회사를 세우고 다같이 가서 살아보기로 했다
June 12, 2023
WHY WALLA
그룹바이 기능으로 데이터를 묶어보자
May 17, 2023
EDITORIAL
왈라의 아주 작은 히스토리 북 (EN VER.)
May 15, 2023
EDITORIAL
6개월 만에 매출 220배 성장한 왈라팀의 인사이트
April 28, 2023
EDITORIAL
정주영창업경진대회 후기
April 6, 2023
EDITORIAL
대학 강연에서 왈라팀 창업자가 전한 이야기
April 5, 2023
WHY WALLA
설문을 원페이지로 만드는 법
April 5, 2023
WHY WALLA
설문에 알림을 설정하는 법
April 5, 2023
EDITORIAL
왈라는 어떻게 응답자를 찾나요?
April 4, 2023
EDITORIAL
창업을 꿈꾸는 사람에게 부치는 편지
March 29, 2023
WHY WALLA
현대인들의 조개 껍데기, 스타벅스 기프티콘
March 24, 2023
EDITORIAL
왈라의 이름은 왜 왈라가 되었나?
March 21, 2023
WHY WALLA
위치 데이터 수집을 위한 완벽한 방법
March 15, 2023
WHY WALLA
로직 설정 완벽 이해하기
March 14, 2023
WHY WALLA
왈라팀의 철학이 담긴 가격 정책 톺아보기
March 14, 2023
WHY WALLA
GPT로 응답 시트 데이터 분석하기
March 8, 2023
WHY WALLA
구글폼을 사용하는 가장 효율적인 방법
March 8, 2023
WHY WALLA
히든필드, 더이상 몰라서 숨지 않는 법
March 8, 2023
EDITORIAL
안녕하세요, 왈라팀입니다
March 10, 2023
EDITORIAL
왜 이름이 파프리카데이터랩이죠?
March 10, 2023
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A 5-Point Checklist for Collecting Sensitive Health Data with Online Forms
July 16, 2025
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ISMS, ISMS-P 인증, 구글폼으로 개인정보를 수집하면 안되나요?
April 21, 2025
WHY WALLA
COPPA Compliance with Walla: Building Safer Forms for Children’s Data
July 16, 2025
WHY WALLA
Navigating the Connecticut Data Privacy Act (CTDPA): A SaaS Compliance Blueprint for Companies Like Walla
July 16, 2025
WHY WALLA
Walla and HIPAA: Building Healthcare-Ready Forms with Compliance in Mind
July 16, 2025
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VCDPA in Virginia: What Every SaaS Company Needs to Know
July 16, 2025
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Understanding Singapore’s PDPA and How Walla Helps You Stay Compliant
July 18, 2025
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GLBA Compliance and Walla: Enabling Financial Institutions to Collect Data Securely
July 16, 2025
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글로벌 SaaS 기업들의 M&A 사례로 보는 시장 재편과 성장 전략
July 14, 2025
WHY WALLA
การจัดการข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้ในประเทศไทย: ทำความเข้าใจกฎหมาย PDPA และแนวทางปฏิบัติของ Walla
July 18, 2025
WHY WALLA
面向台灣用戶的個資合規指南：理解 PDPA 與 Walla 的應對策略
July 18, 2025
MARKET ANALYSIS
AI Agent 시대, SaaS는 사라지는가?
July 10, 2025
WHY WALLA
Wallaを活用したAPPI対応の個人情報収集UX設計のポイント
July 17, 2025
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Building a B2B SaaS Onboarding Flow under Singapore’s PDPA
July 17, 2025
WHY WALLA
日本ユーザーのデータを扱う際に知っておくべき個人情報保護法（APPI）とWallaの対応策
July 18, 2025
WHY WALLA
Proteção de Dados no Brasil: Como o Walla se alinha à LGPD para garantir confiança e segurança
July 16, 2025
WHY WALLA
CCPA Compliance with Walla: Privacy-Centered SaaS Infrastructure for California Consumers
July 16, 2025
MARKET ANALYSIS
데이터 주권과 클라우드: 국경 없는 인프라에서의 컴플라이언스 전략
July 10, 2025
EDITORIAL
SaaS는 더 이상 제품이 아니다
July 14, 2025
WHY WALLA
Understanding the Texas Data Privacy and Security Act (TDPSA): What It Means for SaaS Companies Like Walla
July 16, 2025
USE CASE
폴스타는 고객 설문조사를 이렇게 합니다
June 2, 2025
WHY WALLA
Understanding the Colorado Privacy Act (CPA): What SaaS Companies Like Walla Need to Know
July 16, 2025
WHY WALLA
Understanding Utah’s UCPA: A Practical Guide for SaaS Platforms Like Walla
July 16, 2025
EDITORIAL
설문 응답률을 높이는 기프티콘 200% 활용 가이드
May 20, 2025
EDITORIAL
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April 21, 2025
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April 11, 2025
EDITORIAL
왈라로 성공적인 온라인 프로모션 진행하기
March 28, 2025
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왈라 템플릿으로 5분만에 설문조사 끝내기
March 26, 2025
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온라인 이벤트 마케팅, 설문조사 하나로 끝내세요!
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B2B 마케팅에서 남들보다 한 발 앞서가는 법
March 19, 2025
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스타트업을 위한 무료 마케팅 지침서
March 7, 2025
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February 14, 2024
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March 10, 2023
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