왜 나는 AI가 내 SaaS를 죽이는 것이 두렵지 않은가 (그리고 실제로 두려워해야 할 것)
Source: Dev.to
모두가 공포에 빠지고 있다
“AI 에이전트가 SaaS를 죽일 것이다.” 벤처 캐피털리스트들이 이에 대해 에세이를 쓰고 있다. 트위터는 다양한 의견으로 가득 차 있다. 그리고 맞다 — 그 중 일부는 옳다.
하지만 대부분의 두려움은 잘못된 대상을 향하고 있다.
이 영화는 전에 본 적 있다
15년 동안 소프트웨어를 만들면서 나는 “SaaS 킬러” 이야기가 최소 다섯 번은 순환하는 것을 보았다:
- Low‑code 가 개발 도구를 죽일 것이다
- No‑code 가 모든 것을 대체할 것이다
- Web3 가 모든 플랫폼을 탈중앙화할 것이다
- ChatGPT 가 구글을 대체할 것이다
- AI 에이전트 가 이제 SaaS를 대체할 것이라고 한다
각 파도는 일부를 죽였다. Low‑code는 실제로 간단한 내부 툴링을 잠식했다. No‑code는 랜딩 페이지 빌더의 일부를 차지했다. 패턴은 일관된다: 일반적인 것은 죽고, 구체적인 것은 살아남는다.
이번에 실제로 다른 점
AI 에이전트는 단순한 과대광고가 아니라 실제 변화이지만, 대부분 사람들이 생각하는 방식과는 다르다.
진짜 변화는 구매자가 가입하기 전에 묻는 새로운 질문이다:
“$99/월을 내는 대신 주말에 바로 vibe‑code로 만들 수 있을까?”
많은 도구에 대해 정직한 답은 예이다. 당신의 SaaS가 별다른 락인 없이, 독자적인 데이터 레이어도 없고, 워크플로우 깊이도 없는 단순한 일반 기능만 제공한다면 — 괜찮은 개발자가 하루 만에 80 %를 커버하는 에이전트를 만들 수 있다.
그런 도구들은 곤란에 처한다. AI가 마법이라서가 아니라, 그 도구들이 항상 API를 감싼 얇은 UI일 뿐이었기 때문이다.
대체되지 않는 것
나는 EST8 (부동산 CRM)과 ListingVid (부동산 에이전트를 위한 AI 영상 생성)를 만든다. 이 두 제품은 vibe‑code로 대체되지 않는다. 그 이유는 다음과 같다:
1. 워크플로우 깊이
EST8은 단순히 UI가 붙은 데이터베이스가 아니다. 부동산 에이전트가 거래를 관리하는 방식—단계 로직, 알림, 고객 커뮤니케이션, 문서 흐름—에 대해 의견을 제시한다. 에이전트 프롬프트가 실제 에이전트 워크플로우에 대한 6개월 간의 반복 작업을 재현할 수는 없다.
2. 수직 데이터
가치는 시간이 지날수록 복합된다: 과거 거래 데이터, 고객 관계, 시장 패턴. 처음부터 시작하는 에이전트는 이러한 데이터를 가지고 있지 않다.
3. 통합 컨텍스트
MLS 피드, 전자 서명 도구, CRM, 캘린더 시스템과 연결하는 일은 주말 프로젝트가 아니다. 통합 표면 자체가 방어벽이다.
4. 신뢰
부동산 에이전트는 큰 금액을 다룬다. 그들은 파이프라인을 vibe‑code 에이전트에 맡기지 않는다. 그들은 전문적으로 보이고, 지원이 있으며, 사라지지 않을 무언가를 원한다.
SaaS 킬러는 언제나 일반적인 것을 목표로 한다
모든 “SaaS는 죽는다” 파동은 같은 카테고리를 공격한다: 누구든 만들 수 있는 수평적 도구—경비 추적기, 링크 단축기, 간단한 폼 빌더, 기본 분석 대시보드 등.
그것이 당신의 SaaS라면 — 맞다, 두려워야 한다.
하지만 당신이 수직 분야에 깊이 파고들어 워크플로우 로직, 독점 데이터, 실제 통합을 갖춘 제품을 만들었다면 — 괜찮다.
실제로 두려워해야 할 것
- 얕게 머무르는 것. “우리는 멋진 UI가 있다”는 방어벽은 사라진다.
- 변화를 무시하는 것. 살아남는 도구는 AI와 경쟁하는 것이 아니라 AI를 활용한다.
- 잘못된 고객. 개발자를 대상으로 해서 vibe‑code가 가능하도록 만드는 것은 위험하다. 코딩을 할 수 없는 부동산 에이전트, 레스토랑 사장, HR 매니저를 대상으로 하는 것이 훨씬 안전하다.
행동 방안
- 하루 만에 프롬프트로 복제할 수 없을 정도로 구체적인 무언가를 만든다.
- 하나의 수직 분야에 깊이 파고든다. 의견을 명확히 하고 실제 워크플로우에 녹아든다.
- AI를 위협이 아니라 기능으로 활용한다.
중간은 사라지고 있다. 가장자리는 괜찮다.
EST8과 ListingVid를 만들고 있다. SaaS, AI, 그리고 지속 가능한 제품을 만들기 위해 실제로 필요한 것에 대해 글을 쓰고 있다.