2025년 AI SaaS 시장 동향 및 전망: 혁신을 넘어선 비즈니스 가치 창출

I. 서론

2025년 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장은 인공지능(AI) 기술이 더해지고 발전하면서 아주 큰 변화와 성장을 계속할 것으로 보여요. AI는 이제 먼 미래의 이야기가 아니라, 지금 당장 우리 사업 방식과 성장 계획을 확 바꾸는 중요한 힘이 되고 있답니다. 이 보고서에서는 2025년에 주목해야 할 AI 관련 SaaS의 주요 흐름, 시장은 어떨지, 핵심적인 솔루션은 무엇인지, 그리고 우리나라와 해외 시장의 특징과 도입 전략까지 깊이 있게 살펴보고자 해요. 기업과 투자자 여러분께 도움이 될 만한 정보들을 담으려고 노력했어요. AI 기술 덕분에 SaaS는 기능도 더 다양해지고, 자동으로 처리되는 일도 많아지고, 사용자 한 명 한 명에게 딱 맞는 경험을 제공할 수 있게 됐어요. 그래서 기업들은 경쟁에서 앞서나가고 새로운 가치를 만들어낼 기회를 얻고 있죠. 하지만 이런 좋은 기회와 함께 데이터 관리, 법규 지키기, 전문가 키우기처럼 우리가 함께 고민하고 해결해야 할 숙제들도 있어서, 꼼꼼하게 살펴보고 전략적으로 다가가는 자세가 필요해요.

II. 2025년 글로벌 AI SaaS 시장 개요 및 주요 트렌드

2025년 글로벌 SaaS 시장은 AI 기술이 이끌면서 계속 성장하고 혁신을 만들어갈 것으로 예상돼요. AI는 SaaS 솔루션의 핵심 경쟁력으로 떠오르면서, 기업들이 더 효율적으로 일하고, 고객 경험을 더 좋게 만들고, 새로운 사업 모델을 만드는 데 도움을 주고 있어요.

A. 시장 성장 전망 및 동인

Gartner에 따르면, 2025년 미국 내 SaaS 지출 규모는 약 3,000억 달러에 이를 것으로 예측되는데요, 이는 2024년에 비해 상당히 늘어난 수치예요. 이렇게 성장하는 이유는 다양한 산업 분야에서 SaaS 솔루션을 계속해서 더 많이 사용하고 있기 때문이죠. 특히 B2B SaaS 분야는 2025년에 연평균 성장률(CAGR)이 11%를 훌쩍 넘어서면서 더욱 빠르게 성장할 것으로 보여요.

성장의 주요 원인으로는 AI 및 자동화 기술의 발전, 특정 산업의 필요에 맞춘 수직적 SaaS(Vertical SaaS) 솔루션의 등장, 그리고 클라우드 기반 협업 도구에 대한 수요 증가 등을 꼽을 수 있어요. Forrester는 2025년에 애플리케이션 공급업체들이 비용 효율적이고 정확하며 믿을 수 있는 답변을 만들어내는 소규모 언어 모델(Small Language Models, SLM) 같은 전략에 더욱 집중할 것으로 내다봤어요. AI 네이티브 앱 사용이 늘어나는 것도 시장 성장을 이끄는 중요한 요소랍니다.

B. AI 통합 심화 및 자동화 확대

AI와 머신러닝은 SaaS 제품에 점점 더 깊숙이 통합되고 있어요. 2025년에는 AI가 SaaS 기업의 경쟁력을 지키기 위한 필수 요소로 자리 잡을 거예요. 기업들은 실행 가능한 통찰력을 찾아내고, 의사 결정을 가장 좋은 방향으로 이끌고, 시장 변화를 예측하기 위해 업무 흐름에 AI를 통합하고 있답니다. 지능형 자동화는 사람이 직접 하던 일을 줄여서 팀원들이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 도와주고, AI 기반 개인화는 사용자에게 딱 맞는 추천을 통해 맞춤형 고객 경험을 제공해요.

AI의 역할이 단순히 기능을 추가하는 것을 넘어서, SaaS 솔루션의 핵심 구조와 사용자 경험(UX)을 근본적으로 바꾸고 있다는 것을 의미해요. 예를 들어, 예전에는 데이터 입력이나 간단한 분석에 AI를 썼다면, 이제는 복잡한 사업 논리 처리, 미래 예측 모델링, 스스로 판단해서 결정하는 것을 돕는 등 훨씬 더 발전된 분야로 AI의 쓰임새가 넓어지고 있어요. 이것은 SaaS 솔루션이 제공하는 가치의 깊이와 폭을 크게 늘려줄 거예요.

C. 수직적 SaaS(Vertical SaaS)의 부상

특정 산업(Vertical)의 고유한 요구사항과 업무 방식에 맞춰진 수직적 SaaS 솔루션 시장은 2025년까지 1,574억 달러 규모로 커지면서 연평균 23.9%라는 높은 성장률을 보일 것으로 예상돼요. 이런 솔루션들은 일반적인 수평적 SaaS보다 특정 산업의 문제를 해결하는 데 더 효과적이고, 깊이 있는 전문성을 제공한답니다. 이커머스, 보험 기술(Insurtech), 핀테크(Fintech) 같은 산업에서는 더 빠르고 스마트하며 개인에게 맞춘 솔루션에 대한 요구가 늘어나면서, AI 기반 수직적 SaaS 플랫폼이 사업 혁신의 기본 바탕이 되고 있어요.

수직적 SaaS의 성장은 AI 기술과 만났을 때 더욱 강력한 힘을 보여줘요. 특정 산업 데이터에 특화된 AI 모델은 그 산업만의 독특한 패턴을 배우고, 더 정확한 예측과 맞춤형 서비스를 제공할 수 있기 때문이죠. 예를 들어, 보험 산업에서는 AI 기반 클레임 처리 시스템이 제출된 클레임을 처리하고, 정형/비정형 데이터를 뽑아내고, 사기 패턴을 찾아내서 클레임 해결 시간을 줄여준답니다.

D. 시장 통합(Market Consolidation) 가속화

SaaS 시장이 점점 성숙해지면서, 큰 기업들이 작은 기업들을 인수해서 시장 점유율을 넓히고 제품 종류를 다양하게 만드는 시장 통합 현상이 계속될 것으로 보여요. 2025년에도 시장 경쟁이 더욱 치열해지면서 이런 흐름은 계속될 거예요. AI 기술력을 확보하거나 특정 산업에서 자리를 굳히기 위한 전략적인 M&A가 활발하게 이루어질 가능성이 높아요.

E. SaaS 보안 강화

클라우드 기반 솔루션에 대한 의존도가 높아지면서 보안은 기업의 가장 중요한 숙제가 되고 있어요. SaaS 공급업체들은 고객 데이터를 보호하고 서비스의 신뢰성을 보장하기 위해 보안 조치에 많은 투자를 할 것으로 예상돼요. AI는 이상한 행동을 감지하고, 위협을 미리 예측하고, 자동으로 보안에 대응하는 등 SaaS 보안을 강화하는 데 중요한 역할을 할 거예요.

F. ROI 입증 및 고객 이탈 방지 노력 증대

SaaS 시장이 성숙하고 경쟁이 치열해지면서 공급업체들은 고객에게 투자 대비 얼마나 효과가 있는지(ROI)를 명확하게 보여줘야 할 필요성이 더욱 커지고 있어요. 기업들이 소프트웨어 지출을 꼼꼼하게 살피면서, ROI를 분명하게 제시하는 것은 고객이 떠나지 않도록 하고 고객을 계속 유지하는 데 아주 중요해질 거예요. AI는 데이터 분석을 통해 SaaS 솔루션의 가치를 숫자로 보여주고, 고객 성공을 위한 예측 정보를 제공해서 ROI를 입증하는 데 도움이 될 수 있어요.

G. 진화하는 비즈니스 모델 및 협업 도구 수요 증가

기존의 연간 구독 모델은 사용한 만큼만 돈을 내는(Consumption-based pricing) 방식처럼 더욱 유연한 가격 모델로 바뀌고 있어요. 2025년에는 SaaS 공급업체들이 고객에게 더 많은 가치와 유연성을 제공하기 위해 이런 흐름이 더욱 확산될 거예요. 또한, 원격 근무와 여러 곳에 흩어져 일하는 팀이 늘어나면서 협업 도구의 중요성이 커지고 있고, SaaS 공급업체들은 원활한 소통과 협업을 돕는 솔루션 혁신을 계속할 거예요. AI는 협업 도구 안에서 작업 관리를 자동화하고, 똑똑한 콘텐츠를 추천하고, 팀 생산성을 분석하는 등의 기능을 제공하면서 협업의 질을 높이는 데 도움이 될 거예요.

H. 지속 가능한 SaaS (Green SaaS)

환경에 대한 관심이 높아지면서, 재생 에너지를 활용하고 데이터 저장을 최소화하는 '그린 SaaS' 솔루션이 2025년에 더욱 보편화될 것으로 예상돼요. 기업들은 환경에 미치는 영향을 줄이고 환경을 중요하게 생각하는 고객들에게 다가가기 위해 이런 솔루션을 찾을 거예요. AI는 에너지 소비를 최적화하고, 데이터 센터 효율성을 높이는 등 그린 SaaS 목표를 이루는 데 도움이 될 수 있어요. SAS 전문가들은 모델 학습 속도를 높이는 것이 AI의 탄소 발자국을 줄이는 데 중요한 역할을 하며, 에너지 효율적인 모델 개발의 필요성이 더욱 커질 것이라고 전망해요.

III. AI가 SaaS 환경에 미치는 영향

AI는 SaaS 환경 전체에 걸쳐 근본적인 변화를 이끌어내며, 단순히 기능을 좋게 만드는 것을 넘어 새로운 흐름을 만들어내고 있어요. 기업들은 경쟁에서 앞서나가고 혁신을 빠르게 이루기 위해 AI를 핵심 전략으로 받아들이고 있으며, 이는 SaaS를 개발하고, 제공하고, 활용하는 모든 방식에 영향을 주고 있답니다.

A. AI, SaaS의 새로운 표준으로 부상

2025년, AI는 SaaS 기업이 경쟁력을 유지하기 위한 필수 요소로 자리매김할 거예요. 기업들은 업무 흐름에 AI를 통합하여 실행 가능한 통찰력을 찾아내고, 의사 결정을 최적화하며, 시장 변화를 예측하고 있답니다. Gartner는 2025년까지 조직의 70%가 빅데이터에서 스몰 데이터 및 와이드 데이터 접근 방식으로 바꿔서 AI 시스템이 방대한 데이터셋에 의존하는 것을 줄일 것이라고 예측했어요. 이는 데이터가 제한적인 상황에서도 AI 애플리케이션의 효과를 유지할 수 있다는 것을 의미해요.

AI가 SaaS의 표준으로 자리 잡는다는 것은, AI 기능이 없는 SaaS는 시장에서 살아남기 어려울 수 있다는 것을 뜻해요. 기업 고객들은 이제 SaaS 솔루션에 지능형 자동화, 예측 분석, 개인에게 맞춘 경험 제공 기능을 기본적으로 기대하게 될 거예요. 이는 SaaS 공급업체들에게 계속해서 AI 기술에 투자하고 혁신해야 한다는 압박으로 작용할 거예요.

B. 인간과 AI의 협업: 업무 방식의 재정의

AI와 인간의 시너지는 2025년 SaaS 산업에서 가장 중요한 변화 중 하나로 떠오르고 있어요. AI가 반복적인 작업을 처리하면서 인간 팀은 창의성, 전략, 관계 만들기에 더 집중할 수 있게 된답니다. Forrester에 따르면, 2025년에는 기업의 40%가 인간의 전문성과 고급 도구를 합쳐서 성과를 개선하기 위해 전담 "AI+인간" 팀을 만들 계획이라고 해요. 이런 접근 방식은 기업이 인간과 기계 모두의 장점을 활용할 수 있도록 보장해 주죠. Salesforce의 최근 연구에 따르면, AI를 사용해서 사람이 하던 일을 자동화한 팀은 생산성이 30%나 향상되었다고 보고했어요.

인간과 AI의 협업은 단순히 업무를 나눠서 하는 것을 넘어, 새로운 가치를 만들어내는 방식으로 발전할 거예요. 예를 들어, AI는 방대한 데이터를 분석해서 잠재적인 문제나 기회를 찾아내고, 인간은 이런 정보를 바탕으로 창의적인 해결책을 찾거나 전략적인 결정을 내릴 수 있죠. 이런 협업 모델은 특히 복잡하고 불확실성이 높은 사업 환경에서 더욱 중요해질 거예요.

C. 초개인화된 경험 제공

개인화는 더 이상 선택이 아니라 고객이 기대하는 사항이 되었어요. 2025년까지 SaaS 기업들은 AI 기반 도구를 활용해서 고객 생애주기 전체에 걸쳐 아주 개인화된 경험을 대규모로 제공할 거예요. 이런 접근 방식은 기업이 모두에게 똑같은 솔루션에서 벗어나 사용자 요구를 미리 파악하고 참여를 유도하는 맞춤형 전략으로 바꾸도록 한답니다. 예를 들어, AI는 사용자 행동을 분석해서 관련된 도구나 기능을 제안함으로써 더 비싼 제품을 팔거나 다른 제품도 함께 팔 기회를 늘리고 , 사용자의 역할, 경험 수준 또는 이전의 상호작용을 바탕으로 처음 사용하는 과정을 조절할 수 있어요. Monetate에 따르면, 제품 추천은 수익을 최대 300%까지 늘리고, 전환율을 150% 향상시키며, 평균 주문 금액(AOV)을 50% 높이는 데 도움이 될 수 있다고 해요.

초개인화는 고객 만족도와 충성도를 높이는 핵심 요소이고, AI는 이것을 가능하게 하는 핵심 기술이에요. AI SaaS는 고객 데이터를 실시간으로 분석하고, 각 고객의 취향, 행동 패턴, 과거 이력 등을 파악해서 가장 알맞은 콘텐츠, 제품, 서비스를 추천할 수 있답니다. 이는 고객 이탈률을 줄이고 장기적인 고객 관계를 만드는 데 도움이 될 거예요.

D. 데이터 중심 전략의 중요성 증대

2025년에는 데이터가 모든 SaaS 혁신의 핵심이 될 거예요. AI, 자동화, 개인화는 모두 정확하고, 포괄적이며, 시기적절한 데이터에 의존한답니다. 데이터 전략을 개선하는 기업은 의사 결정, 운영 효율성, 고객 만족도 측면에서 상당한 우위를 확보하게 될 거예요. 좋은 품질의 데이터를 확보하고 관리하는 것은 AI SaaS의 성공을 위한 필수 조건이며, "나쁜 데이터"는 AI 성능을 떨어뜨리고 프로젝트 실패로 이어질 수 있어요.

데이터 중심 전략의 중요성은 AI의 성능이 데이터의 질과 양에 크게 좌우되기 때문이에요. 기업들은 데이터 수집, 정제, 관리, 분석에 이르는 전체 데이터 파이프라인을 체계적으로 만들고, 데이터 거버넌스를 확립해야 해요. 또한, AI 모델 학습에 필요한 고품질 데이터를 확보하기 위한 투자를 아끼지 않아야 한답니다. Forbes는 사업 리더들에게 독점적인 데이터 파이프라인, 수직적 전문화, 결과 중심 모델에 집중할 것을 촉구하며, 그렇지 않으면 AI 시대에 뒤처질 위험이 있다고 경고했어요.

E. 레거시 SaaS의 파괴적 혁신

AI의 등장은 기존 SaaS 환경에 엄청난 변화를 가져오고 있어요. AI 우선 세계로의 전환은 SaaS가 AI의 공격을 막기 위해 진화해야 한다는 것을 의미해요. Salesforce, Workday, NetSuite 같은 대형 SaaS 기업들조차 위협에 직면해 있답니다. 이러한 변화는 생산성 향상, 소프트웨어의 구조적 변화, 투자자 심리라는 세 가지 주요 요인에 의해 이끌리고 있어요.

인터페이스 계층(Interface Layer)의 변화: AI 우선 세계에서는 AI 모델이 조직의 데이터와 직접 상호 작용하여 인간을 위한 웹 브라우저 양식과 인터페이스의 필요성을 없애요. AI는 실시간으로 영업 통화 내용을 분석하고 이를 데이터 계층에 직접 입력하여 SaaS의 인간 인터페이스를 쓸모없게 만들 수 있답니다.
로직 계층(Logic Layer)의 변화: 데이터 처리, 유효성 검사, 사업 규칙을 관리하는 의사 결정의 핵심이 코드에서 AI의 맥락으로 옮겨가요. 현재 AI 모델은 복잡한 사업 논리를 처리하는 능력이 빠르게 향상되고 있으며, AI가 발전함에 따라 미들웨어 계층에서 코드의 필요성은 줄어들 거예요. 곧 AI는 Salesforce와 같은 SaaS의 전체 사업 논리 계층을 메모리에 저장하고 데이터에만 접근하면 될 거랍니다.
데이터 계층(Data Layer)의 변화: AI가 대규모 비정형 데이터 세트를 더 효율적인 방식으로 처리하는 능력은 기존 시스템의 지배력을 위협해요. 기업들이 AI가 사용하는 더 저렴한 데이터 저장 솔루션의 이점을 받아들이면서 기존 데이터 계층에서 벗어나는 전환이 일어날 거예요. 기업이 모든 직원 SaaS 좌석을 해제하면, AI만 기존 데이터에 접근하는 헤드리스 SaaS 좌석에 대해 같은 비용을 지불하지 않을 거랍니다. 데이터를 AI 우선 데이터 계층으로 내보내고 기존 SaaS를 삭제하는 것이 더 저렴해질 거예요.

이러한 변화는 SaaS 기업들이 기존의 사업 모델을 근본적으로 다시 생각해야 한다는 것을 뜻해요. 단순히 기존 SaaS에 AI 기능을 추가하는 것을 넘어, AI를 중심으로 구조와 서비스를 다시 설계해야 할 필요성이 커지고 있답니다. 이는 단기적으로는 혼란을 일으킬 수 있지만, 장기적으로는 더욱 똑똑하고 효율적인 SaaS 생태계를 만드는 기회가 될 수 있어요.

F. AI 에이전트의 부상

자율적인 AI 에이전트는 최소한의 사람 개입으로 작업을 실행함으로써 운영 효율성을 혁신하고 있어요. 이러한 시스템은 실시간 데이터를 분석하고, 동적으로 적응하며, 업무 흐름에 자연스럽게 통합되어 측정 가능한 결과를 제공한답니다. 예를 들어, AI Workbench는 제품 데이터 등록, 분류 및 배포를 자동화하여 사람이 하던 일을 최대 70%까지 줄이면서 여러 채널 업무 흐름 전반의 정확성을 보장해요. 보험 기술 분야에서 Xceedance의 AI 기반 클레임 시스템은 제출 처리, 구조화/비정형 데이터 추출, 사기 패턴 표시 등을 통해 클레임 해결 시간을 단축시킨답니다. 이러한 AI 에이전트의 발전은 SaaS의 본질을 변화시켜, 단순한 소프트웨어 도구에서 자율적인 사업 서비스로 진화시키고 있어요.

AI 에이전트의 등장은 SaaS가 제공하는 서비스의 범위를 크게 넓힐 거예요. 과거에는 사용자가 직접 조작해야 했던 많은 작업들이 AI 에이전트에 의해 자동화되거나, AI 에이전트의 똑똑한 도움을 받아 수행될 수 있게 된답니다. 이는 기업의 생산성을 최대한으로 높이고, 직원들이 더욱 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 도와줄 거예요.

IV. 2025년 주목받는 분야별 AI SaaS 솔루션

2025년 AI SaaS 시장은 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션들이 나오면서 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 보여요. 기업들은 특정 사업 요구사항을 해결하고 경쟁에서 앞서나가기 위해 분야별로 특화된 AI SaaS 도입을 적극적으로 생각하고 있답니다.

A. 생성형 AI 플랫폼 (Generative AI Platforms)

생성형 AI는 콘텐츠 제작, 코드 생성, 고객 지원 등 다양한 영역에서 혁신을 이끌면서 SaaS 형태로 빠르게 퍼지고 있어요.

OpenAI (ChatGPT Enterprise, API): 생성형 AI 분야를 이끌면서, 세계에서 가장 발전된 언어 모델을 제공해요. 챗봇을 움직이는 것부터 코드를 짜는 것까지 OpenAI의 도구들은 업무의 미래를 만들어가고 있답니다. ChatGPT Enterprise는 내부 도구 연결 기능, MCP 지원, 기록 모드 및 SSO, 유연한 가격 정책 등을 제공해요. API를 통해 고객 지원, 콘텐츠 생성, 코딩 도구 등에 통합해서 쓸 수 있어요.
Anthropic (Claude): 안전하고 책임감 있는 AI 개발에 중점을 둔 Anthropic의 Claude 모델은 코딩, 고객 지원, 확장된 사고 등 다양한 기업용 애플리케이션에 쓰이고 있어요. Claude Opus 4, Sonnet 4, Haiku 3.5 등 다양한 모델을 제공하며, 팀 및 기업용 요금제를 갖추고 있답니다. 특히 코드 생성 분야에서 강력한 성능을 보여주며 기업 수요를 이끌고 있으며, 2025년 5월 말 기준 연간 반복 매출(ARR) 30억 달러를 달성했어요.
Cohere: 기업용 AI 플랫폼으로, 개인 정보 보호 및 보안에 중점을 둔 맞춤형 AI 모델을 만들어요. Command (텍스트 생성, 문서 분석), Aya Expanse (다국어 모델), Embed (멀티모달 검색), Rerank (검색 품질 향상), North (AI 에이전트, 고급 검색), Compass (지능형 검색) 등의 모델 및 시스템을 제공한답니다. 클라우드에 구애받지 않고 퍼블릭 클라우드, 가상 프라이빗 클라우드, 고객 자체 클라우드 또는 회사 내부에 직접 설치해서 사용할 수 있어요. 최근 5억 달러 이상의 추가 투자 유치를 알아보고 있으며, 기업 가치는 55억 달러 이상으로 평가받고 있답니다.
Jasper: AI 마케팅 플랫폼으로, 기업이 콘텐츠 전략을 최적화하고 마케팅 ROI를 높일 수 있도록 도와줘요. 2024년 초 기준 총 1억 3,100만 달러의 투자를 유치했으며 기업 가치는 15억 달러로 평가받았어요. 2025년 AI 마케팅 현황 보고서에 따르면, 마케터의 63%가 이미 생성형 AI를 사용하고 있으며 79%가 2025년에 도입을 늘릴 계획이라고 해요.

이런 플랫폼들은 LLM(대규모 언어 모델)을 기반으로 하며, API를 통해 다양한 SaaS 애플리케이션에 통합되어 쓰이고 있어요. 기업들은 이런 플랫폼을 활용해서 자체적인 AI 기반 서비스를 개발하거나 기존 업무 흐름을 자동화하고 있답니다. 다만, 대부분의 SaaS 도구가 OpenAI의 GPT-4나 Google의 Gemini 2.0 같은 동일한 기반 AI 모델에 의존하게 되면서 제품 차별화가 빠르게 약해지고 있다는 점은 알아두면 좋아요. 따라서 특정 분야에 특화되거나 수직화된 솔루션을 만드는 것이 중요해지고 있답니다.

B. AI 기반 마케팅 및 세일즈 자동화 솔루션

마케팅 및 세일즈 분야는 AI 도입을 통해 가장 큰 변화를 겪고 있는 영역 중 하나예요. AI는 잠재 고객 발굴, 고객 분석, 개인에게 맞춘 캠페인 실행, 판매 예측 등 전반적인 과정을 자동화하고 최적화한답니다.

Salesforce Einstein 1 Platform: Salesforce 생태계에 기본적으로 AI를 통합하여 영업, 마케팅, 서비스 팀에 실행 가능한 정보와 자동화 기능을 제공해요. Data Cloud를 기반으로 하며, 감정 분석, 자동 이메일 응답 및 추천, 시각적 AI 등의 기능을 포함하고 있답니다. IDC에 따르면 Salesforce는 2025년 기준 12년 연속 CRM 시장 1위이며, 영업, 고객 서비스, 마케팅 분야에서도 선두를 달리고 있어요. 최근 Informatica를 80억 달러에 인수하며 데이터 통합 역량을 강화했답니다.
HubSpot AI Platform (Breeze): CRM 및 마케팅 자동화 플랫폼으로, AI를 통합하여 고객 경험을 개선하고 성장을 쉽게 만들어요. Breeze AI는 콘텐츠 생성, 고객 지원 자동화, 데이터 분석 등의 기능을 제공하며, 스마트 CRM 추천, 잠재 고객 점수 매기기, 대화형 AI 챗봇, 업무 흐름 자동화, 예측 분석 등을 지원한답니다. 특히 중소기업(SMB)에 친화적인 인터페이스와 투명한 가격 정책이 강점이에요.
Gong.io: 대화 분석 플랫폼으로, 영업팀이 메시지를 개선하고 더 많은 계약을 성사시키며 고객 감정을 추적하도록 도와줘요. 계약 위험 감지, 파이프라인 예측, 대화 기반 영업 코칭 등의 기능을 제공하며, Zoom, Salesforce, 이메일 플랫폼과 통합된답니다. Revenue AI 플랫폼은 250개 이상의 통합을 통해 수익 업무 흐름을 한 곳으로 모으고 실행 가능한 정보를 제공해요.
Marketo (Adobe): B2B 마케팅 자동화 솔루션으로, 잠재 고객 관리부터 고객 육성까지 AI 솔루션을 통해 자동화하여 기업이 사업 확장에 집중할 수 있도록 도와줘요. 개인에게 맞춘 이메일 여정, 최적화된 소셜 미디어 전략 등을 통해 측정 가능한 성장을 이끌어낸답니다.
ActiveCampaign: AI 기능을 통해 자동화 수준을 한층 높인 마케팅 자동화 플랫폼이에요. AI 기반 정보를 사용해서 행동을 예측하고 타겟 고객을 위한 메시지를 맞춤화하여 개인에게 맞춘 고객 여정을 만들 수 있도록 도와준답니다.

이 외에도 Salesloft (구 Drift), Sprout Social, Pardot (Salesforce) 등이 AI를 활용하여 마케팅 및 영업 효율성을 높여주는 SaaS 솔루션으로 주목받고 있어요.

C. AI 기반 고객 지원 솔루션

AI 챗봇과 자동화된 지원 시스템은 고객 문의 처리 속도를 높이고, 24시간 지원을 가능하게 하며, 상담원의 업무 부담을 줄여줘요.

Zendesk AI: 클라우드 기반 고객 서비스 플랫폼으로, Answer Bot (관련 문서로 자동 응답), Content Cues (지식 기반에서 부족한 부분 찾아내기), Satisfaction Prediction (고객 만족도 예측) 등 AI 기반 기능을 제공해요. 티켓 관리, 실시간 채팅, 지식 기반 만들기, 분석 및 보고 기능을 통합적으로 제공하며, 다양한 규모의 사업에 확장해서 쓸 수 있답니다.
Intercom (Fin AI Agent): AI 우선 고객 서비스 플랫폼으로, Fin AI 에이전트는 복잡한 질문에 자동으로 답변하고, 조치를 취하며, 고객 문제를 해결해요. 기존 헬프데스크와 통합되거나 Intercom Suite의 일부로 제공될 수 있답니다. 긴 대화 요약, 답변 제안, 적절한 담당자에게 메시지 전달 등의 기능을 제공해요.
Freshworks (Freddy AI): AI로 강화된 고객 참여 소프트웨어로, Freddy AI는 티켓 전달, 응답 제안, 분석 등의 기능을 제공해요. 챗봇 빌더 및 자동화 업무 흐름을 포함하며, 한국어를 지원한답니다.
Ada: 복잡하고 개인에게 맞춘 상호 작용을 처리할 수 있는 챗봇을 만들고 관리하도록 도와주는 대화형 AI 플랫폼이에요. Ada Glass (챗봇에서 상담원으로 대화 전환), Ada Engage (개인에게 맞춘 메시지로 고객 참여 유도), Ada Translate (100개 이상의 언어로 자동 번역) 등의 기능을 제공한답니다.
기타 솔루션: Kommunicate (생성형 AI 기반 고객 서비스 자동화) , Help Scout (Beacon 챗봇, 업무 흐름 자동화) , Gorgias (AI 기반 빠른 답장, 스마트 규칙) , Kustomer (Kustomer IQ - NLP 및 ML 기반 작업 자동화) 등도 AI를 활용한 고객 지원 기능을 제공해요.

D. AI 기반 데이터 분석 플랫폼

방대한 데이터를 분석하여 사업 통찰력을 얻어내고, 예측 모델을 만들며, 데이터 기반 의사 결정을 지원하는 AI SaaS 플랫폼이 주목받고 있어요.

Snowflake: 클라우드 기반 데이터 플랫폼으로, 분석, ML 작업, 실시간 의사 결정을 지원하기 위해 AI를 통합했어요. Cortex AI (LLM 접근), Snowflake ML (모델 개발 및 MLOps 간소화), Snowpark (Python 등 코드 실행 환경), Streamlit (Python 스크립트를 웹 앱으로 변환) 등의 기능을 제공한답니다. 다양한 산업의 대기업들이 데이터 혁신을 위해 사용하고 있어요.
Databricks: 데이터 인텔리전스 플랫폼으로, 데이터, 분석, AI를 통합적으로 제공해요. 맞춤형 생성 AI 모델 생성, 조정, 배포를 지원하며, 자동화된 실험 추적 및 관리, 대규모 모델 배포 및 모니터링 기능을 제공한답니다. 데이터 중심 AI 접근 방식을 통해 데이터 계보, 품질, 제어, 개인 정보 보호를 보장해요.
Amplitude: 제품 분석에 중점을 둔 플랫폼으로, 모든 사용자 상호 작용을 포착하여 실행 가능한 정보로 바꿔줘요. 행동 코호트, 맞춤형 대시보드, 사용자 여정 모니터링, 실시간 데이터 처리, 유입 경로 분석 등의 기능을 제공한답니다.
Mixpanel: 기술적 배경이 없는 팀도 데이터 분석에 쉽게 접근할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스를 제공해요. 이벤트 추적, 유입 경로 분석, 코호트 분석, Lexicon (데이터 사전), A/B 테스팅 등의 기능을 제공한답니다.
DataRobot: 기업용 엔드투엔드 AI 플랫폼으로, 깊이 있는 기술 전문 지식 없이도 ML 모델을 생성, 배포, 모니터링할 수 있도록 도와줘요. 시계열 예측 및 이상 징후 감지, MLOps 기능을 제공한답니다.

E. AI 기반 개발자 도구

AI는 소프트웨어 개발 과정 자체를 혁신하며, 코드 생성, 리팩토링, 버그 수정, 테스트 자동화 등 개발자의 생산성을 크게 높여주는 도구들을 제공하고 있어요.

GitHub Copilot: OpenAI Codex 모델을 기반으로 하는 AI 페어 프로그래머로, IDE 안에서 코드 완성, 채팅 지원, 코드 설명, 문서 답변 등의 기능을 제공해요. 에이전트 모드를 통해 AI 코딩 에이전트가 백그라운드에서 코드를 작성, 실행, 테스트할 수 있답니다. 개인, 프로, 비즈니스, 엔터프라이즈 등 다양한 요금제를 제공하며, Claude, OpenAI, Google의 다양한 모델을 선택해서 사용할 수 있어요.
Tabnine: 개인 정보 보호, 개인화, 보안에 중점을 둔 AI 코드 어시스턴트로, 외부 네트워크와 차단된 환경(에어갭) 배포를 지원하는 유일한 AI 소프트웨어 개발 플랫폼이에요. 자체 코드베이스에서 개인 모델을 학습시켜 제안 품질을 향상시키고 코딩 표준에 맞출 수 있답니다. IDE에 구애받지 않으며 오프라인 지원이 강력해요.
CodeGPT: 코드 개선에 특화된 포괄적인 AI 에이전트 플랫폼으로, PR 검토 자동화, 코딩 지원, 팀 간 협업 증대 기능을 제공해요. ChatGPT, DeepSeek, Gemini Pro 등 다양한 LLM을 선택할 수 있으며, 160개 이상의 전문 AI 에이전트를 제공한답니다.
Fine AI: 빠르게 MVP(최소 기능 제품)를 만드는 데 유용한 AI 소프트웨어 개발 에이전트로, 텍스트 기반 프롬프트를 고성능 애플리케이션으로 변환하고 배포하는 기능을 제공해요.
기타 도구: Devin (사소한 문제 해결), Flatlogic (기본 웹 앱 개발) , Amazon CodeWhisperer (AWS 개발자에게 최적화) 등도 주목받는 AI 개발자 도구예요.

F. 특정 산업/업무용 AI SaaS

AI 기술은 특정 산업의 고유한 문제를 해결하거나 특정 업무 과정을 최적화하는 데에도 활발하게 적용되고 있어요.

AI 기반 신약 개발 및 임상시험:
- Unlearn.ai: 생성형 AI를 사용해서 환자 진행 상황을 흉내 내는 디지털 트윈 모델을 만들어 임상시험 효율성을 개선하고 필요한 샘플 크기를 줄여줘요. 특히 알츠하이머병 연구에서 AI의 잠재력을 보여주고 있답니다.
- Saama Technologies: 데이터 기반 정보로 생명 과학을 혁신하는 AI 회사로, 임상시험 과정을 최적화하기 위해 데이터 통합, 실시간 분석, 의사 결정 기능을 제공해요.
- Antidote Technologies: AI와 머신러닝을 활용하여 임상시험 모집 과정을 간소화하고, 환자와 적절한 임상시험을 연결하여 모집 효율성을 높이고 시험 기간을 줄여준답니다.
- Phesi: 환자 중심 데이터 분석 분야의 글로벌 리더로, AI를 활용하여 임상시험 설계 및 환자 모집을 혁신해요. 1억 명 이상의 환자 데이터를 통합한 Trial Accelerator Platform을 가지고 있답니다.
- BenevolentAI & Recursion Pharmaceuticals: BenevolentAI는 코로나19 팬데믹 동안 AI 플랫폼을 사용해서 기존 약물인 바리시티닙을 잠재적 치료제로 빠르게 찾아냈고, Recursion Pharmaceuticals는 머신러닝 기반 유전체 스크리닝을 통해 새로운 항암 후보물질을 발굴했어요. 이들 기업은 AI를 활용하여 신약 개발 주기를 줄이고 성공률을 높이는 것을 목표로 한답니다.
AI 코파일럿 (변호사, 의사, 과학자 등 전문가용):
- 법률 분야: Microsoft Copilot은 반복 작업 자동화, 문서 정확도 향상, 전략적 사고 시간 확보 등을 통해 법률 전문가의 업무 방식을 변화시키고 있어요. 계약서 초안 작성, 검토, 비교, 빠진 조항이나 표준 양식과의 차이점 강조 등의 기능을 지원한답니다. 최근 설문조사에 따르면 법무팀의 38%가 이미 AI 도구를 사용하고 있으며, 50%가 도입을 적극 검토 중이라고 해요. 계약 관련 업무(초안 작성, 검토, 분석)가 AI 활용 사례의 64%를 차지하며, ChatGPT(74%)와 Microsoft Copilot(40%)이 주로 사용된답니다.
- 기타 전문 분야: AI 코파일럿은 의료 진단 보조, 과학 연구 데이터 분석, 복잡한 엔지니어링 설계 등 다양한 전문 분야로 퍼져나갈 가능성이 높아요. 이러한 도구들은 전문가의 의사 결정을 돕고 생산성을 높이는 데 중점을 둔답니다.

이처럼 다양한 분야에서 AI SaaS 솔루션들이 나오면서 각 산업의 특성에 맞는 혁신을 이끌고 있어요. 기업들은 자신들의 사업 목표와 당면 과제에 가장 잘 맞는 AI SaaS를 선택하고 활용하는 것이 중요해질 거예요.

V. 2025년 주목받는 국내 AI SaaS 솔루션

국내 AI SaaS 시장 역시 글로벌 흐름에 발맞춰 빠르게 성장하고 있으며, 독자적인 기술력과 국내 시장 특성을 반영한 솔루션들이 주목받고 있어요. 정부의 AI 산업 육성 의지와 대기업 및 스타트업들의 적극적인 투자로 "K-AI 유니콘" 탄생에 대한 기대감도 높아지고 있답니다.

A. 주요 국산 AI SaaS 개요

국내에서는 자체 거대 언어 모델(LLM) 개발, AI 휴먼 기술, 특정 산업에 특화된 버티컬 솔루션 등 다양한 분야에서 경쟁력 있는 AI SaaS 기업들이 나오고 있어요.

자체 LLM 기반 플랫폼 및 서비스:
- 업스테이지 (Upstage - Solar, AskUp): 자체 개발 LLM 'Solar'는 한때 허깅페이스 오픈 LLM 리더보드에서 1위를 차지할 정도로 기술력을 인정받았어요. 이를 기반으로 한 기업용 LLM 제품군(Solar Pro 2, Solar Mini)과 일본어 특화 sLM 'Syn'을 제공하며, 문서 처리 AI(Document Parse, Information Extract) 솔루션도 가지고 있답니다. B2B 시장에 중점을 두고 있으며, 최근 MS, AMD 등으로부터 대규모 투자를 유치하며 글로벌 확장 가능성을 높이고 있어요.
- 네이버 클라우드 (Naver Cloud - HyperCLOVA X): 네이버의 방대한 데이터와 기술력을 바탕으로 개발된 초대규모 AI 모델 'HyperCLOVA X'는 네이버의 다양한 서비스에 적용될 뿐만 아니라, B2B 시장에서도 활발하게 도입되고 있어요. 금융(미래에셋증권, 한국투자증권), IT(SK C&C), 소프트웨어(한글과컴퓨터), 게임(스마일게이트) 등 다양한 분야의 기업들과 파트너십을 맺고 있답니다.
- 뤼튼테크놀로지스 (Wrtn): 'AI 대중화'를 목표로 하는 AI 포털 서비스 '뤼튼'을 운영해요. 사용자가 직접 다양한 LLM을 선택하여 맞춤형 챗봇을 제작할 수 있는 '뤼튼 스튜디오 2.0'이 핵심 서비스 중 하나랍니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 글로벌 시장 진출에 대한 적극적인 의지가 특징이에요.
AI 휴먼 / 대화형 AI:
- 딥브레인AI (DeepBrain AI - AI Studios): AI 휴먼(AI 아바타) 기술을 이끌어가는 기업으로, 영상 합성과 음성 합성 원천 기술을 가지고 있어요. SaaS 형태의 'AI Studios'를 통해 사용자가 직접 AI 아바타 영상을 만들 수 있도록 지원하며, 교육, 뉴스, 홍보 등 다양한 분야에서 쓰이고 있답니다. 글로벌 시장, 특히 교육 분야 공략에 적극적이에요.
버티컬 SaaS 및 특화 AI:
- 아이헤이트플라잉버그스 (밀당PT): AI 기반 개인 맞춤형 학습 관리 서비스를 제공하는 에듀테크 SaaS 기업이에요. 중고등학생 대상 영어 및 수학 온라인 학습 서비스 '밀당PT'로 잘 알려져 있답니다.
- 매스프레소 (콴다, QANDA): AI 기반 수학 학습 콘텐츠 플랫폼 '콴다'를 운영하며, 문제 풀이 검색, 1:1 비대면 과외, 맞춤형 학습 관리 솔루션 등을 제공해요. 글로벌 시장에서도 높은 인지도를 가지고 있답니다.
- 스피어에이엑스 (Sphere AX - FireWatcher, SafeWatcher): 비전 AI 기술을 활용하여 똑똑한 산불 연기 감지 솔루션 'FireWatcher', 산업 안전 솔루션 'SafeWatcher' 등을 개발하고 공급해요. 공공 안전 및 산업 현장의 안전 관리에 도움을 주고 있답니다.
- 아크릴 (Acryl - 조나단, 나디아): AI 개발 및 운영 전 단계를 자동화하는 생성형 AI 플랫폼 '조나단(Jonathan)'과 의료 분야에 특화된 AI 병원 플랫폼 '나디아(Nadia)'를 주력으로 하고 있어요.
- 옵스나우 (OpsNow - IoTOps by Bespin Global): 클라우드 관리 기업 베스핀글로벌이 내놓은 SaaS형 AIoT 플랫폼 'IoTOps'는 현장 데이터의 수집, BI, AI 분석, 데이터 레이크 관리까지 통합적으로 제공해요. 산업 현장의 IoT 데이터 관리에 특화되어 있답니다.
마케팅 및 고객 지원 (국내 특화):
- 채널코퍼레이션 (Channel Corp - 채널톡): AI 기반 비즈니스 메신저로, CRM 기능과 자동화된 고객 지원(ALF AI 에이전트)을 통합 제공해요. 국내 시장에서 높은 점유율을 보이며, 일본 등 글로벌 시장으로도 확장하고 있답니다. 특히 K-뷰티, 고관여 제품 커머스 기업에서 고객 전환율을 높이는 데 도움을 주고 있어요.
- 클라썸 (Classum - Connect): 기업 및 대학을 위한 AI 기반 학습 플랫폼 및 AI 상담 솔루션 'Connect'를 제공해요. 개인에게 맞춘 AI 상담과 데이터 기반 FAQ 자동화에 중점을 두고 있으며, 기업 교육 및 고객 지원 분야에서 활용도가 높답니다.
개발자 도구 (국내 특화):
- 랭코드 (Langcode): 기업 내부의 코드, 파일, 링크 등 개발 관련 콘텐츠를 AI가 학습하여 개발자들에게 맞춤형 답변을 제공하는 AI 챗봇 플랫폼이에요. 개발자 온보딩, 가이드, 분석, 협업 지원을 목표로 하며, 국내 개발 환경에 대한 이해를 바탕으로 서비스 편의성을 높였답니다.

B. 주요 국산 AI SaaS 솔루션 특징 및 타겟 시장

국내 AI SaaS 시장의 주요 기업들은 각자의 강점을 바탕으로 특정 시장을 공략하고 있어요. 다음 표는 주요 국산 AI SaaS 솔루션의 특징과 타겟 시장을 정리해 본 거예요.

솔루션/기업 (Solution/Company)	핵심 AI 기능 (Core AI Features)	주요 타겟 시장/산업 (Key Target Market/Industry)	주요 특징/경쟁력 (Key Features/Competitive Edge)
업스테이지 (Solar/AskUp)	자체 고성능 LLM (Solar), 문서 처리 AI (OCR, 정보 추출), 생성형 AI 애플리케이션 (AskUp)	금융, 의료, 법률, 공공, 엔터프라이즈 전반	세계적 수준의 LLM 기술력, 특정 산업 데이터 기반 미세조정(Fine-tuning) 및 맞춤형 솔루션 제공, B2B 중심, 글로벌 확장 잠재력
네이버 클라우드 (HyperCLOVA X)	초대규모 AI 모델, 한국어 특화 자연어 처리(NLP), 멀티모달 AI, 생성형 AI API	금융, 유통, 제조, 교육, 공공 등 국내 엔터프라이즈	네이버의 방대한 데이터 및 인프라 기반, 한국어 처리 능력 우수, 국내 대기업과의 다수 협력 사례, B2B 서비스 사용성 강화 계획
딥브레인AI (AI Studios)	AI 휴먼(아바타) 생성, 영상/음성 합성, 대화형 AI, 텍스트-비디오 변환 SaaS 플랫폼	교육, 뉴스/미디어, 금융, 커머스, 기업 홍보/교육	AI 아바타 기술 선도, SaaS 기반의 손쉬운 AI 영상 제작, 다국어 지원, 글로벌 교육 시장 공략
뤼튼테크놀로지스 (Wrtn)	AI 포털 서비스, 멀티 LLM 기반 챗봇 빌더 (뤼튼 스튜디오 2.0), AI 검색, 콘텐츠 생성	일반 사용자, 중소기업, 교육기관	사용자 친화적 인터페이스, 다양한 LLM 선택 가능, AI 도구 제작의 민주화, 빠른 사용자 증가세 및 투자 유치
채널코퍼레이션 (채널톡)	AI 에이전트 (ALF - 고객 상담 자동화, 팀 업무 지원), CRM 통합 비즈니스 메신저, 마케팅 자동화	이커머스(특히 K-뷰티, 패션), 중소기업, 스타트업, 엔터프라이즈	올인원 고객 커뮤니케이션 플랫폼, 한국어 및 국내 환경 최적화, 실시간 고객 응대 및 마케팅 연계 강화, 일본 시장 성공적 진출
클라썸 (Connect)	AI 기반 학습 플랫폼 (LXP), AI 상담 솔루션 (데이터 기반 FAQ 자동화, 개인화된 문의 응대)	기업 (HRD, 교육, 고객 지원), 대학 (강의 운영, 학사 지원)	교육 및 기업 내 소통/지식 공유에 특화, AI를 통한 개인화된 학습 및 상담 경험 제공, 데이터 연동 용이성
랭코드 (Langcode)	기업 내부 개발 문서/코드 학습 AI 챗봇, 개발자 맞춤형 질의응답, 코드 분석 및 가이드	소프트웨어 개발 기업 (특히 개발팀 규모가 있는 기업)	개발자 생산성 향상에 초점, 사내 개발 지식 자산화 및 공유, 국내 개발 환경에 대한 이해도, 기존 개발 지원 플랫폼의 단점 보완 (챗봇 방식)
매스프레소 (콴다)	AI 기반 수학 문제 풀이 검색, 1:1 비대면 과외, 맞춤형 학습 관리, 시험 자료 생성 (Cramify)	K-12 학생, 교육 시장	OCR 및 AI 기반 문제 해결 능력, 방대한 학습 데이터, 글로벌 사용자 기반, 개인화된 학습 경험 제공
아이헤이트플라잉버그스 (밀당PT)	AI 기반 개인 맞춤형 학습 관리, 학습 데이터 분석 및 피드백, 온택트 과외 서비스	중고등학생 (영어, 수학)	AI를 통한 1:1 맞춤 학습 제공, 학습 효율성 증대, 에듀테크 SaaS 모델
스피어에이엑스 (FireWatcher 등)	비전 AI 기반 객체 탐지 및 분석 (산불 연기, 산업 현장 위험 요소, 군중 밀집도 등)	공공 안전 (산불 감시), 산업 안전, 스마트 시티	특정 안전 문제 해결에 특화된 AI 비전 기술, 실시간 모니터링 및 경고 시스템

국내 AI SaaS 기업들은 글로벌 기업들과의 경쟁 속에서도 한국 시장의 특수성을 파고들거나, 특정 기술 분야에서 두각을 나타내며 성장하고 있어요. 예를 들어, 아이헤이트플라잉버그스나 매스프레소처럼 교육이라는 특정 분야에서 AI 기술을 깊이 있게 적용하여 성공한 사례들은 국내 시장에서 버티컬 AI SaaS의 성장 가능성을 보여줘요. 또한, 딥브레인AI는 AI 아바타라는 독특한 기술 분야에서 선도적인 위치를 차지하고 있답니다. 네이버 클라우드와 같이 대기업의 지원을 받는 경우, 방대한 데이터와 인프라를 활용하여 강력한 AI 모델을 개발하고 시장에 빠르게 확산시킬 수 있는 좋은 점이 있어요. 이는 한국 AI SaaS 시장의 성공 경로가 종종 깊이 있는 수직적 전문성이나 강력한 기존 인프라 및 시장 접근성과 연관되어 있다는 것을 알 수 있게 해줘요. 따라서 AI 기술 제공업체와 깊은 특정 분야 지식 및 데이터를 보유한 기존 산업 기업 간의 파트너십이 한국 시장 성공의 핵심 요소가 될 수 있답니다.

더불어, 업스테이지 사례에서 볼 수 있듯이 "K-AI 유니콘" 육성에 대한 정부 및 시장의 높은 관심은 국내 AI 기업들에게 상당한 투자와 성장 기회를 주고 있어요. 포브스코리아의 '대한민국 AI 50' 선정과 같은 움직임도 국내 AI 기업을 발굴하고 육성하려는 노력의 하나랍니다. 이러한 국가적 관심과 투자는 국내 기업들이 더욱 정교한 AI SaaS 솔루션을 개발하고, 한국어 및 국내 사업 환경에 특화된 서비스를 제공하며, 궁극적으로는 글로벌 시장에서 경쟁력 있는 기업으로 성장하는 데 도움이 될 것으로 생각돼요.

VI. 국내 AI SaaS 시장의 특수성 및 규제 환경

국내 AI SaaS 시장은 글로벌 흐름을 따르면서도 고유한 특성과 규제 환경을 가지고 있어서, 시장 참여자들은 이러한 국내 상황을 이해하고 대응 전략을 세워야 해요.

A. 국내 시장의 특수성

AI에 대한 높은 관심 대비 더딘 도입 속도 및 대기업 편중: 국내 기업들의 AI에 대한 관심은 매우 높지만, 실제 도입은 주로 대기업에 집중되어 있으며 중소기업의 도입률은 상대적으로 낮은 편이에요. KISDI의 조사에 따르면, AI를 도입한 기업 중 90% 이상이 대기업이었답니다. 이는 중소기업이 AI 도입에 필요한 자본, 전문 인력, 데이터 확보에 어려움을 겪고 있기 때문으로 볼 수 있어요.
구축형(On-premise) 선호 경향: 일부 산업, 특히 금융이나 공공 부문에서는 데이터 보안 및 통제에 대한 우려로 인해 클라우드 기반 SaaS보다는 자체 구축형 시스템을 선호하는 경향이 여전히 있어요. 알서포트의 사례에서 일본 시장에서는 SaaS형 매출 비중이 80%인 반면, 한국 시장에서는 구축형이 80%를 차지하는 현상이 이를 보여줘요.
국내 IT 대기업의 영향력: 네이버, 카카오와 같은 국내 대형 IT 기업들은 자체 AI 기술과 플랫폼을 기반으로 SaaS 시장에 적극적으로 참여하며 시장에 큰 영향을 주고 있어요. 이들은 방대한 사용자 데이터와 강력한 자본력을 바탕으로 국내 시장에 특화된 AI 서비스를 개발하고 확산시키는 데 유리하답니다.
실질적 ROI 및 비용 절감 중시: 국내 기업들은 AI SaaS 도입 시 단기적인 비용 절감과 명확한 투자 수익률(ROI)을 중요하게 생각하는 경향이 있어요. 특히 경기 불확실성이 높은 시기에는 초기 투자 비용이 낮은 SaaS 솔루션이 대안으로 떠오를 수 있답니다.
특정 분야 AI 수요 증가: 의료/안전 분야 AI 활용, 학습용 데이터 구축 등 특정 분야에서의 AI 기술 수요가 높게 나타나고 있어요. 이는 특정 사회적 요구 또는 산업적 필요에 의해 AI 도입이 촉진될 수 있다는 것을 보여줘요.

B. 국내 규제 환경 및 주요 이슈

AI 관련 책임 및 규제 불확실성: AI로 인한 사고 발생 시 책임 소재가 명확하지 않은 점, 데이터 활용에 대한 엄격한 규제 등이 AI 도입을 망설하게 하는 주요 요인으로 작용하고 있어요. 이는 기업들이 AI 기술 도입에 따르는 잠재적 위험을 우려하고 있다는 것을 보여준답니다.
데이터 관련 규제: 개인정보보호법(PIPA)을 비롯한 데이터 관련 규제는 AI 모델 학습 및 서비스 제공에 중요한 고려 사항이에요. 기업들은 데이터 수집, 활용, 처리에 있어 국내법을 철저히 지켜야 하고, 이는 특히 글로벌 AI SaaS 기업에게 현지화의 중요한 부분이 된답니다.
정부의 AI 정책 및 연구 동향: 정보통신정책연구원(KISDI) 등 정부 출연 연구기관에서는 AI 관련 법제도, 데이터 윤리, 딥페이크 규제, AI 공정성, 이용자 보호 등 다양한 정책 이슈에 대한 연구를 활발히 하고 있어요. 이러한 연구 결과는 향후 국내 AI 관련 정책 및 규제 수립에 영향을 줄 수 있답니다.
인력 양성 및 투자 지원 필요성: AIaaS 및 B2B SaaS 분야의 성공적인 정착을 위해 고품질 인력 확보와 안정적인 투자 유치를 위한 제도적 지원이 필요하다는 생각이 많아지고 있어요.

국내 시장의 엄격한 데이터 규제와 AI 책임에 대한 우려는 기업들이 '블랙박스' 형태의 AI SaaS 솔루션 도입을 주저하게 만드는 주요 원인이 되고 있어요. 이는 설명 가능한 AI(XAI) 기술과 한국 표준에 맞춘 강력한 데이터 관리 및 보안 인증을 갖춘 AI SaaS에 대한 수요를 높일 거예요. AI 공격으로 인한 위협과 윤리적 AI 원칙 및 통제 방안 수립의 필요성 또한 강조되고 있답니다. 따라서 한국 시장을 목표로 하는 AI SaaS 제공업체는 투명한 데이터 처리 방식, AI 의사 결정 과정에 대한 명확한 설명(XAI), 국내 데이터 개인 정보 보호법(예: PIPA) 준수, 그리고 잠재적으로 국내 인증 또는 감사 획득을 중요하게 생각해야 해요. 데이터 처리나 책임 소재 측면에서 불투명하거나 위험도가 높다고 인식되는 솔루션은 도입에 상당한 어려움을 겪을 수 있답니다.

또한, 한국 정부가 AI 정책 및 개발에 적극적인 관심을 보이고 있다는 점은 AI SaaS 제공업체(국내외 모두)가 지켜야 할 특정 국가 AI 표준이나 인증이 나올 수 있다는 것을 보여줘요. 이는 정부 주도 프로젝트나 정부 지원 대상 산업에서 AI SaaS를 위한 기회를 만들 수도 있답니다. 따라서 AI SaaS 기업들은 한국의 AI 정책 동향을 잘 살펴봐야 해요. 새로운 국가 AI 표준을 지키거나 정부 주도 AI 프로젝트에 참여하는 것이 시장 접근성과 신뢰도 확보에 중요해질 수 있어요. 이는 또한 국가 전략적 우선순위(예: 제조 혁신, 디지털 헬스, 공공 안전)에 맞는 AI SaaS 솔루션이 더 많은 주목을 받을 수 있다는 것을 뜻해요.

VII. AI SaaS 도입 및 활용 전략

AI SaaS를 성공적으로 도입하고 활용하는 것은 단순히 기술을 사는 것을 넘어, 조직의 전략, 과정, 문화 전체에 걸친 변화를 필요로 해요. 기업들은 명확한 목표 설정부터 데이터 관리, 인력 양성, 규제 준수에 이르기까지 다양한 면을 고려해서 AI SaaS의 잠재력을 최대한 보여줄 수 있답니다.

A. 성공적인 AI SaaS 도입을 위한 고려 사항

명확한 목표 설정 및 ROI 중심 접근: AI를 통해 해결하고자 하는 구체적인 사업 문제를 정하고, 성공 여부를 측정할 수 있는 명확한 지표(KPI)와 ROI 목표를 정해야 해요. 처음에는 작게 시작해서 측정 가능한 성공 사례를 만들고, 이를 바탕으로 점차 확장하는 전략이 좋아요.
데이터 거버넌스 및 품질 확보: AI 모델의 성능은 학습 데이터의 질과 양에 크게 달려있으므로, 고품질의 포괄적이고 시기적절한 데이터를 확보하는 것이 무엇보다 중요해요. "나쁜 데이터"는 AI 성능을 떨어뜨리고 프로젝트 실패의 주요 원인이 될 수 있으니 , 데이터 수집, 정제, 관리, 보안을 포괄하는 강력한 데이터 관리 체계를 처음부터 만들어야 한답니다.
인적 자본 및 기술 역량 강화: 조직 내 AI 활용 능력을 높이기 위한 교육 프로그램을 마련하고, 필요한 경우 외부 전문가를 영입하거나 기존 인력의 재교육을 통해 기술 격차를 풀어야 해요. Forrester는 2025년 기업의 40%가 "AI+인간" 협업팀을 만들 것으로 예측한 바 있답니다.
시스템 통합의 용이성: AI SaaS 솔루션이 기존의 오래된 시스템 및 다른 애플리케이션과 자연스럽게 통합될 수 있는지 알아봐야 해요. API 우선(API-first)의 모듈식 구조는 통합의 복잡성을 줄이는 데 도움이 될 수 있어요.
변화 관리 및 조직 문화 조성: AI 도입은 기술적 변화뿐만 아니라 조직 문화의 변화도 따라와요. AI에 대한 막연한 두려움을 없애고, 실험을 장려하며, 투명한 소통을 통해 구성원들이 잘 받아들일 수 있도록 해야 한답니다.
공급업체 선정의 신중함: AI SaaS 공급업체의 기술력, 산업 전문성, 보안 수준, 고객 지원 체계, 그리고 윤리적 AI 원칙을 잘 지키는지 등을 종합적으로 평가하여 믿을 수 있는 파트셔를 골라야 해요.

성공적인 AI SaaS 도입은 기술 자체보다는 조직의 준비 상태와 전략적 방향에 더 크게 달려있어요. 단순히 기존 과정에 AI를 적용하는 '기술 우선(tech-forward)' 접근 방식보다는, AI의 잠재력을 중심으로 업무 과정을 다시 설계하는 '업무 우선(work-backward)' 접근 방식이 더 큰 혁신적 영향을 가져올 수 있답니다. AI SaaS 솔루션을 단순한 도구 업그레이드가 아닌, 광범위한 사업 과정 혁신의 촉매제로 인식하는 기업이 성공적인 도입 효과를 거둘 가능성이 높아요. 또한, 많은 기업이 기존의 복잡한 IT 환경을 가지고 있기 때문에, AI SaaS는 초기 단계에서 전체 시스템을 바꾸도록 요구하기보다는 기존 환경에 자연스럽게 통합될 수 있어야 해요. 따라서 AI SaaS 솔루션의 통합 용이성과 서로 잘 작동하는지는 중요한 도입 결정 요인이 될 것이며, 강력한 API, 미리 만들어진 연결 도구, 공통 데이터 형식 지원 등을 제공하는 공급업체가 고객이 가치를 빨리 실현하도록 돕는 데 좋을 거예요.

B. Human-in-the-loop (HITL) vs. 완전 자동화: 균형점 찾기

모든 업무를 AI로 완전히 자동화하는 것이 항상 좋은 건 아니에요. 사람의 개입이 필요한 지점을 정하는 HITL(Human-in-the-Loop) 방식과 완전 자동화 사이에서 적절한 균형점을 찾는 것이 중요하답니다.

AI 자동화의 스펙트럼: AI는 독립적인 도구에서 점차 협업하는 동료로 발전하고 있어요. 자동화 수준은 완전 자동화, AI 지원 인간 작업, 인간 주도 AI 작업, 인간 감독 및 개입, 완전 수동 작업 등 다양한 스펙트럼으로 있답니다.
균형점 결정 요인:
- 위험 평가: 의사 결정의 결과가 중요하거나 오류 발생 시 파급 효과가 큰 고위험 작업일수록 사람의 개입 수준을 높여야 해요. 반복적이고 위험도가 낮은 작업은 완전 자동화에 더 잘 맞아요.
- 작업의 복잡성: 미묘한 판단, 윤리적 고려, 창의적 사고가 필요한 복잡한 작업은 사람과의 협업을 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있어요. 명확한 규칙과 성공 기준이 있는 단순 작업은 자율 시스템에 적합하답니다.
- 데이터 품질 및 가용성: 자율 시스템은 포괄적이고 고품질의 데이터셋을 필요로 해요. 데이터가 제한적이거나 일관성이 없거나 계속 변하는 경우, 사람의 감독이 이러한 격차를 메우는 데 도움이 된답니다.
점진적 자동화 접근: 대부분의 성공적인 AI 구현은 완전 자율성으로 바로 전환하기보다는 점진적인 과정을 따라가요. AI로 특정 하위 작업을 자동화하여 사람 작업자를 지원하는 것부터 시작하여 신뢰를 만들고, 시스템이 신뢰성을 입증함에 따라 점차 사람 개입 빈도를 줄여나가는 방식이 좋아요.
활용 사례: 의료 진단 분야에서는 AI가 스캔에서 잠재적 이상 징후를 표시하면 방사선 전문의가 모든 결과를 검토하고 확인하며 , 고객 지원 분야에서는 AI가 일상적인 문의를 처리하고 사람 상담원은 복잡하거나 민감한 문제를 맡아요.

HITL과 완전 자동화 사이의 최적 균형점은 고정된 것이 아니며, AI 모델의 성능이 향상되고 조직이 AI에 대한 신뢰를 쌓아감에 따라 발전할 거예요. 이는 AI SaaS 구현에 있어 유연하고 점진적인 접근 방식이 필요하다는 걸 보여줘요. AI SaaS 시스템은 사람 개입 수준을 조절할 수 있도록 설계되어, AI의 신뢰성이 입증되고 사업 요구사항이 변화함에 따라 유연하게 대응할 수 있어야 한답니다. 또한, HITL 시스템의 효과는 AI와 사람 간의 인터페이스 및 상호작용 설계 품질에 크게 달려있어요. AI의 정보를 명확하게 제시하고 원활한 사람 개입을 가능하게 하는 AI SaaS가 더 성공할 거예요. 이를 위해서는 AI가 자신의 추론 과정(XAI와 관련)과 결과를 사람이 빠르게 이해하고 조치할 수 있는 방식으로 전달해야 하며, 사용자 경험(UX) 디자인이 매우 중요해진답니다.

C. 설명 가능한 AI(XAI)의 중요성

AI가 점점 더 중요하고 복잡한 의사 결정에 관여함에 따라, 해당 결정이 어떻게 내려졌는지 이해하는 것, 즉 설명 가능한 AI(XAI)의 중요성이 커지고 있어요.

XAI의 필요성: XAI는 복잡한 AI 시스템에서 공정성, 책임성, 윤리적 위험에 대한 우려를 해결하는 데 도움을 줘요. 규제 당국의 감시가 강화됨에 따라 AI 관리 및 채택에 필수적인 요소가 되고 있답니다.
XAI의 유형: 모델 자체가 해석 가능한 '내재적 설명 가능성(Intrinsic Explainability)'과, 학습 및 배포 후 복잡한 블랙박스 모델을 설명하는 '사후 설명 가능성(Post-Hoc Explainability)'으로 나눠져요.
주요 활용 분야: 자율주행차의 운전 결정, 제조 공정에서의 예측 유지보수, 감시 시스템의 이상행동 탐지, 금융 서비스의 사기 탐지, 고객 서비스, 의료 진단 등 다양한 분야에서 XAI가 필요해요.
신뢰 구축 및 채택 촉진: XAI는 사용자와 규제기관, 대중의 신뢰를 만드는 데 중요한 역할을 해요. 특히 금융, 의료, 공공 서비스처럼 민감하거나 파급 효과가 큰 애플리케이션에 AI SaaS를 배포할 때 설명 가능성이 부족하면 주요 도입 장벽이 될 수 있답니다. AI SaaS 공급업체는 XAI 기능을 통합하여 사용자가 AI 지원 결정을 이해하고 신뢰하며 책임을 질 수 있도록 도와줘야 위험을 줄이고 규제 기대를 맞출 수 있어요.
XAI 기술 혁신 견인: XAI에 대한 수요는 AI SaaS 플랫폼 내에서 새로운 기술과 도구의 혁신을 이끌 것이며, 다양한 AI 애플리케이션에 통합될 수 있는 XAI 솔루션 또는 기능에 대한 전문 시장을 만들 가능성이 있답니다. MLOps 플랫폼은 XAI를 표준 구성 요소로 점점 더 많이 포함하게 될 것이며, 이는 기업이 AI SaaS를 사용할 때 더욱 강력하고 사용자 친화적인 설명 가능성 기능을 사용할 수 있게 될 것이라는 뜻이에요.

D. 글로벌 규제 대응 (EU AI Act, 데이터 주권 등)

AI SaaS 제공업체와 사용자는 AI 및 데이터와 관련된 복잡하고 변화하는 국제 및 국가 규제망을 알아봐야 해요.

EU AI Act: 위험 기반 프레임워크를 설정하며, 2025년부터 용납할 수 없는 위험을 초래하는 AI(조작 기술, 사회적 점수 매기기, 실시간 생체 인식 감시 등) 사용을 금지하는 초기 시행 단계에 들어가요. 이는 EU 내에서 AI 시스템을 개발, 배포 또는 통합하거나 EU 거주자에게 영향을 미치는 모든 조직에 영향을 미친답니다. 생체 인식, 중요 인프라, 고용 등 고위험 AI 시스템에 대한 요구 사항은 2027년 8월까지 발효될 예정이에요.
데이터 주권 및 상주성(Data Sovereignty & Residency): 데이터의 물리적 저장 위치를 정하는 법률이에요. EU 거주자 데이터는 저장 위치에 관계없이 GDPR을 지켜야 한답니다. 국내 데이터 저장 및 주권 클라우드 솔루션에 대한 수요가 늘고 있어요. AI SaaS 제공업체는 고객이 데이터 주권 요구사항을 맞출 수 있도록 다양한 지역에 데이터 센터를 운영하거나, 고객이 데이터를 특정 지역에 저장할 수 있는 옵션을 제공해야 해요.
기타 주요 규제: EU 금융 부문을 위한 DORA(디지털 운영 복원력 법), EU 사이버 보안을 위한 NIS2 지침, 미국 주 단위 개인 정보 보호법, SEC 사이버 보안 공개 규칙, ISO/IEC 42001(AI 관리 시스템) 등이 있어요.
규제 준수의 중요성: 이러한 규정을 지키지 않으면 상당한 벌금과 평판 손상을 가져올 수 있어요. AI SaaS 제공업체는 글로벌 규제 환경 변화에 민첩하게 대처하고, 자사 솔루션이 관련 법규를 지키도록 확실히 해야 한답니다. 사용자 기업 또한 AI SaaS 도입 시 이러한 규제 준수 여부를 중요한 평가 기준으로 생각해야 해요.

AI SaaS의 성공적인 도입과 활용은 기술적 측면뿐만 아니라 전략적, 조직적, 규제적 측면을 모두 고려하는 통합적인 접근 방식을 필요로 해요. 기업들은 자사의 특성과 목표에 맞춰 최적의 AI SaaS 활용 전략을 세우고 지속적으로 더 좋게 만들어 나가야 할 거예요.

VIII. AI SaaS 시장의 미래 전망

2025년 이후 AI SaaS 시장은 더욱 역동적인 변화와 성장을 계속할 것으로 보여요. AI 에이전트의 진화, 플랫폼화와 전문 솔루션 간의 경쟁, 활발한 투자 및 M&A, 그리고 지속 가능성과 윤리적 AI에 대한 요구 증가는 앞으로 시장의 주요 흐름을 만들어갈 거예요.

A. AI 에이전트와 대형 행동 모델(LAM)의 부상

AI 에이전트는 단순한 작업 자동화를 넘어, 복잡한 업무 흐름을 스스로 실행하고 의사 결정을 내리는 수준으로 발전하고 있어요. Deloitte는 에이전트 AI가 2025년까지 주류가 될 것이라고 예측했고 , Gartner는 2027년까지 기업 혁신 계획의 40% 이상이 자율 에이전트를 포함할 것이라고 내다봤어요. 이러한 AI 에이전트는 고객 서비스, 주문 처리 자동화, 공급망 관리 등 다양한 분야에서 쓰이며 기업의 생산성을 극적으로 높일 잠재력을 가지고 있답니다.

더 나아가, 대형 행동 모델(Large Action Models, LAMs)은 LLM의 텍스트 생성 능력을 넘어 실제 작업을 수행하는 AI 시스템으로 주목받고 있어요. LAM은 사용자의 목표를 이해하고, 상황에 맞는 판단을 내리며, 여러 단계의 작업을 스스로 실행한답니다. 예를 들어, 고객 서비스 자동화 LAM은 수천 건의 상담원 상호작용을 학습하여 사람의 의사 결정을 따라 하면서 요청을 스스로 처리할 수 있어요. 금융 분야에서는 리스크 평가, 사기 탐지, 포트폴리오 관리를 자동화하고, 제조 분야에서는 스마트 팩토리 내 기계 성능 분석 및 예측 유지보수를 할 수 있답니다. 이러한 LAM의 발전은 SaaS 애플리케이션이 제공하는 서비스의 범위를 크게 넓히고, '제로 퍼슨 스타트업(Zero-Person Startup)'처럼 AI 에이전트만으로 운영되는 새로운 사업 모델의 등장을 이끌 수 있어요.

AI 에이전트와 LAM의 발전은 기업 조직 구조에도 영향을 줄 거예요. MIT Sloan Review에 따르면, AI 에이전트를 대규모로 통합하면 기업이 의사 결정 환경을 정의, 설계, 배포하는 방식이 변화하며, 의사 결정 권한, 책임 프레임워크, 의사 결정자 간의 권력 관계를 다시 설계하도록 필요로 해요. "AI 에이전트 관리자(AI Agent Manager)" 또는 "AI 자동화 책임자(Head of AI Automation)"와 같은 새로운 직무가 나타나서 AI 에이전트의 개발, 배포, 최적화, 관리를 맡게 될 거예요. 이러한 리더들은 AI의 잠재력을 충분히 이해하고 기술적 역량과 전략적 목표 사이의 간극을 메우며, AI가 사람의 창의성, 의사 결정, 혁신을 보완하는 문화를 만들어야 한답니다.

B. 플랫폼화(Platformization) vs. 전문 솔루션(Best-of-Breed)

SaaS 시장에서는 단일 공급업체의 통합 플랫폼을 선호하는 '플랫폼화' 경향과 특정 기능에 최적화된 여러 전문 솔루션을 조합하는 '베스트 오브 브리드(Best-of-Breed)' 전략 사이의 논의가 계속되고 있어요. AI 시대에는 이러한 논의가 더욱 복잡한 모습을 보일 거예요.

플랫폼화의 이점: 통합 플랫폼은 데이터가 따로 노는 것을 없애고, 일관된 사용자 경험을 제공하며, 여러 애플리케이션 간의 시너지를 통해 더 큰 가치를 만들어낼 수 있어요. AI 관점에서 보면, 통합 플랫폼은 다양한 곳의 데이터를 합쳐서 AI 모델 학습 및 추론의 정확도를 높이고, 회사 전체의 AI 관리를 쉽게 할 수 있답니다. Salesforce의 Data Cloud와 Agentforce 같은 솔루션은 이러한 플랫폼화 전략의 예시예요. IBM의 연구에 따르면, 플랫폼화된 조직은 보안 사고를 찾아내고 막는 데 걸리는 시간이 훨씬 짧고, ROI도 훨씬 높게 나타났어요.
전문 솔루션의 강점: 특정 산업이나 기능에 깊이 있는 전문성을 제공하며, 빠르게 변화하는 기술 환경에 민첩하게 대처할 수 있어요. 그러나 여러 전문 솔루션을 통합하고 관리하는 데 복잡함과 비용이 따를 수 있답니다.
AI 시대의 변화: AI 기술, 특히 LLM 같은 기반 모델의 발전은 플랫폼 기업에게 유리하게 영향을 줄 수 있어요. 이들은 방대한 데이터와 컴퓨팅 자원을 활용하여 강력한 AI 플랫폼을 만들고, 그 위에 다양한 AI 기반 서비스를 제공할 수 있어서예요. 반면, 특정 틈새 시장에 특화된 AI 기술을 가진 전문 SaaS 기업들은 대형 플랫폼과의 경쟁 또는 협력을 통해 생존 전략을 찾아봐야 할 거예요. Stratechery는 AI가 이끄는 플랫폼 앞에서 독립형 SaaS 기업이 사라질 것이며, 새로운 제품이 성공하기 위해서는 플랫폼과 손을 잡아야 한다고 이야기해요.

결국 많은 기업은 하이브리드 접근 방식을 선택하여, 핵심 업무 시스템은 통합 플랫폼을 사용하되, 특정 요구사항에 대해서는 전문 AI SaaS를 도입하는 형태를 선택할 가능성이 커요. AI SaaS 공급업체들은 자사 솔루션의 강점을 명확히 하고, 다른 시스템과의 상호 운용성을 높이는 데 힘써야 할 거예요.

C. AI SaaS 투자 및 M&A 동향

AI SaaS 시장은 높은 성장 잠재력으로 인해 투자자들의 큰 관심을 받고 있고, M&A 활동 또한 활발하게 이루어질 것으로 보여요.

투자 동향: 벤처 캐피털(VC)들은 AI, 특히 생성형 AI 분야의 스타트업에 적극적으로 투자하고 있어요. PitchBook에 따르면, 2025년 1분기 AI 분야 벤처 투자는 596억 달러에 달하며 사상 최고치를 기록했어요. 사우디아라비아의 100억 달러 규모 AI 펀드 만들기 , 유럽 최대 규모의 AI 스타트업 전용 VC 펀드 등장 등 대규모 자금이 AI 분야로 들어오고 있답니다. 국내에서도 업스테이지가 MS, AMD 등으로부터 대규모 투자를 유치하는 등 AI 스타트업에 대한 투자가 활발해요.
M&A 동향: AI 기술력 확보, 시장 점유율 확대, 특정 산업 전문성 강화를 위한 M&A가 계속될 거예요. ZDNet은 2026년까지 AI 관련 거래가 기술 M&A 거래량의 50%를 차지할 것으로 예측했고, TechCrunch는 2025년 SaaS M&A 거래가 30% 증가할 것으로 내다봤어요. 최근 OpenAI의 Jony Ive 스타트업 인수(65억 달러) , Blackstone의 TaskUs 인수(20억 달러) , Salesforce의 Informatica 인수(80억 달러) 등 대규모 M&A 사례가 이를 보여줘요. 특히 AI 기반 자동화, 수직적 SaaS, 사이버 보안 분야에서 M&A가 활발할 것으로 보여요.
시장 통합 가속화: AI 콘텐츠 도구 시장처럼 세분화된 시장에서는 경쟁이 심해지면서 통합이 어쩔 수 없을 거예요. 컴퓨팅 인프라, 하이퍼스케일러와의 파트너십, 독점 도구를 가진 기업이 승자가 될 가능성이 높아요. "AI 롤업(AI Rollups)" 전략, 즉 전통적인 서비스 기업을 인수한 후 AI로 운영을 다시 만들어서 소프트웨어 기업과 비슷한 마진을 만들어내는 새로운 투자 모델도 나오고 있답니다.

이러한 투자 및 M&A 동향은 AI SaaS 시장의 역동성과 성장 잠재력을 보여줘요. 기술 변화의 속도가 빠르고 경쟁이 치열해서, 기업들은 시장 상황을 잘 살피면서 민첩하게 대처해야 할 거예요.

D. 지속 가능성 및 윤리적 AI의 중요성 증대

AI 기술의 사회적 영향력이 커짐에 따라 지속 가능하고 윤리적인 AI 개발 및 활용에 대한 요구가 더욱 높아질 거예요.

환경적 지속 가능성 (Green AI/SaaS): AI 모델 학습 및 운영에 드는 막대한 에너지 소비와 탄소 배출에 대한 우려가 커지고 있어요. 이에 따라 에너지 효율적인 AI 모델 개발, 재생 에너지 사용, 데이터 저장 최적화 등 '그린 AI' 및 '그린 SaaS'에 대한 관심이 늘고 있답니다. 클라우드 제공업체와 AI 사용자 모두 환경적 책임을 함께 나눠야 하고, 클라우드에 최적화된 데이터 및 AI 플랫폼을 활용하여 AI 모델 개발 효율성을 높이면 에너지 소비를 최소화하는 데 도움이 될 수 있어요.
윤리적 AI 및 거버넌스: AI의 편향성, 투명성 부족, 개인 정보 침해, 일자리 대체 등의 윤리적 문제에 대한 사회적 논의가 활발해져서, AI SaaS 제공업체들은 책임감 있는 AI 개발 원칙을 세우고 이를 지켜야 할 의무가 커지고 있어요. EU AI Act 같은 규제는 이러한 윤리적 고려 사항을 법으로 만들려는 움직임의 하나예요. 기업 리더들은 조직의 가치를 확고히 하고 AI 원칙, 정책, 기준, 통제 방안을 강력히 추진하며, 조직 내 AI의 윤리적 사용에 대한 논의를 이끌어야 한답니다.
데이터 프라이버시 및 보안: AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 처리하므로, 데이터 프라이버시 보호와 보안은 가장 중요해요. 데이터 유출, 오용, 무단 접근을 막기 위한 강력한 보안 조치와 함께, 데이터 수집 및 활용에 대한 투명성을 확보하고 사용자 동의를 얻는 것이 중요하답니다. 데이터 주권(Data Sovereignty) 요구사항을 맞추기 위해 분산된 인프라와 데이터 관리 전략이 필요해요.

지속 가능하고 윤리적인 AI는 단순한 규제 준수를 넘어, 기업의 사회적 책임(CSR)과 장기적인 경쟁력 확보에 꼭 필요한 요소가 될 거예요. 사용자들은 믿을 수 있고 책임감 있는 AI SaaS 솔루션을 더 좋아하게 될 거고, 이는 시장에서 중요한 차별화 요인이 될 수 있답니다.

IX. 결론

2025년 AI SaaS 시장은 기술 혁신과 사업 가치 창출이 만나는 중요한 전환점에 서 있어요. AI는 더 이상 SaaS의 추가 기능이 아닌, 핵심 동력으로 영향을 주면서 산업 전체의 디지털 전환을 더 빠르게 만들고 있답니다. 생성형 AI 플랫폼의 확산, 특정 산업 및 업무에 특화된 AI 솔루션의 발전, 그리고 AI 에이전트와 LAM의 등장은 SaaS가 제공하는 서비스의 범위와 깊이를 이전에는 없던 수준으로 넓혀갈 거예요.

글로벌 시장에서는 OpenAI, Anthropic, Cohere 같은 LLM 기반 플랫폼 기업들이 기술 생태계를 이끌어가는 한편, Salesforce, HubSpot, Snowflake, Databricks 등 기존 SaaS 강자들은 자사 플랫폼에 AI를 깊숙이 통합하며 경쟁력을 더 강하게 만들고 있어요. 국내 시장 역시 업스테이지, 네이버 클라우드를 필두로 독자적인 AI 기술력을 갖춘 기업들이 나오면서 글로벌 경쟁에 뛰어들고 있고, 채널톡, 클라썸처럼 국내 시장 특성에 맞는 차별화된 서비스를 제공하는 기업들도 주목받고 있답니다.

그러나 이러한 기회와 함께 해결해야 할 숙제도 분명해요. AI 도입의 성공은 기술 자체보다는 명확한 목표 설정, 좋은 품질의 데이터 확보, 인적 자본 투자, 그리고 조직 문화의 변화에 달려있답니다. 특히 HITL과 완전 자동화 사이의 적절한 균형점을 찾고, AI의 의사 결정 과정을 투명하게 설명할 수 있는 XAI를 확보하는 것은 사용자 신뢰와 규제 준수를 위해 꼭 필요해요. 또한, EU AI Act 같은 글로벌 규제 및 데이터 주권 문제는 AI SaaS의 설계와 배포 방식에 큰 영향을 줄 거예요.

앞으로 AI SaaS 시장은 플랫폼화와 전문 솔루션 간의 경쟁 및 공존, 활발한 투자와 M&A를 통한 시장 재편, 그리고 지속 가능하고 윤리적인 AI에 대한 요구 증대라는 흐름 속에서 발전해 나갈 거예요. 기업들은 이러한 변화의 흐름을 정확히 알고, 자사의 사업 목표와 상황에 맞는 AI SaaS 도입 및 활용 전략을 세워서 다가오는 AI 시대를 이끌어 나가야 할 거예요. AI는 SaaS의 미래이고, 그 미래는 이미 시작됐답니다.