SaaS(Software as a Service)를 둘러싼 이야기가 심각해지고 있습니다. 투자자들은 AI 에이전트가 코드를 작성하는 것을 목격하고, 스타트업들은 며칠 만에 내부 도구를 출시하며, 모든 경영진은 왜 회사가 또 다른 계정 기반 구독(seat-based subscription) 비용을 계속 지불해야 하는지 묻습니다. 기존의 소프트웨어 거래 방식이 한계에 부딪힌 것처럼 느껴집니다. 만약 모델이 텍스트를 초안하고, 데이터를 분석하며, 인터페이스를 생성하고, 지원(support) 업무를 자동화할 수 있다면, 많은 전통적인 앱들은 워크플로(workflow)를 감싸고 있는 비싼 래퍼(wrapper)처럼 보이기 시작합니다.

그러한 공포는 실재하지만, 이는 더 큰 기회를 가리키고 있습니다. Figma의 관점은 유용합니다. 왜냐하면 Figma는 항상 디자인 캔버스 그 이상의 것을 판매해 왔기 때문입니다. Figma는 공유된 컨텍스트(shared context)를 판매합니다. 디자이너, 제품 관리자(product manager), 엔지니어, 마케터, 그리고 창업자들이 동일한 객체를 중심으로 모여 시각적으로 의사결정을 내리고 작업을 계속 진행합니다. AI는 그 공유된 객체를 더욱 가치 있게 만듭니다. 전문가가 이를 다듬기 전에 더 많은 사람이 초안, 프로토타입(prototype), 화면, 다이어그램(diagram), 그리고 사양(specification)을 생성할 수 있기 때문입니다.

이것이 바로 SaaS의 죽음이라는 관점이 잘못된 이유입니다. 취약한 계층은 일상적인 인터페이스 작업입니다. 더 강력한 계층은 팀을 이해하고, 의사결정을 보존하며, 권한을 관리하고, 기존 도구와 연결하며, 가공되지 않은 출력물을 편집 가능하고 신뢰할 수 있는 무언가로 바꾸는 시스템입니다. AI는 작은 도구들을 더 저렴하게 만들 수 있는 반면, 진지한 플랫폼들을 업무가 이루어지는 방식의 핵심으로 만들 수 있습니다.

Figma는 유용한 사례입니다. 왜냐하면 Figma의 제품 전략은 아이디어가 공유된 산출물(artifact)이 되는 순간을 향해 계속 움직이고 있기 때문입니다. 프롬프트(prompt) 하나로 화면을 생성할 수 있습니다. 거친 스케치가 프로토타입이 될 수 있습니다. 마케팅 팀은 에셋(asset)을 만들 수 있습니다. 제품 팀은 플로(flow)를 테스트할 수 있습니다. 엔지니어는 로직과 구현 세부 사항을 검사할 수 있습니다. 가치는 생성, 피드백, 수정, 그리고 전달 사이의 연속성에서 나옵니다. 그 루프(loop) 안에서, SaaS는 인간의 판단과 모델의 출력이 만나는 장소가 됩니다.

첫 번째 신호는 창작의 확산입니다. 초기 SaaS 시대에는 소프트웨어가 종종 고정된 부서에 맞춰져 있었습니다. 영업 팀은 하나의 시스템을 사용하고, 재무 팀은 다른 시스템을, 디자인 팀은 또 다른 시스템을 사용했습니다. AI는 참여의 형태를 변화시킵니다. 창업자는 정식 제품 팀을 고용하기 전에 프로토타입 (prototype)을 만들 수 있습니다. 지원 팀장은 지식 베이스 (knowledge base) 흐름을 초안으로 작성할 수 있습니다. 연구원은 차트 아이디어를 출판 가능한 도표로 바꿀 수 있습니다. 이는 전문화된 도구들을 더 쉽게 시작할 수 있게 만듭니다. 왜냐하면 첫 번째 초안을 만드는 데 더 이상 긴 인수인계 (handoff) 과정이 필요하지 않기 때문입니다.

두 번째 신호는 컨텍스트 (context)입니다. 일반적인 챗봇 (chatbot)은 유용한 파편을 만들어낼 수 있지만, 실제 업무에는 브랜드 규칙, 이전의 결정 사항, 고객 데이터, 승인 이력, 파일 버전, 그리고 팀의 역할이 필요합니다. 이러한 컨텍스트를 소유한 SaaS 기업들은 AI 출력이 조직에 부합하도록 만들 수 있습니다. 그들은 팀이 무엇을 가치 있게 여기는지 기억할 수 있습니다. 자산이 규정을 준수하도록 유지할 수 있습니다. 제품이 이미 이전의 수천 가지 결정을 알고 있기 때문에 다음 초안을 더 스마트하게 만들 수 있습니다.

세 번째 신호는 편집 가능성 (editability)입니다. AI의 출력물은 빠르게 나타날 때 인상적입니다. 하지만 그것이 처음부터 다시 시작하지 않고도 사람이 수정할 수 있을 때 가치가 생깁니다. 이것이 기술적이고 창의적인 작업을 위한 도구들이 중요한 이유입니다. 연구 팀은 ChatGPT에게 실험 개요 작성을 요청하고, Gemini와 추론 과정을 비교하며, Miss Formula를 사용하여 이미지 속 수식을 편집 가능한 표기법으로 바꾸고, Editable Figure를 사용하여 AI가 생성한 논문 도표를 편집 가능한 벡터 그래픽 (vector graphics)으로 변환할 수 있습니다. 승리하는 워크플로 (workflow)는 인간이 결과물에 대한 주도권 (ownership)을 가질 수 있게 해주는 것입니다.

이는 비즈니스 모델에 대한 질문 또한 변화시킵니다. AI가 더 많은 클릭을 수행하게 되면, 사용자 수 기반의 가격 책정 (seat-based pricing) 방식은 압박을 느낄 것입니다. 하지만 SaaS는 결과물 (outcomes), 사용량 (usage), 협업 (collaboration), 거버넌스 (governance), 또는 완성된 자산 (finished assets)의 가치를 기준으로 가격을 책정할 수 있습니다. 엉망인 파일, 끊긴 핸드오프 (handoffs), 법적 리스크, 그리고 반복적인 수동 정리 작업으로부터 기업을 구해주는 제품은 여전히 가격 결정력 (pricing power)을 가집니다. 가치의 중심이 접근성 (access)에서 가속화 (acceleration)와 신뢰성 (reliability)으로 이동하는 것입니다.

다음 시대의 가장 뛰어난 SaaS 제품들은 스튜디오 (studios), 메모리 시스템 (memory systems), 그리고 운영 계층 (operating layers)의 역할을 동시에 수행하는 것처럼 느껴질 것입니다. 이 제품들은 사람들에게 무언가를 만드는 빠른 방법, 그것을 정교하게 다듬는 안전한 방법, 그리고 다른 이들과 함께 신뢰할 수 있게 배포 (ship)하는 방법을 제공할 것입니다. Figma는 이를 명확하게 보고 있습니다. 왜냐하면 Figma의 제품은 항상 작업이 가시화되는 '공간'이었기 때문입니다. AI 세상에서 그 공간은 더욱 중요해집니다. 창작은 더 빨라지고, 조정 (coordination)이 희소한 자원이 되기 때문입니다.

따라서 진짜 교훈은 간단합니다. AI는 단순히 필드 (fields)를 저장하고 클릭을 기다리기만 하는 모든 SaaS 제품을 압박할 것입니다. 반면 맥락 (context), 협업 (collaboration), 권한 (permissions), 메모리 (memory), 거버넌스 (governance), 그리고 최종 편집 가능한 결과물 (final editable artifact)을 소유하는 제품은 도약할 것입니다. SaaS는 더 가혹한 시장으로 진입하고 있지만, 동시에 더 상상력이 풍부한 시장으로도 진입하고 있습니다. AI의 출력물을 공유 가능하고, 편집 가능하며, 신뢰할 수 있는 작업물로 전환할 수 있는 기업들에게, 지금은 소프트웨어 역사상 최고의 시대가 될 수도 있습니다.