Service-as-a-Software: 왜 Dr. Ralf Schönherr는 SaaS의 종말이 다가오고 있다고 보는가

Service-as-a-Software는 AI 에이전트가 소프트웨어 라이선스 대신 완성된 결과물을 판매하는 비즈니스 모델입니다. Everlast AI와의 인터뷰에서 Myriad AI의 CEO인 Dr. Ralf Schönherr는 왜 전통적인 SaaS 모델이 사멸하고 있는지 설명합니다. 이 실리콘밸리 인사이더는 BMW에서 독일 최초의 산업용 인간-로봇 협업(Human-Robot Collaboration) 시스템을 구축했으며, 이후 Google X에서 연구를 수행했습니다.

LLM 대신 강화학습 (Reinforcement Learning): 또 다른 AI 접근 방식

오늘날 많은 이들이 인공지능을 ChatGPT와 동일시합니다. 하지만 Schönherr는 다른 학파 출신입니다. 그의 2018년 박사 학위 논문은 조립 시스템에서의 자가 학습 오류 방지를 다룹니다. **강화학습 (Reinforcement Learning)**은 시스템이 좋은 결과를 냈을 때 보상을 주는 방식입니다. 누구도 고정된 규칙을 미리 정해주지 않습니다.

돌파구는 2016년에 찾아왔습니다. 당시 시스템들은 아무도 규칙을 설명해주지 않았음에도 Atari 게임을 최고 점수로 플레이하는 법을 배웠습니다. 동일한 기술이 오늘날 샌프란시스코에서 자율주행 Waymo 택시를 제어합니다. 보호되지 않은 좌회전 상황에서 AI는 그 어떤 경직된 규정보다 더 잘 대처합니다.

Schönherr는 BMW에서 조립 공정을 자동화했습니다. 그곳의 할당량은 10%이며, 차체 제작에서는 95%에 달합니다. 부품 삽입 작업은 99.99%의 정확도를 요구했습니다. 단 한 번의 오류만으로도 컨베이어 벨트가 멈추고 수백만 달러의 손실이 발생하기 때문입니다.

실시간 컴플라이언스 (Compliance): 하루 220번의 규정 변경

Myriad AI는 규제가 엄격한 산업을 위해 컴플라이언스 (Compliance) 워크플로우를 자동화합니다. 전 세계 규제 기관들은 하루에 220번씩 규칙을 변경합니다. 글로벌 기업은 매주 수천 건의 이벤트를 처리합니다. 전통적인 컴플라이언스 팀은 더 이상 이 속도를 따라갈 수 없습니다.

Schönherr는 금융 부문의 사례를 듭니다. 상장된 한 펀드는 매달 3,000개의 마케팅 페이지를 검토합니다. 모든 문서에는 올바른 글자 크기로 적절한 면책 조항 (Disclaimer)이 포함되어야 합니다. Myriad AI는 이 중요한 지점들을 며칠이 아닌 몇 분 만에 찾아냅니다.

시스템은 제안을 작성하지만, 단독으로 결정하지는 않습니다. 인간이 최종 결정권자(Last Instance)로 남습니다. Schönherr는 이러한 인간과 기계의 결합을 '왕도(Königsweg)'라고 부릅니다. 이를 통해 위험한 잘못된 결정의 리스크를 낮출 수 있습니다.

RAG 없음: 정확성 뒤에 숨겨진 영업 비밀

대부분의 개발자는 벡터 데이터베이스(Vector Database)를 사용하여 검색 시스템(Retrieval System)을 구축합니다. Myriad AI는 이를 의도적으로 배제합니다. Schönherr는 법률 영역에서 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 사용하는 것이 잘못된 접근 방식이라고 생각합니다. 법률 텍스트는 이 방식으로 깔끔하게 비교될 수 없기 때문입니다.

대신 팀은 모든 법률 텍스트를 완전히 새로 작성합니다. 이러한 전처리 과정을 거쳐야만 언어 모델(Language Model)이 읽을 수 있는 상태가 됩니다. 이 기술에만 1년 반 동안의 노력이 투입되었습니다. 초점은 반드시 0에 가깝게 유지되어야 하는 미검출(False Negatives)에 맞춰져 있습니다.

좌석 기반 모델(Seat-Model)에서 결과 기반 가격제로

전형적인 SaaS는 사용자당, 월별로 비용을 청구합니다. Salesforce는 엔터프라이즈 영역에서 결과 기반 과금(Pay-per-Outcome) 방식을 테스트하고 있습니다. 고객은 구독료 대신 완성된 분석 결과에 대해 비용을 지불합니다. Sequoia와 같은 벤처 캐피털(Venture Capital) 투자자들은 이미 서비스 기업(Service-Firmen)에 집중하고 있습니다.

Schönherr는 단기적으로는 회의적인 태도를 유지합니다. 대기업은 고정된 예산으로 계획을 세우기 때문입니다. 사용량 기반 모델은 이러한 구조에 잘 맞지 않습니다. 승인 절차가 짧은 중소기업들이 더 빠르게 도입합니다.

거대 AI 연구소들과의 경쟁

Anthropic과 OpenAI도 법률 시장에 진입하려 하고 있습니다. 그들의 코딩 도구들이 많은 수익을 가져다주었기에, 자체 제품을 구축하고 있는 것입니다. Schönherr는 Anthropic의 리걸 플러그인(Legal-Plugin)을 테스트해 보았습니다. 그의 판단은 '아직 초기 단계'라는 것이었습니다.

그의 방어 전략은 차별화입니다. Myriad AI는 더 빠른 변호사 도구를 판매하는 것이 아닙니다. 기업들에게 실시간으로 컴플라이언스(Compliance)를 보장할 수 있는 능력을 제공합니다. 회사 인력의 3분의 1이 변호사로 구성되어 있습니다. AI를 기업 내부로 안전하게 도입하고자 하는 분들은 당사의 AI 구현 서비스에서 적절한 시작점을 찾을 수 있습니다.

책임과 환각(Hallucinations): 에이전트에 대한 비용은 누가 지불하는가?

OLG Hamm(함 지방법원)은 최근 한 챗봇(Chatbot)에 대해 판결을 내렸습니다. 기업이 챗봇의 환각(Hallucinations)에 대해 책임을 지며, 챗봇 자체가 책임을 지지는 않습니다. 곧 이 문제는 더 복잡해질 것입니다. 한 에이전트(Agent)가 다른 에이전트에게 업무를 위탁하면서 에이전트 경제(Agent-Economy)가 형성될 것이기 때문입니다.

일부 미래학자들은 전자적 인격(Electronic Person)을 요구합니다. Schönherr는 이를 차별화된 시각으로 바라봅니다. 결제를 위해 에이전트는 곧 자체적인 인증(Legitimation)이 필요할 것입니다. 하지만 법적 책임에 대해서는 회의적입니다. 에이전트 뒤에 있는 기업이 계속 책임을 져야 합니다. 이와 유사한 질문들을 우리는 AI-Automations-Manager 프로그램에서 실무적으로 다루고 있습니다.

독일 대 미국: 속도를 향한 전쟁

Schönherr의 고객들은 월요일에 서명하고 금요일에 라이브(Live)로 전환합니다. 유럽에서는 이 과정이 몇 주씩 걸립니다. 실리콘 밸리(Silicon Valley)는 급진적인 긴박함(Urgency)을 삶의 방식으로 삼고 있습니다. 모두가 무엇이 자신을 50배 더 빠른 작업으로부터 가로막고 있는지 자문합니다.

미국 창업자들은 더 많은 자본을 조달합니다. 독일 스타트업들은 종종 더 나은 기술을 보유하고 있습니다. 차이를 만드는 것은 스토리텔링(Storytelling)입니다. Schönherr는 창업자들에게 세 가지, 즉 긴박함, 고객 밀착성, 그리고 설득력 있는 이야기를 갖출 것을 권고합니다.

다음 돌파구: 멀티모달리티(Multimodality)

Schönherr는 결코 3개월 이상 앞을 내다보고 계획하지 않습니다. Myriad AI에서는 1주일이 가장 긴 시간 단위입니다. 그는 자율 코딩 에이전트(Autonomous Coding Agents)가 머지않아 나타날 것이라고 보지만, 이를 혁신적인 돌파구(Breakthrough)로 보지는 않습니다. 모델은 충분히 훌륭하지만, 인프라(Infrastructure)가 부족하기 때문입니다.

그가 보는 진정한 도약은 멀티모달리티(Multimodality)에 있습니다. 비디오 생성(Video Generation)은 현재 여전히 너무 비쌉니다. 하지만 동적 콘텐츠(Dynamic Contents)는 엔터테인먼트 산업을 재편할 수 있습니다. 그렇게 되면 모든 시청자는 영화의 자신만의 버전을 보게 될 것입니다.

결론: Service-as-a-Software가 기업에 의미하는 바

Service-as-a-Software는 가치 창출의 중심을 구독(Subscription)에서 결과(Result)로 이동시킵니다. 단순히 서비스만을 판매하는 기업은 압박을 받게 될 것입니다. AI-native 경쟁자들은 나태한 비즈니스 모델을 기록적인 속도로 복제합니다. 은행들조차 이미 새로운 공급업체들을 통해 이를 경험하고 있습니다.

Schönherr의 조언은 명확합니다. 기업들은 오늘날 이 주제를 다루어야 합니다. 기다리는 자는 뒤처지게 됩니다. AI 에이전트 (AI Agents)와 인간의 판단 (Human Judgment)의 결합이 가장 안전한 길로 남아 있습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Service-as-a-Software란 무엇을 의미하나요?

Service-as-a-Software는 AI 에이전트 (AI Agents)가 완전한 서비스를 제공하는 모델을 설명합니다. 고객은 결과에 대해 비용을 지불합니다. 사용자당 소프트웨어 라이선스 (Software License)를 구매하는 대신, 완성된 분석이나 작업을 예약합니다. Dr. Ralf Schönherr는 이를 기존 SaaS 모델의 대체로 보고 있습니다. Sequoia와 같은 투자자들은 이미 이러한 서비스 기업들을 순수 소프트웨어 제공업체보다 더 높게 평가하고 있습니다.

Myriad AI는 정확히 무엇을 하나요?

Myriad AI는 금융 서비스 제공업체, 보험사, 제약사와 같이 규제가 엄격한 산업을 위해 컴플라이언스 워크플로우 (Compliance Workflows)를 자동화합니다. 이 시스템은 계약서, 마케팅 자료, 법률 텍스트를 읽고 중요한 부분을 표시합니다. 전 세계적으로 하루에 220개의 규제 변경 사항이 발생하며, 이는 어떤 팀도 수동으로 감당할 수 없습니다. 인간이 최종 결정을 내리며, AI는 며칠이 걸릴 일을 단 몇 분 만에 관련 지점을 찾아냅니다.

Myriad AI는 왜 RAG를 사용하지 않나요?

Schönherr는 벡터 데이터베이스 (Vector Database)와 코사인 유사도 (Cosine Similarity)를 사용하는 표준 접근 방식이 법률 분야에는 부적합하다고 판단합니다. 법률적으로 유사한 두 단어가 서로 아무런 관련이 없는 경우가 많기 때문입니다. 대신 Myriad AI는 모든 법률 텍스트를 완전히 재작성하여 언어 모델 (Language Models)이 해석할 수 있도록 만듭니다. 이러한 준비 과정에는 1년 반의 개발 기간이 소요되었으며, 이것이 높은 정확도의 핵심을 형성합니다.

AI 에이전트의 오류에 대한 책임은 누구에게 있나요?

OLG Hamm의 판결에 따라, 기업은 챗봇 (Chatbot)의 환각 (Hallucinations)에 대해 책임을 지며, 봇 자체가 책임을 지지는 않습니다. Schönherr는 결제를 위한 전자적 인격체 (Electronic Person)는 가능하다고 보지만, 법적 책임에 대해서는 비판적입니다. 에이전트를 운영하는 주체가 책임을 유지해야 합니다. 그래야만 기업이 시스템을 안전하고 윤리적으로 구축할 유인을 유지할 수 있습니다.