AI 시대 소프트웨어 기업의 종말? 생성형 AI가 바꾸는 소프트웨어 산업 생존전략

‘AI가 코드를 대신 짜는 시대’라는 말이 커지면서 AI 시대 소프트웨어 기업의 종말”이라는 질문이 투자자와 실무자 모두에게 현실적인 불안을 만든다. 그러나 종말이라는 단정은 대개 수익모델의 이동과 가치사슬의 재편을 놓치기 때문에 나온다. 결론부터 말하면, AI 시대 소프트웨어 기업의 종말이 아니라 소프트웨어 기업의 등급 재편이 핵심이다. 이 글은 감정이 아니라 구조로 판단하게 만든다.

이 글이 해결해주는 문제이다. AI 시대 소프트웨어 기업의 종말이 진짜인지, 그렇다면 어떤 기업이 무너지고 어떤 기업이 더 강해지는지, 그리고 투자 관점에서 무엇을 체크해야 하는지에 대한 기준을 제공한다. 특히 ‘AI 시대 소프트웨어 기업의 종말’이라는 키워드가 자극적으로 들릴수록, 사업구조·원가구조·락인·데이터·유통의 5가지를 분리해서 보는 능력이 수익으로 이어진다.

AI 시대 소프트웨어 기업의 종말은 모든 기업에 동일하게 적용되는 예언이 아니다. AI 시대 소프트웨어 기업의 종말이라는 표현은 전통적 SaaS의 성장 방식이 둔화될 수 있다는 경고로 읽는 편이 정확하다. 결국 핵심은 “소프트웨어가 사라지나?”가 아니라 소프트웨어의 가격 책정과 전달 방식이 바뀌나?이다.

AI 시대 소프트웨어 기업의 종말이라는 말이 나오는 이유

AI 시대 소프트웨어 기업의 종말이라는 주장에는 몇 가지 직관이 섞여 있다. 첫째, 생성형 AI가 코딩 생산성을 올리며 개발 인력의 병목을 줄인다. 둘째, AI가 기능을 빠르게 복제하면서 기능 차별화의 수명이 짧아진다. 셋째, 사용자는 앱을 여러 개 쓰기보다 “하나의 AI 비서”에게 일을 맡기려 한다. 이 변화는 ‘기업 수’가 줄어든다기보다 가치가 모이는 위치가 이동한다는 뜻이다.

변화 요인	겉으로 보이는 현상	실제 산업 의미	투자자가 보는 포인트
코드 생성 자동화	개발 속도 상승	개발비 하락, 출시 경쟁 심화	마진 방어력이 있는지 본다
기능 복제 용이	유사 제품 증가	기능보다 데이터·워크플로우가 핵심	고객 락인 구조를 본다
에이전트 UX	앱 대신 대화형 작업	유통채널과 인터페이스 권력 이동	플랫폼 종속 위험을 본다
모델 비용 변화	AI 비용 변동	원가 구조 재편	AI 원가를 가격에 전가 가능한지 본다

소프트웨어 기업이 사라지는 것이 아니라 ‘가격’이 재정의되는 구간

AI 시대에는 많은 소프트웨어가 “기능 목록”이 아니라 “결과”로 팔리기 쉽다. 예를 들어 리포트를 만드는 툴은 ‘편집기’가 아니라 ‘리포트 자동 완성’으로 가치를 설명한다. 이때 가격은 좌석(Seat) 기준에서 성과·작업량·절감액 기준으로 이동한다. 따라서 AI 시대 소프트웨어 기업의 종말을 논하기 전에 가격 모델을 바꿀 수 있는 기업인가를 먼저 봐야 한다.

AI 시대 소프트웨어 기업의 종말을 피하는 1순위 조건은 ‘워크플로우 락인’이다

AI가 기능을 복제해도 사용자가 떠나지 않는 이유는 기능이 아니라 업무 흐름(Workflow) 때문이다. 고객이 매일 들어가서 승인하고, 기록하고, 협업하고, 컴플라이언스를 맞추는 흐름은 단순한 AI 챗봇으로 대체되기 어렵다. AI 시대에 강한 기업은 업무의 중간에 박혀 있는 기업이다. 즉, “없으면 일이 멈추는” 위치를 점유한 기업이 살아남는다.

데이터 모트가 진짜 모트가 되는 조건

“데이터가 많으면 이긴다”는 말은 반은 맞고 반은 틀리다. 중요한 것은 데이터의 양이 아니라 업무에 바로 쓰이는 형태의 데이터와 권한·보안·거버넌스를 갖춘 데이터이다. 고객이 맡길 수 있는 데이터라야 학습과 자동화가 반복되고, 그 반복이 다시 제품 경쟁력을 만든다. AI 시대 소프트웨어 기업의 종말이 아니라 신뢰를 축적한 소프트웨어 기업의 독주가 나타나는 이유이다.

유통채널이 바뀌면 소프트웨어 기업의 운명도 바뀐다

AI 에이전트가 사용자의 첫 화면이 되면, 기존에 앱이 차지하던 트래픽이 플랫폼으로 흡수될 수 있다. 이때 위험은 “제품이 나쁘다”가 아니라 접점이 사라진다는 것이다. 그래서 AI 시대의 핵심 질문은 “AI 기능이 있나?”가 아니라 유통을 스스로 통제하는가, 아니면 플랫폼의 하청이 되는가이다.

구분	자체 유통 강한 기업	플랫폼 종속 기업	AI 시대 리스크
고객 접점	직접 과금·직접 사용	마켓·플랫폼 경유	수수료·노출 알고리즘 변화
가격 결정권	자체 패키징 가능	플랫폼 정책 영향	가격 경쟁 심화
전환비용	업무 흐름 내장	기능 단위 대체 쉬움	이탈률 상승
장기 생존	확률 높다	재편 압력 크다	인수합병 후보가 되기 쉽다

핵심 요약 표: AI 시대 소프트웨어 기업의 ‘승자·패자’ 구분법

판단 축	승자 시그널	패자 시그널	해석
락인(전환비용)	워크플로우 내장, 승인·감사·권한 체계 보유	단순 기능 앱, 대체재 많음	AI가 기능을 평준화하면 락인이 최후 방어선이다
데이터·신뢰	고객 데이터가 반복적으로 쌓임	데이터가 제품에 안 남음	학습-개선의 선순환 유무이다
원가 구조	AI 비용을 가격에 반영 가능	AI 비용이 마진을 잠식	성장보다 마진 붕괴가 더 위험하다
유통 통제	직접 채널·파트너 생태계	플랫폼 의존	접점이 바뀌면 매출이 흔들린다
제품 포지션	미션 크리티컬(없으면 업무 중단)	있으면 편한 수준	편의 기능은 AI 통합으로 흡수되기 쉽다

AI 시대 소프트웨어 기업의 종말이 ‘일부’에서 현실이 되는 구간

AI 시대 소프트웨어 기업의 종말이 부분적으로 현실이 되는 케이스도 있다. 예컨대 ‘기능 한두 개로 과금하던 도구형 앱’은 AI 통합이 진행될수록 가격 압박을 받기 쉽다. 또한 차별점이 UI 정도인 제품은 에이전트 UX가 확산될수록 직접 사용 빈도가 감소할 수 있다. 이때 기업은 세 가지 중 하나를 선택해야 한다. 워크플로우로 확장하거나, 특정 산업(Vertical)로 깊게 파고들거나, 플랫폼과 공존 전략을 택해야 한다.

투자 관점: AI 시대에는 ‘성장률’보다 ‘내구성’이 돈이 된다

AI 시대에는 성장 스토리가 화려해도 원가 구조가 취약하면 급격히 흔들린다. 따라서 투자자는 “AI를 한다”가 아니라 AI 도입으로 고객당 가치가 증가하는 구조인지 봐야 한다. 특히 구독 매출이 있는 기업이라면 순매출유지율, 해지율, 업셀 구조가 더 중요해진다. AI가 들어가면 고객 기대치도 올라가서, 작은 불만이 해지로 연결될 수 있기 때문이다.

체크 항목	좋은 신호	나쁜 신호	의미
가격 전가력	AI 기능에 추가 과금이 자연스럽다	AI는 무료로 넣고 경쟁만 심해진다	마진이 갈린다
고객 유지	업무 핵심에 결합되어 이탈이 낮다	대체재로 쉽게 이동한다	락인이 갈린다
AI 비용	사용량 최적화·자체 운영 역량 있다	사용량 증가가 손실로 연결된다	규모가 독이 될 수 있다
차별화	도메인 지식·규정·프로세스 탑재	일반 기능 중심	범용 기능은 흡수되기 쉽다

실전 체크리스트: AI 시대 소프트웨어 기업의 종말을 피하는 기업 고르는 법

실전 체크리스트이다. 아래 항목 중 ‘예’가 많을수록 AI 시대 소프트웨어 기업의 종말과 거리가 멀다.

• 업무 중단 위험이 큰가? 없으면 조직의 업무가 멈추는 제품인가?
• 전환비용이 높은가? 데이터 이관·권한 체계·감사 로그가 묶여 있는가?
• 도메인 특화가 있는가? 특정 산업 규정·문서·결재 흐름을 깊게 이해하는가?
• AI 기능의 과금 근거가 명확한가? 시간 절감·비용 절감·매출 증대가 숫자로 설명되는가?
• AI 원가 통제가 가능한가? 사용량이 늘어도 마진이 유지되는 설계인가?
• 유통채널이 안정적인가? 특정 플랫폼 정책 변화에 흔들리지 않는가?
• 데이터 신뢰가 쌓이는가? 고객이 더 많은 핵심 데이터를 맡기는 방향인가?
• 업셀 구조가 있는가? AI가 ‘추가기능’이 아니라 ‘상위 플랜’으로 연결되는가?

AI 시대 소프트웨어 기업의 종말을 과장하면 생기는 투자 실수

첫째, “소프트웨어는 끝났다”는 말에 휩쓸려 미션 크리티컬 소프트웨어까지 동일하게 취급하는 실수이다. 둘째, AI 스토리만 보고 원가·마진을 놓치는 실수이다. 셋째, 단기 유행 기능에 과도하게 베팅해 전환비용이 낮은 제품을 고평가하는 실수이다. AI 시대 소프트웨어 기업의 종말이라는 구호는 클릭을 만들지만, 수익은 구조를 보는 사람에게 간다.

결론: AI 시대 소프트웨어 기업의 종말이 아니라 ‘재편의 시대’이다

AI 시대 소프트웨어 기업의 종말은 전체 산업의 붕괴가 아니라, 기능형 앱 중심 기업의 구조적 압박을 뜻하는 경우가 많다. 반대로 업무 흐름을 장악하고 신뢰 데이터를 축적하며 가격 전가력이 있는 기업은 AI로 인해 더 강해진다. 이 글은 투자 권유가 아닌 정보 제공 목적으로 작성된 내용이다. 다만 판단의 기준을 가지면, 과장된 공포에 흔들리지 않고 기회를 고를 수 있다.

지금 당장 적용 가능한 행동 요약이다.

• 첫째이다. 관심 기업의 제품이 “없으면 업무가 멈추는지”부터 확인한다.
• 둘째이다. 전환비용을 만든 요소가 무엇인지(데이터·권한·감사·워크플로우) 분해해서 본다.
• 셋째이다. AI 기능이 ‘무료 경쟁’인지 ‘유료 업셀’인지 가격 구조를 체크한다.
• 넷째이다. AI 사용량이 늘어날수록 마진이 좋아지는 설계인지 원가 구조를 점검한다.
• 다섯째이다. 플랫폼 종속도가 높다면 정책 변화 리스크를 할인해서 평가한다.

자주 묻는 질문 (Q&A)

Q1. AI가 코드를 쓰는데 소프트웨어 기업은 왜 필요하나?
A1. 코드는 수단이고 제품은 업무 흐름·신뢰·운영의 묶음이다. 기업 고객은 보안, 권한, 감사, 책임소재가 명확한 시스템을 원한다. 이 영역은 단순 코드 생성만으로 대체되기 어렵다.

Q2. AI 시대 소프트웨어 기업의 종말이 현실이 되는 업종은 어디인가?
A2. 기능이 얕고 전환비용이 낮은 도구형 앱에서 압박이 커질 가능성이 높다. 특히 “한두 기능으로 과금”하던 제품은 AI 통합으로 가격 방어가 어려워질 수 있다.

Q3. SaaS 구독 모델은 끝나는가?
A3. 끝나기보다 진화한다. 좌석 과금이 약해질 수는 있으나, 사용량·성과·절감액 기반 과금으로 이동하며 더 정교해진다. 핵심은 가격 전가력이다.

Q4. AI 기능을 빨리 넣는 기업이 무조건 승자인가?
A4. 아니다. AI 기능이 늘수록 원가가 함께 움직인다. AI가 “홍보 포인트”로만 쓰이면 마진이 악화될 수 있다. 업셀 구조와 원가 통제가 동시에 있어야 한다.

Q5. 투자자는 무엇부터 확인하면 되나?
A5. ‘락인’부터 확인한다. 그 다음 ‘데이터·신뢰’, ‘유통 통제’, ‘원가 구조’를 본다. AI 시대 소프트웨어 기업의 종말이라는 말에 흔들리기보다, 승자 조건 체크를 습관화하는 편이 낫다.