AX 전략

AI로 앱을 빠르게 만드는 시대, 기업은 소프트웨어의 무엇에 돈을 내나

AI로 앱을 빨리 만드는 시대에도 기업이 소프트웨어 비용을 내는 이유와 구축·구매 판단 기준을 정리했습니다.

편집 및 재구성: AXMOS 콘텐츠팀 | 최종 수정 2026-10-02

핵심 요약

AI로 앱을 몇 분 만에 만들어 보이는 시연은 프로토타입 제작비가 낮아졌음을 보여 줍니다. 기업용 서비스에 필요한 운영비와 책임은 그대로 남습니다.
2025년 DORA 조사에서 응답자의 90%가 업무에 AI를 썼고 80% 이상이 생산성 향상을 체감했지만, 30%는 AI 생성 코드를 거의 또는 전혀 신뢰하지 않는다고 답했습니다.
2026년 G2 조사에서는 공급자를 고른 뒤 구매를 마치기까지 거래를 가장 많이 지연시킨 요인으로 IT 보안 검토가 꼽혔습니다. 전체 구매자의 39%, 엔터프라이즈 구매자의 50%가 이를 지목했습니다.
AXMOS는 소프트웨어 가치가 코드 제작량에서 업무 통합, 보안, 안정적 운영, 사용자 정착, 성과 책임으로 이동한다고 봅니다.

AI로 소프트웨어를 빠르게 만들 수 있다면 기업은 무엇에 돈을 내나?

기업은 코드 제작 시간이 아니라, 안전하게 운영되는 업무 결과와 책임에 돈을 냅니다.

생성형 AI가 화면과 기능을 빠르게 만드는 시대에는 “직접 만들면 되는데 왜 소프트웨어를 사야 하나”라는 질문이 자연스럽습니다. 다만 시연에 나오는 몇 분, 몇 시간은 프로토타입 제작 시간이며, 조사로 확인된 산업 평균 개발 기간과는 다릅니다. 기업용 소프트웨어의 제작 기간으로 읽으면 오해가 생깁니다.

기업이 구매하는 대상은 직원이 매일 쓰고, 기존 시스템과 연결되며, 장애 후 복구되고, 담당자가 바뀌어도 계속 작동하는 업무 체계입니다. 제작 속도가 빨라질수록 검증과 운영의 중요성이 커집니다.

Google Cloud의 2025년 DORA 보고서 소개는 세계 기술 전문가 약 5,000명의 설문과 100시간이 넘는 정성 자료를 바탕으로 AI를 기존 조직 역량의 “증폭기”로 설명합니다. AI 도입은 소프트웨어 전달 처리량과 제품 성과에 긍정적인 관계를 보였습니다. 동시에 보고서는 자동화 테스트나 빠른 피드백 같은 통제 장치가 약하면 변경량이 늘면서 불안정이 커질 수 있다고 설명합니다. 설문에 기반한 관계 분석이므로 AI가 그 결과를 만들었다고 단정할 수는 없습니다.

프로토타입과 기업용 소프트웨어는 무엇이 다른가?

프로토타입은 가능성을 확인하고, 기업용 소프트웨어는 정해진 품질로 업무를 반복 수행합니다. 같은 화면을 보여주더라도 필요한 작업 범위가 다릅니다.

구분	빠른 프로토타입	기업용 소프트웨어
목표	아이디어와 사용 흐름을 확인합니다.	업무 결과를 안정적으로 반복합니다.
데이터	예시 데이터로 기능을 시험합니다.	실제 데이터의 품질, 보관, 삭제, 접근 권한을 관리합니다.
연동	단일 화면이나 제한된 API를 연결합니다.	ERP, CRM, 그룹웨어, 인증 체계와 예외 처리까지 연결합니다.
보안	기본 로그인과 접근 제한을 확인합니다.	최소 권한, 암호화, 감사 로그, 취약점 대응을 운영합니다.
안정성	시연 환경에서 정상 동작을 확인합니다.	모니터링, 장애 복구, 백업, 변경 관리 기준을 유지합니다.
사용자 정착	만든 사람이 직접 사용법을 설명합니다.	교육, 지원, 업무 규칙, 책임자를 조직에 정착시킵니다.
책임	실험 실패를 감수할 수 있습니다.	장애와 오류가 생겼을 때 대응 주체와 절차가 명확해야 합니다.

보안은 개발 초기부터 함께 다뤄야 하는 작업입니다. NIST SP 800-218A(2024년 7월)는 기존 안전한 소프트웨어 개발 프레임워크(SSDF 1.1)에 생성형 AI와 이중 용도 기반 모델의 개발에 특화된 관행을 더한 문서입니다. AI 코딩 도구로 작성한 코드를 직접 다루는 지침은 아니지만, 개발 수명주기 전반에서 보안 관행을 적용해야 한다는 원칙은 AI 활용 개발에도 참고할 수 있습니다. AI가 코드를 대신 작성해도 요구사항 검토, 취약점 대응, 배포 후 모니터링은 남습니다.

AI 코딩은 소프트웨어 개발비를 얼마나 줄였나?

AI 코딩의 효과는 업무, 코드베이스, 숙련도, 검증 방식에 따라 달라집니다. 시연 속도를 전체 개발비 절감률로 바꾸어 말하면 안 됩니다.

DORA의 2025년 조사에서 응답자의 90%가 업무에 AI를 사용한다고 답했고, 80% 이상이 생산성이 높아졌다고 인식했습니다. 동시에 30%는 AI 생성 코드를 거의 또는 전혀 신뢰하지 않는다고 답했습니다. 이 수치는 기술 전문가의 자기 보고 설문이므로 실제 완료 시간이나 결함률을 직접 측정한 결과와는 구분해야 합니다.

METR의 2025년 무작위 실험에서는 대형 오픈소스 저장소에 오래 기여한 숙련 개발자 16명이 자신의 저장소에서 작업했습니다. 당시 AI 도구를 허용한 작업은 허용하지 않은 작업보다 완료 시간이 19% 길었습니다. 연구진은 이 결과가 소프트웨어 개발 전체나 다른 개발자 집단을 대표하지 않는다고 명시했습니다.

또한 METR은 2026년 2월 후속 공지를 내면서 2025년 초 결과가 현재 AI 도구의 효과를 더는 반영하지 못한다고 밝혔고, 지금은 개발자들이 그때보다 더 빨라졌을 가능성이 크다고 봤습니다. 후속 연구는 57명의 개발자와 800개가 넘는 작업을 포함했지만, AI 없이 일하기 싫어하는 개발자와 작업이 연구에서 빠지는 선택 편향 때문에 현재의 속도 향상 폭을 신뢰성 있게 추정하기 어렵다고 설명했습니다. 따라서 AI 코딩이 빠르게 발전하고 있더라도, “모든 개발을 몇 배 빠르게 한다”는 하나의 숫자로 정리하기는 이릅니다.

AI 이후 소프트웨어 가치는 어디로 이동하나?

코드를 만드는 비용이 낮아지면 코드 자체의 희소성도 낮아집니다. 그렇다고 모든 소프트웨어가 무료가 되지는 않습니다. 구매자가 비용을 지불하는 이유가 다음 다섯 영역으로 이동합니다.

1. 회사의 데이터와 업무 맥락을 연결합니다

범용 모델은 회사의 고객 정의, 승인 규칙, 제품 코드, 예외 처리 기준을 모릅니다. DORA의 AI 접근 가능 내부 데이터 지침은 코드베이스, 문서, 운영 지표 같은 내부 데이터에 접근할 수 있는 AI 도구를 쓸 때 AI 도입이 개인 효과성과 코드 품질에 주는 긍정적 영향이 더 크게 나타났다고 설명합니다. 같은 지침은 데이터 품질 관리와 최소 권한 접근도 함께 권고합니다.

2. 기존 시스템과 예외 업무를 통합합니다

기업 업무는 한 화면에서 끝나지 않습니다. 주문이 회계와 재고에 반영되고, 고객 등급에 따라 승인 경로가 달라지며, 오류가 생기면 담당자에게 넘어가야 합니다. API 한 개를 연결하는 시연보다 예외 상황을 정리하고 책임 흐름을 설계하는 일이 더 오래 걸립니다.

3. 보안과 신뢰를 증명합니다

G2의 2026년 구매자 조사는 B2B 소프트웨어 구매자와 의사결정자 1,000명 이상을 대상으로 한 설문과 영업·마케팅 리더 50명 이상의 인터뷰를 바탕으로 합니다. 구매자가 공급자를 고른 뒤 거래가 지연되는 가장 큰 이유는 IT 보안 검토로, 전체의 39%와 엔터프라이즈 구매자의 50%가 이를 지목했습니다. 기업은 기능 목록만 보지 않고 데이터 사용 방식, 모델 학습 여부, 권한, 감사 가능성을 확인합니다.

4. 운영 안정성과 지원을 제공합니다

업무가 소프트웨어에 의존할수록 장애 대응, 변경 이력, 백업, 지원 체계가 중요해집니다. 담당자 퇴사나 외부 API 변경에 대응할 주체가 없으면 자체 개발의 유지 비용이 뒤늦게 드러납니다.

5. 사용을 성과로 정착시킵니다

도구가 작동해도 기존 업무 방식이 그대로면 투자 효과는 나지 않습니다. 역할, 교육, 성과 지표가 함께 바뀌어야 합니다. 영국 과학혁신기술부의 2025년 조사는 직원 5명 이상 민간 기업 3,500곳을 전화 조사하고 100곳을 심층 인터뷰했습니다. AI를 사용하는 기업의 84%는 결과에 적어도 일부 사람의 입력이나 검토를 적용했고, 67%는 상당한 수준의 검토를 적용했습니다(2025년 2~5월 조사). AI를 쓰는 기업 대부분이 결과 검토를 여전히 사람의 업무로 남겨 두고 있다는 뜻입니다.

SaaS 기업은 AI 시대에 무엇을 바꿔야 하나?

제작 속도를 경쟁력으로 내세우던 SaaS 기업은 제품과 가격의 기준을 다시 잡아야 합니다. G2 조사에서 2026년 구매자의 49%는 기존 공급자로부터 사용량, 결과 또는 토큰을 기준으로 한 변동 가격을 이미 제안받았고, 42%는 변경 예정이라는 안내를 받았습니다. 결과 기반 가격을 선호한다는 응답은 1년 사이 11%에서 23%로 늘었습니다. 이는 좌석 수만으로 가치를 설명하기 어려워졌다는 조사 결과이며, 모든 제품의 요금제가 바뀐다는 뜻으로 넓혀 읽으면 안 됩니다.

기능 수보다 완료된 업무를 정의합니다. “문서를 생성한다”보다 “검토 가능한 보고서를 정해진 시간 안에 만든다”처럼 고객이 확인할 결과를 정합니다.
가격에 예측 가능성을 넣습니다. 기본 요금과 사용량 요금을 결합하고, 한도·알림·승인 규칙을 제공해 비용 급증 위험을 줄입니다.
보안 자료를 제품의 일부로 만듭니다. 데이터 처리, 보존, 모델 학습, 권한, 장애 대응 정보를 구매 검토 초기에 제공합니다.
연동과 전환 비용을 낮춥니다. 표준 API, 데이터 이관 도구, 관리자 기능, 교육 자료를 갖추어 도입 시간을 줄입니다.
정착과 성과 측정을 지원합니다. 사용량만 보여주지 말고 리드타임, 오류율, 처리량처럼 고객이 선택한 업무 지표의 변화를 확인하게 합니다.

AI 비용을 통제하는 방법은 AI 비용은 왜 낭비되는가에서, 투자 성과를 측정하는 기준은 AI 프로젝트 ROI는 어떻게 측정하나에서 더 자세히 다룹니다. 소프트웨어 제작비 하락의 범위와 사례는 AI 토큰비 150만 원으로 소프트웨어를 재구현한 시대, 빌드 vs 바이는 어떻게 바뀌나과 함께 읽을 수 있습니다.

직접 만들까, 구매할까? 판단 기준은 무엇인가?

AXMOS는 기능의 난이도보다 운영 책임과 차별화 정도를 먼저 보아야 한다고 봅니다. 다음 순서로 판단하면 제작 속도에만 끌려가는 결정을 피할 수 있습니다.

업무 차별성을 확인합니다. 고객 가치와 경쟁 우위를 만드는 고유 업무라면 직접 설계할 이유가 큽니다. 급여 계산처럼 표준화된 업무라면 검증된 제품을 사는 편이 일반적으로 유리합니다.
데이터와 연동 범위를 적습니다. 연결할 시스템, 데이터 민감도, 예외 건수를 목록으로 만들면 시연 이후의 실제 비용이 드러납니다.
운영 책임자를 지정합니다. 장애 대응, 보안 패치, 모델 변경, 사용자 문의를 맡을 사람이 없다면 자체 구축은 지속되기 어렵습니다.
작은 업무에서 비교합니다. 같은 업무를 구매형 제품과 맞춤형 방식으로 시험하고, 개발 시간과 정확도, 검수 시간, 장애, 유지 비용을 함께 측정합니다.
구축과 구매를 결합합니다. 인증, 로그, 결제처럼 표준 영역은 제품을 쓰고, 회사의 고유한 업무 흐름과 데이터 연결만 맞춤 개발하는 방식도 검토합니다.

이 판단은 ChatGPT 구독 ROI가 마이너스가 되는 이유와도 연결됩니다. 계정이나 코드가 늘었다는 사실보다 업무 지표가 실제로 바뀌었는지 확인해야 합니다. 관련 AX 전략 글은 AX 전략 태그에서 확인할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q. AI로 사내 도구를 만들면 SaaS 구독을 모두 끊어도 되나요?

반복 사용이 적고 실패 위험이 낮은 간단한 도구는 직접 만들 수 있습니다. 다만 핵심 업무라면 보안, 백업, 권한, 장애 대응, 유지보수 담당자를 포함한 총비용을 기존 SaaS와 비교해야 합니다.

Q. AI로 몇 분 만에 만든 앱도 실제 업무에 쓸 수 있나요?

민감하지 않은 데이터로 제한된 인원이 시험하는 프로토타입에는 쓸 수 있습니다. 실제 업무에 투입하기 전에는 데이터 권한, 오류 처리, 로그, 테스트, 복구 절차를 별도로 확인해야 합니다.

Q. AI 코딩 도구는 개발자를 얼마나 빠르게 하나요?

현재 연구 결과는 개발자, 작업, 도구에 따라 다르며 하나의 속도 향상률로 일반화하기 어렵습니다. 팀은 코드 작성 시간과 함께 검토 시간, 결함, 배포 안정성, 완료된 업무 가치를 측정해야 합니다.

Q. AI 시대에도 기업이 소프트웨어 비용을 지불하는 이유는 무엇인가요?

AXMOS는 기업이 기능 자체보다 안정적인 운영과 책임 체계에 비용을 지불한다고 봅니다. 기존 시스템 연동, 보안 검토, 장애 대응, 지원, 사용자 정착을 내부에서 모두 맡기 어려운 경우가 많기 때문입니다.

Q. SaaS 가격은 좌석제에서 완전히 사라지나요?

좌석제는 권한과 접근 범위를 관리하기 쉬워 계속 쓰일 수 있습니다. 다만 AI 사용량과 고객 가치가 좌석 수에 비례하지 않으므로 기본 구독료에 사용량 또는 성과 요소를 결합한 가격이 늘어날 가능성이 있습니다.

그래서 기업은 무엇을 해야 하나?

AI 시대의 소프트웨어 전략은 “살까, 만들까”라는 한 번의 선택으로 끝나지 않습니다. 업무를 진단하고 표준 기능과 고유 기능을 나눈 뒤, 보안과 운영 조건을 설계해 작은 범위에서 성과를 검증해야 합니다.

AXMOS는 코드 제작보다 업무 진단, 실행 구조, 현장 검증을 중심에 둡니다. 빠르게 만든 프로토타입을 실제 조직이 쓰는 시스템으로 전환하려면 데이터 연결, 권한, 예외 처리, 교육, 성과 측정이 함께 설계되어야 합니다. 우리 회사에서 직접 만들 영역과 구매할 영역을 구분하고 싶다면 AXMOS 알아보기 또는 AX 진단 문의하기에서 시작할 수 있습니다.