요즘 웹에이전시들이 AI SaaS 개발에 집중하는 이유
PM이 본 외주개발 시장의 중심이 AI SaaS로 이동하는 이유
안녕하세요! 리뷰온리입니다~
오늘 날씨가 정말 춥네요 ㅠㅠ
이제 정말 연말이라는 게 느껴지네요~
요즘 웹에이전시 포트폴리오를 보면 신기하게도
'AI SaaS'라는 단어가 빠지질 않는데요!
불과 몇 년 전까지만 해도
'홈페이지 제작', '반응형 웹', '쇼핑몰 구축' 같은 표현이 대부분이었는데요.
2025년 들어서는 많은 프로젝트의 소개가 "AI SaaS 플랫폼"으로 끝나는 것 같아요 ㅎㅎ
저도 PM으로 여러 프로젝트를 관리하면서
이건 단순한 트렌드가 아니라 시장 구조 자체가 달라지고 있는 추세라고 느꼈는데요,
그래서 오늘은 요즘 웹에이전시들이 AI SaaS 개발에 집중하는 이유를 알아보려고 합니당!!
"한 번 만들고 끝나는 서비스"는 이제 끝났다
예전의 외주개발은 결과물이 '납품'으로 끝났어요.
예쁜 화면을 만들고, 클라이언트에게 넘기면 프로젝트가 종료됐죠.
하지만 지금은 달라요.
데이터 기반 서비스 운영이 필수가 됐고요.
사용자 피드백과 업데이트가 매달 반복돼요.
AI 자동화와 추천 기능이 서비스 품질을 좌우해요.
즉, 이제 서비스는 '완성형 제품'이 아니라
지속적으로 작동하고 진화하는 구조물이에요!
웹에이전시가 AI SaaS에 집중하는 이유는 바로
이런 '운영형 구조'를 만들 수 있는 유일한 모델이기 때문이에요~ :)
PM 시선에서 본 AI SaaS 프로젝트의 차이
AI SaaS 프로젝트를 진행하다 보면 예전의 프로젝트와는 정말 많은 차이가 있는데요ㅎㅎ
기준이 달라요.
예전엔 "몇 페이지가 필요한가요?"였지만,
지금은 "AI가 어떤 흐름에서 작동해야 하나요?"가 핵심이에요.
작업 단계가 길어요.
과거엔 '디자인 → 개발 → 납품'으로 끝났지만,
지금은 '기획 → AI 로직 설계 → UX 플로우 구성 → 운영 구조 확립'까지 이어져요.
성과의 기준도 달라졌어요.
납품이 아니라 AI 정확도, 사용자 리텐션, 운영 효율성이 핵심 지표가 돼요.
팀의 구성도 달라요.
이제는 디자이너와 개발자뿐 아니라
데이터 설계자, AI 엔지니어, QA 매니저, PM이 함께 움직이는 시대예요.
이 네 가지가 결합되면 비로소 진짜 AI SaaS다운 프로젝트가 완성돼요.
사례로 보는 AI SaaS의 미래
얼마 전 우연히 네이버에서 흥미로운 글을 하나 봤어요 :)
패션 디자인 SaaS 플랫폼 '아뜰리에(Atelier)' 개발 비하인드에 대한 이야기였는데요.
디자이너가 AI 도식화를 통해 작업 지시서를 자동으로 생성하고,
팀원들과 실시간으로 공유·피드백할 수 있는 협업형 SaaS를 구축한 사례였어요!
(해당 블로그 글 링크에요!)
글을 읽으면서 특히 인상 깊었던 건,
이 서비스가 단순히 "AI 기능을 넣은 플랫폼"이 아니라
디자이너의 실제 작업 흐름 안에서 자연스럽게 AI를 녹여냈다는 점이었어요.
예를 들어, 사용자가 패턴 스케치를 업로드하면
AI가 도식화를 제안하고, 그 결과를 바로 디자인 문서로 연결해
협업 단계까지 이어지게끔 설계돼 있더라구요.
'AI 중심'이 아니라 '사용자 중심'의 SaaS 구조라는 거죠!
이 프로젝트를 담당한 곳은 바로 외주개발사 똑똑한개발자인데요! :)
PM 시점에서 봤을 때, 이 팀의 접근 방식은 세 가지 측면에서 특히 눈에 띄었어요.
첫째, AI 기능을 단순히 붙이는 게 아니라 UX와 함께 기획 단계부터 설계했다는 점이에요.
"사용자의 실제 업무에서 어떤 역할을 해야 도움이 될까?"부터 고민했더라구요.
둘째, 디자인·개발·운영 프로세스가 완전히 통합돼 있었다는 점이에요.
기획팀, 디자이너, 개발자가 같은 플로우에서 실시간으로 문서와 QA를 공유했어요.
덕분에 수정 사항이 빠르게 반영되고 일정 리스크가 눈에 띄게 줄었어요ㅎㅎ
셋째, AI의 정확도를 관리하는 QA 시스템이 내장돼 있었다는 점이에요.
QA 단계에서 AI 출력값을 자동 검증하는 시트를 만들고,
이후 유지보수 단계에서도 그 데이터를 재활용하더라구요.
해당 AI SaaS를 개발한 웹에이전시 똑똑한개발자 홈페이지의 링크도 같이 첨부 드려요~
PM 입장에서 이런 구조를 갖춘 팀은 정말 드물어요.
'지속 가능한 구조를 설계한다'는 관점이 돋보였어요.
그 글을 보며 "AI SaaS 시대의 웹에이전시는 바로 이런 방향으로 가야 한다"는 생각이 들더라구요 :)
AI SaaS 프로젝트가 어려운 이유와, 잘하는 팀의 차이
AI SaaS 프로젝트가 복잡해지는 이유는 간단해요.
AI 기능을 만드는 것보다 'AI 운영'을 설계하는 게 훨씬 어렵기 때문이에요.
AI 모델이 아무리 좋아도 UX 흐름이 잘못 설계되면 사용자 경험이 깨져요ㅠㅠ
데이터 구조가 불안정하면 학습 품질이 급격히 떨어져요.
운영 체계가 없으면 프로젝트 종료 후 AI 정확도는 급격히 하락해요.
그래서 요즘 PM이 체크해야 할 세 가지 포인트는 명확해요.
1. AI 모듈과 데이터 흐름이 명세서에 포함돼 있는가
2. QA 단계에서 실제 AI 출력값을 검증하는 절차가 있는가
3. 운영팀이 데이터를 다시 활용할 수 있는 구조로 설계돼 있는가
이 기준으로 보면, 앞서 언급한 똑똑한개발자는 확실히 돋보였어요!
AI 프로젝트마다 AI 흐름도와 운영 명세서를 별도로 만들고,
QA 자동화 툴을 통해 AI 결과값을 데이터화해 관리하는 구조라고 하더라고요~
덕분에 프로젝트가 끝나도 서비스는 계속 진화할 수 있었어요ㅎㅎ
결국 중요한 건 AI가 아니라 'AI를 담는 구조'
AI SaaS를 AI가 들어간 서비스로만 보면 금방 한계가 와요.
진짜 핵심은 AI가 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 설계하는 일이에요.
그게 바로 PM과 개발사가 함께 만들어야 할 영역이죠.
PM으로서 저는 이제 "화려한 기능"보다
"관리 가능한 구조"를 가진 팀을 먼저 찾게 됐어요.
그게 결국 일정, 품질, 유지보수까지 모두 지키는 유일한 방법이더라구요 :)
외주개발을 고민 중이라면 AI 기능보다 AI를 운영할 수 있는 구조를 만든 팀,
그중에서도 실무형 SaaS를 다뤄본 팀을 꼭 만나보시길 추천드려요ㅎㅎ
오늘도 읽어주셔서 감사합니다! :)
추워진 날씨 모두 감기조심하세요~
