AI SaaS 상용화, 한국은 '이것' 때문에 느려요
데이터 규제와 돈줄 막힌 한국 AI 시장의 속사정
요즘 AI SaaS 시장 보면 진짜 뜨겁죠. 근데 해외 AI 솔루션들의 기능 고도화 속도에 비하면, 국내 AI SaaS는 뭔가 좀 아쉽게 느껴질 때가 많아요. 분명 기술력 뛰어난 기업들도 많은데 말이죠. 도대체 왜 이런 속도 차이가 나는 건지 몇 가지 이유를 찾아보고, 이번 글에서 정리해 볼게요.
데이터 확보? 이게 진짜 문제예요.
AI 솔루션이 똑똑해지려면 좋은 데이터를 많이 먹고 자라야 해요. 그런데 국내에서는 데이터 확보가 진짜 큰 숙제예요. 개인 정보 보호 규제가 워낙 까다롭다 보니, AI 학습에 필요한 데이터를 모으고 활용하는 과정이 복잡해도 너무 복잡하죠. 해외 처럼 땅이 넓은 것도 아니고요.
해외는 좀 더 자유롭게 다양한 데이터를 테스트하고, AI 모델을 빠르게 개선해 나가는데, 우리는 데이터 수집부터 활용, 비식별화 과정까지 하나하나가 어찌나 신중하고 긴 절차를 필요로 하는지. '이 데이터를 활용하면 정말 획기적인 기능이 나올 텐데…' 하고 아이디어를 내도, 복잡한 법적 검토 때문에 결국 포기하거나 돌아가는 경우가 많다고 합니다. AI 개발의 원동력인 데이터 얻기가 쉽지 않으니, 개발 속도가 느려질 수밖에 없는 구조인거죠.
또, 일반 사용자들이 사용하는 AI 기반 SaaS 툴 이전에, 이 소프트웨어를 작동하게 하기위한 AI 모델이 필요해요. AI 모델이 있으려면 데이터 셋이 필요하고, 이 데이터 셋을 정제하고, 가공하고, 모델링하는 과정을 거쳐야 AI 모델을 만들 수가 있는데, 이런 기술을 사용해 모델을 만드려면 비용이 만만치 않죠. 중소기업, 또는 스타트업에서 AI 모델을 의뢰해 개발하기에는 예산이 부족한 경우가 많아요. 그래서 품질 높은 AI 모델의 개발 주체 대부분은 대기업이죠. 아마 이 부분도 시간이 지나면서 AI 모델을 개발하는 비용을 국가에서 지원하는 비율이 늘어나거나, 개발 비용 자체가 줄어들지 않을까 싶지만 당장은 어려울 것 같습니다.
그럼 스타트업, 중소기업 등은 자체 개발로 AI 모델을 만들어야 하는데 그럼 ML엔지니어들의 인건비가 부담으로 다가오죠. 데이터 확보가 주된 문제이지만 이 외에도 환경적 문제가 아직 국내에서 AI 모델을 상용화 하기에 어렵다는 걸 보여주고 있어요.
'완벽해야 한다'는 부담감이 발목을 잡아요.
국내 문화에서는 소프트웨어를 런칭하기 까지 '일단 완벽해야 한다!'는 강박이 좀 있는 것 같아요. "버그는 절대 안 돼!", "모든 시나리오에 완벽하게 대응해야 해!" 이런 생각들이 지배적이죠. 물론 완벽을 추구하는 건 당연히 중요한데 급변하는 AI SaaS 시장에서는 때로는 이런 접근 방식이 독이 될 수 있죠.
해외에서는 '최소 기능 제품(MVP)을 빠르게 출시하고, 사용자 피드백을 받아 계속 개선한다'는 전략을 많이 써요. 그게 시장 변화에 민감하게 대응하고, 초기 데이터를 통해 빠르게 학습해서 제품을 고도화하는 데 훨씬 유리하거든요. 그런데 우리는 완벽한 제품을 만들겠다고 몇 달, 심지어 몇 년을 끙끙 앓다가, 막상 출시하면 이미 해외 경쟁사들이 훨씬 더 발전된 버전을 내놓고 시장을 선점해 버리는 경우가 많아요. 결국 시장 진입 타이밍을 놓쳐버리는 거죠.
'모험'보다 '안정'을 선호하는 투자 분위기
AI SaaS 기업은 초기 연구 개발이나 고급 인력 유치, 인프라 구축 등에 정말 많은 돈이 필요해요. 해외에서는 AI 기술 잠재력을 높이 평가해서 위험을 감수하고서라도 과감하게 투자하는 분위기가 확실히 있거든요. 덕분에 기업들이 충분한 자금을 확보해서 빠르게 기술을 개발하고 인력도 확충할 수 있는 거겠죠.
물론 투자자 입장에서는 당연히 수익을 보고 투자해야 하는 게 맞아요. 투자금을 회수하고 이익을 내야 하니까요. 그런데 국내 투자 환경은 당장 눈에 보이는 수익 모델이나 이미 검증된 기술에 투자가 집중되는 경향이 강해요.
AI SaaS처럼 초기 투자 비용이 크고, 상용화까지 시간이 필요한 분야는 당장 큰 수익을 내기 어렵잖아요? 그러다 보니 혁신적인 아이디어를 가진 초기 단계 AI 스타트업에 대한 투자가 상대적으로 소극적인 경우가 많아은거죠. 그렇다 보니 충분한 투자 유치가 어려우면 개발 인력 확보, 고성능 컴퓨팅 자원 투자, 연구 개발 등 AI 개발에 필수적인 요소들을 충족하기 어려워져요. 이게 결국 개발 속도 저하로 이어지고 기능 고도화에도 제동이 걸리게 되죠.
그럼, 국내 AI SaaS가 상용화 속도를 낼 방법은 없을까요?
지금까지 좀 아쉬운 이야기들을 했지만 국내 AI SaaS 가 가진 잠재력도 무시할 수 없어요. 아래에서 설명하는는 부분은 일반적인 SaaS 상용화에도 맞물리는 제안사항이지만, 무엇보다 '현지화'에 강한 툴이 상용화에 한 걸음 더 가까워진다고 해요. 대표적인 예로 이미 많은 분들이 지피티나 다른 STT 모델의 AI를 쓰기보다, 클로바노트를 쓰는 것과 비슷한 결이겠죠?
'초개인화'와 '특정 도메인'에 집중해야 해요.
해외의 범용적인 AI 솔루션으로는 해결하기 어려운, 국내 시장에 특화된 니즈나 특정 산업군을 위한 '초개인화된' AI 솔루션에 집중하는 거죠. 예를 들어, 한국어 특유의 섬세한 뉘앙스를 완벽하게 이해하는 AI 챗봇이나, 국내 제조 환경에 최적화된 AI 기반 스마트 팩토리 솔루션처럼 '우리가 가장 잘할 수 있는 것'에 집중해서 독보적인 경쟁력을 만들어내는 거예요.
예를 들어, 한국은 의료 서비스 접근성이 높고 뷰티 시장이 매우 발달했잖아요. 헬스케어/뷰티 분야 초개인화 AI를 고민해볼 수 있죠.
- 피부/건강 관리 AI
한국인의 식습관, 생활 패턴, 계절 변화에 따른 미묘한 피부 변화나 건강 상태를 더 정확하게 진단하고 맞춤형 솔루션을 제안하는 AI. 예를 들어, 장마철 습도나 미세먼지 수치까지 고려해서 피부 관리 루틴을 추천해주는 식이죠.
- 정신 건강 AI: 한국인의 정서적 특징(예: '한(恨)'의 정서, 관계 지향적 문화 등)을 이해하고, 상담자의 언어와 맥락 속에서 미묘한 감정 변화를 포착하여 더 효과적인 공감과 조언을 건넬 수 있는 AI 상담사. 등.
또, 펫 헬스케어 분야를 생각해봐요. 최신 자료를 보면, 2024년 기준 국내 반려동물 양육 가구 비율은 약 28.6%로 나타났어요. 이는 정부가 발표한 '제3차 동물복지종합계획(2025~2029)'에 포함된 내용이며, 역대 최고치라고 합니다.
총 가구 수의 경우, 통계청 자료에 따르면 2023년 기준 일반 가구 수는 약 2,207만 가구로 집계되었는데요. 2024년 최신 전체 가구수는 아직 확정된 통계가 없지만, 2023년 자료를 바탕으로 본다면, 대략 2,200만 가구 중 약 28.6%에 해당하는 가구가 반려동물을 양육하고 있다고 볼 수 있겠죠.
현재 상용화 되고 있는 활동량 측정이나 배변 분석이 아닌, 더 세밀화 된 모델을 살펴볼 수 있겠죠.
- 반려동물 음성/표정 분석 AI
강아지나 고양이의 미묘한 울음소리 변화, 표정, 행동 패턴을 학습해서 초기 질병 징후나 심리적 불안 상태를 정확하게 파악해주는 거예요. '평소보다 낑낑거림이 잦은데, 특정 질병의 초기 증상일 수 있어요'라고 알려주거나, '주인이 외출 후 유독 불안정한 모습을 보이네요. 분리불안 완화에 도움이 되는 놀이를 제안합니다'처럼 섬세한 분석과 맞춤형 솔루션을 제공하는 거죠. 해외 AI가 국내에서 살아가고 있는 반려동물들의 이런 미묘한 감성적 뉘앙스나 생활 패턴을 정확히 이해하기는 어려울 거예요.
- 맞춤형 식단/영양제 추천 AI
특정 견종/묘종, 나이, 활동량, 그리고 알레르기 유발 물질이나 소화 문제까지 고려해서 초개인화된 사료나 영양제 조합을 추천해주고, 심지어 반려동물의 변 상태나 털 윤기 변화까지 분석해서 식단을 조절해주는 AI도 가능하겠죠.
'협력'과 '오픈 이노베이션'으로 시너지를 내야 해요.
혼자서는 어렵지만, 함께라면 해낼 수 있어요. 국내 AI SaaS 기업들이 서로 협력하고, 데이터를 공유하며, 기술적인 노하우를 나눈다면 훨씬 더 빠르게 발전할 수 있을 거예요.
정부의 적극적인 지원과 규제 개선을 활용해야 해요.
대기업과 스타트업 간의 오픈 이노베이션을 통해 대기업의 인프라와 자본, 스타트업의 혁신적인 기술이 결합된다면 더욱 강력한 시너지를 낼 수 있고요. 글로벌 시장 진출을 위해 해외 파트너십도 적극적으로 모색해야겠죠?
결론적으로, 국내 AI SaaS의 개발 속도가 해외 솔루션 대비 더디게 느껴지는 건 데이터 활용의 제약, 완벽주의 지향 문화, 그리고 보수적인 투자 환경 같은 복합적인 요인 때문이라고 생각해요. 하지만 이런 문제점들을 인지하고 개선하려는 노력이 계속되고 있고, 우리 AI SaaS만의 강점을 잘 활용한다면 충분히 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있어요. 기술력과 시장의 니즈를 제대로 엮어서 국내 AI SaaS가 더욱 빠르게 성장하고 글로벌 시장을 선도하는 날이 꼭 오기를 바라요.
