AI가 사람 일이 아닌, 소프트웨어의 일을 빼앗고 있다
Agentic AI는 수십년간 구축한 워크플로우 근본을 재편한다.
바쁘신 분들을 위한 5초 요약
Agentic AI는 단순히 자동화 도구가 아니다. 기존 B2B SaaS가 수십 년간 구축한 워크플로우를 근본부터 재편하고 있다. Salesforce의 영업 파이프라인, HubSpot의 마케팅 자동화, ServiceNow의 티켓 관리 시스템 - 이 모든 구조화된 워크플로우가 AI 에이전트에 의해 '불필요한 복잡성'으로 전락하고 있다. 2025년 Gartner 보고서는 "2028년까지 B2B 워크플로우 소프트웨어 시장의 40%가 Agentic AI로 대체될 것"이라고 전망했다. 이는 수백억 달러 규모의 기존 SaaS 매출이 증발한다는 의미다. 소프트웨어를 파는 기업도, 사는 기업도, 이 패러다임 전환을 이해해야 살아남는다.
워크플로우의 종말
"CRM 없이 영업을 관리한다고?" "프로젝트 관리 툴 없이 팀을 운영한다고?"
5년 전이었다면 불가능한 이야기였다. 그러나 2026년 현재, 점점 더 많은 기업들이 이렇게 말한다:
"우리는 AI 에이전트가 알아서 합니다."
무슨 일이 벌어지고 있는가?
전통적 B2B SaaS의 논리:
업무 프로세스를 소프트웨어로 구조화
직원들이 그 구조에 맞춰 데이터 입력
소프트웨어가 자동화, 분석, 보고서 제공
Agentic AI의 논리:
업무 목표를 자연어로 전달
AI가 알아서 필요한 작업 수행
결과만 확인
차이는 명확하다. 구조화된 워크플로우가 사라진다.
실제 사례: 영업팀의 변화
2023년 전통적 B2B 영업팀 (10명):
Salesforce 라이센스: $3,000/월
영업 담당자가 매일 CRM 업데이트
영업 관리자가 대시보드 확인
데이터 입력에 하루 1시간 소요
2026년 Agentic AI 활용 영업팀 (10명):
AI Sales Agent: $500/월
이메일, 전화, 미팅 내용 자동 분석
AI가 자동으로 리드 스코어링, 후속 조치 제안
사람은 의사결정과 고객 관계에만 집중
결과: Salesforce 구독 취소, 워크플로우 소프트웨어 불필요.
이것이 워크플로우 잠식(Workflow Erosion)이다.
Agentic AI가 대체하는 워크플로우 유형
1. 데이터 입력 중심 워크플로우 (Data Entry Workflows)
대표적 소프트웨어:
CRM (Salesforce, HubSpot, Pipedrive)
ERP (SAP, Oracle, NetSuite)
HRIS (Workday, BambooHR)
전통적 방식의 문제점:
직원들이 데이터 입력을 싫어함 (평균 30분/일 소요)
입력 누락, 오류 빈번
"쓰레기 들어가면 쓰레기 나옴" (GIGO)
Agentic AI의 접근:
이메일, 슬랙, 미팅 녹음에서 자동 추출
자연어 처리로 구조화된 데이터 생성
사람은 확인만 (또는 아예 확인 안 함)
실제 제품 예시:
11x AI (Sales Agent):
아웃바운드 영업 전체 자동화
리드 발굴 → 이메일 작성 → 후속 조치 → 미팅 예약
사람의 개입 없이 월 수백 건 처리
결과: Salesforce 입력 업무 80% 감소
Glean (Enterprise Search & Analytics):
모든 회사 데이터(이메일, 문서, 슬랙)에서 인사이트 추출
"Q4 영업 파이프라인 어때?"라고 물으면 즉시 답변
결과: BI 툴(Tableau, Looker) 조회 빈도 50% 감소
2. 승인/검토 워크플로우 (Approval Workflows)
대표적 소프트웨어:
비용 관리 (Expensify, Concur)
구매 승인 (Coupa, Procurify)
문서 승인 (DocuSign, PandaDoc)
전통적 방식:
직원이 요청서 작성
관리자가 검토 및 승인
시스템이 다음 단계로 전달
최종 승인까지 여러 단계
문제점:
병목 현상 (관리자가 바쁘면 지연)
불필요한 승인 단계 많음
"형식적 승인"으로 실효성 낮음
Agentic AI의 접근:
AI가 정책 기반으로 1차 검토
명확한 경우 자동 승인
애매한 경우만 사람에게 에스컬레이션
실제 사례:
한 중견기업의 경비 승인 프로세스:
Before: 평균 승인 시간 3일, 관리자가 하루 20건 검토
After (AI 도입): 평균 승인 시간 1시간, 관리자는 예외 케이스 5건만 검토
결과: Expensify 구독 축소 (전체 직원 → 관리자만)
3. 커뮤니케이션 중재 워크플로우 (Communication Orchestration)
대표적 소프트웨어:
고객 지원 (Zendesk, Intercom)
내부 협업 (Asana, Monday.com, Jira)
이메일 마케팅 (Mailchimp, SendGrid)
전통적 방식:
티켓 시스템: 고객 문의 → 담당자 배정 → 응답 → 종료
프로젝트 관리: 태스크 생성 → 배정 → 상태 업데이트 → 완료
이메일 캠페인: 세그먼트 → 콘텐츠 작성 → 스케줄링 → 발송
Agentic AI의 접근:
티켓 없이 AI가 직접 고객 대응
프로젝트 매니저 없이 AI가 작업 분배 및 추적
마케터 없이 AI가 개인화 이메일 생성 및 발송
실제 제품 예시:
Intercom Fin (AI Customer Support):
고객 문의의 50% 완전 자동 해결
복잡한 문의만 사람에게 전달
결과: 고객지원 직원 40% 감축 가능
Asana AI Teammate (가상 시나리오):
프로젝트 목표만 입력하면 AI가 세부 태스크 생성
팀원 일정 고려해 자동 배정
진행 상황 자동 추적 및 보고
결과: 프로젝트 매니저의 행정 업무 70% 감소
4. 분석/보고 워크플로우 (Analytics & Reporting)
대표적 소프트웨어:
BI 툴 (Tableau, Power BI, Looker)
마케팅 분석 (Google Analytics, Mixpanel)
재무 보고 (QuickBooks, Xero)
전통적 방식:
데이터 애널리스트가 쿼리 작성
대시보드 구축 (주/월 단위)
정기 보고서 생성
문제점:
질문할 때마다 애널리스트 요청 필요
대시보드는 고정된 질문에만 답변
새로운 인사이트 발견 어려움
Agentic AI의 접근:
자연어 질문에 즉시 답변
"왜?"를 자동으로 파고들어 root cause 분석
인사이트를 능동적으로 제안
실제 사례:
ThoughtSpot Sage (AI Analyst):
"Q4 매출이 왜 줄었어?" → AI가 세그먼트별로 분석 후 원인 제시
별도 대시보드 구축 불필요
결과: BI 툴 사용 시간 60% 감소
잠식의 3단계 메커니즘
1단계: 보완 (Augmentation) - "AI가 도와줍니다"
특징:
기존 소프트웨어 내부에 AI 기능 추가
사람이 여전히 주도, AI는 보조
워크플로우 구조는 유지
예시:
Salesforce Einstein: 리드 스코어링 제안
Notion AI: 문서 작성 보조
Grammarly: 문장 개선 제안
비즈니스 영향:
기존 SaaS 기업들의 방어 전략
사용자 이탈 방지
가격 인상 정당화
이 단계에서는 워크플로우가 아직 살아있음.
2단계: 자동화 (Automation) - "AI가 대신합니다"
특징:
AI가 주도적으로 업무 수행
사람은 예외 처리와 의사결정만
워크플로우 단계 수 급감
예시:
11x AI: 영업 아웃리치 완전 자동화
Harvey: 법률 문서 초안 자동 생성
Jasper: 마케팅 콘텐츠 자동 생성
비즈니스 영향:
기존 소프트웨어 사용 빈도 급감
라이센스 다운그레이드 (전체 직원 → 일부만)
ROI 재평가
이 단계에서 워크플로우가 축소되기 시작.
3단계: 대체 (Replacement) - "AI면 충분합니다"
특징:
기존 소프트웨어 완전 폐기
AI 에이전트가 유일한 "직원"
새로운 워크플로우 (또는 워크플로우 없음)
예시:
Devin (AI Software Engineer): 개발자 없이 코딩
Cognition Labs: 엔지니어링 팀 대체
영업 에이전트: 영업팀 축소
비즈니스 영향:
기존 SaaS 매출 완전 증발
조직 구조 재편
직무 자체 소멸
이 단계에서 워크플로우가 소멸.
현재 위치 (2026년)
대부분의 B2B 워크플로우는 1단계 → 2단계 전환 중:
CRM: 2단계 초입 (일부 자동화)
고객지원: 2단계 중반 (50% 자동화)
콘텐츠 생성: 2~3단계 (일부는 완전 대체)
데이터 분석: 2단계 (질문-답변 자동화)
2028년 예상: 대부분의 워크플로우가 2단계 후반 ~ 3단계 진입.
기존 SaaS 기업의 대응 전략과 한계
1. 방어 전략: AI 기능 추가
대표 사례:
Salesforce Agentforce:
CRM 내부에 AI 에이전트 통합
고객 데이터 기반 자동 응답
기존 워크플로우와 AI 공존
전략의 논리:
기존 고객 베이스 유지
전환 비용(switching cost) 활용
"AI도 우리가 더 잘합니다" 메시지
한계:
레거시 제약: 기존 복잡한 시스템 때문에 AI 통합 어려움
혁신 딜레마: 기존 매출을 cannibalize하는 혁신 주저
속도 열세: 스타트업 대비 느린 혁신 속도
실제 수치:
Salesforce Einstein 출시 5년, 하지만 AI 전용 스타트업(11x, Gong)이 더 빠른 성장
고객들의 평가: "Einstein은 있으나마나, 전용 AI 툴이 더 나음"
2. 공격 전략: 플랫폼 전환
전략:
자사를 "AI 에이전트 플랫폼"으로 재포지셔닝
써드파티 AI 에이전트가 작동하는 기반 제공
생태계 주도권 확보
사례 (가상 시나리오):
ServiceNow Agent Marketplace:
다양한 IT 운영 AI 에이전트 제공
써드파티 개발자가 에이전트 개발 및 판매
ServiceNow는 플랫폼 수수료 수취
장점:
새로운 비즈니스 모델
생태계 확장
AI 시대 관련성 유지
한계:
대규모 투자 필요: 플랫폼 구축에 수억~수십억 달러
실행 리스크: 플랫폼 전환 실패 시 기존 사업도 타격
경쟁 심화: OpenAI, Microsoft 같은 거대 플랫폼과 경쟁
3. 협력 전략: 대형 AI 플랫폼과 제휴
전략:
OpenAI, Anthropic, Google과 파트너십
자사 워크플로우를 AI 플랫폼 위에서 재구현
"Best of both worlds" 접근
사례:
HubSpot + OpenAI:
ChatGPT 기반 마케팅 에이전트 통합
HubSpot 데이터를 AI가 활용
사용자는 자연어로 마케팅 캠페인 실행
장점:
빠른 AI 기능 도입
개발 비용 절감
한계:
플랫폼 의존성: OpenAI가 정책 바꾸면 타격
차별성 상실: 모두가 같은 AI 쓰면 경쟁 우위 없음
가격 압박: AI 비용 상승 시 마진 압박
4. 실패 사례: 변화 거부
특징:
"우리 고객들은 변화를 원하지 않아"
"AI는 아직 신뢰할 수 없어"
"기존 방식이 더 안전해"
결과: 서서히 시장 점유율 하락, 결국 M&A되거나 소멸
역사적 유사 사례:
Blackberry (스마트폰 시대 거부)
Blockbuster (스트리밍 시대 거부)
On-premise 소프트웨어 기업들 (클라우드 시대 거부)
스타트업의 공격 전략
1. Vertical AI Agent - 특정 워크플로우 완전 대체
전략:
하나의 워크플로우에만 집중
기존 SaaS보다 10배 나은 경험
빠른 ROI 증명
성공 사례:
Harvey (Legal AI):
법률 리서치, 문서 작성 워크플로우 완전 자동화
로펌들이 Thomson Reuters 구독 축소
2024년 기준 100+ 로펌 고객, $715M 밸류에이션
11x (Sales AI):
SDR(영업 개발 담당) 역할 완전 자동화
아웃바운드 영업 전체 프로세스 처리
인간 SDR 대비 1/10 비용
공략 지점:
기존 SaaS가 "도구"를 팔면, AI Agent는 "결과"를 판다
가격 모델: Seat-based → Outcome-based
예: "리드 1개당 $50" (Salesforce 라이센스 $100/월/명 대비)
2. Horizontal Platform - 모든 워크플로우의 기반
전략:
범용 AI 에이전트 플랫폼 구축
다양한 업무에 적용 가능
생태계 형성
출현 중인 플랫폼:
LangChain / LlamaIndex:
AI 에이전트 개발 프레임워크
기업들이 자체 에이전트 구축
오픈소스 + 엔터프라이즈 라이센스
CrewAI / AutoGen:
Multi-agent orchestration
여러 에이전트가 협업하는 시스템
복잡한 워크플로우 자동화
장기 비전:
"Agent OS" - 모든 비즈니스 에이전트가 작동하는 플랫폼
Winner-takes-most 시장 구조
수백억~수천억 달러 밸류에이션 잠재력
3. 하이브리드 - 기존 SaaS와 공존하며 점진적 대체
전략:
처음에는 기존 SaaS와 통합
점차 자체 워크플로우로 유도
최종적으로 독립
사례:
Gong (Sales Intelligence):
처음: Salesforce, Zoom과 통합되어 데이터 분석
현재: 자체 워크플로우 제공 (미팅 자동 요약, 후속 조치 제안)
미래: Salesforce 없이도 영업 관리 가능하도록 진화
장점:
낮은 도입 장벽 (기존 시스템과 호환)
점진적 전환 (고객 저항 최소화)
네트워크 효과 (더 많은 데이터 → 더 나은 AI)
결론: 워크플로우의 미래
핵심 인사이트
Agentic AI는 워크플로우를 없애는 것이 아니라, 숨기고 있다.
과거: 사람이 소프트웨어의 워크플로우를 따름
미래: AI가 내부적으로 워크플로우 실행, 사람은 결과만 봄
결과적으로 구조화된 워크플로우 소프트웨어는 점차 불필요해진다.
2026~2030 전망
단기 (2026~2027):
Vertical AI Agent 급성장
기존 SaaS 기업들의 AI 기능 추가 가속
일부 워크플로우 카테고리 완전 대체 (고객지원, 콘텐츠 생성)
중기 (2027~2029):
Multi-agent 시스템 보편화
기존 SaaS의 라이센스 다운사이징 심화
M&A 활발 (기존 기업들의 AI 스타트업 인수)
장기 (2029~2032):
Agent OS 플랫폼 등장
B2B 소프트웨어 시장 재편
새로운 밸류체인 확립
기존 SaaS 기업을 위한 생존 전략
1. 빠른 혁신:
AI 기능을 부가기능이 아닌 핵심으로 재설계
레거시 시스템 과감히 버리기
2. 데이터 해자 강화:
고객 데이터를 AI 학습에 활용
"우리 AI는 당신의 데이터로 학습했습니다" 차별화
3. 플랫폼 전환 고려:
단순 도구 제공자 → 생태계 허브
높은 전환 비용 구축
4. M&A 적극 활용:
유망 AI 스타트업 조기 인수
"Build vs Buy" 중 Buy 적극 검토
스타트업을 위한 공략 전략
1. 명확한 포지셔닝:
"X를 대체하는 AI"보다 "Y 문제를 해결하는 AI"
기능이 아닌 결과 강조
2. 빠른 가치 실현:
도입 후 1주일 내 ROI 보여주기
복잡한 온보딩 제거
3. Outcome-based 가격:
"생성한 리드당", "해결한 티켓당" 과금
고객 리스크 최소화
4. 전환 용이성:
기존 시스템 데이터 자동 마이그레이션
"무료로 3개월 써보세요" 공격적 제안
마지막 생각
워크플로우 잠식은 이미 시작되었다.
질문은 "일어날 것인가?"가 아니라 "얼마나 빠르게, 얼마나 광범위하게?"다.
기존 B2B 소프트웨어 기업은 변화를 받아들이고 재발명하거나, 서서히 무너질 것이다. 새로운 AI 스타트업은 거인의 빈틈을 노리며 성장할 것이다.
당신이 소프트웨어를 만드는 사람이든, 사용하는 사람이든, 이 변화는 피할 수 없다. 준비된 자만이 살아남는다.
출처:
Gartner - Future of B2B Software with Agentic AI 2025
McKinsey - The Economic Potential of AI Agents in Enterprise
Sequoia Capital - AI's $600B Question (Workflow Disruption)
Bessemer Venture Partners - State of the Cloud 2025
CB Insights - AI Agent Startup Landscape
Harvard Business Review - How AI Agents Are Reshaping Work
11x, Harvey, Gong - Company Reports and Case Studies
발행일: 2026년 2월 11일
작성: Venture Digest 인사이트팀
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