1. 생성형 AI가 B2B SaaS의 경쟁 기준을 바꾸고 있다
SaaS는 기업이 소프트웨어와 인프라를 직접 구축하지 않고 필요한 기능을 클라우드 기반으로 이용하는 방식이며, AIaaS는 자체 모델과 고성능 인프라를 확보하기 어려운 기업의 AI 도입 장벽을 낮춘다(Cho, 2023). 생성형 AI 확산 이후 기업용 애플리케이션, B2B SaaS, 임직원 지원과 영업지원이 주요 사업영역으로 부각되면서 AI는 개인용 도구를 넘어 기업의 업무환경으로 확장되고 있다(김나윤 & 금영정, 2024). 이에 따라 B2B SaaS의 경쟁 기준도 안정성·접근성·확장성 중심에서 업무 자동화, 맥락 기반 결과 제공과 의사결정 지원으로 이동하고 있다. 다만 생성형 AI는 사용량이 늘수록 토큰 처리, 모델 호출, 추론과 클라우드 비용도 증가한다(박현우, 2026). 결국 경쟁력은 AI 기능의 수가 아니라 고객의 업무문제를 해결하고 그 성과를 지속 가능한 수익으로 전환하는 능력에 달려 있다.
2. 기능 제공에서 업무성과 창출로: AI가 재편하는 고객가치
생성형 AI가 결합되면서 SaaS의 고객가치는 기능 접근에서 업무성과 창출로 확장되고 있다. 기업 사용자는 자연어를 통해 문서 작성, 정보 요약, 고객응대와 데이터 해석을 지원받고, 기존 CRM·ERP·협업도구 안에서 검색, 초안 작성과 다음 행동 제안까지 수행할 수 있다(Haridasan, 2024). 따라서 제품의 가치는 기능의 수보다 고객의 실제 업무흐름에 얼마나 깊이 통합되어 있는지에 따라 달라진다.
그러나 AI 기능이 추가되었다고 고객가치가 자동으로 높아지는 것은 아니다. 결과가 부정확하거나 기존 시스템과 연계되지 않으면 검토와 수정 업무가 늘고, 데이터 보호, 통합 복잡성과 전문인력 부족도 활용을 제한한다(Haridasan, 2024). 따라서 생성형 AI SaaS는 사용 편의성, 시스템 연계성, 확장성, 다른 모델이나 서비스로의 교체 가능성을 함께 확보해야 한다(Cho, 2023). 핵심 가치는 AI 기능 자체가 아니라 반복 업무를 줄이고 의사결정의 질과 속도를 높이는 성과가 안정성·보안·운영 편의성과 결합될 때 실현된다.
3. B2B 시장에서는 ‘AI 기능’보다 ‘도입 경로’가 중요하다
기업이 요구하는 AI 활용 수준은 동일하지 않다. 일부는 별도 구축 없이 범용 기능을 즉시 사용하려 하지만, 다른 조직은 기존 시스템 연계, 내부 데이터 활용, 보안과 권한관리까지 요구한다. 이에 따라 B2B AI SaaS의 도입 경로를 즉시 사용형, 기존 시스템 확장형, 조직 맞춤형으로 구분할 수 있다.
3.1. 즉시 사용형
즉시 사용형은 웹이나 애플리케이션에서 문서작성, 요약, 번역과 검색 등을 바로 이용하는 방식이다. 초기 투자와 전문인력 부담이 낮아 비IT 기업의 빠른 도입에 적합하지만, 내부 데이터와 고유 업무를 충분히 반영하기는 어렵다(Cho, 2023). 따라서 경쟁력은 기능 수보다 사용 편의성, 결과 품질과 반복 활용 가능성에 달려 있다.
3.2. 기존 시스템 확장형
기존 시스템 확장형은 CRM, ERP, 문서관리와 협업도구에 생성형 AI를 결합하는 방식이다. 사용자는 기존 업무환경 안에서 정보검색, 문안 작성, 데이터 분석과 의사결정 지원을 받을 수 있다(Haridasan, 2024). 다만 데이터 연계가 불완전하면 결과를 다시 옮기고 검토해야 하므로, API 연결뿐 아니라 권한관리, 데이터 호환성과 결과 검토 절차를 함께 설계해야 한다.
3.3. 조직 맞춤형
조직 맞춤형은 내부 데이터, 산업 규제, 보안 요구와 업무방식에 맞추어 서비스를 구성하는 방식이다. 금융·공공·의료·교육처럼 데이터 민감도가 높은 조직에서는 저장 위치, 접근권한, 기록관리, 결과 검증과 책임소재가 핵심 조건이 된다. 이러한 방식은 높은 업무적합성을 제공하지만 통합 복잡성, 개인정보 보호, 전문인력과 초기 비용 부담이 크며, 공급자의 기술지원 역량도 성패에 영향을 미친다(Haridasan, 2024; 양지숙 외, 2025). 따라서 공급기업은 구축 이후 교육, 운영지원, 데이터 이전과 서비스 종료까지 포함한 지원체계를 제시해야 한다.
세 경로는 상호배타적이지 않다. 기업은 즉시 사용형으로 시작해 성과가 확인되면 시스템 연계나 조직 맞춤형으로 확장할 수 있다. 핵심은 모든 고객에게 같은 제품을 판매하는 것이 아니라 도입 속도, 업무통합 수준, 데이터 민감도와 내부 역량에 맞는 단계별 경로를 설계하는 것이다.
4. 토큰을 세는 데서 업무가치를 계산하는 단계로
생성형 AI SaaS는 사용량이 늘수록 모델 호출, 입력·출력 처리, 검색과 외부 도구 실행비용도 증가한다. 실제 AI 서비스는 입력·출력·캐시 토큰을 구분하거나, 사용자 라이선스에 일정 사용량을 포함하고 초과분을 별도로 관리한다(OpenAI, n.d.; GitHub, n.d.). 그러나 기업 고객이 구매하는 것은 토큰이 아니라 업무시간 단축, 고객문의 처리와 의사결정 지원이다. 따라서 가격은 고객에게 예측 가능성을 제공하면서 공급기업이 사용량 기반 변동비를 회수할 수 있도록 설계되어야 한다.
4.1. 도입 경로별 가격구조
즉시 사용형은 사용자당 기본요금과 초과사용료의 조합이 적합하고, 기존 시스템 확장형은 라이선스와 요청·업무 실행량을 함께 반영해야 한다. 조직 맞춤형은 모델 이용료 외에도 데이터 연계, 권한관리, 보안, 교육과 운영지원 비용을 구분해 제시하는 것이 타당하다. 즉, 가격구조도 즉시 활용–업무 연계–조직 맞춤화라는 도입 경로와 정합성을 가져야 한다(GitHub, n.d.; 양지숙 외, 2025).
4.2. 기술 단가를 업무 단가로 전환
토큰당 비용은 직접비를 파악하는 출발점일 뿐, 사업성과 고객가치를 충분히 설명하지 못한다. 기업은 회의록 1건, 고객문의 1건, 채택 가능한 문서 초안 1건, 절감된 업무시간 1시간과 같은 성과 단위로 비용을 측정해야 한다(FinOps Foundation, n.d.). 이때 API 이용료뿐 아니라 결과 검토, 오류 수정, 시스템 연계와 운영지원 비용도 포함해야 한다. 공급기업은 토큰을 얼마나 저렴하게 제공하는지가 아니라 어떤 업무를 어느 수준까지 수행하고 고객의 비용절감과 성과향상에 얼마나 기여했는지를 제시해야 한다.
4.3. 가격과 비용통제의 결합
사용량 기반 비용은 가격 인상만으로 해결하기 어렵다. 반복 입력은 프롬프트 캐싱으로 재사용하고, 즉시 처리가 필요하지 않은 작업은 배치처리하며, 단순 업무에는 경량 모델을 적용하는 방식으로 비용을 낮출 수 있다(OpenAI, 2024; Anthropic, n.d.; OpenAI, n.d.). 다만 비용절감을 위해 필요한 품질을 희생해서는 안 되며, 요구 성능을 충족하는 범위에서 모델과 처리방식을 최적화해야 한다. 결국 지속 가능한 가격모델은 기본 이용료, 추가 사용량과 조직별 연계·지원가치를 함께 반영해야 한다.
5. AI SaaS 전환의 성패를 가르는 세 가지 정합성
5.1. 고객가치의 정합성
AI 기능은 고객의 구체적인 업무문제와 측정 가능한 성과로 연결되어야 한다. 접속자 수나 생성 횟수보다 업무시간 단축, 결과 채택률, 반복 이용률과 오류 감소를 핵심지표로 설정하는 편이 적절하다(FinOps Foundation, n.d.). 공급기업은 AI가 무엇을 할 수 있는지가 아니라 고객의 업무를 어느 수준까지 개선했는지를 입증해야 한다.
5.2. 업무통합의 정합성
AI SaaS는 기존 CRM, ERP, 문서관리와 협업도구 안에서 검색, 생성, 검토와 실행이 이어질 때 활용가치가 높아진다. 이를 위해 API뿐 아니라 데이터 형식, 사용자 권한, 기록관리와 결과 검토 절차까지 함께 설계해야 한다(Haridasan, 2024). 동시에 특정 공급자에 과도하게 종속되지 않도록 데이터 반환, 서비스 종료와 다른 시스템으로의 이전 가능성도 확보해야 한다.
5.3. 운영체계의 정합성
조직은 AI를 적용할 업무, 결과 검토 책임, 접근권한, 사용량과 예산의 관리방식을 사전에 정해야 한다. 또한 이용자와 데이터가 증가해도 안정적으로 확장되는지, 다른 모델이나 서비스로 전환할 수 있는지를 검토해야 한다(Cho, 2023). 공급기업도 초기 설정, 데이터 연계, 교육, 장애 대응과 지속적인 개선을 포함한 기술지원 체계를 제공해야 한다(양지숙 외, 2025).
도입 전에는 업무문제, 성과지표, 시스템 연계, 비용·품질 관리, 교육·보안·지원 책임이 명확한지를 확인해야 한다. 이 조건이 충족될 때 생성형 AI는 단기적인 기능 실험을 넘어 지속적으로 활용되는 기업 서비스로 정착할 수 있다.
6. 결론: AI 기능보다 중요한 것은 지속 가능한 전환 구조다
생성형 AI는 B2B SaaS의 경쟁 기준을 기능과 모델 성능에서 확인 가능한 업무성과로 이동시키고 있다. 기업은 자사의 업무, 데이터 민감도와 운영역량에 맞추어 즉시 활용–업무 연계–조직 맞춤화의 단계별 도입 경로를 선택해야 한다. 공급기업은 고객가치를 적합한 가격과 비용통제, 시스템 통합과 운영지원으로 연결해야 한다. 결국 시장의 성패는 가장 뛰어난 AI를 보유하는 데 있지 않다. 고객의 업무성과를 측정 가능한 가치로 만들고, 이를 안정적인 도입과 운영, 지속 가능한 수익으로 전환하는 능력이 B2B AI SaaS의 핵심 경쟁력이다.
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참고문헌
김나윤, & 금영정. (2024). Crunchbase를 바탕으로 한 Generative AI 영향 분석: ChatGPT 등장 전·후를 중심으로. 벤처창업연구, 19(3), 53–68. https://doi.org/10.16972/apjbve.19.3.202406.53
박현우. (2026). 생성 AI 서비스의 비즈니스 모델 유형화와 수익성 결정요인: SaaS·API·임베디드 모델 비교. 미래융합연구논문지, 6(5), 217–235.
양지숙, 윤종필, & 한은경. (2025). 공공기관 클라우드 네이티브 기반 SaaS 전환 의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구. 한국인터넷방송통신학회 논문지, 25(3), 193–204. https://doi.org/10.7236/JIIBC.2025.25.3.193
Cho, E.-S. (2023). Development of metrics to measure reusability quality of AIaaS. Journal of the Korea Society of Computer and Information, 28(12), 147–153. https://doi.org/10.9708/jksci.2023.28.12.147
Haridasan, P. K. (2024). Harnessing AI & SaaS-based enterprise app development for business growth. International Journal of Computing and Engineering, 6(6), 36–51. https://doi.org/10.47941/ijce.2349
Anthropic. (n.d.). Pricing. Claude Platform Docs. Retrieved August 1, 2026, from https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing
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GitHub. (n.d.). About billing for GitHub Copilot in organizations and enterprises. GitHub Docs. Retrieved August 1, 2026, from https://docs.github.com/en/copilot/concepts/billing/organizations-and-enterprises
OpenAI. (n.d.). API pricing. Retrieved August 1, 2026, from https://openai.com/api/pricing/
OpenAI. (2024, October 1). Prompt caching in the API. https://openai.com/index/api-prompt-caching/
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