Atlassian CEO가 분석하는 AI 시대 SaaS 기업의 3가지 유형, AI 에이전트의 실제 활용법, 그리고 미래의 소프트웨어 비즈니스 전략을 담은 완벽 가이드
AI 시대 SaaS의 미래: Atlassian CEO가 말하는 SaaSocalypse와 AI 에이전트
핵심 요약
- SaaS 기업의 3가지 유형: 좌석 기반 수익이 위험한 기업(Zendesk), 안정적인 기업(Workday), 그리고 그 중간 기업(Adobe)으로 구분되며, AI 시대에는 이 분류가 생존을 결정한다
- AI 에이전트는 업무 자동화가 핵심: 단순한 데이터베이스 역할을 넘어 실제 업무를 처리하는 AI의 출현으로 소프트웨어의 가치가 10배 이상 증가할 수 있다
- "비브 코딩(Vibe Coding)"의 한계: AI로 모든 것을 코딩할 수 있다는 주장은 환각이며, 수십 년에 걸쳐 축적된 비즈니스 규칙과 엣지 케이스를 대체할 수 없다
- 공정한 가격 책정이 �성공: 고객이 이해하고 예측 가능한 가격 모델(좌석 기반)이 복잡한 크레딧 시스템보다 시장에서 훨씬 효과적이다
- 디자인이 AI의 성패를 결정: 무한한 AI 성능도 직관적인 사용자 경험과 신뢰 구축 없이는 무용지물이며, 휴먼-에이전트 루프 설계가 필수다
SaaS의 진화: 파일 캐비닛에서 AI 행동가로
1960년부터 2022년까지의 소프트웨어 역사는 본질적으로 하나의 과제로 요약됩니다. 물리적 파일 캐비닛을 디지털 데이터베이스로 변환하는 것이었습니다. IBM과 American Airlines가 1960년 함께 설립한 SABRE 시스템이 초기 사례입니다. 이 시스템은 수천 개의 파일 캐비닛과 수십 명의 비서들이 관리하던 예약 기록을 초기 SQL 데이터베이스로 변환했습니다. 당시 10MB 하드드라이브 가격이 수백만 달러였던 시점을 고려하면 혁명적 진전이었습니다.
이러한 변환은 Mass General Hospital이 개발한 최초의 의료 기록 시스템인 Mops부터 1987년 Salesforce보다 먼저 등장한 Act Systems 같은 초기 CRM까지 계속되었습니다. 모든 물리적 파일 캐비닛은 결국 데이터베이스가 되었습니다. 이는 원격 협업과 복잡한 데이터 결합 같은 이점을 제공했지만, 기본적인 효율성 측면에서는 예상보다 훨씬 적게 변화했습니다. 이전에는 직원이 물리적으로 HR 파일을 꺼냈다면 이제는 Workday에서 처리됩니다. 하지만 이는 새로운 복잡성을 초래합니다. 해킹을 방지할 CISO와 계정을 설정할 IT 인력이 필요합니다. 다중 사무실 협업에서는 효율성 이득이 있었지만, 근본적인 차이는 기존 프로세스의 디지털화에 불과했습니다.
핵심적 한계는 파일 캐비닛이 스스로 생각할 수 없다는 것 이었습니다. AI 환경에서 흥미로운 점은 이 "파일 캐비닛"이 이제 실제로 업무를 처리할 수 있다 는 것입니다. QuickBooks는 더 이상 단순 검색 시스템이 아니라 자율적으로 작업을 완수합니다. 마치 1500년대 회계부서의 파일 캐비닛에서 파일을 꺼내던 직원처럼 말입니다. 이는 진정한 진화입니다. 제 업무를 "비브 코딩"한 후 실행하는 상상만 해도 끔찍합니다만, 소프트웨어 확장성에서 우리는 이러한 방식을 통해 상당한 내부 이득을 목격하고 있습니다.
SaaSocalypse: 혼란 속에서 기회 찾기
"SaaSocalypse"라고 널리 불리는 이 현상이나 일부가 말하는 재앙적 상황은 특히 공개 시장의 관점에서 그 중요성과 함의에 대해 다양한 시각이 존재합니다. 일부는 과도한 두려움이 있다고 봅니다. 저는 세계가 현재 매우 파괴적인 단계에서 소프트웨어 비즈니스를 어떻게 평가하고 가치를 부여할지 고민하고 있다고 생각합니다.
모든 사람이 미래에 대해 강한 의견을 가지고 있으며, 이는 종종 극단적인 예측을 만듭니다. 소프트웨어 전반, 특정 기업, 또는 소프트웨어 내 특정 범주에 대해 매우 긍정적이거나 부정적인 예측 말입니다. 이는 매혹적인 상황입니다.
의심의 여지 없이 위험 수준이 증가했습니다. 투자자 관점에서 한때 안정적인 범주로 여겨졌던 것이 이제 더 위험하게 인식되어 일부는 물러서서 관찰하고 있습니다. 투자자들은 단순히 할인된 현금 흐름을 예측하려는 것이 아닙니다. 다른 투자자들이 무엇을 할지 예상하려고 하며, 본질적으로 집단 기대에 베팅하는 것입니다. 이 현재의 역학은 특정 논리적 의미가 있습니다. 모든 사람이 미래에 대한 가능성 있는 비전을 가지고 있지만, 종종 지표 현실과 단절되어 있습니다. 지속적인 질문은 "AI가 2~3년 안에 그것을 달성할 수 있다면 어떻게 될까?"입니다. 이는 종종 정적 관점에서 비롯됩니다. 한 가지는 변하지만 다른 모든 것은 그대로 유지된다고 가정합니다.
이 흥미로운 환경에서 우리 같은 비즈니스는 예외적으로 잘 수행하고 있습니다. 우리는 연속 3분기 강한 실적을 달성했으며, 이 긍정적 전망은 널리 인정받고 있습니다. 이는 일반적으로 특정 가치로 변환되지만, 우리의 역할은 이것이 우리 비즈니스에만 일시적인 추세가 아님을 계속 입증하는 것입니다. 우리는 전체 소프트웨어 산업을 방어하려는 위치에 있지 않습니다만, 우리 회사의 경우 우리가 계속 달성하는 데이터와 결과를 바탕으로 앞으로의 기회에 매우 낙관적입니다.
이는 우리가 자만할 수 있다는 의미가 아닙니다. 우리는 급진적으로 빠르게 작업 프로세스를 변환하고 있습니다. 이전 수년간 항상 해온 방식입니다. 지배적인 서사의 일부는 비즈니스가 변할 수 없다고 가정하는 것처럼 보입니다. 전략적 벡터는 명확하지만, 현실은 모든 SaaS 기업이 다음 10년을 거쳐 번성할 것은 아닙니다. 많은 기업은 클라우드로의 전환을 하지 못했고, Windows 시대에서 인터넷 시대로의 전환에도 실패했습니다. 100개의 모든 SaaS 기업이 생존할 뿐만 아니라 번성할 것으로 기대하는 사람은 없습니다. 많은 소프트웨어 회사는 단순히 현금 수익 흐름으로 전환될 수 있습니다.
우리 비즈니스의 경우, 이는 가장 긍정적인 발전입니다. 우리는 지식 기반 세계에 살고 있으며 이제 그 지식과 상호작용하고, 작용하며, 전례 없는 방식으로 활용할 도구를 보유하고 있습니다. 궁극적으로 고객들이 항상 우리를 고용한 문제를 해결합니다. 이는 논리적으로 매우 좋지만, 이 전환을 통해 부지런한 실행이 필요합니다. ** 인내심이 어려운 부분은 시장입니다**.
SaaS 기업의 3가지 유형과 AI 시대의 생존 전략
몇 주 전 저는 세 가지 서로 다른 유형의 SaaS 기업이 있지만 공개 시장이 이 세 가지를 구분할 수 없다는 점에 대해 트윗했습니다. 이는 매우 흥미로운 관찰입니다.
첫 번째 유형: 좌석이 결과와 직결된 기업
Zendesk를 예로 들어봅시다. Zendesk 사용자는 플랫폼을 활용하며, 그들은 매우 영리한 가격 책정 모델을 개발했습니다. 이를 설명하기 위해 저는 자주 Dan Ariely의 저서 "Predictably Irrational"을 참조합니다. 제 제품 매니저들에게 우리 제품의 가격 책정 방식을 이해하도록 권장했던 책입니다. 이 책은 인간이 인식된 노력에 어떻게 반응하는지를 강조합니다.
자정에 아파트 밖에 잠겨 있는 상황을 상상해봅시다. 자물쇠공이 도착해 30초 안에 문을 열고 $500을 청구합니다. 당신은 분노할 것이고, 1점 리뷰를 남기고, 팁을 주지 않으며, 청구에 이의를 제기할 것입니다. 90초의 일에 $500을 지불했다고 느낍니다. 병렬 우주에서 같은 자물쇠공이 9시간을 소비하고, 더 많은 도구를 가져오러 돌아다니며, 마침내 오전 9시 30분에 문을 열었다면, 당신은 믿을 수 없을 만큼 감사할 것이고, 5점 리뷰를 남기고, 관대하게 팁을 주며, 관련된 노력으로 인해 돈이 잘 사용되었다고 느낄 것입니다.
이는 인간이 무능함에 기꺼이 비용을 지불할 의사가 있다는 것을 보여줍니다. 많은 가격 책정이 공정성에 관한 것입니다. 부서진 문을 고친 무능한 자물쇠공에게 더 많은 돈을 주는 것이 공정하다고 느껴집니다. 아파트 가격이 $500이면 과도해 보입니다만, 그 정도의 노력이 들어갔다면 공정해 보입니다. 반면 극도로 유능한 자물쇠공에게 과도하게 청구당하면 화가 납니다.
이것이 SaaS가 좌석 기반 월간 모델에 도달한 방식입니다. 많은 경우 좌석 프로비저닝의 추가 비용은 거의 0에 가깝지만, 어떤 것들은 단순히 공정하게 느껴집니다. 500개의 좌석이 있으면 1개의 좌석보다 더 많은 비용을 지불합니다. 비록 배경에서 같은 일이 일어나고 있지만 말입니다.
Zendesk의 문제는 이제 고객은 Sierra, Deckog, 또는 자체 솔루션을 사용할 때 Zendesk 좌석이 필요하지 않을 수 있다는 것입니다. 좌석이 더 이상 업무 수행에 필수가 아니라면, 현재 가치의 미래 현금 흐름을 계산할 때 Zendesk는 위험에 처합니다. 좌석 기반 가격 책정이 계속 적용되면서 변화가 없다면, 그 수익 흐름은 ** 100% 0으로 갈 것입니다**. 반면, Zendesk는 결과 기반 가격 책정으로 이동하여 이 시스템을 버린다면 3~4배 증가할 수 있습니다. 여전히 공정성과 예측 가능한 비이성의 법칙을 따라야 합니다만, Zendesk 같은 것은 올라갈 수도, 내려갈 수도 있습니다. 기본 경로는 변경되지 않으면 0으로 갑니다.
두 번째 유형: 좌석이 결과와 무관한 기업
완전히 반대쪽에 있는 것은 당신이 좌석 기반 가격 책정을 가질 수 있지만 좌석이 결과와 연결되지 않은 경우입니다. Workday는 뛰어난 가격 책정 모델을 가지고 있습니다: "오, 당신은 GE입니까? 340,000명의 직원을 가지고 있습니다. 예, 저는 직원 한 명당 월 기준으로 청구하겠습니다." 왜? 모르겠습니다. 그냥 공정하게 느껴집니다. 하지만 GE에서 일하는 직원들은 결과를 생산하기 위해 Workday를 사용하지 않습니다. 따라서 Workday는 문제가 없습니다. 실제로, 이것은 AI 도구로 할 수 있는 것으로 나아갑니다.
누군가를 GE에 고용할 때, 당신은 배경 조회를 수행해야 하고 그 사람이 주장하는 3개 회사에서 일했는지 확인해야 합니다. HR 담당자는 Workday의 파일을 보고 그 3개 회사에 전화를 걸어야 합니다. Workday는 그 3개 회사에 전화를 걸 수 있습니다. AI 도구가 할 수 있는데, 당신이 기록 시스템인 경우에만 입니다.
따라서 Workday나 Intuit 같은 무언가는 문제가 없습니다. Intuit은 2월 26일 또는 27일에 45% 하락했습니다만, 아무도 QuickBooks를 버리지 않을 것입니다.
세 번째 유형: 중간 위치의 기업 (Adobe)
그 다음 Adobe 같은 중간에 있는 것들이 있습니다. 더 많은 좌석이 필요할 수도, 더 적은 좌석이 필요할 수도 있지만 Zendesk 예와는 다르지 않고 Workday 예와도 다릅니다. 이에 대비하여 "모든 것을 비브 코딩할 것이다"는 흐름이 있으며, 저는 이것이 단순히 우스꽝스럽다고 생각합니다. 매우 오래 소프트웨어 개발자였던 사람으로서 말입니다.
내가 반례로 인용하고 싶은 사람은 제 두 번째로 선호하는 경제학자 David Ricardo입니다. 1817년 비교 우위 이론이 나왔습니다. 당신 자신의 음식을 재배할 수 있고, 당신 자신의 알루미늄을 용접할 수 있습니다. 하지만 이것들도 안 좋은 예입니다. 음식을 재배하거나 알루미늄을 용접하는 것은 매우 간단합니다. 저는 당신과 팟캐스트를 진행하는 것에서 비교 우위를 가지고 있습니다. 저도 할 수 있지만 이것을 하면서 더 많이 벌 수 있으며, 제가 배관공보다 더 생산적일 수도 있지만 팟캐스트를 해야 합니다. 이것이 덜 중요한 것보다 중요합니다. 제가 좋아하는 것은 우위에 있는 모든 엣지 케이스입니다.
저는 이론상 Workday의 일부를 비브 코딩할 수 있습니다만, 인디애나에서 그 사람이 나가고 모성 휴직 중인 경우 어떻게 됩니까? 당신이 들판에서 마주치지 않으면 알지 못하는 엣지 케이스 말입니다. 많은 소프트웨어는 단순히 결정론적 규칙의 집합이며, 많은 경우 수십 년의 경험으로부터 배운 것입니다. 규칙은 노출되지 않습니다. 규칙은 종류의 임베드되어 있으며, 당신은 단순히 복제할 수 없습니다. 당신은 경험을 통해 복제합니다.
AI 에이전트의 진정한 힘: 업무 자동화와 신뢰 구축
다시 말해, 저의 과도하게 단순화된 세계관에서 세 가지 유형의 SaaS가 있습니다. 그 다음 "음, IP가 무가치하다. 모두가 자신의 것을 비브 코딩할 것이기 때문"이라는 것입니다. 저는 아마도 특정 부분 카테고리의 경우, 엣지 케이스가 없거나 거의 없는 매우 간단한 작업이거나, 또는 당신이 구축된 모든 엣지 케이스가 필요하지 않을 수도 있습니다.
소프트웨어는 훌륭하게 될 것입니다. 왜냐하면 이는 사람들이 의존하는 진정한 기록 시스템이고, 사람들이 의존하는 끈기 있는 소프트웨어이며, 모두 이러한 임베드된 엣지 케이스를 가지고 있기 때문입니다. 그들은 AI가 업무를 수행하는 곳을 추가하기 시작할 것입니다. Workday는 "저희가 배경 조회를 수행하시길 원하십니까?"라고 말할 것입니다. Intuit은 "당신의 미수금 수금을 가지러 가기를 원하십니까?"라고 말할 것입니다. 당신은 그것을 하기 위해 인간을 고용할 필요가 없습니다. 당신은 이 업무를 하기 위해 당신의 소프트웨어를 고용합니다. 이것이 시작되고 있습니다.
하지만 그것이 일어날 때, 미래 현금 흐름의 현재 가치는 엄청나게 올라갈 것입니다. 현재 현금 흐름도 엄청나게 올라갈 것입니다. ** 많은 공개 시장 투자자가 이러한 다양한 버킷 사이의 차이를 구분할 수 없다는 것이 나를 놀라게 합니다**. 그들은 AI에 매우 흥분하지만 당신은 AI를 어떻게 배포합니까? 당신은 기록 시스템인 소프트웨어를 통해 AI를 배포해야 합니다.
이것은 모든 사람이 비즈니스가 정말로 무엇을 하는지의 첫 원칙으로 돌아가는 매우 흥미로운 시간입니다. 당신은 모든 이러한 견해를 가지고 있습니다, 맞죠? 저는 개인적으로 "기록 시스템" 것을 싫어합니다. 왜냐하면 "아, 기록 시스템은 거기 있는 데이터베이스 같은 것이고, 그것은 매우 정적이고, 나는 그것에 것을 넣고, 나는 것을 빼내고, 그것이 전부"라는 느낌이 들기 때문입니다. 이는 비즈니스를 매우 산업 시대의 파일 캐비닛 집합으로 봅니다.
비즈니스는 프로세스의 집합: 공정한 가격 책정의 심리학
이제 비즈니스는 프로세스의 집합입니다. 기록 시스템이 아닙니다. Alex가 방금 말한 모든 것은 완전히 참입니다만, 그들은 참고 확인 같은 프로세스입니다. 당신의 능력은 가능한 한 저렴하고, 효율적이고, 빠르게 일어나도록 일련의 프로세스를 조정하는 것입니다. 이것은 지식 업무에서, 산업 시대가 아니라 지식 시대 비즈니스에서, 당신의 전체 비즈니스입니다.
저는 매일 건물에 들어오고 그들의 뇌를 가져오는 10,000명 이상의 사람들을 가지고 있으며, 그들이 나가면 그들의 뇌를 가져갑니다. 그것이 전부입니다. 저는 원자가 없습니다. 저는 비트가 없습니다. 나는 강철을 스탬프하지 않습니다. 나는 파일 캐비닛도 없다고 생각합니다. 저는 모두 일련의 프로세스를 조정하는 것에 관한 것입니다.
저는 대부분의 현대 비즈니스도 아마 그럴 것입니다. 입력 제약이 있는 프로세스 와 산출 제약이 있는 프로세스 라고 부르는 것들이 비즈니스 내에 있습니다. Zendesk와의 고객 서비스 예는 입력 제약입니다. 당신의 고객들은 일정량의 질문을 합니다. 당신이 그것을 얼마나 빨리 처리하는지는 당신의 효율성, 비용, 속도, 그 대기열을 실행하는 품질에 관한 것입니다.
당신이 10배 빠르면, 당신은 10배 많은 질문을 얻지 않습니다. 맞죠? 당신은 많은 고객을 가지고 있으며, 각 고객에 대해 그들은 5개의 질문을 하는 관계 또는 비율이 있습니다. 그들이 더 적은 질문을 하도록 하거나 질문을 더 빨리 처리할 수 있는 방법을 찾으십시오. 비즈니스에는 입력 제약이 있는 종류의 프로세스가 실제로 많이 있습니다.
저는 항상 우리 법무팀을 예로 듭니다. 그들의 일은 법적 일을 생성하는 것이 아닙니다. 그것은 그것에 답하는 것입니다. 우리는 몇 개의 임대료를 가지고 있습니까? 몇 개의 NDA? 몇 개의 계약? 그것은 고정된 총 일의 집합처럼 느껴집니다. 그 일을 위해, 나는 그것을 가능한 한 효율적으로 하려고 합니다. 당신은 그 일의 집합을 위해 하나의 전체 벡터를 가지고 있습니다.
그러나 그 다음 저는 산출 제약이 있는 업무 를 가지고 있습니다. 창의적인 것, 마케팅, 나는 소프트웨어 개발, 기술이라고 주장할 것입니다. 이론상 당신은 무제한의 작업을 할 수 있습니다. 저는 당신의 창의성에 의해 제약을 받고, 당신이 할 수 있는 얼마나 많은 것들을 생각할 수 있는지, 당신이 고객들에게 얼마나 많은 가치를 제공할 수 있는지에 의해 제약을 받습니다.
이들은 실제로 효율성 이득을 가지고 가능할 것 같고, 아마도 더 많은 산출을 하려고 할 것이며, 내 회사를 수익성 있게 유지하고 모든 그러한 일의 범위 내에서. ** 도전은 외부에서 비즈니스를 보고 이 분석을 시도하는 것**입니다. 왜냐하면 당신의 모든 입력 제약 프로세스와 산출 제약 프로세스는 실제로 함께 일하여 비즈니스를 만들기 때문입니다. 그들은 모두 모종의 흥미로운 방식으로 연결해야 합니다.
인디애나가 관련된 것이 완전히 사실이기 때문에, 그 프로세스 중 일부는 외부 규칙을 가지고 있으며, 우리는 그들을 법, 관리, 준수라고 부릅니다. 이는 내가 해야 합니다. 인디애나에서, 직원을 위해 특정 일을 해야 합니다. 따라서 프로세스는 내 비즈니스를 어떻게 실행하고 싶은지, 그리고 실행해야 하는 방식입니다. 비즈니스는 정말로 이러한 프로세스의 모든 것들을 모두 넣은 컬렉션입니다.
공정한 가격 책정 모델과 예측 불가능성의 경제학
TurboTax의 경우를 봅시다. 세금 코드는 공개되어 있습니다. 당신은 이러한 모든 규칙을 다운로드할 수 있습니다. 그것은 높게 결정론적입니다. 그 다음 당신의 파일들은 당신의 지저분한 다운로드 폴더에 있습니다. 그리고 그것은 이 두 가지가 일어나게 합니다.
그 경우에, 그것은 실제로 프로세스 측면에서 투명한 것이 이상한 상황 중 하나입니다. 저는 그것이 엣지 케이스들이 한 곳에서 또는 아마도 50곳에서 발행되는 상당히 드문 상황이라고 생각합니다. 하지만 그것은 마치 당신이 그냥 했다는 느낌입니다. 미국에는 50개의 주가 있습니다. 각각은 자신의 세금 코드를 가지고 있습니다. 연방 세금 시스템이 있습니다. 그들은 세금 코드를 가지고 있습니다. 그 물건을 다운로드하고 작동하게 하십시오.
그리고 당신이 알고 하는 대 배운 엣지 케이스 및 프로세스가 여전히 있을 가능성이 있습니다. 그것과 같이 진짜 세계는 보통 그렇게 깔끔하지 않습니다. 그것은 그냥 당신은 하면서 배웁니다. 그리고 비즈니스는 가치가 있습니다. 제 말은, 당신의 자산이 모두 저녁에 나간다는 것들이 있습니다. 왜냐하면 그들은 엘리베이터를 타고 내려갑니다. 그들이 집에 갈 때입니다. 그것과 같은 더 많은 지식 경제 유형의 것입니다.
하지만 실제로, 이 비즈니스는 가치를 가지고 있습니다. McKinsey는 그곳에서 일하는 모든 직원 외부에 가치가 있습니까? 지식 경제 비즈니스이기 때문에 그들은 결과를 생산하고, 당신은 그것을 알고 있으며, 그것은 노동에 연결되어 있습니다. 그것은 제품 같은 것이 아닙니다. 하지만 여전히, 그들은 아마도 그들이 사람들을 고용하는 방식, 사람들을 해고하는 방식, 고객을 위한 결과를 생산하는 방식 등에 대한 비밀 핸드북을 가지고 있을 것입니다. 저는 그것을 본 적이 없으며, 그것이 좋은 일은 저는 그것을 복제할 수 없다는 것입니다.
그리고 그것은 아마도 100년에 걸쳐 구축되었을 것 입니다. 그리고 당신은 그것처럼 비-디지털, 비-소프트웨어 제품은 무엇을 합니까? 그들의 제품은 무엇입니까? 그들의 제품은 잠재적으로 세기 또는 수십 년의 축적된 지식입니다. 저는 일본에 가는 것을 좋아합니다. 당신은 이것을 봅니다. 아, 이 국수 가게는 1587년 이래로 있었습니다. 그리고 그것은 마치 예, 아마도 그곳에서 뭔가 진행되고 있습니다. 문화와 지식과 그리고 노하우의 축적된 집합과 같습니다. 게다가, 당신은 아시다시피, 국수를 만드는 레시피 목록입니다. 아마도 당신은 국수를 만드는 것이 조금 더 쉬울 것입니다. 아마도 그렇지 않을 것입니다. 하지만 모르겠습니다. 아마도 엣지 케이스가 있습니다.
AI 에이전트 설계: 신뢰와 휴먼-에이전트 루프
비브 코딩 것은 나에게 그래서 매력적입니다. 소프트웨어의 누군가로서, 그들은 마치 오, 사람들은 비브 코딩하거나 이러한 도구 대체 같은 것입니다. 나는 마치, 당신이 당신의 업무를 비브 코딩할 생각만 해도 끔찍합니다. 그런 다음 그것을 실행하십시오.
하지만, 그리고 그래서 그것은 대체 이론입니다. 우리는 비브 코딩을 사용한 소프트웨어 확장성의 큰 이득을 내부적으로 보고 있습니다. 따라서 이 대부분의 애플리케이션은 매우 구성 가능하고, 커스터마이징 가능하며, 당신은 알고 있습니다. 우리의 경우, 진정한 확장성까지 모든 방법입니다. 당신은 소프트웨어 조각, 우리의 플랫폼 위에서 실행되는 앱을 작성할 수 있으며, 모든 종류의 다양한 영역을 가지고 있으며, 많은 고객이 합니다만, 그 고객들은 그 일을 하기 위해 기술 팀을 배치할 필요가 있습니다.
그들의 능력은 비브 코딩 확장, 커스터마이제이션, 매우 맞춤형 애플리케이션을 자신들의 매우 구체적인 사용 사례에 대해 하는 것입니다. 나는 Miami 팀이 그 일을 하기를 원하는 앱을 원합니다.
Miami의 회의실 예약 시스템은 Workday와 통합을 요구하는 특이한 HR 정책을 가지고 있습니다. 약 20명만 사용하지만, 이를 내부적으로 구축하는 것은 IT 팀에게 너무 비용이 많이 들었을 것입니다. 이제 새로운 도구를 사용하면 이러한 시스템을 개발할 수 있을 것입니다. 이 맞춤형 솔루션은 여전히 Workday의 글로벌 데이터와 규칙에 의존하면서 Miami 프론트 데스크 같은 특정 요구사항에 맞춤형 인터페이스를 제공합니다.
이러한 시스템은 엔터프라이즈 내 Workday의 가치와 고착도를 향상시키는 상단에 맞춤형 애플리케이션 생성을 가능하게 함으로써 극도로 강력합니다. AI와 로우코드/노코드 도구가 주도하는 이 기능은 더욱 큰 창의성과 커스터마이제이션을 가능하게 합니다. 하지만 우리는 안정성, 규칙, 프로세스의 계층들을 순수한 커스터마이제이션과 신중하게 균형을 맞춰야 합니다.
신뢰 문제는 매우 중요합니다. 사용자와 대화할 때 당신은 연구를 하고, 당신은 그들에게 물어봅니다. 그들은 AI가 매우 무섭다고 합니다만, 그 권력 때문이 아니라 그것이 물건을 합니다. 그리고 그들은 마치 예, "어떻게 내가 그것이 맞다는 것을 알죠? 그리고 그것은 무엇을 했나요?" 이것은 AI 봇이 빨리 일을 할 때의 신뢰 질문입니다.
신뢰를 얻으려면, 그것은 다시 당신에게 와서 말해야 합니다: "여기 내가 하려고 하는 것이 있습니다. 당신이 확실하십니까? 이것을 하고 싶습니까?" 성가시지 않으면서 그냥 가서 그것을 하십시오. 이것은 당신이 이러한 도구로 신뢰를 구축하는 것과 얼마나 자주 수행하는지의 전체 설계 질문입니다.
Jira에 에이전트를 배송했으며 사용자가 작업을 에이전트에 할당할 수 있으며 그 다음 에이전트가 가서 그것을 합니다. 우리가 이것을 테스트할 때, 사람들은 종종 물어봅니다: "그것이 무엇을 하고 있나요?" 우리가 모든 단계를 설명해야 한다면, 그들은 압도당하지 않는다고 불평할 것입니다. 초기에 투명성을 요청했음에도 불구하고. 이것은 이러한 비즈니스 프로세스와 워크플로우에 통합하는 것에서 상당한 설계 과제를 강조합니다.
장기적으로, 당신이 특정 작업을 수행하는 특정 에이전트를 신뢰하고 마지막 20번 올바르게 얻었다면, 당신은 아마도 상세한 프로세스를 무시할 것이고 그것이 올바르다고 가정할 것 입니다. 이것들은 모두 근본적인 설계와 경험 문제입니다만, 단순히 기술적인 것이 아닙니다.
문서 작성의 미래: AI 와 설계 패러다임의 변화
문서 작성은 우리가 모두 자연스럽게 하는 것이지만, AI 전원 문서 작성에서 엄청난 설계와 경험 과제가 있습니다. 그것보다, 거기는 중요한 사용자 학습 과제가 있습니다. 기술에서 일반적으로 사람들은 프롬프트와 LLM이 어떻게 운영되는지를 이해하는 반면, 광범위한 비즈니스 세계의 사람들은 모두 이 복잡함을 배우는 시간을 가지지 않습니다. 그들은 ChatGPT가 무엇인지 알 수도 있지만 작동 방식은 아닙니다.
문서 생성의 설계 과제는 우리의 전통적 훈련으로부터 비롯됩니다. 우리는 수십 년 동안 빈 페이지로 시작하고, 제목을 추가하고, 텍스트를 추가하고, 다른 제목을 추가하고, 표를 추가하는 등의 방식으로 가르쳐졌습니다.
하지만 "Rovo로 생성" 같은 기능을 사용하면, 당신은 프롬프트로 시작할 수 있습니다. 당신은 말할 수 있습니다: "나는 대략 이것을 하는 문서를 원한다" 또는 "이 모양처럼 보인다", 그리고 그것은 템플릿을 생성할 것입니다. 당신은 심지어 그것에 "이것과 저것을 조사하고 정보를 다시 가져와"라고 지시할 수 있습니다. 조사가 더 작은 작업 범주이지만, 핵심은 사용자가 문서로 시작하는 것을 돕는 것입니다.
사용자에게 이 새로운 방식으로 프로세스를 시작하도록 가르치는 것은 매우 어렵습니다. 일단 그들이 그것을 사용하면, 그들은 두 가지 주요 섹션을 가지고 있습니다: 화면의 약 75%는 문서 자체입니다만, 25%는 채팅 윈도우입니다 – Microsoft Word 같은 것이지만 도구 모음 대신 채팅 인터페이스를 사용합니다.
당신은 왼쪽에 텍스트를 입력하고 편집할 수 있습니다. 사용자는 편안함을 느껴야 합니다. 하지만 오른쪽에, 당신은 "이 다른 것을 조사하는 새로운 섹션을 추가하고 요약 다음에 배치"와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. AI는 그것을 실행합니다. 파워 사용자는 이것이 놀랍다고 생각하며, 새로운 패러다임을 파악하고 "모든 제목을 파란색으로 만들어"와 같은 명령을 실행합니다. 이것은 전통적인 Word에서 가능하지 않습니다. 그들은 문서 전체를 통해 명령을 발급하고, 더 많은 정보를 얻거나, "그것을 요약할 수 있으세요?" 또는 "보드 이사장은 이 문서를 어떻게 생각할까?"와 같은 질문을 할 수 있는 능력을 좋아합니다. AI는 채팅 기반 정보를 제공하며, 당신은 그것에 대한 행동 여부를 결정할 수 있습니다.
이것은 제목, 글머리 기호, 텍스트를 가진 간단한 문서라도 작성하는 것에 대해 완전히 다른 패러다임입니다. 파워 사용자는 이것을 받아들이지만, 일반적인 비즈니스 사용자, 매우 똑똑함에도 불구하고, "내가 왼쪽에만 입력합니까? 그것이 전부인가?"라고 물을 수 있습니다. 이것은 완전한 패러다임 변화를 나타냅니다.
저는 이 도구와 경험이 더 광범위해지면서, 모바일 기술처럼 2년 또는 5년 안에 이것이 표준이 될 것이라고 의심합니다. 모든 사람이 "음, 나는 이것을 하는 방법을 이해한다"고 말할 것입니다. 누군가 처음 Excel을 본 것처럼, 그들은 단락을 어디에 입력하지 궁금해했을 것입니다. 하지만 이제 그것은 두 번째 천성입니다. 실제 도전은 이 강력한 기술을 누구나 배우고 사용할 수 있을 만큼 직관적으로 만드는 것 입니다. 이는 거대한 도전이지만 또한 믿을 수 없을 정도로 흥미로운 일입니다.
결론: SaaS 시대의 성공 방정식
지금 우리가 처해 있는 순간은 기술과 비즈니스의 교차점에서 역사적으로 중요한 전환기입니다. AI의 부상은 단순히 기술의 진화가 아니라 기업이 운영되는 방식에 대한 근본적인 재평가를 강제합니다.
성공의 열쇠는 세 가지 요소에 있습니다. 첫째, 당신이 어떤 유형의 SaaS 기업인지 정확히 이해하는 것 입니다. 당신의 가격 책정이 실제 가치와 일치하는가? 당신의 수익 모델이 AI 시대에 지속 가능한가? 둘째, 신뢰와 투명성을 바탕으로 한 휴먼-에이전트 상호작용 설계 입니다. AI는 무한한 능력을 가졌지만, 사용자의 신뢰 없이는 무용지물입니다.
셋째, 끊임없는 학습과 진화 입니다. 모바일 혁명에서 배웠던 것처럼, 새로운 기술은 단순히 기존 방식을 디지털화하는 것이 아닙니다. 완전히 새로운 상호작용 패러다임과 사용자 경험을 창조해야 합니다. SaaS 시대의 승자는 기술을 채택하는 것이 아니라, 기술을 통해 더 나은 사용자 경험을 만드는 기업입니다.
마지막으로, 모든 엣지 케이스, 모든 규제 요구사항, 모든 숨은 비즈니스 규칙이 가치입니다. "비브 코딩"할 수 있는 것들이 있지만, 진정한 기업 소프트웨어의 가치는 수십 년에 걸쳐 축적된 지식과 경험에 있습니다. AI 시대에도 이것은 변하지 않습니다. 오히려 더욱 소중해집니다.
🎯 주요 학습 포인트:
- AI 기술은 충분히 앞서 있으며, 진정한 경쟁은 디자인과 사용자 경험에서 벌어진다
- 공정하고 예측 가능한 가격 책정 모델이 복잡한 소비 기반 모델을 이긴다
- SaaS 기업의 미래는 고객이 신뢰할 수 있는 시스템의 기록 역할을 하는 기업에 속한다
- 휴먼-에이전트 협업 설계는 기술이 아닌 전략적 차별화 요소가 될 것이다
- 비즈니스 프로세스의 깊은 이해가 AI 시대의 핵심 경쟁력이다
Original source: Atlassian CEO on the SaaS Apocalypse, AI Agents & What Comes Next
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