프롤로그: 2026년 5월의 어느 영업팀
서울 강남, 한국 SaaS 스타트업의 영업본부 — 2026년 5월의 어느 수요일 오후 2시.
영업팀장 김상무는 Salesforce 대시보드를 열지 않는다. 그는 Claude 채팅 창에 한 줄 입력한다.
"이번 분기 EMEA 딜 중 $100K 이상 + 법무 검토 대기 중인 케이스만 골라줘. 각 딜의 마지막 활동 일자, 영업 담당자, 다음 액션 후보까지."
Claude의 답변이 도착하기까지 — 7초. 그동안 에이전트는 Salesforce API를 5번, Slack API를 2번, 내부 법무 검토 시스템 API를 1번 호출했다. 사람이 클릭한 적은 한 번도 없다.
그리고 김상무는 그 답변을 보면서 깨닫는다. 자기가 지난 8년간 매일 아침 30분씩 살았던 Salesforce 대시보드가 — 오늘 아침엔 한 번도 열리지 않았다는 것을.
같은 시간, 미국 캘리포니아의 Salesforce 본사에서는 — CEO Marc Benioff가 발표한다. "우리는 헤드리스 제품을 출시합니다." UI를 떼어내고, 데이터 레이어에 집중하겠다는 선언. 같은 주, Workday는 Joe Schmidt IV의 기고문 — "워크데이의 마지막 워크데이?"를 두고 격렬한 사내 논쟁에 휩싸였다.
이게 2026년 5월의 소프트웨어 산업의 단면이다.
a16z의 Seema Amble은 2026년 5월 13일 발표한 Is Software Losing Its Head?에서 — 한 문장으로 시대를 정의한다.
"Agents may kill muscle memory as a moat, but they do not kill operational logic and context as a moat."
에이전트는 머슬 메모리를 해자로서 죽일 수 있지만, 운영 로직과 컨텍스트를 해자로서 죽일 수는 없다.
이 글은 — 그 한 문장이 무엇을 의미하는지, 25년간 SaaS 거인들을 지켜온 해자가 어떻게 무너지고, 어떤 새로운 해자가 자라나는지, 그리고 2026년 5월 현재의 전장 지도를 그린다.
본 글은 코어닷투데이 SaaS 시리즈의 첫 번째 특집이다. AI 에이전트가 엔터프라이즈 소프트웨어의 가치 방정식을 어떻게 다시 쓰는가에 대한 — 원전(a16z) 정독과 주변 사료(commercetools·Anthropic MCP·Linux Foundation)를 결합한 한국어 완전 해부.
1장. "Headless"라는 단어가 왜 갑자기 모든 곳에서 들리는가
Salesforce의 폭탄 선언
2026년 봄, Salesforce는 — "우리는 헤드리스 제품을 출시한다"라고 발표했다. UI를 떼어내고, 데이터 레이어에 집중하겠다는 선언.
표면적으로는 놀라운 발표다. 세상에서 가장 비싼 UI를 가진 회사가 — UI를 부수적인 것으로 격하시키겠다고 한 것이다. Salesforce의 비즈니스 모델 자체가 좌석당 라이선스(seat-based licensing) 였다. 영업 담당자 한 명당 월 $165. 그 $165를 지불하는 이유는 — 대시보드·파이프라인 뷰·포캐스팅 도구·활동 피드에 접근할 권한이었다.
그런데 이제 그 UI가 부차적이라고?
a16z의 Seema Amble은 이 발표를 냉정하게 평가한다 — "사실 이 API들은 대부분 이미 존재했다. 이건 마케팅 리포지셔닝이다." 하지만 그 리포지셔닝 자체가 신호다. 시장이, 그리고 고객이 — "UI 너머의 가치가 무엇이냐"를 물어보기 시작했다는 신호.
"Headless"의 진짜 기원 — 2013년 commercetools
"Headless"라는 단어는 — 소프트웨어 업계에서 처음 등장한 게 언제일까?
정답: 2013년. 독일 Munich의 한 작은 이커머스 스타트업 commercetools의 공동창업자 Dirk Hoerig가 처음 용어를 사용했다. 그는 2013년 Forrester Research 리포트 — "이커머스 벤더들이 UX 트렌드에 뒤처지고 있다. 백엔드와 프론트엔드를 느슨하게 결합해야 한다" — 에 영감을 받았다.
Forrester의 진단은 명료했다. 1990년대 이커머스의 첫 세대는 모놀리식 올인원 슈트 — 프론트엔드와 백엔드가 한 덩어리로 묶여 있었다. 데스크톱에서 쇼핑하던 시대엔 그게 충분했다. 그런데 2007년 iPhone 출시가 모든 것을 바꿨다. 모바일·POS·키오스크·소셜 커머스·IoT 디바이스 — 판매 채널이 다채널화되는데, 모놀리식 시스템은 새 채널마다 전체 시스템을 다시 만들어야 했다.
해법은 단순했다. 백엔드와 프론트엔드를 분리하라. 백엔드(상품·주문·결제·재고)는 API로 노출하고, 프론트엔드(웹·앱·키오스크·POS)는 그 API를 호출해서 각자 다른 모습으로 보여라. 이것이 Headless Commerce다.
1990s
모놀리식 이커머스 (1세대)
*상품·결제·UI가 한 덩어리*. 데스크톱 쇼핑 전제. IBM WebSphere, ATG, Hybris.
2007
iPhone 출시 — 멀티채널 시대 개막
*모바일이 등장*하면서 *단일 UI 가정*이 무너짐. 모놀리식 슈트가 한계에 부딪힘.
2013
"Headless Commerce" 명명 — Dirk Hoerig (commercetools)
*Forrester 리포트의 진단*을 받아 — "백엔드와 프론트엔드를 분리"하는 **헤드리스** 아키텍처를 첫 명명.
2015~2018
Headless CMS 폭증 — Contentful, Sanity, Strapi
*콘텐츠 분야*에서도 같은 패턴. 모놀리식 CMS(WordPress·Drupal)가 못 다루던 *멀티채널 발행*을 *Contentful·Sanity*가 해결.
2019~2022
MACH 아키텍처·JAMstack 표준화
**M**icroservices · **A**PI-first · **C**loud-native · **H**eadless. *Vercel·Netlify·Shopify Hydrogen*이 *프론트엔드 분리*를 가속.
2024.11
Anthropic MCP 발표 — 에이전트 헤드리스의 시작
**Model Context Protocol** 발표. *AI 에이전트가 모든 SaaS API에 표준 방식으로 접근*하는 길을 엶.
2026.02
MCP를 Linux Foundation에 이관
*Anthropic·Block·OpenAI* 공동 창립의 *Agentic AI Foundation* 산하로. Google·Microsoft·AWS·Cloudflare 백킹. *10,000+ 활성 서버, 177,000 등록 도구*.
2026.05
Salesforce — 헤드리스 제품 발표
**커머스에서 시작된 헤드리스**가 — 13년 만에 *시스템 오브 레코드*로 도착. a16z Seema Amble — *"Is Software Losing Its Head?"* 게시.
같은 패턴, 다른 차원
Headless Commerce와 2026년 Headless SaaS는 — 놀랍도록 비슷한 패턴이다. 하지만 결정적 차이가 있다.
| 차원 | 2013 Headless Commerce | 2026 Headless SaaS (AI 에이전트) |
|---|
| 분리되는 것 | 웹 UI ↔ 상거래 엔진 | 인간 UI ↔ 시스템 오브 레코드 |
| 새 클라이언트 | 모바일 앱·POS·키오스크 | AI 에이전트 (LLM) |
| 표준 프로토콜 | REST API · GraphQL | MCP (Model Context Protocol) |
| 구매 결정자 | 마케터·CTO | CIO·CISO (에이전트 권한) |
| 해자의 변화 | UI 차별화 약화 → 백엔드 성능 | UI 해자 *소멸* → 데이터·실행 해자 |
| 본질적 차이 | *인간이 다른 디바이스를 쓴다 | 인간 자체가 줄어든다* |
이 차이가 결정적이다. Headless Commerce는 프론트엔드를 늘렸지만, 사용자는 여전히 인간이었다. Headless SaaS는 — 사용자 자체가 인간에서 에이전트로 바뀌는 변화다. 이건 동일한 단어를 빌려온 완전히 다른 사건이다.
2장. 시스템 오브 레코드(SoR) — 25년간 SaaS 거인들을 지킨 성벽
a16z의 Seema Amble은 — "왜 Salesforce는 25년간 죽지 않았는가?"라는 질문에서 출발한다. 답을 알려면 — 시스템 오브 레코드(System of Record, SoR)가 무엇인지 알아야 한다.
SoR의 정의 — "진실의 단일 근원"
시스템 오브 레코드: 주어진 비즈니스 데이터 도메인에 대한 권위 있는 진실의 근원. 고객 관계, 직원 기록, 재무 거래의 공식 버전이 살고 있는 곳.
쉽게 말해 — "우리 회사의 X에 대해 의심이 들면, 누구한테 물어보냐?"에 대한 답이다.
CRM
매출의 SoR
Salesforce, HubSpot
HRIS
사람의 SoR
Workday, BambooHR
ERP
돈의 SoR
SAP, Oracle, NetSuite
ATS
채용의 SoR
Greenhouse, Lever
회계
장부의 SoR
QuickBooks, Xero
이 다섯 분야가 — 지난 25년 SaaS 시대의 5대 거인 분야다. 각 분야의 지배 기업들은 — 수십조 원 시가총액을 만들었다. 왜? 이 시스템들이 유난히 끈적했기(sticky) 때문이다.
5가지 해자 — SaaS 시대의 스코어카드
a16z는 SoR의 5가지 끈적함 요인을 정리한다. 이것이 SaaS 시대의 스코어카드다.
1
접근 빈도 (Frequency of Access)
CRM은 *영업팀이 매일 사용*. *수년에 걸쳐 형성된 의식·머슬 메모리·관리 케이던스*. **이게 가장 마이그레이션이 어려운 요소** — *왜냐하면 이런 게 마이그레이션이 필요한 줄도 모르는 경우가 많기 때문*이다.
2
읽기-쓰기 vs 쓰기-만 (Read-Write vs Write-Only)
끈적한 시스템은 *항상 읽고 쓴다*. *CRM은 통화 기록·단계 업데이트·태스크 생성*을 *지속적으로* 한다. 반면 *ATS는 입사 후엔 거의 안 본다*(write-once). **읽기-쓰기 시스템은 안전한 컷오버 타이밍이 없다** — 그래서 기업이 *기존 벤더에 머무른다*.
3
암묵적 SOP (Undocumented Standard Operating Procedures)
**가장 강력한 해자**. 워크플로우 룰에 *암묵적으로 인코딩된 비즈니스 컨텍스트*. 예: *"$100K 초과 엔터프라이즈 딜은 VP 승인 필요. EMEA 딜은 프라이버시 리뷰 필수. 전략 로고 디스카운트는 분기 말에만 재무 우회 가능."* — *이런 제도적 기억은 깔끔하게 export되지 않는다*.
4
내·외부 의존성 (Dependencies)
*내부*: 다른 소프트웨어·워크플로우·다운스트림 팀. *외부*: 감사·회계·규제 당국의 직접 접근. **양쪽 연결성이 높을수록 마이그레이션 마찰 폭증**. ERP는 회계사·감사·규제자가 *직접 이해관계자*가 된다.
5
컴플라이언스 크리티컬 데이터
*급여·ERP·HR 데이터*는 *법적으로 방어 가능한 단일 진실 근원*이 필요. 엄격한 접근 통제·감사·규제자 직접 참여. 반면 *Zendesk*는 *연속성은 중요하지만 규제 노출은 없음*.
마이그레이션 난이도 스펙트럼
같은 SoR이라도 — 이 5가지 점수의 합에 따라 마이그레이션 난이도가 다르다. a16z는 이걸 "러닝하는 환자의 심장수술" 메타포로 표현한다.
SoR 분야별 마이그레이션 난이도 (a16z 평가)
ATS (채용)
30/100
"고통스럽지만 생존 가능"
고객지원 (Zendesk류)
40/100
중-하위
CRM (Salesforce)
75/100
"심장수술"
HRIS (Workday)
82/100
매우 어려움
ERP (SAP, Oracle)
98/100
"마라톤 중인 환자의 개심술"
ATS 케이스: 채용 후엔 거의 안 본다. 워크플로우가 한정적. 통합이 좁다. 사용자가 작고 집중되어 있다. → 전환하기 고통스럽지만 생존 가능.
ERP 케이스: 원장(ledger)이 곧 감사 추적. 회계사·감사·규제자가 이해관계자. → "마라톤 중인 환자의 개심술". 이래서 25년간 SAP가 무너지지 않았다.
CRM은 중간: a16z는 "개심술 — 마라톤은 안 뛰지만"이라고 표현한다. ATS와 ERP의 중간.
왜 UI가 곧 돈이었나
Salesforce의 비즈니스 모델은 "좌석당 라이선스"였다. 영업 담당자 한 명에게 월 $165를 받았다. 영업 리더가 그 돈을 지불한 이유는 — 대시보드·파이프라인 뷰·포캐스팅 도구·활동 피드에 접근할 권한이었다.
UI는 4가지 기능을 했다.
강제
데이터 위생 강제: *영업 담당이 입력하지 않으면 못 넘어가는 폼*. *원래라면 입력하지 않을 데이터*를 *수천 명의 영업 담당이 입력*하게 만들었다.
공유 어휘
Leads · Opportunities · Accounts — 이 *세 단어가 영업의 공용어*가 됐다. *회사 간 이직해도* 같은 어휘로 일할 수 있게 만들었다.
데이터 일관성
모든 영업이 같은 스키마로 입력: *데이터가 깔끔하게 유지*. 이 일관성이 *경영진의 의사결정 도구*를 가능하게 했다.
머슬 메모리
리더의 이직 = Salesforce 도입: *영업 리더가 새 회사로 이직*하면, *그가 Salesforce를 가지고 갔다*. **이게 Salesforce의 진짜 GTM 채널이었다**.
이게 머슬 메모리(muscle memory) 다. 그리고 이것이 25년간 SaaS의 진짜 해자였다.
SoR가 못했던 것 — 약한 해자들
흥미롭게도 — Salesforce·SAP 같은 SoR는 2가지 강력한 해자를 갖지 못했다.
×
고유 데이터 (Proprietary Data) — 약함
고객의 데이터를 *수집*했지만, *교차 고객 인사이트*를 *생성*하지는 못했다. *Salesforce Einstein 같은 시도*는 있었지만 — *계약상* 이런 식으로 데이터를 *못 쓰는 경우가 많았다*. **고객 데이터는 *고객의 것*** 이었다.
×
네트워크 효과 — 매우 약함
**"성배(holy grail)는 네트워크 효과였을 것"** — a16z의 표현. 하지만 SoR은 *역사적으로 매우 약했다*. *주로 내부 도구*였기 때문. *우리 회사의 Salesforce*와 *다른 회사의 Salesforce*는 *서로 모르고 살았다*.
이게 2026년의 결정적 의미다. 25년 SaaS 거인들이 약했던 부분 — 고유 데이터와 네트워크 효과 — 이 둘이 AI 에이전트 시대의 핵심 해자로 부상한다. 기존 거인들이 약한 곳이 새 전쟁의 격전지가 되는 것이다.
3장. AI 에이전트가 어떻게 게임을 바꾸는가
에이전트가 가능해진 4가지 기술적 조건
"에이전트가 새 사용자다"라는 명제가 2026년 5월에 갑자기 의미를 갖게 된 이유는 — 4가지 기술이 동시에 무르익었기 때문이다.
1. LLM 추론
Claude 3.5/4·GPT-4o/5
*비즈니스 컨텍스트* 이해
2. Tool Use
function calling
*API 호출 + 결과 통합*
3. MCP
Model Context Protocol
*표준 인터페이스*
4. Computer Use
화면 직접 조작
*API 없어도 클릭 가능*
이 네 가지가 결합되면 — 에이전트가 컨텍스트를 읽고 → 계획을 세우고 → 도구를 선택하고 → 액션을 실행하고 → 결과를 검토하는 완전한 루프를 사람 개입 없이 돌릴 수 있다.
MCP — 에이전트의 만국 공통어
특히 MCP(Model Context Protocol) 가 결정적이다.
Anthropic이 2024년 11월 발표한 MCP는 — JSON-RPC 2.0 위에 구축된 양방향 통신 인터페이스다. LLM 호스트 애플리케이션(클라이언트)과 외부 능력 제공자(서버) 간 — 에이전트가 도구를 발견하고 호출하고 조합하는 방식을 표준화한다.
2026년 초의 통계:
- 활성 MCP 서버: 10,000+
- 등록 도구: 177,000+
- 월 SDK 다운로드: 9,700만
- OpenAI·Google DeepMind 채택
그리고 2026년 초, Anthropic·Block·OpenAI가 공동 창립한 Agentic AI Foundation(Linux Foundation 산하)으로 MCP가 이관되었다. Google·Microsoft·AWS·Cloudflare가 백킹. 이게 의미하는 바는 — MCP가 한 회사의 프로토콜이 아니라, USB-C처럼 모두의 인프라가 되었다는 것.
MCP 이전 (2024년)
에이전트가 각 SaaS API와 *직접 통합*. SaaS 100개와 일하려면 → *100개의 어댑터 필요*. 각각 다른 인증·다른 스키마·다른 에러 핸들링.
MCP 이후 (2026년)
SaaS가 *MCP 서버를 노출*하면 → 모든 MCP 클라이언트(Claude·ChatGPT·Gemini)가 *그 SaaS의 도구를 즉시 사용 가능*. *USB-C 케이블 하나*로 *모든 디바이스*에 연결.
함의
SaaS가 *UI를 통해 잠가둔 가치*를 — *에이전트가 *바이패스*하기 쉬워졌다*. **헤드리스 SaaS의 기술적 조건이 갖춰진 순간**.
소프트웨어 구매자의 3가지 길
a16z는 — 2026년 SoR 구매 결정을 앞둔 기업이 세 갈래 길 앞에 있다고 정리한다.
| 경로 | 전략 | 장점 | 위험 |
|---|
| 경로 1: Incumbent + Agents | 기존 시스템 유지 + *기존 벤더의 에이전트 제품* (Salesforce Agentforce, SAP Joule) 활용 또는 *자체 에이전트* 구축 | 가장 *안전한 길. 마이그레이션 위험 없음. 기존 SOP 보존. | 벤더의 API가 완전하고 사용 가능하며 운영상 단순*해야 함 — 현실은 그렇지 않을 수 있음. 벤더 종속 가속. |
| 경로 2: DIY the SoR | *직접 구축* — 자체 데이터 모델·운영 로직·권한·감사 추적·통합. 3rd party 도구로 자체 에이전트. | 완전한 통제. 라이선스 비용 절감. *고유 워크플로우* 직접 구현. | **상당한 내부 리소스 필요**. 컴플라이언스·감사 자체 부담. 인재 확보·유지가 핵심 과제. |
| 경로 3: AI-Native 대체 | *에이전트 시대에 맞춰 *처음부터* 재설계된 새 세대 소프트웨어*. *기계 가독성*이 1차 시민. *에이전트 오케스트레이션이 기본 기능. | 아키텍처 부채 없음*. *에이전트 시대 최적화. 가격 경쟁력. | 아직 검증되지 않음*. *컴플라이언스·통합·연결성*이 *기존 SoR보다 약함*. |
여기서 인사이트: 세 경로 모두에 기회가 있다. 그러나 각 경로의 방어 무기가 다르다. 경로 1은 기존의 5가지 해자가 얼마나 살아남는가에 달렸고, 경로 2는 *기업의 내부 역량에 달렸으며, 경로 3은 새로운 해자를 얼마나 빨리 구축하는가에 달렸다.
4장. 무엇이 살아남고 무엇이 사라지는가
이제 a16z의 핵심 명제로 돌아간다 — "에이전트는 머슬 메모리를 죽이지만, 운영 로직과 컨텍스트는 죽이지 못한다."
사라지는 해자들
인간의 행동·선호에 의존하던 해자는 — 에이전트 시대에 대부분 의미를 잃는다.
접근 빈도는 의미를 잃는다 — 에이전트는 24시간 일하고, 머슬 메모리가 없다. 대시보드를 매일 보던 의식이 사라지면, Salesforce를 매일 여는 이유도 사라진다.
읽기-쓰기 구분도 무력화 — 에이전트는 읽기든 쓰기든 무관. 컷오버 타이밍의 안전 문제가 기술적 마이그레이션 문제로 환원된다.
살아남고 진화하는 해자들
반면 운영 로직과 컨텍스트에 기반한 해자는 — 오히려 더 강해진다.
A
암묵적 SOP — 단기 생존, 장기 약화
**역설**: *에이전트가 *가장 원하는* 것이 SOP다*. *워크플로우 룰에 인코딩된 제도적 로직*은 — *에이전트의 *컨텍스트*가 곧 *행동의 정합성**이기 때문. *깔끔하게 export 안 됨*. **단기**: SoR 강력. **장기**: *컨텍스트 캡처 기술 발전*으로 약화. 그리고 *에이전트가 노동을 대체할수록*, *과거 인간이 만든 SOP의 의미*도 줄어든다.
B
연결성 — 확장 + 강화
"인간을 따라잡는 연결성"에서 → "전통적으로 분리된 기능 간 연결성 유지"로 진화. 예: *CRM 에이전트가 영업·결제·고객성공 데이터를 모두 봐야* 한다. 게다가 *플랫폼이 다중 외부 조직의 에이전트가 거래하는 노드*가 되면 — *다자간 조정*이 *훨씬 강한 종속*을 만든다.
C
컴플라이언스 데이터 — 절대 유지
*규제·법적 리스크가 있는 데이터*는 *단일 신뢰 근원*이 *법적으로 필요*. 급여·회계는 *내부 구축이 여전히 어렵다*. **그리고 새로운 문제 등장**: *"어떤 에이전트가, 누구의 권한으로, 무엇을, 어떤 감사 추적으로 할 수 있는가?"* — 이 *에이전트 아이덴티티·권한 레이어*가 되는 SoR은 *구조적으로 대체 어려운 위치*를 차지한다.
핵심 인사이트: 에이전트 시대에 — SoR의 가치가 데이터 저장에서 에이전트 권한 관리·감사 추적의 기반 으로 이동한다. 이것이 컴플라이언스 우위 기업들의 새로운 위치다.
5장. AI 네이티브의 6가지 새 무기
이제 AI-네이티브 스타트업이 기존 거인을 공격하는 6가지 새 해자다. 이게 a16z 글의 진짜 핵심 기여다.
무기 1: 데이터 복구 난이도 (Recreation Difficulty)
"기존 SoR에서 데이터 추출이 얼마나 어려운가?" — 이게 첫 번째 무기다.
근시안
**기존 거인의 방어**: API를 *게이트*하고, *불완전하게 만들고*, *경제적으로 매력 없게* 가격을 매기고, *기능 일부를 API에서 제외*하는 것. *Salesforce의 *API 호출 제한**이 대표 사례.
중기 변화
**더 나은 추출 도구의 등장**: 특히 *컴퓨터 유즈 에이전트(Computer-Using Agent)*. API가 없어도 *UI를 직접 조작*해서 데이터를 추출한다. Anthropic의 Computer Use(2024.10)·Google Antigravity 2.0(2026.05)이 이 흐름의 선두.
장기 결과
**80/20 룰**: *"AI는 SoR의 *처음 80%를 재현하는 비용*을 낮춘다. 남은 20%(예외·승인·컴플라이언스 요구·엣지케이스 워크플로우)가 *유용한 쐐기*와 *진짜 대체* 사이의 차이다."*
이 80/20 룰이 *2026년 AI-네이티브 스타트업의 *진짜 시험대**다. 대부분 스타트업이 80% 작업에 집중해서 데모는 화려하지만 — 실제 엔터프라이즈 도입은 20%의 까다로운 케이스에서 무너진다. *고용 결정의 예외 케이스, 분기 말 디스카운트 우회 규칙, EMEA 프라이버시 특수 처리 — 이런 20%를 잡지 못하면 유용한 쐐기에 머무를 뿐 진짜 대체는 못 한다.
무기 2: 고유 데이터 (Proprietary Data Generation)
a16z의 가장 강력한 한 줄이 여기서 나온다.
"방어 가능한 데이터는 당신이 import한 데이터가 아니라, 당신의 제품이 고유하게 만들어내게 한 데이터다."
"The data is the context now."
"고객이 들고 온 데이터"는 — 고객이 가져갈 수 있다. *"우리 제품을 통해서만 생성된 데이터"*는 못 가져간다.
1. 관측된 행동 (Observed Behavior)
에이전트가 *실제로 어떻게 행동*했는가. *어떤 상황에서 어떤 도구를 *선택*했는가*.
2. 응답률 (Response Rates)
어떤 *접근 방식·메시지·타이밍*이 *높은 응답률*을 만드는가.
3. 타이밍 패턴 (Timing Patterns)
언제 *최적 액션*이 발생하는가. *시간대·요일·계절성·이벤트* 등.
4. 프로세스 결과 (Process Outcomes)
*전체 워크플로우*가 *어떤 결과*로 끝났는가. *성공/실패 라벨*.
5. 벤치마크 (Benchmarks)
*업계 평균·동종 기업 비교*. *상대적 위치*가 주는 시그널.
6. 예외 패턴 + 에이전트 트레이스
*어떤 케이스가 *예외*로 분류*되는가. *에이전트의 *추론 과정의 흔적**.
중요한 디자인 원칙: *제품이 *데이터 배기가스(data exhaust)를 내는 방식으로 루프 안에 있어야 한다. 다른 곳에서 입력된 데이터를 창고에 쌓는 식이 아니라.
이 차이가 결정적이다. Salesforce는 데이터 창고였다. 고객 정보가 입력되어 저장되었다. AI-네이티브의 새 SoR는 — 에이전트가 일을 하는 과정 자체가 데이터를 생성하는 방식이어야 한다.
무기 3: 액션 레이어 소유 (Action Layer)
"옛 세계: 기록을 저장하는 것이 충분했다. 새 세계: 에이전트가 액션을 취하고, 방어력은 닫힌 루프(closed loop)에서 작동하는 제품으로 이동한다."
**액션 실행**
지출 승인 / 급여 발송
→
**결과 캡처**
처리 성공 여부 / 응답
→
**피드백 → 개선**
다음 의사결정 보정
ERP의 예: 지출 승인, 급여 트리거, 인보이스 조정, 통지 발송. 이런 액션을 직접 수행하는 제품은 — *루프를 닫고 *실행 안에 위치**한다. 결과:
- 고유한 데이터 생성
- 사용할수록 개선
- 워크플로우를 깨뜨리지 않고는 제거 불가
이게 닫힌 루프(closed loop) 의 의미다. 데이터를 관찰만 하는 게 아니라 실행까지 하는. 그래서 대체 비용이 지수적으로 올라가는.
무기 4: 현장 실행 (Real-World Execution)
이게 2026년 가장 흥미로운 부분이다.
"실제 운영과 연결된 비즈니스 모델 — 완전히 자동화되지 않은 것."
a16z는 DoorDash·필드 서비스 운영을 예로 든다. 더 넓게는 — 소프트웨어 + 서비스/풀필먼트/로지스틱스/필드 운영/결제.
이런 비즈니스는 기록 저장이나 액션 추천에 그치지 않는다. 사람을 디스패치하고, 물건을 옮기고, 서비스를 완수한다. 순수 SaaS와 다른 방어력을 갖는다.
물류·배송
DoorDash, Flexport
한국: 컬리·쿠팡로지스틱스
필드 서비스
ServiceTitan
한국: 카닥·숨고
제조 현장
Samsara
한국: 두산로보틱스·LG CNS
결제·정산
Stripe, Square
한국: 토스·페이코
의료 케어
Oscar, Devoted
한국: 카카오헬스케어
한국에 던지는 시사점: 한국의 디지털 핵심 산업은 물류·금융·제조에 강하다. 이 강점이 — *AI-네이티브 SoR의 *현장 실행 레이어**로 진화할 구조적 자산이 될 수 있다.
무기 5: 네트워크 효과 (Network Effects)
과거 SoR이 가장 약했던 부분이 — AI 시대에 결정적이 된다.
과거: SoR은 주로 내부 도구. 우리 회사 Salesforce와 다른 회사 Salesforce는 상호작용 없음. → 네트워크 효과 없음.
현재: 에이전트 워크플로우가 다자간(multi-party) 으로 확장되면 — 네트워크 효과가 결정적 무기가 된다.
구매자 ↔ 판매자
고용주 ↔ 직원
기업 ↔ 감사
벤더 ↔ 고객
지불자 ↔ 제공자
3가지 메커니즘으로 네트워크 효과가 작동한다.
조정
공유 워크플로우 조정 (Shared Workflow Coordination): *양쪽이 같은 제품 안에서 *거래하고, 컨텍스트를 교환하고, 예외를 해결*한다*.
인텔리전스
벤치마킹·인텔리전스: *네트워크 전체 패턴*을 기반으로 *규범·이상·추천*을 *수면 위로 띄운다*. *고유 데이터 무기와 결합*.
신뢰
신뢰·표준화 (Trust & Standardization): *상대방이 *같은 레일*에 의존*하면(승인·핸드오프·컴플라이언스·결제) — *대체 비용이 *기하급수적*으로 증가*. *시장 자체의 *조정 인프라*가 된다*.
한국 사례 적용: 토스가 결제 SoR을 다자간 네트워크로 확장하는 전략이 정확히 이 패턴이다. 송금·결제·증권·보험·통신이 같은 레일에 올라가면 — 네트워크 효과가 해자가 된다.
무기 6: 구매자의 기술 역량 (Buyer Technical Capability)
현실 체크: "이론상 누구나 에이전트를 만들 수 있다"는 과장이다. 실제 역량은 천차만별이다.
산업별 *AI-네이티브 DIY* 가능성 (낮을수록 SoR 기회 큼)
건설 백오피스
30/100
DIY 어려움 (기회 매우 큼)
필드 서비스 워크플로우
25/100
DIY 거의 불가 (최고 기회)
a16z의 결론: "운영적으로 복잡하지만 기술적으로 과소 서비스된 시장" — 제조·건설 백오피스·산업·필드 서비스·회계 — 이 영역이 *AI-네이티브 SoR의 *진짜 기회**다. 이 영역에서는 DIY의 비용이 SoR의 비용을 압도한다.
6장. 2026년의 전장 — 세 진영의 격돌
이제 2026년 5월 현재의 실제 전장 지도를 그려보자.
진영 1: 기존 거인들 — 헤드리스 변신 시도
기존 SaaS 거인들이 AI 에이전트 시대에 반격하는 방식은 두 가지다.
A. 자체 에이전트 제품화 — 기존 UI 위에 에이전트 레이어 추가
| 거인 | 에이전트 제품 | 전략 | 출시 |
|---|
| Salesforce | Agentforce + Headless SoR | *기존 데이터 위*에 에이전트, *그리고 헤드리스 API* 공개 | 2024.09 / 2026.05 |
| SAP | Joule | *ERP 워크플로우에 에이전트* 통합. *JOULE Studio*로 커스텀 에이전트 빌드 | 2024.03 |
| Workday | Workday Illuminate | *HRIS 위 AI* — *600M+ 트랜잭션* 학습 데이터 활용 | 2024.09 |
| Oracle | Oracle AI Agents | *Fusion Applications 통합*. *50+ AI agents* 발표 | 2024.09 |
| Microsoft | Copilot Studio + Dynamics 365 | *Office 365 + Dynamics + Power Platform* 통합 에이전트 | 2024.05 |
| ServiceNow | AI Agents in Now Platform | *워크플로우 SoR* — *옴니채널 에이전트 오케스트레이션* | 2024.09 |
B. 헤드리스 변신 — UI를 부차화하고 데이터 레이어를 강조
Salesforce의 2026.05 헤드리스 발표가 정확히 이 패턴. a16z는 평가한다: "이런 API는 대부분 이미 존재했다 — 마케팅 리포지셔닝이다." 하지만 그 리포지셔닝 자체가 시장의 진실에 굴복한 신호.
이 진영의 베팅: *"데이터 레이어가 가치의 근원으로 *유지된다"는 가정. 컴플라이언스 바운드 카테고리(금융·HR·ERP)에서는 이 베팅이 더 오래 성립할 수 있다. 하지만 고객지원·마케팅·세일즈 자동화 같은 규제 약한 분야에서는 — AI-네이티브 도전이 훨씬 빨리 도달한다.
진영 2: AI-네이티브 도전자들
에이전트 시대에 맞춰 처음부터 재설계된 새 세대 소프트웨어. 2026년 5월 현재 가장 주목받는 도전자들.
| 도전자 | 분야 | 기존 거인 도전 | 차별점 |
|---|
| Sierra | 고객지원 에이전트 | *Zendesk·Intercom* | *Bret Taylor(전 OpenAI 이사회 의장 + Salesforce 공동 CEO)* 창업. *대화형 자동화 + 실행* |
| Decagon | 고객지원 에이전트 | *Zendesk·Salesforce Service Cloud* | *Notion·Eventbrite·Bilt* 등 도입. *완전 자동화 가능 비율* 측정. |
| Glean | 엔터프라이즈 검색·어시스턴트 | *Microsoft 365 Copilot·Notion·Confluence | 전사 데이터 통합* + *부서별 에이전트*. *$7B+ 밸류에이션 (2025)*. |
| Harvey | 법률 AI | *LexisNexis·Thomson Reuters | 법무법인 워크플로우* 풀스택. *PwC·Goodwin 등* 도입. |
| Eve | 법률 AI (소송 자동화) | *Clio·MyCase* | *$1B 밸류에이션 (2026)*. *원고측 변호사 워크플로우 자동화*. |
| Cursor | 코딩 에이전트 | *GitHub Copilot·Replit* | *$25B+ 밸류에이션 (2025)*. *에이전트 모드* — *완전 자율 코드 변경*. |
| Cognition (Devin) | 풀스택 코딩 에이전트 | *전통 IDE* | *$4B+ 밸류에이션*. *PR 단위*의 *자율 작업*. |
| Hebbia | 금융·법률 분석 | *Bloomberg·FactSet* | *Matrix 플랫폼* — *복잡한 다단계 분석*. |
| Anysphere · Lovable | 코딩·웹앱 빌더 | *Vercel·Webflow·Wix* | *Lovable* — 자연어로 *풀스택 웹앱 생성*. *비기술자 빌더 시장*. |
| Mercor | 채용·인재 매칭 | *LinkedIn Talent·Workday Recruiting* | *AI 면접 + 매칭*. *Big Tech·AI 연구소* 인재 풀. |
이들의 공통점 5가지:
1
기계 가독성이 1차 시민
*UI는 부차적*. *모든 기능이 *API로 노출*되고 *MCP 서버로 표준화*된다*. **에이전트가 *기본 사용자***.
2
처음부터 닫힌 루프
*관찰만 *하는 게 아니라 *실행*까지 한다. *데이터 → 의사결정 → 액션 → 결과 → 학습*의 *닫힌 루프*가 *기본 아키텍처*.
3
사용 기반 가격 (Outcome-Based Pricing)
"좌석당"이 아닌 *"해결한 케이스당"* 또는 *"성공한 액션당"*. *Sierra·Decagon이 *처리한 티켓당* 요금* 모델 채택. **인간 좌석이 줄어드는 시대에 맞는 가격 모델**.
진영 3: DIY — 자체 구축 기업들
세 번째 길은 — "우리가 직접 만든다". *2026년의 흐름은 DIY가 폭증하는 흐름이다.
누가 DIY를 선택하는가?:
- 기술 역량이 충분한 테크·금융·일부 대기업
- 기존 벤더의 API 비용·제약이 견딜 수 없는 경우
- 고유 워크플로우·데이터 주권이 전략적으로 중요한 경우
왜 지금 DIY가 늘어나는가?:
- 오픈 LLM(Llama·Mistral·DeepSeek)의 품질 임계점 통과
- Vercel·LangChain·Pydantic 등 에이전트 빌딩 도구 성숙
- MCP 서버 10,000+ — 통합 비용 극적으로 하락
- AWS Bedrock·Vertex AI·Azure AI Foundry — 엔터프라이즈 인프라 준비
한국의 DIY 사례:
- 카카오엔터프라이즈 — 카카오워크·카카오i에 자체 에이전트 통합
- 네이버 클라우드 — HyperCLOVA X 기반 Project Carrot
- 삼성SDS Brity Copilot — 대기업 그룹사 워크플로우 자동화
- LG CNS DAP — AI 에이전트 플랫폼 + ERP 통합
- SK C&C Solution H — Hyperauto + AI 에이전트
DIY 진영의 공통 도전: 운영 복잡성 + 컴플라이언스 + 유지보수. 라이선스 절감은 — 내부 인프라·인재 비용으로 전가된다. a16z의 평가: *"DIY는 라이선스 비용을 줄일 수 있지만, 지출이 구현·유지·내부 복잡성으로 이동한다."
한국 SaaS 시장의 위치
세 진영의 격돌 속에서 — 한국 SaaS 시장은 어디 위치하나?
| 분야 | 한국 기존 거인 | AI 도입 현황 | 위협 시나리오 |
|---|
| ERP (중대형) | *더존비즈온*, *영림원*, *이카운트* | 더존 *위하고 V3* AI 통합. *제한적 에이전트* | *AI-네이티브 ERP (Glean류) + 한국 컴플라이언스 특화*가 진입하면 위협 |
| 그룹웨어 | *카카오워크·네이버웍스·잔디 | 카카오워크 AI 어시스턴트 통합 | 에이전트 통합 IDE 형태* 도전자 (Slack-AI 등) |
| 결제·핀테크 | *토스*, *카카오페이*, *NHN페이코 | 토스 에이전트*, *카카오뱅크 AI 상담* | **현장 실행 + 네트워크 효과** 이미 강함. 글로벌 도전 가능 |
| 커머스 | *쿠팡*, *네이버 스마트스토어*, *카페24 | 카페24 AI 마케팅*, *쿠팡 AI 가격* | *Shopify Magic·Lovable* 등이 *AI 네이티브 쇼피파이*로 도전 |
| HR·근태 | *시프티*, *플렉스*, *하이웍스 | 초기 AI 기능*. 본격 에이전트 미흡 | *Rippling·Deel류 + 한국 노무 컴플라이언스* 진입 가능성 |
| 현장·산업 | *마키나락스*, *원프레딕트*, *수아랩 | 제조 현장 AI* 강세 | **한국이 *현장 실행*에서 *글로벌 도전권*을 가질 분야** |
한국의 전략적 위치 진단:
- 순수 SaaS (그룹웨어·CRM) — 글로벌 거인 + AI 네이티브 양쪽에서 압박받는 방어전
- 결제·핀테크 — 네트워크 효과 + 현장 실행 이미 강함, 글로벌 진출 기회
- 제조·산업 AI — *6장의 *과소 서비스 시장**에 한국이 세계적 강자
7장. 다음 세대 시스템 오브 레코드 — 무엇이 다른가
a16z의 결론은 명료하다. "다음 세대 SoR은 이미 다르게 생기기 시작했다."
옛 SoR vs 다음 세대 SoR
| 차원 | 옛 SoR (1999~2024) | 다음 세대 SoR (2026~) |
|---|
| 핵심 기능 | 인간 작업을 *로깅*하기 위해 *수집된 데이터 저장소 | 컨텍스트 캡처 + 일 시작 + 데이터 배기가스 기록* |
| 주 사용자 | 인간 (영업·HR·재무 담당자) | **에이전트**가 1차 사용자, 인간은 *예외 처리·승인* |
| 오브젝트 모델 | Opportunity, Ticket, Candidate (인간 워크플로우 중심) | **Task, Intent, Thread, Policy, Outcome** (에이전트 추론 중심) |
| 가격 모델 | 좌석당 라이선스 (Seat-based) | *결과 기반*, *액션 기반*, *처리량 기반* |
| 현장 결합 | 약함 — *주로 데이터 | 강함* — *현장 작업자·로지스틱스·서비스 팀·물리 자산 *조정** |
| 다자간성 | 주로 내부 | *여러 당사자 사이에 위치* |
| 데이터의 역할 | *제품의 핵심 가치* | **"배경에 있는 것"** — *비즈니스 모델*은 *현장 실행*과 결합 |
새 오브젝트 모델 — Task, Intent, Thread, Policy, Outcome
옛 SoR의 오브젝트는 — 대시보드·리포트·인간 워크플로우에 맞춰 설계되었다. Opportunity·Ticket·Candidate·Lead·Account. 이건 인간이 보는 명사들이다.
새 SoR의 오브젝트는 — 추론·액션·상태 추적·예외 처리·위임·시스템 간 조정을 캡처해야 한다.
Task
에이전트가 *수행 중인 단위 작업*
Intent
*상위 목적* — 왜 이 작업을 하는가
Thread
*관련 작업의 묶음·맥락*
Policy
*어떤 권한·규칙*으로
Outcome
*결과·성공/실패·다음 보정*
이 5가지 새 오브젝트가 — *새 SoR의 *데이터 모델의 1차 시민**이다. Opportunity가 Task로, Lead가 Intent로, Account가 Thread로, 룰이 Policy로, Outcome이 가장 중요한 학습 데이터로 진화한다.
권한 아키텍처의 진화 — 에이전트 아이덴티티
가장 해결되지 않은 큰 문제는 — "어떤 에이전트가, 누구의 권한으로, 어떤 정책 하에, 어떤 승인을 거쳐, 어떤 감사 추적과 함께, 어떤 롤백·예외 처리로 무엇을 할 수 있는가?"
이 에이전트 아이덴티티·권한·감사 레이어가 — 2026년 가장 뜨거운 분야다.
대표 플레이어:
- Auth0 + Okta — FGA(Fine-Grained Authorization) for AI Agents
- AWS IAM Agent Identity
- Anthropic Claude Subagents
- AgentDB·LangSmith — 에이전트 트레이스·감사
a16z의 표현 — "이 권한·아이덴티티 레이어가 되는 SoR은 구조적으로 대체 어려운 위치를 차지한다."
경제학의 변화
마지막으로 — 돈의 흐름이 바뀐다.
소프트웨어 가격 모델의 진화
좌석당 (Seat-based) — 1999~2024
감소 중
레거시
사용량 (Usage-based) — 2015~
표준화
강세
결과 기반 (Outcome-based) — 2024~
급부상
미래
현장 실행 (Take Rate) — 2026~
새 카테고리
현장 결합
*Salesforce가 영업 담당 1명당 $165의 시대에서 — *Sierra가 해결한 고객 티켓 1건당 $2의 시대로. Decagon이 완전 자동화된 케이스 1건당 $0.50. 결과를 만들어내야 돈이 들어오는 모델로 이동한다.
8장. 코어닷투데이의 관점 — 한국에 던지는 5가지 질문
이 모든 변화 속에서 — 한국의 SaaS·AI 기업과 기업 IT 담당자가 지금 던져야 할 질문 5가지.
Q1
우리의 UI는 *실제로* 어떤 해자를 만드는가?
**점검 포인트**: *우리 고객이 UI 없이 *우리 데이터 레이어*를 *API로 직접 호출*한다면 — *남는 가치는 무엇인가?* *데이터 자체? 워크플로우 로직? 컴플라이언스? 통합? 현장 실행?* — *솔직하게 답해야 할 시간*이다.
Q2
우리 제품은 *고유 데이터*를 생성하는가, *저장*만 하는가?
**진단 질문**: *우리 고객의 데이터가 *export되면* — *경쟁사가 *우리 가치의 몇 %를 복제*할 수 있나?* 90%? 50%? 10%? — *낮을수록 진짜 해자다*. *2026년의 새 디자인 원칙*: **"제품이 사용될 때 *데이터가 생성*되는 방식으로 만들어라."**
Q3
우리는 *닫힌 루프*에 있는가, *반쪽 루프*에 있는가?
**점검**: *우리 제품이 *액션을 실행*까지 하는가, *추천*에서 멈추는가?* *피드백을 받아 *다음 의사결정을 개선*하는가?* — *닫힌 루프가 *해자의 절반*이다*. *Toss·쿠팡·카카오뱅크는 *닫힌 루프에 있는* 한국 케이스*. *대부분의 한국 SaaS는 *반쪽 루프*에 있다*.
Q4
우리의 *MCP 전략*은 무엇인가?
**선택**: *2026년 5월 현재*, *MCP 서버를 *공개*하지 않은 SaaS*는 — *에이전트가 *우리를 우회*하거나 *컴퓨터 유즈로 강제 접근*하는 길*을 만들고 있다. *적극 개방*하면 *상품화 가속*, *방어*하면 *우회당함*. **이 양자택일에 대한 답**이 *모든 한국 SaaS의 *2026 핵심 의사결정**.
Q5
우리는 *과소 서비스된 한국 버티컬*을 보고 있는가?
**한국 기회**: *제조 현장 AI·건설 백오피스·필드 서비스·중소기업 회계·노무 컴플라이언스* — 이런 *복잡하지만 기술 역량 약한* 한국 시장이 — *AI-네이티브 SoR의 *블루오션*이다*. *마키나락스·원프레딕트·수아랩이 *제조 AI*에서 잡은 위치*가 — *다른 버티컬에도 *복제 가능*하다*.
에필로그: 머리 없는 시대의 새 머리는 어디에 있나
Salesforce가 헤드리스 제품을 발표한 2026년 5월.
a16z의 Seema Amble은 — 한 문장으로 시대를 정의했다.
"에이전트는 머슬 메모리를 해자로서 죽일 수 있지만, 운영 로직과 컨텍스트를 해자로서 죽일 수는 없다."
그러나 이 문장은 절반의 진실이다.
머슬 메모리가 죽는다는 건 — *Salesforce가 그동안 $165씩 받던 사용자가 사라진다는 뜻이다. 운영 로직이 살아남는다는 건 — *그 $165를 받는 방식이 바뀐다는 뜻이다. 좌석당이 아니라 결과당으로. 대시보드 접근권이 아니라 액션 실행 권한으로.
우리는 소프트웨어가 머리를 잃는 시대를 지켜보고 있다. 하지만 — 머리가 사라지는 게 아니라, 다른 곳으로 옮겨가는 중이다.
과거의 머리는 — 영업 담당자의 화면 안에 있었다.
미래의 머리는 — 에이전트의 컨텍스트 윈도우 안에 있다.
그리고 그 컨텍스트 윈도우에 우리 데이터·우리 워크플로우·우리 실행이 들어가도록 만드는 것이 — 2026년 모든 SaaS의 진짜 전쟁터다.
Korean enterprise software가 — 지금 기회의 창에 서 있다. *글로벌 거인이 *헤드리스 전환의 *과도기에서 흔들리고, *AI-네이티브 도전자가 *아직 컴플라이언스·통합에서 약한 동안.
제조·금융·물류·결제 — *한국이 강한 *현장 실행 분야**에 — *AI-네이티브 SoR의 새 해자가 만들어질 자리가 있다.
이 자리를 잡는 것은 — 우리에게 달렸다.
참고 자료
원전
- Seema Amble, "Is Software Losing Its Head?", a16z.news, 2026-05-13
- Joe Schmidt IV, "Workday's Last Workday?", a16z, 2026-04-28
- Kabir Nagrecha, "System Integration as Software", a16z, 2026-05-05
- A. Rampell, "Systems of Record", a16z, 2026-04-27
Headless 역사
- The Evolution of Headless Commerce — Builder.io
- Headless Commerce — Wikipedia
- Forrester Research, "Reimagining Commerce Platforms", 2013
- Dirk Hoerig (commercetools) — "Headless Commerce" 용어 최초 사용, 2013
MCP 자료
- Model Context Protocol — Wikipedia
- A Year of MCP: From Internal Experiment to Industry Standard — Pento
- MCP Enterprise Adoption Guide 2025 — Gupta Deepak
- arXiv:2602.14878 — "MCP Tool Descriptions Are Smelly!"
- arXiv:2601.11595 — "Enhancing MCP with Context-Aware Server Collaboration"
- arXiv:2604.05969 — "A Formal Security Framework for MCP-Based AI Agents"
에이전트·SaaS 시장
- Gartner — "40% of enterprise applications will include task-specific AI agents by end of 2026"
- Deloitte — "SaaS meets AI agents" (2026 prediction)
- How AI Agents Are Reshaping ERP in the SaaSpocalypse Era — ERP Today
- Forrester — "SaaS as we know it is dead" (2026 thesis)
한국 시장
- 코어닷투데이 AI 에이전트 시리즈, 2026
- 더존비즈온 Wehago V3 발표자료
- 토스 AI 에이전트 발표 (2026)
- 카카오엔터프라이즈 카카오워크 AI 어시스턴트 출시
- 네이버 클라우드 HyperCLOVA X Project Carrot
코어닷투데이는 *AI가 *모든 산업의 기록 시스템과 실행 레이어를 다시 쓰는 시대에 — 한국 기업이 어디에서 방어하고 어디에서 공격해야 하는지에 대한 지도를 그립니다. 본 글은 SaaS·AI 에이전트 시리즈의 첫 번째 특집. 다음 편에서는 — *각 SaaS 거인(Salesforce·SAP·Workday·ServiceNow)의 헤드리스 전환 상세와 한국 시장에 미치는 영향을 *기업별로 완전 해부할 예정.
