기업 32%가 SaaS 구매를 포기했다? McKinsey 2026 리포트로 본 'AI 자체 구축'의 명과 암
안녕하세요! IT 트렌드의 이면을 심도 있게 파헤치는 인사이츠 블로그예요. 최근 글로벌 IT 커뮤니티를 뜨겁게 달군 통계가 하나 있는데요. 바로 2026년 8월에 발행된 McKinsey state of AI 2026 리포트 내용이에요. 이 리포트에 따르면, 응답 기업의 무려 32%가 'AI 코딩 에이전트를 이용해 내부적으로 기능을 구축할 수 있다'는 이유로 예정되어 있던 소프트웨어 제품이나 기능 구매를 취소하거나 포기했다고 해요.
이 수치가 공개되자 레딧(Reddit) 등 개발자 커뮤니티에서는 '이게 진짜 현실에 존재하는 수치냐', '어떤 소프트웨어를 대체하고 있는 거냐'며 원본 출처와 진위를 묻는 토론이 활발하게 일어났죠. 과연 SaaS 대체 AI 트렌드는 기존 소프트웨어 시장을 정말 무너뜨리고 있는 걸까요? 오늘은 이 통계의 정확한 배경과 산업별 트렌드를 이해하고, 사내 툴을 직접 구축할 때 발생할 수 있는 재무적, 기술적 장단점을 명확히 짚어볼게요.
🏢 대기업을 중심으로 다시 쓰이는 'Build vs Buy 소프트웨어' 공식
과거 IT 업계의 불문율 중 하나는 '핵심 비즈니스가 아닌 시스템은 직접 만들지 말고 사라(Buy)'는 것이었어요. 하지만 AI 코딩 에이전트의 발전이 이 공식을 근본적으로 뒤흔들고 있어요.
McKinsey 통계를 자세히 들여다보면, 이러한 변화는 기술(Tech) 산업에서 41%로 가장 두드러지게 나타났어요. 그 뒤를 이어 헬스케어(39%), 전문 서비스 및 에너지(38%), 금융(36%) 등 보안과 맞춤형 워크플로우가 중요한 산업군에서도 높은 비율을 보였죠.
특히 주목할 점은 엔터프라이즈 AI 도입의 스케일링(대규모 확장) 속도예요. 연 매출 10억 달러 이상의 대기업 중 40%가 최소 하나의 비즈니스 기능에서 AI 에이전트를 대규모로 도입하고 있다고 답했는데요. 이는 전년도 27%에서 크게 뛴 수치예요. 반면 중소기업의 스케일링 비율은 22%로 정체되어 있어, 자본과 인프라를 갖춘 대기업 중심으로 '자체 구축(Build)' 트렌드가 가속화되고 있음을 알 수 있어요.
이에 대해 McKinsey의 시니어 파트너 Lieven Vander Veken은 "리더들은 더 이상 AI가 내부 기술 팀의 역량 밖이라고 생각하지 않으며, 스스로 구축할 방법을 찾고 있다"고 분석했어요. 기업들이 무작정 벤더와의 파트너십을 끊는 것은 아니지만, '무엇을 사고 무엇을 만들지' 훨씬 더 신중하게 저울질하기 시작했다는 뜻이에요.
🛠️ 커뮤니티의 의문: "진짜 세일즈포스를 대체했다고?"
그렇다면 기업들은 정말 Salesforce나 SAP 같은 거대 핵심 시스템의 구독을 끊고 있는 걸까요? IT 커뮤니티에서는 현업 개발자들의 체감과 통계가 일치하는지를 두고 열띤 토론이 벌어졌어요. "실제로 AI 에이전트를 이용해 엔터프라이즈급 소프트웨어 구매를 취소해 본 사람이 있느냐"는 현실적인 의문이 제기된 것이죠.
업계 전문가들은 당장 기업들이 거대 핵심 시스템을 AI로 재구축하지는 않을 것이라고 선을 그어요. 기존 인프라를 걷어내는 것은 엄청난 리스크가 따르기 때문이죠. 하지만 새로운 애플리케이션을 도입하거나 사내 툴을 구축할 때는 이야기가 다릅니다. 과거라면 당연히 SaaS 벤더의 제품을 구독했을 영역을 이제는 AI로 직접 만드는 쪽을 택하고 있다는 거예요.
반면, 솔로프리너(1인 기업)나 소규모 팀들의 반응은 매우 폭발적이에요. 맞춤형 사내 툴 자체 구축 비용이 급격히 하락하면서, 외부 벤더사의 제품 로드맵이나 가격 정책에 끌려다니지 않고 자신들만의 워크플로우를 완벽히 소유할 수 있다는 점을 큰 장점으로 꼽고 있어요.
⚠️ 자체 구축 이면에 숨겨진 청구서: 토큰 비용과 섀도우 IT 리스크
초기 개발 비용이 줄어든다고 해서 모든 것이 장밋빛인 것은 아니에요. 통계의 이면을 보면 현실적인 한계도 명확히 드러납니다. 흥미롭게도 AI 도입이 기업의 EBIT(이자 및 법인세 차감 전 영업이익)에 긍정적인 영향을 미쳤다고 답한 비율은 37%로 전년과 비슷한 수준에 머물렀어요. 즉, AI 도입이 확산되는 속도에 비해 즉각적인 재무적 성과는 정체되어 있다는 의미예요.
왜 그럴까요? 바로 '숨겨진 청구서' 때문이에요.
- 인프라 및 토큰 비용의 압박: 응답 기업의 약 20%는 토큰 비용을 포함한 AI 관련 운영 비용이 AI 사용을 확장하는 데 걸림돌이 된다고 답했어요. 코드를 생성하는 데는 성공했지만, 이를 유지하고 구동하는 클라우드와 API 비용이 만만치 않은 것이죠.
- 섀도우 IT(Shadow IT) 리스크: 업계 분석가들이 가장 우려하는 부분이에요. 기존 SaaS를 구독할 때는 벤더사가 보안 업데이트와 유지보수를 책임졌지만, AI로 내부에서 뚝딱 만들어낸 툴은 그 책임이 오롯이 기업에게 돌아옵니다. IT 부서의 관리망을 벗어난 '섀도우 IT'가 사내에 난립하게 되면, 장기적인 보안 취약점과 시스템 장애로 이어질 수 있어요.
💡 자주 묻는 질문 (FAQ)
리포트를 보며 많은 분들이 궁금해하셨을, 하지만 원문 통계에서는 깊이 다뤄지지 않아 아쉬웠던 두 가지 질문을 정리해 보았어요.
Q. 구매가 취소된 소프트웨어 제품군 중 핵심 시스템(ERP, CRM 등)과 단순 내부 워크플로우 툴의 비율은 어떻게 되나요?
리포트에서 정확한 비율을 명시하지는 않았지만, 업계 분석가들의 의견을 종합해 보면 당장 기존의 무거운 ERP나 CRM을 완전히 대체하기보다는 신규 애플리케이션 도입이나 맞춤형 내부 워크플로우 자동화 툴 영역에서 '구매 취소'가 집중적으로 일어나고 있는 것으로 파악돼요.
Q. 32%의 기업들이 소프트웨어 구매를 포기할 때, 구체적으로 어떤 AI 코딩 에이전트를 주로 사용했나요?
McKinsey 리포트는 특정 툴의 점유율을 밝히지 않았어요. 하지만 현재 시장의 트렌드를 이끄는 Devin, Claude Code, Cursor 등의 고도화된 AI 코딩 에이전트와 프레임워크들이 이러한 엔터프라이즈의 자체 구축 열풍을 기술적으로 뒷받침하고 있다는 점은 분명한 사실이에요.
🎯 마치며: 무작정 짓기 전에 '유지보수'를 계산하세요
결론적으로 AI 코딩 에이전트는 기업의 'Build vs Buy' 생태계를 근본적으로 바꾸고 있는 강력한 게임 체인저가 맞습니다. 하지만 단순히 초기 개발의 편리함만 보고 기존 SaaS를 무작정 해지하는 것은 위험할 수 있어요. 성공적인 전환을 위해서는 유지보수, 보안 리스크, 그리고 장기적인 토큰 비용을 냉정하게 계산해야 합니다.
IT 의사결정권자나 사내 툴을 기획하시는 분들이라면, 조직 내에 예정된 SaaS 갱신 및 신규 구매 리스트를 다시 한번 재검토해 보세요. 그리고 내부 워크플로우 중 AI 에이전트로 자체 구축했을 때 보안 리스크가 적고 비용 효율이 높은 작은 영역부터 소규모 파일럿 테스트를 기획해 보시는 것을 추천해 드립니다. 변화는 이미 시작되었고, 이제는 현명하게 올라탈 때입니다.
