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[IT뉴스]협업툴 기업, ‘사스포칼립스’ 위기론에 “기업 밀착 AX지원 승부수”

온카뱅크관리자

2026-06-26 13:37:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 단순 지원군에서 AI 전환 전초기지로 역할 변화...기업 밀착형 데이터레이크 구성이 핵심 
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 [디지털데일리 오병훈기자] 인공지능(AI) 전환이 기업 업무 핵심 과제로 떠올랐지만, 현장에서는 여전히 실제 성과 여부에 물음표를 띄우고 있다. AI 에이전트를 업무에 붙이는 것만으로는 전사적 생산성 향상으로 이어지기 어렵다는 진단이다.
 기업 내부 데이터는 전사적자원관리(ERP), 고객관계관리(CRM), 그룹웨어, 협업툴, 문서관리시스템, 메신저 등에 흩어져 있고, 이를 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리·연결하는 작업이 선행되지 않으면 AI는 실제 업무 맥락에 닿지 못하기 때문이다.
 이에 협업툴 기업에서도 새로운 전략 수립에 나섰다. 단순히 협업툴에 AI 기능을 붙이는 수준이 아니라 기업 안에 축적된 협업·소통·문서·목표 데이터를 AI가 이해하고 실행할 수 있는 업무 기반으로 바꾸겠다는 전략이다.
 ◆AI 도입했지만 성과는 제자리…기업 AX 가로막는 네 가지 병목
 AI 에이전트 키워드가 주목받기 시작한 이후 협업툴 기업을 포함한 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 대한 위기론 일명 ‘사스포칼립스(SaaSpocalypse)’가 확산되기 시작한 바 있다. 사스포칼립스는 AI 에이전트 발전이 기존 소프트웨어 산업의 수익 모델과 생태계를 위협하며 초래된 혼란을 의미한다.
 이내 SaaS 기업들도 기업의 새로운 갈증을 포착하고 새 전략 수립에 착수했다. 핵심은 AI 기업 적용 방법론에서 헤매고 있는 기업을 지원하는 것이다.
 기업들이 AI 도입 과정에서 가장 먼저 부딪히는 문제는 ‘확산’이다. 개인 단위에서는 챗GPT, 클로드, 제미나이 등 생성형 AI를 활용하는 직원이 늘고 있다. 하지만 이를 회사 전체 업무 방식으로 확장하는 과정에서는 별도 장벽이 생긴다. 직원 개인의 문서 요약, 코드 작성 등 AI 활용 방식과 기업 전체가 AI 중심으로 재설계되는 것은 전혀 다른 문제기 때문이다.
 신승용 LG CNS 디지털AX전략사업팀장은 지난 25일 서울 여의도에서 개최된 ‘플로우 AX 페스타2026’ 행사 에서 “(고객사들로부터) AI 도입은 했는데 확산이 안 된다는 말을 많이 듣는다”며 “AI가 단순 업무 챗봇 도구를 넘어 업무를 실행하는 주체로 바뀌고 있지만, 기업 현장에서는 도구보다 일하는 방식의 재설계가 더 큰 과제”라고 짚었다.
 보안과 거버넌스도 신경 써야 할 부분이다. 기업이 외부 대규모언어모델(LLM) 사용을 막더라도 직원들이 개인 스마트폰이나 태블릿으로 외부 AI 서비스를 쓰며 회사 정보를 입력하는 ‘쉐도우 AI’ 문제가 발생할 수 있다. 반대로 보안 규정이 지나치게 강하면 AI 활용 범위가 좁아진다.
 레거시 시스템 연계는 쉽게 해결되지 않는 고질적 문제다. 글로벌 AI 서비스를 가져와 기업에 적용해도 실제 업무가 돌아가는 기존 ERP, CRM, 시스템과 연결되지 않으면 활용률은 제한된다. AI가 답변은 생성하지만 주문, 정산, 결재, 보고, 고객 응대 같은 실제 업무 실행 단계에 닿지 못하면 직원은 다시 기존 시스템을 열어 데이터를 확인하고 별도 절차로 업무를 처리해야 한다.
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 신 팀장은 “글로벌 AI 서비스를 가져와 적용했는데 기존 레거시 ERP와 연계가 안돼 활용률이 떨어진다는 사례를 많이 접했다”며 “AI가 핵심 업무 시스템에 닿지 못하면 실제 업무를 하는데 효익이 없다”고 말했다.
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 ◆해법은 ‘AI추가’ 아닌 업무 맥락 연결…DX 없인 AX도 없다
 AI는 스스로 기업 업무 맥락을 만들어내지 못한다. AI가 제대로 작동하려면 사람이 어떤 일을 했는지, 어떤 문서와 댓글이 연결돼 있는지, 어떤 목표를 위해 어떤 의사결정이 내려졌는지 기록돼 있어야 한다. 디지털 전환(DX)으로 업무 기록이 데이터로 쌓여 있지 않으면 AI는 학습하고 판단할 근거를 갖지 못한다.
 같은날 행사에서 송영범 타임인아웃 대표는 “데이터 기반 없이 AI만 얹으면 아무런 의미가 없다”며 “디지털로 전환된 업무 데이터가 없다면 인공지능은 학습할 자료가 없는 빈 껍데기에 불과하다”고 말했다.
 이를 해결하기 위해서는 업무 데이터의 축적과 정리에도 신경을 써야 한다는 것이 전문가들 진단이다. 프로젝트, 문서, 대화, 일정, 목표, 고객 응대 기록이 업무 단위로 남아 있어야 한다.
 특히 데이터 간 관계 설정도 필요하다. AI가 특정 업무를 이해하려면 본문뿐 아니라 하위 업무, 댓글, 대댓글, 첨부파일, 연결된 업무까지 함께 읽고 분석할 수 있어야 한다. 데이터 연결성이 확보되면 그 다음은 실행 시스템과 유기적인 연결하는 것이 중요하다. AI가 답변을 생성하는 데서 멈추지 않고 실제 업무 생성, 담당자 지정, 보고서 작성, 일정 관리, 외부 시스템 연동까지 수행해야 AI 도입 효용이 체감될 수 있다는 설명이다.
 기업의 실질적인 AI 도입에 필요한 일련의 과정들은 협업툴 입장에서 기회다. 단순 메신저나 프로젝트 관리 도구에 머문다면 생성형 AI와 자동화 도구에 대체될 수 있다. 반대로 협업툴이 기업 업무 맥락을 가장 잘 알고 있는 데이터 허브로 자리 잡는다면 AI 시대 업무 실행 인프라로 재편될 수 있는 셈이다. 협업툴 생존 전략이 기능 경쟁에서 기업 밀착형 AX 노하우 경쟁으로 바뀌고 있는 이유다.
 유민호 마드라스체크 AI개발실장은 “플로우 내부 업무 데이터를 기준으로 한 달치 업무 데이터만 해도 약 100만 토큰 규모에 달한다”며 “AI가 좋아지고 성능과 속도가 빨라져도 결국 그 비용을 내야 하는 상황이기 때문에 모든 것을 다 AI에게 넘길 수는 없다”고 말했다.
 ◆ 플로우, 협업 데이터 기반 AI 워크 에이전트로 전환
 협업툴 플로우 개발사 마드라스체크가 지난 25일 개최한 AX 페스타에서 거듭 강조한 것은 ‘플로우의 AI 워크 에이전트 전환’이다. 이날 이학준 마드라스체크는 이날 ‘리패턴(repattern)’을 공개하고 협업툴에서 AI 에이전트로 전환을 선언했다.
 이학준 마드라스체크 대표는 기조연설에서 “데이터를 쌓아주기만 하고 일은 사람끼리만 하는 협업툴의 시대는 끝났다”며 “협업툴 비즈니스는 더 이상 유효하지 않다”고 지적했다.
 플로우 전략은 지난 10년간 5000여 고객사가 축적한 협업·소통, 프로젝트·일정, 지식·문서, 목표·보고서 데이터를 자체 AI 엔진 리패턴 AI와 연결하는 데 있다. 회사는 이를 기반으로 ▲실무 수행형 ‘메이트 에이전트’ ▲대화 기반 업무 생성·관리형 ‘스마트 에이전트’ ▲조직 업무 방식 분석과 AI 활용 전략을 제안하는 ‘컨설팅 에이전트’ ▲반복 업무를 자연어로 자동화하는 ‘오토메이션 에이전트’를 제시했다.
 구체적인 사용 방식은 기존 협업툴과 다르다. 프로젝트에 사람을 초대하듯 AI 에이전트를 담당자로 지정하면 에이전트가 추가 질문으로 업무 범위를 좁히고 결과물을 문서나 PDF로 첨부한다.
 고객 오류가 등록되면 과거 유사 사례를 분석해 코딩과 디버깅을 거쳐 처리 내용을 댓글로 남기고 배포까지 수행하는 식이다. 예컨대 “매일 오전 9시에 플로우 관련 뉴스를 검색해 구글 스프레드시트에 정리하고 특정 게시판에 요약해 올려달라”는 식의 반복 업무도 자연어로 설정할 수 있다.
 플로우는 외부 AI와의 연결도 강화했다. 개발자센터, 오픈 API, 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 서버를 공개해 고객사가 자체 AI 에이전트와 사내 시스템을 연동할 수 있도록 했다.
 클로드나 챗GPT가 플로우 업무 맥락을 검색하고, 그 결과를 다시 실제 플로우 화면의 업무 실행으로 연결하는 구조다. 마이크로소프트 팀즈, 구글 워크스페이스, 슬랙, 지라, 세일즈포스 등 기존 업무 도구와의 양방향 연동도 전면에 내세웠다.
 이 대표는 “과거 SaaS가 인터페이스를 빌려주는 형태였다면 이제는 백엔드를 빌려주는 플랫폼으로서 가치가 생긴다”며 “AI 시대에 직무 경계가 흐려지면서 흩어진 직무는 사라지고 고객 문제를 푸는 솔루션 빌더만 남을 것”이라고 말했다.
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