2025년 8월 18일·8분
David Sacks가 말하는 AI + SaaS: 새로운 스타트업 플레이북
David Sacks와 연계되는 ‘AI + SaaS’ 스타트업 플레이북을 실용적으로 정리: 무엇이 바뀌고 무엇이 유지되는지, 내구성 있는 비즈니스를 어떻게 구축할지에 대한 실전 가이드.
David Sacks와 연계되는 ‘AI + SaaS’ 스타트업 플레이북을 실용적으로 정리: 무엇이 바뀌고 무엇이 유지되는지, 내구성 있는 비즈니스를 어떻게 구축할지에 대한 실전 가이드.
AI는 단순히 구독 앱에 덧붙이는 또 하나의 기능이 아닙니다. 창업자 입장에서는 어떤 제품 아이디어가 “좋다”고 느껴지는지, 경쟁자가 얼마나 빨리 복제할 수 있는지, 고객이 무엇에 비용을 지불할지, 추론 비용이 청구서에 나타났을 때 비즈니스 모델이 여전히 작동하는지 등을 바꿉니다.
이 글은 David Sacks와 관련된 대화에서 자주 등장하는 주제를 실용적으로 종합한 것입니다—발췌나 전기적 설명은 아닙니다. 목표는 반복되는 아이디어를 창업자나 제품 리더가 실제로 내릴 수 있는 결정으로 번역하는 것입니다.
클래식 SaaS 전략은 점진적 개선을 보상했습니다: 카테고리를 선택하고 더 깔끔한 워크플로우를 만들고 좌석 단위로 판매하며 시간이 지나면서 전환 비용에 의존하는 방식이었죠. AI는 무게 중심을 결과와 자동화 쪽으로 옮깁니다. 고객들은 점점 더 “일을 대신해 줄 수 있나요?”를 묻지, “일을 더 잘 관리해 줄 수 있나요?”라고 묻지 않습니다.
이것은 스타트업의 출발선을 바꿉니다. UI가 적어도 되고, 통합이 적어도 되며, 초기 팀 규모가 작아도 되지만—시스템이 정확하고 안전하며 매일 사용할 가치가 있다는 더 명확한 증거가 필요합니다.
아이디어를 평가하거나 기존 SaaS 제품을 재포지셔닝하려는 경우, 이 가이드는 다음을 선택하도록 돕습니다:
읽는 동안 네 가지 질문을 염두에 두세요: AI가 어떤 일을 완수할 것인가? 누가 그 고통을 감수할 정도로 지불할 것인가? 가격은 어떻게 측정 가능한 가치에 반영되는가? 다른 이들도 유사한 모델에 접근할 수 있게 되면 당신의 우위는 어떻게 지속되는가?
나머지 글은 그 답들을 중심으로 한 현대적 “스타트업 플레이북”을 구성합니다.
클래식 SaaS는 소프트웨어를 예측 가능한 비즈니스 모델로 바꿨습니다. 구독을 팔고 사용을 확장하며, 워크플로우 락인이 작동하면 팀이 습관, 템플릿, 프로세스를 제품 내에 구축했기 때문에 떠나기 힘들어졌습니다.
그 락인은 종종 명확한 ROI로 정당화되었습니다. 피치는 단순했습니다: “월 $X를 내면 Y시간을 절약하고, 오류를 줄이고, 더 많은 딜을 성사시킵니다.” 이를 꾸준히 제공하면 갱신을 얻었고, 갱신은 복리 성장을 만들었습니다.
AI는 경쟁 속도를 바꿉니다. 과거에 분기 단위로 걸리던 기능이 몇 주 만에, 때로는 동일한 모델 공급자를 연결해 복제될 수 있습니다. 이는 많은 SaaS 기업이 의존하던 ‘기능 모트(feature moat)’를 압축합니다.
AI-네이티브 경쟁자는 다른 출발점을 가집니다: 기존 워크플로우에 기능을 더하는 것이 아니라 워크플로우 자체를 대체하려고 합니다. 사용자들은 코파일럿, 에이전트, “원하는 것을 말하면 끝” 인터페이스에 익숙해지고 있어, 클릭과 폼에서 결과 중심으로 기대가 이동합니다.
데모에서 AI가 마법처럼 느껴지기 때문에 차별화 기준도 빠르게 상승합니다. 모두가 요약, 초안, 보고서를 생성할 수 있다면, 진짜 질문은: 왜 고객이 당신의 제품을 그들의 비즈니스 안에서 신뢰해야 하는가?가 됩니다.
기술 변화에도 불구하고 기본 원칙은 그대로입니다: 실제 고객의 고통, 그것을 느끼는 특정 구매자, 지불 의사, 지속적인 가치로 인한 유지입니다.
유용한 계층 구조:
가치(결과) > 기능(체크리스트).
AI 체크리스트(“자동 노트, 자동 이메일, 자동 태깅 추가”)를 내보내는 대신, 고객이 인식하는 결과로 리드하세요(“리드 타임 20% 단축”, “지원 백로그 절반 감소”, “규정 준수 보고서 몇 분 안에 발행”). 기능은 증거이지 전략이 아닙니다.
AI는 누구나 표면을 복제하기 쉽게 만들기 때문에 더 깊은 결과를 소유해야 합니다.
많은 AI + SaaS 스타트업은 ‘AI’를 먼저 내세우고 나중에 할 일을 찾으려다 멈춥니다. 더 나은 접근법은 웨지(좁은 진입점)를 선택하는 것입니다—고객의 긴급성과 당신의 적절한 데이터 접근성에 맞는 지점.
1) AI 기능(기존 제품 카테고리 내). 익숙한 워크플로우에 AI 기능 하나를 추가합니다(예: “티켓 요약”, “후속 초안 작성”, “송장 자동 태깅”). 구매자가 카테고리를 이미 이해하고 있어 초기 수익으로 가장 빠를 수 있습니다.
2) AI 코파일럿(휴먼-인-더-루프). 제품이 사용자 옆에 위치해 반복 작업을 가속합니다: 초안 작성, 분류, 조사, 검토. 품질이 중요하고 사용자가 제어가 필요할 때 코파일럿이 잘 작동하지만, 단지 재미있는 데모가 아닌 매일의 가치를 증명해야 합니다.
3) AI-퍼스트 제품(워크플로우가 자동화 중심으로 재구성). 여기서는 제품이 ‘소프트웨어 + AI’가 아니라 명확한 인풋과 아웃풋을 가진 자동화 프로세스입니다(종종 에이전트형). 가장 차별화될 수 있지만, 깊은 도메인 명확성, 강한 가드레일, 신뢰할 수 있는 데이터 흐름이 필요합니다.
두 가지 필터를 사용하세요:
긴급성은 높지만 데이터 접근이 약하면 코파일럿으로 시작하세요. 데이터가 풍부하고 워크플로우가 잘 정의되어 있으면 AI-퍼스트를 고려하세요.
제품이 커머디티 모델 위의 얇은 UI라면 고객은 큰 벤더가 비슷한 것을 번들로 제공하는 순간 갈아탈 수 있습니다. 해답은 공황이 아니라 워크플로우를 소유하고 측정 가능한 결과를 증명하는 것입니다.
많은 제품이 유사한 모델에 접근할 수 있을 때, 승리의 우위는 종종 “더 나은 AI”에서 “더 나은 도달력”으로 이동합니다. 사용자가 일상 업무에서 당신의 제품을 만나지 못하면, 모델 품질은 중요치 않습니다—충분한 실제 사용을 얻지 못해 PMF로 반복할 수 없기 때문입니다.
실용적 포지셔닝 목표는 사람들이 이미 사용하는 도구 안에서 작업이 수행되는 기본 방식이 되는 것입니다. 고객에게 또 다른 앱을 채택하라고 요구하는 대신 이메일, 문서, 티켓, CRM, Slack/Teams, 데이터 웨어하우스 등 작업이 이미 일어나는 곳에 모습을 드러내세요.
이것이 중요한 이유:
통합 & 마켓플레이스: 가장 작은 유용한 통합을 만들고 해당 마켓플레이스에 배포하세요(예: CRM, 지원 데스크, 채팅). 마켓플레이스는 높은 의도의 발견을 제공하고 통합은 설치 마찰을 줄입니다.
아웃바운드: 고통이 뚜렷한 좁은 역할을 타겟으로 하세요. 구체적 결과(“분류 시간 40% 단축”)와 빠른 증명 단계(15분 설정)를 제시하세요.
콘텐츠: “우리가 X를 하는 방법” 플레이북, 분해 포스트, 템플릿을 게시하세요. 특히 프롬프트, 체크리스트, SOP 같은 복사 가능한 산출물을 포함하면 효과적입니다.
파트너십: 이미 이상적 사용자를 보유한 에이전시, 컨설턴트, 인접 소프트웨어와 페어링하세요. 공동 마케팅과 추천 마진을 제공하세요.
AI는 비용과 가치가 “좌석”에 깔끔하게 묶이지 않기 때문에 가격 책정 방식을 바꿉니다. 사용자가 한 번 버튼을 누르면 긴 워크플로우(비싼)가 트리거될 수 있고, 아니면 하루 종일 가벼운 작업(저렴한)을 할 수도 있습니다. 그래서 많은 팀이 좌석 기반 플랜에서 결과, 사용량, 또는 크레딧 모델로 이동합니다.
목표는 전달된 가치에 따른 가격과 **서비스 비용(코스트)**를 정렬하는 것입니다. 모델/API 청구가 토큰, 이미지, 도구 호출로 증가하면 플랜에 명확한 한도를 두어 과도한 사용이 조용히 마진을 갉아먹지 않도록 하세요.
Starter(개인/소규모): 기본 기능, 소형 월간 크레딧 번들, 표준 모델 품질, 커뮤니티 또는 이메일 지원.
Team: 공유 워크스페이스, 더 높은 크레딧, 협업, 통합(Slack/Google Drive), 관리자 제어, 사용 보고.
Business: SSO/SAML, 감사 로그, 역할 기반 접근, 더 높은 한도 또는 커스텀 크레딧 풀, 우선 지원, 구매 친화적 인보이스.
확장 가능한 것은 한도, 제어, 신뢰성이지 단순히 “더 많은 기능”이 아니라는 점에 주목하세요. 좌석 가격을 유지한다면 기본 플랫폼 요금 + 좌석 + 포함 크레딧 같은 하이브리드도 고려하세요.
영원한 무료는 친절해 보이지만 고객을 장난감처럼 다루도록 학습시키고 현금을 빨리 소모시킬 수 있습니다.
또한 불명확한 한도(“무제한 AI”)와 깜짝 청구를 피하세요. 제품 내 사용 미터를 두고, 임계치 경고(80/100%)를 보내며 초과 요금을 명확히 하세요.
가격이 혼란스러우면 아마도 실제로도 혼란스러운 것입니다—단위를 좁히고 미터를 보여주며 첫 플랜은 구매하기 쉽게 유지하세요.
AI 제품은 데모에서 ‘마법’처럼 보이지만, 데모는 흔히 프롬프트가 잘 다듬어져 있고 데이터가 깨끗하며 사람이 출력물을 조정하기 때문입니다. 일상 사용은 더 지저분합니다: 실제 고객 데이터는 엣지 케이스가 있고, 워크플로우는 예외가 있으며, 사람들은 시스템이 자신있게 틀릴 때를 기억합니다.
신뢰는 유지율을 좌우하는 숨겨진 기능입니다. 사용자가 결과를 신뢰하지 않으면 첫날 인상만 좋았어도 조용히 사용을 중단합니다.
온보딩은 버튼을 설명하는 것이 아니라 불확실성을 줄여야 합니다. 제품이 잘하는 것, 잘하지 못하는 것, 중요한 입력을 보여주세요.
첫 가치는 사용자가 구체적 결과를 빠르게 얻을 때 발생합니다(사용 가능한 초안, 더 빠르게 해결된 티켓, 생성된 보고서). 이 순간을 명시적으로 표시하세요: 무엇이 바뀌었는지, 얼마나 시간을 절약했는지 강조합니다.
습관은 제품이 반복 워크플로우에 맞춰질 때 생깁니다. 가벼운 트리거를 만드세요: 통합, 예약 실행, 템플릿, “이어서 계속하기”.
갱신은 신뢰 감사입니다. 구매자는 묻습니다: “이게 꾸준히 작동했나? 위험을 줄였나? 팀 운영의 일부가 되었나?” 제품은 사용 증거와 명확한 ROI로 이 질문에 답해야 합니다.
좋은 AI UX는 불확실성을 가시화하고 복구를 쉽게 만듭니다:
SMB는 빠르고 저렴하며 처리량을 개선하면 가끔의 실수를 용인하는 경향이 있습니다—특히 오류를 쉽게 잡고 되돌릴 수 있을 때.
엔터프라이즈는 예측 가능한 동작, 감사 가능성, 제어를 기대합니다. 권한, 로그, 데이터 처리 보장, 명확한 실패 모드가 필요합니다. 이들에게 “대부분 맞음”은 충분하지 않습니다; 신뢰성은 구매 결정의 일부입니다.
모트는 고객이 다음 달에 쉽게 복제 제품으로 옮기지 못하는 단순한 이유입니다. AI + SaaS에서 “우리 모델이 더 똑똑하다”는 주장은 거의 유지되기 어렵습니다—모델은 빠르게 바뀌고 경쟁자는 같은 기능을 빌릴 수 있습니다.
가장 강한 우위는 보통 AI 자체보다는 AI 주변에 있습니다:
많은 팀이 “우리는 고객 데이터를 학습에 사용한다”라고 과장합니다. 이는 역효과를 낳을 수 있습니다. 구매자들은 점점 반대로 원합니다: 통제, 감사 가능성, 데이터 격리 옵션.
더 나은 태도는: **명시적 권한, 명확한 보존 규칙, 구성 가능한 학습(‘학습 안 함’ 옵션 포함)**입니다. 방어력은 공급업체가 법무·보안 팀에서 빠르게 승인받을 수 있는 능력에서 올 수 있습니다.
비밀 데이터셋이 없어도 교체하기 어렵게 만들 수 있습니다. 예시:
당신의 AI 출력이 데모라면, 워크플로우가 모트입니다.
전통적인 SaaS 단위 경제는 소프트웨어 제공 비용이 거의 저렴하다고 가정합니다: 제품을 한 번 만들면 추가 사용자당 비용이 거의 움직이지 않습니다. AI는 이를 바꿉니다. 제품이 모든 워크플로우에서 추론을 실행하면—통화 요약, 이메일 초안, 티켓 라우팅—COGS가 사용량과 함께 증가합니다. 즉, “멋진 성장”이 총마진을 조용히 압축할 수 있습니다.
AI 기능이 있으면 가변 비용(모델 추론, 도구 호출, 검색, GPU 시간)이 선형으로 또는 그 이상으로 증가할 수 있습니다. 제품을 사랑하는 고객이 가장 비싼 고객이 될 수도 있습니다.
따라서 총마진은 단순한 재무 항목이 아니라 제품 설계 제약입니다.
고객 및 액션 수준에서 단위 경제를 추적하세요:
즉시 효과가 있는 몇 가지 레버:
제품-시장 적합성을 찾는 동안은 API로 시작하세요: 속도가 완벽보다 우선입니다.
(1) 추론 비용이 COGS의 주요 동인일 때, (2) 독점 데이터와 안정된 작업이 있을 때, (3) 성능 향상이 유지나 지불 의사로 바로 연결될 때 파인튜닝이나 커스텀 모델을 고려하세요. 모델 투자를 측정 가능한 비즈니스 결과에 연결할 수 없다면 계속 구매 모델을 사용하고 유통과 사용량에 집중하세요.
AI 제품은 데모가 영리해서 사지 않습니다—구매자는 위험이 관리 가능하고 업사이드가 명확해야 구매합니다. 기업 구매자는 세 가지 질문에 답하려 합니다: 이게 측정 가능한 결과를 개선할 것인가? 우리 환경에 맞을까? 우리 데이터로 신뢰할 수 있을까?
중견 시장조차 이제는 기본적인 “엔터프라이즈 준비” 신호를 찾습니다:
이미 문서화해두었다면 영업 초기 단계에 /security를 가리키세요. 불필요한 질의응답을 줄이고 신뢰를 쌓는 데 도움이 됩니다.
이해관계자마다 구매 이유가 다릅니다:
구매자의 위험 수준에 맞는 증거를 사용하세요: 짧은 유료 파일럿, 레퍼런스 콜, 측정 지표가 포함된 경량 케이스 스터디, 명확한 롤아웃 계획.
목표는 ‘예스’가 안전하게 느껴지고, 가치가 불가피하게 느껴지도록 하는 것입니다.
AI는 “린(lean)”의 의미를 바꿉니다. 자동화, 더 나은 툴링, 모델 API가 작업을 압축해 소규모 팀이 훨씬 더 큰 제품처럼 보이는 경험을 빠르게 출시할 수 있습니다. 제약은 “우리가 만들 수 있느냐?”가 아니라 “우리가 얼마나 빨리 결정하고, 빨리 학습하고, 신뢰를 얻느냐?”로 바뀝니다.
초기에는 3–6인 팀이 15–20인 팀보다 더 성과가 나오는 경우가 많습니다. 조정 비용이 생산보다 더 빨리 증가하기 때문입니다: 핸드오프가 적으면 사이클이 빨라집니다. 아침에 고객 통화를 하고 오후에 수정사항을 배포하며 다음 날 결과를 검증할 수 있습니다.
목표는 영원히 작게 머무는 것이 아니라 웨지가 증명될 때까지 집중하는 것입니다.
모든 기능을 채우必要는 없습니다. 학습을 주도하는 작업에 대한 명확한 책임자가 필요합니다:
유지와 온보딩을 아무도 담당하지 않으면 데모는 계속 이기지만 일상 사용은 얻지 못합니다.
대부분의 팀은 커모디티 플러밍은 사거나 매니지드 서비스를 사용해 엔지니어링 시간을 제품의 엣지에 쓰게 하세요:
실용적 규칙: 6개월 안에 차별화하지 않을 것은 만들지 마세요.
AI + SaaS 팀이 작게 유지할 수 있는 한 이유는 신뢰할 만한 MVP를 만드는 속도가 빨라졌기 때문입니다. Koder.ai 같은 플랫폼은 채팅 기반 인터페이스로 웹/백엔드/모바일 앱을 만들고 소스 코드를 내보내거나 배포/호스팅할 수 있게 해주어, 웨지를 실험하며 빠르게 출시할 때 유용합니다.
플레이북과 맞는 두 가지 기능: 기획 모드(빌드 전에 범위를 강제)와 스냅샷/롤백(온보딩, 가격 게이트, 워크플로우 변경 실험 시 빠른 반복 안전장치).
운영 모델을 단순하고 반복적으로 유지하세요:
이 리듬은 명확성을 강제합니다: 무엇을 배우고 있으며, 무엇을 바꾸고 있으며, 숫자가 움직였는가?
이 섹션은 “AI + SaaS” 변화를 이번 주에 실행할 수 있는 액션으로 바꿉니다. 체크리스트를 복사하고 의사결정 트리를 사용해 계획을 압박 테스트하세요.
더 많은 플레이북과 프레임워크는 /blog에서 둘러보세요. 이 주제에 대한 심층 읽기를 원하면 /blog/david-sacks-on-ai-saas-a-new-startup-playbook를 참조하세요.
“AI + SaaS”는 제품의 가치가 단순히 더 나은 UI로 작업을 관리하는 것이 아니라 **완료된 결과물(Outcome)**로 측정된다는 뜻입니다. 사용자 대신 일부 작업(초안 작성, 라우팅, 해결, 검토 등)을 수행해주되, 대규모로 안전하고 정확하며 비용 효과적으로 운영되어야 합니다.
AI는 경쟁자가 기능을 복제하는 속도를 압축합니다. 많은 팀이 동일한 기반 모델에 접근할 수 있기 때문에 ‘기능 차별화’는 오래 지속되지 않습니다. 따라서 전략은 다음으로 이동합니다:
자동화를 얼마나 안전하게 제공할 수 있는지에 따라 결정하세요:
두 가지 필터를 사용하세요:
긴급성은 높지만 데이터 접근이 약하면 코파일럿으로 시작하세요. 워크플로우가 명확하고 데이터가 풍부하면 AI-퍼스트를 고려하세요. 빠른 수익이 필요하면 기존 워크플로우 안의 기능 웨지도 괜찮습니다.
“래퍼 위험(wrapper risk)”은 제품이 실질적으로는 커머디티 모델 위의 얇은 UI일 때 생기며, 대형 벤더가 유사 기능을 번들로 제공하면 고객이 쉽게 갈아탈 수 있습니다. 이를 줄이려면:
사용자들이 이미 일하는 도구 안에서 ‘기본 워크플로우’가 되는 것을 목표로 하세요. 초기에 효과적인 채널:
실용적 순서:
좌석 기반 가격 책정은 가치와 비용이 사용량에 따라 달라지기 때문에 깨질 때가 많습니다. 일반적 대안:
‘무제한 AI’는 피하고, 제품 내 사용량 미터를 보여주고, 임계치 알림을 보내며 초과 요금을 명확히 하세요(깜짝 청구 방지).
AI는 실제 가변 COGS(토큰, 도구 호출, GPU 시간)를 도입하므로 성장이 마진을 잠식할 수 있습니다. 추적해야 할 항목:
고객 및 핵심 작업당 COGS\n- 사용량 곡선(피크 vs 안정 상태)\n- 코호트별 총이익률(헤비 사용자 vs 라이트 사용자)\n 즉시 유효한 비용 통제 수단:
캐싱/중복 제거(같은 작업을 반복 호출하지 않기)\n- 작업별 모델 선택(분류는 작은 모델, 복잡한 추론은 큰 모델)\n- 한계 설정과 합리적 기본값(컨텍스트 창 캡, 속도 제한, 배치 처리)
데모에서 ‘마법처럼’ 보인다고 해서 일상 사용까지 이어지지 않습니다. 신뢰가 유지의 핵심 기능입니다. 도움이 되는 패턴:
비즈니스 구매자를 설득하려면 데이터 처리, 관리자 권한, 감사 가능성 등을 명확히 해 ‘예스’가 안전하게 느껴지도록 해야 합니다(예: 공개된 /security 페이지와 명확한 파일럿 성공 지표).