1. 한때는 AI가 SaaS와 IT서비스를 빠르게 대체할 거라는 전망이 지배적이었음
2. 그러나 실제 기업 현장에서는 AI가 들어올수록 시스템 복잡성이 커지고, 이를 설계, 통합, 운영해줄 사람이 더 필요해지고 있음
3. Snowflake, Atlassian 등이 강했던 이유도 AI 시대에 데이터와 조직을 관리하는 레이어의 중요성이 커졌기 때문
4. Anthropic 역시 모델만 파는 게 아니라 FDE를 대거 채용하며 기업 내부까지 직접 들어가기 시작함
5. 가장 상징적인 사례는 Accenture로, AI가 가장 먼저 인력을 줄일 기업으로 꼽혔지만 오히려 AI 전환 수요를 먹으며 성장 중
5. 지금의 엔터프라이즈 AI는 사람을 없애는 기술보다 기업 전체를 다시 설계하게 만드는 기술에 가까움
6. 그래서 현재는 AI 투자 확대와 고용 유지가 동시에 가능한 골디락스 구간이 만들어지고 있음
7. 다만 이 구조는 될 수 없음. 프론티어 모델은 코드 품질, 내부 툴 제작, 마케팅까지 빠르게 인간과 소프트웨어 영역을 침범하고 있음
8. 동시에 저가 모델의 성능도 빠르게 따라오면서 inference 가격과 마진은 계속 압축되는 중
9. 지금의 구조는 AI 확산 → 복잡성 증가 → SaaS·컨설팅 수요 증가 → 모델 성능 추가 개선 → SaaS, 컨설팅 자체가 다시 압박받는 형태
10. 문제는 AI 도입을 도와주는 산업의 호황이 AI가 충분히 좋아지는 순간 스스로의 종말을 앞당길 수도 있다는 점