기업들이 AI SaaS 제품을 어떻게 구축하고 있는가

대부분의 SaaS 제품은 이미 자신이 필요한 것을 아는 사용자를 위해 만들어졌습니다. 대시보드를 열고, 몇 개의 메뉴를 클릭한 뒤 바로 작업을 시작하죠. 구조적이고 예측 가능하지만, 다소 진부합니다.

AI가 이 상황을 바꾸고 있습니다. 화려한 기능이 아니라, 더 깊은 변화로: 실시간으로 적응하고, 의도를 이해하며, 사용자 중심으로 변화하는 소프트웨어입니다. 단순히 '자동화'가 아니라, 인지하는 행동입니다.

멀리서 찾을 필요도 없습니다. 한때 대본만 따르던 엔터프라이즈 챗봇이 이제는 답변을 제시하고, 행동을 유발하며, 지원 흐름 전체에서 맥락을 이어갈 수 있습니다 — 사람의 개입 없이도 말이죠.

이 변화는 챗봇에만 국한되지 않습니다. 사용자가 글을 쓰고, 배우고, 온보딩하고, 분석하고, 구축하는 방식 전반에서 나타나고 있습니다. SaaS를 정의하던 고정된 워크플로는 조용히 더 스마트한 방식으로 대체되고 있습니다.

무엇이 바뀌고 있는지, 그리고 이것이 차세대 소프트웨어에 어떤 의미가 있는지 더 자세히 살펴보겠습니다.

AI SaaS란 무엇인가?

AI SaaS — 즉 인공지능 소프트웨어 서비스 —는 AI 기능을 핵심 사용자 경험에 직접 통합한 클라우드 기반 소프트웨어입니다. 여기에는 자연어 입력, 생성형 응답, 개인화된 흐름, 적응형 인터페이스와 같은 기능이 포함됩니다.

차이는 단순히 기술적인 것만이 아닙니다 — 행동적인 변화이기도 합니다. AI SaaS에서는 제품이 지시를 기다리지 않습니다. 예측을 하고, 행동을 제안하며, 사용자의 의도에 맞춰 경험을 조정합니다.

이 미묘한 변화가 가치 전달 방식을 바꿉니다. 사용자가 도구를 선택하는 것이 아니라, AI SaaS가 결과를 제공합니다 — 종종 사용자가 요청하기도 전에. 그래서 기존의 SaaS 설계, 온보딩, UX 방식이 점점 구식처럼 느껴지는 것입니다.

Grammarly, Duolingo, Notion과 같은 도구들은 단순히 AI를 추가하는 것이 아니라, 제품 경험 자체를 AI 중심으로 재설계하고 있습니다.

전통적인 SaaS와 AI SaaS의 차이

AI는 SaaS를 대체하는 것이 아니라, 재구성하고 있습니다. 변화의 핵심은 기능뿐만 아니라, 사용자가 제품과 상호작용하는 방식과 그에 대한 기대에 있습니다.

전통적인 SaaS는 구조적이고 규칙 기반입니다. 사용자는 고정된 흐름을 따르고, 예측 가능한 버튼을 클릭하며, 양식을 작성합니다. 제품은 입력에 반응만 할 뿐입니다.

AI SaaS는 이 모델을 완전히 뒤집습니다. 사용자는 단계를 건너뛰고, 질문을 입력하며, 제품이 자신의 의도를 이해하길 기대합니다. 이제는 흐름을 설계하는 것이 아니라, 실시간으로 해석하고, 적응하며, 응답하는 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.

제품 팀에게 이는 핵심 원칙을 재고해야 함을 의미합니다:

• 선형적 사용자 경험에서 열린 입력 방식으로 전환
• 고정된 문서 대신 실시간 정보 검색으로 대체
• 인터페이스가 반응형에서 능동적으로 진화

그 결과, 결과 중심적이고, 맥락을 인지하며, 기본적으로 동적인 새로운 제품 논리가 탄생합니다.

무엇이 바뀌고 있는지 이해하려면 두 모델을 나란히 비교해보고, 각각이 사용자 경험에 어떤 영향을 미치는지 살펴보는 것이 도움이 됩니다.

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여전히 SaaS 제품을 제공하고 있지만, 기대치는 달라졌습니다. 사용자는 안내받고 싶어하지 않습니다. 이해받고 싶어하며, AI가 바로 그 역할을 해냅니다.

AI가 SaaS 제품을 변화시키는 실제 사례

모든 SaaS 제품에 AI가 필요한 것은 아니지만, 이를 잘 활용하는 팀에게 대형 언어 모델(LLM)은 이전에는 불가능했던 제품 경험을 열어주고 있습니다.

SaaS에서 AI는 단순한 챗 인터페이스나 자동완성 기능을 넘어섭니다. 가장 뛰어난 구현에서는 AI 에이전트가 제품 내부에서 동작하며 — 사용자 입력을 해석하고, 과거 상호작용에서 맥락을 가져오며, 매우 개인화된 응답을 생성합니다.

이미 실제 SaaS에서 LLM이 잘 작동하는 두 가지 영역을 소개합니다.

실제 UI 내에서 구조화된 결과 생성

가장 영향력 있는 AI 기능 중 일부는 콘텐츠를 생성하는 것이 아니라, 여러분이 기반으로 삼을 수 있는 구조를 생성합니다.

Excalidraw AI가 그 대표적인 예입니다. 원하는 흐름을 설명하면 — “사용자가 가입하고, 이메일을 인증한 뒤 대시보드에 진입” — AI가 이에 맞는 Mermaid.js 코드를 작성합니다. 다이어그램이 즉시 나타나고, 앱 내에서 바로 편집할 수 있습니다. 처음부터 시작하는 것이 아니라, 사용 사례에 맞는 스마트하고 구조화된 기반을 받는 셈입니다.

이것은 단순한 정적 그래픽이 아닙니다. 사고하는 코드를 시각적 워크플로로 바꾼 것입니다.

다른 도구들도 이를 시도 중입니다 — 예를 들어 Uizard는 프롬프트를 UI 레이아웃으로 전환하고, Retool은 사용자의 목표에 따라 프론트엔드와 백엔드 쿼리를 AI가 구성합니다.

이 모든 경우에서 LLM은 단순히 사용자의 속도를 높여주는 것이 아니라, 제품의 고유 언어로 결과물을 생성합니다.

워크플로에 내장된 의사결정 지원 에이전트

대부분의 SaaS 도구는 사용자가 다음에 무엇을 해야 할지 알고 있다고 가정합니다. AI가 이 점을 바꾸고 있습니다.

이제는 프로젝트, 이슈, 문서의 현재 상태를 읽고 — 다음 행동을 제안하는 내장 에이전트가 등장하고 있습니다.

Linear에서는 AI가 버그와 이슈를 요약하고, 심각도, 빈도, 차단 여부에 따라 우선순위를 제안합니다. 단순히 티켓을 요약하는 것이 아니라, 긴급도를 해석하고 팀이 행동하도록 유도합니다. 이는 본질적으로 부서 간 다리를 놓는 수직 AI 에이전트 역할을 합니다.

Asana AI도 프로젝트 데이터를 활용해 비슷한 역할을 합니다. 지연된 작업, 잘못 배정된 담당자, 일정 이탈을 감지하고 — 조용히 작업 균형을 맞추기 위한 업데이트를 제안합니다.

이런 유형의 에이전트는 콘텐츠를 생성하지 않습니다. 시스템 내의 신호 — 작업 진행, 할당, 입력 — 를 읽고, 업무 방향을 바꿀 수 있는 작지만 유용한 제안을 합니다.

사용자에 맞게 적응하는 AI 기반 온보딩

대부분의 온보딩 흐름은 정적입니다 — 몇 번의 안내 클릭, 체크리스트 정도죠. 하지만 LLM 덕분에 사용자가 원하는 것에서 시작해 그에 맞춰 온보딩을 구성할 수 있게 되었습니다.

Coda에서는 온보딩이 대화처럼 느껴집니다. 사용자가 하려는 일을 설명하면 — 팀 워크숍 계획, 클라이언트 납품 관리, 습관 추적 등 — AI가 바로 작업 공간의 뼈대를 만들어줍니다. 표, 버튼, 수식 등이 이미 준비되어 있습니다.

Guidde는 다른 방식을 취합니다: 제품 메타데이터와 AI를 활용해 입력에 따라 앱 내 안내를 자동 생성합니다. 필요한 안내 유형만 말하면 흐름이 만들어집니다 — 수동 캡처가 필요 없습니다.

예전에는 단순한 투어였던 것이 이제는 빠른 시작점이 되었습니다.

사용자는 의도를 가지고 접근합니다. 제품은 구조로 응답합니다.

구조화된 결과 생성부터 적응형 온보딩까지, 지금까지 다룬 모든 사례는 자연어, 맥락, 기억, 동적 결과를 처리할 수 있는 인프라에 기반합니다. 일부 도구는 백엔드에서 작동하고, 일부는 제품 스택에 직접 내장되어 있습니다.

지금 AI 기반 SaaS를 가능하게 하는 가장 중요한 플랫폼들을 살펴보겠습니다 — 에이전트 구축, RAG 파이프라인 관리, 입력 구조화, LLM을 실제 워크플로에 연결하는 데 도움을 주는 도구들입니다.

AI 기반 SaaS 제품 구축을 위한 7가지 주요 도구

1. Botpress

Botpress는 단순히 질문에 답하는 것 이상의 역할이 필요한 에이전트를 만들 때 선택하는 플랫폼입니다. AI의 동작을 실제로 제어하고 싶은 팀을 위해 설계되었으며, 논리, 메모리, 액션 플로우, 멀티채널 배포를 한 곳에서 결합합니다.

어떤 백엔드와도 연결할 수 있고, 턴마다 맥락을 전달하며, API 호출과 실제 결과 트리거까지 모두 같은 대화 내에서 처리할 수 있습니다. 단순 응답 제공이 아니라 실제 행동을 유도해야 하는 챗봇에 특히 강력합니다. 사용자 온보딩, 방문 예약, 내부 운영 처리, 지원 라우팅 등 어떤 상황에서도 Botpress는 자연스럽게 연결됩니다.

이 플랫폼은 웹뿐 아니라 WhatsApp, Telegram 같은 플랫폼과 커스텀 SDK도 기본 지원하므로, 에이전트가 사용자가 있는 곳 어디든 함께할 수 있습니다.

주요 기능:

• 논리, 메모리, API 액션 완전 제어
• 테스트, 분석, 버전 관리 내장 도구 제공
• 멀티채널 지원 (웹, WhatsApp, Slack, 커스텀)
• 라이브 상담원 전환, 폴백 플로우, 커스텀 UI 위젯 손쉬운 연동

가격:

• 무료 플랜: 월 $0, AI 크레딧 $5 포함
• Plus: 월 $89 — 라이브 상담원 연결 및 분석 포함
• Team: 월 $495 — 역할 관리, SSO, 협업 추가
• 엔터프라이즈: 대규모 또는 규제 준수가 필요한 팀을 위한 맞춤 가격

2. LangChain

LangChain은 챗봇이 아닌 다양한 AI 기능(플래닝 에이전트, 내부 코파일럿, 분석 설명 등)의 기반이 되는 프레임워크입니다. 유연하고 모듈식이며, 개발자가 LLM을 도구, API, 메모리와 명확하게 연결할 수 있게 해줍니다.

이런 유연성에는 단점도 있습니다. LangChain은 매우 SDK 중심적이어서, 대부분의 오케스트레이션과 디버깅이 Python이나 JavaScript 내부에서 이뤄집니다. 최근 노코드 빌더인 LangFlow가 도입됐지만, 아직 초기 단계라 SDK만큼 완성도나 안정성이 높지 않습니다.

그래도 에이전트의 사고, 계획, 행동 방식을 완전히 제어해야 한다면, 대부분 이 도구를 선택합니다.

주요 기능:

• 도구 사용, 계획, 메모리 지원 에이전트 프레임워크
• OpenAI 함수, RAG 파이프라인, 벡터 검색 기본 지원
• 워크플로우 및 추론 단계 연결을 위한 모듈형 설계
• 대부분의 API, 벡터 DB, 문서 로더와 호환

가격:

• LangChain OSS: 무료 및 오픈 소스
• LangSmith (디버깅 + 모니터링): 현재 무료; 곧 사용량 기반 요금제 도입 예정

3. Pinecone

Pinecone은 거의 모든 프로덕션 RAG 시스템에서 등장하는 벡터 데이터베이스입니다. 빠르고 확장성이 뛰어나며, 고차원 데이터를 손쉽게 저장·검색할 수 있습니다. 지원 티켓, 내부 문서, 구조화된 지식 등 어떤 데이터를 색인화하든, Pinecone은 LLM 워크플로우에 관련 맥락을 쉽게 전달할 수 있게 해줍니다.

최근 출시된 Pinecone Assistant로 이 과정이 더욱 간편해졌습니다. 내부적으로 청킹, 임베딩, 검색을 처리해주기 때문에 팀은 인프라 관리 없이 데이터 기반 에이전트와 검색 기능을 구축할 수 있습니다.

단독으로 사용하는 경우는 드물지만, 빠르고 필터링된 검색이 중요할 때 대부분의 팀이 Pinecone을 선택합니다. LangChain이나 Cohere와 연결하면, 어떤 RAG 기반 어시스턴트에도 신뢰할 수 있는 기반이 됩니다.

주요 기능:

• 빠르고 프로덕션에 적합한 벡터 검색
• Pinecone Assistant(2025)로 검색 복잡성 추상화
• 메타데이터 필터, 멀티테넌트 색인, 하이브리드 스코어링
• 관리형 인프라 — 별도 호스팅이나 튜닝 불필요

가격:

• Starter: 최대 500만 벡터까지 무료
• Standard: 사용량 기반, 탄력적 확장
• 엔터프라이즈: 전용 용량 및 지원 제공

4. Cohere

Cohere는 빠르고 고품질 임베딩의 대표주자로 시작해, 지금도 그 분야에서 강력합니다. 최근에는 Rerank API와 호스팅 Command R 모델 등으로 RAG(검색 기반 생성) 플랫폼으로 발전했습니다.

Cohere의 강점은 Rerank API에 있습니다. 쿼리와 얼마나 잘 맞는지에 따라 검색 결과를 재정렬할 수 있어, LLM에 20개의 원본 조각을 보내는 대신 중요한 3개만 전달할 수 있습니다. 그 결과: 더 빠른 응답, 토큰 사용량 감소, 의도적인 느낌의 더 정확한 답변을 얻을 수 있습니다.

여기에 다국어 지원, 긴 맥락 인식, 임베딩·검색·재정렬을 한 번에 처리하는 호스팅 스택까지 제공되어, 별도의 파인튜닝 없이도 사용할 수 있습니다.

Cohere는 모델이 받아들이는 정보를 개선해야 할 때 빛을 발합니다. Rerank API를 Pinecone 같은 벡터 스토어, LangChain 같은 오케스트레이터와 조합하면, 더 짧고 정확하며 설명 가능한 답변을 얻을 수 있습니다.

주요 기능:

• Rerank v3.5로 맥락 인식 및 더 날카로운 답변 선택
• 저지연 API를 갖춘 호스팅 RAG 스택
• Pinecone, LangChain, LlamaIndex와 호환성 우수

가격:

• 임베딩: 월 10만 쿼리까지 무료
• Rerank: 사용량 기반 (가격 문의)

5. LlamaIndex

LlamaIndex는 AI의 성능은 제공하는 데이터에 달려 있다는 명확한 아이디어를 바탕으로 만들어졌습니다. 데이터를 PDF, 위키, 데이터베이스, 스프레드시트 등에서 가져온다면, LlamaIndex로 구조화, 메타데이터 추가, 스마트 라우팅까지 검색 준비를 할 수 있습니다.

Pinecone이 벡터 검색을, Cohere가 관련성 재정렬을 담당한다면, LlamaIndex는 모델에 데이터를 공급하는 파이프라인에 집중합니다. 소스를 청킹·색인화하고, 문서 메타데이터를 관리하며, 구조와 의도에 따라 쿼리를 라우팅합니다. 단순 키워드나 임베딩만이 아니라는 점이 특징입니다.

제품 매뉴얼, 고객 데이터, 엔지니어링 로그 등 도메인 특화 콘텐츠에 의존하는 AI 제품을 만드는 팀에 특히 유용합니다. 맥락이 중요하고, 일반적인 검색이 한계에 부딪힐 때 강점을 보입니다.

LlamaIndex는 일부 영역에서 LangChain과 겹치지만, 데이터 준비와 색인화에 더 집중하며, 에이전트 플래닝이나 도구 사용에는 초점을 두지 않습니다.

주요 기능:

• 구조화·비구조화 데이터 색인 파이프라인
• 스마트 쿼리 라우팅 및 소스 추적
• Pinecone, Chroma, 로컬 메모리 스토어와 호환
• 신뢰성 높은 내부 데이터 접근이 필요한 에이전트와 최적 조합

가격:

• Open Source: 무료 (MIT)

6. Vercel AI

Vercel AI SDK는 AI가 단순 챗봇이 아니라 제품의 일부처럼 느껴지길 원하는 팀을 위한 도구입니다. React, Svelte, Next.js를 사용해 앱 내부에 반응형 채팅 인터페이스를 구축할 수 있으며, 스트리밍 응답, 메모리, 외부 도구 호출도 완벽 지원합니다.

Next.js 개발팀이 만든 만큼, 프론트엔드 상태 관리와 UX에서 강점을 보입니다. 최신 버전은 MCP(Model Context Protocol)도 지원하여, 모델 입력·도구 사용·출처 명시를 구조화하는 새로운 표준을 제공합니다. 덕분에 API가 더 깔끔해지고, 커스터마이징이 쉬워지며, 어시스턴트의 동작을 더 잘 제어할 수 있습니다.

여기서 에이전트를 직접 만들지는 않지만, 이미 만든 에이전트를 완성도 높은 제품 경험으로 바꾸고 싶을 때 적합합니다. SDK는 어떤 프론트엔드 스택에도 자연스럽게 통합되며, MCP·도구 사용·스트리밍 지원으로 네이티브 같은 AI 인터페이스에 이상적입니다.

주요 기능:

• React 또는 Svelte 앱에 AI 인터페이스 직접 추가
• 스트리밍, 채팅 기록, 도구 지원, 출처 명시
• MCP 지원으로 구조화되고 제어 가능한 모델 동작
• Next.js 개발진 제작 — 프론트엔드 UX 최적화

가격:

• Open source SDK: 무료
• Vercel hosting: 사용량 기반 (컴퓨팅 + 대역폭)

7. Make

Make는 SaaS 제품을 위한 만능 테이프와 같습니다 — 특히 AI를 처음 도입할 때 더욱 그렇죠. 코드를 거의 작성하지 않고도 앱을 연결하고, 워크플로우를 트리거하며, AI 모델까지 연동할 수 있는 시각적 자동화 플랫폼입니다.

이 플랫폼은 제품 팀이 완전한 백엔드나 오케스트레이션 계층 없이도 AI 동작을 빠르게 프로토타입할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 사용자가 채팅에서 부정적인 피드백을 남겼을 때 지원 후속 조치를 자동으로 트리거하고 싶으신가요? Make를 사용하세요. OpenAI로 메시지를 요약하고 Hubspot CRM에 기록하고 싶으신가요? 역시 Make를 활용하면 됩니다.

복잡한 플래닝 에이전트나 고도화된 도구 사용에는 적합하지 않지만, 단순히 A에서 B, B에서 C로 연결하는 작업에는 빠르고 유연하며 사용하기 쉽습니다. 제품이 AI 중심이 아니더라도, 백엔드에서 약간의 지능을 추가하고 싶을 때 특히 유용합니다.

주요 기능:

• 수백 개의 앱 통합이 미리 준비된 시각적 빌더
• AI 입력값(예: GPT 요약 → 이메일/전송/CRM)으로 손쉽게 액션 트리거 가능
• OpenAI 모듈 내장, HTTP 및 웹훅 지원
• 팀 운영, 피드백 루프, 경량 자동화에 적합
  
  

가격:

• 무료: 월 1,000회 작업, 활성 시나리오 2개
• Core: 월 9달러 — 소규모 팀과 가벼운 사용에 적합
• Pro: 월 16달러 — 더 많은 작업, 일정 관리, 오류 처리 기능 추가
• 엔터프라이즈: 맞춤형 — 미션 크리티컬 플로우를 운영하는 팀을 위해

SaaS 제품에 AI를 도입할 때의 모범 사례

AI를 도입하는 것은 단순히 새로운 기능을 추가하는 것 이상의 의미가 있습니다 — 제품의 근본적인 작동 방식을 바꿀 수 있기 때문이죠. 다음 모범 사례는 팀이 가장 중요한 부분, 즉 유용성, 명확성, 사용자 신뢰에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

1. AI를 제품의 일부로 만드세요, 단순한 부가 기능이 아니라

AI는 핵심 경험을 지원해야 하며, 곁다리처럼 존재해서는 안 됩니다. 예를 들어, 구석에 떠 있는 채팅창처럼 분리된 기능으로 느껴진다면 사용되지 않을 것입니다.

대신, 사용자가 이미 의존하는 워크플로우에 AI를 자연스럽게 통합하세요. Linear에서는 AI가 이슈 추적과 우선순위 지정에 도움을 줍니다. Coda에서는 사용자의 목표에 맞춰 테이블과 논리를 만듭니다. 이런 기능들은 분리되어 보이지 않고, 제품의 일부로 느껴집니다.

먼저 사용자가 어디서 막히거나 작업이 느려지는지 파악하세요. AI는 그 순간을 부드럽게 만들어주는 데 활용해야지, 단순히 보여주기 위한 용도로 쓰지 마세요.

2. 입력값이 아니라, 사용자의 의도에 맞춰 설계하세요

LLM은 사용자가 왜 무언가를 하려는지, 즉 입력의 목적을 이해할 때 가장 잘 작동합니다. 따라서 제품은 사용자 의도를 초기에 파악하고, 그에 맞는 플로우를 설계해야 합니다.

이것이 Notion AI나 Duolingo Max 같은 도구가 유용하게 느껴지는 이유입니다. 단순히 반응하는 것이 아니라, 맥락과 목표에 따라 답변을 조정합니다. 이를 위해서는 UX가 사용자의 의도를 유도하고 학습할 수 있도록 구조화되어야 합니다 — 단순히 입력된 단어만 보는 것이 아니라요.

사용자에게 묻고, 그들이 이루고자 하는 목표가 무엇인지 파악하세요. 그 다음, 그 목표를 중심으로 기능을 설계하세요.

3. 사용자에게 가시성과 제어권을 제공하세요

AI는 사용자의 결정을 지원해야 하며, 블랙박스처럼 작동해서는 안 됩니다. 사용자는 모델이 무엇을 하고 있는지, 정보를 어디서 얻었는지, 그리고 동작을 어떻게 조정할 수 있는지 이해할 수 있어야 합니다.

좋은 AI 인터페이스는 왜 특정 제안을 했는지 설명합니다. 사용자가 다시 시도하거나, 편집하거나, 대안을 탐색할 수 있게 해줍니다. 이는 사용자의 신뢰를 쌓고, 자동화에 과도하게 의존하는 것을 방지합니다.

데이터 소스를 공개하고, 필요할 때 프롬프트 논리를 보여주며, 항상 수동으로 조정할 수 있는 여지를 남겨두세요.

4. 예외 상황과 실패에 대비하세요

LLM은 항상 기대한 대로 동작하지 않을 수 있습니다. 맥락을 놓치거나, 모호한 결과를 내거나, 지시를 잘못 해석할 수 있습니다. 제품은 이런 상황에 대비해야 합니다.

가드레일을 추가하세요. 신뢰도 점수를 활용해 불확실한 응답을 분기 처리하세요. 다른 대형 언어 모델이나 사람 지원으로 자연스럽게 전환할 수 있도록 하세요. 그리고 무엇보다, 사용자가 AI와 어떻게 상호작용하는지 추적해 어디서 도움이 되고, 어디서 개선이 필요한지 학습하세요.

AI는 제품을 더 좋게 만들어야지, 예측 불가능하게 만들어서는 안 됩니다.

5. 한 가지 강력한 사용 사례부터 시작해 점진적으로 확장하세요

처음부터 제품 전체를 AI 기반으로 만들 필요는 없습니다. 성공적인 팀들은 소규모로 시작합니다 — 한 가지 기능, 한 가지 워크플로우 — 그리고 사용자가 매일 의존할 때까지 개선합니다.

온보딩, 문서 검색, 분석 요약, 작업 자동화 등이 될 수 있습니다. AI가 마찰을 줄이거나 속도를 높일 수 있는 한 영역에 집중해, 충분히 완성도를 높인 뒤 확장하세요.

신뢰할 수 있는 강력한 기능이 신뢰를 쌓습니다. 사용자가 그 기능에 의존하게 되면, 다른 사용 사례로 확장하는 것도 훨씬 쉬워집니다.

지금 바로 SaaS에 AI를 도입해보세요

온보딩, 지원, 내부 워크플로우 등 SaaS 제품에 실시간 인텔리전스를 도입하고 싶으신가요? 단순히 모델만으로는 부족합니다. AI를 제품 로직, 사용자 맥락, 다양한 도구와 연결해주는 인프라가 필요합니다.

바로 그 지점에서 Botpress가 역할을 합니다. 단순한 채팅을 넘어, 실제 결과를 이끌어내는 AI 에이전트를 설계하고자 하는 팀을 위해 만들어졌습니다.

자체 API와 연결하고, 지식 소스를 연동하며, 메모리 관리, WhatsApp·웹·맞춤 앱 등 다양한 채널로 배포까지 — 모두 한 곳에서 가능합니다. AI 어시스턴트를 추가하든, 앱 내에 완전한 에이전트 계층을 구축하든 말이죠.

지금 바로 시작하세요 — 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 현재 AI SaaS 도입에 가장 적합한 산업은 무엇인가요?

현재 AI SaaS 도입에 가장 적합한 산업은 고객 지원, 헬스케어, 금융, 교육, 인사 등 반복적인 워크플로우 자동화나 자연어 이해가 효율성에 직접적으로 기여하는 분야입니다. 이들 산업은 이미 예측 가능한 작업이 많아 높은 투자 대비 효과를 보고 있습니다.

2. SaaS 제품에 AI를 추가하려면 제품을 새로 만들어야 하나요?

SaaS 제품에 AI를 추가하기 위해 제품을 새로 만들 필요는 없습니다. 대부분의 기업은 기존 인프라와 연동되는 API나 통합 도구를 활용해 스마트 검색, 챗봇 지원 등 특정 기능에 AI를 먼저 도입합니다.

3. AI 에이전트와 챗봇의 차이는 무엇인가요?

AI 에이전트와 챗봇의 차이는 챗봇은 정적인 질문에 답변하는 반면, AI 에이전트는 여러 단계를 거쳐 작업을 수행하고, 시스템이나 API와 상호작용해 자율적으로 과제를 완수한다는 점입니다.

4. SaaS에 AI를 도입할 때 가장 피해야 할 실수는 무엇인가요?

SaaS에 AI를 도입할 때 가장 피해야 할 실수는 명확한 사용 사례 없이 AI 기능을 출시하는 것, 투명성이나 사용자 제어를 무시하는 것, 사용자 의도를 정확히 파악하지 못하는 것, 실제 사용자 검증 없이 AI를 무리하게 확장하는 것 등입니다.

5. 제품에 AI를 도입하려면 어떻게 시작해야 하나요?

제품에 AI를 도입하려면, 개인화 온보딩이나 스마트 검색처럼 영향이 크면서도 위험이 적은 한 가지 기능에 집중하세요. 제한된 사용자 그룹에 먼저 배포해 개선한 뒤, 실제 문제 해결에 도움이 되는지 확인하고 점진적으로 확장하세요.