SaaS 좌석 요금은 끝나는가: AI 에이전트가 바꾸는 값의 기준

회사가 고객센터 소프트웨어를 살 때 지금까지 세던 것은 상담원 수였다. 상담원 50명이면 50좌석, 한 좌석에 월 수십 달러. 사람이 늘면 소프트웨어 값도 늘었다. 그런데 AI 에이전트가 문의의 절반을 혼자 처리하기 시작하면 이 계산이 뒤집힌다. 상담원이 30명으로 줄면 소프트웨어 회사의 매출도 줄어든다. 일을 더 잘하게 만든 대가로 돈을 덜 받는 셈이다.

그래서 SaaS(서비스형 소프트웨어, 설치하지 않고 구독해서 쓰는 소프트웨어) 회사들이 값을 매기는 기준 자체를 바꾸고 있다. 이 글은 그 변화가 어디까지 왔는지 요금표로 확인하고, 그것이 일하는 사람에게 무엇을 뜻하는지 따진다.

무슨 일이 있었나: "좌석은 죽었다"

9월 23일 휴먼X 암스테르담 무대에서 젠데스크 CEO 톰 에거마이어와 시에라 공동창업자 클레이 바보르가 같은 말을 했다. 고객은 AI 에이전트가 일을 끝냈을 때만 돈을 내야 한다는 것이다(The Next Web). 에거마이어는 3년 안에 고객 응대의 80% 이상을 AI 에이전트가 맡고, 2년 안에 AI와 AI 사이의 상호작용이 절반을 넘을 것이라고 전망했다. 2~3년 뒤에도 좌석 요금에 머무는 회사는 어려워질 것이라는 경고도 붙였다. 바보르는 1유로로 해결한 건이 콜센터에서 10유로가 든다면 건마다 9유로를 아끼는 것이라고 계산을 보여 줬다.

이 발언이 무게를 갖는 이유는 한 달 앞서 나온 실적 때문이다. 세일즈포스는 8월 26일 2027 회계연도 2분기 실적에서 AI 에이전트 제품 에이전트포스의 연간 반복 매출(ARR, 1년치로 환산한 구독 매출)이 15억 달러를 넘어 1년 전보다 240% 이상 늘었다고 발표했다(Salesforce). 회사 측 집계로 에이전트가 처리한 작업 단위는 누적 70억 건, 2분기에만 32억 건이다. 허브스팟은 8월 실적 발표에서 고객 응대 에이전트가 지원 요청의 72%를 사람에게 넘기지 않고 처리했다고 밝혔다. 이 역시 회사 측 수치다(The Motley Fool).

배경에는 올해 초의 공포가 있다. 2026년 2월 AI 에이전트가 SaaS를 대체할 것이라는 우려로 소프트웨어 주가가 급락했고, 하루 만에 시가총액 약 3,000억 달러가 사라진 날도 있었다(삼성SDS 인사이트). 업계는 이를 ’사스포칼립스(SaaS와 아포칼립스의 합성어)’라 불렀다. 미국 소프트웨어 지수는 한때 30% 넘게 떨어졌다가 8~9월 실적 시즌에 상당 부분 회복했다(Matterfact). 주가는 돌아왔지만 요금표는 돌아가지 않았다.

회사별 요금표: 좌석에서 해결 건수로

말보다 요금표가 정직하다. 주요 회사가 AI 에이전트에 매기는 값을 놓으면 기준이 어디로 움직이는지 보인다.

회사	과금 기준	공개된 가격·내용	시점	출처
세일즈포스 에이전트포스 (출시)	대화 1건	작업 난이도와 상관없이 건당 2달러	2024.9	Salesforce
세일즈포스 플렉스 크레딧	행동 1회	행동당 0.10달러. 문의 1건에 36회 행동이면 0.300.60달러. 무제한 사용자당 라이선스도 병행	2025.5	Salesforce
세일즈포스 맞춤 계약	매출 증가·비용 절감액	AI가 늘린 매출이나 줄인 비용에 연동하는 계약 협상 허용	2026.9 보도	Matterfact
허브스팟	해결된 요청·적격 리드	4월부터 고객 응대 에이전트는 해결 건, 영업 에이전트는 추천 리드 기준으로 크레딧 차감. 사용 상한 설정 가능	2026.4	The Motley Fool
젠데스크	자동 해결 건	2024년 8월 성과 기반 전환. 3~6개월 안에 사업 전반의 좌석 요금 폐지 계획	2026.9.23	The Next Web
시에라	해결·판매 성사	일을 끝냈을 때만 과금	2026.9.23	The Next Web

표에서 두 가지가 읽힌다. 첫째, 기준이 점점 결과 쪽으로 옮겨 간다. 대화(입력)에서 행동(과정)으로, 다시 해결과 매출(결과)로. 둘째, 가장 큰 회사는 한 방식에 걸지 않는다. 세일즈포스는 행동당 요금과 무제한 사용자당 요금을 함께 판다. 좌석이 사라진다기보다 좌석 옆에 계량기가 붙는 모습이다.

인수합병도 같은 방향을 가리킨다. 세일즈포스는 6월 15일 고객 응대 AI 회사 핀(옛 인터콤)을 약 36억 달러에 인수하기로 했다(TechCrunch). 핀은 해결 건당 요금으로 알려진 회사다. 해결 건수를 파는 회사를 좌석을 팔던 회사가 산 셈이다.

왜 중요한가: 좌석은 사람이었다

좌석 요금은 SaaS가 등장한 이래 기본 요금 방식이었다. 이유는 단순했다. 소프트웨어를 쓰는 주체가 사람이었고, 사람이 늘면 소프트웨어가 하는 일도 늘었다. 좌석 수는 가치를 재는 대리 지표로 충분했다.

AI 에이전트는 이 대리 지표를 끊는다. 에이전트는 로그인하지 않는다. 화면을 보지 않고 API(프로그램끼리 주고받는 연결 통로)로 여러 시스템을 오가며 일을 끝낸다. 가트너는 이것을 ’에이전틱 차익거래’라고 불렀다. 에이전트가 여러 기업 시스템을 넘나들며 업무를 처리해 직원이 개별 소프트웨어 화면을 직접 쓸 일이 줄어드는 현상이다. 가트너의 조지 브로클허스트는 이제 소프트웨어를 사람이 아니라 에이전트를 위해 사게 된다고 했고, 그 영향권에 있는 지출을 2030년까지 2,340억 달러로 추정했다(CIO). 이 수치는 분석 기관의 전망이며 산출 근거 전문은 유료 보고서에 있다.

여기서 문제의 구조가 드러난다. 좌석 요금에서는 AI가 잘할수록 파는 쪽이 손해를 본다. 에이전트가 상담원 20명분의 일을 하면 고객사는 20좌석을 해지한다. 그래서 소프트웨어 회사는 자기가 파는 AI의 성과를 자기 매출로 되찾을 방법이 필요했고, 그 답이 해결 건당 요금이다. 성과 요금은 고객을 위한 배려이기 전에 파는 쪽의 생존 장치다.

삼성전자 AI 전일제 환산 글에서 한국 기업이 AI의 성과를 “사람 몇 명분(FTE)“으로 재기 시작했다고 썼다. 이번 요금표 변화는 같은 일을 반대편에서 본 것이다. 사는 쪽은 AI를 사람 몇 명분으로 재고, 파는 쪽은 사람 한 명이 하던 일 한 건 단위로 값을 매긴다. 양쪽이 쓰는 자가 같아졌다. 사람의 일이다.

인간에게 무엇이 달라지는가

소프트웨어 가격표가 인건비 명세서와 나란히 놓인다. 바보르의 계산은 1유로 대 10유로였다. 비교 대상이 다른 소프트웨어가 아니라 콜센터 상담 비용이라는 점이 중요하다. 좌석 요금 시대에 소프트웨어는 사람을 돕는 도구였고 예산도 IT 부서에 있었다. 해결 건당 요금 시대에 소프트웨어는 사람과 같은 일을 놓고 단가를 겨루는 공급자가 되고, 예산은 인건비와 한 장부에서 비교된다. 구매 결정이 CIO에서 CFO로 옮겨 간다. 허브스팟이 이사회 승인까지 필요한 구매가 늘었다고 한 것도 이 흐름과 맞닿아 있다(The Motley Fool).

사람의 일은 ’해결되지 않은 건’으로 정의되기 시작한다. 성과 요금에서 에이전트는 쉬운 건을 해결하고 돈을 받는다. 사람에게 넘어오는 것은 에이전트가 풀지 못한 건, 즉 화가 났거나 복잡하거나 규정 밖에 있는 건이다. 한국 은행 콜센터에서 이미 그 모습이 보인다. 경향신문이 은행별 자료를 모은 결과, 국민은행은 AI 처리율이 41.3%(2024년)에 이르는 동안 상담 인력이 1,133명에서 869명으로 줄었고 상담원 1인당 하루 통화는 70콜에서 100~120콜로 늘었다. AI를 많이 도입한 콜센터의 월급은 236만 원에서 222만 원으로 낮았다는 분석도 함께 실렸다(경향신문). 쉬운 일이 빠지면 남은 사람의 하루는 가벼워지지 않고 더 무거워진다.

은행 콜센터 지표	대상	수치	시점	출처
AI 처리율	국민은행 전체 상담 건	41.3%	2024년	경향신문
상담 인력	국민은행 상담원	1,133명 → 869명	2025년까지	같은 기사
1인당 처리량	국민은행 상담원 1명, 하루	70콜 → 100~120콜	같은 기간	같은 기사
상담 인력	신한은행 상담원	693명 → 697명 (AICC 도입 후)	2024년	같은 기사
월 임금	콜센터 종사자(AI 미도입 vs 고강도 도입)	236만 원 vs 222만 원	박사과정 연구자 분석	같은 기사

표의 신한은행 행이 보여 주듯 AI 도입이 곧바로 감원으로 이어지지는 않는다. 다만 요금 구조가 해결 건당으로 바뀌면 기업이 “사람 한 명과 에이전트 몇 건”을 직접 비교할 계산서가 매달 손에 들어온다. 비교가 쉬워지면 결정도 빨라진다.

측정되는 일과 측정되지 않는 일이 갈린다. 해결 건당 요금은 ’해결’을 정의해야 작동한다. 핀의 방식에서는 고객이 마지막 답변 뒤 24시간 동안 더 묻지 않으면 해결로 간주하는 규칙도 쓰인다(해결 건당 0.99달러, Macha 요금 분석). 포기한 고객과 만족한 고객이 같은 1건으로 찍힐 수 있다는 뜻이다. 토스뱅크의 AI 챗봇 만족도가 36%로 기존 콜센터(72%)의 절반이었다는 경향신문 보도는 ’처리’와 ’만족’이 다른 숫자라는 것을 보여 준다. 사람이 하던 일 가운데 달래기, 설명하기, 예외 판단처럼 건수로 잘 안 잡히는 부분이 계산서에서 빠진다.

반대로 일하는 사람에게 협상의 언어도 생긴다. 에이전트 한 건의 값이 공개되면 사람이 처리하는 한 건의 값도 비교 가능해진다. 사람이 맡는 건이 더 어렵고 더 오래 걸린다면, 그 차이를 임금과 인력 배치에 반영하라고 요구할 근거가 된다. AI 에이전트 글에서 에이전트에게 열쇠를 넘길 때 책임의 경계를 정해야 한다고 썼는데, 요금 계약은 그 경계를 돈으로 적는 문서다.

반론과 불확실성

첫째, 좌석은 죽지 않았다. 좌석 요금 비중이 15%로 줄었다는 말은 순수 좌석 요금만 센 것이고, 가장 많이 늘어난 것은 좌석에 사용량을 더한 혼합형이다. 세일즈포스도 무제한 사용자당 라이선스를 계속 판다. 허브스팟은 고객들이 좌석과 크레딧을 서로 바꿔 쓰는 유연성을 원한다고 했다. 기업 재무팀은 예측 가능한 고정비를 좋아한다. “좌석은 죽었다”는 좌석을 팔 이유가 약한 회사의 주장이기도 하다. 젠데스크와 시에라는 이미 성과 요금으로 옮긴 회사다.

둘째, 성과의 정의는 파는 쪽이 쓴다. 해결의 기준, 사람에게 넘긴 건의 과금 여부, 월 최소 사용량이 모두 계약서의 작은 글씨에 있다. 성과 요금이 좌석 요금보다 싸다는 보장은 없다. 허브스팟은 가격을 내렸는데도 크레딧 소비가 늘었다고 했다. 단가가 내려도 총액은 오를 수 있다.

셋째, 수치 대부분이 회사 측 발표나 전망이다. 에이전트포스 ARR, 허브스팟의 72% 자동 해결률, 젠데스크의 80% 전망은 회사가 발표한 숫자이고 독립 검증은 공개되지 않았다. 가트너의 2,340억 달러도 2030년 전망치다. 한국 은행 콜센터 자료는 은행 몇 곳의 사례이며 업계 전체를 대표하지 않는다.

PRISM AGENDA의 시각

나는 좌석 요금의 퇴장을 소프트웨어 업계의 가격 실험으로 보지 않는다. 소프트웨어가 도구에서 노동의 공급자로 자리를 옮기는 신호로 본다. 좌석 요금은 “이 사람이 더 잘 일하도록 돕겠다”는 약속이었고, 해결 건당 요금은 “이 일을 대신 끝내겠다”는 약속이다. 약속이 바뀌면 비교 대상도 바뀐다. 소프트웨어 회사의 경쟁 상대는 이제 다른 소프트웨어가 아니라 상담원의 시급이다.

그렇다고 사람이 계산서에서 사라지는 것은 아니다. 사라지는 것은 쉬운 건이고, 남는 것은 어려운 건이다. 문제는 남은 사람이 더 어려운 일을 더 많이, 더 낮은 임금으로 떠안는 구조가 이미 한국 콜센터에서 보인다는 점이다. 성과 요금이 널리 퍼질수록 기업은 이 계산을 더 자주, 더 정확하게 하게 된다. 그 계산에 사람 쪽의 숫자가 빠지지 않게 하는 것이 앞으로의 과제다.

그래서 나는 에이전트 계약서를 읽는 기준을 제안한다. 성과 요금이 공정한지는 요금표가 아니라 아래 네 가지로 판단할 수 있다.

PRISM AGENDA 제안: 성과 요금 계약 4점검	정의	확인할 지표	한계
1. 해결의 정의	무엇을 해결 1건으로 세는가	고객 확인 해결과 ‘무응답 간주’ 해결의 비율	공급자가 비율을 공개하지 않을 수 있다
2. 이관 비용	에이전트가 사람에게 넘긴 건은 누가 얼마를 내는가	이관율, 이관 건의 평균 처리 시간	사람 쪽 비용은 계약서 밖에 있다
3. 상한과 예측	월 총액에 상한이 있는가	사용 상한 설정 여부, 전년 대비 총액	상한이 있으면 서비스가 멈출 수 있다
4. 학습 데이터 소유	우리 업무로 학습한 결과는 누구 것인가	운영 데이터·학습 결과 귀속 조항	가트너도 협상 과제로만 제시

네 번째 항목은 가트너가 CIO에게 권고한 목록에도 들어 있다(CIO). 사람이 하던 일의 노하우가 에이전트로 옮겨 갈 때, 그 노하우가 누구의 자산으로 남는지가 요금보다 오래가는 질문이기 때문이다.

자주 묻는 질문

SaaS 좌석 요금(per-seat pricing)이란 무엇인가? 소프트웨어를 쓰는 사람 수만큼 월 요금을 내는 방식이다. 직원 50명이 쓰면 50좌석을 산다. 2000년대 이후 SaaS의 기본 요금 방식이었지만, AI 에이전트가 로그인 없이 일을 처리하면서 사람 수와 소프트웨어가 하는 일의 양이 따로 움직이게 됐다. 좌석 요금만 쓰는 SaaS 기업 비중은 1년 새 21%에서 15%로 줄었다.

성과 기반 과금(outcome-based pricing)은 어떻게 작동하나? AI 에이전트가 정해진 결과를 냈을 때만 돈을 내는 방식이다. 고객 문의를 사람 개입 없이 해결했을 때, 영업 리드를 찾았을 때, 판매가 성사됐을 때 1건으로 센다. 젠데스크·시에라·허브스팟이 이 방식을 쓰고, 세일즈포스는 행동당 0.10달러의 사용량 요금과 사용자당 요금을 함께 판다. 무엇을 결과로 셀지는 계약마다 다르다.

AI 에이전트 요금이 바뀌면 상담원 일자리는 줄어드나? 요금 방식 자체가 일자리를 줄이지는 않지만, 기업이 사람 한 명과 에이전트 처리 건을 직접 비교하기 쉬워진다. 한국 은행 사례를 보면 국민은행은 AI 처리율이 41.3%에 이르는 동안 상담 인력이 1,133명에서 869명으로 줄었고, 신한은행은 도입 후에도 인력이 유지됐다. 공통점은 남은 상담원이 더 어렵고 많은 건을 맡게 됐다는 점이다.

다음 질문

• 에이전트가 풀지 못한 건만 맡는 상담원의 일은 어떻게 평가하고 보상해야 하는가.
• 한국 SaaS 기업은 좌석 요금을 버릴 수 있는가, 아니면 공공·금융 규제가 좌석을 지켜 주는가.
• AI 감원, ’구조조정’으로 이름을 바꿨나: 챌린저 8월 보고서