기업이 AI SaaS 제품을 구축하는 방법

대부분의 SaaS 제품은 이미 필요한 것을 알고 있는 사용자를 위해 만들어졌습니다. 대시보드를 열고 몇 가지 메뉴를 클릭한 다음 작업을 시작하면 됩니다. 구조화되어 있고 예측 가능하며 약간은 진부합니다.

AI가 이를 바꾸고 있습니다. 화려한 기능이 아니라 실시간으로 적응하고 의도를 이해하며 사용자에 맞춰 스스로 변화하는 소프트웨어라는 보다 심층적인 기능을 통해 말이죠. 단순한 '자동화'가 아니라 인식하는 행동입니다.

멀리 볼 필요가 없습니다. 스크립트를 따르던 엔터프라이즈 챗봇이 이제 사람이 개입하지 않고도 전체 지원 흐름에 걸쳐 답변을 표시하고, 작업을 트리거하고, 컨텍스트를 전달할 수 있습니다.

그리고 이러한 변화는 채팅에만 국한되지 않습니다. 사용자가 글을 작성하고, 학습하고, 온보딩하고, 분석하고, 빌드하는 방식에서도 이러한 변화가 나타나고 있습니다. SaaS를 정의했던 정적인 워크플로는 조용히 더 스마트한 것으로 대체되고 있습니다.

무엇이 변화하고 있는지, 그리고 이것이 차세대 소프트웨어에 어떤 의미가 있는지 자세히 살펴보세요.

AI SaaS란 무엇인가요?

AI SaaS(인공 지능 서비스형 소프트웨어)는 핵심 사용자 경험에 AI 기능을 직접 통합하는 클라우드 기반 소프트웨어입니다. 여기에는 자연어 입력, 생성 응답, 개인화된 플로우, 적응형 인터페이스와 같은 기능이 포함됩니다.

차이점은 기술적인 것뿐만 아니라 행동에 있습니다. AI SaaS에서는 제품이 지시를 기다리지 않습니다. 예측을 하고, 행동을 표시하고, 사용자의 의도에 따라 경험을 형성합니다.

이러한 미묘한 변화는 가치 전달 방식을 뒤집습니다. AI SaaS는 사용자에게 일련의 도구를 제공하는 대신 사용자가 묻기도 전에 결과를 제공합니다. 그렇기 때문에 SaaS 디자인, 온보딩 및 UX에 대한 기존의 플레이북이 시대에 뒤떨어진 것처럼 느껴지기 시작했습니다.

Grammarly, Duolingo, Notion 같은 도구는 단순히 AI를 추가하는 것이 아니라 이를 중심으로 제품 경험을 재설계하고 있습니다.

기존 SaaS와 AI SaaS 비교

AI는 SaaS를 대체하는 것이 아니라 재편하고 있습니다. 핵심적인 변화는 기능뿐만 아니라 사용자가 제품과 상호 작용하는 방식과 그 대가로 기대하는 것에서 비롯됩니다.

기존 SaaS는 구조화되고 규칙 기반입니다. 사용자는 정해진 흐름을 따르고, 예측 가능한 버튼을 클릭하고, 양식을 작성합니다. 제품은 입력에 반응할 뿐 그 이상은 없습니다.

AI SaaS는 이러한 모델을 완전히 뒤집습니다. 사용자는 단계를 건너뛰고 질문을 입력하며 제품이 자신의 의도를 이해하기를 기대합니다. 이제 더 이상 흐름을 설계하는 것이 아니라 실시간으로 해석하고 적응하며 응답하는 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.

제품 팀에게 이는 핵심 원칙을 다시 생각해야 한다는 의미입니다:

• Linear 사용자 경험을 개방형 입력으로 전환하는 방법
• 정적 문서가 실시간 검색으로 대체됩니다.
• 사후 대응에서 사전 예방으로 진화하는 인터페이스

그 결과 새로운 종류의 제품 로직, 즉 기본적으로 결과 중심적이고 컨텍스트를 인식하며 동적인 제품 로직이 탄생했습니다.

어떤 변화가 있는지 이해하려면 두 모델을 나란히 비교하고 각 모델이 사용자 경험을 어떻게 형성하는지 살펴보는 것이 도움이 됩니다.

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여전히 SaaS 제품을 출시하고 있지만 기대치가 새로운 상황입니다. 사용자는 안내를 받기를 원하지 않습니다. 사용자는 이해받기를 원하며 , AI는 바로 그 이해를 제공합니다.

AI가 SaaS 제품을 혁신하는 실제 사례

모든 SaaS 제품에 AI가 필요한 것은 아니지만, 이를 잘 활용하는 팀의 경우 대규모 언어 모델LLMs 통해 이전에는 불가능했던 제품 경험을 실현할 수 있습니다.

SaaS의 AI는 채팅 인터페이스와 자동 완성 필드를 넘어서고 있습니다. 최상의 구현에서는 AI 에이전트가 제품 내부에서 작동하여 사용자 입력을 추론하고 과거 상호 작용에서 컨텍스트를 검색하여 고도로 개인화된 응답을 생성합니다.

다음은 프로덕션 SaaS에서 LLMs 이미 잘 작동하고 있는 두 가지 영역입니다.

실제 UI 내에서 구조화된 출력 생성

가장 영향력 있는 AI 기능 중 일부는 콘텐츠를 생성하는 것이 아니라 그 위에 구축할 수 있는 구조를 생성합니다.

Excalidraw AI가 완벽한 예입니다. "사용자가 가입하고, 이메일을 확인하고, 대시보드를 누른다"는 식으로 원하는 흐름을 설명하면 AI가 그에 맞는 Mermaid.js 코드를 작성합니다. 다이어그램이 즉시 나타나며 앱 내에서 완전히 편집할 수 있습니다. 처음부터 다시 시작하는 것이 아니라 사용 사례에 맞는 스마트하고 구조화된 기반을 확보하게 됩니다.

이것은 정적인 그래픽이 아닙니다. 생각하는 코드로, 조작할 수 있는 시각적 워크플로로 전환됩니다.

프롬프트를 UI 레이아웃으로 바꾸는 Uizard, 사용자 목표에 따라 AI가 프런트엔드 및 백엔드 쿼리를 구성하는 Retool 등 다른 도구에서도 이를 연구하고 있습니다.

이 모든 경우에 LLM 사용자가 더 빠르게 작업할 수 있도록 도와줄 뿐만 아니라 제품의 모국어로 결과물을 생성합니다.

워크플로에 내장된 의사 결정 지원 에이전트

대부분의 SaaS 도구는 사용자가 다음에 수행할 작업을 알고 있다고 가정합니다. AI가 이를 바꾸고 있습니다.

이제 프로젝트, 이슈 또는 문서의 현재 상태를 읽고 다음 작업을 제안할 수 있는 임베디드 에이전트가 등장하고 있습니다.

In Linear에서는 AI가 버그와 문제를 요약한 다음 심각도, 빈도 또는 차단 상태에 따라 우선순위를 제안합니다. 단순히 티켓을 요약하는 것이 아니라 긴급성을 해석하고 부서 간 가교 역할을 하는 수직적 AI 에이전트의 역할을 수행하여 팀에 조치를 취하도록 유도합니다.

Asana AI는 프로젝트 데이터에서도 비슷한 작업을 수행합니다. 멈춰 있는 작업, 잘못 정렬된 소유자, 일정 변동 등을 발견하고 조용히 업데이트를 제안하여 작업의 균형을 재조정합니다.

이 유형의 에이전트는 콘텐츠를 생성하지 않습니다. 작업 진행 상황, 할당, 입력 등 시스템 내부의 신호를 읽고 작업의 방향을 바꾸는 작고 유용한 동작을 수행합니다.

사용자에 맞게 조정되는 AI 네이티브 온보딩

대부분의 온보딩 흐름은 몇 번의 안내 클릭과 체크리스트 등 정적입니다. 하지만 LLMs 사용하면 사용자가 원하는 것부터 시작하여 이를 중심으로 구축할 수 있습니다.

Coda에서는 온보딩이 대화처럼 느껴집니다. 오프사이트에서 팀을 계획하고, 고객 결과물을 관리하고, 습관을 추적하는 등 무엇을 하려는지 설명하면 AI가 작업 공간 스캐폴드를 구축해 줍니다. 표, 버튼, 수식이 이미 준비되어 있습니다.

Guide는 제품 메타데이터와 AI를 사용하여 사용자의 입력에 따라 인앱 워크스루를 자동으로 생성하는 다른 접근 방식을 취합니다. 어떤 종류의 가이드가 필요한지 말하기만 하면 수동으로 캡처할 필요 없이 자동으로 흐름을 생성합니다.

예전에는 둘러보던 것을 이제 바로 시작할 수 있습니다.

의도를 가지고 나타납니다. 제품은 구조에 반응합니다.

구조화된 출력에서 적응형 온보딩에 이르기까지 지금까지 살펴본 모든 사용 사례는 자연어, 문맥, 메모리 및 동적 출력을 처리할 수 있는 인프라에 의존합니다. 이러한 도구 중 일부는 백그라운드에서 작동합니다. 다른 도구는 제품 stack 직접 임베드되어 있습니다.

에이전트 구축, RAG 파이프라인 관리, 입력 구조화, 실제 워크플로우에 LLMs 연결하는 데 도움이 되는 현재 AI 네이티브 SaaS를 지원하는 가장 중요한 플랫폼에 대해 살펴보세요.

AI 기반 SaaS 제품 구축을 위한 상위 7가지 도구

1. Botpress

Botpress 단순히 질문에 답하는 것 이상의 기능을 수행해야 하는 에이전트를 구축할 때 사용할 수 있는 솔루션입니다. 로직, 메모리, 작업 흐름, 멀티채널 배포를 한 곳에서 결합하여 AI의 작동 방식을 실질적으로 제어하고자 하는 팀을 위해 만들어졌습니다.

모든 백엔드에 연결하고, 차례에 걸쳐 컨텍스트를 전달하고, API 호출을 처리하고, 실제 결과를 트리거할 수 있으며, 이 모든 작업을 동일한 대화 내에서 수행할 수 있습니다. 채팅을 통해 단순한 응답을 제공하는 것이 아니라 행동을 유도해야 하는 상황에서 특히 강력합니다. 사용자 온보딩, 방문 예약, 내부 운영 처리, 라우팅 지원 등 어떤 작업이든 Botpress 사용하면 원활하게 처리할 수 있습니다.

이 플랫폼은 웹, 다음과 같은 플랫폼도 지원합니다. WhatsApp 및 Telegram및 사용자 지정 SDK를 기본적으로 지원하므로 에이전트가 이미 사용자가 있는 곳으로 이동합니다.

주요 기능:

• 로직, 메모리 및 API 동작에 대한 완벽한 제어
• 테스트, 분석 및 버전 관리를 위한 기본 제공 도구
• 멀티채널 지원(웹, WhatsApp, Slack, 사용자 지정)
• 라이브 상담원, 폴백 플로우 및 사용자 지정 UI 위젯으로의 손쉬운 핸드오프

가격:

• 무료 요금제: 월 $0, 5달러 AI 크레딧 포함
• Plus월 $89 - 실시간 상담원 핸드오프 및 분석 포함
• 팀: 월 $495 - 역할 관리, SSO, 협업 기능 추가
• Enterprise: 대규모 또는 규정 준수를 중시하는 팀을 위한 맞춤형 요금제

2. LangChain

LangChain은 계획 에이전트, 내부 코파일럿, 분석 설명자 등 전혀 채팅처럼 보이지 않는 많은 AI 기능의 근간이 됩니다. 유연하고 모듈식이며 개발자가 LLMs 도구, API 및 메모리에 연결할 수 있는 명확한 방법을 제공합니다.

이러한 유연성에는 몇 가지 단점이 있습니다. 대부분의 오케스트레이션과 디버깅이 파이썬이나 자바스크립트에서 이루어지기 때문에 LangChain은 매우 SDK 중심적입니다. LangFlow라는 코드 없는 빌더를 도입했지만, 아직 초기 단계이며 핵심 SDK 환경의 세련미나 안정성이 부족합니다.

하지만 상담원이 생각하고, 계획하고, 행동하는 방식을 완전히 제어해야 한다면 대부분의 사람들이 이 도구를 사용합니다.

주요 기능:

• 도구 사용, 계획 및 메모리를 지원하는 에이전트 프레임워크
• OpenAI 함수, RAG 파이프라인, 벡터 검색에 대한 기본 지원
• 워크플로 및 추론 단계 연계를 위한 모듈식 설계
• 대부분의 API, 벡터 DB 및 문서 로더에서 작동합니다.

가격:

• LangChain OSS: 무료 오픈 소스
• LangSmith (디버깅 + 모니터링): 현재 무료, 곧 사용량 기반 요금제 출시 예정

3. 솔방울

Pinecone은 거의 모든 프로덕션 RAG 시스템에서 볼 수 있는 벡터 데이터베이스로, 그럴 만한 이유가 있습니다. 빠르고 확장 가능하며 최소한의 설정으로 고차원 데이터를 저장하고 검색 할 수 있습니다. 지원 티켓, 내부 문서 또는 구조화된 지식을 색인하든 Pinecone을 사용하면 관련 컨텍스트를 LLM 워크플로우에 쉽게 가져올 수 있습니다.

새로 출시된 Pinecone Assistant를 사용하면 이 작업이 훨씬 쉬워집니다. 이 기능은 청크, 임베딩 및 검색을 백그라운드에서 처리하므로 팀은 인프라를 관리할 필요 없이 데이터 인식 에이전트 및 검색 기능을 구축할 수 있습니다.

stack 유일한 것은 아니지만, 빠르고 필터링된 검색이 중요한 경우 대부분의 팀이 Pinecone을 사용합니다. LangChain 또는 Cohere에 연결하면 모든 RAG 기반 어시스턴트를 위한 안정적인 기반을 확보할 수 있습니다.

주요 기능:

• 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 빠른 벡터 검색
• 파인콘 어시스턴트(2025)로 검색 복잡성 완화
• 메타데이터 필터, 멀티테넌트 인덱싱, 하이브리드 스코어링
• 관리형 인프라 - 호스팅이나 튜닝이 필요 없음

가격:

• 스타터: 최대 5백만 개의 벡터 무료 제공
• 표준: 사용량 기반의 탄력적 확장
• Enterprise: 기업: 전용 용량 및 지원

4. Cohere

Cohere는 고품질의 빠른 임베딩을 위한 플랫폼으로 시작했으며, 여전히 그 분야에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다. 하지만 지난 1년 동안 Rerank API와 호스팅 Command R 모델과 같은 도구 덕분에 검색 증강 생성(RAG)을 지원하는 더 광범위한 플랫폼으로 발전했습니다.

Rerank API는 Cohere가 돋보이는 부분입니다. 쿼리와 얼마나 잘 일치하는지에 따라 검색 결과의 순서를 변경할 수 있으므로 20개의 원시 청크를 LLM 전달하는 대신 중요한 3개만 전송할 수 있습니다. 그 결과 응답 속도가 빨라지고, 토큰 사용량이 줄어들며, 의도적인 답변이 더 선명하게 표시됩니다.

또한 다국어 지원, 긴 문맥 인식, 임베딩, 검색, 순위 재지정을 한 곳에서 처리하는 호스팅 stack (선택 사항)도 제공되므로 별도의 미세 조정이 필요하지 않습니다.

Cohere는 모델이 추론하는 방식을 변경하는 것이 아니라 모델이 보는 것을 개선해야 할 때 빛을 발합니다. Rerank API를 Pinecone과 같은 우수한 벡터 저장소 및 LangChain과 같은 스마트 오케스트레이터와 함께 사용하면 더 짧고 정확하며 설명하기 쉬운 답변을 얻을 수 있습니다.

주요 기능:

• 더 선명하고 맥락에 맞는 답안 선택을 위한 v3.5 재순위 조정
• 지연 시간이 짧은 API가 포함된 호스팅된 RAG stack
• Pinecone, LangChain 및 LlamaIndex와 잘 작동합니다.

가격:

• 임베딩: 월 최대 10만 쿼리 무료
• 순위 재조정: 사용량 기반(가격 문의)

5. LlamaIndex

인공지능은 사용자가 제공하는 데이터만큼만 성능이 향상된다는 특정 아이디어를 기반으로 만들어졌습니다. PDF, 위키, 데이터베이스 또는 스프레드시트에서 데이터를 가져오는 경우, 구조, 메타데이터 및 스마트 라우팅을 통해 검색할 수 있도록 준비할 수 있는 방법을 LlamaIndex에서 찾을 수 있습니다.

벡터 검색을 처리하는 Pinecone이나 관련성 순위를 재조정하는 Cohere와 달리, LlamaIndex는 모델을 공급하는 파이프라인에 중점을 둡니다. 소스를 청크 및 색인하고, 문서 메타데이터를 추적하며, 키워드나 임베딩뿐 아니라 구조와 의도에 따라 쿼리를 라우팅합니다.

특히 제품 설명서, 고객 데이터, 엔지니어링 로그 등 컨텍스트가 중요하고 일반적인 검색이 어려운 도메인별 콘텐츠에 의존하는 AI 제품을 구축하는 팀에 유용합니다.

라마인덱스는 일부 영역에서 랭체인과 겹치지만, 에이전트 계획이나 도구 사용이 아닌 데이터 준비 및 인덱싱에 더 중점을 두고 있습니다.

주요 기능:

• 정형 및 비정형 데이터를 위한 색인 파이프라인
• 스마트 쿼리 라우팅 및 소스 추적
• Pinecone, Chroma 또는 로컬 메모리 저장소에서 작동
• 높은 신뢰도의 내부 데이터 액세스가 필요한 에이전트와 가장 잘 어울립니다.

가격:

• 오픈 소스: 무료(MIT)

6. 버셀 AI

Vercel AI SDK는 AI가 단순히 구석에 배치된 챗봇이 아니라 제품의 일부처럼 느껴지도록 하려는 팀을 위한 솔루션입니다. 응답 스트리밍, 메모리, 외부 도구 호출을 완벽하게 지원하며 React, Svelte 또는 Next.js를 사용하여 앱 내에서 채팅과 같은 반응형 인터페이스를 구축할 수 있도록 도와줍니다.

프론트엔드 상태 및 UX를 얼마나 잘 처리하는지 보여주는 Next.js를 개발한 팀이 개발했습니다. 최신 버전에는 모델 입력, 도구 사용 및 접지 소스를 구조화하기 위한 곧 출시될 표준인 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)에 대한 지원도 추가되었습니다. 즉, 더 깔끔한 API, 더 쉬운 사용자 지정, 어시스턴트가 수행하는 작업에 대한 더 나은 제어가 가능해집니다.

여기서 에이전트를 구축하지는 않지만, 이미 에이전트가 있는 경우 이를 세련된 제품 경험으로 전환할 수 있습니다. SDK는 모든 프런트엔드 stack 깔끔하게 맞으며 MCP, 도구 사용 및 스트리밍을 지원하므로 네이티브 느낌이 필요한 AI 인터페이스에 이상적입니다.

주요 기능:

• React 또는 Svelte 앱에 직접 AI 인터페이스 추가하기
• 스트리밍, 채팅 기록, 도구 지원 및 접지하기
• 구조화되고 제어 가능한 모델 동작을 위한 MCP 지원
• Next.js 제작자가 구축 - 프론트엔드 UX에 최적화됨

가격:

• 오픈 소스 SDK: 무료
• 버셀 호스팅: 사용량 기반(컴퓨팅 + 대역폭)

7. 7.

Make는 특히 AI를 통합하는 초기에 SaaS 제품을 위한 덕트 테이프와 같습니다. Make는 많은 코드를 작성하지 않고도 앱을 연결하고, 워크플로를 트리거하고, AI 모델을 연결할 수 있는 시각적 자동화 플랫폼입니다.

제품 팀이 완전한 백엔드나 오케스트레이션 계층 없이도 AI 동작을 프로토타이핑할 수 있는 기능을 제공하는 데 정말 탁월합니다. 사용자가 채팅에서 부정적인 피드백을 제공할 때 지원 후속 조치를 트리거해야 하나요? Make를 사용하세요. OpenAI 해당 메시지를 요약하여 Hubspot CRM에 기록하고 싶으신가요? 역시 Make를 사용하세요.

복잡한 계획 에이전트나 심층적인 도구 사용을 위해 만들어지지는 않았지만, A와 B, C를 연결하기만 하면 되는 작업에 빠르고 유연하며 친숙하게 사용할 수 있습니다. 특히 AI를 우선으로 하는 제품은 아니지만 일부 인텔리전스를 백그라운드에 포함하고자 할 때 유용합니다.

주요 기능:

• 수백 개의 사전 구축된 앱 통합 기능을 갖춘 비주얼 빌더
• AI 입력에서 손쉬운 작업 트리거(예: GPT 요약 → 이메일/전송/CRM)
• 내장된 OpenAI 모듈과 HTTP 및 webhook 지원
• 팀 운영, 피드백 루프, 경량 자동화에 적합
  
  

가격:

• 무료: 월 1,000개 작전, 활성 시나리오 2개
• Core: 월 $9 - 소규모 팀 및 가벼운 사용용
• Pro: 월 $16 - 더 많은 운영, 예약 및 오류 처리 기능 추가
• 엔터프라이즈: 사용자 지정 - 미션 크리티컬한 흐름을 실행하는 팀용

SaaS 제품에 AI를 추가하기 위한 모범 사례

AI로 구축한다는 것은 단순히 새로운 기능을 추가하는 것만이 아니라 제품의 근본적인 작동 방식을 바꾸는 경우가 많습니다. 이러한 모범 사례를 통해 팀은 유용성, 명확성, 사용자 신뢰라는 가장 중요한 요소에 집중할 수 있습니다.

1. AI를 단순한 애드온이 아닌 제품의 일부로 만들기

AI는 사용자의 핵심 경험을 지원해야지 부수적으로 존재해서는 안 됩니다. 구석에 떠 있는 채팅 창처럼 단절된 기능처럼 느껴진다면 사용되지 않을 것입니다.

대신 사람들이 이미 사용하고 있는 워크플로에 AI를 통합하세요. Linear AI가 이슈 추적 및 우선순위 지정을 지원합니다. Coda에서는 사용자의 목표를 중심으로 테이블과 로직을 구축합니다. 이러한 기능은 따로 분리된 것이 아니라 제품 작동 방식의 일부입니다.

먼저 사용자가 막히는 지점이나 업무가 느려지는 지점을 파악하세요. AI를 사용하여 이러한 순간을 매끄럽게 처리하세요.

2. 단순한 입력이 아닌 의도를 중심으로 구축

LLMs 사용자가 입력한 내용뿐만 아니라 사용자가 왜 무언가를 하는지 이해할 때 가장 효과적입니다. 즉, 제품에서 사용자의 의도를 조기에 파악하고 이를 중심으로 흐름을 디자인해야 합니다.

그렇기 때문에 Notion AI나 듀오링고 맥스 같은 도구가 유용하게 느껴집니다. 이러한 도구는 단순히 응답하는 것이 아니라 컨텍스트와 목표에 따라 응답을 형성합니다. 이는 사용자의 말뿐만 아니라 사용자의 의도를 안내하고 학습하도록 UX를 구성한 경우에만 효과가 있습니다.

물어보세요: 사용자가 무엇을 달성하려고 하는가? 그런 다음 이를 바탕으로 구축하세요.

3. 사용자에게 가시성 및 제어 기능 제공

AI는 블랙박스에서 의사 결정을 내리는 것이 아니라 의사 결정을 지원해야 합니다. 사용자는 모델이 무엇을 하고 있는지, 어디서 정보를 얻었는지, 어떻게 동작을 조정할 수 있는지 이해해야 합니다.

좋은 인공지능 인터페이스는 제안한 이유를 설명합니다. 사용자가 다시 시도하거나 편집하거나 대안을 탐색할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 신뢰를 쌓고 자동화에 과도하게 의존하는 것을 방지할 수 있습니다.

데이터 원본을 노출하고, 이해가 되는 경우 즉시 논리를 표시하며, 항상 수동으로 재정의할 수 있는 여지를 남겨두세요.

4. 엣지 케이스 및 장애에 대비

LLMs 항상 예상대로 작동하는 것은 아닙니다. 문맥을 놓치거나 모호한 출력을 생성하거나 지침을 잘못 해석할 수 있습니다. 제품은 이에 대비해야 합니다.

가드레일을 추가합니다. 신뢰도 점수를 사용하여 불확실한 응답을 라우팅하세요. 다른 대규모 언어 모델이나 사람 지원으로 원활하게 대체할 수 있도록 하세요. 그리고 가장 중요한 것은 사용자가 AI와 상호 작용하는 방식을 추적하여 AI가 도움이 되는 부분과 작업이 필요한 부분을 파악할 수 있다는 점입니다.

AI는 제품을 개선해야지 예측 불가능하게 만들어서는 안 됩니다.

5. 하나의 강력한 사용 사례로 시작하여 점진적으로 확장하기

처음부터 모든 제품을 AI 기반으로 만들 필요는 없습니다. 가장 성공적인 팀은 하나의 기능, 하나의 워크플로 등 작은 것부터 시작하여 사용자가 매일 사용할 때까지 개선해 나갑니다.

온보딩, 문서 검색, 분석 요약 또는 작업 자동화가 그 예가 될 수 있습니다. AI를 통해 마찰을 줄이거나 속도를 높일 수 있는 한 가지 영역에 집중하여 제대로 작동하도록 한 후 확장하세요.

강력하고 안정적인 기능은 신뢰를 구축합니다. 사용자가 이러한 기능을 신뢰하게 되면 다른 사용 사례로 확장하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

지금 바로 SaaS 제품에 AI 추가

온보딩, 지원, 내부 워크플로 등 SaaS 제품에 실시간 인텔리전스를 도입하려면 모델 그 이상의 것이 필요합니다. AI를 제품 로직, 사용자 컨텍스트 및 도구에 연결할 수 있는 인프라가 필요합니다.

바로 여기에 Botpress 적합합니다. 단순한 채팅을 넘어 성과를 창출하는 AI 에이전트 설계를 시작하려는 팀을 위해 만들어졌습니다.

자체 API에 연결하고, 지식 소스를 연결하고, 메모리를 관리하고, WhatsApp, 웹 또는 사용자 지정 앱과 같은 채널에 배포하는 모든 작업을 한곳에서 수행할 수 있습니다. AI 어시스턴트를 추가하든 앱 내부에 완전한 에이전트 레이어를 구축하든 상관없습니다.

지금 바로 무료로 구축을 시작하세요.

자주 묻는 질문

1. 오늘날 AI SaaS를 도입하기에 가장 적합한 산업은 무엇인가요?

오늘날 AI SaaS를 도입하기에 가장 적합한 산업으로는 고객 지원, 의료, 금융, 교육, 인사 등 반복적인 워크플로우의 자동화나 자연어 이해가 효율성을 직접적으로 개선하는 분야가 있습니다. 이러한 산업은 예측 가능한 작업의 양이 많기 때문에 이미 높은 ROI를 보고 있습니다.

2. AI를 추가하려면 SaaS 제품을 다시 빌드해야 하나요?

AI를 추가하기 위해 SaaS 제품을 다시 빌드할 필요는 없습니다. 대부분의 기업은 기존 인프라와 연동되는 API 또는 통합 도구를 사용하여 스마트 검색이나 챗봇 지원과 같은 특정 기능에 AI를 임베드하는 것으로 시작합니다.

3. AI 상담원과 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

AI 에이전트와 챗봇의 차이점은 챗봇은 정적 쿼리에 응답하는 반면, AI 에이전트는 다단계 작업을 실행하고 시스템 또는 API와 상호 작용하여 자율적으로 작업을 완료한다는 점입니다.

4. SaaS에 AI를 추가할 때 피해야 할 가장 큰 실수는 무엇인가요?

SaaS에 AI를 추가할 때 피해야 할 가장 큰 실수로는 명확한 사용 사례 없이 AI 기능을 시작하거나, 투명성이나 사용자 제어를 무시하거나, 사용자의 의도를 정확하게 파악하고 이해하지 못하거나, 실제 사용자를 대상으로 유용성을 검증하기 전에 AI를 확장하는 것 등이 있습니다.

5. 제품에 AI를 추가하려면 어떻게 시작해야 하나요?

제품에 AI를 추가하려면 개인화된 온보딩이나 스마트 검색과 같이 영향력이 크고 위험도가 낮은 단일 기능에 집중하세요. 제한된 사용자 그룹에 배포하고 실제 문제를 해결하고 있는지 확인하기 위해 확장하기 전에 세분화하세요.