2027년까지 자체 개발(In-House)될 가능성이 가장 높은 소프트웨어 범주

2027년까지 자체 구축(In-house)될 가능성이 가장 높은 소프트웨어 카테고리는 워크플로 자동화, 내부 관리자 도구, 대시보드 및 BI 보고, 가벼운 CRM, 프로젝트 관리, 고객 지원 도구입니다. 그 경계선은 '프로세스' 대 '정확성'입니다. 비즈니스의 작동 방식을 규정하는 소프트웨어는 이제 임대하는 것보다 직접 구축하는 것이 더 저렴합니다. 반면 급여, 결제, 원장, 세금처럼 매번 완벽하게 정확해야 하는 소프트웨어는 계속 구매하여 사용할 것입니다.

어떤 소프트웨어 카테고리가 먼저 자체 구축으로 전환될까요?

워크플로와 관리 도구가 첫 번째입니다. Retool의 2026 Build vs. Buy 보고서에서 817명의 빌더를 대상으로 설문조사를 진행한 결과, 35%가 이미 최소 하나 이상의 SaaS 도구를 맞춤형 구축으로 대체했으며, 78%는 2026년에 더 많은 도구를 직접 구축할 계획이라고 답했습니다. 대체 압박을 가장 많이 받는 카테고리는 워크플로 자동화(35%), 내부 관리자 도구(33%), BI 도구(29%), CRM 및 폼 빌더(25%), 프로젝트 관리(23%), 고객 지원(21%)이었습니다.

이 카테고리들의 공통점을 살펴보세요. 모두 자체 데이터를 자체 프로세스를 통해 이동시킵니다. 고도의 컴퓨터 과학이 필요한 분야는 없습니다. 가치는 항상 워크플로에 있었고, 그 워크플로는 벤더의 것이 아니라 여러분의 것입니다. 범용 도구가 프로세스의 70%만 지원하면서 사용자당 비용을 청구할 때, 프로세스를 100% 지원하는 AI 지원 구축 방식이 비용 효율성 면에서 승리하기 시작합니다. 실패 비용도 낮습니다. 내부 대시보드가 오작동하더라도 소송으로 이어지지 않으며, 반나절 정도의 시간만 손해 볼 뿐입니다.

왜 지금 이런 일이 일어날까요?

에이전트 기반 코딩(Agentic coding) 덕분에 "언젠가 구축해야지" 했던 일이 이틀짜리 작업으로 바뀌었습니다. Gartner는 2027년까지 에이전트 기반 코딩을 사용하는 엔지니어링 팀의 65% 이상이 IDE를 선택 사항으로 취급할 것으로 예측하며, 제어, 거버넌스, 검증이 자동화된 플랫폼으로 이동할 것이라고 전망합니다. 소프트웨어 구축은 이제 직접 타이핑하는 일에서 감독하는 일로 변모하고 있습니다.

동일한 Retool 설문조사는 성숙한 AI 구축이 실제로 어떻게 이루어지는지 보여줍니다. 작동하는 소프트웨어를 출시한 빌더 중 72%는 AI를 사용하여 직접 통합할 개별 코드 조각을 작성하고, 31%만이 프롬프트만으로 전체 앱을 완성하며, 단 8%만이 AI가 생성한 코드를 수정 없이 그대로 배포합니다. 프롬프트만으로 앱을 만드는 방식은 여전히 소수입니다. 변화된 점은 맞춤형 소프트웨어의 구축 비용이 크게 낮아져 전체 도구 클래스에 대한 '자체 구축 vs 구매'의 기본 선택지가 뒤바뀌었다는 것입니다. 이 변화는 조용히 일어났습니다. 설문조사에 참여한 빌더의 60%가 지난 한 해 동안 IT 부서의 감독 없이 무언가를 배포했습니다.

Klarna는 실제로 무엇을 증명했나요?

Klarna는 과장된 소문이 아닌 실제적인 분리를 증명했습니다. 2024년 Klarna의 CEO는 Salesforce와 Workday 사용을 중단한다고 발표했고, 헤드라인은 SaaS의 종말을 선언했습니다. 하지만 후속 보도는 헤드라인보다 더 유용했습니다. CX Today는 Klarna가 Workday를 다른 벤더의 HR 플랫폼으로 대체했으며, CRM 기능은 소규모 SaaS 도구들과 자체 구축한 연결 레이어를 혼합하고 그 위에 AI를 얹어 재구축했음을 확인했습니다.

이를 자세히 읽어보면 위의 카테고리 목록이 입증됩니다. Klarna가 자체 구축한 것은 데이터 통합, 내부 워크플로, 자체 프로세스만의 고유한 영역과 같은 '연결 고리'였습니다. 핵심 뱅킹 원장을 대충 코딩하여 직접 만든 것이 아닙니다. Klarna는 라이선스를 보유한 은행입니다. 매번 정확해야 하는 소프트웨어는 전문 업체에 맡겨두고 프로세스 소프트웨어만 자체 구축으로 전환한 것이며, 이는 대부분의 기업이 2027년까지 내리게 될 결정과 동일합니다.

어떤 소프트웨어가 계속 구매 상태로 유지될까요?

잘못된 결과가 비용 손실이나 라이선스 문제로 이어지는 모든 분야입니다. 급여 및 세금 엔진, 회계 기록 시스템, 결제 처리 및 PCI 준수, 인증된 대면 결제 단말기 하드웨어 등이 이에 해당합니다. 두 대의 포스기에서 동시에 마지막 남은 수량을 판매하더라도 재고 수량이 정확하게 맞아야 하는 동시성 제어 하에 있는 재고 관리, 일 센트 단위까지 일치해야 하는 정산 보고서도 포함됩니다.

AI는 이러한 종류의 코드를 유창하고 자신 있게 작성하지만, 바로 그 점이 문제입니다. 유창하고 자신 있게 작성하는 것이 실제 부하 환경에서 올바르게 작동하고, 감사를 통과하고, 인증을 받는 것과 같지는 않습니다. 이러한 신뢰성은 수년간의 실제 트래픽 처리와 규정 준수 작업을 통해서만 얻어지며, 어떤 코딩 에이전트도 이를 단축할 수 없습니다. "AI가 우리 스택 전체를 구축했다"는 이야기를 자세히 뜯어보면 그 아래에는 항상 구매한 핵심 시스템이 자리 잡고 있습니다.

이 분리 공식에서 POS는 어디에 위치할까요?

POS는 이 경계선의 양쪽에 동시에 걸쳐 있어 아주 유용한 테스트 케이스가 됩니다. POS의 전면부, 즉 결제 흐름, 화면 구성, 판매 후 일어나는 일, 직원의 주문 처리 방식 등은 프로세스 소프트웨어에 해당합니다. 이는 다른 곳에서 자체 구축으로 빠르게 전환되고 있는 내부 도구들과 같은 종류입니다. 맞춤형 POS에 대한 수요가 계속 늘어나는 이유가 바로 여기에 있습니다. 가맹점들은 이제 벤더가 제공하는 템플릿에 맞춰 자신들의 카운터 워크플로를 억지로 끼워 맞추는 일을 그만두고 싶어 합니다. 하지만 그 레이어 아래에 있는 정산, 재고의 진실, 일치하는 보고서 등은 철저히 '계속 구매해야 하는' 카테고리에 속합니다.

2027년에 실현 가능한 모델은 다른 누군가가 정확하게 유지 관리하는 인프라 위에, 자신만의 고유한 의견이 반영된 레이어를 구축하는 것입니다. Final은 이러한 분리를 중심으로 설계되었습니다. 평범한 언어로 POS를 설명하거나 MCP를 통해 자체 AI를 연결하면, 여러분이 만든 흐름이 관리형 커머스 인프라 위에서 실행됩니다. 재고, 보고, 그리고 Final Pay가 결제 프로세서 및 인증된 단말기를 통해 결제를 처리합니다. 이 모델이 실제로 어떻게 작동하는지 보려면, ChatGPT-5.6으로 맞춤형 POS 구축하기 가이드를 통해 AI가 처리하는 영역과 인프라가 넘겨받는 영역이 어디인지 정확히 확인해 보세요.