2026년 디지털 트랜스포메이션에서 먼저 물어야 할 것은 “무슨 AI와 SaaS를 더 살까?”가 아니다. 중복 시스템, 불필요한 업무, 방치된 라이선스와 정리되지 않은 데이터를 무엇부터 줄일지다. 기술을 무조건 덜 쓰자는 뜻이 아니라, 낮은 가치의 복잡성을 걷어내 남은 기술이 핵심 업무에 기여하도록 하자는 뜻이다.
이는 CIO·CTO뿐 아니라 IT 예산과 운영 위험을 함께 책임지는 CFO, 구매·보안 담당자와 중견기업 경영진의 과제다. 특히 AI는 기존 업무 구조를 그대로 둔 채 도입하면 새 비용과 통합 부담을 더할 수 있다. 효과를 내려면 현황을 파악하고, 없앨 것과 통합할 것을 구분한 뒤, 정리된 데이터와 업무에 필요한 AI를 배치해야 한다.
왜 2026년에는 ‘더하기’보다 ‘빼기’가 중요해졌나
기업의 AI 도입이 곧 사업 전환을 뜻하지는 않는다. 딜로이트의 2026년 기업 AI 조사에 따르면, AI로 신규 제품·서비스를 만들거나 핵심 프로세스·비즈니스 모델을 바꾼 기업은 34%였고, 37%는 기존 프로세스를 크게 바꾸지 않은 표면적 활용에 머물렀다. 이 조사 결과는 AI를 보유했는지가 아니라 업무와 사업을 실제로 바꿨는지를 따져야 함을 보여준다. 딜로이트의 2026년 조사 발표
기술 부채도 새 투자 효과를 잠식할 수 있다. 딜로이트는 글로벌 기술 리더십 조사에서 기술 부채가 조직 IT 지출의 21~40%를 차지할 수 있다고 제시했다. 이는 모든 기업에 그대로 적용되는 비율이 아니라 해당 조사에 근거한 추정치다. 낡은 코드뿐 아니라 중복 애플리케이션, 오래된 데이터 모델, 문서화되지 않은 인터페이스와 사람에게 의존하는 운영 지식도 기술 부채의 일부로 봐야 한다. 딜로이트의 기술 부채 분석
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AI의 비용 구조 또한 단순하지 않다. 좌석당 구독료 외에 토큰, 사용량, 에이전트 실행, 클라우드 인프라 비용이 붙을 수 있다. 딜로이트는 2026년 소프트웨어 산업 전망에서 LLM 사용 비용과 에이전트 투자, 하이브리드 가격제가 공급자의 마진뿐 아니라 고객사의 비용 예측에도 부담이 될 수 있다고 설명한다. 따라서 라이선스 수만 줄이고 API·토큰·인프라 지출을 놓치면 전체 비용은 오히려 늘 수 있다. 딜로이트의 소프트웨어 산업 전망
‘빼기’는 예산 삭감이 아니라 복잡성 관리다
디지털 감축은 네 가지 의사결정으로 나눠야 한다. IBM의 기업용 SaaS·COTS 최적화 프레임워크도 갱신을 자동으로 반복하기보다 사용량 최적화, 플랫폼 통합, 워크플로 단순화와 단계적 현대화를 검토하는 방향을 제시한다. IBM의 SaaS·COTS 최적화 프레임워크
- 폐기: 사업 가치와 사용률이 낮은 앱, 보고서, 프로세스를 종료한다.
- 통합: 기능이 겹치는 SaaS나 데이터 저장소를 공통 플랫폼 또는 표준 프로세스로 묶는다.
- 단순화: 불필요한 승인, 반복 입력, 수작업 전달과 중복 데이터 수집을 줄인다.
- 표준화: 부서별로 다른 업무 방식과 AI 사용 규칙을 공통 기준으로 정리한다.
이 구분은 중요하다. 비용이 크다고 무조건 없애는 것이 답은 아니다. 핵심 업무 시스템은 유지하면서 사용량이 낮은 구독 티어만 낮출 수 있고, 중복 기능은 통합하되 고유한 데이터 원천은 보존할 수도 있다.
더하기 중심 전환이 만드는 네 가지 함정
중복 시스템과 분산된 책임
부서마다 CRM, 협업 도구, 설문·프로젝트 관리 앱과 AI 비서를 따로 들이면 기능은 늘어도 데이터 위치와 책임 소재가 흩어진다. 같은 고객 정보가 여러 곳에 저장되면 어느 기록이 기준인지 불분명해지고, 계정·권한 관리도 복잡해진다.
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불필요한 일을 더 빠르게 자동화
업무 자체가 필요 없는지, 승인 구조가 타당한지 확인하지 않고 자동화부터 하면 비효율이 더 빠르게 반복된다. 먼저 프로세스의 목적과 각 단계를 검토하고, 남길 단계만 자동화해야 한다.
개인 생산성에 머무는 AI
이메일 요약과 회의록 작성이 개인의 시간을 아껴도 조직의 처리 방식이나 결과가 달라지지 않으면 사업 전환은 제한적이다. 딜로이트의 기업 AI 분석은 성과가 생산성과 효율성 개선에 집중되는 반면, 실제 매출 증대를 경험한 기업은 20%였다고 전한다. 생산성 개선과 매출 성과는 서로 다른 지표다. 딜로이트의 기업 AI 성과 분석
좌석 비용만 보고 총비용을 놓침
AI 라이선스를 줄여도 사용량 과금, 모델 호출, 저장·검색·오케스트레이션과 인프라 비용이 오르면 총지출은 줄지 않을 수 있다. 좌석당 요금과 변동 사용료를 함께 추적해야 한다.
무엇부터 줄일지 정하는 우선순위
1. 미사용 라이선스와 중복 앱
최근 90일 또는 180일 사용 기록은 조사 기준으로 활용할 수 있지만, 기간 자체가 보편적인 해지 규칙은 아니다. 휴직·계절 업무·프로젝트 주기를 고려해 해지 전에 담당자와 확인한다. 퇴사자·외부 인력 계정, 기능이 겹치는 서비스, 개인 카드로 결제한 그림자 IT, 사용량과 성과가 확인되지 않은 갱신 대상도 목록에 넣는다. BetterCloud는 앱과 사용량 정보를 활용한 라이선스·구독 티어 최적화 기능을 안내한다. BetterCloud의 가격 및 제품 정보
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2. 중복 데이터와 수작업 보고
같은 고객 정보를 여러 시스템에 입력하거나, 부서마다 매출·재고·고객 정의가 다르거나, 경영 보고용 스프레드시트를 반복해서 만드는 일을 찾는다. 데이터 자체를 지우기 전에 기준 원천과 보존 의무를 정하고, 중복 입력의 원인이 되는 업무 흐름을 함께 바꿔야 한다.
3. 승인·전달 단계
이메일로만 진행되는 승인, 같은 내용을 여러 관리자에게 반복 보고하는 절차, 담당자 부재 시 멈추는 일, 책임자가 불명확한 예외 승인을 살핀다. 승인자를 줄이는 것보다 위험도에 맞는 책임자와 예외 경로를 명확히 하는 것이 우선이다.
4. 성과와 책임이 정의되지 않은 AI 실험
종료 기준이 없는 챗봇, 실제 업무 결과와 연결되지 않은 사용량, 데이터 접근권한·운영 책임자가 없는 에이전트는 중단하거나 다시 설계할 후보다. ‘AI를 사용했다’는 사실만으로 성공을 기록하지 말고, 어떤 업무 결과를 얼마나 바꿨는지 측정한다.
평가표로 폐기·통합·유지를 구분하기
각 앱, 업무 흐름, AI 프로젝트를 같은 질문으로 검토한다. 점수표는 결정을 자동으로 내려주는 도구가 아니라, 비용과 위험을 빠뜨리지 않게 하는 공통 기준이다.
Do these 3 things before closing this tab:
1Fix the driver behind crashes, sound loss and screen glitches2Clear out junk files and repair common Windows errors3Scan for outdated or missing drivers - takes under a minute| 평가 항목 | 확인할 질문 |
|---|---|
| 사업 기여도 | 매출, 고객 유지, 비용 또는 위험 중 무엇을 개선하는가? |
| 실제 사용률 | 유료 좌석 가운데 실제 사용자는 몇 명이며, 어떤 업무에 쓰는가? |
| 중복성 | 다른 시스템이나 표준 프로세스로 대체할 수 있는가? |
| 통합·전환 비용 | 유지 비용과 비교했을 때 제거·통합에 드는 비용은 얼마인가? |
| 데이터 가치 | 고유한 원천 데이터, 기록 또는 업무 규칙을 보유하는가? |
| 규제·보안 | 폐기 시 보존, 감사, 개인정보 처리 의무가 생기는가? |
| 변경 가능성 | 제거 또는 통합이 다른 업무를 중단시키거나 장애 위험을 높이는가? |
| AI 준비도 | 데이터, API와 권한이 정리돼 AI 활용에 기여할 수 있는가? |
| 비용 구조 | 정액, 사용자당, 사용량, 토큰과 인프라 비용은 어떻게 결합되는가? |
| 종료 가능성 | 계약 해지, 데이터 반출, 마이그레이션과 대체 경로가 가능한가? |
판단은 다음처럼 연결할 수 있다.
- 사업 기여도와 사용률이 모두 낮으면 폐기를 검토한다.
- 사업 기여도는 높고 기능이 겹치면 통합을 검토한다.
- 업무 기여도는 높은데 데이터 품질이 낮으면 데이터 정비를 먼저 한다.
- 사용률은 높지만 비용이 과하면 티어 하향, 계약 협상 또는 대체안을 비교한다.
- AI 파일럿에 측정 가능한 업무 결과가 없으면 중단하거나 목표·설계를 다시 정한다.
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1~30일: 전수조사와 기준선
이 단계에서는 곧바로 계약을 끊지 말고 시스템 카탈로그와 비용·사용량 기준선을 만든다. 확인할 항목은 다음과 같다.
- 사용 중인 SaaS·클라우드 계정, 결제 주체와 계약 갱신일
- 좌석 수, 최근 사용일, 기능 중복과 소유 부서
- 데이터 보유 위치, API·SSO 연계, 권한과 퇴사자 계정
- AI 기능 사용량과 관련 비용
- 프로세스별 수작업 시간, 오류·장애·보안 위험
31~60일: 후보 분류와 전환 설계
후보를 즉시 제거, 통합 또는 티어 하향, 유지 또는 현대화의 세 범주로 나눈다. 각 후보에는 업무 소유자, 데이터 보존 방식, 대체 경로, 계약 조건, 예상 전환 비용과 롤백 조건을 붙인다. 클라우드·AI 지출은 좌석형 SaaS와 따로 분류하되 전체 비용표에서는 합산해 본다. ServiceNow는 자사 Cloud Cost Management를 여러 클라우드와 AI 리소스의 비용·사용량·거버넌스를 관리하는 방식으로 설명한다. 이는 한 가지 제품 사례이지 모든 조직에 필요한 구매 권고는 아니다. ServiceNow Cloud Cost Management 제품 정보
61~90일: 제한된 범위에서 실행
- 업무 한 건 또는 부서 하나를 골라 먼저 적용한다.
- 해지·이관 전에 필요한 데이터를 내보내고 보존·삭제 요건을 확인한다.
- 영향받는 사용자에게 대체 경로와 변경 시점을 알린다.
- 예외 승인자, 장애 대응 담당자와 되돌리기 조건을 지정한다.
- 절감액과 함께 처리시간, 오류율, 고객 응답시간 등 결과를 측정한다.
- 실행 후 30일에 사용량과 업무 영향을 다시 확인한다.
절감액만으로 성공을 판정하지 않기
애플리케이션 수나 구독 지출이 감소해도 업무 지연, 오류 또는 위험이 커졌다면 좋은 감축이 아니다. 시작 시점의 기준선을 남기고, 변경 전후를 같은 단위로 비교한다.
- 애플리케이션 수와 중복 기능 수
- 유료 좌석 대비 활성 사용자 비율, 사용자당 SaaS 비용
- 업무 한 건당 처리시간과 승인 단계 수
- 수작업 데이터 입력 횟수와 데이터 오류율
- AI 비용 대비 완료 업무 수
- AI 파일럿의 운영 전환 비율
- 장애, 보안 예외, 고객 응답시간
- 새 기능 출시까지 걸리는 시간
딜로이트의 2026년 조사에서 응답 기업 중 AI 파일럿의 40% 이상을 운영 단계로 전환했다고 답한 곳은 25%였으며, 54%는 향후 3~6개월 안에 그 수준에 도달할 것으로 예상했다. 이는 조사 응답에 따른 자기평가와 기대치이지 전 세계 기업의 실측 전환율은 아니다. 파일럿 개수보다 운영 전환과 업무 성과를 추적해야 하는 이유로 읽을 수 있다. 딜로이트의 2026년 기업 AI 조사 발표
AI 시대에 정리해야 할 권한과 통제
승인된 AI 도구가 늘어나는 상황에서는 도구 숫자보다 사용 기준이 중요하다. 딜로이트의 2026년 조사 발표는 승인된 AI 도구 사용 비율이 약 40%에서 60%로 늘었고, 벤더 선정 때 솔루션 개발 국가를 고려하는 기업은 77%였다고 전한다. 수치는 해당 조사에 응답한 기업에 관한 결과이며, AI 구매에서 거버넌스와 공급망 고려가 커지고 있음을 보여주는 신호다. 딜로이트의 2026년 기업 AI 조사 발표
조직은 공식 업무용 AI와 개인용 도구의 구분, 허용·금지 데이터, 사용 목적, 결과 검토 책임자, 프롬프트·산출물 보존 정책, 비용 상한, 외부 전송 여부와 에이전트 권한을 정해야 한다. 에이전트는 초기에는 읽기·요약·추천 업무부터 시작하고, 데이터 변경·지급·고객 통지·권한 변경은 별도 사람 승인 없이는 실행되지 않도록 설계하는 편이 안전하다. 잘못된 데이터, 과도한 권한, 중복 실행과 예상 밖의 사용량 비용은 실행 권한이 커질수록 통제가 어려워질 수 있다.
통합·폐기가 오히려 위험한 경우
통합 전에 확인할 위험
앱을 줄이면 관리 지점은 줄 수 있지만, 통합 플랫폼에 문제가 생겼을 때 영향을 받는 범위와 벤더 종속성이 커질 수 있다. 데이터 내보내기 형식, API 제한, 장애 시 대체 경로, 계약 해지 조건, 사용량 과금·가격 인상 조건, 핵심 기능의 독점 여부와 내부 운영 역량을 확인한다.
유지하거나 별도로 둘 이유
- 규제상 독립 운영이 필요하거나 감사·법적 보존을 지원하는 시스템
- 특정 지역·제품·고객의 고유한 업무를 담당하는 시스템
- 현재 사용률은 낮아도 재난복구에 필요한 시스템
- 대체 시스템의 데이터 품질이 낮거나 데이터 반출·삭제가 제한된 경우
- 폐기로 인한 업무 중단 비용이 유지 비용보다 큰 경우
- 새 표준 프로세스를 조직이 아직 운영할 준비가 되지 않은 경우
또한 단기 지출만 줄이려고 실험과 학습 역량을 없애서는 안 된다. 저가치 복잡성은 제거하되, 고객 경험과 장기 가치가 확인될 수 있는 학습은 보호하는 것이 균형점이다.
기술 투자 결정을 바꾸는 질문
딜로이트의 2026년 기술 트렌드 전망은 피지컬 AI, 에이전틱 AI, AI 인프라, AI 네이티브 조직과 지능형 보안 등 새로운 방향을 강조한다. 그러나 기술 목록이 실행 결과를 보장하지는 않는다. 데이터, 권한, 업무 흐름을 단순화하지 않으면 새 기술은 기존 복잡성에 한 겹을 더할 수 있다. 딜로이트의 2026년 기술 트렌드
따라서 새 시스템이나 AI 구매를 검토할 때는 기능 비교에 앞서 세 가지를 묻는다. 이 도구가 대체할 기존 시스템이나 수작업은 무엇인가? 어떤 측정 가능한 업무 결과를 바꿀 것인가? 사용량·데이터·권한을 누가 관리하고 비용을 어떻게 제한할 것인가? 답이 없다면 먼저 정리할 대상은 구매 목록이 아니라 현재의 업무와 기술 구조일 수 있다.
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