맥킨지 State of AI 2026: 기업 32%는 소프트웨어를 사는 대신 AI로 직접 만들었다

32%라는 숫자는 정확히 무엇을 말하나?

정확한 워딩이 중요하다. "올해 소프트웨어 구매를 전부 건너뛰었다"가 아니라, "에이전틱 코딩 도구로 해당 기능을 사내에서 직접 구현할 수 있어서, 최소 1건의 소프트웨어 제품 또는 기능 구매를 하지 않기로 결정했다"는 응답이 32%다. 전면 대체가 아니라, 구매 목록에서 한 줄씩 지워지기 시작한 것이다.

그래도 이 수치가 가볍지 않은 이유는 방향성 때문이다. 지금까지 기업 소프트웨어의 경제학은 명확했다. 직접 만들면 더 비싸고 더 오래 걸리니, 산다. 에이전틱 코딩은 이 전제의 "비용" 항을 무너뜨렸다. 니치한 내부 도구, SaaS의 부가 기능, 특정 팀만 쓰는 워크플로: 연간 구독료를 내던 것들이 "한나절 바이브 코딩"의 사정권에 들어왔다. 연매출 10억 달러 이상 기업 중 최소 한 개 기능에서 AI 에이전트를 확장 적용 중인 곳은 40%로, 1년 전 27%에서 뛰었다.

어떤 기업이 사지 않고 만드는가?

두 부류다. 개발 역량이 원래 있는 기술 기업(41%), 그리고 AI 고성과 기업. 맥킨지가 "고성과(high performer)"로 분류한, EBIT의 5% 이상을 AI에서 얻는 기업(전체의 약 6%)은 절반 가까이가 소프트웨어 구매를 생략한 반면, 나머지 기업은 31%였다.

인과의 방향을 조심해서 읽어야 한다. "직접 만들면 고성과 기업이 된다"가 아니라, "AI를 성과로 연결하는 역량을 갖춘 조직이 빌드 옵션도 실행할 수 있다"에 가깝다. 같은 보고서의 냉정한 수치가 이를 뒷받침한다. AI로 EBIT에 유의미한 영향을 봤다는 기업은 37%로 전년과 사실상 같다. 도구는 폭발적으로 퍼졌지만 성과 격차는 벌어지는, 두 속도의 경주(two-speed race)다. 이 구도는 한국도 다르지 않다. 공무원들이 바이브 코딩으로 재난 시스템을 직접 만든 사례가 보여주듯, "만들 수 있는 조직"의 조건은 예산이 아니라 현업의 도구 장악력이다.

빌드 vs 바이의 진짜 분기점은 개발자 수가 아니다. 업무를 아는 사람이 도구를 잡을 수 있는 조직인가, 여전히 발주서를 쓰는 조직인가다.

직접 만들 때의 숨은 비용은 무엇인가?

분석가들의 공통 경고는 하나다. 내부 구축은 비용을 없애는 것이 아니라 라이선스비에서 유지보수비(run cost)로 옮긴다. 만드는 것은 하루지만, 고치고 지키고 업데이트하는 것은 영원하다.

체크리스트로 정리하면 이렇다:

• 유지보수 주인: 만든 사람이 퇴사하면 누가 고치는가? 문서화와 코드 소유권이 정해져 있는가
• 보안·컴플라이언스: SaaS 벤더가 대신해주던 취약점 패치, 접근 제어, 감사 로그를 누가 담당하는가
• 품질 검증: AI가 짠 코드가 프로덕션 기준을 통과하는지 확인하는 체계가 있는가. 검증 에이전트 없이 쌓이는 내부 도구는 기술 부채의 새 이름이 된다
• 중복 방지: 팀마다 같은 도구를 각자 만들고 있지 않은가. 사내 도구 레지스트리가 필요해지는 시점이 온다

참고로 가트너는 별도 전망에서 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 2027년 말까지 취소될 것으로 봤다(비용, 불명확한 가치, 리스크 통제 부족). 32%의 흐름과 40%의 경고는 모순이 아니라 같은 현상의 양면이다. 만들기는 쉬워졌고, 잘 운영하기는 쉬워지지 않았다.

한국 기업·팀은 이 흐름을 어떻게 타야 하나?

순서가 핵심이다. ①갱신 시점의 SaaS 구독부터 "직접 만들면?"을 검토 대상에 올리고 ②niche한 내부 도구부터 시작하며 ③만들 때부터 유지보수·검증 체계를 함께 설계한다. 코어 시스템의 대체는 마지막이다.

실무 판단 기준은 간단하다. 대체 후보로 좋은 것(사용자가 소수인 도구, 커스터마이징 요구가 많아 SaaS가 오히려 불편했던 기능, 데이터가 사내에 있어야 하는 워크플로. 대체 후보로 나쁜 것)벤더의 규제 인증이 필요한 시스템, 24/7 가용성이 필수인 코어 인프라, 생태계 연동이 가치의 대부분인 플랫폼. 그리고 어느 쪽이든, "누가 만들었고 누가 유지하는가"를 문서로 남기는 것이 도입의 절반이다.