ERP나 업무 시스템 개발을 상담하다 보면 대표님들께 자주 듣는 질문이 있습니다. "요즘은 AI가 코드를 다 짜 준다던데, 그럼 개발비도 많이 싸졌겠네요?" 그런데 같은 대표님들이 다른 자리에서는 이렇게 말씀하십니다. "쓰고 있는 프로그램 구독료가 또 올랐어요. AI 기능이 들어갔다면서요."
이 글은 2026년에 실제로 벌어지고 있는 일을 바탕으로, AI 비용이 어디로 흘러가는지, 개발사와 의뢰사가 각각 무엇을 얻는지, 그리고 패키지 ERP와 맞춤 개발 가운데 무엇을 고를지 따져 보는 방법을 정리합니다.
이 글의 결론
AI 기능을 넣으면서 가격이 오르고, 과금도 '사용자 수'에서 '사용량'으로 바뀌고 있습니다.
AI 코딩 도구도 쓴 만큼 내는 방식으로 바뀌어, 개발자 1명당 매달 수십만 원 이상이 듭니다.
값이 크게 내려가기보다, 같은 예산으로 더 빨리 보고 더 넓게 만드는 쪽으로 돌아옵니다.
첫해 견적이 아니라 5년 동안 나가는 돈과, 회사가 바뀔 때 시스템이 따라올 수 있는지를 보셔야 합니다.
숫자로 보는 2026년
AI 비용은 이렇게 흘러갑니다
어느 길로 사든 AI 사용료는 최종 고객에게 옮겨 옵니다. 차이는 얼마나 투명하게, 어떤 모양으로 청구되느냐입니다.
PART 01패키지·SaaS — AI를 넣고, 가격을 올린다
먼저 이미 사서 쓰는 소프트웨어 쪽입니다. Microsoft는 2026년 7월 1일부터 Microsoft 365 기업용 요금을 평균 약 16% 올렸습니다. 이유로 든 것은 AI, 보안, 관리 기능의 확대입니다. 소규모 기업이 많이 쓰는 Business Premium과 Office 365 E1은 동결됐지만, 나머지 대부분의 제품이 올랐습니다.
계산 방식도 바뀌고 있습니다. 지금까지 구독형 소프트웨어(SaaS)는 "사용자 1명당 월 얼마"가 기본이었습니다. 그런데 AI 기능은 쓰는 만큼 원가가 드는 구조라서, 공급사들은 "쓴 만큼" 또는 "처리한 결과만큼" 받는 방식으로 옮겨 가고 있습니다. Salesforce도 AI 에이전트(Agentforce)에 사용량 기반 과금을 넓히고 있습니다. 대표 입장에서는 다음 달 청구서를 미리 알기 어려워진다는 뜻입니다.
ERP 업계도 같은 방향입니다. SAP는 AI 비서 쥴(Joule)을 ERP 전반에 넣고 스스로 일을 처리하는 AI 에이전트를 늘리고 있고, 국내에서도 대형 SI 회사들과 더존·영림원 같은 ERP 회사들이 'AI ERP' 경쟁에 뛰어들었습니다. 기능이 좋아지는 것은 반가운 일이지만, 그 개발비와 AI 사용료는 결국 고객의 구독료에 담깁니다.
패키지 안의 AI 기능은 공짜 업그레이드가 아니라, 다음 갱신 청구서에 들어 있는 항목입니다.
PART 02개발사 — AI는 새로운 원가입니다
맞춤 개발을 하는 개발사 쪽은 어떨까요. AI 덕분에 일이 빨라진 것은 맞지만, 개발사도 AI 도구 값을 냅니다. 그리고 2026년 들어 그 값을 매기는 방식이 크게 바뀌었습니다.
정액제에서 '쓴 만큼'으로
| 도구 | 바뀐 때 | 과금 방식 | 무엇이 달라졌나 |
|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | 2026년 6월 | 요청 횟수→사용량(크레딧) | 요금제마다 기본 크레딧이 있고, 넘게 쓰면 AI가 처리한 분량(토큰)만큼 추가로 냅니다. |
| Cursor | 2025년 6월 | 요청 횟수→크레딧 | 갑작스러운 변경에 사용자 불만이 커지자 공식 사과까지 했습니다. |
| Claude Code | — | 월정액→월정액 + 초과분 | 월정액 한도를 넘겨 계속 쓰면 API 요금으로 추가 청구됩니다. |
토큰은 AI가 읽고 쓰는 글자 조각의 단위입니다. 택시처럼, AI가 오래 읽고 많이 쓸수록 미터기가 올라간다고 생각하시면 됩니다.
개발자 1명당 얼마나 드나
가트너(Gartner)가 2026년 6월 발표한 자료에 따르면, 소프트웨어 개발 조직 책임자의 23%가 AI 코딩 에이전트의 토큰 비용으로 개발자 1명당 월 200~500달러를 쓰고 있고, 약 6%는 월 2,000달러를 넘게 쓰고 있습니다. 가트너는 사용량 기반 과금이 퍼지고 토큰 사용이 늘면서, 2028년이면 AI 코딩 비용이 개발자 평균 연봉을 넘어설 것이라고 전망했습니다. 실제로 케네스랩도 개발자마다 AI 코딩 도구의 구독료와 사용료를 매달 내고 있습니다.
단가는 내려가는데, 청구서는 커지는 이유
AI 회사들의 토큰 단가는 계속 내려가고 있습니다. 엘라스틱(Elastic)은 지난 1년 사이 토큰당 평균 가격이 약 75% 떨어졌다고 분석했습니다. 그런데도 청구서는 커지고 있습니다. 예전의 AI가 질문 하나에 답 하나를 주는 대화 상대였다면, 요즘의 'AI 에이전트'는 코드를 스스로 읽고, 고치고, 테스트를 돌려 보고, 실패하면 다시 시도합니다. 이런 작업은 비슷한 일을 대화로 처리할 때보다 5~30배 많은 토큰을 씁니다.
예시 계산입니다. 실제 배수는 작업과 도구마다 다릅니다.
미리 계산하기도 어렵습니다. 스탠퍼드 연구진은 똑같은 작업을 맡겨도 실행할 때마다 비용이 최대 30배까지 차이 날 수 있다고 보고했습니다. 클라우드 비용 관리 회사 CloudZero의 2026년 조사에서는 기업의 80%가 AI 지출 예측을 25% 이상 빗나갔고, 우버(Uber)는 2026년 AI 예산을 연초 몇 달 만에 다 써 버렸다는 보도가 나오기도 했습니다.
개발사의 원가는 "사람의 시간"에서 "사람의 시간 + AI 사용료"로 바뀌었습니다.
사람의 시간은 줄어드는 대신, 새로 생긴 AI 사용료는 계속 늘고 예측하기도 어렵습니다. 공공 소프트웨어 사업에서도 이 변화를 반영하려는 움직임이 있습니다. 과학기술정보통신부는 2026년 5월 'AI·SW사업 대가체계 개선 TF'를 꾸려, AI 개발 도구가 바꾼 개발 방식을 사업 대가 산정에 어떻게 반영할지 논의하고 있습니다.
PART 03누가 무엇을 얻나 — 개발사와 의뢰사
비용이 늘어도 AI를 쓰는 이유는 양쪽 모두에게 분명한 이점이 있기 때문입니다.
개발사가 얻는 것
- 반복 작업이 줄어듭니다목록·입력 화면, 엑셀 내려받기, 권한 확인처럼 비슷한 구조의 일과 테스트·문서·데이터 옮기기를 AI가 빠르게 처리합니다.
- 급한 요청에 빨리 대응합니다한 고객사 ERP에 총판용 페이지를 추가해 달라는 급한 요청을 AI를 적극 활용해 빠듯한 납기 안에 끝낸 적이 있습니다(사례 보기).
- 오래된 시스템을 다루기 쉬워집니다남이 만든 코드 파악, 버전 업그레이드, 여러 서버 점검처럼 '읽고 확인할 것이 많은 일'에서 효과가 큽니다.
- 작은 팀이 넓은 범위를 맡습니다여러 명이 나눠 맡던 범위를 숙련된 개발자 몇 명이 AI와 함께 맡을 수 있습니다.
의뢰사가 얻는 것
- 결과물을 더 빨리 봅니다며칠 안에 움직이는 시제품을 보며 "이 칸은 빼고, 거래처별 합계를 넣자"처럼 요구사항을 정합니다. 나중에 뒤집혀 다시 만드는 일이 줄어듭니다.
- 같은 예산으로 더 많이 받습니다솔직히 말씀드리면, AI 효과는 견적이 크게 내려가기보다 기능 범위가 넓어지고 테스트와 문서가 꼼꼼해지는 쪽으로 돌아오는 경우가 많습니다.
- 유지보수가 쉬워집니다코드 설명과 문서가 잘 남아 작은 수정이 빨라지고, 다른 개발사가 이어받기도 쉬워집니다.
- 시스템 안에서 AI를 씁니다영수증·세금계산서 사진을 읽어 자동으로 입력하거나, "이번 달 미수금이 남은 거래처 보여 줘"처럼 말로 조회할 수 있습니다.
- 코드 대조
운영 서버와 개발 서버의 코드가 같은지 파일 단위로 확인 - 화면 점검
40여 개 화면과 비동기 요청을 새 환경(PHP 8.5)에서 실행 - 수정 범위 확정
꼭 고칠 곳을 DB 오류 처리와 운영·개발 환경 구분 두 군데로 압축 - 하루 안에 완료
화면을 하나씩 열어 보며 며칠은 걸렸을 점검
PHP 7.4에서 돌던 한 고객사의 ERP를 옮기며 AI와 함께 한 작업입니다. 10월 PHP2Shell 긴급 패치 때도 AI와 함께 전체 서버 목록을 뽑고 점검·패치 스크립트를 만들어, 공개 다음 날 오전까지 자체 서버의 패치를 끝냈습니다(PHP2Shell 대응 사례).
단, 효과는 저절로 생기지 않습니다
비영리 연구기관 METR이 2025년 숙련된 오픈소스 개발자들을 대상으로 한 실험에서는 AI를 쓴 쪽이 오히려 19% 느렸고, 참가자들은 스스로 빨라졌다고 믿었습니다. METR은 2026년 들어 지금은 사정이 나아졌을 것으로 보지만, 개발자들이 AI 없이 일하기를 꺼려 비교 실험 자체가 어려워졌다고 밝혔습니다.
구글의 DORA 연구팀은 AI를 '증폭기'라고 표현합니다. 일하는 방식이 갖춰진 팀은 더 잘하게 되고, 그렇지 않은 팀은 문제도 함께 커집니다. 케네스랩이 AI에게 일을 맡기기 전에 프로젝트의 골조와 작업 규칙, 확인 절차부터 갖추는 이유입니다(slipway 소개).
의뢰사가 새로 챙겨야 할 것
시스템 안 AI 기능은 쓸 때마다 사용료가 나갑니다. 처음부터 월 상한과 사용량 확인 화면을 함께 설계해야 합니다.
2026년 1월 시행된 AI 기본법에 따라 AI 기반임을 알리고 AI가 만든 결과물에 표시해야 합니다. 고지 의무를 어기면 최대 3천만 원의 과태료가 부과될 수 있습니다(지금은 계도기간).
AI 개발 도구로 만든 웹 앱 약 38만 개 가운데 약 5천 개가 민감한 정보를 노출하고 있었습니다(RedAccess, 2026년 5월).
한눈에 보기
| 구분 | 늘어나는 비용 | 얻는 이점 |
|---|---|---|
| 개발사 | AI 도구 구독료와 사용료, 예측하기 어려운 청구서, 그대로 남는 검증·보안 확인 시간 | 반복 작업 단축, 버전 업그레이드·보안 패치 속도, 작은 팀이 감당하는 범위 확대 |
| 의뢰사 | AI를 끼운 SaaS 구독료 인상, 시스템 안 AI 기능의 운영비, 견적에 일부 반영되는 개발사의 AI 비용 | 빠른 시제품과 요구사항 확정, 같은 예산에 더 넓은 범위와 품질, 쉬워진 유지보수, 업무 자동화 기능 |
PART 04패키지냐, 맞춤 개발이냐 — 그리고 세 번째 방법
패키지 ERP를 구독할지, 맞춤으로 개발할지 고민 중이라면 첫해 비용이 아니라 5년 동안의 총비용으로 비교해 보시길 권합니다. AI 때문에 양쪽 모두 비용 구조가 바뀌었기 때문입니다. 여기에 맞춤 개발을 하면서도 처음 큰돈을 들이지 않는 세 번째 방법을 함께 놓고 보겠습니다.
| 비교 항목 | 패키지·SaaS | 맞춤 개발 · 일시불 | 맞춤 개발 · 강화 유지보수형 |
|---|---|---|---|
| 처음 드는 돈 | 적음 (설치·설정·교육) | 많음 (설계·개발) | 거의 없음 (개발비를 유지보수에 나눠 냄) |
| 매달 드는 돈 | 사용자 수 × 월 구독료, AI 기능은 추가 요금 | 서버 비용과 유지보수 계약 | 강화 유지보수 계약 (개발·업데이트 포함) |
| 사용자가 늘면 | 사용자 수만큼 늘어남 | 거의 그대로 | 거의 그대로 |
| 업무가 바뀌면 | 제공되는 설정 범위 안에서만 | 그때마다 추가 견적과 개발비 | 계약 안에서 바로 반영 |
| 가격 인상 | 공급사가 정함 (갱신 때 통보) | 회사가 정함 | 계약으로 정함 |
| 데이터 | 공급사 시스템 안, 옮길 때 내보낼 수 있는 범위 확인 필요 | 회사 소유 DB | 회사 소유 DB |
| 주의할 점 | 가격·과금 방식·라이선스 정책 변경 | 개발사의 역량과 지속성, 유지보수 공백 | 계약 기간과 포함 범위 확인 |
5년 총비용은 이렇게 계산합니다
패키지가 나은 경우
- 회계·급여·세무처럼 법과 표준을 따르는 업무
- 사용자가 적고 업무 방식이 업계 표준과 비슷할 때
- 당장 시작해야 하고 예산이 작을 때
맞춤 개발이 나은 경우
- 영업 방식, 생산 공정, 현장 관리처럼 일하는 방식 자체가 경쟁력일 때
- 직원·대리점·협력사까지 사용자가 많을 때
- 장비, 쇼핑몰, 외부 서비스 등 연동할 곳이 많을 때
강화 유지보수형이 나은 경우
- 맞춤 개발이 필요하지만 처음에 큰돈을 쓰기 부담스러울 때
- 사업이 커지면서 업무 방식이 자주 바뀔 때
- 시스템을 한 번 만들고 끝이 아니라 계속 키워 가고 싶을 때
회계·급여는 검증된 패키지를 쓰고, 회사만의 영업·생산·현장 업무는 맞춤으로 만들어 두 시스템을 연결하는 방법도 있습니다. 표준 업무는 표준 제품에 맡기고, 차별화가 필요한 곳에만 개발비를 쓰는 셈입니다.
PART 05케네스랩의 방식 — 초기 개발비 없이, 강화된 유지보수로
맞춤 개발을 망설이는 가장 큰 이유는 처음에 한 번에 나가는 큰돈입니다. 그래서 케네스랩은 초기 개발비를 없애고, 그 비용을 유지보수 비용에 나눠 청구하는 방식도 운영합니다. 여기서 말하는 유지보수는 고장 났을 때 고쳐 주는 수준이 아니라, 새 기능 개발과 업데이트, 보안 패치까지 포함한 강화된 유지보수 계약입니다.
돈이 나가는 모양 비교
개념도입니다. 돈이 나가는 모양을 비교한 것으로, 막대 높이는 실제 금액이나 비율이 아닙니다.
회사마다 일하는 방식은 다릅니다
같은 업종이라도 주문을 받는 순서, 결재 단계, 거래처마다의 예외, 현장에서 쓰는 말까지 회사마다 다를 수밖에 없습니다. 패키지는 이런 차이를 '표준'에 맞추라고 요구하고, 맞춤 개발은 그동안 비싸서 큰 회사만의 선택이었습니다. AI가 반복 작업을 덜어 주면서, 이제는 중소기업도 자기 회사가 일하는 방식에 맞춘 시스템을 현실적인 비용으로 만들어 쓸 수 있게 됐습니다.
회사가 성장하면, 일하는 방식도 바뀝니다
직원이 늘고, 거래처가 바뀌고, 더 효율적인 방법을 찾으면 업무 방식은 조금씩 바뀔 수밖에 없습니다. 일시불로 만든 시스템은 그때마다 추가 견적과 계약을 거쳐야 하고, 그동안 직원들은 엑셀과 수작업으로 버팁니다. 강화된 유지보수 계약에서는 바뀐 업무를 바로 요청하고 계약 안에서 반영합니다. 시스템이 회사의 변화를 따라오고, 그 변화가 곧바로 사업에 도움이 되는 구조입니다.
- 시스템으로 일합니다회사에 맞춘 시스템으로 매일의 업무를 처리합니다.
- 일하는 방식이 바뀝니다성장, 새 거래처, 더 효율적인 방법을 찾으면서 업무가 달라집니다.
- 바로 요청합니다별도 견적이나 새 계약 없이 바뀐 점을 알려 줍니다.
- 계약 안에서 반영합니다개발·업데이트·보안 패치를 유지보수 계약 안에서 처리합니다.
계약 기간과 포함 범위는 회사의 규모와 업무에 맞춰 함께 정합니다. 어떤 방식이 맞을지는 지금 쓰는 시스템과 앞으로의 계획을 놓고 같이 따져 보는 것이 가장 정확합니다.
PART 06개발을 맡기기 전, 대표님 점검표
- 견적에 AI 도구 비용이 어떻게 들어 있나요?별도 항목인지, 인건비에 녹아 있는지 물어보세요.
- AI로 아낀 시간은 어디로 돌아오나요?가격 인하, 기능 범위 확대, 테스트·문서 강화 중 무엇인지 확인하세요.
- 초기 개발비를 나눠 낼 수 있나요?한 번에 낼지, 유지보수 비용으로 나눠 낼지 고를 수 있는지 확인하세요.
- 유지보수에 무엇이 포함되나요?보안 패치, 버전 업그레이드, 업무 변경 반영까지 포함되는지 확인하세요.
- 시스템 안 AI 기능의 월 사용료와 상한은요?쓰는 만큼 늘어나는 비용에 상한을 걸 수 있는지 확인하세요.
- 소스 코드와 데이터는 누구 소유인가요?계약서에 적혀 있는지 확인하세요.
- 보안 점검은 어디까지 해 주나요?사용자별 권한 확인, 개인정보 처리, 개발 중 만든 테스트 페이지 정리가 포함되는지 확인하세요.
- 다른 개발사가 이어받을 수 있을 만큼 문서가 남나요?설명서와 코드 설명이 함께 남는지 확인하세요.
END맺으며
AI는 소프트웨어를 만드는 방식을 분명히 바꿨습니다. 다만 "AI가 다 해 주니 싸진다"는 기대도, "AI 때문에 비싸진다"는 걱정도 절반만 맞습니다. AI로 줄어든 것은 사람이 반복하던 작업이고, 새로 생긴 것은 AI 사용료와 그 결과를 검증하는 책임입니다.
케네스랩은 AI로 줄인 시간을 고객사의 업무를 이해하고, 결과물을 검증하고, 보안을 챙기는 데 씁니다. 그리고 처음 큰돈 없이 시작해 회사와 함께 자라는 시스템을 제안합니다. 패키지와 맞춤 개발 사이에서 고민 중이시라면, 5년 총비용을 함께 계산해 보는 것부터 시작해 보세요.
케네스랩에 문의하기 →참고 자료 (15)
- Channel Dive — Microsoft 365 commercial price increase (2026년 7월 1일 시행)
- Let's Data Science — Salesforce Expands Consumption Pricing for Agentforce
- 디지털데일리 — AI가 스스로 일하는 '에이전틱 ERP' 시대
- MTN — AI ERP 경쟁 본격화, SI 3사 공세에 ERP 기업도 AI 투자 확대
- GitHub Changelog — GitHub Copilot is moving to usage-based billing
- Gartner — AI Coding Costs Will Surpass Average Developer's Salary by 2028 (2026년 6월 24일)
- Elastic — Why your AI bill tripled while token prices fell 75%
- CloudZero — AI coding tools cost compared
- eeNews Europe — AI token costs at Uber, Microsoft and Goldman Sachs
- 바이라인네트워크 — 과기정통부 AI·SW사업 대가체계 개선 TF
- METR — Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity
- METR — We are Changing our Developer Productivity Experiment Design (2026)
- Google — How are developers using AI? Inside our 2025 DORA report
- SK AX — AI 기본법 시행, 기업이 알아야 할 핵심 내용과 대응 전략
- Security Boulevard — Thousands of Vibe-Coded Apps Exposing Corporate, Personal Data (RedAccess)