AI 플랫폼에 과금 주도권 뺏길 가능성
파워포인트에서는 코파일럿을 호출해 열어둔 파일 내용을 기초로 원하는 작업을 요청할 수 있다. “이 슬라이드에 있는 숫자나 내용이 사실인지 확인해” “전체 슬라이드의 상단 제목 글꼴을 ‘나눔고딕’으로 바꿔” “슬라이드 우측 하단에 페이지 숫자를 표시해”라고 지시하면 코파일럿이 명령에 따라 자료를 수정한다.파워포인트 내에서 AI 기능을 이용하지 않고 클로드 사이트에 접속해 작업한 파워포인트 파일을 업로드하고 추가로 보완해야 할 사항이 무엇인지 물어볼 수도 있다. 하지만 클로드의 답변을 확인하고 사용자가 직접 파일을 수정해야 한다는 번거로움이 있다. 물론 클로드가 파일에 직접 접근해 내용을 수정하도록 유도하고 그 결과물을 다운로드할 수도 있다. 그러나 이 경우에는 무엇이 어떻게 반영되는지를 즉시 확인하기 어렵다는 단점이 있다.
반면 파워포인트에서 파일을 열어둔 채로 해당 파일에 대한 수정 지시를 내리면 추가 요청으로 달라지는 변화 내역을 확인할 수 있어 편리하다. 다만 파워포인트에 내장된 코파일럿이 작업을 제대로 수행하지 못하거나 할 수 있는 기능이 제한적이라면 오히려 클로드나 젠스파크 같은 외부 AI를 파워포인트에 확장 프로그램으로 설치하는 게 나을 수도 있다. 그럼 파워포인트 내에서 코파일럿보다 나은 AI를 이용할 수 있게 된다.
AI 도구와 기존 소프트웨어의 결합은 파워포인트에만 한정되지 않는다. 엑셀, 워드, 아웃룩에서도 클로드를 설치해 사용할 수 있다. 반대로 클로드에서 외부 소프트웨어를 불러들여 쓰는 것도 가능하다. 노션, 지메일, 깃허브, 세일즈포스 등 외부 소프트웨어들을 MCP(Model Context Protocol) 규약을 통해 연결하면 클로드 내에서 이들을 호출해 사용할 수 있다.
이러한 결합은 기존 소프트웨어 기업에는 유통 기회인 동시에 위협이다. AI가 여러 소프트웨어의 데이터와 기능을 하나의 대화창에서 호출하면 사용자는 목적에 따라 자신이 어떤 프로그램을 실행해야 하는지조차 의식하지 않게 된다. AI 도구에 “지난달 영업 실적을 분석해 보고서와 발표 자료를 만들고 경영진에게 보내줘”라고 지시하면 AI가 자동으로 고객 관리 시스템, 엑셀, 파워포인트, 이메일을 호출해 사용하기 때문이다. 이때 사용자가 직접 상대하는 대상은 각각의 소프트웨어가 아니라, AI 하나다. 기존 소프트웨어의 지위가 사용자가 머물던 ‘목적지’에서 AI 뒤에서 호출되는 ‘기능 공급자’로 내려앉을 수 있다. 결국 소프트웨어 기업은 고객이 어떤 기능을 필요로 하는지 파악할 기회와 다른 기능을 추천할 권한, 브랜드 인지도, 과금 주도권까지 AI 플랫폼에 넘기게 될 수 있다.
소프트웨어 기업의 원본 데이터 중요성↑
따라서 소프트웨어 경쟁력을 다르게 정의해야 한다. 일반적인 문서 초안이나 표, 슬라이드 디자인에서는 생성형 AI가 소프트웨어 기업들을 빠르게 따라잡을 수 있다. 하지만 소프트웨어 기업의 원본 데이터와 권한 체계, 복잡한 업무 규칙, 변경 이력, 감사 기록, 오류 복구 기능은 쉽게 대체하기 어렵다. 파워포인트의 장기적 경쟁력도 기업별 템플릿과 브랜드 자산을 정확히 적용하고 검토 및 승인 과정을 안전하게 관리하는 일에 달리게 될 것이다. AI가 사용자 의도를 이해하는 ‘지휘 계층’이 된다면 기존 소프트웨어는 데이터를 보관하고 실제 작업을 책임지는 ‘기록 및 실행 계층’이 돼야 한다.소프트웨어 기업에는 2가지 전략이 동시에 필요하다. 먼저 클로드, 챗GPT, 코파일럿 같은 AI가 소프트웨어 기업의 데이터와 기능을 안전하게 호출할 수 있도록 API(Application Programming Interface), MCP, 커넥터를 개방해야 한다. 향후 고객의 업무 맥락을 가장 정확히 이해해 AI의 지시를 결과물로 안전하게 완결하는 소프트웨어 기업이 강한 경쟁력을 갖게 될 것이다. 두 번째로 소프트웨어 안에서 사용자가 작업 경과를 즉시 확인하고 수정할 수 있는 독자적 AI 경험을 제공해야 한다. 그래야 AI 플랫폼 기업과는 차별화된 매력을 갖출 수 있다.
