Gigacatalyst, SaaS용 임베디드 AI 빌더 공개… 일사용자 2,000명

SaaS 제품 안에서 비기술 직원과 고객이 자연어 입력만으로 새 기능을 직접 만들 수 있게 해주는 AI 빌더 '기가카탈리스트(Gigacatalyst)'가 해커뉴스 'Show HN' 게시글로 공개됐다. 회사는 같은 게시글에서 누구나 사용 가능한 공개 데모도 오픈했다고 밝혔다.

기가카탈리스트는 대형 고객에게 SaaS를 판매할 때 마주치는 '롱테일 워크플로' 문제를 정조준한다. 기업마다 필요한 워크플로가 달라 SaaS 로드맵이 끝없이 길어지거나 고객이 우회 방법을 쓰는 상황을, 고객사 직원이 직접 자연어 빌더로 해결하도록 한다는 구상이다.

제품은 SaaS 운영사의 API와 데이터 모델, 디자인 시스템에 연결돼 영업·CS팀 또는 최종 고객이 운영사 SaaS 화면 안에서 직접 앱을 만들도록 한다. 결과물은 운영사 브랜드 아래에 머문다. 회사는 자사를 '노코드 도구 러버블(Lovable)을 당신 제품 위에 얹은 것'으로 비유한다.

공개된 활용 사례 중 한 시리즈B 단계 회사에서는 유지보수 매니저가 '지난 90일 사용량과 공급사 리드타임을 반영해 향후 2주 내 부족할 부품을 보여줘'라고 입력해 부품 재고 부족 예측 앱을 만들었다. 회사는 이 앱이 약 50만 달러 규모의 비상 가동 중단을 막았다고 밝혔다.

또 다른 고객사에서는 현장 기술자들이 종이 송장을 자주 분실하던 문제를 자연어로 해결했다. '송장 사진을 업로드하면 공급사명·날짜·금액·라인아이템을 추출해 구매 발주서와 매칭하고 차이를 표시해 줘'라는 입력으로 모바일 사진 기반 송장 처리 앱을 즉시 구축했다.

한 피자 체인의 시설관리 담당자는 유지보수 요청 분류 앱을 만들었다. '워크인 냉장고 미작동'은 자동으로 CRITICAL, '다이닝 룸 조명 깜빡임'은 LOW로 라우팅되는 우선순위 매트릭스를 자연어로 구성한 사례다. 회사는 이를 통해 백로그 관리 부담이 정리됐다고 설명했다.

내부 구조는 네 단계로 짜였다. 에이전트가 SaaS의 엔드포인트, 요청·응답 구조, 샘플 데이터를 자동 분석해 베이스 레이어를 구성한다. 사용자 자연어 입력으로 앱이 생성되면 정적 검사, 런타임 오류 분석, LLM-as-a-judge 다단계 검증을 거친다. 자체 컴파일·샌드박싱 프레임워크로 수 초 만에 앱이 실행되고, 프록시 레이어가 인증·테넌트 격리·요율 제한과 로깅을 일괄 처리한다.

회사가 공개한 지표는 일사용자 2,000명 이상, 누적 생성 앱 900개 이상, 30일 잔존율 70%다. 공개 데모는 사용자가 자신이 운영하는 SaaS의 API URL이나 홈페이지 주소만 입력하면 빌더가 작동하도록 설계됐다.