‘맞춤형 지능’ 버티컬 AI, 기업 생존 필수 조건으로 부상

범용 AI 한계 넘어 ‘좁고 깊은’ 전문성으로 특화 서비스 제공
‘데이터’, 핵심 경쟁력으로 주목 ··· AI 통해 ROI 실현 박차
성공적인 AI 도입 첫걸음, 양질의 ‘도메인 특화 데이터’ 확보

AI는 단순한 기술적 유행을 넘어 기업의 성장을 좌우하는 핵심 전략으로 부상했다. 특히 버티컬 AI는 특정 산업 내에서 경쟁 우위를 확보하고, 운영 효율성을 극대화하며, 비즈니스 모델을 창출하는 강력한 수단으로 주목받고 있다. 다양한 산업 분야에 적용되는 버티컬 AI 솔루션과 전망을 알아본다.

인공지능(AI)이 전 산업에 걸쳐 혁신을 주도하는 가운데, 특정 산업 또는 특정 업무에 고도로 특화된 ‘버티컬 AI(Vertical AI)’가 부상하고 있다. 버티컬 AI는 높은 투자수익률(ROI)과 실질적인 업무 효율성 향상을 무기로 다양한 분야에서 빠르게 확대되고 있다.

버티컬 AI는 특정 산업 또는 특정 기능의 고유한 요구사항과 문제 해결에 초점을 맞춰 개발된 AI 시스템이다. 해당 분야의 전문 지식, 업무 프로세스, 규제 환경, 그리고 해당 산업에서 생성되고 활용되는 특수한 형태의 데이터를 깊이 있게 학습하고 이해해 맞춤형 솔루션을 제공한다.

범용 AI가 다양한 질문에 답하고 일반적인 작업을 수행할 수 있는 ‘넓고 얕은’ 지능을 지향한다면, 버티컬 AI는 특정 도메인에 대한 ‘좁고 깊은’ 전문성을 추구한다.

예를 들어 범용 챗봇은 날씨, 뉴스, 일반 상식 등 다양한 주제에 대해 대화할 수 있지만, 특정 금융 상품의 복잡한 약관을 해석하거나 의료 영상을 분석해 질병을 진단하는 등의 전문적인 작업은 수행하기 어렵다. 버티컬 AI는 특정 산업 분야에서 강력한 성능을 발휘하기 위해 다양한 핵심 기술 요소를 유기적으로 결합한다. 특히 ▲도메인 특화 ▲데이터 중심 ▲문제 해결 지향 ▲높은 정확도 및 신뢰성 ▲규제 및 컴플라이언스 준수 등의 핵심 요소가 각 산업 분야의 요구 사항을 충족한다.

정형·비정형 데이터를 포함하는 도메인 특화 데이터는 버티컬 AI의 가장 기본적인 요소다. 도메인 특화 데이터는 해당 산업 또는 업무 영역 특성을 반영한 고품질 데이터로, 특정 산업 분야에 대한 깊이 있는 지식과 이해를 바탕으로 설계된다. 이러한 데이터의 품질이 AI 모델의 성능을 좌우하기 때문에 전문화된 학습을 통해 범용 AI보다 높은 수준의 정확도와 신뢰를 제공해야 한다.

ROI 달성 위한 버티컬 AI 요건

버티컬 AI는 기업 현장의 요구와 AI 기술 발전으로 AI 시장의 핵심 트렌드로 부상했다. 다양한 생성형 AI 활용 사례가 등장하고, 기술의 성숙도가 높아지면서 자연어 이해와 생성 능력도 향상되고 있다. 이를 바탕으로 특정 도메인 데이터로 파운데이션 모델을 파인튜닝하거나 검색증강생성(RAG) 기술과 결합해 AI 성능을 극대화할 수 있게 됐다.

특히 빅데이터 처리 기술, 데이터 정제 및 가공 기술이 발전하면서 버티컬 AI 학습에 필요한 고품질 데이터 확보가 용이해져 AI 기술 도입 장벽이 더욱 낮아지고 있다.

기업은 더 이상 AI를 ‘기술적 가능성’으로 보지 않고, 실질적인 투자수익률(ROI)을 확보하고, 구체적인 비즈니스 문제를 해결할 수 있다고 보고 있다. 또한 시장 경쟁에서 우위를 가져갈 수 있는 전략으로 버티컬 AI를 채택했다. 실제로 스노우플레이크가 발표한 ‘생성형 AI의 혁신적 ROI’ 보고서에 따르면 이미 AI를 도입한 기업의 92%가 AI 투자를 통해 실질적인 ROI를 달성한 것으로 나타났다.

전 세계 기업의 AI 도입이 빨라지면서 데이터가 성공적인 AI 구현의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 그러나 여전히 많은 기업은 자사 데이터를 AI에 적합한 형태로 준비하는 데 어려움을 겪고 있다. 응답자의 64%가 ‘데이터 사일로 해소와 데이터 소스 통합’에 어려움을 겪고 있으며, 58%는 ‘AI 활용 가능한 데이터 준비’가 어렵다고 응답했다.

기업이 AI 도입을 통해 특정 목표를 달성하고자 할 때는 자사의 상황에 맞는 전략적 선택을 하는 것이 중요하다. 특히 AI 도입의 목적, 해결하고자 하는 문제의 성격, 보유 데이터의 특성, 가용 예산 및 시간 등을 종합적으로 고려해 버티컬 AI를 도입해야 한다.

(중략)

국내 버티컬 AI 시장 선도 사례

국내에서도 특정 산업 및 업무에 대한 깊이 있는 이해와 기술력을 바탕으로 버티컬 AI 시장을 선도하는 기업이 주목받고 있다. 이들은 각자의 강점을 활용해 금융, 제조, 의료, 문서 처리, 마케팅, 클라우드 운영 등 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 선보이며 기업의 디지털 전환을 지원하고 있다.

슈퍼브에이아이는 ‘데이터 중심 AI’ 철학을 바탕으로, 고품질 데이터 구축 및 관리를 통해 AI 모델 성능을 향상시키고 있다. AI 개발의 전체 수명 주기를 지원하는 ML옵스 플랫폼 ‘슈퍼브 플랫폼’은 기업이 특정 산업에 최적화된 고성능 비전 AI 모델을 효율적으로 개발하고 운영할 수 있도록 지원한다.

이 플랫폼은 ▲데이터 라벨링 자동화 도구 ‘슈퍼브 라벨’ ▲데이터 큐레이션 및 분석 도구 ‘슈퍼브 큐레이트’ ▲모델 학습 및 관리 도구 ‘슈퍼브 모델’ ▲다양한 애플리케이션과의 연동을 지원하는 ‘슈퍼브 앱스’ 등으로 구성된다.

슈퍼브 라벨에는 AI 기반 자동 라벨링, 액티브 러닝 기술이 적용되어 인간의 개입(HITL)을 최소화하고, 기존 ML 대비 적은 데이터로 정확한 데이터 라벨링 작업이 가능하다. 이러한 학습 기능을 통해 ML 모델을 고도화하고, 실무자의 피로도를 낮춘다.

뿐만 아니라 ‘원클릭 학습’을 통해 사용자 친화적인 인터페이스를 제공함으로써 시민 개발자, 코딩 지식이 없는 사용자도 쉽게 AI 모델을 구축할 수 있도록 지원하는 등 AI 기술 내재화에도 주력하고 있다.

차문수 슈퍼브에이아이 CTO는 “범용 AI의 한계를 넘어 특정 산업에 최적화된 버티컬 AI 솔루션이 미래 AI 시장의 핵심 동력이 될 것이다. 특히 양질의 데이터 확보와 이를 효과적으로 처리, 활용할 수 있는 데이터 중심 접근 방식이 버티컬 AI의 성공 열쇠”라고 강조했다.

한편 슈퍼브에이아이는 MLOps 플랫폼 위에 비전 AI 역량을 결합해 카메라, CCTV 영상, 라이다(LiDAR), 레이더, 적외선(IR) 카메라, 센서 데이터 등 다양한 시각 정보를 처리하고 분석하는 데 특화된 기술력으로 시각 특화 솔루션을 공급하고 있다.

차 CTO는 “자율주행, 스마트팩토리, 보안 관제 등 다양한 산업 현장에서는 여러 종류의 시각 데이터를 동시에 분석해야 하는 경우가 많다”며 “슈퍼브에이아이는 멀티모달 데이터 처리 기술과 함께, 학습 없이도 특정 객체나 상황을 인지할 수 있는 제로샷(Zero shot) 학습, 이미지와 언어를 동시에 이해하는 비전 언어 모델(VLM), 객체의 정확한 위치 정보를 파악하는 비전 파운데이션 모델(VFM) 등 최신 AI 기술을 적극 도입하고 있다”고 덧붙였다.

슈퍼브에이아이는 방대한 영상 데이터의 효율적인 처리를 위한 핵심 정보 선별 기술, 데이터 압축 기술이 발전하면, VLM 솔루션이 앞으로 국방, 의료 등 다양한 분야로 확산될 것으로 전망했다.

차 CTO는 “현재 물류 현장에서 활용되는 무인운반차(AGV)와 같이 2D 기반으로 작동하는 시스템들은 향후 3D 비전 기술과 결합해 더욱 정교하고 효율적으로 발전할 것”이라며 “이미지, 텍스트, 비디오, 3D 데이터를 아우르는 멀티모달리티 기술을 통해 산업 현장의 진정한 디지털 전환을 선도할 것”이라고 말했다.