최근 기업들은 다양한 AI 도구를 활용해 문서 정리, 데이터 탐색, 자료 분석 등 반복 업무의 처리 방식을 빠르게 개선하고 있습니다. 이러한 AI 활용이 일정 수준의 성과를 보이면서, 점차 AI가 단순한 업무를 넘어 더 복잡한 영역으로도 확장될 수 있을 것이라는 가능성도 논의되고 있습니다.

하지만 실제 현장에서 마주하는 복잡한 문제들은 범용적인 AI만으로는 해결하기 어려운 경우가 많습니다. 산업별 규제 환경과 의사결정 방식이 다를뿐더러 생산 계획 조정, 공급망 변화 대응, 고객 리스크 판단과 같이 여러 변수에 대응할 기반이 준비되어 있지 않다면 정확한 결과를 도출하기 어렵기 때문입니다.

이처럼 AI 활용이 복잡한 업무 단계로 확장되는 과정 속 범용 AI의 한계가 분명해지고 있습니다. 산업별로 상이한 데이터 구조와 규제, 업무 절차 등을 기준으로 AI를 바라보는 접근 방식이 필요해지고 있으며, 이러한 관점에서 도메인 특화 AI, 즉 버티컬 AI라는 개념이 논의되고 있습니다.

 

 

버티컬 AI의 개념과 범용 AI와의 차이

버티컬 AI는 특정 산업이나 업무 환경을 전제로 설계된 도메인 특화 인공지능을 의미합니다. 범용 AI가 다양한 분야에서 공통적으로 활용될 수 있도록 폭넓은 데이터와 일반적인 추론 능력을 기반으로 한다면, 버티컬 AI는 특정 산업에서 실제로 사용되는 데이터 구조와 규제, 업무 절차를 중심으로 설계와 학습이 이루어집니다.

이러한 버티컬 AI는 적용 범위 자체는 상대적으로 제한적이지만, 해당 도메인 안에서는 보다 정밀하고 일관된 결과를 제공할 수 있습니다. 단순히 질문에 대한 일반적인 답변을 생성하는 데 그치지 않고, 특정 산업에서 반복적으로 발생하는 업무 상황과 판단 기준을 모델 설계 단계부터 반영합니다. 산업별 특성과 업무 맥락이 반영된 버티컬 AI를 활용함으로써, 기업은 복잡한 현장 상황에서도 일관된 판단 기준을 유지하고 운영 리스크를 줄이며, 업무 프로세스 전반의 효율성을 개선할 수 있습니다.

 

버티컬 AI vs 범용 AI: 버티컬 AI의 주요 특징은?

① 문제를 바라보는 출발점의 차이

범용 AI는 주어진 질문이나 입력값을 중심으로 일반적인 패턴과 지식을 활용해 결과를 도출합니다. 반면 버티컬 AI는 산업별로 정의된 업무 흐름과 판단 기준을 전제로 문제를 해석합니다.

동일한 데이터라 하더라도 어떤 요소를 우선적으로 고려해야 하는지, 어떤 조건을 리스크로 판단해야 하는지는 산업과 조직에 따라 달라질 수밖에 없습니다. 범용 AI는 이 차이를 입력 프롬프트나 조건 지정으로 보완하는 방식이 일반적이지만, 버티컬 AI는 이러한 차이를 단순한 옵션 설정이 아니라 설계와 학습 과정 전반에 반영합니다.

 

② 산업 맥락과 도메인 지식의 내재화 여부

범용 AI는 다양한 산업과 상황을 포괄할 수 있도록 일반화된 지식과 패턴을 학습합니다. 질문에 포함된 텍스트와 데이터 자체를 중심으로 의미를 해석하고, 평균적인 관점에서 합리적인 답변을 도출하는 데 강점이 있습니다. 반면 버티컬 AI는 특정 산업의 용어 체계, 업무 흐름, 규제 요건, 관행을 전제로 설계되고 학습됩니다. 단순히 데이터를 처리하는 수준을 넘어, 해당 산업에서 무엇이 중요한 판단 요소인지, 어떤 조건이 리스크로 작용하는지를 구조적으로 이해합니다.

 

③ AI 적용 단위의 차이

범용 AI는 문서 작성, 요약, 질의응답, 번역과 같이 비교적 범용적인 기능 단위를 중심으로 활용됩니다. 짧은 시간 안에 여러 부서와 다양한 업무에 적용할 수 있다는 점이 장점입니다. 반면 버티컬 AI는 개별 기능이 아니라 실제 업무 단위를 기준으로 설계됩니다.

예를 들어, 단순한 보고서 작성이 아니라, 제조 원가 변동을 반영한 월간 생산 계획 수립이나 금융 리스크를 고려한 여신 심사 프로세스처럼 구체적인 업무 맥락을 다룹니다. 이로 인해 버티컬 AI는 단일 결과를 제시하는 데 그치지 않고, 업무 전반의 판단 흐름을 따라 단계적으로 필요한 정보와 결론을 제공합니다.

 

④ 기존 시스템과의 결합 수준 차이

범용 AI는 비교적 독립적인 도구로 활용되는 경우가 많습니다. 사용자가 입력한 정보를 바탕으로 결과를 제시하지만, 실제 실행 단계에서는 사람이 추가로 판단하고 시스템에 반영해야 하는 구조입니다. 반면 버티컬 AI는 ERP, MES, CRM 등 기업의 기존 시스템과 긴밀하게 연동되어 작동하는 것을 전제로 합니다. 이를 통해 분석 결과가 곧바로 업무 프로세스와 연결되며, 실행 가능한 형태로 활용될 수 있습니다. 특히 산업별 규제 환경이나 내부 의사결정 구조가 중요한 업무일수록, 이러한 높은 결합도는 범용 AI와 구분되는 버티컬 AI의 핵심 가치로 작용합니다.

 

 

기업이 버티컬 AI를 필요로 하는 이유

버티컬 AI는 개념적으로 범용 AI와 구분되는 설계 접근을 갖고 있지만, 기업 환경에서 그 필요성이 커진 배경은 기술 자체의 진화보다는 AI가 실제 업무에 사용되는 방식의 변화와 더 밀접하게 연결되어 있습니다. 업무 흐름 전반에 AI를 적용하려는 시도가 늘어나면서, 기업은 AI를 운영에 영향을 미치는 요소로 인식하기 시작했습니다. 이 과정에서 범용 AI만으로는 충족하기 어려운 요구들이 점차 분명해지고 있으며, 이러한 변화는 도메인 특화 AI가 왜 필요한지에 대한 이유를 보다 구체적으로 보여주고 있습니다.

1. 기업 내 AI의 역할 확대

초기 AI 활용은 문서 작성이나 정보 검색처럼 개별 작업을 보조하는 수준에 머무는 경우가 많았습니다. 그러나 최근 기업이 AI에 기대하는 역할은 단순한 지원을 넘어, 여러 단계로 구성된 업무 흐름을 함께 처리하는 방향으로 확장되고 있습니다. 이 과정에서 산업별 업무 순서와 내부 기준을 전제로 하지 않은 AI는 실제 업무에 깊이 관여하기 어렵다는 한계가 드러나고 있습니다.

 

2. 핵심 판단 지표로써의 AI 활용 요구 증가

생산 계획 조정, 공급망 대응, 고객 리스크 관리와 같은 업무는 판단 결과에 따라 비용 구조와 성과 지표가 즉각적으로 영향을 받습니다. 이러한 영역에서 AI는 참고용 도구가 아니라 운영에 영향을 미치는 요소로 작동하게 됩니다. 이 때문에 결과의 일관성과 기준의 명확성이 중요해지며, 특정 업무 환경을 전제로 설계된 버티컬 AI의 필요성이 커지고 있습니다.

 

3. 조직 내 지식과 판단 기준의 구조화 요구

기업의 경쟁력은 산업에 대한 이해와 업무 경험에서 비롯되지만, 이러한 지식은 개인이나 문서에 분산되어 축적되는 경우가 많습니다. 버티컬 AI는 반복적으로 사용되는 판단 기준과 업무 프로세스를 모델에 반영함으로써, 조직 내부의 지식을 구조화된 형태로 축적할 수 있는 수단이 됩니다. 이는 조직 변화나 인력 교체 상황에서도 업무 일관성을 유지하는 기반으로 작용합니다.

 

 

버티컬 AI의 산업별 활용 사례

버티컬 AI는 전사 업무에 일괄 적용되기보다, 효과와 기준을 명확히 설정할 수 있는 핵심 업무에서 먼저 도입되는 경우가 많습니다. 실제 현장에서는 정확성과 일관성이 특히 중요한 영역을 중심으로 적용이 시작되고 있으며, 이러한 접근 방식은 산업별로 다양한 활용 사례로 이어지고 있습니다. 주요 산업별 활용 사례를 살펴보겠습니다.

• 의료헬스케어

의료 분야는 정밀한 진단과 치료 계획이 핵심입니다. 대량의 의료 기록과 영상 데이터, 진단 기준, 환자별 특성 등을 종합적으로 분석하여, 정확한 판단을 내리는 것이 중요합니다. 버티컬 AI는 이러한 의료 데이터와 임상 맥락을 기반으로 질환 예측, 치료 옵션 추천, 진단 보조를 수행함으로써 의료진의 의사결정을 지원하고, 진료 품질과 환자 안전성을 함께 높이는 역할을 합니다.

 

• 제조공정 운영

제조업에서는 생산 라인 운영 최적화와 설비 고장 예방이 비용 절감과 생산성 향상으로 이어집니다. 버티컬 AI는 센서 데이터와 공정 이력을 기반으로 이상 징후를 조기에 감지하고, 공정 조건에 따른 최적 운영 판단을 지원합니다. 이를 통해 돌발적인 설비 중단을 최소화하고, 안정적인 생산 운영과 품질 관리를 가능하게 합니다.

 

• 물류공급망

물류 운영은 수많은 변수와 실시간 변경 상황을 함께 반영해야 합니다. 버티컬 AI는 화물 위치, 교통 상황, 고객 요구 등 다양한 데이터를 종합해 정확한 예상 도착 시간(Estimated Time of Arrival, ETA) 산출과 경로 최적화 결정을 돕습니다. 이를 통해 배송 지연 리스크를 줄이고, 전체 공급망 운영의 예측 가능성과 안정성을 강화할 수 있습니다.

 

• 금융리스크 관리

금융 데이터는 고도의 규제 환경과 리스크 분석 요건을 갖습니다. 버티컬 AI는 다양한 금융 지표를 통합해 신용 평가, 사기 거래 탐지, 리스크 요소 분석을 지원합니다. 이를 통해 금융사는 리스크 관리의 신뢰도를 높이고, 규제 대응과 의사결정 효율을 함께 개선할 수 있습니다.

 

 

AI를 업무 현장에서 제대로 활용하기 위한 선택, 버티컬 AI

도메인 특화 AI는 AI 도입의 다음 단계를 규정하는 선택지입니다. 기업은 이제 AI를 활용해 보는 수준을 넘어, 성과가 발생하는 업무 단위로 설계하고 검증하며 확산하는 운영 체계를 갖추어야 합니다.

실제 비즈니스 현장에서 요구되는 것은 무엇이든 할 수 있는 AI가 아니라, 특정 업무를 끝까지 안정적으로 수행하는 AI입니다. 버티컬 AI는 이 요구에 맞춰 업무 기준과 책임 범위를 명확히 하고, 실행 가능한 결과를 반복적으로 만들어내는 방향으로 발전하고 있습니다. 앞으로의 경쟁력은 모델의 범용성보다, 어떤 핵심 업무를 얼마나 신뢰도 있게 맡길 수 있는지에서 결정될 것입니다.

SK AX는 다양한 산업 현장에서 축적한 도메인 이해와 AI·데이터·운영 역량을 바탕으로, 기업의 실제 업무에 안착할 수 있는 버티컬 AI를 설계하고 구현해 온 파트너입니다. 단순한 기술 도입을 넘어, 기업이 실제로 신뢰하고 활용할 수 있는 버티컬 AI 도입부터 현장 정착까지 함께하겠습니다.

 

 

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