2025년 7월 26일
버티컬 AI (Vertical AI)
1. 버티컬 AI (Vertical AI)의 개념 및 필요성
| 개념 | 특정 분야 전문가 수준의 문제 해결을 위해 전문 지식 기반 자동화, 법/규정 준수 등 해당 산업이나 업무 분야에 특화된 인공지능 |
|---|---|
| 필요성 |  |
- ChatGPT와 같은 범용 AI가 여러 분야에 걸쳐 일반적인 문제 해결을 목표로 한다면, 버티컬 AI는 특정 산업의 고유한 도전과제 해결이나 자동화에 초점을 맞추어 해당 분야에 가장 효과적으로 작동
2. 버티컬 AI의 구축 전략
(1) 버티컬 AI 구축을 위한 5가지 특성
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(2) 버티컬 AI의 구축 주요 전략
| 구분 | 주요 전략 | 세부 활동 |
|---|---|---|
| 도메인 특화 측면 | 데이터 전처리 및 통합 | – 특정 산업 맞춤형 데이터셋 구축/정제 – ERP, MES 등 이질적 데이터 연동/통합 |
| 특화 도메인 지식 내재화 | – 도메인 전문 지식을 AI에 내재화 – 금융, 제조 등 산업별 규정/프로세스 | |
| AI 모델 적용 측면 | 대규모 언어 모델(LLM) 및 멀티모달 AI | – 데이터를 종합적으로 분석해 문제를 해결 – 텍스트, 이미지, 음성, 센서 등 멀티모달 |
| AI 기반 워크플로우 자동화 및 에이전트화 | – 상황 판단과 의사결정, 자동화된 액션 실행 – Agent2Agent, MCP 등 AI 에이전트 | |
| 현장 활용 측면 | 실시간 예측 및 이상 탐지 | – 특정 산업에 특화된 고도화된 분석 및 자동 알림·제어 – FDS 이상 탐지, 예측 유지보수, 실시간 모니터링 등 |
| 데이터·도구 통합 및 오케스트레이션 | – 여러 AI 모델·에이전트 간의 유기적 오케스트레이션 – LangChain 등 현장 시스템(센서, API, DB 등) 연결 |
- 버티컬 AI는 범용 AI와 달리 특정 산업 분야에 최적화 (예를 들어, 의료 분야 질병 예측, 제조 분야 생산 라인 최적화 및 고장 예측, 금융 분야 신속하고 정확한 신용 평가 수행)
3. 버티컬 AI와 범용 AI 비교
| 비교 항목 | 버티컬 AI (Vertical AI) | 범용 AI (General AI) |
|---|---|---|
| 사용 범위 | – 특정 산업/도메인/업무 | – 모든 영역에서 범용 사용 |
| 데이터 | – 도메인 별 지식 내재화 | – 대규모 보편적 데이터 |
| 적용 사례 | – 제조 자동화, 금융 이상 탐지 | – 챗봇, 번역기, 일반 질의 |
| 장점 | – 높은 정확도 및 실무 활용성 | – 광범위한 문제 해결 |
| 한계점 | – 적용 산업 외 확장성 낮음 | – 특정 세부 문제 해결 어려움 |
- 버티컬 AI는 특정 산업에 국한된 솔루션이므로 다른 산업에서는 효과적이지 못할 수 있으며 커스터마이징이 필요하므로 개발 및 유지보수 비용이 증가될 수 있어 진입 장벽으로 작용
- 그러나 해당 도메인 전문성이 극대화되므로 빠르고 높은 가치 창출 및 효율성이 극대화되므로 상황에 따라 버티컬/범용의 적절한 선택 필요
[참고]
- ALCHERA, 버티컬 AI: 산업별 혁신의 열쇠. 2025.4
- 삼성SDS, 버티컬 AI 에이전트, 산업을 혁신하는 특화 AI 시대, 2025.7
- Sendbird, What are vertical AI agents, 2025.2
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