버티컬 AI 에이전트, 산업을 혁신하는 특화 AI 시대 (2) 산업별 혁신 사례와 도입 전략

2025-07-25 홍은주

버티컬 AI 에이전트의 시장 동향을 다룬 해당 아티클은 1, 2편으로 나누어 게재됩니다.

산업별 혁신, 이미 현실화된 변화

버티컬 AI 에이전트는 각 산업에서 AI를 더 쉽게 접근하게 하며, 기존의 SaaS처럼 산업을 재정의할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. SaaS가 소프트웨어의 확장성을 제공했다면, 버티컬 AI 에이전트는 한 단계 더 나아가 전체 비즈니스 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, Salesforce SaaS 플랫폼은 고객 관계 관리를 개선한 반면, 버티컬 AI 에이전트는 자율적으로 영업 기회를 식별하고 개인화된 상호작용을 추천할 수 있습니다. 버티컬 AI를 활용하는 조직은 범용 AI에 의존하는 조직보다 높은 투자 수익률(ROI)을 기록할 것이며, 산업별 과제 해결에 있어 큰 역할을 수행할 것입니다. ^[1]

버티컬 AI Agent는 이미 다양한 산업 현장에서 반복적인 업무를 대신하여 실질적인 가치를 창출하고, 운영상의 어려움을 해결하고 있습니다.

(1) 의료 산업, 정밀 진단과 치료 혁신

의료 분야는 버티컬 AI 에이전트가 가장 활발하게 적용되는 산업 중 하나로, 진단부터 치료, 행정 업무까지 전 영역에 적용되고 있습니다. 의료용 에이전트는 의료 영상 및 증상에 대한 정밀한 분석으로 진단 정확도를 높이고, 맞춤형 치료 계획을 제공해 원격 치료를 자동화하며, 인적 오류를 줄여 환자의 건강을 개선하고 있습니다. ^[2]^[3] 매사추세츠 종합병원과 MIT의 AI 에이전트는 폐 결절 감지에서 방사선 전문의의 65% 대비 94%의 정확도를 보였고, 유방암 감지에서도 전문의의 78%를 능가하는 90%의 정확도를 기록했습니다. AI 에이전트는 환자의 유전 정보, 치료 이력, 현재 건강 상태를 종합 분석해 개인화된 치료 계획을 수립합니다. IBM Watson은 일본에서 유전 데이터를 활용해 희귀한 이차성 백혈병을 식별하고, 치료 권고안은 의료진의 결론과 99% 일치했습니다. ^[4]

[그림 1] 의료 AI 에이전트의 기능 (출처: www.upskillist.com ^[4])

대표적인 의료 AI 에이전트인 PathAI의 'AISight'는 조직 샘플의 전체 슬라이드 이미지를 분석해 암과 같은 질병 패턴을 식별하며, 상위 15개 바이오제약사 중 90%가 PathAI 기술을 활용해 진단 정확도를 높이고 있습니다. ^[5] ‘Abridge'는 대면 진료, 원격 의료, 채팅 등 다양한 형태의 ‘의사-환자 대화’를 실시간으로 캡처해 구조화된 임상 노트 초안을 생성합니다. 해당 노트는 150만 건 이상의 의료 경험에서 파생된 독점 데이터와 환자 진료 기록, 의료 시스템별 가이드라인, 임상의의 선호도를 동적으로 통합해 정확성과 관련성을 높입니다. 또한, Epic을 포함한 기존 EHR 워크플로우에 직접 통합되어, 임상의의 친숙한 환경 내에서 임상 노트를 편집·검증할 수 있습니다. 현재, 존스 홉킨스 메디슨, 메이요 클리닉 등 대형 의료기관에서 활용하고 있으며, 이를 통해 의료진의 임상 문서 작성 부담을 줄이고, 환자의 진료 내용 이해도를 높이고 있습니다. ^[6] 'ShowAndTell'은 AI 기반 치과 치료 조정 에이전트로, 환자 교육, 치료 수용률 확대 및 신뢰 구축에 중점을 둡니다. 해당 에이전트는 미국 전역에 도입되어 환자와의 커뮤니케이션을 개선하고, 치료 계획을 이해하지 못해 거부하는 사례를 줄여 최대 50%까지 수익을 개선하고 있습니다. ^[7]^[8]

(2) 제조 산업, 스마트팩토리의 핵심

제조 산업에서는 생산 효율을 극대화하고 불필요한 다운타임을 줄이는 것이 핵심입니다. 제조 특화 AI 에이전트는 생산 라인의 최적화, 고장 예측, 품질 검사 등에 주로 활용됩니다. AI 기반 품질 검사는 컴퓨터 비전을 활용해 제품 품질을 정밀하게 분석하고 결함 감지를 자동화합니다. 한편, 예측 유지 보수 에이전트는 기계 성능을 모니터링하고, 고장을 사전에 예측하여 장비 고장을 방지합니다. 이를 통해, 가동 중단 시간을 줄이고 유지보수 비용을 절감합니다. ^[9]

'Epicor Prism'은 제조업 공급망을 위한 버티컬 AI 에이전트 네트워크로, 50년 이상의 제조 ERP 시스템 경험을 기반으로 표준 데이터 구조와 사용자 정의를 통합해 상황에 맞는 응답과 통찰력을 제공합니다. 제조 현장에서는 Epicor Prism을 코드 어시스턴트로 활용해 자동화된 비즈니스 프로세스를 신속히 생성하거나, 대화형 ERP를 통해 파일의 위치를 알 필요 없이 생산·구매·물류 인사이트에 접근할 수 있습니다. 또한, 공급업체 커뮤니케이션을 자동화해 견적 요청서(RFQ)를 자동 발송하고, 견적을 분석·번역하여 최적의 가격과 배송을 결정할 수 있습니다. 캐나다 제조업체인 Madsen's Custom Cabinets의 타일러 매드슨 이사는 "매주 수백 개 품목 마감일을 수동으로 업데이트하는 데 많은 시간을 소비했지만, Epicor Prism을 통해 팀이 스케줄링보다 생산과 고객 수요 충족에 더 집중할 수 있게 되어 비즈니스에 실질적인 가치를 더하고 있다."라고 평가했습니다. ^[10]

'Axion Ray'는 IoT와 제조 공정 데이터를 수집·분석해 제품에 발생할 수 있는 결함을 사전에 감지하는 AI 에이전트입니다. 센서 데이터와 지리 정보를 결합해 특정 지역이나 환경에서 발생하는 패턴을 파악합니다. 이를 통해, 제품의 품질 문제를 사전에 식별하고, 대규모 리콜 상황이 발생하기 전에 신속한 대응을 지원합니다. ^[7]^[11]

(3) 자동차 산업, 차량 내 경험 재정의

자동차 산업은 인공지능의 발전과 함께 고급 자율주행 기술로 진화해 왔으며, 운전자가 차량과 상호작용하는 방식을 혁신하는 AI 에이전트의 출현으로 새로운 단계에 접어들었습니다.

그 예로, 구글 클라우드는 최근 자동차 산업용 AI 에이전트를 출시했습니다. 이 에이전트는 구글의 Gemini 모델과 Vertex AI를 기반으로 하며, 자동차 제조사가 보다 정교하고 사용자 친화적인 '차량 내 비서'를 개발할 수 있도록 설계되었습니다. 차량 시스템과 Android Automotive OS와 통합되어, 타사 애플리케이션 통합, 독점 기능 추가, 음성 제어 내비게이션, 핸즈프리 미디어 재생, 예측 통계 등 다양한 기능을 제공합니다. 메르세데스-벤츠는 해당 에이전트를 2025년 출시되는 전기차 CLA 모델의 인포테인먼트 시스템(MBUX)에 최초로 적용해, 단순한 음성 제어를 넘어 자연스러운 대화, 개인화된 추천, 차량 정비 알림, IoT 기능을 활용한 스마트홈 연동 기능 등을 제공합니다. 또한, 핸즈프리 조작으로 안정성을 강화하고, 다양한 사용자 요구를 충족시키며 자동차 산업에서 버티컬 AI 에이전트의 혁신적 잠재력을 보여줍니다. ^[1]^[12]

(4) 금융 산업, 리스크 관리의 혁신

금융 분야에서는 머신러닝 기반 신용평가 솔루션이 주목받고 있습니다. 대량의 금융 데이터를 분석해 고객의 신용 위험을 평가하고, 잠재적인 부실 위험을 사전에 감지하여 금융기관이 보다 안전한 대출을 결정하도록 지원합니다. 대출 심사 과정에서는 고객 금융정보 분석, 신용점수 평가, 대출 조건 추천 등 여러 AI 에이전트가 독립적으로 운영되며 필요한 정보를 교환하며 협업합니다. ^[3] 사기 탐지 분야에서는 거래 패턴의 이상 징후를 실시간으로 감지하고, 사기 지표를 모니터링하며, 의심스러운 활동을 검토할 수 있도록 제공합니다. 세일즈포스의 글로벌 설문조사에 따르면, 금융 서비스 분야 고객의 54%가 AI 에이전트 활용을 신뢰하며, 77%는 사기 예방·탐지에 AI가 도움이 된다고 평가합니다. 또한, 규정 준수 및 리스크 관리에도 큰 역할을 수행합니다. 복잡하고 끊임없이 변화하는 규제 요건을 모니터링 및 분석하고, 데이터의 준수 여부를 감사하며, 규제기관을 위한 보고서를 생성하여 중요한 인사이트를 제공합니다. ^[13]^[14]

대표 사례로, 앨로이의 'Fraud Attack Radar'는 금융기관과 핀테크 기업을 위한 AI 기반 사기 탐지를 위해 설계되었으며, 머신러닝을 활용해 신규 계좌 개설을 노린 사기 행위를 실시간으로 감지해 즉각 경고합니다. 금융기관의 60%가 사기 사건 증가를 경험하는 상황에서, 거래 모니터링 방식에서 사전 감지 방식으로 전환하여 적극적인 사기 방지가 가능합니다. ^[15] 혜움의 '알프레드'는 재무·세무 분야 데이터를 학습한 AI 에이전트로, 금융 전반에서 AI 맞춤형 서비스를 제공합니다. 실제 사람과 대화하듯 업무를 수행하며, 각종 서류 발급, 세금 납부 및 정부 지원금과 같은 금융 혜택 추천까지 사업자별 상황에 맞춘 금융 서비스를 제공합니다. ^[16] 2023년에 설립한 ‘Salient’는 자동차 대출 서비스에 특화된 AI 에이전트를 제공하며, 지불 징수, 만기일 변경 처리, 상환 관리 및 보험 정보 업데이트를 포함한 다양한 업무를 수행합니다. 음성, 문자, 이메일, 웹 채팅 등 여러 채널에서 운영되고, 인간의 고객 서비스를 모방한 실시간 상호작용을 제공하며, 기존 대출 시스템과 통합되어 원활한 업무 흐름을 보장합니다. ^[17]

(5) 리테일/커머스, 개인화 서비스의 진화

리테일/커머스 분야의 AI 에이전트는 쇼핑 여정 전반에 걸친 고객 경험 개선과 비즈니스 프로세스를 자동화하는 지능형 시스템으로 진화하고 있습니다. 엔비디아의 최신 ‘리테일 및 소비재 분야 AI 동향 보고서’에 따르면, AI를 도입한 응답자의 64%가 '초개인화 추천'을 최우선 과제로 꼽았습니다. AI 에이전트는 고객 인사이트와 제품 정보를 바탕으로 유능한 판매사원처럼 맞춤형 추천을 제공하고, 가상 체험을 통해 실시간으로 제품을 착용해 보거나 자신의 공간에 배치해 볼 수 있어 기대치를 정확히 맞추고 반품률을 줄일 수 있습니다. ^[18] 또한, 재고 관리, 동적 가격 책정, 매장 운영, 공급망 조정, 손실 방지 등 다양한 영역에서 전문화된 기능을 제공합니다. ^[19]

카카오벤처스가 투자한 와들의 '젠투(Gentoo)'는 커머스 유입 고객의 구매 전환을 유도하는 대화형 AI 에이전트입니다. ‘포브스 아시아 100대 유망기업'으로 선정되었으며, 온라인 상품 정보와 리뷰 등을 학습해 오프라인 매장의 베테랑 점원처럼 구매 결정에 필요한 정보를 제공하고 추천합니다. ^[20] 국내 스타트업 인핸스의 'CommerceOS'는 하루 1.7억 건의 상품 데이터를 처리하고, 자체 구축한 LAM(Large Action Model)을 통해 하루 250만 건 이상의 웹 자동화 업무를 수행합니다. ‘가격’, ‘프로모션’, ‘주문 처리’, ‘제품 소싱’ 등 12개의 전문 AI 에이전트가 유기적으로 작동하여 상품 등록, 판매, 운영의 전 과정을 지원합니다. ^[21]^[22] 아마존의 '루퍼스(Rufus)'는 방대한 제품 카탈로그, 고객 리뷰, 웹 정보를 학습한 AI 쇼핑 에이전트입니다. 제품 카테고리별 쇼핑 가이드, 목적별 맞춤형 추천, 제품 비교 분석, 선물 추천 기능 등을 제공하며, 2025년에는 아마존 외에 외부 사이트 상품까지 검색·추천·구매를 지원하는 '바이 포 미(Buy for me)' 베타 버전을 선보였습니다. ^[23]

(6) 법률, 문서 검토 자동화 및 리스크 탐지

법률 분야 AI 에이전트는 법률 연구, 판례 분석, 문서 작성·검토, 사건 결과 예측, 고객 상담 등에서 핵심 역할을 하며, 변호사와 법무 전문가들의 업무를 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 에이전트는 방대한 법령, 판례, 법률 문서 데이터베이스를 빠르게 검색해 변호사가 강력한 사례를 구축하도록 지원하고, 계약 문서의 핵심 섹션과 위험 요소를 식별합니다. 또한, 과거 사례 데이터를 활용해 사건 결과를 예측하고, 전략 수립에 도움을 줍니다. 미시간 주립 대학과 사우스 텍사스 법대에서 개발한 AI 알고리즘은 미국 대법'Fraud Attack Radar'원 판결의 69%를 정확히 예측해 많은 전문가 수준을 상회했습니다. ^[24]

[그림 2] 법률 AI 에이전트의 활용 (출처: www.redblink.com ^[24])

국내에서는 로앤컴퍼니가 엔트로픽의 클로드 등 최신 LLM 모델을 기반으로 개발한 ‘슈퍼로이어(SuperLawyer)’는 2024년 7월 출시 후 10개월 만에 9,000명 이상 가입자를 기록했습니다. 497만 건의 판례, 법령, 결정례, 행정심판례 등을 활용해 정확한 답변을 제공하고, 판례 리서치, 법률 서면 초안 작성, 검사의 예상 질문 작성 등 다양한 기능을 지원합니다. 또한, 대량의 사건 파일을 하나의 폴더에 업로드하여 특정 사건에 대한 필요한 정보를 빠르게 파악할 수 있습니다. ^[25] 캐나다에서 설립된 Kira Systems의 'Kira'는 계약 검토 및 분석에 특화된 AI 에이전트로, 핵심 조항, 조건, 의무 사항 및 계약 언어에 숨겨진 잠재적 위험을 식별해 인수 합병 실사에 이상적입니다. IBM의 Watson 기반 'ROSS Intelligence'는 자연어 처리를 활용해 변호사가 판례, 법령 및 법적 의견을 쉽게 검색할 수 있습니다. ‘LawGeex'는 사전 정의된 법적 표준에 따라 계약 검토를 자동화해 규정 준수를 보장하고 검토 시간을 단축시킵니다. ^[24]

(7) 물류 및 공급망, 스마트한 공급망 관리

물류 및 공급망 분야에서는 수요 예측, 재고 관리, 경로 최적화 등에서 버티컬 AI 에이전트가 활용됩니다. 복잡성이 증가하는 물류 환경에서 교통 패턴, 배송 일정 등 실시간 데이터를 분석해 배송 경로를 최적화하고, 예측 분석을 통해 정확한 도착 시간을 제공하여 운영 효율성을 높입니다. 또한, 과거 데이터와 고급 알고리즘을 활용해 수요를 예측하고, 공급업체부터 고객까지의 엔드 투 엔드 공급망 가시성을 제공해 지연, 중단 또는 품질 문제와 같은 위험을 식별하고 완화합니다. AI 에이전트는 주문 추적, 문의 응답, 반품 처리 등 일상 업무도 자동화해 고객 서비스를 향상시킵니다. ^[26]

[그림 3] 물류 및 공급망 AI 에이전트의 활용 (출처: www.leewayhertz.com ^[26])

국내 스타트업 위레이저의 'WiseConvey'는 선적 예약, 관세 분류 관리, 선적 정보 입력 등 특정 물류 작업에 특화된 AI 에이전트를 통해 높은 효율성과 정확도를 제공합니다. ^[27] 삼성SDS의 'Cello Square'는 머신러닝과 생성형 AI를 활용, 매일 수만 건 이상의 글로벌 뉴스를 분석하여 물류 리스크를 자동 추출하고, 위험도를 3단계로 분류해 신속한 대응 전략 수립을 지원합니다. 또한, 대화형 AI를 통해 견적 조회, 필요 컨테이너 산정 등 다양한 서비스를 제공하며, 고객별 물동량과 물류비, 화물 이동 상황, 선박 지연, 항구 혼잡도, 컨테이너 현황, 도착 예정 시간 등의 정보를 제공합니다. ^[28] Shippeo의 'Multimodal Visibility Network'는 화주와 물류 서비스 업체가 고객 중심의 공급망을 운영할 수 있도록 실시간 멀티 모달 운송 가시성을 제공합니다. 1,000개 이상의 TMS, 텔레매틱스, 전자 기록 장치(ELD) 시스템과 통합되어 모든 운송 모드에서 실시간 화물 추적 기능을 제공합니다. ^[29]

기업의 도입 및 대응 전략

기업은 ‘AI 에이전트’를 중요한 비즈니스 전략으로 인식하고 있으며, 단순 실험에서 본격적인 도입 단계로 전환하고 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 특정 산업 및 고객 데이터를 중심으로 전문화되면서 다양한 산업에서 필수 도구로 자리 잡을 것이며, 기업은 AI 에이전트를 성공적으로 도입하기 위해 체계적인 전략과 실행 계획을 마련해야 합니다.

(1) 산업에 특화된 AI 전환(AX) 전략 수립

기업의 비즈니스 모델과 산업 특성을 면밀히 분석하여 범용 AI가 아닌 산업에 최적화된 버티컬 AI 에이전트 도입을 우선시해야 합니다. 의료, 금융, 법률, 커머스 등 도메인 특화 AI 에이전트가 계약 체결, 리스크 예측, 비용 절감 등에서 실질적 성과를 입증함에 따라, 각 산업의 고유한 데이터, 규제 및 업무 프로세스에 맞춘 설계가 필요합니다. 버티컬 AI 에이전트 도입의 목표는 매출 증대, 고객 요구 해결, 영업 혁신, 운영 효율화 등 비즈니스 성과와 직접 연계되어야 하며, 고객이 중시하는 빠른 응답, 프라이버시, 보안 등의 실질적인 요구에 대해 민감하게 대응해야 합니다.

(2) 도메인 특화 데이터 및 전문성 확보

버티컬 AI는 특정 산업이나 업무에 특화된 심층 지식이 필요하지만, 많은 기업은 내부 데이터 부족이나 데이터 사일로에 의한 효과적인 통합·관리에 어려움을 겪고 있습니다. 또한, 데이터의 품질이 낮거나 편향된 경우, AI 에이전트의 성능과 신뢰성에 직접적인 악영향을 미칠 수 있습니다.

버티컬 AI 에이전트가 효과적으로 작동하려면 '강력한 데이터 인프라 구축’이 필수적입니다. 데이터 수집 및 체계적인 관리 시스템을 구축하여 고품질의 도메인 특화 데이터를 확보해야 합니다. 또한, 데이터 사일로 해소를 위해 최신 데이터 통합 플랫폼과 API를 적극 활용하고, AI 학습과 활용에 적합한 데이터 정제 및 구조화, 도메인 전문가의 검증 체계 구축을 통해 품질을 관리해야 합니다. ^[30]

(3) 기존 시스템 및 애플리케이션과의 원활한 통합

기업 내에는 CRM, ERP, SCM 등 다양한 레거시 시스템과 애플리케이션이 존재합니다. 이들과 원활하게 통합되도록 설계된 AI 에이전트는 강력한 데이터 통합, 실시간 의사결정 및 복잡한 워크플로우 자동화를 실현할 수 있습니다. 기존 시스템과의 통합은 정보의 흐름을 원활하게 하고, 실시간 데이터 접근, 타 소프트웨어 제어 및 연결된 장치를 통한 실제 작업 수행 등 AI 에이전트 기능을 극대화합니다. 이러한 통합은 기존 워크플로우를 방해하지 않고 자연스럽게 최적화하며, 점진적으로 자동화 범위를 확대하는 것이 효과적입니다. ^[31]

(4) 구체적이고 반복 가능한 작업부터 단계적 확산

처음부터 광범위한 목표를 설정하기보다는 예약, 단순 문의 응대, 의료비 청구 등 명확하게 정의되고 반복적인 업무부터 자동화하는 것이 바람직합니다. 반복적이고 구조화된 업무 중 AI 도입 효과가 클 것으로 예상되는 업무를 우선 선정해 소규모 파일럿 프로젝트를 진행하고, 에이전트의 정확도, 처리 속도, 비용 절감 효과 등을 측정합니다. 파일럿에서 생성된 데이터는 지속적으로 수집·정제하여 AI 모델 성능 개선에 활용하고, 초기 성공 사례를 바탕으로 -여러 시스템을 연동하거나 의사결정을 지원하는 등의- 복잡한 워크플로우로 적용 범위를 확대합니다. 운영 단계에서도 성과를 지속적으로 모니터링하고, 피드백을 반영해 AI 에이전트의 기능과 정확도를 개선합니다. 이러한 단계적 도입 전략은 리스크를 낮추고, 빠른 성과와 신뢰를 확보하며, 장기적으로 기업 전체의 AI 전환을 성공적으로 이끌 수 있는 핵심 접근법입니다. ^[30]

(5) 최적의 플랫폼 활용, 멀티 에이전트 시스템 준비

기업은 비즈니스 요구사항에 가장 적합한 AI 에이전트 개발/운영 플랫폼을 선택해야 하며, 이를 통해 기존 시스템과의 연동, 새로운 기능 추가 및 업무 확장에 유연하게 대응할 수 있습니다. 플랫폼은 엔드 투 엔드 자동화 및 장기적인 확장성 확보에 필수적이며, 산업별로 요구되는 보안, 프라이버시, 규제(HIPAA, GDPR 등)를 플랫폼 수준에서 내재화하여 민감한 데이터를 다루는 업무에서도 신뢰성과 법적 책임성을 확보할 수 있습니다. 또한, 도메인 데이터와 전문 로직을 내장하여 단순 반복 작업을 넘어 복잡한 의사결정까지 가능하게 합니다. ^[32]

기업은 단일 에이전트가 아닌, 여러 전문화된 에이전트가 팀을 이루어 협력하는 '멀티 에이전트 시스템' 구축을 고려해야 합니다. 이는 운영 생산성을 높이고 워크플로우를 자동화할 수 있는 유망한 솔루션으로, ‘전문화’ 및 '모듈화'된 설계를 통해 개별 기능을 용이하게 평가, 개선 및 교체할 수 있습니다. ^[33] 또한, IoT(사물인터넷) 기기와의 연동으로 실시간 데이터 분석 및 자동화 범위를 넓혀, 유연하고 확장 가능한 에이전트 서비스를 개발할 수 있습니다.

그러나, 이러한 멀티 에이전트 시스템이 의도한 대로 동작하는지를 검증하는 방안도 반드시 고려해야 합니다. 이는 동료 에이전트에게 에이전트의 작업을 평가하도록 요청하거나, 원래의 응답을 검증하기 위해 적대적 에이전트를 사용하여 다른 결과를 생성한 후 두 개의 결과를 비교할 수도 있습니다. 또한, 에이전트의 수행 범위를 제한하는 방식으로 설정하고, 인간을 루프에 포함(Human-in-the-loop)할 수 있습니다.

(6) 보안 및 규제 준수 체계 마련

의료, 금융 등 규제가 엄격한 산업에서 '강력한 데이터 보안'과 '법적 요구사항 준수'는 필수적입니다. 버티컬 AI 에이전트는 알고리즘 차원에서 각 산업의 규제와 윤리 기준을 내재화해 신뢰할 수 있는 결과를 제공하며, 이를 통해 기업은 도입 장벽을 낮출 수 있습니다.

AI 시스템이 정교해지고 민감한 데이터를 처리함에 따라, 개인정보 보호 및 보안의 중요성도 커지고 있습니다. 특히, 네트워크를 통해 통신하는 AI 에이전트는 사이버 공격, 데이터 침해, 적대적 조작에 취약할 수 있습니다. 악의적인 행위자가 AI 통신을 가로채거나 변경하면 잘못된 의사결정이나 시스템 오류로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 의료 AI 시스템에서 공격자가 AI 에이전트 간에 교환되는 진단 데이터를 조작할 경우, 잘못된 치료 사항이 제공될 위험이 있습니다. ^[34]

이러한 보안 위협은 ‘에이전트, 서비스, 모델, 데이터베이스, 애플리케이션’ 등 모든 접점에 존재합니다. 따라서 한 접점만 보호하는 것으로는 충분하지 않으며, ‘위협 모델링(Threat Modeling)’을 통해 리스크를 탐지·조치·예방하는 전방위적인 보안 체계를 구축해야 합니다. 기존에 많은 보안 체계와 권한 관리 시스템을 갖추고 있더라도, 에이전틱 AI 시대에는 안전한 메모리 관리, 도구 실행 시 보안, 접근 권한 제한, 사용자 검수 강화 등 종합적인 보안 전략이 필요합니다. ^[35]

(7) 지속적인 학습 및 최적화

AI 에이전트는 실제 업무를 수행하면서 축적되는 데이터를 기반으로 지속적으로 성능을 개선할 수 있는 자동화된 학습 파이프라인을 구축해야 하며, 직원이나 고객의 피드백을 체계적으로 수집·분석하여 응답 품질, 오류 및 신규 요구사항 등을 신속하게 반영해야 합니다. 이러한 최적화 과정은 변화하는 시장에 능동적으로 적응하고, 전반적인 성능 개선에 도움이 됩니다. 또한, AI 에이전트 성능을 정기적으로 모니터링하고, 문제 발생 시 신속하게 개선할 수 있는 프로세스를 마련해야 합니다. ^[36]

(8) 조직·인력 역량 강화, 전문 기업과의 파트너십

버티컬 AI 에이전트의 성공적 도입과 운영을 위해서는 도메인 전문성과 최신 AI 기술에 대한 이해가 동시에 요구됩니다. 내부 인력이 기술적 변화에 적응하지 못할 경우, 도입 실패의 위험이 커질 수 있습니다. 따라서, 기업은 AI 개발, 데이터 분석, 도메인 지식이 융합된 인력을 적극적으로 채용하거나, 기존 인력의 AI 활용 역량을 체계적으로 강화해야 합니다. 또한, AI 에이전트를 수용하고 적응하는 조직 문화를 조성해야 합니다. AI 도입에 대한 조직의 정책적 장벽을 해소하고, 에이전트를 협력적인 관계로 인식할 수 있도록 합니다. 기업은 현업 전문가, IT, 데이터, AI 엔지니어 등 다양한 인력이 협력하는 태스크포스(TF)나 프로젝트 조직을 구성해, 현장 요구와 기술 구현이 유기적으로 연결되도록 추진합니다.

그러나, 기업의 AI 역량 강화만으로는 독자적으로 새로운 도메인 특화 모델과 데이터 인프라를 구축하고, 아키텍처와 성능을 최적화하며, 자체 AI 체계를 완성하는 것은 쉽지 않습니다. 검증된 기술력과 다양한 구축 경험, 그리고 신속한 문제 해결 역량을 갖춘 전문 기업과의 파트너십을 통해 경쟁력을 확보하는 전략도 반드시 고려해야 합니다. 이를 통해, AI 기술과 산업별 베스트 프랙티스를 빠르게 내재화할 수 있습니다.

(9) 확장 가능한 AI 거버넌스 체계 구축

AI가 보편화되고, 딥페이크 등 악의적인 목적으로 사용될 가능성이 높아지면서, 기업은 AI 에이전트의 윤리적이고 책임감 있는 사용을 위한 명확한 지침과 AI 거버넌스 프레임워크를 구축해야 합니다. 데이터 거버넌스, 위험 평가, 투명한 워크플로우, 설명 가능성, 윤리 표준 및 지속적인 모니터링 등이 포함됩니다. ^[37] 또한, EU 연합의 ‘AI Act’와 같은 글로벌 규제 사항을 탐색하고, 규정 준수 조치에 대한 사전 예방적인 참여를 준비해야 합니다.

AI 에이전트 시스템은 정기적으로 평가하고 조정해야 하며, 에이전트 개발 프로세스에 윤리적 고려 사항을 적용하면 위험을 피하고 새로운 규정에 부합하는 데 도움이 될 수 있습니다. ^[38] 기업은 AI 에이전트가 완전히 배포되기 전에 시뮬레이션 환경을 만들어 윤리적 딜레마를 테스트할 수 있고, 에이전트 간 모니터링으로 문제가 통제 불능 상태가 되기 전에 미리 방지할 수 있습니다. 에이전트는 다른 에이전트를 모니터링 및 평가하고 잠재적인 피해를 방지하도록 설계된 '거버넌스 에이전트'와 쌍을 이룰 수 있으며, 많은 전문가들이 권장하는 것처럼 위험 환경에서 에이전트를 즉시 비활성화할 수 있는 비상 종료 메커니즘을 갖춰야 합니다. ^[37]

기업은 ‘AI 의사결정 프로세스의 투명성’, ‘AI 출력 공정성’과 ‘편향 최소화’, ‘인간의 감독과 개입을 위한 메커니즘’ 등을 통해 책임감 있는 혁신 문화를 조성하고, AI 윤리와 거버넌스에 대해 지속적으로 논의하고 참여해야 합니다. ^[38] 특히, 데이터 거버넌스 프레임워크에 우선순위를 두어 AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 강력한 데이터 소스를 활용하도록 합니다.

버티컬 AI 에이전트가 여는 미래

실리콘밸리 벤처캐피털 ‘멘로벤처스’가 미국 기업 리더 600명을 대상으로 진행한 생성형 AI 설문조사 결과에 따르면, 2024년 AI 지출은 138억 달러(약 19조 3,200억 원)로 2023년 대비 6배 성장했습니다. 특히, 특정 영역에 전문화된 ‘버티컬 AI’ 관련 지출은 12배 급증했습니다. 이는 기업들이 생성형 AI를 실험에서 실행 단계로 전환하고, 비즈니스 전략의 핵심에 AI를 포함하고 있다는 명확한 신호입니다. 또한, 의사결정권자의 72%가 “가까운 미래에 생성형 AI를 더 광범위하게 채택할 것”이라고 응답해, 2025년 이후에도 이런 추세는 더욱 강화될 것입니다.

[그림 4] 미국 기업의 생성형 AI 부문별 지출 추이 (출처: Menlo Ventures ^[39])

생성형 AI 시장에서 버티컬 AI 에이전트는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니며, 다양한 ‘산업의 특정 문제를 해결’하고 ‘비즈니스 프로세스와 운영 방식 자체를 혁신’하는 핵심 동력으로 자리매김하고 있습니다. 범용 AI가 가진 광범위한 가능성을 넘어, 각 산업의 특수성과 전문성을 깊이 이해하고 이에 최적화된 지능을 제공함으로써 운영 비용의 획기적인 절감과 자동화 등 전례 없는 수준의 비즈니스 효율화를 기대할 수 있습니다.

버티컬 AI 에이전트 시장은 엔터프라이즈 소프트웨어 시장의 근본적인 변화를 의미하며, 과거 SaaS 혁명보다 훨씬 큰 가치를 창출할 잠재력을 지니고 있습니다. 이 거대한 변화의 흐름에서 심층적인 도메인 전문성, 시장에 대한 전략적 통찰, 그리고 AI 기술과 인간의 역량을 효과적으로 결합한 전문 솔루션을 제공할 수 있는 능력은 무엇보다 중요해질 것입니다. ^[40] 기술 발전과 함께 시장은 계속 확대될 것이며, 이에 따라 개인과 기업 모두 AI 기술에 대한 이해를 높이고, 이를 기업의 비즈니스 전략에 효과적으로 통합하려는 노력이 필요합니다. 특히, AI 기술의 윤리적 사용과 데이터 보안 문제에 대한 철저한 대비는 성공적인 도입과 지속 가능한 성장을 위한 필수 과제가 될 것입니다.

버티컬 AI 에이전트의 시대는 이미 시작되었습니다. 특정 산업에 특화된 지능을 통해 기업들은 새로운 경쟁력을 확보하고, 시장은 더욱 역동적으로 진화할 것입니다. 지금은 이러한 변화의 물결에 동참하여 미래를 준비해야 할 때입니다.

References
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[37] https://www.ibm.com/think/insights/ai-agent-governance#1268897081
[38] https://www.justthink.ai/blog/the-top-ai-agent-trends-to-watch
[39] https://emdinet.com/NEWS/?bmode=view&idx=128865143
[40] https://maily.so/seanlee/posts/d5ry2ye4z1w

버티컬 AI 에이전트, 산업을 혁신하는 특화 AI 시대

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홍은주

삼성SDS 전략마케팅팀

IT 동향 분석, 프로세스 혁신 및 경영전략 수립의 컨설팅 업무 경험을 기반으로, 삼성SDS 닷컴 내 Digital Transformation 및 솔루션 페이지 기획/운영 업무를 수행하였고 SDS 주요 사업영역별 동향/솔루션 분석을 통한 컨텐츠 기획 및 마케팅을 수행하고 있습니다.