인공지능 기술의 발전 궤적이 새로운 국면을 맞이하고 있습니다.

초거대 언어모델의 규모 확장 전략이 효율성 측면에서 재평가되면서, 기술 진화의 방향은 산업별 적합성과 도메인 특화 지능 구축으로 선회하고 있습니다. 매개변수를 늘린다고 해서 성능이 비례해 향상되는 것은 아니라는 점이 분명해지면서, 학습 데이터 확보의 어려움, 연산 자원 소모, 추론 비용 증가 같은 현실적 제약들이 드러났습니다. 이제 AI의 경쟁력은 모델의 크기보다 얼마나 맥락을 정확히 이해하고 문제를 효과적으로 해결하느냐로 판가름되고 있는 셈이죠.

이러한 전환 속에서 주목받는 것이 버티컬 AI입니다.

범용 모델이 지닌 언어 이해 능력과 산업별 전문 지식을 결합하면서, 특정 분야에서 정교한 추론과 판단이 가능해졌는데요. 의료, 금융, 제조, 법률, 교육 등 각 산업이 지닌 고유한 데이터 구조와 규제 요건을 반영함으로써, 범용 LLM이 제공하지 못하는 정확성과 근거 기반 추론, 산업 표준 준수성을 확보할 수 있습니다. 의료 분야의 영상 진단 보조 시스템, 금융권의 리스크 분석 및 문서 자동화, 법률 영역의 계약서 검토 및 판례 검색이 대표적 사례입니다.

그런데 버티컬 AI가 실질적인 가치를 발휘하려면, 단순히 전문 지식을 보유하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 산업 현장에서는 주어진 질문에 답하는 수준을 넘어, 스스로 상황을 판단하고 필요한 작업을 실행할 수 있는 자율성이 요구됩니다.

이를 위해 등장한 것이 에이전틱 AI입니다. 에이전틱 AI는 스스로 목표를 설정하고 계획을 수립하며, 실행과 피드백을 통해 자율적으로 학습하는 시스템입니다. 기존 RAG가 정보 검색과 보강 수준에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 목표 지향적 의사결정과 지속 학습 기능을 갖춘 구조로 진화했습니다. 외부 개입 없이도 상황을 인식하고 최적 전략을 도출할 수 있고, 복잡한 산업 환경에서도 유연하게 적응합니다.

오늘날 AI 기술의 진화 방향은 범용성에서 산업 특화성으로, 반응형에서 자율형으로 이동하고 있습니다.

이번 리포트에서는 버티컬 AI의 개념과 시장 전망, 의료·금융·제조·법률 등 주요 산업별 적용 사례, 그리고 에이전틱 AI를 통한 자율 실행 구조까지 구체적으로 살펴봅니다. 또한 KB국민카드, 신한투자증권을 비롯한 실제 도입 기업들이 어떻게 업무 효율을 높이고 고객 경험을 개선했는지 확인해보세요.

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