버티컬 AI(Vertical AI)란? 뜻, 작동 방식, 스타트업 활용 사례
AI가 일상 업무에 자연스럽게 녹아든 지금, 기업들은 ‘무엇을 자동화할까’보다 ‘어떻게 더 깊이 문제를 해결할까’를 고민하고 있습니다.
이때 주목받는 개념이 바로 버티컬 AI(Vertical AI), 즉 특정 산업과 업무 영역에 특화된 인공지능입니다.
오늘은 버티컬 AI가 왜 중요한지, 어떻게 작동하는지, 그리고 스타트업이 이를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.
🔸 버티컬AI(Vertical AI) 란?
버티컬 AI는 특정 산업이나 업무 도메인에 맞게 설계된 인공지능입니다.
예를 들어, 의료 진단을 돕는 AI, 금융 리스크 예측 모델, 고객센터 자동 응답 챗봇 등은 모두 버티컬 AI의 예시입니다.
이들은 범용 AI처럼 모든 주제를 다루지는 않지만, 한 분야에서는 사람보다 더 정확하게 판단하고 예측합니다.
수평형 AI(Horizontal AI)가 ‘넓게’ 학습한다면, 버티컬 AI는 ‘깊게’ 학습합니다.
💡 왜 버티컬 AI가 중요한가요?
현장 맥락을 이해하는 AI
범용 모델은 모든 산업의 공통 언어를 배웁니다. 반면 버티컬 AI는 의료 데이터, 법률 문서, 회계 기록처럼 특정 산업의 '전문 언어'를 학습합니다.
따라서 단순한 문장 생성이 아니라, 실제로 의사결정에 도움이 되는 수준의 판단이 가능합니다.
차별화된 경쟁력 제공
같은 기술을 쓰더라도, 데이터가 다르면 결과가 달라집니다.
버티컬 AI는 기업의 도메인 데이터로 학습되기 때문에, 시장 진입 장벽이 높고 모방이 어렵습니다.
특히 스타트업에게는 ‘기술력보다 문제 정의’가 중요하기 때문에, 한가지 문제를 정확하게 잘 풀 수 있는 AI가 유리합니다.
💼 버티컬 AI가 작동하는 방식
버티컬 AI는 대부분 범용 모델(예: GPT, Claude, Gemini)을 기반으로 만들어집니다.
그 위에 특정 산업 데이터를 추가 학습하거나, 프롬프트 설계와 벡터 검색 등으로 성능을 조정합니다.
핵심 구조는 다음과 같습니다.
- 기초 모델(FM, Foundation Model): 언어와 개념의 일반 지식 학습
- 도메인 데이터 학습 또는 파인튜닝(Fine-tuning): 산업별 전문 데이터로 추가 훈련
- 지식 검색 및 컨텍스트 강화(RAG, Retrieval-Augmented Generation): 실시간 데이터 연결
- 업무별 인터페이스 연결(API, SaaS, Agent 등): 실제 업무 도구와 연동
🚀 스타트업에서 버티컬AI를 활용하는 방법
1. CS(고객 지원) AI 구축 – SaaS 스타트업
B2B SaaS 서비스를 운영하는 한 스타트업은 자사 제품 매뉴얼과 과거 티켓 데이터를 학습시킨 버티컬 AI 챗봇을 구축했습니다.
범용 모델(GPT 계열)을 기반으로 RAG 구조를 결합해, 제품별 FAQ를 자동으로 찾아 응답하도록 설계했는데요.
구축 후 고객 문의의 65%를 자동 응답으로 처리하게 되었습니다.
2. 채용 AI 구축 – HR 스타트업
채용 솔루션을 운영하는 HR 스타트업은 기업이 제출한 직무 설명서와 후보자 이력서를 분석해 적합도 점수를 산출하는 버티컬 AI를 도입했습니다.
이 모델은 일반 언어 모델이 아니라 HR 도메인 데이터를 학습한 버티컬 AI로,
단순한 키워드 매칭이 아닌 ‘경험-역할 연관성’을 분석할 수 있었습니다.
이 솔루션을 도입한 기업은 서류 검토 시간을 평균 40% 단축했습니다.
3. 시장 리서치 AI 구축 – 커머스 스타트업
커머스 스타트업은 경쟁사 상품 리뷰, 가격 변동, 트렌드 키워드를 분석하기 위한 목적의 버티컬 AI 리서치 봇을 만들었습니다.
기존 AI 검색보다 더 정확한 결과를 얻기 위해, 산업 데이터를 크롤링 후 분류 태그를 학습시켰습니다.
이 모델은 “지난 3개월간 특정 브랜드 리뷰에서 자주 언급된 불만 유형” 같은 인사이트를 자동 요약했으며, 이제 반복적인 데이터 수집 대신 전략 수립에 집중하게 되었습니다.
FAQ
Q1. 버티컬 AI와 수평형 AI의 가장 큰 차이는 무엇인가요?
수평형 AI는 범용 지식을 기반으로 다양한 주제를 다루지만, 버티컬 AI는 특정 산업 데이터를 학습해 전문적인 판단을 내립니다.
예를 들어, ChatGPT는 수평형 AI이고, 의료 영상 판독 AI나 HR 채용 분석 AI는 버티컬 AI입니다.
Q2. 버티컬 AI는 어떻게 구축하나요?
범용 모델을 기반으로 산업별 데이터를 추가 학습(파인튜닝)하거나, 검색 기반 구조(RAG)를 결합해 도메인 지식을 강화합니다.
또한 실제 업무 도구(API, SaaS 등)와 연결해 현장 문제를 해결할 수 있도록 설계합니다.
Q3. 파인튜닝(Fine-tuning)과 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 어떻게 다른가요?
프롬프트 엔지니어링은 모델의 내부는 그대로 둔 채, 명령문(프롬프트)을 정교하게 설계해 응답 품질을 높이는 방법입니다.
반면 파인튜닝은 특정 산업 데이터로 모델을 재학습시켜, AI의 지식과 판단 기준을 바꾸는 과정입니다.
즉, 프롬프트 엔지니어링은 단기 제어, 파인튜닝은 장기 개선을 위한 접근입니다.
Q4. 그렇다면 버티컬 AI는 파인튜닝이나 프롬프트 엔지니어링과 어떻게 다른가요?
버티컬 AI는 파인튜닝이나 프롬프트 엔지니어링과 같은 기술 수준의 개념이 아닙니다.
두 기술은 AI 모델을 조정하는 방법이고, 버티컬 AI는 그 모델을 산업 문제 해결에 활용하는 방식입니다.
AI의 경쟁력은 이제 모델의 크기보다 맥락을 얼마나 잘 이해하느냐로 이동하고 있습니다. 버티컬 AI는 그 맥락의 깊이를 만드는 기술입니다. 범용 AI가 넓게 다룬다면, 버티컬 AI는 한 산업을 깊이 이해하며 ‘실제 문제 해결력’으로 평가받습니다.
스타트업에게 버티컬 AI는 복잡한 기술이 아니라, 자신의 시장과 데이터를 가장 잘 아는 기업이 경쟁력을 만드는 방식입니다.
AI 시대의 차별화는 기술 자체보다 그 기술을 어디에, 어떻게 녹여내는가에 달려 있습니다.
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