Vertical AI :SaaS의 미래와 산업 혁신
AI(Claude3.5)가 작성한 「Vertical AI :SaaS의 미래와 산업 혁신의 새로운 물결」보고서(2024.09.12.)
글쓴이 Claude 3.5(by Anthropic), 프롬프팅·편집 신동형(donghyung.shin@gmail.com)
#저는프롬프팅만했습니다.
#AI가작성했습니다.
1. Vertical AI의 정의와 중요성
Vertical AI는 특정 산업이나 분야에 특화된 인공지능 솔루션을 말합니다. 이는 마치 의사가 특정 질병만을 전문적으로 진료하는 것처럼, AI가 특정 산업의 고유한 문제를 해결하는 데 집중하는 것을 의미합니다.
Vertical AI의 중요성은 다음과 같습니다:
① 산업 특화 문제 해결: 각 산업마다 고유한 문제와 요구사항이 있습니다. 예를 들어, 법률 분야에서는 수많은 판례를 분석하고 적절한 법률 자문을 제공하는 것이 중요합니다. Vertical AI는 이러한 특정 산업의 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.
② 효율성 증대: Vertical AI는 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화함으로써 업무 효율성을 크게 높입니다. 예를 들어, 의료 분야에서 AI가 의사의 진료 내용을 자동으로 문서화하면, 의사는 환자 진료에 더 집중할 수 있습니다.
③ 정확성 향상: 산업 특화 데이터로 훈련된 AI는 해당 분야에서 높은 정확도를 보입니다. 금융 분야의 AI는 수많은 거래 데이터를 학습하여 더 정확한 금융 사기 탐지가 가능합니다.
④ 새로운 가치 창출: Vertical AI는 기존에 불가능했던 서비스를 가능하게 만듭니다. 예를 들어, 건설 현장의 안전 문제를 실시간으로 모니터링하고 예측하는 AI 솔루션은 작업자의 안전을 크게 향상시킬 수 있습니다.
Vertical AI의 중요성은 날로 커지고 있으며, 이는 각 산업의 디지털 전환을 가속화하고 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 핵심 동력이 되고 있습니다.
2. Vertical AI의 주요 기회와 과제
Vertical AI는 다양한 기회와 함께 몇 가지 중요한 과제도 안고 있습니다.
주요 기회:
① 틈새 시장 공략: Vertical AI는 기존에 너무 작아서 소프트웨어 기업들이 관심을 갖지 않았던 틈새 시장을 공략할 수 있습니다. 예를 들어, 소규모 농장을 위한 AI 기반 작물 관리 시스템은 기존 대규모 농업 솔루션으로는 접근하기 어려웠던 시장을 열 수 있습니다.
② 새로운 산업 영역 개척: Vertical AI는 기존 소프트웨어로는 해결하기 어려웠던 복잡한 문제를 다룰 수 있습니다. 예를 들어, 신약 개발 과정에서 AI를 활용하여 수많은 화합물 조합을 분석하고 최적의 후보 물질을 찾아내는 것이 가능해졌습니다.
③ 고부가가치 서비스 제공: Vertical AI는 인간의 노동만으로는 불가능하거나 비용이 매우 높았던 작업들을 가능하게 만듭니다. 예를 들어, 법률 분야에서 AI가 수천 페이지의 계약서를 순식간에 검토하고 주요 위험 요소를 파악할 수 있습니다.
주요 과제:
① 데이터 확보: Vertical AI의 성능은 해당 산업의 고품질 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 많은 산업에서 데이터는 파편화되어 있거나 비공개인 경우가 많아, 충분한 학습 데이터를 확보하는 것이 어려울 수 있습니다.
② 규제 대응: 의료, 금융 등 많은 산업에서 AI 사용에 대한 규제가 엄격합니다. Vertical AI 기업들은 이러한 규제를 준수하면서도 혁신을 이뤄내야 하는 과제를 안고 있습니다.
③ 전문성 확보: Vertical AI를 개발하기 위해서는 해당 산업에 대한 깊은 이해와 AI 기술력이 동시에 필요합니다. 이 두 가지 역량을 모두 갖춘 인재를 확보하는 것은 쉽지 않은 과제입니다.
④ 시장 교육: 많은 기업들이 아직 AI 도입에 대해 보수적인 태도를 보이고 있습니다. Vertical AI 기업들은 잠재 고객들에게 AI의 가치를 효과적으로 설명하고 설득해야 하는 과제를 안고 있습니다.
이러한 기회와 과제를 종합해 볼 때, Vertical AI는 큰 잠재력을 가지고 있지만, 성공을 위해서는 전략적인 접근이 필요함을 알 수 있습니다.
3. Vertical AI vs 기존 수직형 SaaS
Vertical AI와 기존 수직형 SaaS는 모두 특정 산업이나 분야에 특화된 솔루션을 제공한다는 점에서 유사합니다. 그러나 두 접근 방식 사이에는 중요한 차이점이 있습니다. 이를 비교 분석해 보겠습니다.
이러한 차이점들로 인해 Vertical AI는 다음과 같은 장점을 제공합니다:
① 더 정확한 예측과 의사결정: Vertical AI는 복잡한 패턴을 인식하고 예측할 수 있어, 더 정확한 의사결정을 지원합니다. 예를 들어, 의료 분야에서 AI는 수많은 의료 이미지를 분석하여 인간 의사보다 더 정확하게 초기 암을 진단할 수 있습니다.
② 지속적인 개선: Vertical AI는 새로운 데이터를 지속적으로 학습하며 성능을 개선합니다. 이는 마치 경험이 쌓일수록 실력이 늘어나는 전문가와 같습니다.
③ 개인화된 서비스: Vertical AI는 각 사용자의 특성과 상황을 이해하고 그에 맞는 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 금融 분야의 AI는 고객의 재무 상황과 목표를 분석하여 맞춤형 투자 조언을 제공할 수 있습니다.
④ 새로운 가치 창출: Vertical AI는 기존에 불가능했던 서비스를 가능하게 만듭니다. 예를 들어, 법률 분야에서 AI는 수많은 판례를 분석하여 특정 사건의 승소 확률을 예측할 수 있습니다.
그러나 Vertical AI도 몇 가지 단점이 있습니다:
① 높은 초기 투자 비용: AI 모델을 개발하고 훈련시키는 데 상당한 비용이 들 수 있습니다.
② 데이터 의존성: AI의 성능은 학습 데이터의 품질과 양에 크게 의존합니다. 충분한 데이터가 없으면 AI의 성능이 제한될 수 있습니다.
③ 설명 가능성의 문제: 일부 AI 모델은 '블랙박스'처럼 작동하여, 왜 특정한 결정을 내렸는지 설명하기 어려울 수 있습니다.
결론적으로, Vertical AI는 기존 수직형 SaaS보다 더 지능적이고 유연한 솔루션을 제공할 수 있지만, 그만큼 더 복잡하고 관리가 필요한 기술이라고 할 수 있습니다. 각 기업은 자신의 상황과 필요에 맞는 접근 방식을 선택해야 할 것입니다.
4. Vertical AI의 적용 분야와 사례
Vertical AI는 다양한 산업 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 주요 적용 분야와 구체적인 사례를 살펴보겠습니다.
① 의료 분야:
- 적용 사례: Abridge
- 설명: Abridge는 의사와 환자의 대화를 AI로 분석하여 자동으로 의료 기록을 작성합니다. 이는 의사의 문서 작업 부담을 줄이고, 환자는 진료 내용을 더 잘 이해할 수 있게 돕습니다.
② 법률 분야:
- 적용 사례: Harvey
- 설명: Harvey는 법률 문서 분석, 계약서 검토, 법적 리스크 평가 등을 AI로 수행합니다. 이를 통해 변호사들은 복잡한 법률 업무를 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.
③ 금융 분야:
- 적용 사례: Causaly
- 설명: Causaly는 금융 시장 데이터를 AI로 분석하여 투자 결정을 지원합니다. 이는 복잡한 금융 시장에서 더 정확한 예측과 의사결정을 가능하게 합니다.
④ 제조 분야:
- 적용 사례: Axion Ray
- 설명: Axion Ray는 제조 과정의 다양한 데이터를 AI로 분석하여 품질 관리, 생산성 향상, 비용 절감 등을 지원합니다. 이는 마치 공장 전체를 24시간 모니터링하는 전문가와 같은 역할을 합니다.
⑤ 교육 분야:
- 적용 사례: Third Space Learning
- 설명: Third Space Learning은 AI를 활용하여 학생 개개인의 학습 패턴을 분석하고 맞춤형 학습 내용을 제공합니다. 이는 마치 각 학생에게 개인 교사가 붙어 있는 것과 같은 효과를 냅니다.
이러한 Vertical AI 솔루션들의 공통점은 다음과 같습니다:
① 산업 특화 데이터 활용: 각 분야의 전문적인 데이터를 학습하여 해당 산업의 고유한 문제를 해결합니다.
② 복잡한 작업의 자동화: 인간이 수행하기 어렵거나 시간이 많이 소요되는 작업을 AI가 빠르고 정확하게 처리합니다.
③ 의사결정 지원: 데이터 기반의 인사이트를 제공하여 전문가들의 의사결정을 지원합니다.
④ 개인화된 서비스: 각 사용자의 특성과 상황에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공합니다.
⑤ 지속적인 학습과 개선: 새로운 데이터를 통해 지속적으로 성능을 개선합니다.
이러한 Vertical AI 솔루션들은 각 산업의 특수성을 반영하면서도, AI 기술의 장점을 최대한 활용하고 있습니다. 예를 들어, Abridge의 경우 의료 전문 용어와 대화 맥락을 이해할 수 있는 AI 모델을 개발하여, 단순한 음성 인식을 넘어 의미 있는 의료 기록을 생성할 수 있습니다. 이는 마치 전문 의료 비서가 항상 옆에서 진료 내용을 꼼꼼히 기록하는 것과 같은 효과를 냅니다.
또한, Harvey와 같은 법률 AI는 수많은 판례와 법률 문서를 학습하여, 복잡한 법률 문제에 대해 신속하고 정확한 조언을 제공할 수 있습니다. 이는 마치 수십 년의 경험을 가진 베테랑 변호사가 24시간 대기하고 있는 것과 같은 효과를 냅니다.
Vertical AI의 이러한 적용 사례들은 각 산업에서 AI가 어떻게 혁신을 이끌어내고 있는지를 잘 보여줍니다. 이는 단순한 업무 자동화를 넘어, 전문가들의 능력을 증강시키고 새로운 가치를 창출하는 데 기여하고 있습니다.
5. Vertical AI 시장의 성장 전망
Vertical AI 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 앞으로도 지속적인 성장이 예상됩니다. 이러한 성장 전망의 근거와 주요 동향을 살펴보겠습니다.
① 시장 규모 예측: Vertical AI 시장은 기존 수직형 SaaS 시장의 10배 이상으로 성장할 것으로 예측됩니다. 이는 AI가 기존 소프트웨어로는 접근하기 어려웠던 영역까지 확장하고 있기 때문입니다. 예를 들어, 의료 영상 분석, 법률 문서 검토, 금융 리스크 평가 등 전문성이 요구되는 영역에서 AI의 활용도가 높아지고 있습니다.
② 성장률: 2019년 이후 설립된 LLM 기반 Vertical AI 기업들은 연간 400%의 놀라운 성장률을 보이고 있습니다. 이는 마치 작은 씨앗이 단기간에 거대한 나무로 자라나는 것과 같은 폭발적인 성장세입니다.
③ 계약 가치: Vertical AI 기업들은 이미 기존 수직형 SaaS 시스템 평균 계약 가치(ACV)의 80%에 도달했습니다. 이는 Vertical AI 솔루션이 빠르게 시장에서 인정받고 있음을 보여줍니다.
④ 유니콘 기업 전망: 향후 2-3년 내에 연간 반복 수익(ARR) 1억 달러 이상을 달성하는 Vertical AI 기업이 5개 이상 나타날 것으로 전망됩니다. 이는 마치 AI 분야에서 새로운 '유니콘' 기업들이 탄생하는 것과 같은 현상입니다.
이러한 성장 전망을 뒷받침하는 요인들은 다음과 같습니다:
① AI 기술의 발전: 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 AI 기술의 빠른 발전으로 더 많은 산업 분야에서 AI 적용이 가능해지고 있습니다.
② 데이터의 증가: 산업 전반에 걸쳐 디지털화가 진행되면서, AI 학습에 활용할 수 있는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있습니다.
③ 기업들의 AI 도입 의지 강화: 코로나19 팬데믹 이후 디지털 전환이 가속화되면서, 많은 기업들이 AI 도입에 적극적인 태도를 보이고 있습니다.
④ 규제 환경의 변화: 많은 국가에서 AI 활용을 촉진하는 정책을 도입하고 있어, AI 도입의 장벽이 낮아지고 있습니다.
이러한 성장 전망은 Vertical AI가 단순한 기술 트렌드를 넘어, 산업 전반에 걸친 혁신의 핵심 동력이 될 것임을 시사합니다. 마치 스마트폰이 우리의 일상을 완전히 바꿔놓은 것처럼, Vertical AI는 각 산업 분야에서 일하는 방식과 가치 창출 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 예상됩니다.
6. 투자 동향 및 시사점
Vertical AI 분야의 투자 동향은 이 기술의 잠재력과 시장의 기대를 잘 보여줍니다. 주요 투자 동향과 그 시사점을 살펴보겠습니다.
① M&A 활성화:
- 사례 1: 2023년 Thomson Reuters가 법률 AI 기업 CaseText를 6.5억 달러에 인수했습니다.
- 사례 2: 2024년 DocuSign이 계약 관리 AI 기업 Lexion을 1.65억 달러에 인수했습니다.
- 시사점: 대기업들이 Vertical AI 기술과 전문성을 빠르게 확보하기 위해 적극적인 M&A를 진행하고 있습니다. 이는 마치 금광을 발견한 대기업들이 유망한 광산을 서둘러 사들이는 것과 같습니다.
② 벤처캐피털 투자 증가:
- 트렌드: 많은 벤처캐피털들이 Vertical AI 스타트업에 대한 투자를 늘리고 있습니다.
- 사례: Bessemer Venture Partners, Index Ventures 등 주요 VC들이 Vertical AI를 주요 투자 테마로 선정했습니다.
- 시사점: 투자자들이 Vertical AI를 새로운 '블루오션'으로 인식하고 있음을 보여줍니다. 이는 마치 과거 인터넷 붐 시기에 많은 투자자들이 인터넷 기업에 투자했던 것과 유사한 현상입니다.
③ 기업들의 자체 AI 개발 및 통합:
- 트렌드: 많은 기업들이 자사 제품에 AI 기능을 통합하거나 자체 AI 솔루션을 개발하고 있습니다.
- 사례: Shopify가 AI 기반 제품 설명 생성 기능을 도입했습니다.
- 시사점: AI가 더 이상 선택이 아닌 필수 요소로 인식되고 있음을 보여줍니다. 이는 마치 과거 모든 기업이 웹사이트를 갖추어야 했던 것과 같은 현상입니다.
④ 산업별 특화 AI 펀드 등장:
- 트렌드: 특정 산업에 특화된 AI 펀드들이 등장하고 있습니다.
- 사례: 의료 AI에 특화된 펀드, 금융 AI에 특화된 펀드 등이 출시되고 있습니다.
- 시사점: 투자자들이 Vertical AI의 복잡성과 전문성을 인식하고, 더욱 전문화된 접근을 하고 있음을 보여줍니다.
이러한 투자 동향은 다음과 같은 시사점을 제공합니다:
① Vertical AI의 가치 인정: 투자자들과 기업들이 Vertical AI의 잠재적 가치를 높게 평가하고 있습니다. 이는 향후 이 분야의 지속적인 성장과 혁신을 뒷받침할 것입니다.
② 전문성의 중요성: 산업별 특화 지식과 AI 기술력을 동시에 갖춘 기업과 인재에 대한 수요가 높아질 것입니다. 이는 교육과 인재 양성 측면에서 새로운 기회를 제공할 수 있습니다.
③ 경쟁 심화: Vertical AI 시장의 성장과 함께 경쟁도 치열해질 것으로 예상됩니다. 기업들은 더욱 혁신적인 솔루션과 차별화된 전략을 개발해야 할 것입니다.
④ 규제 대응의 중요성: AI의 활용이 확대됨에 따라 관련 규제도 강화될 가능성이 있습니다. 기업들은 규제 준수와 혁신의 균형을 잘 맞추어야 할 것입니다.
이러한 투자 동향과 시사점은 Vertical AI가 단순한 기술 트렌드를 넘어, 산업 구조와 비즈니스 모델을 근본적으로 변화시키는 큰 물결이 될 것임을 보여줍니다. 마치 산업혁명이 모든 산업에 영향을 미쳤듯이, Vertical AI는 각 산업의 미래를 새롭게 그려나갈 것으로 예상됩니다.
7. 결론
Vertical AI는 SaaS의 미래이자 산업 혁신의 새로운 물결로 자리잡고 있습니다. 이 기술은 단순히 기존 업무를 자동화하는 것을 넘어, 각 산업의 고유한 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 핵심 동력이 되고 있습니다.
Vertical AI의 주요 특징과 영향을 정리하면 다음과 같습니다:
① 산업 특화 솔루션: Vertical AI는 각 산업의 특수성을 반영한 맞춤형 AI 솔루션을 제공합니다. 이는 마치 각 산업에 특화된 AI 전문가가 24시간 대기하고 있는 것과 같은 효과를 냅니다.
② 데이터 기반 지속적 개선: Vertical AI는 산업 특화 데이터를 지속적으로 학습하며 성능을 개선합니다. 이는 마치 경험이 쌓일수록 실력이 늘어나는 베테랑 전문가와 같습니다.
③ 새로운 시장 창출: Vertical AI는 기존에 접근하기 어려웠던 틈새 시장을 공략하고, 새로운 비즈니스 모델을 창출합니다. 이는 마치 새로운 대륙을 발견하는 것과 같은 효과를 냅니다.
④ 전문가 역량 강화: Vertical AI는 전문가들의 능력을 증강시켜, 더 높은 수준의 업무 수행을 가능하게 합니다. 이는 마치 모든 전문가에게 초인적인 능력을 부여하는 것과 같습니다.
⑤ 산업 구조의 변화: Vertical AI의 도입은 각 산업의 가치 사슬과 경쟁 구도를 변화시킵니다. 이는 마치 산업혁명이 제조업의 구조를 완전히 바꾼 것과 유사한 영향을 미칠 수 있습니다.
Vertical AI의 성공적인 도입과 활용을 위해서는 다음과 같은 점들을 고려해야 합니다:
① 산업 전문성과 AI 기술력의 결합: Vertical AI 개발을 위해서는 해당 산업에 대한 깊은 이해와 AI 기술력이 동시에 필요합니다. 이를 위해 산업 전문가와 AI 엔지니어 간의 긴밀한 협력이 중요합니다.
② 데이터 전략 수립: 고품질의 산업 특화 데이터를 확보하고 지속적으로 축적하는 전략이 필요합니다. 이는 Vertical AI의 성능과 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소입니다.
③ 윤리적 고려사항: AI의 의사결정이 미치는 영향을 고려하여, 공정성, 투명성, 책임성을 갖춘 AI 시스템을 개발해야 합니다.
④ 변화 관리: Vertical AI의 도입은 조직과 업무 프로세스의 변화를 수반합니다. 이에 대한 체계적인 변화 관리 전략이 필요합니다.
⑤ 지속적인 학습과 혁신: AI 기술과 산업 환경은 빠르게 변화합니다. 이에 대응하기 위해 지속적인 학습과 혁신이 필요합니다.
결론적으로, Vertical AI는 각 산업의 미래를 새롭게 그려나갈 강력한 도구입니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어, 산업의 패러다임을 바꾸는 큰 변화의 물결이 될 것입니다. 기업들은 이러한 변화에 적극적으로 대응하고, Vertical AI의 잠재력을 최대한 활용하여 새로운 가치를 창출해 나가야 할 것입니다.
마치 증기기관의 발명이 산업혁명을 이끌었듯이, Vertical AI는 각 산업의 새로운 혁명을 이끌어갈 것입니다. 이 혁명의 중심에 서서, 미래를 선도하는 기업이 되기 위해서는 지금부터 Vertical AI에 대한 이해와 준비가 필요합니다. 이는 단순히 기술을 도입하는 것이 아니라, 비즈니스의 본질을 재정의하고 새로운 가치를 창출하는 여정이 될 것입니다.
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참고자료
Part I: The future of AI is vertical (Bessemer Venture Partners, 2024)
Vertical AI: The next logical iteration of vertical SaaS (HeymannParis, 2023)
Vertical(ai) is the New Horizontal (RAJEEV DHAMJASON, 2023)
Why Vertical AI is the future of VC investments in software (JoquinoPaulo, 2024)
