Vertical & Applied AI
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법률 Codex 108배 폭발.. 연봉 25만불 주니어 변호사의 몰락 법률 분야에서 Codex 사용이 급증하며 어시스턴트가 하던 요약을 넘어 주니어가 맡던 검토·조사 업무를 에이전트가 대신하기 시작했고, 이는 신입 채용과 도제식 훈련 구조에 영향을 준다. ALL ARTICLES
- Linkedin 사례: 수용률 63.9% 뒤에 숨은 레포의 규칙 AI 코드 리뷰의 반영률은 저장소마다 0%에서 100%까지 차이가 나고, 이는 모델 성능이 아니라 조직 규칙·설정·검증 체계의 차이에서 비롯된다.
- 판사 60%가 AI를 쓴다, 방침 없이 판사의 AI 오판에는 변호사와 달리 검증 의무도 제재 수단도 없다. 스탠퍼드 실험은 검증된 도구조차 조달만으로 부족함을 보여주며, 필요한 건 사후 처벌이 아니라 사전에 실패를 겪어볼 공용 환경이다.
- 법률 AI가 낮춘 비용 뒤에 숨은 새 장벽 AI가 법률 비용 장벽은 낮췄지만 검증 능력을 새로운 이용 조건으로 만들었다는 사례들을 보여준다. 같은 도구를 써도 원문 대조 여부가 승패와 제재를 갈랐다.
- 수만 명의 에이전트가 만든 가상 제약회사 스탠퍼드의 버추얼 바이오테크는 신약 연구를 역할별 에이전트 조직으로 나눠 처리했고, 성능을 가른 것은 모델이 아니라 역할·권한·검증 절차의 설계였다.
- 백년 난제를 깬 반례의 조건 AI가 반례를 빠르게 찾아내며 야코비안 추측과 단위거리 추측을 무너뜨렸지만, 진술의 정확성과 형식화 코드의 검토는 여전히 사람 몫으로 남는다.
- 치과 클리닉을 스스로 돌리는 AI.. 소프트웨어가 아니라 ‘노동’을 파는 Vertical Agent의 시대 치과 진료소 후처리 업무를 대신하는 AI 에이전트 Lassie 사례로, 소프트웨어가 좌석이 아니라 노동시간을 파는 방식으로 바뀌는 흐름과 그 안에 남는 예외 처리 부담을 다룬다.
- Sierra, Harvey를 나란히 깔았는데 답이 제각각.. Vertical AI의 문맥 갈라파고스 문제 기업이 여러 부서에서 각기 다른 AI 에이전트를 쓰면 같은 고객과 지표도 제품마다 다르게 정의된다. 이 정의를 하나의 컨텍스트 그래프로 묶어야 감사에 필요한 기록도 남길 수 있다.
- OpenAI Presence가 보여준 것: 버티컬 AI의 병목은 모델이 아니라 ‘직무 단위 신뢰 운영’이다 기업용 AI 에이전트는 답변 품질만이 아니라 업무 범위와 권한, 오류 수정 체계로 평가받으며, OpenAI Presence와 Harvey 사례는 경쟁력이 모델 성능보다 운영 절차에서 갈린다는 점을 보여준다.
- 의료·금융 다음은 공장이다 — Vertical AI 자본이 SaaS 대시보드를 떠난 이유 제조업은 IT 지출이 적어 소프트웨어 시장이 작았지만, AI가 검사·서류 업무를 맡으면 인건비 규모의 예산이 열린다. 성과 측정과 독점 데이터, 책임 소재가 갖춰진 산업부터 투자금이 몰린다.
- AI에 쓴 돈은 누구의 지식이 되는가 AI 주권은 모델 선택이 아니라 프롬프트와 승인 기록, 온톨로지를 자사 저장소에 남겨 공급자가 바뀌어도 같은 판단을 재현할 수 있는지로 갈린다.
- AI 코딩의 진짜 병목은 리뷰다 AI가 작성하는 코드량이 늘면서 검증이 새로운 병목이 되고, 서로 다른 에이전트의 교차검토도 명세가 모호한 지점에서는 함께 실패한다. 조직은 되돌리기 어려운 결정을 기준으로 리뷰 강도를 나눈다.
- 로봇엔 ChatGPT 모멘트가 없다 로봇은 좁은 작업에서는 높은 성공률을 보이지만 조건이 달라지면 성능이 떨어진다. 데이터와 하드웨어의 한계 속에서 같은 작업의 반복 횟수와 환경 개조 여부가 상용화 속도를 결정한다.
- X Money 소셜미디어에 올라탄 은행 X Money는 고금리와 메탈 카드보다 @핸들을 결제 주소로 만들어 소셜 관계에서 오간 돈을 플랫폼 안에 붙잡아 두는 데 핵심이 있다.