2024 년이 AI 일반 AI의 상당한 발전의 해라면 2025 년은 전문 AI 시스템의 해가되었습니다. 알려진 수직 AI 에이전트이러한 목적으로 제작 된 솔루션은 고급 AI 기능을 딥 도메인 전문 지식과 결합하여 산업 별 문제를 해결합니다. 맥킨지 추정 AI의 총 가치 잠재력의 70% 이상이 이러한 수직 AI 응용 프로그램에서 나올 것입니다. 가트너 예측 기업의 80% 이상이 2026 년까지 수직 AI를 사용했을 것입니다.이 기사는 수직 AI 에이전트가 산업 인텔리전스를 재구성하고 새로운 비즈니스 혁신 시대를위한 길을 개척하는 방법을 탐구합니다.
범용에서 전문화 된 AI까지
한 걸음 물러서서 기술 진화의 더 큰 그림을 살펴보면 일반 목적 AI에서 산업 별 AI로의 전환은 새로운 것이 아닙니다. 그것은 우리가 전에 본 비슷한 경향을 반영합니다. 예를 들어, 엔터프라이즈 소프트웨어 초기에 SAP 및 Oracle과 같은 플랫폼은 고유 한 비즈니스 요구를 충족시키기 위해 광범위한 사용자 정의가 필요한 광범위한 기능을 제공했습니다. 시간이 지남에 따라 공급 업체는 Salesforce와 같은 맞춤형 솔루션을 도입했습니다 건강 클라우드 의료용 또는 Microsoft Dynamics 365 소매의 경우 특정 산업을 위해 설계된 사전 구축 된 기능을 제공합니다.
마찬가지로 AI는 처음에는 미리 훈련 된 모델 및 개발 플랫폼과 같은 일반 목적 기능에 중점을 두 었으며, 이는 고급 솔루션을 구축하기위한 기초를 제공했지만 산업 별 애플리케이션을 개발하려면 상당한 사용자 정의가 필요했습니다.
수직 AI 에이전트 가이 격차를 해소하고 있습니다. 솔루션과 같은 솔루션 Pathai 건강 관리에서 vue.ai 소매점에서 Feedzai Finance에서는 비즈니스에 요구 사항을 충족하도록 특별히 설계된 매우 정확하고 효율적인 도구를 사용하여 비즈니스에 권한을 부여합니다. 가트너 예측 수직 AI를 사용하는 조직은 총 목적 AI에 의존하는 것과 비교하여 25%의 투자 수익률 (ROI)을 본다. 이 수치는 고유 한 산업 문제를 해결하는 데 수직 AI의 효과를 강조합니다.
수직 AI : AI 민주화의 다음 단계
수직 AI 에이전트의 상승은 본질적으로 AI를 산업에보다 쉽게 접근 할 수 있도록하는 큰 단계입니다. 초기에는 AI 개발은 비용이 많이 들고 필요한 높은 비용과 전문 지식으로 인해 대기업 및 연구 기관으로 제한되었습니다. AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼은 확장 가능한 인프라를보다 저렴하게 만들었습니다. OpenAi의 GPT 및 Google의 Gemini와 같은 미리 훈련 된 모델을 통해 비즈니스는 깊은 기술 전문 지식이나 대규모 데이터 세트없이 특정 요구에 대해 AI를 미세 조정할 수있었습니다. Google Automl 및 Microsoft Power 플랫폼과 같은 저 코드 및 노 코드 도구는 한 단계 더 발전하여 AI가 비 기술적 인 사용자에게도 액세스 할 수 있도록했습니다. 수직 AI는 특정 산업 요구에 대해 사전 구성된 도구를 제공하고 사용자 정의 노력을 줄이고 더 나은 효율적인 결과를 제공함으로써 이러한 접근성을 다음 단계로 끌어 올립니다.
수직 AI가 10 억 달러 규모의 시장 인 이유
수직 AI는 매우 좋아하는 산업을 재정의 할 가능성이 있습니다. 소프트웨어-서비스 (SaaS) 과거에 했어요. SaaS는 소프트웨어를 확장 가능하고 액세스 할 수 있었지만 수직 AI는 한 걸음 더 나아가 전체 워크 플로를 자동화하여. 예를 들어, SaaS 플랫폼은 좋아합니다 Salesforce 고객 관계 관리 개선 된 수직 AI 에이전트는 자율적으로 판매 기회를 식별하고 개인화 된 상호 작용을 추천하기 위해 한 걸음 더 나아갈 수 있습니다.
반복적 인 작업을 인수함으로써 Vertical AI를 통해 기업은 자원을보다 효과적으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 제조에서 수직 AI 에이전트는 장비 고장을 예측하고 생산 일정을 최적화하며 공급망 관리를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 솔루션은 효율성을 향상시킬뿐만 아니라 인건비를 줄입니다. 또한 수직 AI 에이전트는 독점 도구 및 워크 플로와 완벽하게 통합되어 통합에 필요한 노력을 크게 줄입니다. 예를 들어, 소매에서 Vue.ai와 같은 수직 AI는 전자 상거래 플랫폼과 직접 통합 및 CRMS 고객 행동을 분석하고 개인화 된 제품을 추천하려면 효율성을 향상시키면서 통합 노력을 최소화합니다. 또한 수직 AI 에이전트는 특정 규제 프레임 워크 (예 : 금융의 바젤 III 또는 HIPAA 의료 분야에서 비즈니스가 산업 표준이나 윤리적 AI 요구 사항에 타협하지 않고 AI를 활용할 수 있습니다.
따라서 2024 년에 51 억 달러에 달하는 수직 AI 시장이 예상 2030 년까지 470 억 달러에 도달하고 2032 년까지 1,000 억 달러를 넘어 섰습니다.
수직 AI 에이전트 활동 : 자동차 AI 에이전트
Google Cloud는 최근 자동차 산업을 위해 특별히 설계된 수직 AI 에이전트를 출시했습니다. a로 알려져 있습니다Utomotive AI 제제,이 도구는 자동차 제조업체가 지능적이고 사용자 정의 할 수있는 차량 조수를 만들 수 있도록 설계되었습니다. 자동차 제조업체는 고유 한 깨우기 단어를 정의하고 타사 응용 프로그램을 통합하며 독점 기능을 추가하여 에이전트를 사용자 정의 할 수 있습니다. 차량 시스템 및 Android Automotive OS와 통합 된이 에이전트는 음성 제어 내비게이션, 핸즈프리 미디어 재생 및 예측 통찰력과 같은 기능을 제공합니다.
Mercedes-Benz는 MBUX 가상 어시스턴트를 위해 Google Cloud의 자동차 AI 에이전트를 채택하여 새로운 CLA 모델에서 데뷔했습니다. 이 강화 된 어시스턴트는 대화 상호 작용, 개인화 된 권장 사항, 사전 예방 지원 및 정확한 탐색을 제공합니다. 핸즈프리 작업을 가능하게함으로써 이러한 에이전트는 안전을 향상시키고 다양한 사용자 요구를 충족시켜 산업에 혁명을 일으킬 수직 AI의 잠재력을 보여줍니다.
앞으로의 길 : 도전과 기회
수직 AI 에이전트는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 도전이 없습니다. 레거시 시스템, 데이터 사일로 및 변화에 대한 저항으로 인해 이러한 시스템을 비즈니스에 통합하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 또한 수직 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 것은 AI 전문 지식과 산업 별 기술의 드문 조합이 필요하기 때문에 쉽지 않습니다. 회사에는 기술 측면과 업계의 특정 요구를 모두 이해하는 팀이 필요합니다.
이러한 시스템이 중요한 과정에서 더 큰 역할을함에 따라 윤리적 사용 및 인간의 감독이 중요해집니다. 산업은 기술에 따라 윤리적 지침 및 거버넌스 프레임 워크를 개발해야합니다.
즉, 수직 AI는 엄청난 기회를 제공합니다. 고급 AI와 전문화 된 전문 지식의 조합 으로이 에이전트는 2025 년 이후 비즈니스 혁신의 초석이 될 것입니다.
앞으로 도로
수직 AI 에이전트의 상승은 산업 인텔리전스의 진화에서 중요한 순간입니다. 이러한 시스템은 쉽게 업계 별 과제를 해결함으로써 비즈니스 운영 방식을 재정의 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 그들의 성공적인 채택은 통합 문제 극복, 학제 간 전문 지식을 구축하며 윤리적 배치 보장에 달려 있습니다.
수직 AI가 2025 년에 계속 견인력을 얻음에 따라 산업을 재구성하고 비즈니스 운영을 재정의 할 것입니다. 이러한 솔루션을 조기에 채택하는 회사는 점점 경쟁이 치열 해지는 시장에서 이끌어 줄 것입니다.
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