얼마 전 카페에서 있었던 한 장면이 떠오릅니다. 노트북을 펼치고 앉아 있는데, 옆자리 영업 매니저가 웹사이트에서 수백 개의 리드를 하나하나 복사해서 스프레드시트에 붙여넣고 있더라고요. 그 와중에 그녀의 휴대폰에는 Slack 알림이 쉴 새 없이 울리고, 상사는 경쟁사 가격 업데이트를 재촉하고, 커피는 식어가고 있었습니다. 그때 문득 ‘이렇게 할 필요가 있을까? 더 똑똑한 방법이 있지 않을까?’라는 생각이 들었죠. 그리고 지금, 그 해답은 분명합니다. AI 에이전트는 단순한 유행이 아니라, 이제 비즈니스의 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다.
여기서 주목할 점이 하나 있어요. 현재 기업의 83%가 AI를 비즈니스 전략의 최우선 과제로 삼고 있다고 합니다 (). 하지만 모든 AI 에이전트가 똑같이 만들어진 건 아니에요. 모든 걸 다 하려는 ‘수평형’ AI 에이전트와, 한 분야에 집중해 깊이 파고드는 ‘수직형’ AI 에이전트의 차이가 점점 커지고 있습니다. 그렇다면 수직형 AI 에이전트가 뭔지, 왜 진짜 혁신의 열쇠가 되는지, 복잡한 용어 빼고 핵심만 정리해볼게요.
AI 에이전트란? 왜 중요한가?
먼저, 기본부터 짚고 넘어가죠. AI 에이전트는 디지털 팀원 같은 존재입니다. 데이터를 학습해서 스스로 판단하고, 거의 또는 전혀 사람 손을 빌리지 않고 업무를 처리하는 소프트웨어죠. 커피도 필요 없고, 결근도 없고, (제대로만 설정하면) 복붙 실수도 없는 인턴을 떠올리면 딱 맞아요.
이들의 핵심 역할은? 반복 업무 자동화, 효율성 향상, 팀 지원입니다. 리드 추출, 가격 모니터링, 폼 작성 등 다양한 분야에서 AI 에이전트는 영업, 이커머스, 운영팀의 든든한 조력자가 되고 있습니다.
하지만 모든 AI 에이전트가 똑같지는 않아요. 크게 두 가지로 나뉩니다:
- 수평형 AI 에이전트: 여러 산업과 업무를 두루 처리하는 만능형—스위스 아미 나이프 같은 느낌이죠.
- 수직형 AI 에이전트: 특정 산업이나 워크플로우에 특화된 전문가형—셰프의 칼처럼 목적에 맞게 설계된 도구입니다.
이 차이를 아는 게, 내 비즈니스에 딱 맞는 AI를 고르는 첫걸음이에요.
수직형 vs. 수평형 AI 에이전트: 뭐가 다를까?
수평형과 수직형 AI 에이전트의 차이를 쉽게 설명해볼게요. 농구팀을 만든다고 상상해보세요. 수평형 에이전트는 여러 포지션을 두루 맡을 수 있는 올라운더지만, 한 분야에서 최고는 아닙니다. 반면 수직형 에이전트는 3점슛 전문 선수처럼, 특정 상황에서 확실한 결과를 내는 전문가죠.
항목 | 수평형 AI 에이전트 (만능형) | 수직형 AI 에이전트 (전문가형) |
---|---|---|
적용 범위 | 넓음—다양한 산업과 업무에 활용 (Multimodal.dev) | 좁음—특정 산업/업무에 최적화 (Parangat) |
전문성 깊이 | 넓지만 얕음—세부사항 놓칠 수 있음 | 깊음—산업별 데이터, 규칙, 언어에 최적화 (Multimodal.dev) |
시스템 통합 | 쉽게 적용 가능하나, 일반적임 | 기존 시스템/워크플로우에 맞춤, 규정 준수에 용이 (Parangat) |
주요 장점 | 다재다능, 확장성 | 정밀성, 높은 적합도, 정확성 (Multimodal.dev) |
적합 분야 | 팀 전체의 일반 생산성 | 핵심 업무, 산업별 프로세스 (예: 영업, 이커머스, 부동산) (Multimodal.dev) |
정리하자면, 수평형 에이전트는 다용도지만, 결정적인 순간에는 수직형 에이전트가 진짜 힘을 발휘합니다.
수직형 AI 에이전트가 비즈니스 혁신의 해답인 이유
많은 AI 프로젝트가 기대만큼 성과를 내지 못하는 경우가 많아요. 그 차이는 바로 수직형 AI 에이전트에서 나옵니다. 이들은 특정 문제를, 특정 맥락에서, 올바른 데이터와 규칙을 바탕으로 해결하도록 설계되어 있기 때문이죠.
주요 장점만 정리해볼게요:
- 높은 정확도와 신뢰성: 수직형 에이전트는 업계 용어, 데이터 형식, 특이점을 잘 이해해 실수나 애매한 답변을 줄여줍니다 ().
- 빠른 도입과 ROI: 이미 맞춤화되어 있어, 복잡한 설정 없이 바로 쓸 수 있습니다 ().
- 워크플로우에 자연스럽게 통합: 기존 CRM, ERP, 스프레드시트 등과 매끄럽게 연동됩니다 ().
- 사용자 복잡성 최소화: 별도의 재교육이나 반복 설정 없이, 내장된 전문성으로 결과에 집중할 수 있습니다 ().
- 수평형 AI의 한계 극복: 수평형은 많은 커스터마이징이 필요하지만, 수직형은 바로 실무에 투입 가능하며 오류와 유지보수가 적습니다 ().
실제로 일부 산업에서는 수직형 AI 에이전트가 60~80%의 비용 절감과 4~12배의 속도 향상을 이끌고 있습니다 (). 단순히 편리한 게 아니라, 경쟁력의 핵심이죠.
수직형 AI 에이전트는 어떻게 작동할까?
수직형 AI 에이전트가 어떻게 돌아가는지 간단히 살펴볼게요.
1. 산업별 AI 모델:
수직형 에이전트는 해당 산업의 데이터, 언어, 규칙을 학습합니다. 예를 들어, 부동산 에이전트는 '3BR/2BA'가 뭔지 알고, 영업 에이전트는 리드와 연락처의 차이를 이해하죠 ().
2. 내장된 비즈니스 규칙 및 로직:
체크리스트, 승인 절차, 규정 준수 등 실제 업무 규칙을 그대로 따릅니다. 일관되고 반복 가능한 결과를 내죠 ().
3. 기존 시스템과의 통합:
CRM, ERP, 데이터베이스 등과 직접 연동되어, 비즈니스 데이터와 자연스럽게 소통합니다 ().
4. 가드레일이 있는 지속적 학습:
시간이 지날수록 더 똑똑해지지만, 항상 비즈니스 규칙 내에서만 개선됩니다. 예측 불가능한 실험이 아니라, 꾸준한 성능 향상이 이뤄집니다 ().
즉, 수직형 AI 에이전트는 규칙을 잊지 않고, 최신 데이터를 바로 활용하는 고도로 훈련된 전문가와 같습니다.
실제 활용 사례: 수직형 AI 에이전트가 빛나는 순간
실제 비즈니스에서 수직형 AI 에이전트가 가장 큰 가치를 주는 분야는 어디일까요? 매주 자주 만나는 대표적인 예시를 소개할게요.
1. 영업 및 리드 생성
- 사례: 가상 SDR이 웹사이트나 LinkedIn에서 신규 리드를 자동으로 수집하고, 연락처 정보를 채우며, 소개 이메일까지 발송합니다.
- 비즈니스 효과: 더 많은 우수 리드 확보, 데이터 입력 시간 단축, 빠른 영업 접촉 ().
2. 이커머스 및 운영 (상품 데이터 추출)
- 사례: AI 웹 스크래퍼가 경쟁사 가격과 재고를 모니터링해 매일 아침 팀의 스프레드시트에 자동 업데이트합니다.
- 비즈니스 효과: 실시간 시장 정보, 신속한 가격 결정, 수작업 최소화 ().
3. 부동산 및 매물 모니터링
- 사례: AI 에이전트가 Zillow, , 지역 MLS에서 매물 정보를 모아, 조건에 맞는 신규 매물이 등록되면 알림을 보냅니다.
- 비즈니스 효과: 매물 놓침 방지, 조사 시간 절감, 시장 변화에 즉각 대응 ().
간단 요약 표는 아래와 같습니다:
비즈니스 기능 | 활용 사례 | 핵심 효과 |
---|---|---|
영업/마케팅 | 리드 추출, 데이터 보강 | 파이프라인 확대, 시간 절약, 전환율 향상 |
이커머스 운영 | 상품/가격 모니터링 | 실시간 데이터, 빠른 의사결정, 비용 절감 |
부동산 | 매물 통합 | 신속한 정보, 기회 포착 |
고객 지원 | 산업별 AI 챗봇 | 24/7 응대, 높은 정확성, 규정 준수 |
금융 | 이상 거래 탐지, 분석 | 조기 이슈 감지, 자동화, 오류 감소 |
이 외에도 헬스케어, 법률, 물류 등 다양한 분야에서 수직형 AI 에이전트가 빠르게 확산되고 있습니다 ().
Thunderbit: 영업, 이커머스, 부동산을 위한 AI 웹 스크래퍼 에이전트
이제 제가 잘 아는 수직형 AI 에이전트, 을 소개할게요. Thunderbit은 영업, 이커머스 운영, 마케팅, 부동산 전문가 등 비즈니스 사용자를 위해 설계된 AI 웹 스크래퍼 에이전트입니다. 웹에서 필요한 데이터를 빠르고 쉽게 추출할 수 있도록 만들어졌죠.
Thunderbit의 강점은? 자연어 명령만 입력하면(예: "이 페이지에서 모든 상품명과 가격을 추출해줘"), AI가 웹사이트 구조를 분석해줍니다. 단 두 번의 클릭—“AI 필드 추천”과 “스크랩”—만으로 깔끔하게 정리된 데이터를 얻을 수 있어요. 코딩도, 복잡한 셀렉터 설정도 필요 없습니다.
주요 기능:
- AI 필드 추천: Thunderbit이 페이지를 읽고 추출할 필드를 자동으로 제안합니다(예: 이름, 가격, 이메일 등).
- 서브페이지 스크래핑: 상세 정보가 필요하다면, 각 항목의 상세 페이지까지 자동으로 클릭해 데이터를 보강합니다.
- 즉시 내보내기: 추출한 데이터를 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 등으로 바로 내보낼 수 있습니다—무료이자 즉시 가능.
- 사전 제작 템플릿: Amazon, Zillow, LinkedIn 등 인기 사이트는 템플릿만 선택하면 바로 시작할 수 있습니다.
- 스케줄 스크래핑: 예약만 해두면, Thunderbit이 정기적으로 데이터를 최신 상태로 유지합니다.
- AI 오토필: 단순 추출뿐 아니라, 온라인 폼 자동 입력도 지원합니다.
그리고, 내보내기 및 기본 추출기(이메일, 전화번호, 이미지)는 모두 무료로 제공됩니다. 데이터 추출에 추가 비용이 들 필요는 없어요.
Thunderbit 실제 활용 예시: 비즈니스팀의 워크플로우
실제 팀들이 Thunderbit을 어떻게 활용하는지, 세 가지 대표 시나리오를 소개할게요.
1. 영업 리드 추출
- 1단계: LinkedIn 검색 결과 페이지를 엽니다.
- 2단계: “AI 필드 추천” 클릭—이름, 직함, 회사 등 컬럼이 자동 제안됩니다.
- 3단계: “스크랩” 클릭—모든 리드가 표로 정리됩니다.
- 4단계: 이메일 추출기로 프로필에서 이메일을 수집합니다.
- 5단계: Google Sheets로 내보내 영업팀에 전달합니다.
결과: 몇 시간(혹은 며칠) 걸리던 작업이 5분 만에 끝나고, 데이터도 깔끔하게 정리됩니다.
2. 이커머스 가격 모니터링
- 1단계: Thunderbit을 설정해 경쟁사 상품 페이지를 매일 아침 스크래핑합니다.
- 2단계: “AI 필드 추천”으로 상품명, 가격, 재고를 자동 감지합니다.
- 3단계: 스케줄을 설정하면 Thunderbit이 매일 자동 실행 후 데이터를 스프레드시트로 내보냅니다.
- 4단계: 최신 가격을 검토해 내 가격 전략을 조정합니다.
결과: 실시간 시장 정보 확보, 수작업 없이 항상 한발 앞서 대응할 수 있습니다.
3. 부동산 매물 자동화
- 1단계: Thunderbit을 Zillow, , 지역 MLS에 연결합니다.
- 2단계: 매물 템플릿을 선택합니다.
- 3단계: 메인 페이지를 스크랩한 뒤, “서브페이지 스크랩”으로 평수, 중개인 연락처 등 상세 정보를 추가로 추출합니다.
- 4단계: Airtable이나 Notion으로 내보내 팀이 바로 확인할 수 있습니다.
결과: 매일 자동으로 최신 매물 리스트가 완성되어, 수작업 없이 신속하게 대응할 수 있습니다.
직접 써보고 싶다면 을 설치하거나, 에서 데모 영상을 확인해보세요.
내 비즈니스에 맞는 AI 에이전트 선택법
수평형과 수직형 AI 에이전트 중 뭘 골라야 할지 고민된다면, 아래 가이드 참고하세요:
- 문제 정의: 다양한 업무를 처리해야 하나요, 아니면 반복되는 특정 프로세스가 있나요? 반복적이고 명확한 업무라면 수직형이 딱입니다 ().
- 산업 특성: 규제가 많거나 복잡한 산업이라면, 내장된 전문성과 규정 준수가 가능한 수직형을 추천합니다.
- 예산 및 자원: 수직형은 초기 비용이 더 들 수 있지만, 핵심 프로세스 자동화로 빠른 ROI를 기대할 수 있습니다 ().
- 확장성 vs. 깊이: 여러 부서에 걸쳐 확장해야 한다면 수평형, 한 분야의 정확성이 중요하다면 수직형이 유리합니다.
- 통합 필요성: 수직형은 기존 도구 및 워크플로우와 더 잘 맞는 경우가 많아요.
- 데이터 가용성: 수직형은 산업별 데이터가 필요하니, 데이터가 준비되어 있거나 사전 학습된 도구를 선택하세요.
- 파일럿 테스트: 두 가지 모두 시도해보고, 더 적은 노력으로 더 나은 결과를 내는 쪽을 선택하세요.
- 현장 사용자 참여: 비기술 인력이 많은 팀이라면, 수직형이 도입과 적응이 쉽습니다.
- 장기 전략: 2~3년 후를 내다보세요. 전문가들은 수직형이 더 높은 ROI를 가져올 것으로 전망합니다 ().
많은 기업이 수평형 AI로 전체 생산성을 높이고, 수직형 AI로 부서별 자동화를 실현하는 하이브리드 방식을 쓰고 있어요. 중요한 건, 내 업무에 맞는 도구를 고르는 겁니다.
AI 에이전트의 미래: 비즈니스 리더를 위한 트렌드와 인사이트
앞으로의 방향성과 의미를 정리해볼게요.
- 수직형이 새로운 표준: 앞으로는 실질적인 비즈니스 가치를 주는 전문화된 AI 에이전트가 대세가 될 겁니다 ().
- 멀티 에이전트 생태계: 기업은 스크래핑, 아웃리치, 분석 등 각 역할별 AI 에이전트를 팀처럼 활용하게 될 거예요 ().
- 산업 전반의 도입 가속화: 전 세계 기업의 98%가 AI를 도입 중입니다 (). 경쟁사가 수직형 AI로 비용을 줄이고 속도를 높인다면, 뒤처질 수 없겠죠.
- 모델 접근성 향상: 오픈소스와 사전 제작된 수직형 에이전트 덕분에, 중소기업도 쉽게 도입할 수 있습니다 ().
- 책임 있는 AI: 수직형 에이전트는 규정 준수와 보안에 더 쉽게 맞출 수 있어, 핵심 업무에 적합합니다 ().
- 인력과의 시너지: AI 에이전트는 사람을 대체하는 게 아니라, 함께 일하는 동료입니다. 인간의 창의성과 AI의 효율성을 결합하는 팀이 최고의 성과를 낼 거예요 ().
핵심 요약: 실질적이고 비즈니스 중심의 AI 시대는 이미 시작됐습니다. 반복적이고 임팩트가 큰 업무부터 찾아보세요. Thunderbit 같은 수직형 AI 에이전트가 이미 여러분의 업무를 대신할 준비가 되어 있습니다.
수직형 AI 에이전트, 지금 바로 체험해보세요
복붙 반복, 수동 데이터 확인에 지치셨나요? 아니면 수직형 AI 에이전트가 내 팀에 어떤 변화를 줄지 궁금하다면, 을 직접 써보세요. 무료로 체험할 수 있고, 단 두 번의 클릭만으로 수직형 AI의 진가를 확인할 수 있습니다.
혹시 카페에서 누군가가 리드를 손으로 복사하고 있다면, 이 가이드를 꼭 공유해 주세요. 그들의 커피와 상사가 분명히 고마워할 거예요.
자주 묻는 질문(FAQ)
1. 수직형 AI 에이전트란 무엇이며, 수평형과 어떻게 다른가요?
수직형 AI 에이전트는 특정 산업이나 워크플로우에 맞춰 설계된 전문 도구로, 깊이 있는 전문성, 높은 정확도, 기존 시스템과의 자연스러운 통합이 강점입니다. 반면 수평형 AI 에이전트는 다양한 업무에 활용할 수 있지만, 정밀도가 떨어지고 맞춤화가 필요할 수 있습니다.
2. 수직형 AI 에이전트가 비즈니스에 더 효과적인 이유는?
수직형 AI 에이전트는 산업별 용어, 규칙, 데이터를 이해해 오류를 줄이고, 빠른 ROI와 뛰어난 워크플로우 통합을 제공합니다. 반복 설정이나 추가 구성 없이, 핵심 업무에 바로 투입할 수 있습니다.
3. 수직형 AI 에이전트의 실제 활용 사례는?
영업 리드 생성, 이커머스 가격 모니터링, 부동산 매물 통합, 고객 지원, 금융 분석 등에서 두각을 나타냅니다. 데이터 추출, 업데이트 모니터링, 알림 생성 등 반복 업무를 자동화해 시간 절약과 의사결정 개선에 기여합니다.
4. Thunderbit은 수직형 AI 에이전트의 어떤 예시인가요?
Thunderbit은 비즈니스팀을 위해 개발된 AI 웹 스크래퍼입니다. 자연어 명령으로 웹사이트에서 구조화된 데이터를 추출하고, 예약 및 서브페이지 스크래핑, Google Sheets·Airtable 등과의 연동, Amazon·Zillow 등 인기 사이트용 템플릿까지 지원합니다. 코딩이 필요 없습니다.
5. 수직형과 수평형 AI 에이전트, 어떻게 선택해야 하나요?
업무의 복잡성과 특수성, 산업 요구사항, 통합 필요성을 고려하세요. 반복적이고 전문적인 업무에는 수직형, 팀 전체의 일반 생산성에는 수평형이 적합합니다. 많은 조직이 두 가지를 병행해 사용합니다.
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