생성형 AI의 확산으로 기업과 개인의 업무 방식이 빠르게 변화하고 있습니다. ChatGPT 등장 이후 2년 만에 AI는 실험실 기술에서 실무 도구로 자리잡았습니다. 많은 기업들이 "우리도 AI 도입해야 하는데..."라고 고민하지만, 정작 어떤 AI 서비스를 선택해야 할지 막막합니다.
국내에만 수백 개의 AI 스타트업이 있고, 각자 "최고의 AI", "혁신적인 솔루션"이라고 주장합니다. 하지만 중요한 것은 기술의 화려함이 아니라 "우리 조직의 어떤 문제를 해결할 수 있는가"입니다.
이 글에서는 국내 AI 서비스 스타트업을 6가지 카테고리로 분류하고, 각 분야의 특징과 대표 기업을 소개합니다. 여러분의 조직에 맞는 AI를 찾는 실질적인 가이드가 될 것입니다.
국내 AI 서비스 스타트업 분류 기준
AI 스타트업을 단순히 기술만으로 비교하면 모두 비슷해 보입니다. "딥러닝 기반", "LLM 활용", "자연어 처리" 같은 용어는 이제 대부분의 AI 기업이 사용합니다.
여기서 실제로 중요한 분류 기준은 다음 세 가지입니다.
AI를 어디에 적용하는가 - 내부 업무용인가, 고객 응대용인가, 콘텐츠 제작용인가
어떤 데이터를 다루는가 - 사내 데이터인가, 공개 데이터인가, 특정 산업 데이터인가
자동화 범위가 어디까지인가 - 문서 검색, 데이터 분석, 의사결정, 물리적 작업
이 기준으로 국내 AI 서비스 스타트업을 ‘기업용 AI 플랫폼’, ‘AI 챗봇&고객지원 자동화’, ‘AI 콘텐츠 생성 및 마케팅 자동화’, ‘산업 특화형 AI’, ‘AI 데이터/모델 구축’, ‘AI 로봇/휴먼 인터랙션’으로 총 6가지 카테고리로 나눌 수 있습니다.
국내 AI 서비스 스타트업 6가지 카테고리
1. 기업용 AI 플랫폼 (Enterprise AI)
목적: 사내 데이터 검색, 의사결정 지원, 업무 자동화
기업용 AI 플랫폼은 ERP, MES, CRM 같은 내부 시스템과 연동해 직원들의 업무를 돕는 AI입니다. "지난달 A제품 불량률이 얼마야?", "올해 상반기 VIP 고객 평균 구매액은?"처럼 자연어로 질문하면 AI가 자동으로 SQL을 생성하고 실행해서 답을 제공합니다. 대표적으로 아래에 나와있는 기업들이 있습니다.
디피니트(DARVIS)
Text2SQL 기술로 자연어 질문을 자동으로 SQL 쿼리로 변환합니다. 제조업과 공공기관에 특화되어 있으며, 온프레미스 설치로 보안을 강화했습니다. ERP, MES, WMS 등 흩어진 시스템의 데이터를 물리적 통합 없이 논리적으로 연결하는 것이 특징입니다.업스테이지(Upstage)
OCR과 문서 인텔리전스에 강점이 있습니다. 계약서, 증명서, 사내 문서 같은 비정형 데이터를 AI가 읽고 검색할 수 있게 만듭니다. 금융권과 공공기관에서 많이 사용합니다.플루닛
사용자 친화적인 AI 비서형 UI를 제공합니다. 복잡한 설정 없이 직원들이 바로 사용할 수 있는 인터페이스가 장점입니다.
이와 같은 AI를 사용하게 되면, 실제 업무 효율 체감도가 크고, 정보 검색 시간이 단축되며 직원들의 데이터 사용량이 증가한다는 장점이 있습니다.
다만 몇 가지를 고려해야 합니다. 첫 번째 ‘보안 정책과 온프레미스 설치 여부’, 두 번째 ‘현업 직원들의 정착 교육 필요 유무’, 세 번째 ‘회사별 맞춤 커스터마이징 가능 여부’ 입니다.
2. AI 챗봇 & 고객지원 자동화
목적: 상담센터 비용 절감, 응답 품질 균질화, 24시간 고객 응대
고객이 전화나 채팅으로 문의하면 AI가 자동으로 답변합니다. 단순 반복 질문은 AI가 처리하고, 복잡한 문제만 상담원에게 연결해 효율성을 높입니다. 대표적으로 마인즈랩, KT 에이닷, 네이버 클로바 등이 있습니다.
마인즈랩
금융권 콜센터에 강점이 있습니다. 음성 인식과 자연어 이해 기술로 고객의 질문 의도를 파악하고 답변합니다.
KT 에이닷(A.)
개인 AI 비서로 시작해 기업용으로 확장 중입니다. 모바일 환경에서 사용성이 좋습니다.
네이버 클로바
HyperCLOVA X 기반 기업용 챗봇 플랫폼입니다. 한국어 이해도가 높고 공공기관과 대기업에서 많이 사용합니다.
AI 챗봇&고객지원 자동화 파트는 주로 금융, 통신, 쇼핑몰, 공공 민원에서 사용된다는 특징이 있습니다.
3. AI 콘텐츠 생성 및 마케팅 자동화 (Creative AI)
목적: 글쓰기, 이미지, 영상 제작 자동화
블로그 글, SNS 광고 문구, 랜딩페이지, 숏폼 영상을 AI가 자동으로 생성합니다. 마케터, 1인 기업, 디자인 리소스가 부족한 조직에 유용합니다. 대표적으로 뤼튼, 레티나 AI, 라운드에이트 등이 있습니다.
뤼튼(Wrtn)
LLM 기반 글 생성 자동화에 강점이 있습니다. 블로그, 보도자료, 기획서 초안을 빠르게 작성할 수 있습니다.
레티나 AI
SNS 이미지 광고를 자동으로 생성하고, 어떤 디자인이 효과적일지 AI가 추천합니다.
라운드에이트
숏폼과 브랜디드 영상을 AI로 편집합니다. 영상 크리에이티브 최적화가 특징입니다.
이런 AI를 사용하게 된다면, 블로그 콘텐츠를 대량 생성하는 것이 가능해지며, SNS 광고 이미지 A/B 테스트용 소재 제작이 쉬워집니다. 또한 제품 설명 랜딩페이지 자동 생성 및 유튜브 숏폼 자동 편집 등 다양한 콘텐츠 제작에 사용할 수 있습니다.
4. 산업 특화형 AI (Vertical AI)
특징: 제조, 의료, 건설, 법률 등 특정 업종에 특화
범용 AI와 달리 특정 산업의 전문 지식과 데이터를 학습한 AI입니다. 도메인 특화 데이터 품질이 핵심 경쟁력입니다. 전문성을 갖춰야하는 분야죠. 대표적으로 디피니트, 더브이엠, 루닛, 뷰노, 엔젤스윙, 세이지세이프티, 아미쿠스렉스, 원티드랩 등이 있습니다.
제조/품질 관리
디피니트(DARVIS): 생산·품질 데이터 기반 의사결정 지원
더브이엠: 제조 공정 최적화
의료
루닛(Lunit): X-ray, CT 영상에서 암을 조기 진단
뷰노(Vuno): 의료 영상 분석 AI
건설/안전
엔젤스윙: 드론으로 건설 현장을 촬영하고 자동으로 공정률 분석
세이지세이프티: 현장 안전 모니터링
법률
아미쿠스렉스: 판례와 계약서를 AI가 검토하고 리스크 분석
HR
원티드랩: AI 기반 채용 매칭과 인재 추천
이들은 해당 산업의 전문 용어, 규제, 업무 흐름을 깊이 이해하고 있어 범용 AI로는 해결하기 어려운 문제를 다룹니다.
5. AI 데이터/모델 구축 인프라 레이어
특징: 'AI를 직접 만들겠다'는 조직이 선택
AI 모델 자체를 개발하거나, 데이터 라벨링, LLM 구축을 지원하는 B2B 인프라 기업입니다. 대표적으로 솔트룩스, 스켈터랩스, 크라우드웍스, 에이모 등이 있습니다.
솔트룩스
모델 개발부터 컨설팅, 구축까지 종합 솔루션을 제공합니다.
스켈터랩스
자연어 이해 엔진을 다른 기업에 공급합니다. 대화형 AI의 '엔진' 역할을 합니다.
크라우드웍스 / 에이모
데이터 라벨링 전문 기업입니다. AI 학습에 필요한 데이터를 사람이 정제하고 태깅합니다.
대부분의 기업은 이 레이어를 직접 선택하지 않고, 완성된 AI 서비스를 사용하곤 합니다. 하지만 자체 AI 개발팀이 있는 대기업이나 연구기관은 이 인프라를 활용하여 회사에 맞게 사용하는 경우가 있습니다.
6. AI + 로봇 / 휴먼 인터랙션
특징: AI가 물리 세계까지 확장
디지털 화면을 넘어 물리적 작업을 수행하거나, 사람처럼 보이는 인터페이스를 제공합니다. 미래 산업에 큰 영향을 줄 분야이기도 합니다. 대표적으로 뉴로메카, 도구공간, 리벨리온, 바이브컴퍼니 등이 있습니다.
뉴로메카
협동 로봇을 제조합니다. 사람과 함께 작업하는 로봇 팔입니다.
도구공간
자율 조립 로봇으로 제조 공정을 자동화합니다.
리벨리온
국산 AI 가속칩을 개발합니다. AI 연산 속도를 높이는 하드웨어입니다.
바이브컴퍼니
디지털 휴먼과 상담 아바타를 제공합니다. AI가 사람처럼 보이는 얼굴로 상담합니다.
이 분야는 AI와 하드웨어가 결합되어 물류, 제조, 안내 서비스에 적용됩니다.
현 시점에서 기업이 AI 도입 시 유의해야 할 점
지금까지 다양한 분류별로 국내 AI 서비스 스타트업의 종류를 살펴보았습니다. 이제 선택을 앞둔 상태에서 주의해야 할 점을 알려드리겠습니다.
AI 스타트업을 선택할 때 기술력만 보면 안 됩니다. 실제 운영에서 중요한 체크포인트는 다음과 같습니다.
체크 요소 | 이유 | 확인 질문 |
|---|---|---|
보안/데이터 저장 방식 | 내부 정보 유출 위험 | 데이터는 어디에 저장되고 학습되는가? 온프레미스 설치가 가능한가? |
현업 적용성 | 사용하지 않으면 의미 없음 | 직원이 5분 안에 배울 수 있는가? 응답 속도가 빠른가? |
커스터마이징 범위 | 산업마다 요구 기능 다름 | 우리 회사 용어와 프로세스에 맞게 조정할 수 있는가? |
시스템 연동 | 고립된 AI는 효과 제한적 | ERP, MES, CRM과 연결되는가? |
정착 지원 | 도입보다 정착이 어려움 | 교육과 온보딩 프로그램이 있는가? |
삼성전자가 생성형 AI 사용을 전사 금지한 사례, 에어캐나다가 챗봇 오답으로 소송당한 사례처럼, 보안과 품질 관리 체계 없이 AI를 도입하면 오히려 리스크가 됩니다.
우리 회사에 맞는 AI는 무엇일까? - 선택 가이드
AI를 도입하기 전 가장 중요한 질문은 "우리 조직에서 가장 시간을 많이 잡아먹는 업무가 무엇인가?"입니다. 아래 상황별 가이드를 통해 여러분의 조직에 맞는 AI 카테고리를 찾아보세요.
고객 응대 자동화가 필요할 때
콜센터에 "배송 조회", "환불 방법" 같은 반복 질문이 전체 상담의 70% 이상을 차지하고, 상담원 인건비는 부담되지만 24시간 응대는 필요한 상황이라면 AI 챗봇이 답입니다.
반복 질문은 AI가 처리하고 복잡한 문의만 상담원에게 연결됩니다. 금융권은 마인즈랩처럼 보안이 강화된 솔루션이, 쇼핑몰은 KT 에이닷이나 네이버 클로바처럼 빠르게 구축 가능한 플랫폼이 적합합니다.
추천: AI 챗봇 & 고객지원 자동화 (마인즈랩, KT 에이닷, 네이버 클로바)
문서·보고·자료 작업이 많을 때
마케팅팀이 매주 블로그와 SNS 게시물을 만들어야 하고, 보고서·기획서 초안 작성에 시간이 많이 들며, 광고 소재를 여러 버전으로 만들어야 하는데 디자이너가 부족한 상황이라면 콘텐츠 생성 AI가 필요합니다.
뤼튼에 "신제품 출시 보도자료 초안"을 입력하면 3분 안에 기본 구조를 잡아주고, 레티나 AI는 SNS 광고 이미지를 여러 버전으로 생성합니다. 백지에서 시작하는 것과 초안을 다듬는 것은 완전히 다른 속도입니다.
추천: AI 콘텐츠 생성 도구 (뤼튼, 레티나 AI, 라운드에이트)
생산/품질/영업 데이터 기반 의사결정이 중요할 때
ERP, MES, CRM에 데이터는 많지만 활용하지 못하고, "지난달 불량률"이나 "VIP 고객 구매 패턴"을 조회하려면 IT 팀에 요청해야 하며, SQL을 모르는 관리자가 직접 데이터를 볼 수 없는 상황이라면 기업용 AI 플랫폼이 해답입니다.
자연어로 질문하면 AI가 자동으로 SQL을 만들어 실행합니다. 디피니트의 다비스(DARVIS)는 제조업에 특화되어 온프레미스 보안을 제공하며, 업스테이지는 문서 중심 기업(금융, 법무, 공공)에 적합합니다. 의사결정 속도가 빨라지고 직원들의 업무 자율성이 높아집니다.
추천: 기업용 AI 플랫폼 (디피니트, 업스테이지, 플루닛)
특정 산업의 전문 지식이 필요할 때
의료 영상 판독, 건설 현장 공정률 확인, 법률 계약서 리스크 검토, 설비 고장 예측처럼 전문 지식이 필요한 업무라면 산업 특화형 AI가 적합합니다.
루닛은 X-ray에서 폐암 의심 부위를 표시하고, 엔젤스윙은 드론 사진으로 공정률을 자동 계산하며, 아미쿠스렉스는 계약서의 불리한 조항을 찾아냅니다. 범용 AI로는 불가능한 전문가 수준의 판단을 보조받을 수 있습니다.
추천: 산업 특화형 AI (루닛, 엔젤스윙, 아미쿠스렉스, OnePredict)
물리적 작업 자동화가 목표일 때
제조 라인의 반복 작업, 물류창고 정리, 위험한 작업을 기계로 대체하고 싶다면 AI 로봇이 필요합니다.
뉴로메카의 협동 로봇은 사람 옆에서 무거운 부품을 들어주고, 도구공간의 자율 조립 로봇은 24시간 작업하며, 바이브컴퍼니의 디지털 휴먼은 은행이나 공항에서 고객을 안내합니다. 초기 투자는 크지만 24시간 가동과 위험 작업에서 사람을 보호할 수 있습니다.
추천: AI + 로봇 (뉴로메카, 도구공간, 바이브컴퍼니, 리벨리온)
여기서 핵심은, "유행하는 AI"가 아니라 "업무에서 가장 답답한 지점을 바꾸는 AI"를 선택하는 것입니다. 상담원이 같은 질문에 하루 종일 답하고 있다면 챗봇, 콘텐츠 만드느라 전략 짤 시간이 없다면 생성형 AI, 데이터는 많은데 의사결정은 감으로 한다면 기업용 AI 플랫폼입니다.
실제 우리 업무에 적용했을 때 어떻게 작동하는지 데모로 확인하는 것이 가장 확실한 판단 기준입니다.
기술이 아니라 해결하려는 문제가 먼저
국내 AI 서비스 스타트업은 매우 다양하고, 각각의 강점도 다릅니다. 중요한 것은 "우리 조직의 업무 구조에 맞는 AI"를 찾는 것입니다.
고객 응대를 자동화하고 싶은데 문서 생성 AI를 도입하면 효과가 없습니다. 사내 데이터 분석이 필요한데 콘텐츠 제작 AI를 쓰면 아무 소용이 없습니다.
기업 내부 데이터 기반 업무 자동화를 고민하고 있다면, 기업용 AI 플랫폼 카테고리를 검토해보세요. 특히 제조업이나 공공기관처럼 여러 시스템(ERP, MES, HR)에 데이터가 흩어져 있고, 보안이 중요하며, 현장 직원들이 직접 데이터를 조회해야 하는 환경이라면 더욱 그렇습니다.
사내 여러 시스템에 흩어진 데이터를 통합해, 현장 직원이 자연어로 질문하고 바로 답을 얻을 수 있는 형태라면 실제 생산성과 의사결정 속도가 달라집니다. 디피니트의 다비스(DARVIS)처럼 Text2SQL과 RAG를 결합하고, 온프레미스 보안을 제공하며, 평균 1.5개월 이내 전사 적용이 가능한 솔루션이 이런 니즈를 충족합니다.
이 글을 정리해 보겠습니다.
AI 도입을 고민 중이라면, 먼저 "우리가 해결하고 싶은 문제가 무엇인가"를 명확히 하세요. 그 다음 이 글에서 소개한 6가지 카테고리 중 어디에 해당하는지 파악하고, 해당 분야의 대표 기업들을 비교해보세요. 그것이 실패하지 않는 AI 도입의 첫걸음입니다.