dohaii040603 님의 블로그

1. 혼자 일하는 시대, AI는 최고의 업무 파트너 프리랜서와 1인 기업가들은 모든 업무를 스스로 감당해야 한다. 기획, 마케팅, 디자인, 회계, 커뮤니케이션, 고객 응대 등 팀을 꾸려 처리해야 할 일을 오롯이 혼자서 해결해야 하는 구조는 때로 버겁고 비효율적이다. 이럴 때 가장 필요한 것이 바로 “보조 인력”의 역할을 하는 도구인데, 그 역할을 놀라울 정도로 잘 수행하는 것이 AI 기반 툴들이다. 특히 최근에는 생성형 AI(Generative AI), 자연어처리(NLP), 컴퓨터 비전 등의 기술이 눈부시게 발전하면서, 누구나 쉽게 사용할 수 있는 AI 비서, 콘텐츠 생성기, 분석기, 자동화 도구들이 다양하게 등장했다. 이 도구들은 단순한 기능 제공을 넘어서, 업무의 흐름을 바꾸고, 시간과 비용을 획기적..

1. VC는 AI 스타트업을 어떻게 바라보는가? 최근 몇 년 사이, 전 세계적으로 AI 스타트업에 대한 벤처캐피털(VC)의 관심이 폭발적으로 증가했다. OpenAI, Anthropic, Cohere, Runway, Scale AI 등 대형 투자를 유치한 사례는 물론이고, 중소형 AI 기반 SaaS부터 산업 특화형 AI 솔루션까지 초기 단계부터 자금이 유입되는 속도와 범위가 과거와는 차원이 다르다. 그러나 VC의 입장에서 ‘AI 스타트업’은 단순히 기술의 유무나 알고리즘의 성능만으로 평가되지 않는다. 오히려 VC는 다음과 같은 질문을 먼저 던진다. “이 기술이 실제로 고객의 문제를 해결하는가?”, “시장에 진입할 수 있는 실현 전략이 있는가?”, “AI 기술이 사업 성장의 핵심 동력인가?” AI는 본질적으..

1. 왜 초기 스타트업도 AI를 활용해야 하는가? AI는 더 이상 거대한 자본과 인프라가 있는 기업만의 기술이 아니다. 최근 몇 년 사이, 클라우드 기반 서비스와 생성형 AI의 확산으로 인해 초기 스타트업도 손쉽게 인공지능을 활용할 수 있는 환경이 조성되었다. 특히 GPT 계열의 LLM(대형 언어 모델), 컴퓨터 비전 API, 음성 인식 서비스, AutoML 플랫폼 등은 코딩이 많지 않아도 빠르게 기능 구현이 가능한 수준에 도달했다. 이로 인해 많은 초기 스타트업들이 아이디어 단계부터 AI를 중심에 두고 제품을 설계하거나, 서비스의 일부 기능을 AI 기반으로 전환하는 흐름을 보이고 있다. 초기 스타트업이 AI를 도입해야 하는 가장 중요한 이유는 **‘자원의 한계를 기술로 극복할 수 있기 때문’**이다. ..

1. AI SaaS란 무엇인가 – 전통 SaaS와의 차이 SaaS(Software as a Service)는 말 그대로 **‘소프트웨어를 서비스로 제공하는 비즈니스 모델’**이다. 기존에는 소프트웨어를 사용하기 위해 설치 파일을 직접 다운로드하거나, 장비에 프로그램을 인스톨해야 했다. 그러나 SaaS는 클라우드 기반으로 운영되기 때문에, 인터넷만 연결되어 있다면 어디서든 접근이 가능하고, 정기 구독 요금 형태로 지속적인 수익을 창출하는 구조를 갖는다. 여기에 인공지능(AI)이 결합되면서 등장한 것이 바로 AI SaaS 모델이다. AI SaaS는 단순한 소프트웨어 제공을 넘어서, 인공지능의 분석력, 예측력, 생성 능력 등을 포함한 ‘지능형 기능’을 실시간으로 서비스하는 구조다. 사용자는 별도의 AI 알고리..

1. AI 창업 시대, 왜 지금이 기회인가? AI는 더 이상 특정 연구실이나 대기업만의 전유물이 아니다. 오히려 지금은 AI가 창업 생태계에서 가장 적극적으로 활용되고 있는 기술 중 하나로, 개발자뿐 아니라 기획자, 디자이너, 콘텐츠 제작자, 마케터 등 다양한 직군에서 AI 기반의 창업 아이디어와 비즈니스 모델이 쏟아지고 있는 상황이다. 특히 2020년대 이후 생성형 AI(Generative AI)의 폭발적인 발전은 단순한 자동화 수준을 넘어서, 콘텐츠 창작, 문제 해결, 고객 대응, 의사결정 보조 등 비즈니스 핵심 활동 전반에 AI를 적용할 수 있는 가능성을 열어주었다. 기술적 진입 장벽도 낮아지고 있다. 예전에는 인공지능을 활용하려면 대규모 서버와 고급 코딩 기술이 필수였지만, 지금은 GPT API,..

1. 병원이 변하고 있다 – AI가 의료 시스템에 들어오다 한때 병원은 ‘아픈 사람만 가는 곳’이라는 인식이 강했지만, 오늘날의 병원은 예방과 관리, 진단과 회복까지 전 주기를 아우르는 스마트 헬스 허브로 진화하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 핵심 기술인 **AI(인공지능)**이 병원 시스템 전반에 도입되면서, 의료의 풍경이 빠르게 바뀌고 있다. 기존의 병원은 의사와 환자가 대면하고, 수기 문서로 정보를 기록하며, 전화나 창구로 예약하는 방식이 일반적이었다. 그러나 AI는 이 모든 과정을 비대면, 자동화, 데이터 기반의 효율적 구조로 재편하고 있다. AI 기반 병원 시스템의 도입은 단순한 기술의 문제를 넘어, 의료 접근성, 환자 만족도, 의료진 업무 효율, 데이터 기반 진단 정확도를 동시에 향상시키는 복..

1. 유전 질병 예측의 패러다임 변화 – AI의 역할은 무엇인가? 과거에는 유전 질병이라는 말을 들으면 대부분 “내 가족 중에 그런 사람이 있어야 가능성이 있다”는 정도로 받아들여졌다. 하지만 유전자 분석 기술이 발전하면서, 인간의 DNA에는 다양한 질병 가능성의 단서가 담겨 있다는 사실이 점점 명확해졌다. 그리고 이러한 방대한 유전 정보 속에서 ‘어떤 유전자가 어떤 질병과 연관이 있는지’, ‘어떤 조합이 위험도를 높이는지’를 분석하는 작업은 인간의 힘만으로는 매우 제한적이다. 바로 이 지점에서 **AI(인공지능)**의 등장이 유전 질병 예측의 패러다임을 완전히 바꾸고 있다. 전통적인 유전 질병 예측은 단일 유전자 돌연변이를 기반으로 특정 질환과의 연관성을 찾는 방식이었다. 대표적인 예로, BRCA1/B..

1. 수면 데이터 분석, 왜 지금 중요한가? 수면은 인간의 삶에 있어 생리적 필수조건이자 정신적 안정의 기반이다. 그러나 현대 사회는 불규칙한 생활 습관, 스트레스, 디지털 과부하 등 다양한 요인으로 인해 수면의 질이 지속적으로 저하되고 있다. 단순한 수면 부족을 넘어, 수면 무호흡증, 불면증, 수면 중 각성, 렘수면 장애 등 다양한 수면 질환이 일상화되면서, 이에 대한 정확한 진단과 관리의 필요성이 커지고 있다. 이 과정에서 주목받는 것이 바로 AI 기반 수면 데이터 분석 기술이다. 과거에는 병원이나 수면 클리닉에서만 전문적인 수면 검사가 가능했다. 대표적인 것이 **PSG(수면다원검사)**로, 뇌파, 호흡, 산소포화도, 안구 운동, 근전도 등을 측정하는 방식이다. 하지만 비용과 시간, 접근성의 문제로..