1. 인프라
🗂 비정형 데이터의 구조화
- 기업 데이터의 80%를 차지하는 PDF, 영상 등 비정형 데이터가 AI의 발목을 잡고 있음
- 이를 정제하고 구조화하여 AI 에이전트가 활용할 수 있게 만드는 플랫폼이 핵심 기회
🗂 AI가 해결하는 보안 인력 난
- 단순 로그 분석 같은 지루한 보안 업무를 AI가 자동화함
- 보안 팀은 반복 업무에서 해방되어 실제 위협 대응과 시스템 구축에 집중
🗂 에이전트 네이티브 인프라 부상
- 현재의 백엔드는 인간 속도에 맞춰져 있어, AI 에이전트의 대규모 동시 작업을 감당하기 어려움
- 폭발적인 트래픽과 작업을 처리할 수 있는 새로운 인프라가 필요함
🗂 멀티모달 창작 도구의 진화
- 단순 생성을 넘어 감독처럼 세밀한 통제가 가능
- 참조 영상의 앵글을 바꾸거나 특정 동작을 수정 등 정교한 편집이 가능한 AI 툴이 등장
🗂 AI 네이티브 데이터 스택
- 데이터 인프라와 AI 인프라의 결합이 가속화
- 벡터 DB와 전통적 데이터의 통합, 에이전트가 비즈니스 맥락을 이해하도록 돕는 시맨틱 레이어 구축이 중요
🗂 체험 가능한 비디오 세상
- 비디오가 단순히 시청하는 대상에서 들어갈 수 있는 공간으로 진화
- 영상 속 객체가 물리 법칙과 연속성을 가지며, 상호작용 가능한 살아있는 환경이 됨
2. 성장
🗂 기록 시스템의 몰락
- CRM 같은 기록 시스템은 단순 저장소로 전락하고, AI가 실질적인 업무 실행의 주체가 됨
- 사용자는 DB가 아닌 에이전트와 소통하며 업무를 처리하게 됨
🗂 멀티플레이어 모드로 진화하는 버티컬 AI
- 정보 검색과 추론을 넘어, 여러 이해관계자(바이어, 셀러, 변호사 등) 간의 협업을 AI가 조율
- 각 당사자의 AI가 서로 협상하고 조율하는 협업 레이어가 새로운 경쟁 우위가 됨
🗂 인간이 아닌 에이전트를 위한 설계
- 웹과 앱의 설계 기준이 인간의 시각적 편의성에서 에이전트의 가독성으로 이동
- 화려한 UI보다 기계가 정보를 잘 읽어갈 수 있는 구조가 중요해짐
🗂 스크린 타임 KPI의 종말
- 앱 체류 시간이 길수록 좋다는 공식이 깨짐
- AI가 백그라운드에서 작업을 처리하므로, 사용자가 화면을 적게 볼수록 더 높은 가치를 제공(성과 중심 과금 모델로 이동)
3. 바이오 & 헬스
🗂 건강한 MAU의 부상
- 아픈 환자 치료 중심에서 건강한 사람의 예방 및 관리로 시장이 확장
- 건강을 지속적으로 모니터링하고 관리하려는 소비자를 위한 구독형 AI 헬스케어 서비스가 등장
4. 게임/소비자
🗂 스토리텔링을 혁신하는 월드 모델
- 텍스트 프롬프트로 3D 세계와 경제 시스템을 통째로 생성하는 생성형 마인크래프트 같은 환경이 도래
- 사용자가 단순 플레이어를 넘어 세계관의 공동 창작자가 됨
🗂 나를 위한 해
- 대중(평균)을 위한 제품이 아니라, 개인에게 완벽히 최적화된 제품의 시대
- 개인 맞춤형 AI 튜터, 맞춤형 영양제, 나만의 뉴스 피드 등 초개인화 서비스가 표준이 됨
🗂 최초의 AI 네이티브 대학
- 커리큘럼, 운영, 평가 등 모든 시스템이 AI 기반으로 실시간 최적화되는 대학이 탄생
- 표절 감지보다 AI 활용 능력을 평가하며, 급변하는 기술 환경에 맞는 인재를 양성