2024년부터 본격적으로 AI가 업무의 생산성을 혁신하는 사례가 늘고 있습니다. 이에 맞춰 'AI Native'라는 개념이 부상하고 있습니다. AI Native(AI 네이티브)는 사용자들의 업무 플로우를 완전히 재설계할 수 있는 가능성을 제시하며 전세계적으로 주목받고 있는 새로운 AI입니다. 그렇다면 AI 네이티브란 정확히 무엇이고, 기존의 AI 기반 제품과는 어떤 차이가 있을까요? 또한 어떤 특징을 가지고 있으며, 앞으로 어떻게 진화할지 살펴보겠습니다.
AI Native 서비스란 무엇인가요?
AI가 사후에 또는 "부가" 기능으로 추가되는 시스템과 달리 AI 네이티브 서비스는 단순히 “AI 기능 추가”에 머무르지 않고, 과업 전체를 AI가 파악하고 추론하며 실행까지 이어집니다.
AI 네이티브로 만들어진 서비스의 정의를 살펴보면 “설계 단계에서부터 AI를 중심으로, 인간과 에이전트의 협업이 자연스럽게 일어나며 운영의 자율성·지능성·적응력을 갖춘 서비스”를 말합니다. 이 정의를 보면 크게 3가지 요소가 필수적임을 알 수 있습니다.
AI 중심 설계 : 기존 제품에 AI 기능을 뒤늦게 붙이는 것이 아니라, 서비스가 기획될 때부터 AI가 주요 역할과 실행의 축이 되도록 기획한 점을 말합니다. 단순한 도구로 AI가 서비스에 부가적으로 붙어있는 것이 아니라 AI가 사용자의 맥락을 실시간으로 파악하고 적절한 실행을 설계하게 결과가 나오게 되죠.
인간과 AI 에이전트의 협업 : AI와 인간 사용자가 각자의 강점을 발휘하며, 자연스럽게 상호작용하는 환경을 의미합니다. 반복적‧루틴한 업무는 AI가 맡고, 인간은 고도의 판단·창의적 의사결정·감성적인 소통에 집중할 수 있습니다.
운영의 자율성·지능성·적응력 : 서비스가 스스로 데이터를 분석하고 학습하며, 환경이나 사용자의 변화에 따라 실시간으로 최적의 판단 및 실행을 내린다는 뜻입니다. 한 번 정의된 절차를 반복하는 게 아니라, 상황과 맥락이 달라지면 AI가 능동적으로 방식을 바꾸고, 그 결과 사용자는 더욱 개인화되고 효율적인 경험을 얻게 됩니다.
이처럼 AI 네이티브 기반의 서비스 전환은 ‘일의 흐름’을 자연스럽게 혁신하여, 사용자가 훨씬 더 빠르고, 똑똑하게, 그리고 몰입감 있게 일하도록 환경을 만들어줍니다.
Embedded AI vs. AI Native
AI 기술을 제품에 적용하는 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다. 첫 번째는 Embedded AI(임베디드 AI) 방식으로, 이미 존재하는 제품이나 서비스에 AI 기능을 나중에 추가하는 접근법입니다. 예를 들어, 전통적인 검색 엔진에 AI 기반 추천 알고리즘을 도입하거나, 기존 고객 관리 시스템에 챗봇 기능을 더하는 경우가 이에 해당합니다. 이러한 방식에서 AI는 제품의 부가적인 요소로 작용하며, AI가 없어도 제품의 기본 기능은 여전히 작동합니다.
반면, AI Native(AI 네이티브) 방식은 제품 설계 단계부터 AI를 핵심 요소로 제품이 설계되어, AI 없이는 제품 자체가 성립될 수 없는 구조를 갖습니다. 즉, AI는 단순한 보조 도구가 아니라, 제품의 본질적인 가치를 창출하는 핵심 엔진 역할을 합니다. 생성형 AI 서비스가 대표적인 예시입니다. ChatGPT나 Midjourney 같은 서비스는 AI의 콘텐츠 생성 능력이 없다면 존재 자체가 불가능합니다.
자율주행 자동차 역시 AI 네이티브 제품의 좋은 사례입니다. 자율주행 시스템은 실시간으로 주변 환경을 인식하고, 수많은 변수를 분석하여 즉각적으로 의사결정을 내려야 합니다. 이 모든 과정에서 AI는 선택적 기능이 아니라 필수적인 구성 요소입니다. AI가 없다면 자율주행이라는 개념 자체가 실현될 수 없습니다.
결국 임베디드 AI와 AI 네이티브의 가장 큰 차이는 AI의 역할에 있습니다. Embedded AI에서 AI는 기존 제품을 개선하는 추가 기능이지만, AI 네이티브에서 AI는 제품의 정체성과 가치를 정의하는 핵심 요소입니다. 이러한 구분은 제품 개발 전략, 기술 아키텍처, 그리고 비즈니스 모델까지 영향을 미칩니다.
AI Native의 핵심 요소 5개
AI 주도적 설계와 실행
처음부터 AI를 중심으로 설계되어 사용자가 업무를 계획하고 탐색하는 과정을 최소화해 과업을 빠르게 완료할 수 있게 됩니다. 단순히 자동화를 돕는 도구가 아닌, 계획부터 실행까지의 모든 과정이 AI 에이전트를 통해 유기적으로 연결되는 경험을 할 수 있습니다.AI와 인간의 협업 구조
AI가 반복 업무와 실행을 담당하되, 책임·검증·위험관리 같은 중요한 순간에는 인간이 개입하도록 설계되어 있습니다. 이를 HITL(Human-in-the-Loop)으로 말하며, 이 구조를 통해 신뢰성과 윤리성을 확보하며, AI 판단에 대한 책임을 명확히 할 수 있습니다.데이터 기반 학습 및 추론
AI 네이티브 시스템은 방대한 데이터를 실시간으로 처리하여 학습·추론·의사결정에 반영하고, 숨은 패턴을 발견해 서비스 품질을 높입니다.지속적인 학습
지속적인 데이터 학습과 피드백을 통해 AI는 서비스를 끊임없이 진화시킵니다. 실시간 데이터를 바탕으로 모델 성능을 개선하며, 사용자는 더 나은 결과와 정확한 의사결정을 경험합니다.보안 및 개인정보 보호
AI 네이티브 서비스는 보안과 개인정보 보호를 기본으로 설계됩니다. 서비스 설계와 운영의 전 과정에서 데이터 거버넌스, 실시간 이상 징후 탐지, 투명성 확보, 윤리적 AI 운용 등이 필수적으로 포함됩니다.
앞으로 AI Native 서비스는 어떻게 변화할까?
실리콘밸리는 대표하는 세계적인 VC인 앤드리슨 호로위츠에서 발간한 리포트 “The Future of Prosumer: The Rise of “AI Native” Workflows”에서는 AI 네이티브 제품의 진화 방향을 세 가지로 설명합니다.
One-Stop으로 끝나는 업무
현재는 여러 AI 도구를 오가며 작업해야 하지만, AI 네이티브 제품은 전체 워크플로를 하나의 플랫폼에서 완결할 수 있습니다. 예를 들어, 영상을 제작할 때 현재는 이미지 생성 툴, 음악 생성 툴, 편집 툴에서 각각 결과물을 만들어서 결합해야 하지만, 앞으로는 하나의 플랫폼에서 워크플로를 수행할 수 있게 되는 것이죠. IP 업무에 대입해보자면, 하나의 리서치 플랫폼에서 검색 → 분석 → 인사이트 도출에 이르는 특허 분석 및 보고의 전 과정을 자동화하는 워크플로우가 현실화되는 것입니다.인간과 AI가 함께 생성하는 결과물
AI 네이티브 제품은 인간과 AI가 각자의 강점을 살려 협력하며 함께 결과물을 만드는 방향으로 진화할 것입니다. 단순히 AI가 인간의 업무를 자동화하거나 대체하는 수준을 넘어섭니다. IP 분야를 예로 들면, AI가 핵심 기술 키워드를 추출해 전체 특허 검색 결과를 한눈에 보여줍니다. 여기서 사용자가 키워드를 추가하거나 제거하면 AI가 의도를 파악해 더 정교한 결과를 제공하는 인간-AI 상호작용 업무 플로우가 구현됩니다.텍스트를 넘어 음성, 스케치 등의 입력 방식의 보편화
AI 네이티브 제품은 텍스트 입력을 넘어 다양한 형태의 입력을 지원하게 될 것입니다. 음성 메모로 아이디어를 녹음하거나, 오디오 파일을 분석하거나, 비디오를 직접 업로드하여 AI가 맥락을 파악하고 인사이트를 도출할 수 있습니다. 또한 음성으로 질문하면 AI가 즉시 답변하고, 필요한 문서를 생성하는 등 사용자가 가장 편한 방식으로 AI와 상호작용할 수 있는 멀티모달(Multimodal) 환경이 구현될 것입니다.
AI Native를 현실로 구현한 첫 번째 리서치 서비스
AI 네이티브 서비스는 경험할수록, AI가 단순한 보조 도구를 넘어 ‘무엇을 만들지’를 제시하고, ‘어떻게 만들지’를 최적화하는 핵심 파트너로 자리 잡을 수 있음을 실감하게 됩니다. 이 변화는 특히 전문 지식과 경험이 중요한 영역에서 더욱 두드러집니다. 기술 이해도, 특허 지식, 데이터 분석 역량이 필수적이었던 특허 분석과 리서치 분야가 그 대표적인 예입니다. 이제 AI 네이티브 환경에서는 이러한 전문 영역의 진입장벽이 낮아지고, 사용자는 반복적인 분석보다 더 전략적인 판단과 의사결정에 집중할 수 있게 되었습니다.
워트인텔리전스의 키워트 인사이트(keywert Insight)는 이러한 변화를 현실로 구현한 최초의 AI 네이티브 리서치 서비스입니다. 기존의 특허 검색 서비스에도 AI 기능이 추가되었지만 여전히 검색 결과를 나열하는 것에 그쳤습니다. 반면 키워트 인사이트는 질문의 의도를 파악해 분석하고 스스로 인사이트를 도출하여 아이디어, 전략, 보고서 등 검색의 최종 결과물을 제시합니다. 특허를 검색(Search)하는 단계를 넘어 리서치(Research)하는 단계로 IP 업무가 변화되는 것이죠. 이제 사용자는 단지 질문을 던지는 것만으로 전문가 수준의 결과를 얻을 수 있습니다.
키워트 인사이트는
AI 중심 설계를 통해 검색 → 분석 → 인사이트 도출 → 문서 작성에 이르는 IP R&D 및 전략 수립의 전 과정을 2배 이상 빠르게 완수할 수 있습니다.
반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업은 AI가 자동으로 수행하고, 전문가의 판단이 필요한 순간에는 Human-in-the-Loop(HITL) 구조로 사람이 개입합니다. 사용자의 피드백이 반영되면 AI가 즉시 의도를 학습해 결과를 정교화합니다.
106개국의 1억 6,000만 개 특허 데이터를 학습한 특허 특화 AI 모델 'PlutoLM(플루토LM)'로 할루시네이션 없는 정확한 답변과 함께 기술적 맥락 및 사용자 의도를 이해한 추가 발명 아이디어와 전략 제안을 제공합니다.
보안 아키텍처는 특허 업무에 활용되는 모든 입력 데이터를 별도 학습에 사용하지 않도록 설계되어 있습니다. 정보 유출 위험이 없으며, 국내 유일의 ISO 27001(정보보호경영시스템) 및 ISO 27017(클라우드 서비스 보안) 인증을 모두 획득했습니다.
이처럼 키워트 인사이트는 단순한 AI 보조 도구가 아니라, AI가 스스로 사고하고 리서치를 주도하는 리서치 플랫폼입니다. AI 네이티브가 그리는 미래의 생산성 혁신을, 이제 특허 리서치 영역에서 직접 경험할 수 있습니다.
AI 네이티브는 더 이상 미래의 개념이 아니라, 지금 이미 산업의 경쟁력을 가르는 새로운 기준이 되고 있습니다. AI가 일의 흐름을 설계하고, 인간이 그 위에서 더 깊이 사고하며 판단하는 시대. 이제 리서치와 분석 역시 그 변화의 한가운데에 있습니다.
키워트 인사이트는 그 변화를 가장 현실적으로 보여주는 첫 번째 사례입니다. AI가 데이터를 이해하고, 맥락을 해석하며, 사용자의 의도를 반영해 지식으로 전환하는 과정이 이제 하나의 자연스러운 워크플로우로 이어집니다.
AI 네이티브의 진정한 의미는 ‘효율’과 ‘확장’을 함께 구현했을 때 있습니다. 우리는 AI와 함께 더 많은 것을 탐구하고, 더 빠르게 판단하며, 더 깊이 연결될 수 있습니다.
그 변화의 출발점에서, AI 네이티브 리서치 : 키워트 인사이트를 직접 경험해보세요.
