[AI 용어/개념] 알면 투자자가 감탄하는 AI 용어 50가지 완벽 정리

 

AI 창업을 꿈꾸지만 용어가 너무 어렵게 느껴지시나요? 투자자와의 미팅에서 자신감 있게 AI를 설명하고 싶다면, 이 글에서 비전공자도 쉽게 이해할 수 있는 핵심 AI 용어 50가지를 알아보세요!

 

지난 투자 미팅에서 당신의 모습은 어땠나요? 투자자가 "이 서비스에 어떤 AI 알고리즘을 사용하실 계획인가요?"라고 물었을 때, 갑자기 머릿속이 하얘지진 않으셨나요? 아니면 "저희는 머신러닝과 딥러닝을 활용해서..."라고 말했다가 "구체적으로 어떤 모델을 사용하실 건가요?"라는 후속 질문에 당황하신 적이 있으신가요?

AI 창업을 하려면 반드시 컴퓨터 공학이나 데이터 사이언스를 전공해야 하는 것은 아닙니다. 하지만 기본적인 AI 용어와 개념을 이해하는 것은 투자 유치, 팀 구성, 비즈니스 기획에 큰 도움이 됩니다. 「알면 투자자가 감탄하는 AI 용어 50: 비전공자를 위한 쉬운 설명」 전자책을 기반으로 정리한 이 글을 통해, 여러분도 AI 전문가와 자신있게 대화할 수 있는 기본기를 갖추게 될 것입니다. 😊

 

목차

1. AI 기초 용어: 처음 만나는 인공지능 세계
2. 머신러닝 관련 핵심 용어: 데이터로 배우는 AI
3. 딥러닝과 신경망 용어: 인간 뇌를 모방한 AI
4. 자연어 처리와 컴퓨터 비전 용어: AI가 보고 듣고 이해하는 법
5. AI 비즈니스 및 구현 관련 용어: 실제 적용을 위한 핵심 개념
6. 자주 묻는 질문 (FAQ)

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1. AI 기초 용어: 처음 만나는 인공지능 세계

AI 분야는 특유의 전문 용어로 가득합니다. 이 섹션에서는 AI 대화의 기본이 되는 핵심 용어들을 살펴보겠습니다.

인공지능(AI, Artificial Intelligence)

인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 구현한 기술입니다. 사실 투자자 미팅에서 "저희는 AI를 활용합니다"라고만 말하면 다음 질문은 십중팔구 "어떤 종류의 AI인가요?"일 겁니다. AI는 큰 우산 개념이고, 그 아래 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 하위 분야가 있다는 점을 기억하세요.

💡 알아두세요!
AI는 크게 '약한 AI'와 '강한 AI'로 구분됩니다. 현재 상용화된 모든 AI 서비스는 특정 작업에 특화된 '약한 AI'입니다. 인간처럼 사고하고 의식을 가진 '강한 AI'는 아직 이론적 개념으로만 존재합니다.

머신러닝(Machine Learning)

명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터로부터 패턴을 학습하여 문제를 해결하는 AI의 한 분야입니다. 기존의 프로그래밍이 "if A then B"와 같은 명확한 규칙을 코딩하는 방식이라면, 머신러닝은 컴퓨터에게 많은 데이터를 제공하고 스스로 규칙을 찾아내도록 하는 방식입니다.

예를 들어, 이메일 스팸 필터를 만든다고 생각해 보세요. 전통적인 방식은 "제목에 '당첨'이라는 단어가 있으면 스팸으로 분류한다" 같은 규칙을 일일이 만드는 것입니다. 하지만 머신러닝은 수천 개의 스팸/정상 이메일 데이터를 학습시켜 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾도록 합니다.

딥러닝(Deep Learning)

머신러닝의 한 종류로, 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 '인공 신경망'을 사용합니다. '딥'이라는 단어는 여러 계층(layer)으로 구성된 신경망을 의미합니다. 복잡한 패턴을 인식하는 능력이 뛰어나 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 혁신적인 성능을 보여주고 있습니다.

챗GPT, 미드저니, DALL-E 같은 최근의 인기 AI 서비스들은 모두 딥러닝 기술을 기반으로 합니다. 투자자 미팅에서 "저희는 딥러닝 기술을 활용합니다"라고 말하면 더 구체적인 모델명을 물어볼 가능성이 높습니다. 따라서 여러분의 서비스에 적용할 구체적인 모델(예: BERT, GPT, YOLO 등)도 함께 언급하는 것이 좋습니다.

알고리즘(Algorithm)

특정 문제를 해결하기 위한 명확한 단계별 절차나 규칙의 집합입니다. AI 맥락에서는 데이터를 처리하고 결과를 도출하는 수학적 과정을 의미합니다. 투자자에게 "어떤 알고리즘을 사용하나요?"라는 질문을 받았다면, 그들은 여러분의 AI 시스템이 어떤 방식으로 데이터를 처리하고 결과를 도출하는지 구체적인 방법론을 물어보는 것입니다.

데이터셋(Dataset)

AI 모델 학습에 사용되는 데이터 모음입니다. 학습 데이터셋(Training Dataset)은 모델 학습에, 테스트 데이터셋(Test Dataset)은 학습된 모델의 성능 평가에 사용됩니다. AI 성능은 데이터셋의 양과 질에 크게 좌우되므로, 투자자들은 여러분이 어떤 데이터를 얼마나 확보했는지, 그리고 그 데이터가 얼마나 품질이 좋은지에 큰 관심을 가질 것입니다.

 

2. 머신러닝 관련 핵심 용어: 데이터로 배우는 AI

머신러닝은 현대 AI의 핵심 기술입니다. 이 섹션에서는 투자자들이 자주 물어보는 머신러닝 관련 용어들을 알아보겠습니다.

지도학습(Supervised Learning)

레이블이 있는 데이터(입력과 정답이 쌍으로 제공됨)를 사용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 이메일이 스팸인지 아닌지, 사진 속 동물이 개인지 고양이인지 등을 분류하는 데 주로 사용됩니다.

예를 들어, 주택 가격 예측 AI를 만든다면 "80㎡, 강남, 5층, 10년 된 아파트 = 10억원"과 같은 형태의 데이터로 학습시키는 것이 지도학습입니다. 이처럼 '정답'이 있는 데이터로 학습하는 것이 특징입니다.

비지도학습(Unsupervised Learning)

레이블이 없는 데이터를 사용하여 데이터의 패턴이나 구조를 발견하는 학습 방법입니다. 고객 세그먼테이션이나 이상 탐지(fraud detection) 등에 활용됩니다.

예를 들어, 이커머스 회사에서 고객들의 구매 패턴만 분석해 비슷한 소비 성향을 가진 그룹으로 자동 분류한다면, 이는 비지도학습입니다. '정답'은 없지만 AI가 스스로 데이터의 유사성을 찾아내는 것이죠.

💡 투자 미팅 팁!
여러분의 AI 솔루션이 어떤 학습 방식을 사용하는지 명확하게 설명할 수 있어야 합니다. "저희는 사용자 행동 데이터를 비지도학습으로 분석해 맞춤형 추천 시스템을 구축했습니다"와 같이 구체적으로 말하면 전문성을 인정받을 수 있습니다.

강화학습(Reinforcement Learning)

에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법입니다. 알파고와 같은 게임 AI나 자율주행차 개발에 주로 활용됩니다.

쉽게 말해, 시행착오를 통해 학습하는 방식입니다. 올바른 행동을 하면 보상을, 잘못된 행동을 하면 패널티를 받으며 점차 최적의 행동을 찾아가는 것이죠.

분류(Classification)와 회귀(Regression)

분류는 데이터를 미리 정의된 범주(카테고리)로 구분하는 작업입니다. 예를 들어, 이메일을 스팸/정상으로 분류하거나 의료 이미지를 통해 질병 유무를 판단하는 것입니다.

회귀는 연속적인 값을 예측하는 작업입니다. 주택 가격 예측, 주식 가격 예측, 기온 예측 등이 대표적인 예입니다.

구분	예측 결과	활용 사례
분류(Classification)	범주형(카테고리)	스팸 필터링, 질병 진단, 감성 분석
회귀(Regression)	연속형(숫자)	가격 예측, 매출 예측, 기온 예측

과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)

과적합은 모델이 학습 데이터에 너무 완벽하게 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상입니다. 마치 시험 문제와 답을 그대로 외워서 응용 문제는 풀지 못하는 것과 같습니다.

반대로 과소적합은 모델이 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못해 성능이 낮은 상태를 말합니다. 공부를 너무 적게 해서 기본 문제도 못 푸는 상황과 비슷하죠.

⚠️ 주의하세요!
투자자들은 종종 과적합 문제를 어떻게 해결할지 물어봅니다. "교차 검증(cross-validation), 정규화(regularization), 드롭아웃(dropout) 등의 기법으로 과적합을 방지합니다"라고 답변할 수 있으면 기술적 신뢰도가 높아집니다.

 

3. 딥러닝과 신경망 용어: 인간 뇌를 모방한 AI

요즘 AI 창업에서 가장 뜨거운 분야가 바로 딥러닝입니다. 챗GPT, 미드저니처럼 화제가 된 AI 서비스들은 모두 딥러닝 기술을 기반으로 합니다. 투자자들에게 "저희는 딥러닝 기술을 활용합니다"라고 말했다면, 십중팔구 더 구체적인 질문이 이어질 겁니다. 이 섹션에서는 창업 초기 단계에서 꼭 알아야 할 딥러닝 용어들을 알아보겠습니다.

인공 신경망(Neural Network)

인간 뇌의 신경 구조에서 영감을 받은 컴퓨터 시스템입니다. 뉴런(노드)과 시냅스(연결)로 구성되며, 입력층, 은닉층, 출력층의 기본 구조를 가집니다.

AI 창업자로서 인공 신경망을 설명할 때는 "마치 직원들이 정보를 주고받으며 의사결정을 하는 회사 조직도와 비슷합니다"라고 비유하면 이해하기 쉽습니다. 비전공자 투자자들은 이런 친숙한 비유를 고맙게 생각할 것입니다.

💡 창업자 팁!
투자자들에게 복잡한 기술을 설명할 때는 항상 일상적인 비유를 준비해두세요. 기술적 정확성보다 이해하기 쉬운 설명이 더 효과적일 때가 많습니다. 하지만 기술 전문가 투자자를 만난다면, 더 정확한 설명도 준비해두는 것이 좋습니다.

CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)

주로 이미지 인식에 사용되는 딥러닝 모델입니다. 이미지의 특징을 자동으로 추출하고 학습하는 능력이 뛰어나 얼굴 인식, 객체 탐지, 의료 영상 분석 등에 널리 활용됩니다.

창업 아이디어가 이미지나 영상 분석과 관련된다면, CNN을 언급하는 것이 좋습니다. "저희는 CNN 기술을 활용해 피부 질환을 자동으로 감지하는 AI를 개발했습니다"와 같이 구체적으로 말하면 됩니다.

RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)

시퀀스(순서가 있는) 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망으로, 이전 단계의 정보를 기억하고 활용합니다. 텍스트, 음성, 시계열 데이터 등 순서가 중요한 데이터 분석에 사용됩니다.

주식 가격 예측, 자연어 처리, 음성 인식 등의 서비스를 개발한다면 RNN 기술을 활용한다고 말할 수 있습니다. 최근에는 LSTM이나 GRU 같은 개선된 RNN 모델이 더 많이 사용된다는 점도 알아두세요.

트랜스포머(Transformer)

2017년에 등장한 혁신적인 딥러닝 아키텍처로, 현재 자연어 처리 분야를 지배하고 있습니다. 챗GPT, BERT 등 최신 언어 모델들은 모두 트랜스포머 기술을 기반으로 합니다.

언어 관련 AI 서비스를 개발하는 창업자라면 반드시 알아야 할 용어입니다. "저희는 트랜스포머 기반 모델을 활용해 법률 문서 분석 AI를 개발했습니다"와 같이 말하면 기술적 전문성을 어필할 수 있습니다.

⚠️ 창업자 주의사항!
최신 AI 모델명을 언급할 때는 그 모델의 한계와 제약사항도 알고 있어야 합니다. 투자자가 "그 모델의 한계는 무엇인가요?"라고 물었을 때 답변할 수 없다면 신뢰도가 크게 떨어집니다.

전이 학습(Transfer Learning)

이미 학습된 모델을 새로운 작업에 활용하는 기법입니다. 처음부터 모델을 학습시키지 않고, 기존에 잘 훈련된 모델을 기반으로 약간의 추가 학습만 진행하는 방식입니다.

적은 데이터로도 좋은 성능을 낼 수 있어 스타트업에게 매우 유용한 접근법입니다. 창업 초기에 대규모 데이터셋을 확보하기 어렵다면, 전이 학습을 활용한다고 투자자에게 말하는 것이 현실적인 전략입니다.

파인튜닝(Fine-tuning)

사전 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 미세 조정하는 과정입니다. 대규모 언어 모델(GPT, BERT 등)을 특정 도메인이나 작업에 맞게 추가 학습시키는 것이 대표적인 예입니다.

예를 들어, 의료 분야 AI 창업자라면 "저희는 GPT 모델을 의료 데이터로 파인튜닝하여 의학 지식에 특화된 AI 어시스턴트를 개발했습니다"라고 말할 수 있습니다. 이는 실용적이면서도 기술적으로 타당한 접근법입니다.

핵심 모델	주요 응용 분야	창업 아이디어 예시
CNN	이미지/영상 분석	의료 영상 진단, 얼굴 인식 보안
RNN/LSTM	시퀀스 데이터	주가 예측, 이상 행동 감지
트랜스포머	자연어 처리	챗봇, 문서 요약, 번역 서비스

 

4. 자연어 처리와 컴퓨터 비전 용어: AI가 보고 듣고 이해하는 법

최근 AI 창업의 가장 인기 있는 두 분야가 바로 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전입니다. 챗GPT와 같은 대화형 AI나 이미지 생성 AI가 폭발적인 관심을 받으면서, 이 분야의 창업 기회도 크게 늘어났습니다. 이 섹션에서는 실제 창업에 도움이 될 핵심 용어들을 알아보겠습니다.

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)

컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다. 텍스트 분석, 언어 번역, 감성 분석, 챗봇 등 다양한 응용 분야가 있습니다.

창업자 입장에서 NLP는 사용자의 리뷰 감성 분석, 문서 자동 분류, 이메일 내용 요약 등 다양한 비즈니스 문제를 해결하는 데 활용할 수 있습니다. 최근 투자자들은 GPT와 같은 대형 언어 모델을 어떻게 비즈니스에 활용할 계획인지 자주 물어봅니다.

토큰화(Tokenization)

텍스트를 작은 단위(토큰)로 나누는 과정입니다. 예를 들어, "AI 창업을 시작합니다"라는 문장을 "AI", "창업", "을", "시작", "합니다"와 같이 나누는 것입니다.

이는 컴퓨터가 텍스트를 처리하는 첫 번째 단계로, 언어 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 특히 한국어와 같은 교착어는 토큰화 방법에 따라 AI의 이해도가 크게 달라질 수 있습니다.

💡 창업자 팁!
대화형 AI 서비스를 개발하는 창업자라면, "저희는 한국어에 최적화된 토큰화 방식을 개발하여 더 자연스러운 대화가 가능한 AI를 구현했습니다"라고 말하면 기술적 차별점을 어필할 수 있습니다. 투자자들은 '남들과 다른 기술적 강점'에 큰 관심을 보입니다.

임베딩(Embedding)

단어나 문장을 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 벡터로 변환하는 기술입니다. Word2Vec, GloVe, BERT 임베딩 등 다양한 방식이 있습니다.

쉽게 말해, 각 단어의 '의미'를 숫자로 표현하는 것입니다. 이렇게 하면 "왕 - 남자 + 여자 = 여왕"과 같은 의미 연산이 가능해집니다. 임베딩 기술은 검색 엔진, 추천 시스템, 감성 분석 등 다양한 비즈니스 모델에 활용됩니다.

컴퓨터 비전(Computer Vision)

컴퓨터가 이미지와 비디오를 이해하고 분석하는 기술입니다. 얼굴 인식, 객체 탐지, 이미지 분류, 의료 영상 분석 등 다양한 응용 분야가 있습니다.

창업 아이디어로는 무인 매장의 상품 인식, 농작물 질병 진단, 패션 아이템 검색, 안전 관리 시스템 등이 인기 있습니다. 산업별로 특화된 비전 AI는 여전히 블루오션 영역이 많습니다.

객체 탐지(Object Detection)

이미지나 비디오에서 특정 객체의 위치를 찾고 분류하는 기술입니다. YOLO, Faster R-CNN, SSD 등의 모델이 널리 사용됩니다.

예를 들어, 자율주행 자동차가 보행자, 자전거, 다른 차량 등을 인식하는 데 이 기술이 활용됩니다. 창업자 입장에서는 소매업의 재고 관리, 보안 감시, 제조업 품질 관리 등에 응용할 수 있습니다.

⚠️ 성능 vs 속도 트레이드오프
비전 AI 창업을 고려한다면, 모델의 정확도와 처리 속도 사이의 균형을 고려해야 합니다. 가장 정확한 모델이 비즈니스에 최적인 것은 아닙니다. 실시간 처리가 필요한 서비스라면 "저희는 YOLO 모델을 최적화하여 정확도를 유지하면서도 처리 속도를 2배 향상시켰습니다"와 같이 실용적인 접근을 강조하는 것이 좋습니다.

세그멘테이션(Segmentation)

이미지의 각 픽셀을 특정 클래스로 분류하는 기술입니다. 객체 탐지보다 더 정교한 분석이 가능합니다.

의료 영상에서 종양 영역을 정확히 구분하거나, 자율주행 차량이 도로와 인도를 구분하는 데 활용됩니다. 패션 이커머스에서 상품만 정확히 분리해 배경을 바꾸는 가상 피팅 서비스 등에도 응용 가능합니다.

생성형 AI(Generative AI)

새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술입니다. 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 만들 수 있습니다. GPT(텍스트), DALL-E(이미지), Midjourney(이미지), Stable Diffusion(이미지) 등이 대표적입니다.

최근 창업계에서 가장 뜨거운 분야로, 콘텐츠 제작, 마케팅, 제품 디자인, 교육 등 거의 모든 산업에 혁신을 가져오고 있습니다. 투자자들은 특히 생성형 AI를 어떤 특정 산업에 특화시켜 적용할 것인지에 관심이 많습니다.

AI 기술	핵심 개념	창업 적용 사례
자연어 처리(NLP)	텍스트 이해/생성	법률 문서 분석, 맞춤형 이메일 마케팅
컴퓨터 비전	이미지/영상 분석	무인 매장, 농작물 질병 진단, 의료 영상
생성형 AI	새로운 콘텐츠 생성	맞춤형 광고 제작, 제품 디자인, 콘텐츠 자동화

 

4. 자연어 처리와 컴퓨터 비전 용어: AI가 보고 듣고 이해하는 법

최근 AI 창업의 가장 인기 있는 두 분야가 바로 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전입니다. 챗GPT와 같은 대화형 AI나 이미지 생성 AI가 폭발적인 관심을 받으면서, 이 분야의 창업 기회도 크게 늘어났습니다. 이 섹션에서는 실제 창업에 도움이 될 핵심 용어들을 알아보겠습니다.

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)

컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다. 텍스트 분석, 언어 번역, 감성 분석, 챗봇 등 다양한 응용 분야가 있습니다.

창업자 입장에서 NLP는 사용자의 리뷰 감성 분석, 문서 자동 분류, 이메일 내용 요약 등 다양한 비즈니스 문제를 해결하는 데 활용할 수 있습니다. 최근 투자자들은 GPT와 같은 대형 언어 모델을 어떻게 비즈니스에 활용할 계획인지 자주 물어봅니다.

토큰화(Tokenization)

텍스트를 작은 단위(토큰)로 나누는 과정입니다. 예를 들어, "AI 창업을 시작합니다"라는 문장을 "AI", "창업", "을", "시작", "합니다"와 같이 나누는 것입니다.

이는 컴퓨터가 텍스트를 처리하는 첫 번째 단계로, 언어 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 특히 한국어와 같은 교착어는 토큰화 방법에 따라 AI의 이해도가 크게 달라질 수 있습니다.

💡 창업자 팁!
대화형 AI 서비스를 개발하는 창업자라면, "저희는 한국어에 최적화된 토큰화 방식을 개발하여 더 자연스러운 대화가 가능한 AI를 구현했습니다"라고 말하면 기술적 차별점을 어필할 수 있습니다. 투자자들은 '남들과 다른 기술적 강점'에 큰 관심을 보입니다.

임베딩(Embedding)

단어나 문장을 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 벡터로 변환하는 기술입니다. Word2Vec, GloVe, BERT 임베딩 등 다양한 방식이 있습니다.

쉽게 말해, 각 단어의 '의미'를 숫자로 표현하는 것입니다. 이렇게 하면 "왕 - 남자 + 여자 = 여왕"과 같은 의미 연산이 가능해집니다. 임베딩 기술은 검색 엔진, 추천 시스템, 감성 분석 등 다양한 비즈니스 모델에 활용됩니다.

컴퓨터 비전(Computer Vision)

컴퓨터가 이미지와 비디오를 이해하고 분석하는 기술입니다. 얼굴 인식, 객체 탐지, 이미지 분류, 의료 영상 분석 등 다양한 응용 분야가 있습니다.

창업 아이디어로는 무인 매장의 상품 인식, 농작물 질병 진단, 패션 아이템 검색, 안전 관리 시스템 등이 인기 있습니다. 산업별로 특화된 비전 AI는 여전히 블루오션 영역이 많습니다.

객체 탐지(Object Detection)

이미지나 비디오에서 특정 객체의 위치를 찾고 분류하는 기술입니다. YOLO, Faster R-CNN, SSD 등의 모델이 널리 사용됩니다.

예를 들어, 자율주행 자동차가 보행자, 자전거, 다른 차량 등을 인식하는 데 이 기술이 활용됩니다. 창업자 입장에서는 소매업의 재고 관리, 보안 감시, 제조업 품질 관리 등에 응용할 수 있습니다.

⚠️ 성능 vs 속도 트레이드오프
비전 AI 창업을 고려한다면, 모델의 정확도와 처리 속도 사이의 균형을 고려해야 합니다. 가장 정확한 모델이 비즈니스에 최적인 것은 아닙니다. 실시간 처리가 필요한 서비스라면 "저희는 YOLO 모델을 최적화하여 정확도를 유지하면서도 처리 속도를 2배 향상시켰습니다"와 같이 실용적인 접근을 강조하는 것이 좋습니다.

세그멘테이션(Segmentation)

이미지의 각 픽셀을 특정 클래스로 분류하는 기술입니다. 객체 탐지보다 더 정교한 분석이 가능합니다.

의료 영상에서 종양 영역을 정확히 구분하거나, 자율주행 차량이 도로와 인도를 구분하는 데 활용됩니다. 패션 이커머스에서 상품만 정확히 분리해 배경을 바꾸는 가상 피팅 서비스 등에도 응용 가능합니다.

생성형 AI(Generative AI)

새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술입니다. 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 만들 수 있습니다. GPT(텍스트), DALL-E(이미지), Midjourney(이미지), Stable Diffusion(이미지) 등이 대표적입니다.

최근 창업계에서 가장 뜨거운 분야로, 콘텐츠 제작, 마케팅, 제품 디자인, 교육 등 거의 모든 산업에 혁신을 가져오고 있습니다. 투자자들은 특히 생성형 AI를 어떤 특정 산업에 특화시켜 적용할 것인지에 관심이 많습니다.

AI 기술	핵심 개념	창업 적용 사례
자연어 처리(NLP)	텍스트 이해/생성	법률 문서 분석, 맞춤형 이메일 마케팅
컴퓨터 비전	이미지/영상 분석	무인 매장, 농작물 질병 진단, 의료 영상
생성형 AI	새로운 콘텐츠 생성	맞춤형 광고 제작, 제품 디자인, 콘텐츠 자동화

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-- AI 용어를 선택하세요 -- 인공지능(AI) 머신러닝(Machine Learning) 딥러닝(Deep Learning) 지도학습(Supervised Learning) 비지도학습(Unsupervised Learning) 강화학습(Reinforcement Learning) 자연어 처리(NLP) 컴퓨터 비전(Computer Vision) CNN(합성곱 신경망) RNN(순환 신경망)

인공지능(AI): 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 구현한 기술입니다. 주의할 점은 AI는 큰 우산 개념이며, 그 아래 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 하위 분야가 있다는 것입니다.

머신러닝(Machine Learning): 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터로부터 패턴을 학습하여 문제를 해결하는 AI의 한 분야입니다. 예를 들어, 스팸 필터링에서는 수천 개의 이메일 데이터를 학습시켜 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾아 스팸을 구분합니다.

딥러닝(Deep Learning): 머신러닝의 한 종류로, 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 '인공 신경망'을 사용합니다. '딥'이라는 단어는 여러 계층(layer)으로 구성된 신경망을 의미합니다. 챗GPT, 미드저니, DALL-E 같은 최신 AI 서비스들은 모두 딥러닝 기술을 기반으로 합니다.

지도학습(Supervised Learning): 레이블이 있는 데이터(입력과 정답이 쌍으로 제공됨)를 사용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 예를 들어, 주택 가격 예측 AI를 만든다면 "80㎡, 강남, 5층, 10년 된 아파트 = 10억원"과 같은 형태의 데이터로 학습시키는 것이 지도학습입니다.

비지도학습(Unsupervised Learning): 레이블이 없는 데이터를 사용하여 데이터의 패턴이나 구조를 발견하는 학습 방법입니다. 예를 들어, 이커머스 회사에서 고객들의 구매 패턴만 분석해 비슷한 소비 성향을 가진 그룹으로 자동 분류하는 것입니다.

강화학습(Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법입니다. 쉽게 말해, 시행착오를 통해 학습하는 방식입니다. 알파고와 같은 게임 AI나 자율주행차 개발에 주로 활용됩니다.

자연어 처리(NLP): 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다. 챗봇, 텍스트 분석, 언어 번역, 감성 분석 등 다양한 응용 분야가 있습니다. 최근 투자자들은 GPT와 같은 대형 언어 모델을 어떻게 비즈니스에 활용할 계획인지 자주 물어봅니다.

컴퓨터 비전(Computer Vision): 컴퓨터가 이미지와 비디오를 이해하고 분석하는 기술입니다. 창업 아이디어로는 무인 매장의 상품 인식, 농작물 질병 진단, 패션 아이템 검색, 안전 관리 시스템 등이 인기 있습니다.

CNN(합성곱 신경망): 주로 이미지 인식에 사용되는 딥러닝 모델입니다. 이미지의 특징을 자동으로 추출하고 학습하는 능력이 뛰어나 얼굴 인식, 객체 탐지, 의료 영상 분석 등에 널리 활용됩니다.

RNN(순환 신경망): 시퀀스(순서가 있는) 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망으로, 이전 단계의 정보를 기억하고 활용합니다. 텍스트, 음성, 시계열 데이터 등 순서가 중요한 데이터 분석에 사용됩니다.

💡 투자 미팅 팁!

 

5. AI 비즈니스 및 구현 관련 용어: 실제 적용을 위한 핵심 개념

이론적인 AI 개념을 이해하는 것도 중요하지만, 실제 비즈니스에 AI를 적용하고 구현하는 과정에서 알아야 할 용어들도 있습니다. 투자자들은 여러분이 AI 기술뿐만 아니라 그것을 어떻게 실제 제품으로 구현할지, 어떻게 수익화할지에 대한 계획도 궁금해 할 것입니다. 이 섹션에서는 AI 창업자가 꼭 알아야 할 비즈니스 및 구현 관련 용어들을 살펴보겠습니다.

MLOps(Machine Learning Operations)

머신러닝 모델의 개발, 배포, 모니터링, 유지보수 등 전체 생명주기를 관리하는 방법론입니다. DevOps의 원칙을 ML 시스템에 적용한 것으로 볼 수 있습니다.

창업자 입장에서 MLOps는 단순한 기술 용어가 아니라 지속 가능한 AI 비즈니스를 위한 필수 프레임워크입니다. "저희는 처음부터 MLOps 원칙을 도입해 모델 배포 시간을 75% 단축했습니다"와 같이 말하면 투자자들에게 기술적 성숙도를 어필할 수 있습니다.

💡 창업자 필수 지식!
투자자들이 가장 염려하는 것 중 하나는 "이 AI 모델이 시간이 지나도 계속 잘 작동할까?"입니다. MLOps는 이런 우려를 해소하는 핵심 요소입니다. "저희는 모델 성능 저하를 자동으로 감지하고 재학습하는 시스템을 구축했습니다"라고 설명하면 기술적 지속가능성을 강조할 수 있습니다.

API(Application Programming Interface)

소프트웨어 구성 요소가 서로 통신할 수 있게 하는 인터페이스입니다. AI 맥락에서는 AI 모델의 기능을 다른 애플리케이션에서 쉽게 활용할 수 있게 해주는 도구를 의미합니다.

창업 초기에는 자체 AI 모델을 개발하기보다 OpenAI API, Google Cloud Vision API 등을 활용하는 것이 비용과 시간을 절약하는 현명한 전략일 수 있습니다. "저희는 초기에는 OpenAI API를 활용하되, 점진적으로 자체 모델로 전환할 계획입니다"라고 말하면 현실적인 접근법을 보여줄 수 있습니다.

엣지 AI(Edge AI)

클라우드가 아닌 디바이스 자체에서 AI 모델을 실행하는 기술입니다. 스마트폰, IoT 기기, 자율주행차 등에서 인터넷 연결 없이도 AI를 구동할 수 있게 합니다.

엣지 AI의 장점은 ① 지연 시간 감소 ② 개인정보 보호 강화 ③ 네트워크 비용 절감 ④ 오프라인 작동 가능 등이 있습니다. 특히 개인정보 보호가 중요한 헬스케어나 실시간 처리가 필요한 자율주행 분야의 창업자라면 꼭 고려해야 할 접근법입니다.

AIaaS(AI as a Service)

클라우드 기반으로 AI 기능을 서비스 형태로 제공하는 비즈니스 모델입니다. 고객은 복잡한 AI 시스템을 직접 구축하지 않고도 API 호출만으로 AI 기능을 활용할 수 있습니다.

B2B AI 스타트업의 대표적인 수익 모델로, 구독형(월/연간 고정 요금)이나 사용량 기반(API 호출당 과금) 방식으로 수익을 창출합니다. 투자자에게 명확한 수익 모델과 단위 경제성(Unit Economics)을 제시할 수 있다면 큰 플러스 요인이 됩니다.

⚠️ 창업자 주의사항!
AIaaS 모델을 계획 중이라면, 경쟁사 대비 차별화 요소를 명확히 설명할 준비가 필요합니다. 단순히 "더 정확한 AI"가 아닌, 특정 산업에 특화된 데이터셋, 독자적인 알고리즘, 더 빠른 처리 속도, 더 나은 개발자 경험(DX) 등 구체적인 차별점을 제시하세요.

데이터 레이블링(Data Labeling)

지도학습 AI 모델을 훈련시키기 위해 원시 데이터에 태그나 레이블을 부여하는 작업입니다. 예를 들어, 이미지에 "고양이", "강아지"와 같은 레이블을 달거나, 고객 리뷰에 "긍정적", "부정적" 등의 감성을 표시하는 것입니다.

창업 초기에는 데이터 확보와 레이블링이 가장 큰 과제 중 하나입니다. "저희는 국내 최대 병원과 협력하여 10만 건의 레이블링된 의료 이미지를 확보했습니다"와 같이 데이터 확보 전략을 구체적으로 설명할 수 있다면 투자자들의 신뢰를 얻을 수 있습니다.

파이프라인(Pipeline)

데이터 수집부터 전처리, 모델 학습, 평가, 배포까지 AI 시스템의 전체 워크플로우를 의미합니다. 효율적인 파이프라인 구축은 AI 제품의 안정성과 확장성에 핵심적인 요소입니다.

창업자 입장에서는 "저희는 데이터 수집부터 모델 배포까지 완전 자동화된 파이프라인을 구축했습니다"와 같이 기술적 완성도를 어필할 수 있습니다. 특히 초기 단계에서는 파이프라인 자동화가 제한된 인력으로도 빠르게 확장할 수 있는 핵심 요소입니다.

A/B 테스트(A/B Testing)

두 가지 이상의 버전을 사용자에게 제공하고 어떤 버전이 더 효과적인지 측정하는 방법입니다. AI 제품에서는 서로 다른 모델이나 파라미터를 비교하는 데 활용됩니다.

"저희는 지속적인 A/B 테스트를 통해 추천 알고리즘의 전환율을 월 15%씩 개선하고 있습니다"와 같이 데이터 기반 의사결정 문화를 강조하면 투자자들에게 좋은 인상을 줄 수 있습니다.

비즈니스 측면	핵심 고려사항	투자자 어필 포인트
수익 모델	구독형 vs 사용량 기반	명확한 단위 경제성, 수익성 증명
데이터 전략	데이터 소스, 품질, 양	독점 데이터셋, 데이터 파트너십
기술 인프라	클라우드 vs 엣지, 확장성	자동화된 파이프라인, MLOps 도입
모델 차별화	정확도, 속도, 특화성	독자 알고리즘, 산업별 최적화

이러한 비즈니스 및 구현 관련 용어들을 이해하고 적절히 활용하면, 단순한 아이디어 단계를 넘어 실제로 구현 가능한 AI 비즈니스를 계획하고 있다는 인상을 투자자에게 줄 수 있습니다. 특히 초기 창업자가 기술적 전문성과 비즈니스적 실행력을 모두 갖추고 있음을 보여주는 것이 중요합니다.

💡 전자책 추천!
더 자세한 AI 용어와 개념, 그리고 투자자 미팅에서 활용할 수 있는 실전 팁을 알고 싶다면 「알면 투자자가 감탄하는 AI 용어 50: 비전공자를 위한 쉬운 설명」 전자책을 참고하세요. 이 책은 AI 비전공자도 쉽게 이해할 수 있는 설명과 실제 대화 예시를 통해 투자 미팅에서의 자신감을 높여드립니다.

자주 묻는 질문 ❓

Q: AI와 ML의 차이점은 무엇인가요?

A: AI(인공지능)는 인간의 지능을 모방하는 광범위한 개념으로, 그 안에 ML(머신러닝)이 포함됩니다. ML은 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측하는 AI의 한 방법론입니다. 쉽게 말해 AI는 큰 우산이고, ML은 그 아래 있는 한 분야라고 생각하면 됩니다.

Q: 투자자 미팅에서 꼭 알아야 할 AI 용어는 무엇인가요?

A: 기본적으로 AI, ML, 딥러닝의 차이점은 반드시 알아야 합니다. 또한 자신의 비즈니스 모델과 관련된 기술 용어(NLP, 컴퓨터 비전 등)와 MLOps, 확장성, ROI 같은 비즈니스 관련 용어도 능숙하게 설명할 수 있어야 합니다. 특히 투자자들은 기술보다 비즈니스 모델과 수익화 전략에 더 관심이 많다는 점을 기억하세요.

Q: AI 창업을 위해 꼭 프로그래밍을 배워야 하나요?

A: 반드시 그렇지는 않습니다. 오늘날에는 노코드/로우코드 AI 도구들이 많이 등장했으며, 기술 공동창업자를 영입하거나 외부 개발팀과 협업하는 방법도 있습니다. 다만 기본적인 AI 개념과 용어는 이해하고 있어야 비전을 명확히 전달하고 개발 과정을 효과적으로 관리할 수 있습니다.

Q: AI 모델을 개발하기 위해 얼마나 많은 데이터가 필요한가요?

A: 필요한 데이터의 양은 문제의 복잡성, 사용하는 알고리즘, 원하는 정확도에 따라 크게 달라집니다. 최근에는 전이학습이나 퓨샷러닝(few-shot learning) 같은 기술로 적은 데이터로도 좋은 성능을 낼 수 있습니다. 또한 합성 데이터 생성이나 데이터 증강 기법을 활용할 수도 있습니다. 투자자에게는 데이터 확보 전략을 구체적으로 설명하는 것이 중요합니다.

Q: AI 스타트업의 가장 일반적인 수익 모델은 무엇인가요?

A: AI 스타트업의 대표적인 수익 모델로는 SaaS(구독 모델), API 서비스(사용량 기반 과금), 라이센싱, 컨설팅, 맞춤형 솔루션 개발 등이 있습니다. 많은 AI 스타트업이 예측 가능한 수익 흐름을 제공하는 구독 모델을 선호하며, 투자자들도 이를 선호하는 경향이 있습니다. 자신의 AI 솔루션에 가장 적합한 수익 모델을 선택하고, 그 이유를 명확히 설명할 수 있어야 합니다.

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