국내 AI 도입을 돕는 AI Tool·전문기업·지원사업 완전 가이드
들어가며
지난 편에서는 중소기업이 AI를 도입할 때 필요한 절차와 체크리스트를 살펴봤어요.
이번 편에서는 한 단계 더 실무로 내려가서
"그럼 실제로 어떤 AI 툴을 쓰고, 어떤 전문기업과 함께하면 좋을까?"를 이야기해보려고 해요. 많은 분들이 AI 도입을 검토할 때 이런 고민을 먼저 하시더라고요.
"챗GPT? 클로바? 구글? 뭐가 우리에게 맞는 거지?"
"OCR은 어떤 기업이 잘하는지 모르겠어요."
"비전 AI는 어디에 맡겨야 하지?"
"AI 바우처에 참여하면 어떤 업체를 선택해야 할까?"
특히 중소기업 입장에서는
올바른 툴 선택이 곧 비용 절감, 리스크 최소화, 도입 속도 향상으로
이어지기 때문에 정말 중요한 단계예요.
그래서 이번 편에서는 AI 도입에 활용할 수 있는
주요 툴과 전문기업을 분야별로 함께 소개하고, 솔루션을 고를 때 봐야 하는 기준,
그리고 정부 지원 사업을 활용하는 방법까지 한 번에 정리해볼게요.
실제 현업에서 바로 참고할 수 있는 실무형 가이드북이라고 생각해주시면 돼요.
AI 도입 시 사용할 수 있는 주요 Tool 과 전문기업
AI 도입을 고민할 때 가장 먼저 부딪히는 질문이 있어요.
"이 업무는 어떤 모델이나 툴을 쓰는 게 가장 효율적이지?"
그리고 바로 이어서 드는 생각이 있죠.
"그럼 이걸 잘하는 기업은 어디지?"
이번 섹션에서는 기업에서 가장 많이 활용하는
텍스트·비전·음성·자동화 기반 도구들을 분야별로 정리하면서, 각 분야를 잘 다루는 국내 전문기업도 함께 소개해 드릴게요.
특히 AI 바우처 사업을 고려 중인 회사라면 이 정보가 꼭 필요할 거예요.
텍스트 기반 업무 자동화
보고서 작성, 문서 요약, 계약서 분석, 고객 문의 응답 같은 텍스트 중심 업무에 활용할 수 있어요.
주요 툴과 특징
툴 | 장점 | 활용 분야 |
|---|---|---|
GPT 모델 (OpenAI) | 한국어 성능 상향, 긴 문서 처리, API 연동 쉬움 | 보고서 초안, 회의록 요약, 업무 매뉴얼 생성 |
네이버 HyperCLOVA X | 한국어 최적화, 공공·금융권 인증 가능 | 계약서 분석, 문서 요약, 고객 문의 자동응답 |
Google Gemini | 코드 생성·데이터 처리 강점 | 데이터 분석 자동화, 교육 콘텐츠 생성 |
Anthropic Claude | 문서 분석·긴 맥락 이해에 강함 | 문서 이해, 리서치 보조, 콘텐츠 생성 |
이 분야를 잘하는 국내 기업
텍스트 AI를 활용한 문서 처리, 요약, 검색 고도화가 필요하다면 이런 기업들을 살펴보세요.
네이버클라우드: HyperCLOVA X 기반 문서 요약·분석 솔루션. 공공·금융권에서 많이 활용해요.
업스테이지: 자체 LLM과 Document AI를 결합한 문서 처리에 강점이 있어요.
솔트룩스: 자연어 처리 기반 검색·분석 솔루션을 오래 해온 기업이에요.
와이즈넛: 기업용 검색 엔진과 챗봇 솔루션으로 유명해요.
활용 팁
한국어 특화가 중요한 업무(행정·법률·고객센터)라면 네이버 HyperCLOVA X가 유리하고, 다국어 지원이나 코드 생성이 필요하다면 GPT나 Claude를 고려해보세요.
비전 기반 서비스 (OCR·이미지 분류·불량 탐지)
문서 스캔, 전표 처리, 제조 불량 탐지, 물류 송장 인식 같은 이미지 기반 업무에 활용해요.
주요 툴과 특징
툴 | 장점 | 활용 분야 |
|---|---|---|
네이버 클로바 OCR | 한국어 문서에 최적화, 다양한 양식 지원 | 전표·영수증·계약서 자동 처리 |
업스테이지 Document AI | OCR + 문서 구조 이해 결합 | 복잡한 양식의 정보 추출 |
Google Vision API | 다국어 지원, 클라우드 연동 편리 | 글로벌 서비스, 이미지 분류 |
AWS Rekognition | 안면 인식, 객체 탐지에 강함 | 보안, 출입 관리, 미디어 분석 |
이 분야를 잘하는 국내 기업
OCR이나 비전 AI 도입을 검토 중이라면 이런 기업들을 살펴보세요.
업스테이지: Document AI로 비정형 문서 처리에 강점이 있어요. 금융권 레퍼런스가 많아요.
한국딥러닝: 금융·보험 분야 비정형 서류 자동화에 특화되어 있어요. 현대캐피탈 사례가 대표적이에요.
라온피플: 제조업 특화 비전 AI로 불량 탐지, 품질 검사 솔루션을 제공해요.
알체라: 안면 인식, 행동 인식 기술로 보안·리테일 분야에서 활용돼요.
뷰노: 의료 영상 분석에 특화된 기업이에요. X-ray, CT 판독 AI로 유명해요.
활용 팁
전표나 계약서처럼 한국어 문서가 많다면 네이버 클로바 OCR이나 업스테이지가 적합해요. 제조 불량 탐지는 라온피플처럼 산업 특화 기업을 선택하는 게 좋아요. 데모만 보지 말고 우리 회사 데이터로 PoC 테스트를 꼭 해보세요.
음성 기반 서비스 (STT·TTS·콜센터 자동화)
콜센터 녹취 분석, 상담 자동 요약, 전화 주문 자동화, 회의 기록 같은 음성 중심 업무에 활용해요.
주요 툴과 특징
툴 | 장점 | 활용 분야 |
|---|---|---|
네이버 클로바 Speech | 한국어 인식률 높음, API 연동 쉬움 | 콜센터 녹취 분석, 회의록 자동 생성 |
카카오 i Voice | 자연스러운 TTS, 카카오 생태계 연동 | 음성 안내, 챗봇 음성화 |
Google Speech-to-Text | 다국어 지원, 실시간 스트리밍 | 글로벌 서비스, 실시간 자막 |
KT GiGA Genie Voice | 통신사 인프라 연계, B2B 특화 | ARS 자동화, 음성 상담 |
이 분야를 잘하는 국내 기업
콜센터 자동화나 음성 AI 도입을 고려한다면 이런 기업들을 살펴보세요.
네이버클라우드: 클로바 Speech로 STT/TTS 모두 제공해요. 한국어 성능이 좋아요.
카카오엔터프라이즈: 카카오 i 기반 음성 솔루션과 기업용 협업툴 연동이 강점이에요.
콜게이트: 콜센터 특화 AI 솔루션으로, 상담 자동 분류와 품질 모니터링을 제공해요.
리드미: STT 기반 상담 분석과 요약 솔루션을 제공해요.
KT AI 컨택센터: 통신 인프라와 연계된 대규모 콜센터 자동화에 강해요.
활용 팁
콜센터 녹취 분석이나 상담 품질 모니터링이 목적이라면 콜게이트나 리드미처럼 콜센터 특화 기업을 선택하는 게 좋아요. 단순 STT만 필요하다면 네이버 클로바 Speech API를 직접 연동하는 것도 방법이에요.
자동화 툴 (RPA + AI 융합 / 워크플로우 자동화)
엑셀 반복 작업, ERP 데이터 이동, 주문-발송-보고서 연결 같은 프로세스 자동화에 활용해요.
RPA + AI 융합 툴
툴 | 장점 | 활용 분야 |
|---|---|---|
UiPath | 글로벌 1위 RPA, AI 기능 통합 | 대규모 업무 자동화, 엔터프라이즈 |
Microsoft Power Automate | MS 365 연동 최적화 | 오피스 기반 업무 자동화 |
Automation Anywhere | 클라우드 기반, 확장성 좋음 | 중견기업 이상 RPA |
삼성SDS Brity RPA | 한국어 지원, 국내 레퍼런스 많음 | 국내 대기업·공공기관 |
노코드 워크플로우 자동화 플랫폼
툴 | 장점 | 활용 분야 |
|---|---|---|
Zapier | 5,000개 이상 앱 연동, 쉬운 설정 | 스타트업·SMB 업무 자동화 |
Make (구 Integromat) | 복잡한 워크플로우 구현 가능 | 마케팅·영업 프로세스 자동화 |
Notion AI + 자동화 | 문서 관리와 자동화 결합 | 팀 협업, 프로젝트 관리 |
Airtable Automations | 데이터베이스 + 자동화 | CRM, 재고 관리, 프로젝트 추적 |
이 분야를 잘하는 국내 기업
RPA나 업무 자동화 도입을 검토 중이라면 이런 기업들을 살펴보세요.
삼성SDS: Brity RPA로 국내 대기업·공공기관 레퍼런스가 풍부해요. 생성형 AI 연계 기능도 있어요.
LG CNS: RPA와 AI를 결합한 지능형 자동화 솔루션을 제공해요.
UiPath 파트너사: 국내에 여러 공식 파트너가 있어서 구축·교육을 지원받을 수 있어요.
활용 팁
이미 MS 365를 쓰고 있다면 Power Automate가 연동하기 편해요. 스타트업이나 소규모 팀이라면 Zapier나 Make로 시작해보세요. 대규모 자동화가 필요하다면 UiPath나 삼성SDS Brity RPA를 검토해보세요.
추천·검색·예측 AI
상품 추천, 콘텐츠 추천, 고객 행동 예측, 검색 성능 고도화 같은 업무에 활용해요.
이 분야를 잘하는 국내 기업
스켈터랩스: 대화형 AI와 추천 시스템에 강점이 있어요.
빅인사이트: 이커머스 고객 행동 분석과 개인화 추천을 제공해요.
커먼컴퓨터: 블록체인과 AI를 결합한 데이터 기반 서비스를 해요.
활용 팁
추천 시스템은 데이터 품질이 성능을 좌우해요. 최소 3개월 이상의 고객 행동 데이터가 있어야 의미 있는 추천이 가능하니, 데이터 수집부터 계획하세요.
산업 도메인 특화 AI
특정 산업의 규제나 데이터 특성을 깊이 이해해야 하는 경우, 해당 분야 전문 기업을 선택하는 게 좋아요.
산업 | 주요 기업 | 특징 |
|---|---|---|
의료 | 뷰노, 딥노이드 | 의료 영상 분석, 진단 보조 AI |
제조 | 라온피플 | 불량 탐지, 품질 검사 비전 AI |
금융 | 한국딥러닝, 업스테이지 | 문서 자동화, 심사 프로세스 AI |
교육 | 뤼튼, 스마일게이트 AI | 학습 콘텐츠 생성, 튜터링 AI |
AI 솔루션 비교 기준 정리
여러 업체 제안서를 놓고 비교해야 할 때, 어떤 기준으로 봐야 할까요? 아래 기준만 체크해도 품질 차이가 눈에 보여요.
가격 정책과 과금 방식
체크 항목 | 확인 포인트 |
|---|---|
API 호출 단가 | 예상 월 사용량 기준 견적 요청하기 |
패키지 금액 | 월 구독료와 포함 범위 확인 |
프로젝트 구축 비용 | 초기 개발비와 커스터마이징 비용 분리 |
유지보수 비용 | 월/연 단위 유지보수 포함 여부 |
추가 비용 | 사용자 추가, 서버 확장 시 비용 |
팁
파일럿(PoC)과 상용의 단가 차이를 미리 확인하세요. PoC 때 저렴했다가 상용화할 때 비용이 크게 뛰는 경우가 있어요.
API 지원 여부
체크 항목 | 확인 포인트 |
|---|---|
API 제공 여부 | 내부 시스템 연동 가능한지 |
문서/매뉴얼 수준 | 개발자가 바로 쓸 수 있을 정도인지 |
SDK 제공 | Python, Java 등 언어별 SDK |
API 안정성 | Request Limit, 장애 대응 체계 |
팁
API 없는 솔루션은 확장성과 자동화에 큰 제약이 생겨요. 나중에 다른 시스템과 연결해야 할 가능성이 있다면 반드시 확인하세요.
기술 성능
체크 항목 | 확인 포인트 |
|---|---|
정확도 | 우리 데이터 기준 정확도 (데모 정확도 X) |
처리 속도 | Latency, 대량 처리 시 성능 |
모델 종류 | 최신 모델인지, 업데이트 주기 |
도메인 특화 | 우리 산업/업무에 맞게 학습됐는지 |
팁
우리 회사 데이터로 PoC 테스트를 반드시 진행하세요. 데모만 보고 판단하면 실패 확률이 높아요.
기업 규모별 적합성
유형 | 특징 | 주의점 |
|---|---|---|
스타트업형 | 빠른 커스터마이징, 유연한 대응 | 유지보수 안정성 확인 필요 |
대기업형 | 안정성, 공공/금융 인증 보유 | 작은 PoC 대응이 느릴 수 있음 |
산업 특화형 | 도메인 지식 풍부, 현장 최적화 | 다른 산업 확장 시 한계 |
데이터 보안과 인증
체크 항목 | 확인 포인트 |
|---|---|
ISMS 인증 | 정보보호 관리체계 인증 여부 |
클라우드 보안 인증 | CSAP 등 공공 클라우드 인증 |
개인정보 처리 | 외부 저장 여부, 처리방침 |
온프레미스 지원 | 내부 서버 설치 가능 여부 |
팁
공공·금융·의료 분야는 인증이 필수예요. 내부 문서를 외부로 보내기 부담된다면 온프레미스 옵션을 확인하세요.
정부 지원 사업 활용 가이드
AI 도입 비용이 부담된다면 정부 지원 사업을 적극 활용해보세요. 중소기업의 AI 도입을 돕는 대표적인 사업들을 정리했어요.
AI 바우처 사업
국내 중소기업의 AI 도입을 가장 적극적으로 지원하는 대표 사업이에요.
공식 플랫폼
신청 6 STEP
단계 | 내용 |
|---|---|
STEP 1 | 회원가입, 사업자등록증 업로드, 기업 규모 인증 |
STEP 2 | 공고문 확인 후 "사업 신청하기" 클릭 |
STEP 3 | 신청서 작성 (도입 배경, 기술 분야, 데이터 현황, 예산) |
STEP 4 | 공급기업 목록 확인, 2~3개 업체와 사전 상담 |
STEP 5 | 서류 평가 → 발표 평가 (5~10분) |
STEP 6 | 선정 후 공급기업 선택 → 계약 → 과제 수행 (4~6개월) |
신청서 작성 핵심
1. 도입 배경과 문제 정의
현재 업무의 문제점, AI로 해결하고 싶은 Pain Point, 기대 효과를 정량적으로 작성하세요.
항목 | 작성 예시 |
|---|---|
현재 문제 | 전표 입력에 월 300시간 소요, 오류율 5% |
AI 도입 목표 | 전표 입력 자동화로 월 50시간으로 감소 (−83%) |
기대 효과 | 연간 인건비 2,000만원 절감, 오류율 1% 이하 |
2. AI 기술 도입 분야
OCR, 상담 자동화, 비전 검사, RPA+AI 등 구체적으로 선택하세요.
3. 데이터 보유 현황
포맷, 수량, 품질, 개인정보 포함 여부를 명확히 기재하세요.
4. 예산 산정
정부지원금 vs 자부담(보통 10~20%) 구분해서 작성하세요.
팁: 신청 전에 공급기업 2~3곳과 미리 상담하세요. 실제 구축 가능 범위, 견적, 필요 데이터를 파악하면 신청서가 훨씬 탄탄해져요.
스마트공장·DX 지원 사업
제조업 중심의 디지털 전환을 지원하는 사업이에요.
공식 포털
신청 6 STEP
단계 | 내용 |
|---|---|
STEP 1 | 제조혁신센터 상담 예약 (필수) |
STEP 2 | 컨설턴트 공장 방문, 현장 진단 |
STEP 3 | 지원사업 유형 선택 (기초/고도화/AI 비전 검사 등) |
STEP 4 | 수행기업(공급기업) 매칭, 2~3곳 미팅 |
STEP 5 | 신청서 작성 (공정 흐름도, 개선 목표, 비용) |
STEP 6 | 평가 → 선정 → 계약 (수행 기간 6개월~1년) |
현장 진단에서 보는 것들
공정 흐름과 MES/ERP 유무
수기 처리 업무 여부
검사 공정과 불량 데이터 존재 여부
데이터 수집 환경과 설비 상태
신청서 작성 핵심
1. 공정 현황과 문제점
현재 생산 공정의 흐름과 병목 구간, 수기 처리 업무를 구체적으로 기술하세요.
항목 | 작성 예시 |
|---|---|
현재 공정 | 원자재 입고 → 가공 → 검사 → 포장 → 출하 (5단계) |
병목 구간 | 검사 공정에서 육안 검사로 인한 지연 발생 |
수기 처리 | 생산 실적을 엑셀로 수기 입력, 일 2시간 소요 |
2. 개선 목표와 기대 효과
도입하려는 시스템과 개선 목표를 정량적으로 작성하세요.
항목 | 작성 예시 |
|---|---|
도입 시스템 | AI 비전 검사 시스템 + MES 연동 |
개선 목표 | 검사 시간 50% 단축, 불량 유출률 0.5% → 0.1% |
기대 효과 | 연간 불량 비용 3,000만원 절감, 납기 준수율 향상 |
3. 데이터 및 설비 현황
AI 도입에 필요한 데이터 확보 가능 여부와 설비 상태를 기재하세요.
항목 | 작성 예시 |
|---|---|
보유 데이터 | 불량 이미지 5,000장 (양품/불량 구분 완료) |
설비 현황 | 검사 라인에 카메라 설치 가능, 네트워크 환경 구축됨 |
연동 시스템 | ERP 사용 중 (더존), MES 미도입 |
4. 예산 및 추진 일정
총 사업비, 정부지원금, 자부담 비율을 명확히 구분하고, 단계별 추진 일정을 작성하세요.
팁: 현장 진단 전에 공정 흐름도와 불량 데이터를 미리 정리해두면 컨설턴트와 상담이 훨씬 수월해요. "어디가 문제인지"를 명확히 설명할 수 있어야 적합한 지원사업 유형을 추천받을 수 있습니다.
데이터 바우처 사업
AI 학습에 필요한 데이터 라벨링, 정제, 구매를 지원하는 사업이에요.
공식 사이트
주요 활용
OCR 학습을 위한 전표/계약서 라벨링
비전 AI를 위한 불량 이미지 라벨링
상담 로그 정제
외부 데이터 구매 (산업 통계, 시장 데이터 등)
신청서 작성 핵심
1. 데이터 활용 목적
어떤 AI 모델을 만들기 위해 데이터가 필요한지 명확히 작성하세요.
항목 | 작성 예시 |
|---|---|
AI 개발 목적 | 제조 공정 불량 탐지 AI 모델 개발 |
필요 데이터 | 불량 유형별 이미지 데이터 (스크래치, 찍힘, 변형 등) |
활용 계획 | 라벨링 완료 후 AI 학습 → 검사 자동화 시스템 구축 |
2. 데이터 현황과 가공 범위
현재 보유한 데이터와 추가로 필요한 가공 작업을 구체적으로 기술하세요.
항목 | 작성 예시 |
|---|---|
보유 데이터 | 제품 이미지 10,000장 (미분류 상태) |
필요 작업 | 불량 유형별 분류 + 바운딩박스 라벨링 |
목표 수량 | 라벨링 완료 데이터 8,000장 (양품 5,000 / 불량 3,000) |
3. 품질 요구사항
라벨링 정확도, 검수 기준, 납기 등 품질 요구사항을 명시하세요.
항목 | 작성 예시 |
|---|---|
정확도 기준 | 라벨링 정확도 95% 이상 |
검수 방식 | 전수 검수 또는 샘플 검수 (10%) |
납기 | 3개월 내 완료 |
4. 보안 요구사항
개인정보나 기업 기밀이 포함된 데이터의 경우 보안 처리 방안을 작성하세요.
항목 | 작성 예시 |
|---|---|
개인정보 포함 여부 | 고객 상담 로그에 이름, 연락처 포함 |
비식별화 방안 | 라벨링 전 개인정보 마스킹 처리 |
보안 요구 | 작업자 보안 서약, 작업 완료 후 데이터 폐기 확인 |
팁: 라벨링 품질이 AI 성능을 좌우해요. 공급기업 선택 시 "데이터 보안 수준, 정확도, 납기"를 꼭 확인하세요. 샘플 라벨링을 먼저 요청해서 품질을 검증하는 것도 좋은 방법입니다.
지원사업 신청 시 공통 팁
1) 문제 정의가 70%예요.
"AI 도입을 통해 무엇을 개선할지"가 명확해야 평가 점수가 높아요. 숫자로 표현할수록 유리해요.예: "월 인력 200시간 → 40시간", "오류율 3% → 1%"
2) 데이터 품질은 평가 핵심이에요.
특히 OCR이나 비전 AI는 고품질 데이터가 중요해요. 데이터 정리 상태를 사진이나 샘플로 첨부하면 가점 요인이 될 수 있어요.3) 공급기업 제안서를 미리 확보하세요.
실제로는 '기업-공급기업 매칭'을 잘 해야 선정 확률이 크게 올라가요. 2~3곳은 반드시 미팅해보세요.4) 과제 종료 후 성과 보고 의무가 있어요.
과제가 끝나고도 적용 사례와 개선 수치를 보고해야 해요. 이걸 고려해서 프로젝트 계획을 세우세요.
마무리하며
이번 편에서는 국내 AI 도입 실무에서 가장 많이 쓰이는 툴과 전문기업, 솔루션 비교 기준, 정부 지원 사업까지 한 번에 정리해봤어요.
이 글을 읽고 나면 이런 질문에는 명확히 답할 수 있을 거예요.
어떤 툴이 우리 회사 업무에 맞는지
OCR/음성/비전/텍스트 작업을 어떤 기업에 맡겨야 하는지
견적을 비교할 때 어디를 기준으로 봐야 하는지
정부 지원 사업으로 어떤 비용을 줄일 수 있는지
어떤 파트너와 협업해야 성공 확률이 높아지는지
이 가이드가 AI 도입의 좋은 파트너를 찾는 데 도움이 되길 바라요.
참고 링크
Data 바우처 사업(한국데이터산업진흥원): https://www.kdata.or.kr/
AI 바우처 사업(정보통신산업진흥원): https://www.nipa.kr/
스마트 공장 사업 관리 시스템: https://www.smart-factory.kr/