AI Wiki · 분야별 키워드

응용

AI가 실제 제품과 현장에서 어떻게 쓰이는지에 관한 개념입니다. 모델과 기법이 재료라면 이 카테고리는 완성된 요리에 해당합니다. 개발 현장을 바꾸고 있는 AI 코딩과 바이브 코딩, 검색의 판도를 흔드는 AI 검색, 가장 오래된 응용인 챗봇, 반복 업무를 자동화하는 AI 워크플로우가 큰 줄기입니다. 텍스트를 넘어 이미지·영상·음성을 만드는 생성 기술, 문서를 읽고 처리하는 문서 AI, 코드 리뷰·테스트 생성처럼 개발 파이프라인 곳곳에 스며든 세부 응용까지 — 기술이 실제 가치로 바뀌는 지점의 키워드를 모았습니다.

개인화 AI Personalization사용자의 행동, 선호, 맥락을 보고 AI 답변이나 콘텐츠를 그 사람에게 맞게 자동으로 바꾸는 기술로, 같은 질문에도 사람마다 더 쓸모 있는 답을 주고 싶을 때 쓴다. 다음 영상 추천 같은 오래된 방식부터 LLM이 내 이력을 보고 말투와 설명 깊이를 바꾸는 방식까지 범위가 넓다.
구조화된 출력 Structured OutputLLM의 응답이 개발자가 정한 JSON 스키마를 반드시 따르도록 강제하는 기능이다. 영수증에서 금액 뽑기, 문의 분류, 에이전트끼리 결과 넘기기처럼 AI 출력을 사람이 아니라 코드가 바로 받아 처리할 때 쓴다.
나노 바나나 Nano Banana (Gemini Image)구글 딥마인드가 만든 Gemini 기반 이미지 생성·편집 모델의 별칭으로, 사진을 올리고 말로 "이렇게 바꿔줘"라고 지시해 고치거나 여러 장을 합치거나 같은 인물이 이어지는 그림을 만들 때 쓴다. 빠르게 여러 버전을 뽑는 기본 모델과 글자가 정확해야 할 때 쓰는 Pro 모델 두 가지가 있다.
나노 바나나 2 Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)나노 바나나 2는 구글 딥마인드가 2026년 2월에 공개한 이미지 생성·편집 모델(Gemini 3.1 Flash Image)로, 상위 모델 Pro의 고급 기능을 Flash의 속도와 절반 가격으로 쓸 수 있다. 같은 인물·제품을 여러 장에 유지하는 작업이나 512px 썸네일을 대량으로 만들 때 쓴다.
나노 바나나 2.1 Nano Banana 2.1 (Google)나노 바나나 2.1은 Google이 2026년 10월에 내놓은 이미지 생성·대화형 편집 모델로, 나노 바나나 2의 속도와 비용은 그대로 두고 품질을 높여 대부분의 이미지 만들기·고치기에 기본으로 쓴다. 빠른 2와 품질 좋은 프로 사이에서 고민할 일이 줄었고, 결과가 아쉬울 때만 프로로 다시 맡기면 된다.
나노 바나나 프로 Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)나노 바나나 프로는 구글의 이미지 생성·편집 모델(공식 이름 Gemini 3 Pro Image)로, 제미나이 3 프로를 바탕으로 예전 이미지 모델이 자주 틀리던 글자와 사실 정보를 정확하게 넣는 데 강하다. 포스터 문구, 인포그래픽, 여러 참조 이미지로 캐릭터·브랜드를 일관되게 유지해야 하는 광고 컷에 쓰고, 빠르게 대량으로 뽑을 때는 Flash 계열로 보낸다.
노코드 AI No-Code AI코드를 쓰지 않고 화면에서 블록을 이어 AI 기능과 자동화 흐름을 만드는 방식으로, "메일이 오면 AI로 요약해 Slack에 보내라" 같은 반복 업무를 빨리 자동화할 때 쓴다. 비개발자나 아이디어를 먼저 시험해 보려는 개발자에게 맞다.
런웨이 Runway (Gen)런웨이는 글이나 사진 한 장을 넣으면 짧은 영상을 만들어 주고, 이미 있는 영상도 글 한 줄로 고칠 수 있는 AI 영상 생성·편집 서비스다. 광고 시안, 숏폼, 영화 콘셉트 영상을 코드 없이 브라우저에서 빠르게 만들 때 쓴다.
리리아 Lyria (Google)구글 딥마인드의 음악 생성 AI로, 텍스트나 사진을 넣으면 멜로디·반주·보컬·가사까지 갖춘 완성된 곡을 만들어 준다. 영상 배경음악이나 짧은 곡이 필요할 때 쓰며, 최신 Lyria 3는 도입부·절·후렴·브리지를 구분해 같은 소리만 반복하지 않고 흐름이 있는 곡을 만든다.
문서 AI Document AIPDF, 스캔 이미지, 양식에서 필요한 정보를 자동으로 찾아 정리된 데이터로 꺼내는 AI 기술로, 글자만 읽는 OCR과 달리 표·머리글·서명란 같은 문서 구조를 이해해 금액·날짜·공급자명 같은 항목을 뽑아낸다. 계약서, 청구서, 신청 양식을 사람이 일일이 읽고 입력하는 일을 줄이고 싶을 때 쓴다.
미드저니 Midjourney글로 적은 장면을 그림으로 바꿔주는 대표적인 AI 이미지 생성 서비스로, 같은 설명을 넣어도 전문가가 다듬은 듯한 색감·조명·구도가 나와 보정 없이 바로 쓸 만한 완성도가 강점이다. 광고 시안이나 컨셉아트처럼 그럴듯한 시각물이 빠르게 필요할 때 초안을 잡는 데 쓴다.
바이브 코딩 Vibe Coding원하는 결과를 말로 설명하면 AI가 코드를 만들고, 사람은 코드를 읽지 않고 실행 결과를 보며 말로 고쳐 나가는 개발 방식이다. 코드를 직접 읽고 고치는 기존 코딩과 달리 동작만 보고 판단하므로, 빠른 프로토타입·아이디어 검증·내부 도구를 만들 때 주로 쓴다.
보이스 AI Voice AI사람이 말로 묻고 AI가 바로 말로 답하는 실시간 음성 대화 기술로, 전화 상담이나 말하기 연습처럼 말이 자연스러운 곳, 운전 중처럼 손과 눈을 쓰기 어려운 곳에 쓴다. 만드는 방식은 음성 인식·LLM·음성 합성을 잇는 파이프라인과 음성을 바로 듣고 말하는 네이티브 음성 모델, 두 가지다.
비오 Veo (Google)Veo는 구글 딥마인드가 만든 영상 생성 AI로, 장면을 묘사한 글이나 이미지를 넣으면 짧은 동영상을 만들고 Veo 3부터는 대사·효과음까지 함께 만든다. 카메라나 배우, 편집 없이 장면 하나를 빨리 만들어야 할 때 쓴다.
생성형 UI Generative UI / Intelligent UIAI가 답을 글로만 쓰지 않고, 질문에 맞는 차트·폼·버튼 같은 화면을 그 자리에서 만들어 보여주는 방식이다. 개발자가 모든 화면을 미리 코딩하는 대신 모델이 의도와 맥락을 보고 화면을 구성하며, 비교·계산처럼 손으로 만져 봐야 이해되는 답을 줄 때 쓴다.
소라 Sora (OpenAI)Sora는 OpenAI가 만든 텍스트-투-비디오 모델로, 장면을 글로 설명하면 실제로 찍은 듯한 짧은 동영상을 만들어 준다. 이미지나 짧은 영상을 넣어 움직이게 하거나 이어 붙일 수도 있다. 앱에서 바로 쓰거나 API로 서비스에 붙여 유튜브·틱톡용 영상을 뽑을 때 쓴다.
수노 SunoSuno는 짧은 설명이나 가사만 넣으면 보컬과 반주까지 갖춘 완성곡을 1분 안에 만들어 주는 AI 음악 생성 서비스로, 이미지 생성에 미드저니가 있다면 음악 생성에는 Suno가 있다고 보면 된다. 영상 배경음악이나 팟캐스트 인트로처럼 곡이 필요하지만 작곡이나 연주를 할 줄 모를 때 쓴다.
스펙 기반 개발 Spec-Driven Development코드를 바로 짜게 하지 않고 입출력·인터페이스·제약 사항 같은 외부 동작 명세를 먼저 정한 뒤, AI 에이전트가 그 명세대로 구현만 하게 하는 개발 방식이다. 요구사항이 복잡하거나 에이전트 결과물이 자꾸 엇나갈 때 쓰며, 결정을 에이전트에 맡기는 바이브 코딩과 달리 사람이 명세로 결정한다.
시맨틱 검색 Semantic Search단어가 똑같은지가 아니라 뜻이 가까운지로 찾는 검색으로, "노트북 추천"으로 검색해도 "laptop 구매 가이드" 같은 문서를 찾아 준다. 사용자가 문서와 다른 표현으로 묻거나 RAG에서 AI에게 관련 자료를 찾아 줘야 할 때 쓴다.
아이디오그램 Ideogram이미지 안에 들어가는 글자를 정확하게 그려 넣는 데 특화된 이미지 생성 AI다. 로고·포스터·간판처럼 글씨가 디자인의 핵심인 시안을 빠르게 만들 때 쓰고, 글씨 없는 사실적인 사진이나 영상은 다른 모델이 나을 수 있다.
애플 인텔리전스 Apple Intelligence아이폰·아이패드·맥에 기본으로 들어 있는 애플의 AI 기능 묶음이다. 챗봇 앱을 따로 열지 않고 메일·메시지·노트처럼 평소 쓰던 앱 안에서 바로 글을 다듬고, 알림을 요약하고, 이미지를 만들 때 쓴다. 작업 난이도에 따라 기기 안, 애플 서버, ChatGPT 중 한 곳에서 처리된다.
에이전틱 엔지니어링 Agentic EngineeringAI 에이전트가 코드를 계획·구현·테스트하고, 사람은 설계·검증·품질 책임을 맡는 개발 방식이다. 바이브 코딩처럼 '일단 돌아가면 OK'로 끝내지 않고, 테스트와 리뷰를 갖춰 에이전트가 짠 코드를 실제 서비스에 쓸 만큼 믿어야 할 때 쓴다.
요약 Summarization요약은 긴 글에서 핵심만 골라 짧게 정리하는 작업으로, LLM이 가장 잘하는 일 가운데 하나다. 계약서·회의록·논문·긴 대화 스레드를 빨리 파악해야 할 때 쓰며, 원문 문장을 그대로 고르는 추출 요약과 달리 LLM은 기본적으로 새 문장으로 다시 쓰는 생성 요약을 한다.
음성 인식 Speech-to-Text사람의 말을 텍스트로 바꿔 주는 AI 기술(STT, ASR)로, 회의록 작성, 상담 전화 분석, 영상 자막처럼 음성을 글로 남기거나 다른 AI에 넘길 때 맨 처음 거치는 단계다. 녹음 파일을 한 번에 넘기는 일괄 처리와 말하는 동안 바로 글자가 나오는 실시간 처리 중 하나로 쓴다.
이미지 인페인팅 Image Inpainting이미지 인페인팅은 사진에서 지우거나 망가진 부분을 주변 픽셀을 보고 그럴듯하게 다시 채우는 기술로, 사람이 도장 툴로 한 땀씩 하던 일을 알고리즘이 대신한다. 원치 않는 물체 지우기, 낡은 사진의 금·스크래치 복원, 마스크로 고른 부분만 프롬프트대로 바꾸는 편집에 쓴다.
이해 부채 Comprehension Debt (Understanding AI-Written Code)AI가 만든 코드는 빠르게 쌓이는데 팀의 이해가 따라가지 못해 생기는 격차로, 그 결과 돌아가지만 아무도 설명하지 못하는 코드가 남는다. AI 코딩 에이전트로 개발 속도를 올린 팀이 유지보수와 디버깅 위험을 점검할 때 쓰는 개념이다.
일레븐랩스 ElevenLabsElevenLabs는 글자를 사람 목소리처럼 자연스럽게 읽어주는 AI 음성 서비스로, 짧은 샘플만으로 목소리를 흉내 내는 보이스 클로닝으로 이름을 알렸다. 영상 내레이션·더빙, 내 목소리 복제, 전화 응대용 음성 에이전트까지 한곳에서 다루는 AI 오디오 종합 플랫폼에 가깝다.
지식 베이스 Knowledge Base지식 베이스는 회사 문서·매뉴얼·FAQ처럼 AI가 답하기 전에 찾아볼 자료를 모아 검색하기 쉽게 정리한 저장소로, LLM이 모르는 최신 정보나 내부 정보를 근거로 답하게 하는 RAG의 재료다. 문서가 자주 바뀌거나 출처가 필요한 답일 때 파인튜닝 대신 쓴다.
질의응답 Question Answering자연어 질문을 이해하고 문서나 지식베이스에서 근거를 찾아 문서 목록이 아니라 답 자체를 돌려주는 AI 기능이다. 사내 규정 챗봇이나 AI 검색처럼 바로 답이 필요할 때 쓰며, 겉모습은 달라도 '질문 이해 → 근거 찾기 → 답 쓰기 → 출처 연결'이라는 같은 흐름으로 도는 RAG의 가장 대표적인 쓰임새다.
챗봇 Conversational AI사람 말로 묻고 답하며 질문 응대나 간단한 업무를 처리하는 AI로, 고객 지원·사내 문서 안내·주문 조회처럼 자주 반복되는 문의를 맡길 때 쓴다. 키워드에 맞는 준비된 답만 내놓던 예전 챗봇과 달리, LLM 기반 챗봇은 맥락을 이해하며 대화하고 주문 조회 같은 실제 작업까지 처리한다.
코드 생성 Code Generation코드 생성은 AI가 자연어 설명이나 작성 중인 코드를 보고 코드를 대신 써 주는 기술로, 반복 코드 작성, 낯선 라이브러리 사용, 기능 추가와 테스트 작성에 쓴다. 자동완성·채팅·에이전트 세 방식 중 작업 크기에 맞춰 골라 쓰면 된다.
클린유어티비 CleanYourTV (Agent-Driven Android TV Debloater)Claude Code 같은 코딩 에이전트가 Wi-Fi ADB로 Android TV·Google TV의 광고·텔레메트리·불필요한 앱을 꺼 주는 오픈소스 프로젝트다. 느리고 광고가 많은 스마트 TV를 루팅 없이 정리하고, 깔끔한 홈 화면으로 바꾸고 싶을 때 쓴다.
클링 Kling (Kuaishou)중국 숏폼 플랫폼 콰이쇼우가 만든 AI 영상 생성 모델로, 글이나 사진 한 장으로 몇 초짜리 영상을 만들고 카메라 움직임까지 직접 지시할 때 쓴다. 부담 없는 가격과 세밀한 카메라 조작 덕분에 독립 크리에이터가 많이 쓴다.
테스트 생성 AI Test GenerationAI가 함수나 화면 흐름을 보고 정상 케이스·경계값·예외 처리를 챙긴 테스트 코드 초안을 대신 써 주는 기술이다. 미뤄 둔 테스트를 채우거나 리팩토링 전에 안전망을 만들 때 특히 쓸모가 있다.
텍스트-음성 변환 Text-to-Speech글자로 된 텍스트를 사람 목소리처럼 읽어 주는 AI 기술로, 딥러닝 방식이 나온 뒤로 사람 목소리와 구분하기 어려운 수준까지 왔다. 음성 비서, 화면 읽기, 오디오북, 자동응답처럼 글을 소리로 전해야 할 때 클라우드 API, 기기 내장 기능, 음성 클론 가운데 맞는 방식을 골라 쓴다.
텍스트-이미지 생성 Text-to-Image글로 쓴 설명(프롬프트)만 넣으면 AI가 새 이미지를 만들어 주는 기술이다. 직접 그리거나 사진으로 찍기 어려운 장면을 게임 에셋, UI 목업, 마케팅 소재 같은 시안으로 빨리 뽑아 볼 때 쓴다.
텍스트-투-SQL Text-to-SQL자연어 질문을 데이터베이스 구조에 맞는 SQL로 바꿔 주는 기술로, SQL을 모르는 사람도 미리 만든 대시보드에 없는 새 질문을 직접 조회할 때 쓴다. 다만 틀린 SQL이 나올 수 있어 실행 전 검증이 필요하다.
AI 검색 AI-Powered Search질문을 단어가 아니라 뜻으로 이해해 문서를 찾고, 링크 목록 대신 출처가 달린 답변을 바로 써 주는 검색이다. 여러 문서를 읽고 정리해야 하는 기술 조사나, 사내 문서를 자연어로 묻고 싶을 때 쓴다.
AI 글쓰기 AI WritingAI가 블로그 글, 마케팅 카피, 이메일, 기술 문서 같은 글을 대신 쓰거나 다듬어 주는 것으로, 주로 AI가 초안을 쓰고 사람이 사실과 어조를 손보는 협업 방식으로 쓴다. 빈 화면에서 시작하기 막막하거나 같은 형식의 글을 여러 편 써야 할 때 특히 쓸모가 크다.
AI 디자인 AI-Powered DesignAI 디자인은 만들고 싶은 화면이나 그래픽을 말로 설명하면 AI가 와이어프레임, 프로토타입, 그래픽 초안을 만들어 주는 방식이다. 이 방식에서는 초안은 AI가, 다듬기와 고르기는 사람이 맡는다. 초안을 만드는 비용이 거의 들지 않아서, 디자이너 없이 화면을 빨리 만들어야 하거나 여러 시안을 빠르게 시험해 볼 때 쓴다.
AI 번역 Machine TranslationAI가 한 언어로 된 글을 다른 언어로 자동으로 옮기는 기술로, 지금은 번역 전용 API와 LLM 직접 번역 두 방식을 주로 쓴다. 정해진 표현으로 많이 옮겨야 하면 번역 API를, 말투와 뉘앙스가 중요하면 LLM을 고른다.
AI 비디오 생성 AI Video Generation글이나 이미지를 넣으면 AI가 짧은 동영상 클립을 만들어 주는 기술로, 광고 시안이나 스토리보드처럼 촬영 없이 아이디어를 빠르게 영상으로 확인할 때 쓴다. 이미지 생성에 시간 축이 더해진 것이라, 장면이 이어지는 동안 인물·사물의 모습과 움직임이 자연스럽게 유지되는지가 핵심이다.
AI 수학 연구 AI for Mathematical ResearchChatGPT·Claude·Gemini 같은 LLM과 추론 모델을 수학 연구 도구로 쓰는 흐름으로, 문헌 탐색과 예시·반례 찾기부터 대략적인 스케치를 엄밀한 증명으로 풀어 쓰고 형식 검증하는 단계까지 돕는다. 다만 결과를 확인하고 책임지는 쪽은 사람이다.
AI 어시스턴트 AI Assistant말로 묻고 시키면 답하고 일을 처리해 주는 LLM 기반 AI 프로그램으로, 대화 맥락을 기억하며 질문 답변, 글쓰기, 코드 작성, 정보 검색 같은 일상 업무를 한곳에서 맡길 때 쓴다. ChatGPT, Claude, Gemini가 대표적이고, ChatGPT 이후 가장 대중적인 AI 사용 방식이 됐다.
AI 워크플로우 AI Workflow AutomationLLM과 외부 서비스를 '트리거 → AI 처리 → 액션' 순서로 이어 붙여 반복 업무를 자동으로 돌리는 파이프라인이다. 고정 규칙으로는 다루기 어려운 형식이 제각각인 입력을 LLM이 읽고 판단하기 때문에, 이메일·문의·문서를 분류하고 요약해 답장 초안까지 쓰는 일을 맡길 때 쓴다.
AI 코드 리뷰 AI Code ReviewAI가 PR의 변경 내용(diff)을 읽고 버그, 보안 취약점, 성능·스타일 문제를 코멘트로 짚어 주는 기술이다. 기계적인 문제는 AI가 먼저 거르고, 사람 리뷰어는 설계와 비즈니스 로직에 집중하도록 일을 나눌 때 쓴다.
AI 코딩 어시스턴트 AI Coding AssistantAI가 코드 작성·디버깅·리뷰를 거드는 개발 도구로, 처음엔 다음 몇 줄을 제안하는 자동완성이었지만 지금은 여러 파일에 코드를 쓰고 테스트를 돌려 실패하면 스스로 고치는 에이전트형이 주류다. 에디터·터미널·백그라운드 가운데 작업에 맞는 곳을 골라 쓴다.
AI 튜터 AI Tutor학습자 수준에 맞춰 1:1로 설명하고 질문에 답해 주는 AI 학습 도우미로, 혼자 공부하다 막혔을 때나 교재·강의 자료로 퀴즈를 만들어 복습할 때 쓴다. 검색이나 영상 강의와 달리 대화를 주고받으며 내가 막힌 지점을 짚어 준다.
AIOpsAIOps는 AI와 머신러닝이 로그·메트릭·이벤트를 먼저 걸러 이상 감지, 장애 원인 분석, 자동 복구를 돕는 IT 운영 방식이다. 고정 임계값 대신 평소 패턴을 학습한 기준으로 경고하고 관련 알림을 하나로 묶어 주기 때문에, 서비스가 많아 사람이 알림을 다 볼 수 없을 때 쓴다.
GEO Generative Engine OptimizationGEO는 Perplexity, ChatGPT Search, Google AI Overviews처럼 AI가 직접 답을 만들어 주는 검색에서 내 글이 출처로 인용되게 다듬는 최적화 전략이다. 검색 순위를 노리는 SEO와 달리 AI 답변 속 인용 출처에 들어가는 것이 목표이고, 기술 블로그나 문서를 쓸 때 SEO와 함께 챙긴다.