Centric AI, 무엇을 의미할까

진정·2025년 9월 9일

요즘 “Centric AI”라는 용어를 접하다 보면 두 가지 맥락에서 자주 등장합니다.
하나는 노코드(No-code) AI 플랫폼, 또 하나는 제품 수명 주기 관리(PLM)를 위한 이미지 기반 검색 도구입니다.
오늘은 이 두 가지를 구체적으로 살펴보면서, 어떤 차이가 있고 어떤 상황에 활용할 수 있는지 정리해보겠습니다.

1. 비전문가도 활용 가능한 노코드 AI 플랫폼 – Centric

먼저 소개할 것은 Centric이라는 이름의 노코드 AI 플랫폼입니다.
이 플랫폼은 마케터, 제품 기획자, 혹은 개발 지식이 없는 일반 사용자도 복잡한 코딩 없이 AI 기능을 빠르게 구현할 수 있도록 설계되었습니다.

누가 쓰는가?
- 기술팀이 아닌 마케팅, 성장, 제품 담당자
- AI를 활용하고 싶지만, 직접 코드를 짤 시간이나 전문성이 부족한 사람들
무엇을 제공하나?
- 직관적인 UI를 통한 AI 기능 설계
- 빠른 실행과 적용 → 아이디어에서 실제 활용까지의 시간을 단축
- AI 접근성 확대 → 소규모 팀이나 스타트업도 쉽게 도입 가능
장점
- 진입 장벽이 낮아 AI의 ‘민주화’를 촉진
- 반복적인 실험과 검증에 최적화
한계
- 커스터마이징이나 대규모 복잡 모델 개발에는 한계
- 특정 산업 특화 모델을 적용하기에는 기능적 제약이 있을 수 있음

👉 정리하자면, Centric의 노코드 AI는 “빠르게 시작하고 싶은 사람들”에게 적합합니다.
다만, 장기적으로 깊은 수준의 모델 튜닝이나 대규모 확장성까지 고려한다면 한계를 인지해야겠죠.

2. 디자이너를 위한 Centric AI Image Search – PLM 중심 AI

다음은 조금 다른 맥락의 Centric입니다. 바로 PLM(Product Lifecycle Management) 소프트웨어 안에서 동작하는 이미지 검색 AI입니다.

어떻게 동작하나?
디자이너가 새로운 원단이나 트림 사진을 업로드하면, Centric AI Image Search가 기존 데이터베이스를 검색해 가장 유사한 아이템을 찾아줍니다.
- 과거 사용 이력이 있으면 바로 확인
- 비슷한 아이템을 취급하는 공급업체까지 추천
활용 장점
- 원단·자재 검색에 소요되는 시간 절감
- 유사한 소재를 빠르게 찾아 재사용 → 비용 절감
- 디자인 일관성 확보 및 중복 개발 방지
적용 산업
- 패션 & 의류
- 소비재 & 리테일
- 제품 개발 효율이 중요한 모든 산업
전문가 시각에서 본 한계
- 이미지 기반 유사도 검색은 데이터 품질과 라벨링 정확도에 따라 성능 차이가 큼
- 훈련 데이터가 부족하거나 왜곡되면 추천 품질 저하 가능

👉 이 기능은 특히 “디자인 효율성”이 중요한 산업에서 빛을 발합니다.
반복 작업을 줄이고, 창의적인 업무에 집중할 수 있게 도와주기 때문이죠.

3. 두 가지 Centric AI, 어떻게 다른가?

구분	Centric (노코드 AI 플랫폼)	Centric AI Image Search (PLM)
목적	누구나 쉽게 AI 기능 실행	이미지 기반 유사 아이템 검색
대상 사용자	비기술 사용자, 기획자, 마케터	디자이너, 제품 개발자
강점	빠른 실행, 접근성 확대	개발 효율성, 비용 절감
제한점	복잡 모델 커스터마이징 한계	데이터 품질 의존성

두 개념은 이름은 같지만, 사실상 다른 영역을 겨냥합니다.
전자는 “AI 민주화”, 후자는 “디자인 효율화”를 목표로 하고 있다고 볼 수 있습니다.

4. 정리하며 – Centric AI의 시사점

Centric AI라는 이름으로 불리는 두 기술은 모두 “사용자의 불편을 줄이고 효율성을 높인다”는 공통점을 가집니다.

노코드 AI는 비전문가의 진입 장벽을 낮추어 AI를 더 많은 사람들이 활용할 수 있게 하고,
이미지 검색 AI는 디자인 현장의 반복 업무를 줄여 창의적인 작업에 집중하도록 돕습니다.

앞으로 AI가 나아갈 방향은 바로 이런 “사용자 중심(Centric)”의 발전이 아닐까 생각됩니다.
결국 기술은 복잡해질수록, 그 복잡함을 감춰주는 인터페이스와 도구가 필요하니까요.

진정

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