애드파인더에 스스로 결정하는 AI 아담이 탑재되었습니다. 이제 분석을 넘어, 그래서 무엇을 해야 하는지까지 알려드립니다.

안녕하세요, 애드파인더입니다. 2026년 5월 11일, 2024년부터 네 번의 세대를 거쳐 발전해 온 애드파인더의 결정 모델 아담이 마침내 애드파인더에 정식 탑재되었습니다. 애드파인더 AI개발팀이 그동안 개발 기록으로 꾸준히 공개해 온 바로 그 아담입니다. 처음 만든 모델을 그럴듯하게 포장하는 것이 아니라, 2년 넘게 실제 현장에서 검증해 온 모델을 이제 애드파인더에 올린 것입니다. 지금까지 애드파인더의 다른 AI들이 "분석"을 맡았다면, 아담이 2024년부터 줄곧 맡아 온 일은 단 하나입니다. 결정. 그동안 분석은 AI가, 결정은 사람이 하던 일을 — 이제 그 결정까지 애드파인더 안에서 함께합니다.

좋은 분석은, 사실 그동안 많이 받아보셨을 겁니다

원장님이라면 한 번쯤 겪어보셨을 장면이 있습니다. 마케팅 대행사로부터 두툼한 보고서를 받습니다. 키워드 분석, 경쟁 병원 현황, 유입 추이, 검색량 그래프… 자료는 분명 많습니다. 그런데 그 보고서를 덮고 나면, 머릿속에 남는 질문은 늘 똑같았습니다. "그래서, 이번 달에 정확히 뭘 해야 하지?"

분석은 자료일 뿐입니다. 그 자료를 보고 무엇을, 왜, 어떤 순서로 할지 정하는 일은 결국 사람의 몫으로 남았습니다. 그리고 바로 그 결정이야말로, 성과를 가르는 가장 어렵고 외로운 부분이었습니다. 챗지피티에 물어봐도 그럴듯한 답은 나오지만, 그 답이 정말 우리 병원에 맞는 결정인지는 또 누군가 판단해야 했습니다.

아담은, 결정하는 AI입니다

아담은 바로 그 빈자리를 채우기 위해 애드파인더가 오랫동안 길러온 모델입니다. 애드파인더 안에서 여러 엔진이 각자의 분석을 내놓습니다. 애드파인더는 키워드와 검색 전략을, 에이스는 경쟁 병원 교차 검증을, 하루비는 병원 데이터 전처리를, 큐스타는 운영 우선순위를 살핍니다. 지금까지는 이 분석들을 사람이 모아서 해석하고 결정해야 했습니다.

이제 그 자리에 아담이 들어갑니다. 아담은 여러 엔진이 내놓은 분석을 한자리에 모아, 이 병원·이 진료과·이 시점에 가장 효율적인 단 하나의 실행안을 결정합니다. 수백 가지 시나리오를 만들어 효율을 비교하고, 그중 지금 가장 좋은 다음 한 수를 골라냅니다. 돌아오는 것은 또 하나의 분석 자료가 아니라, 그대로 실행할 수 있는 결정입니다.

아담은 분석을 실행 순서로 바꾸기 위해 발전했습니다

하룹의 공식 개발 기록에서 확인되는 핵심은 2024년 아담3의 구조와 학습이 진행됐고, 이후 병원마케팅 업무의 여러 단계를 연결하는 방향으로 고도화됐다는 점입니다. 공개 자료로 정확히 확인하기 어려운 초기 버전의 출시일이나 다른 회사 모델보다 앞섰다는 비교는 단정하지 않습니다.

아담의 역할은 누가 먼저였는지를 주장하는 데 있지 않습니다. 여러 분석 결과를 병원마케팅의 실행 우선순위와 다음 작업으로 연결해, 사용자가 무엇을 먼저 해야 하는지 더 분명하게 판단하도록 돕는 데 있습니다.

사람이라면 며칠 고민할 결정을, 아담은 매 순간 다시 합니다

아담이 일하는 방식을 한 장으로 정리하면 이렇습니다.

사람이 여러 자료를 오가며 검토하던 과정을 한 흐름으로 모아 비교할 수 있다는 점이 아담의 장점입니다. 다만 최종 의사결정은 병원의 상황과 책임 범위를 아는 사용자가 검토해야 하며, 아담은 그 판단을 더 빠르고 일관되게 돕는 실행안과 근거를 제공합니다.

그래서 5월 11일, 무엇이 달라졌을까요

이번에 아담이 애드파인더에 올라갔다는 것은, 단순히 모델 하나가 추가되었다는 뜻이 아닙니다. 애드파인더가 병원 업무를 처리하는 방식 자체, 즉 워크플로우와 시퀀스가 통째로 한 단계 올라섰다는 뜻입니다.

예전에는 분석한 자료를 사람이 받아 해석하고 결정한 뒤 다시 지시를 내려야 했습니다. 이제는 아담이 그 중심에 서서, 여러 엔진의 분석을 받아 스스로 판단하고, 무엇을 먼저 하고 다음에 무엇을 할지 순서까지 짜서 실행 흐름을 이어갑니다. 키워드를 고르고, 경쟁 상황을 보고, 의료광고법을 점검하고, 원고 방향을 정하는 이 모든 단계가 끊기지 않고 하나의 시퀀스로 흐릅니다.

이것은 범용 GPT에게 같은 질문을 던지는 것과는 전혀 다른 차원입니다. 범용 AI는 한 번의 질문에 한 번의 답을 줄 뿐, 병원마케팅의 여러 단계를 스스로 이어서 끝까지 진행하지는 못합니다. 애드파인더가 2013년부터 병원마케팅 현장 데이터를 쌓고, 2018년부터 이를 내부 AI 개발과 의사결정 모델로 연결해 왔기에 가능한 전문 처리 방식입니다. 그리고 새로운 결정 데이터가 쌓일수록 아담의 판단은 계속 더 날카로워집니다.

챗지피티에게 물으면 답은 줍니다. 그런데 결정을 책임지지는 않습니다

범용 AI도 마케팅 질문에 막힘없이 답합니다. 하지만 그 답이 우리 병원의 실제 데이터, 의료광고법, 네이버 검색 로직, 바로 옆 경쟁 병원의 움직임까지 모두 종합한 결정일까요. 아닙니다. 범용 AI의 답은 세상의 평균적인 조언에 가깝고, 그 조언을 우리 병원의 결정으로 바꾸는 일은 다시 사람의 몫으로 남습니다.

아담은 다릅니다. 병원마케팅이라는 한 분야의 의사결정만을 위해 만들어졌고, 애드파인더의 다른 엔진들이 모아 온 이 병원만의 자료 위에서 결정합니다. 분석은 누구나 합니다. 결정은, 아무나 못합니다. 애드파인더가 굳이 결정 모델을 따로 만든 이유입니다.

5월 11일, 애드파인더가 한 걸음 더 나아갔습니다

AI가 분석을 잘한다는 말은 이제 누구나 합니다. 하지만 분석을 넘어 "그래서 무엇을 할 것인가"를 책임지고 결정하는 AI는 아직 드뭅니다. 애드파인더는 2013년부터 축적한 병원마케팅 실행 경험과 2018년부터 이어진 내부 AI 개발 계보를 한 분야에 집중해 왔기에, 결정까지 맡길 수 있는 모델을 만들 수 있었습니다.

아담의 합류로 애드파인더는 이제 분석하고, 집필하고, 실행하는 것을 넘어 스스로 판단하고 결정하는 AI가 되었습니다. 좋은 결정이 한 번 두 번 쌓이면, 그것이 결국 성과가 됩니다. 그 결정을 매 순간 가장 좋은 쪽으로 골라내는 일을, 이제 애드파인더가 함께하겠습니다. 다음 소식도 이곳 애드파인더 공지사항에서 가장 먼저 전해드리겠습니다. 감사합니다.