비바랩스, 중진공 청년창업사관학교 16기 선정…AI로 시니어 운동 ‘안전과 효과’ 동시 잡는다

비바랩스의 사례는 'AI가 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라, 확장(Augmentation)한다'는 관점에서 매우 영리한 전략을 취하고 있습니다. 창업자들은 흔히 AI로 기존 전문가를 대체하려는 시도를 하지만, 비바랩스처럼 트레이너의 경험을 '출발점'으로 삼고 그 위에 데이터라는 '엔진'을 얹는 방식은 현장 도입(Adoption)의 저항을 최소화하고 서비스의 신뢰도를 높이는 탁월한 접근입니다.

다만, 향후 과제는 '데이터의 선순환 구조'를 얼마나 빠르게 구축하느냐에 달려 있습니다. v2.0에서 추진하는 부상/통증 리스크 예측 기능이 성공하려면, 단순한 운동 기록을 넘어 임상적 가치가 있는 고품질의 의료/생체 데이터 확보가 필수적입니다. 이는 데이터 확보 비용의 상승이라는 위협 요소가 될 수 있으므로, 직영 센터와 복지관 등 오프라인 접점을 통한 데이터 수집 파이프라인을 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 스케일업의 핵심 관건이 될 것입니다.