AI는 이제 단일 언어 기반의 모델을 넘어, 텍스트·이미지·음성·영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 연결하는 멀티모달(Multi-modal) 시대로 진입했습니다. 이는 인간이 세상을 인식하는 방식처럼, 여러 감각 정보를 종합해 맥락을 이해하고 더 풍부한 표현을 생성할 수 있는 기술적 진화를 의미합니다.

멀티모달 AI는 단순히 입력 형식이 늘어난 것이 아니라, AI가 사고하고 표현하는 방식 자체가 확장되었다는 점에서 의미가 큽니다. 텍스트 중심의 이해에 집중하던 AI가 이제는 이미지 생성·음성 인식·영상 분석이 가능한 단계로 발전하며, AI는 표현의 주체가 되어가고 있습니다.

이번 시간에는 멀티모달 AI 기술의 진화와 그 속에서 B2B 기업이 주목해야 할 전략적 시사점을 살펴보겠습니다.

 

멀티모달 AI의 진화 : 통합 인텔리전스로 나아가다

멀티모달 AI 변화의 중심에는 OpenAI와 구글이 있습니다. 두 기업은 서로 다른 철학과 기술 전략을 바탕으로, AI가 세상을 이해하고 표현하는 방식을 새롭게 정의하고 있습니다.

 

(1) OpenAI GPT Omni – 실시간 통합과 API 생태계 중심의 진화

출처 : wowtale

그 중, Open AI는 시각적으로 표현력보다는 통합성과 실시간 상호작용성에 초점을 맞추며 멀티모달 AI의 또 다른 방향을 제시하고 있습니다. 최근 열린 OpenAI DevDay 2025의 주요 발표에서는 ChatGPT 앱 구축, 에이전트 자동화 혁신(Agent Kit), 코딩 혁신(GPT 5 Codex), 최고 지능형 모델인 GPT 5 Pro, GPT Realtime Mini, Sora2 등 신규 모델들을 공개하였습니다.

Sam Altman은 소프트웨어 창조의 민주화를 선언하며, Agent 빌더 시대의 개막을 선언하였습니다. 이는 ChatGPT를 단순 AI 챗봇이 아니라 사용자가 다양한 앱과 상호작용할 수 있는 생태계를 만들며, 앱 플랫폼으로서 사용자 락인 효과를 강화하려는 전략으로 보입니다.

또한 비용 대비 성능 및 경량 모델의 중요성을 강조하며, 실시간 인터렉션, 음성 ·영상 처리 등에서 경량 모델의 성능 및 비용 균형을 강조하였습니다. 물론 Enterprise에서는 사용자의 프라이버시, 데이터 보안, 저작권 등 다양한 법 ·윤리적 쟁점 검토가 병행되어야 합니다. 따라서, OpenAI의 타 플랫폼 및 서비스와의 제휴 방향을 이해하고 이에 맞춘 차별화 전략을 수립하는 것이 필요합니다.

 

(2) 구글 나노 바나나 – 이미지 생성 AI의 완성도 확장

출처 : Cyberlink

한편 나노 바나나(Nano Banana) 프로젝트는 멀티모달 기술이 이미지 생성 영역에서 어떻게 진화하고 있는지를 보여주는 대표적 예시입니다. 구글의 멀티모달 모델인 제미나이 2.5 플래시(Gemini 2.5 Flash)에 탑재된 이미지 생성 기능으로, 기존 생성형 AI가 가진 한계를 뛰어넘은 압도적인 품질과 디테일을 선보였습니다.

실사에 가까운 질감과 조명 표현, 사물의 질감과 원근감 재현 등은 기존 생성 이미지의 인공적 느낌을 완전히 넘어 현실 수준의 시각적 완성도를 구현했습니다. 또한 이미지의 특정 영역을 세밀하게 수정하거나 여러 이미지를 결합해 새로운 결과물을 만드는 기능까지 갖추고 있어, 포토샵이 필요 없는 AI라는 평가를 받고 있습니다.

나노 바나나의 핵심은 정확도와 속도, 그리고 자유도입니다. 1~2초 내 이미지를 생성하는 빠른 응답 속도와 높은 시각적 충실도(Visual Fidelity)는 기업이 콘텐츠를 신속하게 시각화하고 반복 테스트할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한 동일한 인물이나 사물을 유지한 채 다양한 배경과 콘셉트로 확장할 수 있는 캐릭터 일관성(Character Consistency) 기능은 브랜드 자산의 일관성을 유지하는 데 큰 도움이 됩니다.

출처 : LMArena 공식 블로그

사용자 평가에서도 실시간 편집에 가까운 짧은 지연 시간과 사진보다 자연스러운 빛 표현과 디테일이 주요 강점으로 꼽히고 있습니다. 이러한 체감 성능은 LMArena 평가에서도 드러났습니다.

국제 AI 이미지 벤치마크 LMArena는 사용자 참여형 오픈 평가로, 실제 활용 환경에서의 모델 경쟁력과 품질을 비교 검증하는 지표로 활용되고 있습니다. 초기 테스트에서 나노 바나나는 상위권에 오르며, 경쟁 모델 대비 이미지 품질과 생성 속도 모두에서 우수한 결과를 기록했습니다. 이는 실사용 환경에서의 경쟁력을 입증한 의미 있는 성과로 평가됩니다.

OpenAI의 GPT Omni는 통합성·유연성 , 구글의 나노바나나는 정확도·품질 중심으로 진화하며 서로 다른 방향에서 멀티모달 AI의 진화를 대표하고 있습니다. 두 모델 모두 국제 벤치마크에서 상위권을 기록하며 B2B 환경에서의 실사용 경쟁력을 입증했습니다. 이제 중요한 것은 기술의 우열이 아니라, 멀티모달 역량을 어떻게 기업의 실제 비즈니스 프로세스에 연결하느냐입니다.

 

기업의 멀티모달 AI 활용 전략

이러한 기술적 진화를 바탕으로 기업이 멀티모달 AI를 활용해 콘텐츠 제작·운영·거버넌스 구조를 혁신할 수 있는 전략을 살펴보겠습니다.

 

(1) 콘텐츠 제작 효율화

멀티모달 AI는 기업의 콘텐츠 제작 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 제품 홍보자료, 백서 디자인, 제안서 시각화 등 다양한 시각 자산을 프로젝트 상황과 고객 요구에 맞춰 실시간으로 생성·수정·배포할 수 있습니다. 이는 디자인 리소스 의존도를 줄이고, 시장 변화와 고객 요청에 빠르게 대응하는 민첩한 콘텐츠 운영 체계를 구축할 수 있습니다.

특히 이미지와 텍스트를 동시에 처리하기 때문에, 기존 제안서의 문장과 제품 이미지를 결합해 고객 맞춤형 시각 제안서를 즉시 완성할 수 있습니다. 이러한 기능은 반복적인 제작 과정을 최소화하고, 콘텐츠 생산의 속도와 설득력을 동시에 높입니다.

 

(2) 시나리오 기반 마케팅 강화

멀티모달 AI는 산업별·고객사별 맞춤 시나리오를 직관적이고 설득력 있는 비주얼로 구현할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 도입된 스마트 팩토리 현장, 친환경 전력망을 운영하는 클라우드 센터 등 복잡한 기술 솔루션을 시각화해 텍스트 중심 설명보다 빠르고 명확한 전달이 가능합니다.

이를 통해 세일즈 프레젠테이션, 전시회 브로슈어, 웹사이트 등 다양한 채널에서 산업별 고객 맞춤형 스토리텔링을 강화할 수 있습니다.

 

(3) 광고 및 캠페인 자동화

광고와 캠페인 영역에서도 멀티모달 AI는 전면적인 자동화 기반을 제공합니다. AI는 산업, 직무, 관심사 데이터를 분석해 각 타깃의 세그먼트에 최적화된 광고 배너, 카드뉴스, 영상 썸네일 등을 자동으로 생성·테스트·개선합니다.

이로써 A/B 테스트 효율이 극대화되고, 수백 개의 크리에이티브를 빠르게 실험하며 성과 데이터를 기반 실시간 개선이 가능합니다. 결과적으로 단순 제작보다 전략 수립과 퍼포먼스 분석에 집중할 수 있습니다.

 

B2B 마케팅을 위한 멀티모달 AI 운영 전략

 

(1) 데이터 통합 기반의 초개인화

멀티모달 AI의 경쟁력은 데이터 통합 수준에 달려 있습니다. 행동 데이터 텍스트와 제품 사용 이미지·영상과 같은 비주얼 데이터를 함께 분석하면 고객의 실제 관심사와 행동 패턴을 입체적으로 파악할 수 있습니다.

분석된 데이터는 고객별로 최적화된 콘텐츠 형식을 자동 추천·생성하여 정확한 메시지와 개인화된 경험을 제공합니다. 이처럼 텍스트와 이미지를 결합한 멀티모달 분석은 고객 여정 전반에서 정확한 메시지와 맞춤형 경험을 제공합니다.

결과적으로 기업은 콘텐츠 생산 효율을 높이고 소비율과 전환율을 동시에 끌어올릴 수 있습니다. 고객 경험의 품질을 데이터 기반으로 정밀하게 제어하는데 큰 도움이 됩니다.

 

(2) 운영 효율화 및 중앙 관리 체계 구축

멀티모달 AI는 콘텐츠 제작뿐 아니라 조직 전체의 운영 효율화를 이끕니다. 하나의 메시지를 중심으로 텍스트·이미지·영상 등 다양한 형식의 콘텐츠를 자동 생성·배포해 각 부서가 통합된 브랜드 메시지로 일관성 있게 소통하며, 협업 속도를 높입니다.

콘텐츠의 버전 관리, 승인 절차, 활용 내역이 중앙 플랫폼에서 자동 추적되며, 중복 작업을 줄이고 제작 주기를 단축합니다. 이러한 구조는 단순 자동화를 넘어, AI 기반 콘텐츠 운영 허브로 발전할 수 있는 기반이 됩니다.

 

(3) 데이터·브랜드 거버넌스 및 신뢰 체계 확보

AI가 생성하는 콘텐츠는 이제 기업의 신뢰 자산과 직결됩니다. 따라서 기업은 이미지·텍스트의 출처와 수정 이력, 승인 절차를 체계적으로 관리하고, AI 활용에 대한 윤리적·법적 기준을 명확히 해야 합니다.

콘텐츠의 진위 판단이 어려워지는 만큼, 투명한 생성 과정과 검증 절차를 마련해 콘텐츠의 진정성과 브랜드 가치를 함께 보호하는 것이 필수입니다.

 

 

멀티모달 AI: B2B 마케팅의 새로운 기준

구글과 Open AI가 보여준 생성형 AI의 진화는 B2B 마케팅의 속도·품질·정확성에 새로운 기준을 제시했습니다. 멀티모달 기술은 텍스트·이미지·행동 데이터를 결합해 고객을 더 깊이 이해하고 그에 맞는 콘텐츠를 빠르게 생산할 수 있는 환경을 제공합니다.

AI는 단순한 제작 도구가 아니라, 데이터를 인사이트로 전환해 실질적인 커뮤니케이션 자산으로 만드는 핵심 인프라입니다. 기업이 AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 브랜딩과 마케팅의 효율성, 그리고 시장 경쟁력 수준이 달라집니다.

결국, AI는 기업이 고객을 이해하고 소통하는 방식을 전면적으로 재정의하며, 이제는 경영 전략의 중심축으로 자리하고 있습니다. SK AX는 이러한 변화 속에서 시장의 흐름을 읽고 각 기업이 나아가야 할 방향을 제시하는 인사이트를 제공합니다. 앞으로도 SK AX 트렌드 리포트와 함께, 복잡한 환경 속에서 단서를 얻고 명확한 성장의 길로 나아가시길 바랍니다.

 

 

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