들어가는 말: AI의 눈과 귀, 그리고 마음까지 확장되다
024년까지 AI는 주로 텍스트 중심의 응답과 단일 데이터 처리 방식을 사용했습니다. 하지만 2025년은 멀티모달 AI가 전면에 등장하며, AI가 이미지·음성·영상·센서 데이터를 거침없이 다룰 수 있는 시대로 접어들었습니다. GAR(Generation‑Augmented Retrieval) 기술의 부상으로 AI는 단순 답변을 넘어 개인화된 맥락 이해 능력을 갖추게 되었습니다. 또한, 초개인화(Hyper‑Personalization)는 서비스 경쟁에서 필수 요소로 자리잡았습니다. 이 글에서는 멀티모달 AI의 핵심 개념과 GAR 변화 추세, 초개인화 사례 중심으로 살펴봅니다.
멀티모달 AI의 진화와 의의
멀티모달 AI는 다양한 데이터 형식을 동시에 분석하고 이해합니다. 이미지, 음성, 텍스트, 영상 입력이 결합돼 이전보다 풍부한 문맥을 이해할 수 있습니다. GPT‑4o나 Gemini 등 최신 모델들은 이러한 기능을 기반으로, 의료 영상 분석, 고객 상담, 자율주행 인식 등 다양한 분야에서 고도화된 작업 수행이 가능합니다¹². 글로벌 시장 규모도 2024년에 약 1.6억 달러 수준이었고, 연평균 30% 이상 성장이 예측됩니다³⁴.
GAR 기술: 검색과 생성의 동적 융합
GAR는 기존 RAG 구조보다 더 능동적인 검색-생성 흐름을 갖추고 있습니다. 답변을 생성하는 중간에도 정보를 실시간 재검색하며, 업데이트된 데이터를 반영합니다⁵⁶⁷⁸. 이렇게 하면 응답의 정확성과 최신성이 크게 향상됩니다. 또한, RAG 기반 AI는 중요한 근거를 출처 형태로 제공해 신뢰성이 높아지고, 환각(Hallucination) 오류가 줄어듭니다⁹.
초개인화 AI: 산업별 사례 중심
AI는 개인별 데이터를 분석해 맞춤형 서비스를 제공합니다. 유통에서는 고객의 위치와 구매 기록을 활용해 맞춤 할인 쿠폰을 자동 제공합니다¹⁰. 교육 영역에서는 학습자의 성향을 고려한 학습 콘텐츠를 제안하고, 금융 업계에서는 소비 패턴과 시장 분석을 기반으로 고객 맞춤형 투자 전략을 추천합니다¹¹¹².
멀티모달과 초개인화 융합의 시너지
멀티모달 입력 정보와 초개인화 알고리즘의 결합은 더욱 정밀한 맞춤형 인터랙션을 가능하게 합니다. 예를 들어, 멀티모달 상담 에이전트는 이미지·텍스트 정보를 동시에 분석하고 사용자 취향과 과거 행동 데이터를 반영한 응답을 생성합니다. 이로 인해 고객 경험 향상은 물론, 더 높은 참여도와 만족도를 얻을 수 있습니다²¹¹¹.
기술 확산과 과제
시장 확장이 빠른 만큼, 데이터 프라이버시와 보안 이슈도 중요해졌습니다. 다양한 데이터 형식을 다루다 보니 문서 관리와 저장 방식이 더욱 복잡해졌고, GAR 기반 AI는 문서 관리 체계의 구조적 기반 없이는 효율성이 제한됩니다¹³¹². 동시에, 지나친 개인화는 ‘필터 버블’을 강화할 수 있어, 다양성과 포용성을 확보하는 구조 설계도 필요합니다.
각주(출처 번호)
- superannotate.com – Multimodal AI Trends
- q3tech.com – Multimodal AI Trends Shaping the Future
- gminsights.com – Multimodal AI Market Size & Share Report 2025
- q3tech.com – Multimodal AI Market Growth Data
- igmguru.com – What Is RAG and How It Works
- konghq.com – What Is RAG: Retrieval-Augmented Generation
- chitika.com – RAG Guide 2025
- blogs.nvidia.com – What Is Retrieval-Augmented Generation
- en.wikipedia.org – Retrieval-augmented generation
- designrush.com – AI in Retail Personalization
- brandxr.io – AI-Powered Personalization
- signitysolutions.com – Trends in Active Retrieval-Augmented Generation
- techradar.com – Why AI and RAG Need Document Management
참고 자료
- Botpress – Top Artificial Intelligence Trends
- Ultralytics – 2025 AI Trends
- Plateer – 2025년 꼭 알아야 할 AI 트렌드
- superannotate.com – Multimodal AI Trends
- q3tech.com – Multimodal AI Trends Shaping the Future
- gminsights.com – Multimodal AI Market Size & Share Report 2025
- igmguru.com – What Is RAG and How It Works
- konghq.com – What Is RAG: Retrieval-Augmented Generation
- chitika.com – RAG Guide 2025
- blogs.nvidia.com – What Is Retrieval-Augmented Generation
- en.wikipedia.org – Retrieval-augmented generation
- designrush.com – AI in Retail Personalization
- brandxr.io – AI-Powered Personalization
- signitysolutions.com – Trends in Active Retrieval-Augmented Generation
techradar.com – Why AI and RAG Need Document Management
다음 회차 예고
[3편] 다음 편에서는 AI가 더 작고 빠르게, 그리고 더 똑똑하게 진화하는 모델 효율성과 소형화의 시대 과정을 살펴봅니다. 모델 경량화와 효율성 향상 기술은 한정된 자원에서도 뛰어난 성능을 발휘하게 하며, 산업 전반의 AI 활용 방식에 혁신을 가져올 것입니다.
