[GenAI] Text는 잊어라, 이제는 Voice다 – 음성 모델이 바꾸는 비즈니스의 판

작성일 : 이소현 April 17, 2025

음성으로 연결되는 AI와의 대화 – Nova Sonic & 그 이후

Intro

AI를 사용하실 때 어떤 방식으로 사용하시나요? 보통은 대부분 챗봇이나 텍스트 기반으로 사용하실 거라고 생각이 드는데요. GenAI 활용이 지금처럼 정상화되기 이전에도, 챗봇은 간단한 정보 검색이나 업무 자동화에 유용한 수단으로 일상 생활에서 자주 사용되고 있었습니다. 텍스트 입력을 기반으로 한 화면은 웹사이트의 FAQ 화면이나 챗버블 형태로 우리 일상에 깊숙이 들어와 있었죠

최근에는 LLM의 발전과 함께 복잡한 질의 응답도 가능해지고, RAG나 도구 연동, 에이전트 아키텍처가 접목되면서 보다 복합적인 업무도 가능해졌습니다. 하지만 이러한 발전에도 불구하고, 사용자 경험 관점에서 텍스트 중심 화면은 여전히 '입력 장벽'이라는 한계를 지니고 있었는데, 지금의 흐름은 키보드가 아닌 '음성'으로 이동하고 있습니다.

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최근 Amazon의 Nova 시리즈 중 Speech-to-Speech 모델인 Amazon Nova Sonic이 출시되면서 GenAI의 발전 방향이 이제 Text보다는 Speech로 이동하고 있음을 알 수 있는데요. 음성(Speech)은 오래전부터 인간의 가장 본능적이고 직관적인 입력 방식이었습니다. SNS나 문자 메시지도 텍스트 입력이 귀찮아서 음성으로 작성하는 경우가 많고, 시리나 빅스비 같은 음성 명령 인터페이스도 이제 우리에게는 매우 익숙한 방식입니다.

사실 음성을 통해 GenAI를 사용하는 방식은 텍스트로 명령하고 결과를 보는 것보다 훨씬 실용적이며, 더 많은 사용자들을 확보할 수 있는 방식입니다. 이제 AI는 단순히 ‘대답하는 수준’을 넘어, 사용자의 목소리를 이해하고, 상황에 맞춰 응답을 생성하며, 그 결과를 다시 음성으로 출력할 수 있는 수준까지 발전했습니다. 그리고 이 기술의 진보는 단순한 편의성 이상의 의미를 지닙니다. 바로 일상과 비즈니스의 방식 자체를 바꾸는 전환점이 시작된 것입니다

???? 참고: STT(Speech-to-Text)는 음성을 텍스트로 변환하는 기술, TTS(Text-to-Speech)는 텍스트를 음성으로 읽어주는 기술이며, S2S(Speech-to-Speech)는 이를 통합해 음성→이해→응답까지 이어지는 대화 전체를 실시간 처리하는 기술입니다.

손보다 빠른 말: 음성(Speech) model이 왜 주목받고 있는가

음성 모델이 더욱 주목받고 있는 이유는 음성은 인간이 사용하는 가장 빠르고 직관적인 의사소통 수단이라는 점입니다. 스탠포드 대학 연구에 따르면, 보통 사람은 텍스트를 타이핑하는 것보다 약 3배 빠르게 말할 수 있으며, 특히 빠르게 피드백을 받아야 하는 상황에서는 키보드보다 훨씬 효과적인 입력 수단이 된다고 알려졌습니다.

업무를 하는 급한 건이 있으면 전화가 효과적인 것을 보면 이해하기 쉬운 개념이죠. 또한 음성은 텍스트를 입력하는 상황, 시간 등의 제약이 없더라도, 활용할 수 있기 때문에 훨씬 더 유용하게 사용될 수 있습니다.

서비스 상담, 헬프데스크, 현장 관리, 물류, 내비게이션 등 다양한 비즈니스 환경에서 음성 중심 인터페이스가 실질적인 가치를 창출합니다. 단순한 인터페이스 개선을 넘어, 기존의 텍스트 기반 UI/UX 구조 자체를 대체할 수 있는 새로운 방식으로 부상하고 있습니다.

"진짜 좋은 인터페이스는 따로 배우지 않아도 되는 것"

Interactive 구조로의 진화: Nova Sonic 중심의 모델 비

이미지 출처: AWS

한방향 --> Interactive AI 구조 변화

최근 발표된 Amazon Nova Sonic은 최신 Speech-to-Speech AI 모델로, 실시간 대화를 위해 설계된 단일 통합 구조가 핵심입니다. 기존의 음성 AI 시스템이 음성 인식(STT), 언어 이해(NLU), 음성 생성(TTS)을 별도의 모델로 구성하여 각 단계에서 데이터를 전환하는 구조였다면, Nova Sonic은 이 모든 과정을 하나의 모델 내에서 처리합니다. 이로 인해 사용자와의 대화 흐름을 더 자연스럽고 맥락에 맞게 유지할 수 있으며, 말투나 감정, 문맥까지 반영된 응답이 가능합니다.

OpenAI의 GPT-4o Realtime이나 Google Gemini Voice 모델과 비교해도 Nova Sonic은 평균 응답 시간이 약 1.09초로 빠르고, 최대 80% 이상 비용 절감 효과가 있는 것으로 알려져 있습니다. 또한 turn-taking, 감정 기반 응답, 끊김 없는 대화 흐름 등 실제 사람처럼 대화할 수 있는 기능들이 고도화되어 있습니다.

Deepgram의 Nova-2/3, Assembly AI, Gladia Whisper-Zero 등은 주로 STT 기반의 모델로, 다양한 언어 지원과 높은 정확도를 강점으로 합니다. 반면 Nova Sonic은 단순 텍스트 변환을 넘어서, '음성을 듣고 이해하고 다시 말하는’ 완전한 S2S 기능을 제공하는 것이 가장 큰 차별점입니다. 특히 비즈니스 환경에서는 Agentic Workflow, Function Calling, RAG 기반 지식 연동 등 엔터프라이즈급 기능도 함께 제공되며, 이는 Nova Sonic만의 고유한 강점입니다.

기존 AWS Transcribe와도 비교하면, AWS Transcribe는 음성을 텍스트로만 바꾸는 데 초점을 두었다면, Amazon Nova Sonic은 음성을 이해하고 응답까지 제공하는 차세대 구조입니다.

실제 활용 사례

음성 기반 AI는 이미 다양한 산업군에서 실제로 적용되며 성과를 내고 있습니다. 대표적으로는 콜센터의 Voice Agent가 실시간으로 고객 문의를 수신하고, 그에 맞는 응답을 생성하여 전화나 웹상에서 자연스럽게 대화할 수 있도록 지원합니다. 이는 상담 인력을 줄이는 동시에, 일관된 고객 경험을 제공할 수 있는 수단이 됩니다.

그 외에도, STT는 Voice Agent 외에도 매우 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 예를 들어, 회의 내용을 실시간으로 받아 적고 요약해주는 회의 기록 자동화, 상담 콜이나 영업 활동을 자동 문서화하여 CRM 시스템에 연동하는 세일즈 지원, 언어 학습 플랫폼에서 학습자의 발화를 분석하여 피드백을 주는 AI 튜터, 창고 관리자가 음성으로 작업지시를 전달하거나 재고 상태를 보고하는 물류 자동화, 그리고 반복적인 검색 요청이나 회의 요약, 업무 메모를 음성으로 대체하는 사내 업무 지원까지, 그 활용 폭은 매우 넓습니다.

즉, STT는 단순히 '음성을 텍스트로 바꾸는 기술'을 넘어, 모든 산업에서 입력 수단으로의 진화를 이끄는 핵심 기술로 작동하고 있습니다.

물류와 현장 운영에서도 STT 모델은 유용하게 쓰입니다. 창고 관리자는 음성으로 재고 현황을 확인하고, 물류 기사들은 음성으로 다음 위치나 작업 지시를 확인할 수 있어, 작업 중 시각이 자유롭지 않은 상황에서도 높은 효율을 유지할 수 있습니다.

교육 분야에서도 활용도가 증가하고 있습니다. 예를 들어, 기업 교육 플랫폼이나 언어 학습 앱에서는 실시간 발화 분석 및 피드백 기능을 갖춘 AI 튜터가 학습자의 억양, 문법, 이해도를 분석하여 맞춤형 피드백을 제공할 수 있습니다.

이 외에도 기업 내부에서는 보고 요청, 회의 요약, 정보 검색과 같은 반복적인 업무들을 음성으로 대체하여 업무 속도를 높이고 사용자 피로도를 줄일 수 있습니다.

마치며

음성은 더 이상 단순한 보조 수단이 아닙니다. 사용자의 흐름을 방해하지 않고, AI가 자연스럽게 녹아드는 입력 도구이자, 일상과 비즈니스 전반의 작동 방식을 바꾸는 전환점이 되고 있습니다. 오늘은 Speech 음성 AI의 모델들의 상황과 어떻게 우리 비즈니스에 영향을 끼치는지에 대해서 알아보았습니다. 눈깜빡이면 새로운 기술이 나오는 요즘, 몇 달뒤에 세상은 어떻게 변할 지 정말 기대되는 날들입니다. 다음에는 또 다른 유익한 이야기로 찾아오겠습니다. 감사합니다!

참고 자료