AI가 번역 워크플로우를 단순화하는 방법

AI는 번역 워크플로우의 운영 방식을 완전히 변화시켰으며, 더 빠르고 효율적이며 비용 효과적으로 만들었습니다. 다음은 알아야 할 사항입니다:

• 속도: AI는 번역 시간을 최대 80%까지 단축합니다.
• 비용 절감: 기업들은 기존 방법 대비 30-50% 낮은 비용을 보고하고 있습니다.
• 도입: 전 세계 번역의 70%가 현재 기계 지원 프로세스를 포함합니다.
• 정확성: Human Adaptive Feedback(HAF)과 같은 AI 도구는 실시간 편집으로부터 학습하여 일관성을 개선합니다.
• 효율성: 초안 작성, 용어집 적용, 품질 검사와 같은 작업이 자동화되어 인간 번역가가 더 복잡한 작업에 집중할 수 있습니다.
• 실제 결과: Polhus 및 Ajax Systems과 같은 기업은 생산성을 높이면서 수백만 달러를 절감했습니다.

AI는 반복적인 작업과 초안을 처리하고, 인간 번역가는 톤과 맥락을 다듬어 고품질의 결과를 만듭니다. 이러한 균형은 비즈니스 요구에 맞춘 더 빠르고 비용 효과적인 번역을 보장합니다.

이 AI 번역 워크플로우가 $300k의 번역 비용을 대체했습니다

AI가 번역 워크플로우를 개선하는 방법

AI는 시간이 많이 걸리는 수동 작업을 인수함으로써 번역 워크플로우를 재편성했으며, 팀이 더 빠르고 효과적으로 작업할 수 있도록 합니다. 백지 상태에서 시작하는 대신, 번역가는 이제 즉각적인 초안, 자동화된 품질 검사 및 일관된 용어 사용의 이점을 누립니다.

초기 번역 초안 작성

오늘날의 AI 도구는 전체 번역 초안을 즉시 생성할 수 있으며, 번역가가 톤, 지역적 뉘앙스 및 문체적 세부 사항을 다듬는 데 집중할 수 있는 기반을 제공합니다.

2025년 7월, Secret Escapes는 브랜드 음성으로 모델을 교육하여 일상적인 번역 작업을 처리하는 AI 도구를 도입했습니다. 이러한 전환으로 사내 언어학자들이 프리랜서 비용을 증가시키지 않으면서 20% 더 많은 캠페인을 지원할 수 있게 되었습니다. 마찬가지로, Therabody는 사용자 설명서와 같은 기술 콘텐츠에 AI 기반 워크플로우를 사용하여 번역 비용을 60% 절감하면서 99.7%의 정시 배송률을 달성했습니다 ^[6].

AI 시스템은 또한 Human Adaptive Feedback(HAF)을 통합하며, 이는 번역가가 수행하는 모든 편집으로부터 학습한다는 의미입니다. 예를 들어, 언어학자가 용어나 구를 수정하면, 시스템은 그 변경 사항을 프로젝트 전체에 적용하여 반복적인 수정을 제거합니다 ^[5]. 이 실시간 학습 루프는 시간을 절감할 뿐만 아니라 작업 전체에서 더 큰 일관성을 보장합니다.

이러한 발전을 바탕으로, AI는 번역 프로세스 내 반복적인 작업을 단순화하는 데 주도적인 역할을 합니다.

반복적인 작업 자동화

반복적인 작업을 처리하는 AI의 능력이 정말 빛을 발합니다. PDF 또는 기타 편집 불가능한 파일에서 텍스트 추출, 콘텐츠 분할, 복잡도에 따라 문서를 올바른 번역가에게 라우팅하는 것과 같은 작업이 이제 자동화되어 팀의 귀중한 시간을 확보합니다.

번역 메모리(TM) 시스템은 이전에 번역된 구를 향후 사용을 위해 저장합니다. 유사하거나 동일한 문장이 나타나면, AI는 자동으로 이를 채워 일관성을 보장하고 번역가에게 중복 작업을 하지 않도록 합니다 ^[1][7]. AI는 또한 용어집을 적용하여 기술 또는 산업별 용어에 승인된 번역을 적용하여 수동 수정의 필요성을 줄입니다.

그 위에, AI 기반 품질 보증 도구는 번역에서 일관성 없는 대문자, 구두점 오류 또는 문법 실수와 같은 문제를 스캔합니다 - 인간 검토가 시작되기 전에 이를 포착합니다 ^[1]. 배치 처리는 추가로 속도를 높이며, 팀이 여러 파일을 한 번에 업로드하고 몇 초 안에 모든 파일에 변경 사항을 적용할 수 있습니다 ^[7].

자동화가 효율성을 향상시키지만, 속도와 품질 사이의 올바른 균형을 찾는 것이 필수적입니다.

속도와 품질의 균형

AI는 단순히 속도를 높이는 것이 아니라 품질도 유지합니다. 핵심은 각 콘텐츠 유형에 올바른 AI 접근 방식을 사용하는 것입니다. 예를 들어, 내부 FAQ 또는 지원 티켓은 최대 속도와 비용 절감을 위해 원시 AI를 사용하여 번역할 수 있습니다. 반대로, 마케팅 자료 또는 인앱 콘텐츠는 AI가 초안을 작성하고 인간이 톤과 유창성을 다듬는 AI 기반 인간 번역(AIHT)의 이점을 누립니다 ^[6].

한 포천 500대 기업은 완전 인간 워크플로우에서 AIHT로 전환하여 $3.4백만을 절감하고 번역 시간을 50% 단축했으며, 동시에 99 이상의 다차원 품질 메트릭(MQM) 점수를 유지했습니다 - 거의 인간 수준의 품질과 일치합니다 ^[6]. AI 플랫폼은 이제 초안에 품질 점수를 할당하여 팀이 어떤 번역이 게시할 준비가 되었는지, 어떤 번역이 추가 개선이 필요한지 결정하도록 돕습니다 ^[1]. 이러한 타겟팅된 접근 방식으로 번역가는 고가치 편집에 집중할 수 있습니다.

"AI는 언어학자들이 더 빨리 일할 수 있도록 할 뿐만 아니라 실제로 그들의 순수 언어학적 전문 지식을 더 활용할 수 있도록 하는 동일하게 매우 견고한 기초를 제공합니다."
– Andreas Laursen, 프로그램 관리 이사, Lilt ^[5]

팀 번역 플랫폼에서 AI 사용

AI는 번역 팀이 함께 일하는 방식을 재편성하여 커뮤니케이션과 워크플로우 관리를 단순화합니다. AI 기반 플랫폼을 사용하면 번역가, 편집자, 프로젝트 관리자, 클라이언트가 하나의 공유 공간에서 협력할 수 있으며, 이메일, 스프레드시트, 분산된 파일을 조정하는 번거로움을 없앱니다.

실시간 협업 기능

현대의 AI 도구를 통해 팀 멤버는 소스 및 대상 텍스트를 나란히 표시하는 이중 언어 보기를 사용하여 동시에 번역 작업을 수행할 수 있습니다 ^[1]. 이 세그먼트 중심의 편집 접근 방식으로 편집자는 문서의 나머지 부분에 영향을 주지 않으면서 특정 문장을 다듬을 수 있습니다.

시각적 맥락과 같은 기능은 번역가에게 최종 디자인에서 자신의 작업이 어떻게 표시될 것인지에 대한 명확한 그림을 제공합니다. 번역된 텍스트가 사용자 인터페이스 내에 맞을지 추측하는 대신, 그들은 실시간으로 레이아웃 조정을 볼 수 있습니다 ^[8]. 추가로, Human Adaptive Feedback(HAF)은 언어학자가 용어나 구를 업데이트할 때 AI가 전체 프로젝트에 즉시 이러한 수정 사항을 적용하도록 보장합니다 ^[5].

이러한 실시간 편집 도구는 중앙 집중식 커뮤니케이션과 결합하여 워크플로우를 더 부드럽고 효율적으로 만듭니다.

중앙 집중식 커뮤니케이션 시스템

AI 플랫폼은 모든 프로젝트 관련 논의를 한 곳에 통합하여 팀 커뮤니케이션을 단순화합니다. Slack과 같은 도구와의 통합으로 팀은 플랫폼을 떠나지 않고도 특정 문자열이나 용어에 대해 논의할 수 있습니다. 편집기 내 댓글은 클라이언트가 개별 문장에 직접 피드백을 제공하도록 하며, 노트는 관련 섹션에 자동으로 연결됩니다.

실시간 대시보드는 프로젝트 진행 상황을 명확하게 보여주어 관리자가 지연 또는 용어 불일치와 같은 문제를 조기에 파악할 수 있도록 돕습니다 ^[10][9]. AI는 또한 일정에서 뒤처질 수 있는 작업에 플래그를 지정하여 잠재적 병목 현상이 신속하게 처리되도록 보장합니다. 번역 메모리, 용어집, 스타일 가이드와 같은 언어 자산에 대한 중앙 집중식 저장소는 프로젝트 전체에서 일관된 용어와 브랜드 언어를 보장합니다.

예를 들어 Asana는 전용 번역 관리 시스템을 구현하여 워크플로우를 중앙 집중화하고 지역화 프로세스의 70%를 자동화했습니다. 이러한 전환으로 수동 작업이 30% 감소했고 시간, 라이선싱 및 운영 비용에서 연간 약 $1.4백만을 절감했습니다 ^[9].

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AI와 인간 전문성 결합

AI는 번역 워크플로우의 속도를 높일 수 있지만, 최종 제품이 독자에게 정말로 울려 퍼지도록 하는 것은 인간 번역가입니다. AI가 초기 초안을 효율적으로 처리하는 동안, 인간 전문성은 문화적 맥락, 감정적 톤, 기계가 종종 놓치는 미묘한 의미와 같은 뉘앙스를 다루어 이러한 번역을 다듬습니다. 함께, 이 협업은 빠르고 정확한 번역을 제공합니다. 팀 플랫폼이 워크플로우를 간소화하더라도, 번역이 문화적 및 맥락적 기대를 충족하도록 보장하는 것은 인간의 손길입니다.

인간 검토자가 AI 번역을 개선하는 방법

인간 검토자는 특히 관용구, 유머, 슬로건, 문화적 미묘함과 관련하여 AI가 생성한 번역을 다듬는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 한 조사에 따르면 응답자의 82%가 표준 기계 번역이 산업별 용어를 정확하게 처리하지 못했다고 생각했습니다^[3]. AI가 "bite the bullet"이라는 구를 문자 그대로 번역한다고 상상해보세요 - 의도된 의미를 완전히 놓칩니다. 인간 언어학자는 이러한 문제를 해결하기 위해 개입하여 메시지가 의도된 대로 대상 청중과 연결되도록 합니다.

Human Adaptive Feedback(HAF)은 번역가가 실시간으로 AI 모델을 재교육할 수 있도록 함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 언어학자가 용어를 수정하거나 표현을 조정하면, 시스템은 그러한 조정으로부터 학습하고 전체 프로젝트에 즉시 적용합니다^[5].

"AI는 언어학자들이 더 빨리 일할 수 있도록 할 뿐만 아니라 실제로 그들의 순수 언어학적 전문 지식을 더 활용할 수 있도록 하는 동일하게 매우 견고한 기초를 제공합니다." - Andreas Laursen, 프로그램 관리 이사, Lilt^[5]

복잡한 콘텐츠 관리

법적 계약, 의료 문서, 창의적인 마케팅 캠페인과 같은 전문화된 자료와 관련하여, 인간의 감시는 필수가 됩니다. AI는 종종 엄격한 용어 제어나 특정 구의 설득력 있는, 불쾌한 또는 문화적으로 민감한 특성을 이해하는 데 어려움을 겪습니다^[11]. 이러한 고위험 프로젝트의 경우, 인간 전문가가 주도적인 역할을 하며 일관성 검사 및 용어 관리와 같은 작업에 AI를 지원 도구로 사용합니다.

예를 들어, 암호화폐 거래소인 Gemini는 AI를 전문 인간 검토와 결합하여 암호화폐별 용어를 처리했으며, 재정 콘텐츠에 필요한 정밀도를 유지하면서 처리 시간을 절반으로 단축했습니다^[6].

가장 효과적인 접근 방식은 콘텐츠를 위험 수준별로 분할하는 것입니다. FAQ와 같은 대량의 저위험 자료는 경미한 인간 편집으로 AI에 적합합니다. 반면에, 고객 대면 마케팅 캠페인 및 규제 자료는 의도된 브랜드 음성, 감정적 톤 및 규정 준수 기준에 맞는지 확인하기 위해 완전한 인간의 감시가 필요합니다^[11][12].

번역 워크플로우에서 AI 성능 추적

AI가 번역 프로세스의 일부가 되면, 그 성능을 계속 추적하는 것이 중요합니다. 그 영향을 진정으로 이해하려면, 실제 결과를 반영하는 측정 가능한 메트릭에 초점을 맞추세요. 눈에 띄는 메트릭 중 하나는 편집 시간(TTE)으로, 언어학자가 AI가 생성한 번역을 개선하는 데 소비하는 시간을 추적합니다. 이 메트릭은 처리 시간 및 비용 감소를 강조함으로써 ROI에 직접 연결됩니다 ^[14][15].

다른 핵심 메트릭으로는 시간당 단어(WPH)로 생산성을 측정하고, 정시 배송(OTD)으로 마감 시간이 지속적으로 충족되도록 보장합니다 ^[13]