2025년 10월 8일, DForD Software 작성
글로벌 시장 진출의 꿈은 크지만, 막대한 현지화 예산은 언제나 부담스럽습니다. 값비싼 번역 회사와 시간이 오래 걸리는 수작업 프로세스는 많은 프로젝트의 발목을 잡아왔습니다. 하지만 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 이러한 비용 구조를 뒤흔들 강력한 기회를 제공합니다. 이 글에서는 LLM을 현명하게 활용하여 소프트웨어 현지화 비용을 대폭 절감하는 실용적인 전략들을 소개합니다.
가장 효과적인 비용 절감 전략은 소프트웨어 문자열의 초기 번역을 LLM에게 맡기는 것입니다. 이는 모든 문자열을 처음부터 사람 번역가에게 보내는 것보다 훨씬 저렴하고 빠릅니다. LLM은 사람이 검토하고 수정할 수 있는 견고한 기준 번역을 제공하여, 번역가가 ‘백지 상태’에서 시작하는 수고를 덜어줍니다.
인간 번역가를 완전히 대체하는 대신, LLM을 그들의 작업을 강화하는 ‘슈퍼 어시스턴트’로 활용하세요. LLM이 번역의 대부분을 처리하게 하고, 전문 검토자가 그 결과물을 빠르게 감수(post-editing)하도록 하는 것입니다. 이 ‘인간 참여(Human-in-the-loop)’ 모델을 통해 AI의 속도와 비용 효율성의 이점을 누리면서도 높은 수준의 품질을 유지할 수 있습니다. 전체 번역 비용보다 훨씬 저렴한 검토자의 시간에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.
"가장 현명한 비용 절감은 AI에게 ‘넓이’를, 인간에게 ‘깊이’를 맡기는 것입니다. AI의 초벌 번역으로 전체를 커버하고, 인간 전문가가 정교하게 다듬는 것, 이것이 바로 비용, 품질, 속도의 황금 비율입니다."
번역 메모리(TM)는 이전에 번역된 문자열의 데이터베이스로, 여러분의 소중한 언어 자산입니다. TM 시스템을 LLM 워크플로우와 통합하면, 동일하거나 유사한 문자열을 몇 번이고 다시 번역하는 비용 낭비를 막을 수 있습니다. LLM은 새로운 문자열 번역에 사용하고, TM은 이미 번역된 문자열을 자동으로 채우는 데 사용하세요. 시간이 지날수록 이는 엄청난 비용 절감으로 이어집니다.
LLM 사용 비용은 어떤 공급자와 모델을 선택하느냐에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 소규모 프로젝트의 경우, 무료 사용량이나 사용한 만큼만 지불하는 종량제 요금제를 제공하는 서비스가 매우 비용 효율적일 수 있습니다. 대규모 프로젝트의 경우, 구독 기반 모델이나 비용을 더 세밀하게 제어할 수 있는 자체 호스팅 오픈소스 LLM을 고려해볼 수 있습니다.
AI에게 가능한 한 많은 맥락(예: 스크린샷, 개발자 노트, 용어집)을 제공함으로써, 초기 번역의 품질을 높이고 비용이 많이 드는 재작업의 필요성을 줄일 수 있습니다. 초기 번역이 정확할수록, 후반 편집에 드는 시간과 비용은 줄어듭니다. AI가 ‘추측’하는 일을 줄이는 것이 곧 비용 절감의 지름길입니다.
이러한 전략들을 실행함으로써, 소프트웨어 현지화는 더 이상 개발 과정의 큰 부담이 아닐 수 있습니다. LLM은 비용 절감을 위한 강력한 도구이지만, AI와 인간 전문가의 장점을 결합한 잘 설계된 워크플로우의 일부로 사용될 때 가장 큰 효과를 발휘하여, 최소의 투자로 최대의 글로벌 시장 효과를 누리게 할 것입니다.
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