애널리스트 인사이트: 언어 AI가 제조업을 혁신하는 방법
최근 Forrester 연구에 따르면, 제조업체의 85%가 향후 12개월 내 비즈니스 애플리케이션에 AI 지원 및 생성형 AI 도구를 도입할 계획이 있습니다. (1) 하지만 효과적인 실행 방안이 무엇인지가 가장 중요한 과제입니다.
DeepL은 기업의 AI 도입 전략을 구체화하는 데 도움을 주고자 Forrester와 협업하여 최신 웨비나인 “2025년 언어 AI가 제조업을 변화시키는 방법"을 공개했습니다. 이 웨비나에서는 Forrester의 애널리스트 마사 베넷(Martha Bennett)과 케이틀린 피어스(Kathleen Pierce)가 DeepL의 수석 제품 마케팅 관리자 조이 우즈에그부(Joy Uzuegbu)와 함께 제조업체의 AI 도입과 관련된 핵심 인사이트를 공유합니다. 주제는 다음과 같습니다.
- 제조업체의 커뮤니케이션 과제 및 비즈니스 성과에 미치는 영향
- 글로벌 AI 도입 트렌드에 대한 DeepL 및 Forrester의 최신 인사이트
- 언어 AI를 활용하여 커뮤니케이션 격차를 해소하고 ROI를 달성한 제조업체의 실제 사례
주요 내용을 확인하거나 여기에서 전체 웨비나를 시청하세요.
2025년, 언어 장벽이 초래하는 현실적인 도전 과제
전 세계 인구 중 오직 20%만이 유창하게 영어를 구사한다는 사실을 알고 계셨나요? (2) 글로벌 제조업체에게 언어 장벽은 피할 수 없는 문제이며, 종종 인식하지 못하는 방식으로도 발생합니다. 효과적인 커뮤니케이션이 이루어지지 않으면 공장 현장부터 공급망, 그 너머까지 높은 비용이 발생할 수 있습니다. (3)
특히 복잡한 기술 문서가 포함된 경우 글로벌 운영이 더욱 어려워집니다. 또한, 글로벌 확장을 위해서는 현지 규정과 운영 절차에 대한 정확한 이해가 필수적이므로 확장성에도 장애가 될 수 있습니다.
최근 Forbes 연구에서도 내부 커뮤니케이션 오류로 인한 비용 부담이 커지고 있음을 강조했으며, 언어 장벽이 제조업 운영 전반에 지속적인 영향을 미치고 있다는 사실을 밝혔습니다. (4)
AI, 과대광고일 뿐일까요?
“제조업의 모든 비즈니스 영역 및 기능에서 AI의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다.” 마사 베넷(Martha Bennett), VP, 수석 애널리스트, Forrester
AI는 광범위한 기술을 포괄하며, 생성 AI는 그중 하나에 불과합니다. 새로운 기술들이 지속적으로 등장하고 있지만 전문가들은 전반적으로 AI가 앞으로도 꾸준히 발전할 것이라는 의견에 동의합니다.
마사(Martha)에 따르면, 최근 Forrester 설문조사에서 제조업체의 85%가 AI를 최우선 과제로 꼽을 정도로 산업 전반에서 AI 도입이 가속화되고 있습니다. (5) 실제로 많은 제조업체는 이미 예측 분석 및 번역 기술을 활용하여 혁신을 이루고 있으며, AI는 점점 더 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
새로운 시대를 여는 언어 AI
웨비나에서 케이틀린(Kathleen)은 AI 이전 시대에는 제조업체가 필수적인 최소한의 번역 작업만 수행했으며, 이 과정에서 높은 비용과 시간이 소요되었다고 설명합니다. 그러나, 언어 AI 도입 이후 번역할 수 있는 콘텐츠의 양이 비약적으로 증가했습니다. 이러한 원활한 커뮤니케이션은 제조업 내외부 전반에 걸쳐 혁신적인 영향을 미쳤습니다. 이제 제조업체는 관련 기술 문서와 고객 대화를 즉시 고품질로 번역할 수 있으며, 이를 통해 생산성, 효율성, 협업 수준이 크게 향상되었습니다. 생산 과정은 물론 규정 준수까지도 더욱 원활하게 이루어지고 있습니다.
“저는 오랫동안 현지화 업무를 담당해 왔습니다. 전통적으로 비즈니스에서는 번역 작업이 자산 및 프로젝트 단위로 이루어졌죠. 하지만 지금은 상황이 완전히 달라졌습니다. 우리는 유비쿼터스 현지화 시대에 접어들고 있습니다.” 케이틀린 피어스(Kathleen Pierce), 수석 애널리스트, Forrester
마케팅, 기술 문서, 고객 지원, 글로벌 공급망까지 비즈니스의 모든 잠재적인 접점을 고려해 보세요. 이제 제조업체는 필요할 때마다 AI 번역으로 모든 콘텐츠를 번역할 수 있습니다. 케이틀린의 말처럼 완전히 새로운 시대가 열렸습니다.
현상 유지의 위험성
AI 번역 도구 도입을 고려할 때, 중요한 질문 중 하나는 기존 방식을 그대로 유지하는 것이 가능할지의 여부입니다. 제조업 비즈니스에서는 다양한 언어와 마주하게 됩니다. 고객, 거래 규정 준수, 파트너 에코시스템, 직원 등 다양한 이해관계자를 고려해 보세요. 또한, 기술 문서, 공급망 자료, 내부 애플리케이션, 파트너 포털, 웹사이트 등 번역이 필요한 수많은 접점이 존재합니다. 이제 다음 세 가지 중요한 질문을 스스로 던져보세요.
- 각 단계에서 발생할 수 있는 커뮤니케이션 오류의 위험은 무엇인가?
- 대상이 출발 언어의 모든 내용을 이해할 수 있다고 얼마나 확신할 수 있는가?
- 이러한 대상과의 커뮤니케이션 오류가 발생하면 어떤 결과가 발생할 것인가?
복잡하고 섬세한 번역의 경우 사람의 검토가 필수적이지만, AI 번역이 이를 보완하여 기존에는 불가능했던 대규모 번역 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
케이틀린은 DeepL의 LLM과 같은 전문 언어 모델은 엄선된 언어 전문가에 의해 독점 데이터로 직접 선별 및 훈련되었기 때문에, 온라인에서 제공되는 훈련되지 않은 무료 도구와는 근본적으로 차원이 다르다고 강조합니다. 따라서, 비즈니스 환경에서도 더욱 안전하게 사용할 수 있습니다.
웨비나를 통해 자세히 알아보기
DeepL의 최신 웨비나 “2025년 언어 AI가 제조업을 변화시키는 방법”에서는 AI 도입을 통해 제조업체의 워크플로를 혁신하고 성장을 촉진하는 전략에 대한 전문가의 인사이트를 제공합니다. 지금 온디맨드로 시청하여 언어 AI가 제조업에 미치는 영향을 자세히 알아보세요. 또한, Beiersdorf, JAE, Panasonic Connect와 같은 글로벌 제조업체가 이미 DeepL을 활용하여 커뮤니케이션과 효율성을 개선한 사례도 확인할 수 있습니다.
업계 최고의 애널리스트로부터 최신 인사이트를 얻고 AI 도입을 위한 여정을 시작하세요.
여기에서 전체 웨비나를 시청하세요.
(1) Forrester’s Priorities Survey 2024
(2) Pearson “How English empowers your tomorrow” 2024년 3월
(3) Axios HQ “2024 State of Internal Communications” 2024년 9월 24일 액세스
(4) Forbes Media. “The State of Workplace Communication in 2024,” 2023년 3월 8일
(5) Forrester’s Priorities Survey 2024