로컬라이제이션 기술은 과거에 머물러 있습니까? Jourik Ciesielski와 함께

로컬라이제이션은 진화하고 있지만, 그 핵심 기술은 무엇일까요? 그다지.

최신 에피소드에서 머징 마인드, Javi Diaz는 Yamagata Europe의 CTO이자 K International의 공동 설립자인 Jourik Ciesielski와 함께 앉습니다.

그들은 현지화 기술의 구식 상태, AI의 부상, 그리고 변화하는 산업에서 밀레니얼 리더가 되기 위해 실제로 필요한 것에 대해 논의합니다.

냉엄한 진실: 현지화 기술은 30년 되었습니다

현지화 도구는 수십 년 동안 존재해 왔지만, Jourik에 따르면 1980년대 이후로 크게 변하지 않았습니다.

"우리가 로컬라이제이션에 적용하고 있는 많은 기술과 프로세스는 30년 동안 변하지 않았습니다. 그렇게 오랫동안 변하지 않은 것이 있다면, 그것은 매우 견고하거나 구식입니다.

전통적인 CAT 도구, 번역 메모리, 그리고 QA 프로세스가 여전히 워크플로우를 지배하고 있습니다.

한편, AI 기반 솔루션은 콘텐츠가 생성, 번역, 전달되는 방식을 변화시키고 있으며—업계의 많은 사람들이 따라가지 못하고 있습니다.

Jourik은 이러한 낡은 사고방식이 AI가 전속력으로 전진하는 동안 현지화를 지연시키고 있다고 믿습니다.

AI와 "인간 대"의 종말 기계" 논쟁

수년 동안 로컬라이제이션 전문가들은 인간과 기계 중 어느 쪽이 번역을 처리해야 하는지에 대해 논쟁을 벌였습니다.

그러나 Jourik에 따르면 그것은 잘못된 대화입니다.

“우리는 이제 인간과 기계 모델로 나아갈 자원을 보유하고 있으며, 이 모델에서는 둘이 함께 더 좋고, 더 빠르고, 더 확장 가능한 콘텐츠를 생성합니다.”

AI는 인간 번역가를 대체하는 대신, 반복적인 작업을 처리하고 일관성을 향상시키며 워크플로우를 자동화함으로써 언어학자를 지원할 수 있습니다.

하지만 이것이 작동하려면, 기업들은 AI를 구식 시스템에 억지로 맞추는 대신 사용하는 방식을 재고해야 합니다.

가장 큰 장애물은 무엇입니까? 구식 프로세스

AI는 로컬라이제이션을 혁신하고 있지만 많은 기업이 이를 수용할 준비가 되어 있지 않습니다.

Jourik에 따르면 변화의 가장 큰 장애물은 다음과 같습니다.

• 레거시 시스템: 많은 기업들이 현대화하고 싶어하지만 오래된 워크플로우에 갇혀 있습니다.
• 기업의 저항: 의사 결정권자는 새로운 기술에 투자하는 것 또는 현재 프로세스를 방해하는 것을 두려워합니다.
• AI 전문 지식 부족: AI는 플러그 앤 플레이 솔루션이 아닙니다. 기업은 이를 효과적으로 구현하는 방법을 이해하는 사람이 필요합니다.

"우리는 우리가 알고 사랑하는 것으로 스스로를 제한합니다. 하지만 우리의 도구와 워크플로우를 재고하지 않으면, AI의 최고를 이끌어낼 수 없습니다.

앞으로 나아가기 위해 로컬라이제이션 전문가는 실험을 수용하고, AI에 적응하며, 기존 방식에 기꺼이 도전해야 합니다.

밀레니얼 세대 리더들이 업계를 변화시키는 방법

로컬라이제이션의 리더십도 진화하고 있습니다. 이전 세대와 달리 밀레니얼 세대의 리더들은 새로운 접근 방식을 도입합니다.

• 계층 구조보다 유연성 – 팀은 리더가 경직된 관리 구조 대신 협업을 장려할 때 번성합니다.
• 기술 주도의 문제 해결 – 밀레니얼 세대는 AI와 자동화를 두려워하는 대신 생산성 향상을 위해 받아들입니다.‍
• 커뮤니케이션의 진정성 – 정직한 통찰력을 공유하는 리더는 특히 디지털 우선 세계에서 신뢰를 구축합니다.

Jourik은 리더가 성공하려면 적응력이 뛰어나고 의사 소통이 잘되며 변화를 추진하는 것을 두려워하지 않아야 한다고 믿습니다.

"가장 중요한 것은 자신의 분야를 알고, 전문성을 갖추고, 자신의 의견이 날카롭더라도 대담하게 목소리를 내는 것입니다."

로컬라이제이션의 미래: 무엇이 바뀌어야 합니까?

자, 다음은 무엇일까요? Jourik은 업계에 필요한 두 가지 주요 변화를 강조합니다.

• AI 기반 워크플로우 – 기업들은 단순히 오래된 프로세스를 가속화하는 데 그치지 않고 AI를 통합하는 방법을 재고해야 합니다.‍
• 더 똑똑한 QA 시스템 – 전통적인 QA 방법은 가치보다 더 많은 잡음을 생성합니다. AI는 정확성을 개선하고 불필요한 검사를 줄일 수 있습니다.

"전통적인 QA는 끔찍합니다. 너무 많은 거짓 긍정을 생성하여 사람들이 실제 실수를 찾는 데 시간을 낭비합니다. 우리는 더 나은 시스템이 필요합니다.

메시지는 분명합니다: 로컬라이제이션 기술은 진화해야 하며, 그렇지 않으면 뒤처지게 될 것입니다.

최종 생각: 업계가 적응할까요?

로컬라이제이션은 전환점에 서 있습니다. AI가 업계를 재편하고 있지만 많은 기업이 낡은 방법을 고수하고 있습니다.

주릭의 조언? 변화를 받아들입니다. AI가 어떻게 작동하는지 배우세요. 현상 유지에 도전하세요.

"최고가 될 필요는 없습니다 - 당신은 최고의 자신이 되어야 합니다. 계속 배우고, 계속 적응하며, 당신의 아이디어를 공유하는 것을 두려워하지 마세요.

AI가 계속 발전함에 따라 적응하지 못하는 사람들은 어려움을 겪을 것입니다. 그러나 변화를 주도하고자 하는 사람들에게 로컬라이제이션의 미래는 기회로 가득 차 있습니다.