DeepL과 Inetum의 만남

글로벌 IT 컨설팅 및 엔드투엔드 디지털 서비스 제공업체 Inetum은 글로벌 팀 간의 지식 공유를 효율화하기 위해 DeepL을 도입했습니다. 회사가 더 많은 지역으로 확장되면서 언어는 단순한 커뮤니케이션 이슈가 아닌 전문 서비스 분야의 규모 확대와 협업을 저해하는 핵심 요인으로 드러났습니다.

2년 후, Inetum은 일상 업무에 DeepL을 통합했습니다. Confluence와의 간단한 통합으로 시작하여 여러 부서의 350명 이상 직원이 활용하는 다국어 지원 전략으로 발전했습니다. 최근에는 DeepL Voice를 도입하여 음성 언어의 장벽을 최소화하고 컨설턴트의 글로벌 배치를 더 빠르고 유연하게 실행하고 있습니다.

Inetum: 전 세계 19개국, 28,000명의 직원을 지원

프랑스에 본사를 둔 Inetum은 전 세계 19개 이상의 국가에서 통신, 정부, 에너지 등 다양한 산업의 고객과 협력하여 영향력 있는 디지털 전환을 추진하고 있습니다. 약 28,000명의 현지 직원을 기반으로 현대화부터 혁신까지 각 산업의 특정 요구에 맞춘 엔드투엔드 서비스를 제공합니다. Inetum은 또한 Microsoft의 전략적 파트너이자 책임감 있는 AI 혁신 센터(RAIIC)의 회원입니다.

내부적으로 세바스티앙 뒤몽(Sébastien Dumon) CTO 조직은 가시성 플랫폼과 협업 도구 등 확장성과 보안이 검증된 기술 스택으로 글로벌 운영을 고도화하고 있으며, DeepL과 같은 언어 도구가 이 체계의 핵심 구성 요소입니다.

시간이 많이 소요되는 프로세스, 비일관적인 품질

DeepL 도입 전, 번역 워크플로는 단절되고 표준화되지 않았습니다. 국경 간 커뮤니케이션은 필수였지만, 다국어 콘텐츠는 임시방편으로 처리되곤 했습니다. 직원들은 다국어를 구사하는 팀원, 무료 온라인 도구, 임시 해결책 등 가능한 모든 수단에 의존했습니다. 그 결과, 번역의 정확도는 제각각이고, 비효율적이며, 일관성이 부족했습니다. Inetum은 이 위험을 감수할 수 없었습니다.

품질은 특히 큰 과제였습니다. 세바스티앙은 “사용 중인 플러그인으로 연동 가능한 다른 번역 서비스는 기대 수준의 품질을 충족하기 어려웠다”라고 말합니다.

이 문제를 해결하기 위해 Inetum 팀은 소프트웨어 팀 문서를 시작으로 Confluence에 DeepL API를 통합했습니다. 이 프로젝트는 내부 콘텐츠 현지화를 위한 일관적이고 확장 가능한 기반을 마련했습니다.

DeepL Voice로 원활한 커뮤니케이션 실현

문서화된 지식은 시작에 불과했습니다. 특히 여러 국가의 컨설턴트 및 고객과 진행하는 회의에서 음성 커뮤니케이션 협업이 또 다른 과제로 떠올랐고, 언어 요건은 의도치 않게 Inetum의 인재 채용 범위를 좁혔습니다.

세바스티앙은 “핵심 목표는 인재 채용 저변을 넓히는 것이었으며, 다국어 능력을 필수 조건으로 두지 않는 것”이라고 설명합니다.

예를 들어, 포르투갈의 숙련된 개발자들은 적절한 기술 역량을 갖추고 있었음에도 프랑스어 구사가 불가능하다는 이유로 채용에서 배제되어야 했습니다. Inetum은 DeepL Voice를 통해 언어 장벽을 해소했습니다. 이제 국경 간 협업이 원활하게 이루어지고 있으며, 채용 기준도 언어가 아닌 역량 중심으로 전환되었습니다.

DeepL의 강점

세바스티앙은 Microsoft RAIIC 프로그램 참여에 대해 언급하며, “솔루션을 평가할 때는 투명성, 신뢰성, 안정성, 개인정보 보호 등의 윤리적 AI 원칙을 고려해야 한다”라고 강조합니다.

DeepL의 암호화, GDPR 준수, 엔터프라이즈급 인프라는 전사 확대 도입을 결정짓는 핵심 요인이 되었으며, 번역 품질 또한 중요한 판단 근거였습니다.

DeepL의 차별점

사용량 추적은 Inetum이 ROI 측정 핵심 지표였습니다. DeepL Voice 도입 이후 팀 간 다국어 협업이 증가하며 그 효과가 입증되었습니다. 더 많은 프로젝트에 더 넓은 전문 역량이 투입되어 고객 성과도 향상되었습니다.

API 관점에서 ROI는 지식 센터의 번역량 기준으로 산출됩니다. 매년 수백 건의 문서가 번역되며, 문서당 16,000자에서 85,000자 이상 규모로 집계됩니다. 이를 통해 조직 전반의 규모와 효율성을 정량화할 수 있습니다.

더 많은 언어, 더 큰 유연성

Inetum은 직원과 고객이 각자의 모국어로 회의를 진행할 수 있도록 지원해, 커뮤니케이션 제약 없이 여러 지역에 내부 지원팀을 더 효율적으로 배치하고 있습니다. 그 결과, 기술 인력은 언어가 아닌 전문 역량에 따라 적절한 프로젝트에 투입되어 비용 효율성과 전문성이 동시에 강화되고 고객 성과도 향상되었습니다. 과거 언어 제약으로 충원에 어려움이 있었던 직무도 이제 위치와 무관하게 역할에 가장 적합한 인재를 채용할 수 있습니다.

문서 작성 간소화

DeepL API를 통해 번역 문서와 내부 프로세스를 직원의 모국어로 즉시 제공할 수 있습니다. 이는 온보딩 절차가 단축되고 글로벌 팀의 운영 일관성이 강화됩니다.

비용 절감, 효율성 향상

다국어 인력 채용이나 수작업 번역에 의존하던 방식은 비용과 운영 복잡성을 모두 키웠습니다. 특히, 특정 언어 인력이 드물거나 인건비가 높은 지역일수록 부담은 더욱 커졌습니다. 이로 인해 채용 시간도 증가했으며, 중요한 프로젝트의 진행 속도가 지연되었습니다. DeepL을 도입한 이후에는 모든 문서의 즉시 번역과 회의 및 통화의 음성 번역이 가능해지며, 더 이상 언어는 문제가 되지 않았습니다. Inetum은 다국어 인력 의존도를 낮춤으로써 인력 효율성을 개선하고 조직 유연성을 높일 수 있었습니다.

다음 단계

Inetum은 DeepL Voice를 영업, 안전, 품질 등 다양한 부서로 추가 확대할 계획입니다. 세바스티앙은 “DeepL Voice의 전사 배포 가능성이 크다”라며, “영업, 안전, 품질 팀은 현재 여러 국가에서 다양한 프로젝트를 진행 중”이라고 덧붙였습니다.

DeepL은 이미 대부분의 언어적 요구 사항을 충족하고 있지만, 세바스티앙의 팀은 고객용 앱에 적용할 디스플레이 구성 파일 번역 자동화라는 새로운 사용 사례도 모색하고 있습니다. 개인적으로 가장 중요시하는 점에 대해 세바스티앙은 “이 솔루션의 가장 흥미로운 부분은 다른 솔루션이 단일 음성 언어를 강제하거나 화자 변경 시 언어가 바뀌는 반면, 모든 참가자가 각자의 언어와 자막을 선택할 수 있다는 점”이라고 답했습니다.

Inetum에게 AI는 단순한 기술 트렌드가 아닌, 직원들을 직접 지원하고 성장을 촉진하는 도구입니다. DeepL 덕분에그 비전은 이상을 넘어 현실이 되었습니다.