전사적 ‘언어 인프라’ 구축: Kanadevia가 글로벌 확장을 지원하기 위해 IT 기반을 강화한 방법

Kanadevia의 글로벌 성장 전략: 언어 장벽으로 인한 마찰 감소

Kanadevia Corporation(구 Hitachi Zosen Corporation, 이하 Kanadevia)은 폐기물 에너지화 시설, 수처리 시설, 수소 생산 시스템, 메탄화 기술 등 탈탄소화와 자원 순환을 위한 환경 및 에너지 비즈니스를 운영하고 있습니다. 글로벌 영업이익 비율 50% 달성을 목표로, 스위스 자회사를 포함한 해외 조직과의 협력을 확대하고 있습니다.

그러나 이 전략의 실행 과정에서 다국어 커뮤니케이션은 주요 운영 과제로 부상했습니다.

Kanadevia는 조직 전반에 걸쳐 안전하고 일관된 번역을 지원하고, 회의와 일상 협업에서 발생하는 마찰을 최소화하고자 DeepL의 제품군을 도입했습니다. 문서 번역을 위한 DeepL Pro, 글쓰기 지원을 위한 DeepL Write, 온라인 회의와 대면 회의를 지원하는 DeepL Voice for Meetings와 DeepL Voice for Conversations를 활용해 원활한 다국어 커뮤니케이션을 구현했습니다.

(왼쪽부터 오른쪽)

스에오카 켄지(Kenji Sueoka), 정보통신기술 진흥본부 글로벌 정보 구조 관리 섹션 관리자

이재임(Lee Jaeim), 정보통신기술 진흥본부 정보인프라 관리 섹션 글로벌 정보구조관리팀 IT 엔지니어

이시바시 켄지(Kenji Ishibashi), 정보통신기술 진흥본부 글로벌 정보 구조 관리 섹션 IT 엔지니어

글로벌 비즈니스 확장을 가로막는 다국어 커뮤니케이션 장벽

Kanadevia의 비즈니스 전략과 글로벌 확장을 추진하는 과정에서 어떤 과제에 직면하셨는지 말씀해 주세요.

스에오카: 우리는 글로벌 비즈니스와 국내 비즈니스의 영업이익 비중을 50:50으로 균형 있게 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 해외 프로젝트를 확대하고 있으며, 그 과정에서 해외 지사와의 긴밀한 협업과 정보 공유가 필수적입니다.

하지만 사내 문서의 상당수가 일본어로 작성되어, 해외 지사의 현지 직원들이 진행 상황을 충분히 파악하기 어려운 경우가 있었습니다. IT 부서로서도 유지보수 정보와 내부 공지 사항을 일본어와 영어로 모두 제공해야 한다는 요구도 점점 더 커지고 있었습니다.

또한, 해외 팀과의 회의에서는 언어에 대한 부담이 심리적 장벽으로 작용해 의사소통이 지연되는 경우도 있었습니다. 이러한 언어적 문제는 결국 업무 속도와 효율성에 영향을 미쳤습니다.

이 과제는 영어에만 국한되지 않습니다. 많은 상황에서 태국어나 인도네시아어 등의 다양한 언어로 소통해야 할 필요가 있습니다. 단순히 영어를 구사하는 인력을 확보하는 것만으로는 이러한 요구를 충족하기 어렵습니다.

스에오카 켄지(Kenji Sueoka), 정보통신기술 진흥본부 글로벌 정보 구조 관리 섹션 관리자

DeepL 도입을 고려하게 된 계기는 무엇이었나요?

스에오카: 이 프로젝트는 한 임원이 DeepL의 정식 제품 도입을 요청하며 적극적으로 지원한 것을 계기로 시작되었습니다. 이후 내부 설문조사를 진행한 결과, 이미 직원들이 개인적으로 DeepL을 활용하고 있다는 사실을 확인했습니다. 이에 따라 직원들이 안심하고 사용할 수 있도록 공식 승인된 환경을 제공할 필요가 있다는 결론에 이르게 되었습니다.

DeepL을 본격적으로 도입하기 전에는 번역 업무를 어떻게 처리했나요?

이시바시: 사용 사례에 따라 파일 번역 도구, 텍스트 번역 도구, 범용 AI를 조합하여 활용했습니다. 하지만 어느 것도 전사 표준 도구로 자리 잡지는 못했습니다. 

일부 도구는 사용량 기반 요금제로 인해 예산 관리와 내부 승인 절차를 복잡하게 만들었고, 다른 도구는 번역 품질이 전문적인 비즈니스 환경에서 요구되는 수준에 미치지 못했습니다. 그 결과, 부서와 개인마다 사용하는 도구와 워크플로가 달라 품질과 업무 효율에 일관성이 부족한 상황이었습니다.

이로 인해 위기감이 커졌습니다. 전사 차원의 안전한 번역 환경이 없다면 해외 지사와의 정보 공유와 일상 업무의 속도에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 이에 따라 조직 전체에서 일관되게 사용할 수 있는 통합 번역 인프라의 필요성을 인식하게 되었습니다.

이시바시 켄지(Kenji Ishibashi), 정보통신기술 진흥본부 글로벌 정보 구조 관리 섹션 IT 엔지니어

계약서와 R&D, IT까지: DeepL 도입의 전사적 확대

도입에 앞서 검증은 어떻게 진행하셨나요?

스에오카: 2024년, 약 100명의 사용자를 대상으로 개념 증명(PoC)을 진행해 DeepL 라이선스를 배포하고, 실제 업무에 이 도구를 활용하도록 요청했습니다. 이후 설문조사를 통해 번역 품질과 비즈니스 활용성에 대한 피드백을 수집했으며, 다수의 비즈니스 목적으로도 충분히 활용할 수 있는 수준의 품질이라고 평가했습니다.

기존 도구와의 역할 분담이나 전환 과정에 대한 우려는 크지 않았고, 내부 조율도 원활하게 이루어졌습니다. 보안과 규정 준수 측면에서도 요구 조건을 충족하여 선정 과정에서 큰 우려 사항이 없었습니다. 그 결과, 도입 작업은 신속하게 진행되었으며 약 두 달 만에 정식 계약으로 이어졌습니다.

현재 조직 전반에서 DeepL을 어떻게 활용하고 계신가요?

이시바시:DeepL Pro, DeepL Write, DeepL Voice for Meetings, 그리고 DeepL Voice for Conversations를 도입하여 사용자가 업무에 적합한 도구를 선택할 수 있도록 지원했습니다. 또한, 추가 기능 및 데스크톱 애플리케이션을 함께 제공해 조직 전반에서 쉽게 활용할 수 있는 환경을 조성했습니다.

현재 DeepL은 다양한 업무 영역에서 활용되고 있습니다. 계약 부서는 해외 파트너와의 계약서를 번역하고, R&D 팀은 학술 논문과 기술 문헌을 다룹니다. 해외 프로젝트팀은 해외 지사 간 커뮤니케이션에 활용하며, IT 부서는 기술문서 번역에 사용하고 있습니다.

재임: 개인적으로 파일 번역 기능이 특히 유용하다고 생각합니다. 텍스트, 차트, 이미지가 혼합된 문서도 레이아웃을 그대로 유지한 채 번역할 수 있기 때문입니다. PowerPoint, PDF, Word 파일을 직접 번역할 수 있는 점도 업무 효율을 크게 높여줍니다.

범용 AI 도구를 사용할 경우, 파일 번역 결과의 일관성을 보장하기 어렵고, 추가 확인 작업에 시간이 소요될 수 있습니다. 반면, DeepL은 빠른 처리 속도와 함께 서식을 안정적으로 유지해 주므로, 대부분의 파일 번역 업무에 DeepL을 활용하고 있습니다.

이재임(Lee Jaeim), 정보통신기술 진흥본부 정보인프라 관리 섹션 글로벌 정보구조관리팀 IT 엔지니어

음성 번역을 통한 회의 및 대화의 마찰 최소화

DeepL Voice는 어떻게 활용되고 있나요?

이시바시: 해외 출장이나 전시회 기간에는 많은 직원이 회사에서 지급한 스마트폰의 DeepL Voice for Conversations 기능을 활용해 대면 커뮤니케이션을 진행하고 있습니다. 회사 정책상 설치 가능한 앱의 범위가 제한된 만큼, 공식적으로 승인된 DeepL 앱을 사용할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.

재임: DeepL Voice for Meetings는 온라인 회의에서도 널리 활용되고 있습니다. 실용적인 대안이 거의 없는 상황에서, DeepL Voice는 온라인과 오프라인을 모두 아우르는 골루션으로서 분명한 가치를 제공하고 있습니다.

‘언어 인프라’를 통한 글로벌 확장 가속화

범용 AI 도구와 비교했을 때 어떤 차이점을 느끼시나요?

재임: 최근 한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 4개 언어를 동시에 사용하는 회의에서 범용 AI 도구를 사용해 보았습니다. 번역 속도는 느렸고, 실시간 회의에 적용하기에는 지연 시간이 너무 길었습니다.

반면, DeepL Voice for Meetings는 온라인 회의 중의 발화 내용을 실시간으로 텍스트로 제공해, 대화의 자연스러운 흐름을 유지할 수 있으며 흐름이 끊기지 않고 논의를 이어갈 수 있습니다. 문서 번역과 마찬가지로 회의에서도 동일한 수준의 고품질 번역을 제공하는 것은 전사적 표준 언어 인프라 구축에 있어 핵심 요소입니다.

마지막으로 전망에 대해 말씀해 주세요.

스에오카: 해외 프로젝트 확대와 해외 지사와의 협력 강화는 저희의 핵심 전략적 우선 과제입니다. 실제로 언어의 차이는 업무 진행 속도를 늦추는 주요 요인이 될 수 있습니다. 그러므로 언어가 업무의 병목 현상이 되지 않도록, AI 번역 도구를 내부 인프라의 일부로 구축하는 것이 중요합니다.

DeepL을 활용함으로써 직원들은 언어 장벽으로 인한 마찰을 줄이면서 자신의 핵심 전문성에 집중할 수 있습니다. 이러한 환경은 지속적인 글로벌 확장을 지원하는 기반이 될 것으로 생각합니다.