6년 전에 저는 카트레이싱 테크닉 영어책을 외주 번역 업체에 의뢰해서 3백만 원의 비용으로 번역을 한적 있습니다.
카트레이싱을 하기 위해 파주스피드파크에 상주하는 어느 팀에 회원가입을 했는데 한 달 정도 파주에서 연습을 해보니 팀장이라는 분이 카팅에 대한 정비기술, 레이싱 테크닉에 대해 깊이가 없다는 것을 느꼈습니다. 이제 가입한 팀을 당장 바꾸기는 하지 않았고 저도 초보단계 이므로 연습시간을 알차게 활용하려면 가르침을 잘 받아야 한다는 생각이었습니다.
그래서 카트레이싱 선수 출신의 코치를 하면서 쓴 책을 구매했습니다. 내용은 매우 실직적인 구성으로 되어 있어서 외주 번역을 했습니다.
이 책은 국내에서 카트레이싱 내용으로 영어원서를 번역 하는 처음 사례였습니다. 카레이싱 관련 서적은 번역이 있으나 카트레이싱은 제가 의뢰한 것이 처음이었습니다. 번역 단당 하신 분이 모터스포츠를 어느 정도 잘 표현한 번역을 해 주셨습니다.
이렇게 번역을 의뢰 한경우 외부 번역비용을 지불 합니다. 수백만 원이었습니다.
그런데 이젠 구글의 Deeple 번역 기을 사용 합니다. 한 달에 20개 pdf문서를 번역 사용 할 수 있는 Advanced 플랜으로 가입을 해서 많은 pdf 기술문서를 번역을 한 후 Stater 플랜으로 변경하여 사용하고 있습니다.
pcb개발 프로젝트 중에 마이크로콘트롤러 + 아날로그회고 Mixed pcb를 개발할 때는 많은 전자부품 및 기술 자료를 취급해야 할 때 번역이 필요한 pdf문서 양이 많습니다. 집중해서 번역을 해야 할 때 한 달만 Advanced 플랜을 이용합니다.
한번 대량 번역을 한 후에는 몇 달 동안은 개발 project가 진행되고 간간히 번역할 소량만 하면 됩니다.
이렇듯 AI번역기가 있기 때문에 저희는 외주 번역을 하지 않기 때문에 혹시 번역사무실은 묻닫아야 하는 게 아닌가 걱정될 수도 있습니다.
AI시대에 번역사무실은 폐업이 많아했을까?
요약: AI 번역 기술의 확산으로 번역 시장 구조가 크게 변했지만, 번역사무실이 대량 폐업했다고 단정할 근거는 없습니다. 다만 전통적 번역 방식만 고수한 업체들은 어려움을 겪었을 가능성이 높습니다.
📌 AI 번역 시대에 실제로 무슨 일이 일어났나?
1) AI 번역 도입은 폭발적으로 증가했다
DeepL은 전 세계 번역 서비스 기업(LSP) 중 82%가 사용할 정도로 업계 표준 도구가 되었습니다. 이는 Google(46%), Microsoft(32%) 보다 훨씬 높은 수치입니다.
또한 기업들은 DeepL 도입으로 문서 번역 시간 90% 감소, 번역 업무량 50% 감소, 3년간 345% ROI를 기록했습니다.
이 수치만 봐도 기업들이 외주 번역을 줄이고 내부에서 AI로 처리하는 비중이 커졌다는 점은 분명합니다.
📌 그렇다면 번역사무실은 정말 많이 폐업했을까?
2) 폐업이 증가했다는 직접적인 통계는 없다
현재까지 공개된 자료 중 “번역사무실 폐업 증가”를 직접적으로 보여주는 통계는 없습니다.
그러나 아래 흐름을 보면 전통적 번역사무실이 타격을 받았을 가능성은 매우 높습니다.
📌 왜 타격을 받았을까?
3) AI가 ‘초벌 번역’을 대체했기 때문
DeepL 같은 AI는 기계 번역의 품질을 크게 향상해, 과거에는 번역가가 직접 해야 했던 초벌 번역을 거의 완전히 대체했습니다.
전문 번역가들도 DeepL을 초안 생성 도구로 활용하며 생산성을 높이고 있습니다.
즉,
- 예전에는 100% 사람이 번역
- 지금은 AI가 70~90% 처리 → 사람은 검수만 수행
이 구조 변화는 저가·일반 문서 번역을 주로 하던 소규모 번역사무실에 큰 압박이 됩니다.
📌 하지만 모든 번역사무실이 사라지는 것은 아니다
4) AI로 대체되지 않는 영역이 존재
다음 분야는 여전히 사람 번역가의 수요가 높습니다:
- 계약서, 법률 문서
- 의료·제약·특허 번역
- 고급 마케팅·브랜딩 문구
- 문학 번역
- AI 번역의 오류가 치명적인 분야
이런 분야는 정확성·책임성·문맥 이해가 중요해 AI만으로는 위험합니다.
📌 결론: 번역사무실은 ‘폐업 증가’보다는 ‘재편’이 일어났다
AI를 활용해 생산성을 높인 번역사무실은 오히려 성장하고,
AI 없이 기존 방식만 고수한 업체는 경쟁력을 잃었을 가능성이 높습니다.
즉,
➡ “번역사무실이 사라진 시대”가 아니라
➡ *“AI를 잘 쓰는 번역사무실만 살아남는 시대”*로 바뀐 것입니다.
🔍 AI시대 번역업계의 표준 workflow가 바뀌었다.
1) AI가 초벌 번역을 생성
DeepL, GPT, Papago Pro 같은 도구로
- 문서 전체를 번역
- 용어 일관성 유지
- 문장 구조를 빠르게 잡아줌
이 단계에서 이미 70~90% 품질이 나옵니다.
2) 전문 번역가가 ‘후편집(Post-editing)’ 수행
이게 핵심입니다. 단순히 “다듬기”가 아니라:
- 용어(Terminology) 정확성 검증
- 문맥·논리 오류 수정
- AI가 놓치는 뉘앙스 보정
- 산업별 규정·표준 반영
- 고객사 스타일 가이드 적용
특히 기술문서, 계약서, 의료·제약 문서는 AI가 틀리면 큰 문제가 되기 때문에
전문가의 후편집이 필수입니다.
3) QA(품질검수) 단계
대형 번역사무실은 마지막에 별도의 QA 팀이
- 오탈자
- 수치 오류
- 표·그림 캡션
- 파일 형식
을 다시 점검합니다.
📌 왜 이 방식이 업계 표준이 되었을까?
✔ 비용 절감
예전에는 100페이지 문서 번역하면 몇백만 원이 들었지만
AI + 후편집 방식은 30~60% 저렴합니다.
✔ 속도 향상
예전보다 3~10배 빠르게 납품 가능.
✔ 품질 유지
AI 번역만 쓰면 위험하지만
전문가 후편집을 거치면 사람 번역과 동등하거나 더 안정적.
📌 그래서 번역사무실은 사라진 게 아니라 ‘업무 방식이 바뀐 것’
- AI를 잘 활용한 번역사무실 → 업무량 증가, 생산성 증가
- AI를 거부한 전통 방식 → 경쟁력 약화, 폐업 가능성 증가
즉,
AI를 도구로 삼은 번역사무실만 살아남는 시대가 된 거죠.
AI번역기가 있어서 번역전문가가 필요 없어진 것이 아니고, AI의 초벌 번역 결과를 번역전문가가 감수해야 하는 역할자로 남아 있어야 합니다.
🔍 AI와 회로디자인 을 하는 것도 고경력자회로설계자 이어야 한다.
이렇듯이 제가 업무로 하고 있는 전자엔지어링 회로설계에서도 ChatGPT를 유료사용을 하면서 회로디자인을 AI와 개발 talk를 하면서 회로를 디자인합니다. AI의 도움이 있다고 해서 초보회로설계자가 고경력자회로설계자 보다 더 좋은 결과를 만들어 낼 수 있다고 할 수는 없을 것입니다. AI의 개발자료 잘 받아서 사용하기 위해서는 AI에 질문의 결과를 내주므로 고경력자회로설계자의 AI에 질문이 초보설계자 보다 매우 수준 높은 질문을 할 수 있기 때문에 결과의 하이는 있게 됩니다.
> ChatGPT와 회로 디자인 을 하게 되면...
- datasheet를 탐독할 시간을 절약합니다. pdf내의 필요한 정보를 질문을 통해 빨리 찾아집니다.
- 작성한 디자인된 회로의 점검을 ChatGPT에게 맡겨 오류나 실수 포인트를 리포트받아 수정 완성 하는데 도움이 됩니다.
- 신호처리에 대한 아이디어를 회로로 구성할 때, 적합한 부품 찾기, 적합한 회로 소스를 빠르게 찾을 수 있습니다.
- 아날로그 회로의 신호 전압 계산을 시뮬레이터를 하지 않고도 ChatGPT가 계산해 주기 때문에 검토 시간이 절약됩니다.
개발시간을 ChaGPT와 협력함으로써 단축할 수 있고, 더 오류를 없앨 수 있고, 더 수준 높은 회로를 디자인할 수 있는 것을 경험하고 있습니다.
ChatGPT는 OrCAD ERC Check 수준의 회로 검토는 상당 부분 가능합니다.
ChatGPT가 가능한 회로도 디자인 검토
- 전원 핀 연결 누락
- GND 누락
- 입력 핀 floating 여부
- 출력끼리 단락 가능성
- Pull-up / Pull-down 필요 여부
- 커패시터 극성 방향
- 다이오드 / 트랜지스터 방향
- OP Amp 입력/출력 구성 오류
- MCU I/O 전압 레벨 문제
- 릴레이, 포토커플러, MOSFET 구동 조건
- ADC 입력 전압 범위
- 기준전압 회로 안정성
- 신호명 불일치 가능성
- 커넥터 핀 기능 검토
- 실장 부품값이 회로 목적에 맞는지 검토
OrCAD ERC보다 ChatGPT가 더 잘 볼 수 있는 부분
- “회로가 실제로 동작할 가능성이 있는가”
- “부품값이 너무 크거나 작은가”
- “MCU 핀 전류/전압 조건이 맞는가”
- “노이즈, 서지, ESD, 절연 문제가 있는가”
- “현장 장비에서 고장 날 가능성이 있는 부분”
- “수정하면 더 안정적인 회로 구조”
ChatGPT가 못 하거나 제한적인 부분
- OrCAD처럼 네트리스트 전체를 자동으로 완전 검사하는 것은 아님
- 이미지 해상도가 낮으면 핀번호/넷 이름을 잘못 읽을 수 있음
- PCB 내부층 연결, 숨겨진 전원핀, 라이브러리 핀 정의 오류는 원본 파일 없이는 한계 있음
- 고속 신호 임피던스/길이 매칭은 PCB 원본이나 Gerber가 있어야 정확함
결론적으로, 디자인된 회로는 ChatGPT가 ERC + 실동작성 검토 + 회로 개선 검토까지 같이 검토 해 줄 수 있습니다.
그래서 저는 현재 회로디자인을 ChatGPT와 협력 하고 있습니다. 상당히 많은 도움을 받고 있습니다.
그렇다면 AI 때문에 대기업은 개발자 인력을 감원하고, 신입을 채용하지 않는 다면 안될 것입니다. 인간의 수명은 한정되어 있습니다. 현제 업무능력치가 높은 경력자가 계속 남아서 평생 할 수는 없습니다. 다음 세대가 성장해 줘야 합니다. 그래서 신입은 채용되어야 하고 선배들과 업무를 공유하여, 기술인력으로 발전 성장을 해야 인력의 공백을 대응할 수 있게 유지해 나갈 것입니다.
AI를 이용한 고급개발자의 업무능력이 증폭되는 것이지, 인력을 감축할 방안이 아니라고 생각합니다.
AI는 인력을 대체하는 도구가 아닌 업무능려을 증폭시키는 도구일 것입니다.
