OneSky 공동 창업자에서 AI 번역 신봉자까지.

6년 동안 대규모 인간 번역을 경험한 후, 저는 미래를 보았습니다. 그리고 그 미래는 100+ 언어를 유창하게 구사하고 있었습니다.

카페인 수준

3,472

소비된 커피 (에티오피아 싱글 오리진 주로)

🧠

AI 모델

Claude + GPT-5 + 4 기타

제 전체 OneSky 번역 팀보다 높은 결합 IQ (죄송합니다, 팀)

🐛

버그 카운터

6 년 OneSky에서 vs 2 개월 AI와 함께

AI가 이깁니다. 거의 차이가 없습니다.

그 아이러니를 저도 잘 알고 있습니다.

저는 OneSky를 공동 창업했습니다. 텐센트, LINE, 에어비앤비, change.org에 서비스를 제공했고, 수천 명의 인간 번역가를 관리했으며, 매월 수백만 단어를 처리하는 워크플로우를 구축했습니다. 그런데 아시나요? 이 산업 전체가 근본적으로 문제가 있었습니다. 모바일 앱 업데이트에 3주가 걸리고, 릴리스 노트 번역에 $50,000개의 인보이스가 필요했으며, 독일어에서 '사용자'를 격식체로 할지 비격식체로 할지에 대한 끝없는 이메일 논쟁이 이어졌습니다.

가장 큰 아이러니는요? 저는 현재 에스토니아어를 배우는 데 어려움을 겪고 있다는 겁니다. 제 아이들은 이걸 보며 아주 재미있어 하죠. '아빠는 번역 회사를 만들었는데 탈린에서 커피 한 잔도 주문 못 해!' 그들의 말이 틀리지 않았습니다. 알고 보니 '커피'는 생각했던 대로 발음되지 않았고, 번역 관리 경험이 아무리 많아도 카페 카운터에서 기본적인 단어를 더듬거리며 주문하느라 땀을 흘리는 상황에서는 전혀 도움이 되지 않았습니다.

하지만 6년간 인간 번역 분야에서 일하며 한 가지를 깨달았습니다. 문제는 번역가들이 아니었습니다. 그들은 정말 훌륭했죠. 진짜 문제는 시스템이었습니다. 과도한 간접비용, 소통의 단절, 그리고 샌프란시스코 개발자와 서울 번역가 사이에서 사라지는 맥락 같은 것들이요.

더 많은 배경 이야기 보기…

어느 늦은 밤, 또 다른 고객이 서비스 중인 앱의 오역 때문에 당황해서 전화를 걸어왔을 때였습니다. (LINE의 채팅 UI에서 '음소거'가 태국어로 '영원히 침묵'으로 번역되는 황당한 일이 있었죠.) 그때 저는 문득 깨달았습니다. 만약 AI가 최고의 번역가들처럼 실제로 맥락을 이해할 수 있다면 어떨까? 단순히 단어 하나하나를 바꾸는 것이 아니라, 진정으로 의미를 파악하는 거죠. 예를 들어, 에어비앤비에서 '대시보드'가 자동차 계기판이 아니라 숙소 관리를 뜻한다는 것을 AI가 기억할 수 있다면 어떨까요?

그래서 저는 실험을 시작했습니다. 아이들은 3시쯤 커피 잔에 둘러싸여 클로드와 GPT를 테스트하는 저를 발견하곤 했습니다. 이전에는 인간 번역 워크플로우를 망가뜨렸던 까다로운 예외 상황들이었죠. '아빠, 또 로봇들이랑 얘기하고 있어요?' 아이들이 물으면, 저는 '그런 셈이지'라고 답했습니다. 사실 AI와 나누는 기술적인 대화가 수많은 번역 검토 회의에서 했던 것보다 훨씬 더 생산적이라는 것을 깨달으면서 말이죠.

결정적인 돌파구는 바로 이 깨달음에서 나왔습니다. AI는 피곤해하지 않습니다. 맥락을 전환할 필요도 없죠. React 코드에서 'component'를 번역하지 않고 그대로 두어야 한다는 사실을 잊지도 않습니다. 우리가 스타일 가이드, 용어 데이터베이스, 그리고 수많은 교육 세션을 통해 수년간 애써 달성하려 했던 그 일관성을 AI는 자연스럽게 제공하는 것입니다.

이제 저는 OneSky에서 엔터프라이즈 번역 요청에 어려움을 겪을 때 존재했기를 바랐던 것을 구축하고 있습니다. 업계에 대한 악의 때문이 아니라 — 이제 가능해진 것들에 대한 진정한 흥분으로. AI 번역 혁명이 오고 있는 것이 아닙니다. 이미 여기 있습니다. 그리고 그것은 놀랍습니다.

보세요, 여기 문제는—

OneSky에서는 개발자와 PM들이 있었습니다. 품질 보증 워크플로우. 공급업체 관리. 계정 임원. 실제로 콘텐츠를 번역한 것은 무엇입니까? 아마도 그 인력의 5%. 나머지는? 5% 관리.

현장에서의 현실 점검: 텐센트가 GPT-5가 30초 만에 더 잘 처리할 수 있는 패치 노트 번역에 거액을 지불하는 것을 보았습니다. 에어비앤비는 클로드가 몇 분 만에 완벽하게 할 수 있는 숙소 설명을 기다리느라 몇 주를 보냈습니다. Change.org의 긴급 캠페인 번역은 사람들이 용어를 논의하는 동안 대기열에 머물러 있었습니다.

번역 업계의 숨겨진 진실? 이제는 번역 품질에 관한 것이 아닙니다. 수년 전부터 그렇지 않았습니다. 존재해서는 안 되는 복잡성을 관리하는 것에 관한 것입니다. 우리는 AI가 즉시, 일관되게 그리고 프로젝트 관리자의 17개 후속 이메일 없이 수행할 수 있는 일을 조정하기 위해 인간을 동원하는 전체 비즈니스를 구축했습니다.

지금은요? 저에게는 클로드, GPT-5가 있고, 실제로 중요한 것, 즉 결과물과 직접 연결되어 있습니다. 계정 관리자도, 프로젝트 코디네이터도, 공급업체 분쟁도 없습니다. 고객이 무언가를 수정해야 할 때, 제가 직접 수정합니다. 예전에 LINE이 하룻밤 사이에 50,000단어를 번역해야 했을 때는 위기였지만, 오늘날 그것은 화요일 오후의 일상일 뿐입니다.

'하지만 인간의 품질을 따라갈 수 없어요!'라고 말하는 사람들은 실제로 현대 AI를 자신들의 '프리미엄' 번역 업체와 비교해보지 않은 사람들입니다.

친구여, 나는 양쪽을 다 경험했어. 수백만 건의 인간 번역을 검토했지. 최고의 번역들? 정말 대단해. 실제로 출시되는 평균적인 번역들? AI가 언제나 이겨. 예외 없이. 그리고 AI는 기분이 나쁘다고 해서 '저장하다'를 '구조하다'로 번역하는 일은 절대 없어.

// 6년간의 번역 운영이 내게 가르쳐준 것:

function buildSoftware() {
  while (problemExists) {
    const solution = thinkDeeply();
    const code = writeCleanCode(solution);
    const result = ship(code);
    
    if (result.usersSatisfied) {
      celebrate.withCoffee();
    } else {
      iterate();
    }
  }
}

// OneSky 프로세스: 15명, 3주, $10K, 그래도 한국어로 '로그인'을 잘못 번역했어 // i18n 에이전트: 1 API 호출, 3초, $10, 매번 완벽한 맥락 // 2014년 전의 나에게 앞으로 올 일을 말해줄 수 있다면…

번역 회사 공동 창업자로부터 아무도 예상치 못한 반전:

포춘 500대 기업을 대상으로 하는 회사를 공동 창업한 것에서, 이제는 아이들이 '컴퓨터가 에스토니아어만 할 줄 아는데 왜 광동어로 소리지르세요?'라고 묻는 동안 프로덕션 문제를 디버깅하고 있어. (아이들은 에스토니아의 모든 컴퓨터가 에스토니아어를 한다고 생각해. 나는 그걸 바로잡지 않았어.)

OneSky에서는 사고 대응팀이 있었지. 지금은? 그냥 나 혼자야. 가족들에게 '아빠가 로봇 번역기를 고쳐야 해서' 저녁 식사가 늦어진다고 설명하고 있어. 가족들은 이제 '버그'를 단골 손님으로 여기고 저녁 식탁에 자리를 마련하기 시작했어.

기업 회의에서 솔로 현실로:

⚠️도전 과제

  • OneSky 전 고객들에게 왜 내가 지금은 1인 기업이 되었는지 설명하기 (그리고 어떻게든 더 나은 결과를 내고 있다는 것도)
  • 우리 아이들이 학교에서 '아빠가 예전에는 큰 회사를 가지고 있었는데 지금은 그냥 컴퓨터랑 대화만 해요'라고 말하는 것
  • AI가 내가 영어로 쓴 것보다 더 잘 내 문서를 번역한다는 것을 발견하기
  • 기술 행사에서 알아봐주는 것: 'OneSky 사람 아니셨어요? 무슨 일이 있었죠?' 음…

특별한 능력

  • OneSky가 견적을 낼 수 있는 것보다 더 빨리 기능을 출시하기
  • 텐센트의 전 현지화 관리자가 우리 AI가 그들의 현재 공급업체보다 낫다고 이메일을 보냈을 때, 나는 거의 울 뻔했다
  • 더 이상 투자자들에게 인간 번역이 왜 확장성이 없는지 설명할 필요가 없다. AI는 확장성이 있다. 끝.
  • 우리 아이들은 내가 '컴퓨터가 모든 언어를 말하게 만든다'고 생각해서 나를 마법사라고 여긴다. 그것도 정정하지 않고 있다.

그런데 또?

💻

기술 스택 (10년간 규모를 확장하며 얻은 교훈)

OneSky에서는 마이크로서비스를 위한 마이크로서비스를 운영했습니다. 다른 쿠버네티스 클러스터를 관리하는 쿠버네티스 클러스터도 있었고요. 정작 중요했던 게 뭔지 아십니까? 그중 어느 것도 아니었습니다. 기술은 결코 병목이 아니었습니다. 병목은 바로 사람 간의 협업이었죠.

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백엔드 스택

  • 타입스크립트는 모든 곳에서 사용합니다. 자바스크립트는 브렌던 아이크가 10일 동안 너무 많은 커피를 마시고 만든 결과물이기 때문입니다. 타입은 생명을 구하고, 정신 건강도 지켜줍니다. 주로 정신 건강을 지켜주죠.
  • 데이터베이스로는 PostgreSQL을 사용합니다. 유행이라서가 아닙니다. 1996년부터 신뢰할 수 있었고, 저는 틱톡보다 오래된 것을 더 신뢰하니까요.
  • Node.js와 Express를 사용합니다. 네, 2025년에도 여전히 말이죠. 덤벼보시죠. 잘 작동하고, 충분히 빠르며, 제가 깊이 이해하고 있습니다. 여러분의 번개처럼 빠른 Rust 재작업은 나중에 해도 됩니다.
  • AWS ECS로 호스팅합니다. Kubernetes를 사용할 수 있을까요? 물론이죠. 하고 싶나요? 절대 아닙니다. 인생은 YAML 들여쓰기를 디버깅하기에는 너무 짧습니다.
🧠

실제로 작동하게 만드는 AI 소스:

  • GPT-5는 무거운 작업용 (비싸지만 가치 있음)
  • Claude는 뉘앙스를 위한 것 - 진정한 MVP (다른 어떤 것보다도 실제로 맥락을 이해함)
  • Gemini는 기술적 정확성과 코드 이해를 위한 것
  • 특정 도메인을 위한 맞춤형 미세 조정 모델

솔직한 의견: 기술 스택은 문제 도메인을 이해하는 것만큼 중요하지 않습니다. 백만 달러짜리 Kubernetes 클러스터가 깨진 경험을 제공하는 동안 누군가의 PHP 모놀리스가 돈을 찍어내는 것을 봤습니다.

🚀

이것이 중요한 이유 (솔직한 이야기)

속도가 믿기지 않을 정도입니다. 예전에는 몇 주 걸리던 일이 이제는 몇 분 만에 끝나고, 품질도 훨씬 더 좋아졌습니다. — i18n Agent를 사용하는 개발자

저는 6년 동안 사람이 하는 번역 사업을 일궈왔습니다. 텐센트와 에어비앤비 같은 거대 기업들을 위해 일하는 것을 지켜봤죠. 그리고 제가 뭘 배웠는지 아십니까? 우리는 엉뚱한 문제를 해결하고 있었습니다.

번역에 대해 이야기해 봅시다 (또는 에스토니아어 발음에 대해)

팀과 함께 OneSky을 공동 설립한 것부터 집 사무실에서 AI 모델을 관리하는 것까지. 이메일은 더 좋아졌고, 응답 시간은 더 빨라졌으며, 커피 소비량은 변함없었습니다.

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i18n Agent를 방문해 주셔서 감사합니다

번역 워크플로우를 혁신할 준비가 되셨나요? 함께 놀라운 것을 만들어 봅시다.