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[IT뉴스]AI 시장 커질수록 ‘전문가 데이터’가 게임체인저…XL8의 데이터 철학

온카뱅크관리자

2026-09-14 10:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [인터뷰] 정영훈 대표 “AI 번역 확산될수록 전문가 교정 데이터 가치↑” 
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 [디지털데일리 오병훈기자] “AI 모델을 만드는데 데이터 양도 중요하지만 어느 정도 양을 채우면 품질이 훨씬 중요하다. 잘못된 데이터가 들어가면 데이터가 아무리 많아도 어느 순간 튀어나올 수 있기 때문에 처음부터 양질의 데이터로 학습하는 것이 핵심이다.”
 정영훈 엑스엘에이트(XL8) 대표는 최근 &lt;디지털데일리&gt;와 만나 통번역 AI 품질 확보를 위한 핵심 요소로 ‘전문가 데이터’를 강조하면서 이같이 말했다.
 인공지능(AI)이 처리하는 번역량이 폭발적으로 늘어날수록 역설적으로 통번역 전문가가 만들어내는 데이터 가치는 더 커지고 있다는 설명이다. 번역 모델이 일정 수준 이상 상향 평준화된 뒤에는 단순히 데이터를 얼마나 많이 확보했느냐보다 누가 더 정확하고 전문적인 데이터로 모델을 학습시키느냐가 경쟁력을 가른다는 것이다.
 과거 미디어 번역 현장에서는 한 사람이 번역하면 다른 번역가가 오류를 고치고 다시 다른 사람이 검수하는 작업을 세네 차례 반복했다. 지금은 AI가 초벌 번역을 만들고 전문 번역가가 오류나 표현을 수정해 최종 결과물을 내놓는 형태로 작업 과정이 짧아졌다.
 AI 도입으로 번역가 역할이 없어지는 대신 역할의 무게중심이 이동한 셈이다. 처음부터 모든 문장을 직접 번역하는 작업은 줄어든다. 하지만 AI가 만든 결과를 평가하고 수정해 최종 품질을 책임지는 역할은 남는다. 특히 이렇게 전문가가 수정한 결과물이 다시 AI를 고도화하는 데이터로 활용되면서 전문가 판단이 AI 경쟁력 원천이 되는 셈이다.
 ◆AI 번역 상향평준화…결국 ‘전문가 데이터’가 판 가른다
 정 대표가 엑스엘에이트 핵심 경쟁력으로 꼽은 것도 ‘전문 번역가’가 만든 데이터다. 일반적으로 AI 기업이 데이터를 확보하는 방법은 크게 세 가지다. 데이터를 구매하거나 별도 인력을 고용해 라벨링하거나 인터넷에서 대규모 데이터를 수집하는 방식이다.
 엑스엘에이트는 다른 길을 택했다. 자사 AI 번역을 사용하는 언어서비스사업자(LSP)가 결과물을 실제 고객에게 납품하기 전 전문 번역가를 통해 수정·검수한다. 이후 해당 최종 결과물을 엑스엘에이트가 다시 공급받는 구조다. 현재 엑스엘에이트가 거래하는 LSP는 약 60곳이다.
 정 대표는 “인터넷에서 가져온 데이터는 문어체가 많고 오직 데이터만을 만들기 위해 고용된 사람은 정해진 답만 달면 끝나는 경우가 많다”며 “우리 데이터는 번역가들이 자기 이름을 걸고 고치고 또 고쳐 만든 결과물이라는 점에서 차이가 있다”고 말했다.
 고객사가 엑스엘에이트 AI를 사용해 매출을 만들고 그 과정에서 전문 번역가가 완성한 고품질 데이터가 다시 엑스엘에이트로 유입돼 모델을 개선하는 순환구조다. 데이터 활용을 허용하는 고객에게는 가격 혜택을 제공하는 등 고객사와 데이터 파트너 관계도 구축했다.
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 이 구조는 생성형 AI 등장 이후 더 중요해지고 있다는 게 정 대표 설명이다. 대규모언어모델(LLM)이 자연스러운 문장을 생성하면서 일반적인 번역 품질은 빠르게 상향 평준화됐다. 다만 회사명·제품명·인명 등 고유명사나 산업별 전문용어, 맥락에 따른 표현에서는 여전히 도메인별 데이터와 노하우가 필요하다.
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 ◆미디어캣이 매출 기반 다지고…이벤트캣은 ‘새 시장’ 연다
 이 같은 데이터 선순환을 사업으로 구현한 엑스엘에이트의 대표적인 서비스는 ‘미디어캣(MediaCAT)’과 ‘이벤트캣(EventCAT)’이다.
 미디어캣은 영상 자막 등 미디어 콘텐츠 번역에 특화된 서비스로 엑스엘에이트가 초기부터 공략해온 사업이다. 실제 사용자가 전문 번역가라는 점에서 회사 입장에서는 매출을 만드는 동시에 전문가가 최종 검수한 데이터를 확보하는 접점이기도 하다.
 미디어 산업은 AI 도입에 보수적인 편이다. 정 대표에 따르면 사업자를 처음 접촉한 뒤 실제 유료 사용까지 평균 1년 이상 걸리고 길게는 2년 이상 걸리는 경우도 있다. 여러 전문 번역가가 품질을 직접 시험하는 데만 3~6개월이 걸리기도 한다. 대신 한번 고객사 시스템에 들어가면 장기간 이용하는 비율이 높다는 게 특징이다.
 이 때문에 미디어캣은 엑스엘에이트의 안정적인 매출 기반 역할을 하고 있다. 약 3년 전 미디어 업황이 악화되면서 일부 고객사 매출이 절반까지 줄어든 시기에도 미디어캣 사업은 역성장하지 않았다는 설명이다.
 현재 미디어캣 매출의 약 80%는 미국, 15%가량은 유럽에서 발생한다. 엑스엘에이트는 할리우드를 중심으로 직접 고객사를 확보해왔으며, 업계 내 인지도가 쌓이면서 영업을 타진하기도 전에 고객사가 찾아오는 경우도 적지 않다는 설명이다.
 미디어캣이 안정적인 매출을 받치고 있다면 이벤트캣은 성장 속도를 끌어올리는 신사업이다. 이벤트캣은 컨퍼런스와 온라인 미팅에서 음성을 실시간으로 인식해 다른 언어로 전달하는 AI 통번역 서비스다.
 약 2년 전만 해도 컨퍼런스에서 AI 통역을 사용하는 경우가 드물었지만 최근에는 국내에서 이벤트캣을 도입하는 행사가 수백건 규모까지 늘었다. 특히 미디어 번역은 고객사 테스트와 의사결정이 길어질 수 있는 반면 행사는 개최일이 확정돼 있어 도입 여부를 빠르게 결정해야 한다는 점도 사업 확장에 유리하게 작용했다는 설명이다.
 정 대표는 “2년 전만 해도 컨퍼런스에서 AI 통역을 쓰는 경우가 거의 없었는데 지금은 한국에서 이벤트캣을 사용하는 행사가 수백 곳에 이른다”며 “기존 사람 통역을 단순히 AI가 대체한 것이 아니라 비용 때문에 통역을 쓰지 못했던 곳까지 사용하기 시작하면서 시장 자체가 확장되고 있다”고 말했다.
 정 대표가 바라보는 AI 통번역 시장의 다음 경쟁은 ‘사람을 얼마나 없앨 수 있느냐’가 아니다. AI가 더 많은 문장과 음성을 처리하게 될수록 무엇이 정확하고 자연스러운 표현인지 판단하고 이를 고품질 데이터로 남기는 전문가의 역할이 모델 성능을 좌우한다는 것이다.
 모델이 빠르게 상향 평준화되는 상황에서 현장 전문가가 만들어낸 데이터를 얼마나 지속적으로 확보하고 다시 서비스 개선으로 연결할 수 있는지가 AI 번역 기업 간 격차를 만드는 셈이다.
 정 대표는 “우리 데이터는 번역가들이 자기 이름을 걸고 만드는 작품”이라며 “완벽한 결과물이 될 때까지 고치고 또 고쳐 장인들이 만들어낸 데이터이기 때문에 결국 품질에서 차이가 날 수밖에 없다”고 강조했다.
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