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생성형 AI 사용 사례

동영상으로 알아보는 번역에 생성형 AI를 활용하는 다양한 방법

생성형 AI(GenAI)와 대규모 언어 모델(LLM)이 우리의 작업 방식을 급격히 바꾸고 있습니다. 작업 생산성을 크게 개선할 가능성을 엿본 개인과 기업이 이처럼 강력한 기술을 최대한 활용하는 데 열심인 것은 당연한 일입니다.

다음은 생성형 AI의 최근 동향입니다.

  • 기술 전문 미디어 VentureBeat의 조사에 따르면 70% 이상의 기업이 생성형 AI를 시험 삼아 활용해 보고 있으며, 그중 18.2%는 이미 이 기술을 작업에 적용한 것으로 나타났습니다.
  • LinkedIn의 조사에서 전 세계 마케터들은 인공지능의 영향력에 대해 낙관하는 것으로 나타났으며, 응답자 중 73%는 AI 도구를 구현하는 데 자신감을 표했고 74%는 이 도구로 인해 내년에는 자신의 업무 방식이 바뀔 거라고 예상했습니다.
  • Salesforce의 조사에 따르면 영업 담당자들은 생성형 AI가 영업 효율을 높이는 데 기여할 것으로 기대하지만, 응답자의 절반 이상은 아직 이 기술을 어떻게 업무에 활용할 수 있는지 모른다고 답했습니다.

모두가 생성형 AI에 열광하고 있다는 사실은 부인할 수 없지만, 생성형 AI가 어떤 기회를 제공할 수 있는지 판단하기 위해서는 '현재 초기 단계인 이 기술의 역량은 정확히 무엇인가?'라는 본질적인 질문의 답을 알아야 합니다. 라이온브리지(Lionbridge)는 보다 우수한 언어서비스를 제공하기 위해 생성형 AI 관련 제품 및 서비스를 개발하면서 이러한 주제를 면밀히 검토하고 있습니다.

라이온브리지를 통해 생성형 AI 도구로 비용을 절감하면서 적용 범위를 확장하는 방법을 알아보세요.

아래 동영상에서 생성형 AI 및 LLM을 도입하는 다양한 방법을 알아보세요. 라이온브리지 전문가의 안내에 따라 급속도로 발전하는 생성형 AI 기술을 어떻게 활용할지 확인해 보세요.

콘텐츠 분석을 위한 생성형 AI

번역 프로세스 중 콘텐츠를 분석할 때 생성형 AI를 도입하면 다양하게 활용할 수 있습니다. 생성형 AI 기술을 통해 원문의 문구를 개선하고, 대상 언어로 번역한 결과물의 품질을 높일 수 있습니다.

 

콘텐츠 분류를 위한 생성형 AI

AI는 분류 작업에 매우 뛰어납니다. 콘텐츠 분류를 자동화하면 번역사는 고부가가치를 내는 번역 작업에 집중할 수 있습니다.

 

사후 편집을 위한 생성형 AI

생성형 AI 기술은 콘텐츠 수명주기 전반에 두루 사용할 수 있지만, 기계번역(MT) 후 사후 편집에 특히 적합합니다. 생성형 AI는 이중 공백과 같은 오류를 찾아내고, 더 적합한 단어를 제안할 수 있습니다. 번역 프로세스에서 이런 작업을 자동화하면 번역사가 처리할 일을 덜게 되므로 사후 편집을 더 쉽고 빠르게 비용 효율적으로 진행할 수 있습니다.

 

스타일 가이드를 위한 생성형 AI

생성형 AI는 지침을 철저히 따르고 스타일 가이드를 준수하면서 글을 작성할 수 있습니다. 사용자는 비즈니스 문서용 격식체, 고객 응대용 친근한 어조, 다루려는 주제의 배경지식이 없는 사람을 위해 최대한 단순하게 설명하는 방식 등 원하는 문서 형식을 지정하기만 하면 됩니다.

 

용어 관리를 위한 생성형 AI

생성형 AI에는 용어 지침을 따르는 기능이 있어 용어 관리를 제대로 할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 용어 관리에 드는 수고를 덜 수 있습니다.

 

작업 코드를 위한 생성형 AI

생성형 AI는 프로그래밍 요구를 이해하고 처리할 수 있으므로 코딩이 더 쉬워집니다. 다른 적용 사례와 마찬가지로 생성형 AI 기술은 코딩을 자동화하므로 작업 시간이 절약됩니다.

 

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번역에 생성형 AI를 활용하고 싶으신가요? 라이온브리지가 도와드리겠습니다. 생성형 AI에 대해 자세히 알아보고 지금 바로 연락 주세요.

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업계 전문가의 의견

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웨비나: 생성형 AI와 대규모 언어 모델, 어디까지 왔나?

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Janette Mandell
작성자
Janette Mandell
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