교육 콘텐츠를 만들고 모든 언어로 번역하여 콘텐츠 제공, 학습자 램프업 및 기술 개발을 가속화하여 조직의 영향력을 높일 수 있습니다.
교육 콘텐츠의 더 빠른 제작 및 현지화를 통해 전 세계 학습자는 모국어로 된 자료에 액세스할 수 있으므로 온보딩, 인증 및 기술 향상이 빨라집니다.
Learning Content Agent를 사용하여 하나의 플랫폼에서 교육 콘텐츠 제작 및 번역을 간소화할 수 있습니다. 비용과 복잡성을 줄이면서 이미 보유하고 있는 팀과 도구를 사용하여 콘텐츠를 더 빠르게 제공할 수 있습니다.
인간의 피드백을 통해 지속적으로 학습하는 전문가 지원 AI 에이전트를 통해 브랜드 보이스, 법률 준수 및 품질 표준을 유지합니다. 오류를 줄이고 모든 학습자가 정확하고 일관된 콘텐츠를 받을 수 있도록 합니다.
70%
비용 효율성 향상
"Stanley Black & Decker는 Smartcat의 AI 기반 플랫폼을 사용하여 번역 비용을 최대 70% 절감하고 평균 번역 처리 시간을 2주 단축했습니다."
400%
더 빠른 처리 시간
"Smith+Nephew는 Smartcat을 통해 엔드 투 엔드 글로벌 콘텐츠 처리 시간을 400% 단축하여 7개 언어로 eLearning 교육을 더 빠르게 제공할 수 있게 되었습니다."
90%+
과정 출력
"Topcon은 10개 언어로 된 eLearning 과정을 제작하는 데 소요되는 시간을 단축했습니다. 2년 동안 생산량을 10배 증가시켜 29개국을 지원하고 11개 언어로 번역할 수 있었습니다."
역할 기반 액세스 제어
부서, 역할 또는 지역별로 AI 에이전트 액세스를 사용자 지정하여 조직 구조에 맞게 조정합니다.
SSO 및 ID 관리
기존 SSO 공급자와의 원활한 통합으로 인증 표준을 적용할 수 있습니다.
SOC 2 준수 인프라
가장 엄격한 데이터 보안 및 거버넌스 요구 사항도 능가합니다.
AI 상호 작용 감독
팀과 워크플로우 전반에서 AI 사용에 대한 중앙 집중식 가시성을 확보합니다.
감사 추적 및 투명성
누가, 무엇을, 언제, 어디서의 자동화 활동에 대한 완벽한 가시성을 확보하여 규정 준수 및 책임을 강화합니다.
저장 및 전송 중 데이터 암호화
엔터프라이즈급 암호화 프로토콜은 민감한 콘텐츠가 수명 주기 전반에 걸쳐 안전하게 유지되도록 합니다.
AI 에이전트란 무엇인가요?
"디지털 직원" 또는 "가상 팀원"이라고도 하는 AI 에이전트에 대한 소문과 그들이 회사 운영 방식을 어떻게 재구성하고 있는지 알아보세요.
AI를 통해 보다 인간적인 업무 환경 조성
Smartcat의 인사 담당 부사장인 Stacey Richey가 인간의 노력을 대체하는 것이 아니라 강화하는 AI 전략에 대한 인사이트를 알아보세요.
Smartcat의 Agent for Articulate Rise 360을 사용하여 SCORM 과정을 번역하는 방법
레이아웃, 상호 작용성 및 SCORM 규정 준수를 유지하는 즉각적인 교육 과정 번역에 대해 알아보십시오.
학습 콘텐츠 제작은 코스, 모듈, 비디오 또는 마이크로러닝 경험과 같은 교육 자료를 설계, 개발 및 제공하는 프로세스입니다.
학습 및 개발(L&D)은 과정 작성 도구를 사용하여 콘텐츠를 만듭니다.
학습 콘텐츠를 제작함으로써 L&D 팀은 조직 내에서 교육, 기술 향상 또는 규정 준수 목표를 지원하는 것을 목표로 합니다. 또한 직원 성과를 보장하여 판매 수익, 직원 유지 및 고객 서비스 성과와 같은 회사 전반의 지표를 향상시키는 수단이기도 합니다.
연구에 따르면 AI 기반 적응형 학습 시스템은 개인의 기술 격차에 맞춘 맞춤형 교육을 통해 지식 보유와 직원 참여를 크게 향상시킵니다. [1]
Smartcat은 다국어 학습 콘텐츠를 위한 포괄적인 솔루션을 제공하여 온보딩, 규정 준수 및 마이크로러닝 프로그램의 신속한 생성 및 현지화를 가능하게 합니다.
자동화된 로컬라이제이션과 AI 에이전트를 통해 콘텐츠를 동시에 생성, 번역 및 로컬라이즈하여 전 세계적으로 일관된 최신 교육을 보장합니다.
글로벌 콘텐츠를 위한 엔터프라이즈 AI 플랫폼은 기존 LMS 및 학습 에코시스템과 원활하게 통합되어 업데이트 및 번역을 자동화하는 동시에 지속적인 인간 피드백을 통해 브랜드 보이스, 정확성 및 규정 준수를 유지합니다.
AI 지원 플랫폼을 통해 기업은 콘텐츠 생성 및 평가를 자동화하여 연간 L&D 비용을 ~30% 절감할 수 있습니다. [1]
Smartcat의 전문가 지원 Learning Content Agent를 사용하면 전체 콘텐츠 라이프사이클을 자동화하여 다국어 교육 콘텐츠를 최대 50× 더 빠르게 만들고 시작할 수 있으며, 지능형 작업 선택 및 전이 학습을 활용하여 시장 전반에 걸쳐 신속하게 배포할 수 있습니다. [4] 또한 이 에이전트 AI 접근 방식을 통해 전문가는 언제 어디서나 모든 언어로 보다 효율적으로 작업할 수 있습니다. [2]
맥킨지(McKinsey)에 따르면, AI의 인지 작업 자동화는 기업 사용 사례 전반에 걸쳐 최대 4조 4천억 달러의 생산성 향상을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. [2]
Smartcat의 Learning Content Agent는 전문가 지원 AI를 사용하여 전체 코스 생성 수명 주기를 자동화합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
AI 생성 교육 과정 구조 및 대화형 콘텐츠 제작
280 + 언어로 즉시 번역
AI 기반 더빙 및 자막 생성
내장된 협업 및 편집 워크플로우
SCORM/xAPI 호환 내보내기
품질과 브랜드 보이스를 유지하기 위한 인간 참여형(human-in-the-loop) 피드백
예, Smartcat은 AI 보이스오버를 사용한 비디오 및 오디오 생성, 다국어 자막 및 더빙 생성, SCORM 호환 대화형 모듈, 임베디드 이미지, 문서 및 자산을 포함한 풍부한 멀티미디어 콘텐츠 제작을 지원합니다.
예. Smartcat은 SCORM/xAPI 호환 LMS(학습 관리 플랫폼) 플랫폼과 통합되어 분기, 퀴즈 및 직접 미리 보고, 편집하고, 내보낼 수 있는 모듈식 콘텐츠가 있는 대화형 과정 구조를 지원합니다.
Smartcat은 팀의 편집 및 용어집, 검토자 및 주제 전문가와의 실시간 협업, 내장된 QA 워크플로 및 콘텐츠 미리보기, Smartcat Marketplace의 500,000명 이상의 언어 전문가 및 도메인 전문가에 대한 액세스를 통해 학습하는 AI 에이전트를 통해 품질을 보장합니다.
Smartcat은 무제한 사용자 시트, 실시간 편집 및 댓글 달기, 버전 제어, 할당된 검토 단계, 팀 간 워크플로에 대한 완전한 가시성 등 강력한 협업 기능을 제공합니다.
예. Smartcat은 SCORM 및 xAPI 내보내기 형식을 지원하므로 원활한 학습자 추적 및 분석을 위해 대부분의 학습 관리 시스템(LMS)으로 직접 가져올 수 있습니다.
Smartcat은 다음을 포함하여 80개의 서로 다른 파일 및 문서 유형을 지원합니다.
SCORM/엑스API
MP4, mov (비디오용)
PDF, DOCX, PPTX
XLIFF 파일
자막용 SubRip(.srt) 및 WebVTT(.vtt)
Smartcat에서 간소화된 7단계 프로세스에는 일반적으로 다음이 포함됩니다.
교육 과정 목표 및 주제 정의
AI를 사용하여 과정 구조 생성
AI가 생성한 콘텐츠 검토 및 편집
미디어 및 인터랙티브 요소 추가
필요한 언어로 번역
자막 및 AI 음성 해설 생성
SCORM/xAPI 형식으로 내보내고 LMS에 게시
Smartcat에만 국한된 것은 아니지만 영향력 있는 콘텐츠를 만들기 위한 일반적인 "5C"는 다음과 같습니다.
명확성 – 명확한 목표와 구조
일관성 – 일관성 있는 어조, 스타일 및 메시지
창의성 – 매력적인 형식과 비주얼
협업 – 이해 관계자의 의견 수렴 및 검토
규정 준수 – 규정, 브랜드 및 접근성 표준을 따릅니다.
Smartcat의 AI 에이전트는 협업을 간소화하고 규정 준수 및 일관성을 자동화하여 팀이 이 다섯 가지를 모두 달성할 수 있도록 지원합니다.
방법은 다음과 같습니다.
교육 과정 아이디어로 시작하거나 기존 자산 (PDF, 개요 등)을 사용하여 시작합니다.
AI 에이전트에 학습 목표 입력
코스 콘텐츠를 즉시 생성 (텍스트, 구조, 멀티미디어)
Smartcat 전문가 지원 AI 에이전트를 사용하여 모든 언어로 번역
음성 해설 및 자막을 자동으로 추가
팀과 함께 실시간으로 검토
SCORM/xAPI로 내보내고 LMS에 업로드
1. Smith, K., Taylor, B. 및 Underwood, G. (2025). 기업 교육에서 AI의 미래: 기회와 과제. 리서치게이트. https://www.researchgate.net/publication/389649987_The_Future_of_AI_in_Corporate_Training_Opportunities_and_Challenges
2. Mayer, H., Yee, L., Chui, M., & Roberts, R. (2025년 1월 28일). 직장 내 슈퍼에이전시: 직원들이 직장에서 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원합니다. 맥킨지 앤 컴퍼니(McKinsey & Company). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
3. 카루나카란, A. (2024, 9월 6일). AI의 미래 스탠포드 대학교 공과 대학. https://engineering.stanford.edu/news/future-ai-work
4. Zewe, A. (2024년 11월 22일). MIT 연구원들은 보다 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 훈련하는 효율적인 방법을 개발합니다. MIT 뉴스.https://news.mit.edu/2024/mit-researchers-develop-efficiency-training-more-reliable-ai-agents-1122