송민석이라고 합니다. 저는 실제 워크플로에서 작동하는 AI 시스템을 만듭니다.

제가 처음 개발을 시작한 이유는 단순했습니다. 게임을 너무 좋아해서 직접 만들어보고 싶었습니다. 10살 때 브라우저 기반 플래시 게임을 만들었고, 그중 하나가 주간 랭킹 2위에 오르고 5,000번 이상 플레이된 적이 있습니다. 어떤 부분은 지루하고, 어떤 부분은 신선하다는 피드백을 하나씩 받으며 게임을 고치고 다시 배포했습니다. 사람들이 실제로 쓰고 반응하는 것을 보면서, 저는 자연스럽게 “이런 걸 만드는 사람이 되고 싶다”고 생각했습니다.

이후 인하대학교에서 산업공학과 인공지능공학을 공부했습니다. 단순히 미니게임을 만드는 것을 넘어서, 세상에 존재하는 여러 병목을 프로그래밍으로 해결하고 싶었습니다. AI가 본격적으로 등장한 뒤에는 사람이 복잡하게 처리하던 작업들을 여러 AI 솔루션과 개발자 도구를 연결해 더 단순하고 안정적인 흐름으로 바꿀 수 있지 않을까 고민하게 되었습니다. 그 과정에서 Azure AI, RAG, 소형 언어 모델 파인튜닝, Responsible AI 평가 같은 주제로 Microsoft Tech Community에 튜토리얼을 작성했고, PhiCookBook 기여로도 이어졌습니다.

그 문제의식은 자연스럽게 Co-op Translator 작업으로 이어졌습니다. Co-op Translator는 Azure OpenAI와 Azure AI Vision을 활용해 오픈소스 문서를 여러 언어로 번역하고 유지하는 자동화 도구입니다. 처음에는 번역 자동화처럼 보였지만, 실제로는 훨씬 더 복잡한 운영 문제였습니다. 원본 문서는 계속 바뀌고, 마크다운 구조와 링크는 쉽게 깨지고, 이미지 안의 텍스트도 함께 다뤄야 했습니다. 무엇보다 결과물은 사람이 검토할 수 있어야 했고, pull request 흐름 안에서 메인테이너가 신뢰할 수 있어야 했습니다.

Localizeflow는 그 경험에서 시작되었습니다. GitHub Actions 같은 CI 환경은 짧고 예측 가능한 작업에는 좋지만, 수십 개 언어를 대상으로 오래 실행되고 실패 가능성이 있는 AI 작업을 안정적으로 운영하기에는 한계가 있었습니다. 그래서 Localizeflow에서는 다국어 문서 작업을 더 안정적으로 실행하고, 진행 상황을 확인하고, 실패를 재시도하고, 결과를 pull request로 연결하는 운영 레이어를 만들고 있습니다. 이런 작업들을 이어가며 Microsoft MVP로 선정되었고, Open at Microsoft, Microsoft Reactor, Microsoft Learn Live 등에서 Co-op Translator와 Azure AI 워크플로에 대해 발표했습니다.

제가 중요하게 보는 것은 화려한 데모보다 운영 가능한 증거입니다. 실패했을 때 다시 시도할 수 있는지, 변경사항이 추적되는지, 사람이 결과를 이해하고 검토할 수 있는지, 시간이 지나도 유지보수할 수 있는지가 더 중요하다고 생각합니다. 앞으로도 저는 AI 시스템과 개발자 인프라가 만나는 지점에서, 자동화가 사람의 일을 대체하기보다 더 명확하고 신뢰할 수 있는 흐름으로 바꾸는 데 기여하고 싶습니다.