Что делать в условиях всеобщего страха специалистов по локализации перед AI?
Сегодня все понимают, что искусственный интеллект (AI) не остановить, его повсеместно используют в работе, включая автоматизацию переводческого процесса. Многие переводческие компании обеспокоены тем, что их услуги будут вытеснены с рынка, также многие частные переводчики и переводческие отделы на стороне клиентов думают о том, чем они будут заниматься в ближайшем будущем.
Одним из известных исследовательских агентств отрасли был проведен опрос среди участников переводческого рынка, в результате которого выяснилось, что все они сейчас не так сосредоточены на экономических трудностях или сложностях внутренних процессов, как на том, что именно в лингвистических процессах AI может их заменить.
Однако для понимания реальной ситуации и успешности AI в переводческой компании или отделе переводов на стороне заказчика прежде всего нужно оценить свои технологические возможности и степень автоматизации процессов, уделяя особое внимание процессу перевода документов в компании.
Базовые варианты автоматизации включают в себя, например:
- TM и TMS — ведение баз памяти переводов и управление процессом перевода с помощью централизованной системы;
- применение MT и МТРЕ — использование различных движков машинного перевода, умение их настраивать и обучать специалистов работать с текстами после МТ;
- автоматические проверки качества перевода (QA) — настройка кастомизированных профилей для выявления недочетов перевода.
Наличие этих инструментов уже говорит о том, что в компании существует автоматизация на достаточном уровне, чтобы экономить человеческий ресурс на рутинных задачах, исключать ошибки, связанные с человеческим фактором, ускорять перевод и экономить затраты на его осуществление.
Но что же выходит за рамки обыденного и меняет сегодняшний мир переводов и локализации? Кроме перечисленных зарекомендовавших себя инструментов появляется AI, который применяется в переводческой среде в разных форматах, например:
- как движок перевода (однако на данный момент в этом он не очень успешен, хотя есть основания предполагать, что быстро «прокачается»);
- переводчик роликов и всего мультимедийного контента;
- генератор контента сразу на нескольких языках, включая картинки;
- QA-инструмент (при этом как инструмент контроля качества AI пока также не вполне успешен, так как не учитывает множество параметров и при редактировании может значительно отступать от оригинала, что важно в стандартном понимании перевода и пр.).
Кроме всего перечисленного есть еще два аспекта автоматизации и ускорения перевода — работа клиента с переводческой компанией через платформу и личные кабинеты пользователей, а также внедрение AI непосредственно в TMS. Это продвинутые варианты автоматизации, недоступные небольшим переводческим компаниям, поэтому клиентам с большими локализационными потребностями стоит смотреть в сторону крупных поставщиков с передовыми технологиями.
Работа через почтового клиента становится все менее актуальной и более времязатратной: в почте теряются цепочки писем, комментарии и важные инструкции. Конечно, их можно успешно хранить на стороне поставщика в ERP, но клиент не может проконтролировать, как и что поставщик хранит. Чтобы обмен данными сделать прозрачнее, существуют специальные платформы. В Janus Worldwide это Global Technology Platform, которая автоматизирует взаимодействие клиента и поставщика: показывает клиенту всю информацию о заказах, файлах, инструкциях и коммуникации в каждом заказе; дает возможность клиенту самостоятельно рассчитывать стоимость перевода, контролировать свой бюджет (Purchase order) и затраты, тем самым ускоряя запуск заказа в работу и минимизируя излишнюю коммуникацию с помощью AI чат-бота. Экономия времени клиента составляет до 30 % на общении с поставщиками или до 8 рабочих часов в месяц для одного пользователя на стороне клиента. Подробнее об этом можно прочитать здесь: https://janusww.com/news/how-would-you-spend-8-hours-free-time-you-can-get-back-using-gtp/.
Второй продвинутый вариант применения AI для автоматизации и ускорения процесса локализации — это создание специального плагина AI для работы в TMS. Простое применение AI как движка перевода не покажет должного уровня качества, но если в компании есть специалисты, как у нас, которые могут настроить работу с TM с применением AI, учитывая список параметров (специальные инструкции, настройки вариативности и креативности моделей), то результат превзойдет ожидания, а именно даст значительную экономию затрат, улучшит качество базового AI и сократит время перевода того или иного материала. Так, например, в нашей компании одним из успешных кейсов можно назвать применение такого плагина на проектах одного из клиентов фармацевтической отрасли, где ускорение работы с сохранением качества и значительной экономией на себестоимости составило около 35 %.
В заключение, отвечая на вопрос заголовка статьи, хочется выразить уверенность, что лингвисты не уйдут с переводческого рынка в ближайшие годы, но продолжат трансформировать свои знания и умения: как раньше учились работать с МТ (от редактирования до тренировки движков), так теперь будут контролировать обучение и развитие AI.
Специалистам по локализации и переводческим компаниям стоит либо активно внедрять свои разработки и технологии в процесс перевода и делать это осознанно, с достаточной подготовкой и тестированием перед применением на реальных задачах, либо необходимо обращаться к технологически продвинутым поставщикам уже сегодня, потому как завтра будет поздно.

Наталья Рудинская
Руководитель отдела развития бизнеса в странах СНГ и Азии, директор по ключевым клиентам и бренд-амбассадор глобальной технологической платформы GTP
Я уже более 10 лет работаю в индустрии локализации, меня очень вдохновляют непрерывно развивающиеся технологии и производственная среда. В качестве директора по ключевым клиентам я отвечаю за управление взаимоотношениями с ними и автоматизацию процессов, стремясь обеспечить максимальную удовлетворенность клиентов, которая, по моему мнению, является основой успеха в бизнесе.