Привычный CAT-редактор, ИИ в основе: как мы развиваем TilBridge TMS для переводческих бюро

Переводческие бюро давно умеют работать с технологиями. CAT-редакторы, память переводов, терминологические базы и системы управления проектами — повседневные инструменты менеджеров, переводчиков и редакторов.

Теперь в эту работу входит генеративный ИИ. Возникает практический вопрос: как получить от него пользу, сохранив накопленные ресурсы, контроль качества и привычную организацию проектов?

Именно вокруг этого мы развиваем TilBridge TMS (https://tilbridge.com) — систему, в которой ИИ и люди работают в одном пространстве, а бюро сохраняет возможность выполнять перевод в знакомом CAT-редакторе.

Большинство привычных CAT/TMS-платформ создавалось для работы человека с текстом. Машинный перевод, а затем и генеративный ИИ добавлялись к уже сложившимся процессам.

Мы строим TilBridge с ИИ в основе переводческого процесса. Это влияет на то, какой контекст получает модель, как используются предыдущие переводы, как проверяется результат и как менеджер организует работу команды.

При этом пользователю остаётся понятная логика: проект, файлы, языковые пары, исполнители, сроки и готовый результат.

Для менеджера всё начинается со страницы проекта. Здесь можно запустить ИИ для нужного задания, назначить переводчика или редактора, установить сроки и следить за выполнением.

Если менеджер назначает исполнителя на один файл, TilBridge предлагает применить назначение к другим подходящим заданиям. Если запускает ИИ — предлагает работы, где можно выполнить такое же действие. Пользователь выбирает, приложение выполняет повторяющиеся операции.

Так мы понимаем простоту: следующее действие находится там, где человек уже работает. Возможности системы доступны без необходимости каждый раз собирать сложную схему процесса.

Переводчики сохраняют привычный CAT-редактор. Они работают с сегментами, памятью переводов и терминологией, проверяют, исправляют и подтверждают текст. Можно переводить самостоятельно, использовать машинные подсказки или продолжить работу с результатом ИИ.

Менеджер выбирает подходящий способ выполнения задания. В одном проекте могут сочетаться автоматическая обработка и работа специалистов — в зависимости от материала и требований заказчика.

Сам ИИ получает контекст документа, память переводов и утверждённые термины. Найденные совпадения учитываются вместе с происхождением: проверенная человеком формулировка и машинный вариант имеют разный вес.

После перевода система проверяет согласованность. Например, ищет разные переводы одинаковых исходных фраз и случаи, где не использован утверждённый термин. Для выявленных групп может выполняться дополнительная ИИ-проверка.

Это помогает использовать накопленные знания бюро и уменьшать объём повторной правки. Специалисты продолжают отвечать за решения, которые требуют языковой и предметной экспертизы.

Важна и совместимость с окружением бюро. Заказчики и партнёры работают в своих инструментах, присылают определённые форматы и ожидают результат в согласованном виде.

TilBridge поддерживает полный цикл работы с пакетами Trados Studio: от импорта проектного пакета до формирования возвратного. Сохраняя привычные процессы и совместимость с инструментами заказчиков, бюро получает основу для развития новых услуг. Это особенно актуально сейчас, когда меняется сама роль языковых компаний.

Заказчикам нужны скорость выпуска контента, работа с новыми форматами и поддержка растущих объёмов. Экономия от ИИ — лишь часть этих ожиданий.

CSA Research описывает переход к постлокализационной эпохе (post-localization era) и развитие LSP в сторону GCSP — Global Content Services Provider. В этой модели языковая компания становится партнёром по глобальному контенту: помогает выбирать технологии, организовывать процессы и связывать языковую работу с задачами бизнеса. Подробнее — CSA Research.

Для такого перехода у бюро уже есть ценная основа: отношения с клиентами, отраслевые знания, языковая экспертиза, память переводов и терминология. ИИ расширяет возможности применения этих ресурсов.

Мы хотим, чтобы TilBridge помогал бюро наращивать объёмы, развивать услуги и управлять работой с меньшим количеством повторяющихся действий. Чтобы менеджеру было удобно организовать проект, переводчику — работать с текстом, а всей команде — использовать ИИ там, где он приносит пользу.

Привычный CAT-редактор остаётся. Возможностей у бюро становится больше.

Хотите увидеть TilBridge TMS в деле? Напишите «Демо» в комментариях — покажем путь от получения файлов до готового результата.