Tehisintellekti abil tõlkimine on kiire, tasuta ja toimiv lahendus – kui seda õigesti teha. Aga mida see “õigesti” tähendab? Kas lihtsalt DeepL lahti, tekst sisse ja tõlge välja? Kahjuks mitte.
Kui soovid, et AI-tõlkimine sinu ettevõttes päriselt aega säästaks ja tõlgete kontrollimine tiimi hulluks ei ajaks, tasub läbi mõelda kogu töövoog.
Alusta selge struktuuriga
Esimese asjana mõtle läbi, mida, milleks ja mis keelde sa tõlgid. Igal ettevõttel on erinevatele tekstidele (tootekirjeldused, blogiartiklid, lepingud) erinevad nõuded nii stiili kui täpsuse osas.
Määra kindlaks:
- algteksti keel ja sihtkeeled (sh keelevariant – nt inglise UK vs US)
- tekstide prioriteetsus
- kas AI-tõlge läheb otse avaldamisele või läbib inimkontrolli
Soovitame luua ka lihtsa nimekirja: milliseid tekste võib tõlkida ainult AI-ga, milliseid peab toimetama ja millised peaksid liikuma tõlkebüroo või erialaeksperdi kätte.
Algteksti keel on strateegilise tähtsusega – isegi kui ettevõtte tekstid on eesti keeles, tasub eri keeltesse tõlkimisel kaaluda algkeelena inglise keelt. Tõlgete kvaliteet muutub sellega märgatavalt!
Loo süsteem, mitte juhuslik failide põrgatamine
Kui tõlketööd liiguvad kolleegide vahel e-kirjade ja vestluste kaudu, on kaos garanteeritud. Sinu salarelv on töövoog. Siin on mõned toimivad lahendused.
Variant A: Exceli / Google Sheetsi põhine lähenemine
- Lisa algtekst, AI-tõlge ja toimetatud versioon eri tulpadesse
- Toimetajad saavad ChatGPT’s (või mõne muu AI-keelemudeliga) kontrollida lõike vastu terminibaasi ja stiilijuhendit
- Kommentaarid ja parandused dokumenteeritakse samas failis
Miks see töötab?
Lihtne lahendus, mis ei nõua erilist väljaõpet. Sobib 1-3 tõlkimisega seotud inimesega meeskondadele, kes vajavad tõlkeid aeg-ajalt või väikeses mahus.
Variant B: Keskne failihaldus + projektijuht:
– Lae tõlgitud ja tõlgitavad failid üles jagatud kausta (Google Drive, Dropbox, SharePoint) – kasutusel võiks olla erinevad kaustad originaalfailidele, tõlgitud failidele ja kontrollitud failidele.
– Rakenda projektihaldustarkvara (Trello, Slack)
– Jaga töö kolleegide vahel:
– Esimene kolleeg kasutab esmase tõlke saamiseks DeepL-i, Google Translate’i vmt
– Teine kolleeg kasutab ChatGPT/Gemini/Claude’i – millesse on laetud terminibaas, varasemad tekstid ja juhendid
– Kolmas teostab kontroll-loendi põhjal lõpliku kvaliteedikontrolli kas iseseisvalt või AI abiga.
Miks see töötab?
DeepL pakub loomulikuma kõlaga tõlkeid, samas kui ChatGPT ja Claude on paremad terminite ühtsuse tagamisel ning konteksti mõistmisel. Tööriistade ja eri kolleegide töö kombineerimine tagab kvaliteetsed tõlked.
Sobib 4-6 inimesega meeskondadele, kes vajavad pidevalt tõlkeid ja kelle jaoks tõlgetega seotud suhtlus on keskse tähtsusega.
Variant C: CAT-tarkvara + AI
- Kasuta tõlkimiseks CAT-tööriistu (Smartcat, CafeTran, OmegaT)
- Masintõlge toimub otse CAT-keskkonnas näiteks DeepL-i API abil
- Rakendatakse tõlkemälu ja terminibaase
- Liidestatud ChatGPT või muu keelemudel või vastutav töötaja toimetab tekstid avaldamiskõlblikuks
- Tõlkemälu salvestab parandused edaspidiseks
Miks see töötab?
CAT-tööriistad säilitavad faili vormingu, võimaldavad tööd jagada ja tagavad terminite järjepidevuse. Pikemas perspektiivis muutub tõlkimine aina tõhusamaks. Ka tõlkebürood kasutavad neid tööriistu.
Sobib vähemalt kuuest inimesest koosnevatele meeskondadele, kelle jaoks peab tõlkimine toimuma maksimaalse operatiivsuse ja täpsusega. Lahenduse juurde kuuluvad kindlasti ka regulaarsed koolitused eri tõlketööriistade kasutamise kohta.
Kõigi nende lähenemiste tulemus on vähem kaost ja rohkem järjepidevust.
Tõlkimise korraldamiseks on veel teisigi variante – näiteks tõlkekeskkondade ja AI-kvaliteedikontrolli tööriistade liidestamine tervete veebilehtede või andmebaaside tõlkimiseks ja toimetamiseks.
Ent kes peaks ettevõttes siiski erinevaid tõlkimise ja toimetamisega seotud rolle täitma?
Kolm põhirolli tõhusas AI-tõlkeprotsessis
Selged rollid tagavad, et igaüks teab oma vastutust, vähendavad arusaamatusi ja kindlustavad tekstide mitmekülgse kontrolli.
- AI-tõlkimise juht – vastutab masintõlke tööriista valimise ja seadistamise eest
Teostaja: turundus- või kommunikatsioonijuht - Valdkonnaspetsialist – kontrollib valitud (tehisintellekti) tööriistaga või iseseisvalt terminoloogia täpsust ja vastavust ettevõtte spetsiifikale
Teostaja: turundusspetsialist või tootejuht - Keeletoimetaja – tagab (AI abil), et tekst oleks ladus, loomulik ja vastaks brändi häälele
Teostaja: kommunikatsioonispetsialist
Kui ettevõttel pole ressursse kvaliteedi tagamise tööriistadesse investeerida, saab teist ja kolmandat rolli täita ka AI abil. Kleebi tekst lihtsalt pikemate lõikude kaupa ChatGPT-sse koos juhistega:
“Palun kontrolli see tõlge järgmise terminiloendi põhjal [terminiloend]. Tekst peaks olema [sina-vormis/ametlikus toonis] ja järgima stiilijuhiseid: [stiilijuhised].”
AI suurim puudus tekstide toimetamisel on lühemate juppide kaupa kontrollimine. Selle vältimiseks tuleks rakendada QA-tööriistu nagu Xbench, Memsource, ModernMT või XTRF.
AI-tõlkesüsteemi koolitamine ja mõõtmine
Ka AI vajab õpetamist. Custom GPT (ChatGPT puhul) või Projects (Claude’i puhul) võimaldavad varustada keelemudeli:
- varasemate tõlgete kogumiga
- terminibaasi ja stiilijuhendiga
- eelistatud väljendite nimekirjaga
See on minimaalne, mida iga ettevõte tõlgete teostamisel tegema peaks. Lisa tõlkeprotsesside mõõtmine, kasutades selleks järgnevaid näitajaid:
- Kui kiiresti tõlked valmivad?
- Kui palju aega kulub toimetamisele?
- Kas lõpptekstid on kooskõlas brändikeelega?
- Millist tagasisidet annavad tõlgitud keeltes sisu tarbivad kliendid?
Terminibaaside ja stiilijuhendite loomine
AI-tõlkimisel järjepidevuse tagamiseks on vaja koostada ja hallata erinevaid ressursse.
Näiteks terminibaase, mille alusel AI (või inimesed) saavad määrata, millised sõnad millises tähenduses ja vormis ettevõttes kehtivad.
💡 Näpunäide: inspiratsiooni ja eeskuju saad võtta Euroopa Liidu ametlikust IATE terminibaasist, kus on hallatud sadu tuhandeid termineid eri keeltes ja valdkondades.
Ning siin on lihtne näide terminibaaside loomiseks:
- Koosta mitmekeelne Google Sheet oluliste erialaterminitega
- Tee see kättesaadavaks kõigile tõlkeprotsessis osalejatele
- Määra vastutav isik terminite uuendamiseks
Samuti kiire ülevaade lihtsama stiilijuhendi koostamiseks:
- Määratle sina- või teie-vormi kasutamine
- Otsusta ametliku või vabama kirjutusstiili vahel
- Koosta nimekiri väljenditest, mida vältida või eelistada
AI abil tõlkimine töötab – kui seda targalt juhid
AI võib tõlkida kiirelt ja täpselt, ent ilma läbimõeldud töövoo ja koostööta muutub see pigem peavaluks. Sinu ülesanne on luua süsteem, mis:
- toob järjepidevaid tulemusi
- säästab osapoolte aega ja närve ja
- kasvatab kvaliteeti samm-sammult
Kui vajad abi – pöördu Eiffeli poole. Olgu sul vaja tuge terminibaasi, stiilijuhendi või tõlkeprotsessi ülesehitamisega või lihtsalt nõustajat, kes AI-tõlkimisega seotud tööriistadest täielikult aru saab.
Kokkuvõte: kuidas ettevõttes AI-tõlkimist korraldada
- Loo selge töövoog ja määratle rollid
- Võta kasutusele keskne failihaldussüsteem
- Kasuta AI-tööriistu teadlikult
- Investeeri terminibaaside ja stiilijuhendite loomisse
- Analüüsi ja täiusta protsessi pidevalt
- Kohanda lähenemist vastavalt meeskonna suurusele
- Säilita tõlkeprotsessis inimtoimetamine ja kontroll
NB! Kui sinu tõlkemeeskond jääb sisulise tööga hätta – kui toimetajatel puuduvad vajalikud teadmised ja oskused – loe artiklit Kuidas AI-tõlkeid ise lihtsa vaevaga toimetada.