Репост из: Gamelocalization 🐼
ИИ в локализации в 2026 году: мы уже всё передали роботам или пока нет? 🤖
Последние несколько лет я регулярно рассказывал про ИИ в локализации. И каждый раз основная мысль была примерно одной и той же: использовать будут, но не везде, не сразу и точно не по принципу «закинем все строки в ChatGPT, а там как-нибудь разберемся».
TL;DR: ИИ уже с нами в индустрии. Но «волшебной таблеткой» так и не стал.
Почему так произошло, какие сейчас тенденции и вайбы, и куда вообще катится мир глобализации — именно про это мы и начинаем серию материалов вместе с Юлей, хозяйкой канала Локализация игр.
И сегодня сделаем остановку на 2026 годе!
🕹 Граница между машинным переводом и генеративным ИИ размылась?
Большинство из вас знают про процесс, который называется Machine Translation Post-Editing (MTPE). Если кратко, то машина переводит, люди правят и вычитывают за ней. С приходом генеративного ИИ концепт сместился в сторону Large Language Models Post-Editing (LLMPE) или Artificial Intelligence Post-Editing (AIPE) — можно встретить разные названия, но суть одна. Вместо Machine Translation у нас теперь аутпут после LLM. Но процесс в целом тот же, что и был.
В отчете ELIS 2026 прямо пишут, что граница между машинным переводом и генеративным ИИ размылась. Среди языковых отделов организаций уровень внедрения ИИ-решений за год вырос с 30% до 64%, при чем 73% использования ИИ приходится на задачи, где он заменяет движок машинного перевода.
То есть, за гордым лейблом AI скрывается не цифровой коллега, а просто новый движок внутри вполне знакомого процесса.
🕹 Но ИИ — это только про перевод или нет?..
Внедрение ИИ — это не только про работу с текстом. Автоматизацию процессов никто не отменял.
Например, в отдел локализации от разработчиков каждый день прилетает 100 заданий. Распределять всё это руками может быть крайне трудозатратно. Но что, если внедрить систему категоризации контента и автоматически назначать задания нужным группам? А сверху ещё поставить ИИ-агента, который мог бы быстро проверять описание задания? Менеджеру в таком случае остаётся проверить сам контент и убедиться, что он готов к локализации. Хотя бы в таком простом моменте, как наличие доступа к файлам!
И таких случаев для применения ИИ можно придумать множество — стоит просто начать разбирать процессы, которые есть в компании. Где есть условное «горлышко», которое выматывает всех? Именно на такое и стоит обратить внимание.
🕹 При этом работа не исчезает — она меняется
На практике языковые менеджеры и специалисты стали чаще участвовать в более глубоком проектировании процессов, подготовке контекста, оценке моделей и контроле рисков. Универсальная модель без проектных данных часто проигрывает хорошо настроенной системе.
В игровой локализации это особенно заметно. Можно дать ИИ строку Charge и получить вполне красивый перевод. Вот только без контекста ИИ не узнает, это атака, заряд батареи, рывок персонажа или, скажем, кнопка оплаты. А потом в билд приходит «Зарядить» вместо названия способности. И начинается наша любимая игра: угадай, на каком этапе всё сломалось 🙃
Ощущение от 2026 года: мы уже не выбираем между человеком и ИИ. Мы учимся, как точнее распределить между ними работу.
Массовые задачи автоматизируются. И мы ратуем за взгляд именно со стороны процессов: где и как их можно улучшить, чтобы система справлялась с растущим объёмом контента.
А его становится еще больше из-за внимания пользователей, за которое тоже нужно бороться. И только благодаря им любой продукт может существовать и развиваться. Но это уже совсем другая история.
Так что порой нужно просто ответить на вопросы: «Какую проблему мы решим, если внедрим A? Поможет ли это в выполнении процесса B? Что мы получим в результате?»
Последние несколько лет я регулярно рассказывал про ИИ в локализации. И каждый раз основная мысль была примерно одной и той же: использовать будут, но не везде, не сразу и точно не по принципу «закинем все строки в ChatGPT, а там как-нибудь разберемся».
TL;DR: ИИ уже с нами в индустрии. Но «волшебной таблеткой» так и не стал.
Почему так произошло, какие сейчас тенденции и вайбы, и куда вообще катится мир глобализации — именно про это мы и начинаем серию материалов вместе с Юлей, хозяйкой канала Локализация игр.
И сегодня сделаем остановку на 2026 годе!
🕹 Граница между машинным переводом и генеративным ИИ размылась?
Большинство из вас знают про процесс, который называется Machine Translation Post-Editing (MTPE). Если кратко, то машина переводит, люди правят и вычитывают за ней. С приходом генеративного ИИ концепт сместился в сторону Large Language Models Post-Editing (LLMPE) или Artificial Intelligence Post-Editing (AIPE) — можно встретить разные названия, но суть одна. Вместо Machine Translation у нас теперь аутпут после LLM. Но процесс в целом тот же, что и был.
В отчете ELIS 2026 прямо пишут, что граница между машинным переводом и генеративным ИИ размылась. Среди языковых отделов организаций уровень внедрения ИИ-решений за год вырос с 30% до 64%, при чем 73% использования ИИ приходится на задачи, где он заменяет движок машинного перевода.
То есть, за гордым лейблом AI скрывается не цифровой коллега, а просто новый движок внутри вполне знакомого процесса.
🕹 Но ИИ — это только про перевод или нет?..
Внедрение ИИ — это не только про работу с текстом. Автоматизацию процессов никто не отменял.
Например, в отдел локализации от разработчиков каждый день прилетает 100 заданий. Распределять всё это руками может быть крайне трудозатратно. Но что, если внедрить систему категоризации контента и автоматически назначать задания нужным группам? А сверху ещё поставить ИИ-агента, который мог бы быстро проверять описание задания? Менеджеру в таком случае остаётся проверить сам контент и убедиться, что он готов к локализации. Хотя бы в таком простом моменте, как наличие доступа к файлам!
И таких случаев для применения ИИ можно придумать множество — стоит просто начать разбирать процессы, которые есть в компании. Где есть условное «горлышко», которое выматывает всех? Именно на такое и стоит обратить внимание.
🕹 При этом работа не исчезает — она меняется
На практике языковые менеджеры и специалисты стали чаще участвовать в более глубоком проектировании процессов, подготовке контекста, оценке моделей и контроле рисков. Универсальная модель без проектных данных часто проигрывает хорошо настроенной системе.
В игровой локализации это особенно заметно. Можно дать ИИ строку Charge и получить вполне красивый перевод. Вот только без контекста ИИ не узнает, это атака, заряд батареи, рывок персонажа или, скажем, кнопка оплаты. А потом в билд приходит «Зарядить» вместо названия способности. И начинается наша любимая игра: угадай, на каком этапе всё сломалось 🙃
Ощущение от 2026 года: мы уже не выбираем между человеком и ИИ. Мы учимся, как точнее распределить между ними работу.
Массовые задачи автоматизируются. И мы ратуем за взгляд именно со стороны процессов: где и как их можно улучшить, чтобы система справлялась с растущим объёмом контента.
А его становится еще больше из-за внимания пользователей, за которое тоже нужно бороться. И только благодаря им любой продукт может существовать и развиваться. Но это уже совсем другая история.
Так что порой нужно просто ответить на вопросы: «Какую проблему мы решим, если внедрим A? Поможет ли это в выполнении процесса B? Что мы получим в результате?»