Как Atlassian масштабирует локализацию в эпоху ИИ: полный разбор

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта компании сталкиваются с новыми вызовами, и Atlassian не исключение. Когда разработчики начали активно использовать ИИ-ассистентов, скорость выпуска функций выросла в разы, но это создало неожиданную проблему: каждая новая функция добавляла текст для перевода, и объемы росли быстрее, чем процесс локализации мог их поглотить. В ответ Atlassian кардинально изменила оба конца процесса: ИИ теперь создает черновики переводов, а специальные инструменты исправляют исходный код до того, как он попадет в перевод. В этой статье мы подробно разберем, как именно Atlassian удалось масштабировать локализацию в эпоху ИИ, какие технологии и подходы используются, и что это значит для разработчиков, переводчиков и пользователей.

Atlassian ускоряет локализацию с помощью ИИ и автоматизации

Atlassian, известная своими продуктами Jira, Confluence и Trello, всегда уделяла большое внимание локализации для глобального присутствия. Компания поддерживает десятки языков, и с каждым обновлением продуктов объем текста, требующего перевода, неуклонно растет. С внедрением ИИ-ассистентов в процесс разработки количество новых функций увеличилось настолько, что традиционные методы локализации стали узким местом. Разработчики могли выпускать функции быстрее, но переводчики не успевали обрабатывать все новые строки, что приводило к задержкам и недовольству пользователей.

Чтобы решить эту проблему, Atlassian внедрила два основных изменения. Во-первых, ИИ теперь используется для создания черновиков переводов. Это позволяет ускорить начальный этап, когда переводчики получают готовый материал для редактирования, а не переводят с нуля. Во-вторых, компания разработала инструменты, которые автоматически проверяют исходный код на наличие проблем, которые могут усложнить перевод, например, конкатенацию строк или отсутствие интернационализации. Эти инструменты помогают исправить код до того, как он попадет в систему перевода, что снижает количество ошибок и повторной работы.

По словам представителей Atlassian, такой подход позволил не только ускорить процесс, но и повысить качество переводов. ИИ-черновики проходят обязательную проверку профессиональными переводчиками, которые вносят правки и улучшают точность. Это сочетание автоматизации и человеческого контроля стало ключевым фактором успеха. Компания отмечает, что время на перевод сократилось на 30-40%, а количество ошибок в конечных переводах значительно уменьшилось.

Предыстория и контекст

Проблема масштабирования локализации не уникальна для Atlassian. Многие технологические компании сталкиваются с похожими вызовами, когда рост разработки опережает возможности перевода. Atlassian долгое время полагалась на традиционные методы: переводчики работали с файлами, содержащими строки текста, и процесс был относительно медленным. Однако с ростом числа продуктов и языков, а также с ускорением циклов разработки, стало ясно, что нужны новые подходы.

Внедрение ИИ в процесс локализации — это логичный шаг для компании, которая активно использует искусственный интеллект в своих продуктах. Atlassian уже интегрирует ИИ-функции в Jira и Confluence, такие как автоматическое распознавание задач и генерация текста. Использование ИИ для переводов — естественное расширение этой стратегии. Кроме того, Atlassian не одинока в этом стремлении. Многие крупные компании, такие как Google, Microsoft и Airbnb, также экспериментируют с ИИ-переводами, но Atlassian делает акцент на интеграции с процессом разработки, что позволяет решать проблему на раннем этапе.

Как Atlassian использует ИИ для переводов?

ИИ в Atlassian работает в двух направлениях: создание черновиков переводов и автоматическая проверка кода. Для черновиков используются большие языковые модели, которые обучены на множестве языков. Они генерируют первоначальный перевод, который затем проверяется человеком. Это позволяет сократить время перевода на 30-40%, по оценкам компании. Инструменты проверки кода интегрированы в CI/CD пайплайн. Они анализируют исходный код на предмет потенциальных проблем с локализацией, таких как жестко закодированные строки, отсутствие плюрализации или неправильное использование форматирования. Если проблема обнаружена, разработчик получает уведомление и может исправить ее до отправки кода на перевод. Это снижает количество ошибок в переводах и ускоряет процесс, так как переводчикам не приходится сталкиваться с некачественным исходным материалом.

Технические подробности внедрения

Atlassian использует собственную платформу локализации, которая интегрирована с их продуктами. Основные компоненты включают систему управления переводами (TMS), которая хранит все переводимые строки и управляет рабочими процессами, интеграцию с ИИ-сервисами для генерации черновиков и автоматические проверки в CI/CD, которые выявляют проблемы локализации на раннем этапе. По словам инженеров Atlassian, ключевым вызовом было обеспечить качество ИИ-переводов. Для этого они разработали систему оценки, которая сравнивает ИИ-переводы с переводами, выполненными профессионалами. Это позволяет постоянно улучшать модели и выявлять слабые места.

Кроме того, Atlassian использует глоссарии и память переводов, чтобы обеспечить согласованность терминологии. ИИ-модели учитывают эти глоссарии при генерации черновиков, что повышает точность. Например, если в глоссарии указано, что термин "issue" в Jira должен переводиться как "задача", то ИИ будет использовать именно этот вариант. Это особенно важно для технических продуктов, где терминология должна быть единообразной.

Кого затронет это изменение

Для разработчиков Atlassian это изменение означает, что они могут быстрее выпускать функции, не беспокоясь о задержках с переводом. Инструменты автоматической проверки помогают им писать код, который легче локализовать, что снижает количество ошибок и повторной работы. Разработчики теперь получают обратную связь о проблемах локализации прямо в процессе разработки, что позволяет исправлять их на ранних этапах.

Для пользователей продуктов Atlassian это означает, что новые функции будут доступны на их языках быстрее. Это особенно важно для компаний, которые используют Atlassian в международной среде и зависят от локализованных версий. Например, русскоязычные пользователи Jira и Confluence смогут получать обновления почти одновременно с англоязычными, что повышает удобство работы.

Для переводчиков, работающих с Atlassian, это изменение означает изменение роли: вместо перевода с нуля они теперь редактируют и улучшают черновики, созданные ИИ. Это требует новых навыков, но также повышает эффективность и позволяет сосредоточиться на сложных аспектах перевода, таких как культурная адаптация и идиоматические выражения. Переводчики становятся редакторами и экспертами по качеству, что делает их работу более интеллектуальной и менее рутинной.

В контексте СНГ и России продукты Atlassian популярны среди IT-компаний, и ускорение локализации означает, что русскоязычные пользователи получат обновления быстрее. Это особенно актуально для команд, которые работают в распределенных средах и используют Jira для управления проектами.

Что будет дальше

Atlassian планирует продолжать развивать свои ИИ-инструменты для локализации. В ближайших планах — расширение количества поддерживаемых языков и улучшение качества ИИ-переводов за счет обучения на большем количестве данных. Компания также рассматривает возможность использования ИИ для автоматической адаптации контента под культурные особенности разных регионов. Например, ИИ мог бы автоматически изменять примеры, изображения или даже тон текста в зависимости от региона.

Ожидается, что подобные подходы станут стандартом в индустрии, поскольку все больше компаний сталкиваются с проблемой масштабирования локализации в условиях быстрой разработки. Atlassian делится своими наработками с сообществом, что может ускорить внедрение подобных практик в других компаниях. Уже сейчас многие компании обращаются к опыту Atlassian, чтобы понять, как эффективно интегрировать ИИ в процессы локализации.

Итог

Atlassian успешно решила проблему масштабирования локализации, внедрив ИИ для черновиков переводов и автоматические проверки кода. Это позволило компании поддерживать темп разработки в эпоху ИИ и продолжать радовать пользователей новыми функциями на разных языках. Этот пример показывает, как ИИ может трансформировать внутренние процессы и стать ключевым фактором конкурентоспособности. Если вы хотите узнать больше о том, как Atlassian использует ИИ в других аспектах своей работы, или интересуетесь деталями технической реализации, оставайтесь с нами — мы продолжим освещать эту тему.