Od spoluzakladatele OneSky k věřícímu v AI překlad.

Spoluzaložil jsem OneSky. Obsluhovali jsme Tencent, LINE, Airbnb a change.org. Řídili jsme tisíce lidských překladatelů. Vytvořili jsme pracovní postupy, které zpracovávaly miliony slov měsíčně. A víte co? Celé odvětví bylo úplně v troskách. 3-týdenní lhůta na aktualizaci mobilní aplikace. Faktury za $50,000 za překlad poznámek k vydání. Nekonečné e-mailové řetězce o tom, jestli má být „uživatel" v němčině formální nebo neformální.

Skutečný šok? Právě se snažím naučit estonsky. Moje děti se tomu smějí. „Isa založil překladatelskou firmu, ale neumí si objednat kávu v Tallinnu." Mají pravdu. Ukazuje se, že „kohvi" se nevyslovuje, jak byste čekali, a žádné zkušenosti s řízením překladů nepomohou, když stojíte u pultu v kavárně a potíte se u základní slovní zásoby.

Tady je ale, co mě naučilo 6 let lidského překladu: Problém nebyli překladatelé. Byli skvělí. Problém byl systém. Režie. Komunikační mezery. Kontext, který se ztratil mezi vývojářem v San Francisku a překladatelem v Soulu.

V OneSky jsme měli vývojáře, PMy, workflowy pro kvalitu, správu dodavatelů a accounty. Víš, co vlastně překládalo obsah? Možná 5 %. Zbytek se staral o těch 5 %.

Kontrola reality z předních linií: Viděl jsem, jak Tencent platí šesticiferné částky za překlad poznámek k opravám, které GPT-5 teď zvládne lépe za 30 sekund. Airbnb čekala týdny na popisy nemovitostí, které by Claude vylepšil za minuty. Naléhavé překlady kampaní Change.org čekaly ve frontách, zatímco lidé diskutovali o terminologii.

Špinavé tajemství překladatelského průmyslu? Už nejde o kvalitu překladu. Už roky ne. Jde o řízení složitosti, která by neměla existovat. Vybudovali jsme celé firmy kolem koordinace lidí, aby dělali to, co AI teď zvládá okamžitě, konzistentně a bez potřeby, aby projektový manažer posílal sedmnáct follow-up e-mailů.

Teď? Mám Claude, GPT-5 a přímý přístup k tomu, na čem opravdu záleží: k výstupu. Žádní účetní manažeři. Žádní koordinátoři projektů. Žádné spory s dodavateli. Když zákazník potřebuje opravu, udělám ji. Když LINE kdysi potřebovala 50,000 slov přeložit přes noc, byla to krize. Dnes je to úterní odpoledne.

„Ale nemůžete dosáhnout lidské kvality!" říká každý, kdo neotestoval moderní AI proti svým „prémiovým" překladatelským dodavatelům.

Příteli, viděl jsem obě strany. Zkontroloval jsem miliony lidských překladů. Ty nejlepší? Neuvěřitelné. Ty průměrné, které skutečně odcházejí? AI je překonává. Každý. Jediný. Den. A nikdy nepřeloží „Uložit" jako „Zachránit", protože má špatný den.

function buildSoftware() {
  while (problemExists) {
    const solution = thinkDeeply();
    const code = writeCleanCode(solution);
    const result = ship(code);
    
    if (result.usersSatisfied) {
      celebrate.withCoffee();
    } else {
      iterate();
    }
  }
}

Od spoluzaložení firmy pro Fortune 500 po ladění produkčních problémů, zatímco moje děti se ptají, proč „křičím na počítač v kantonštině, když mluví jen estonsky". (Myslí si, že všechny počítače v Estonsku mluví estonsky. Neopravil jsem je.)

V OneSky jsme měli týmy na řešení incidentů. A teď? Jsem tu jen já a vysvětluji rodině, proč se večeře odkládá, protože ‚tatínek musí opravit robotické překladače.' Už dokonce prostírají i pro ‚bug' – předpokládají, že je to stálý host.

Od podnikových porad k sólové realitě:

A zároveň?

V OneSky jsme měli mikroslužby pro mikroslužby. Kubernetes clustery spravující další Kubernetes clustery. Víte, na čem vlastně záleželo? Na ničem z toho. Technologie nikdy nebyla úzkým hrdlem – koordinace mezi lidmi ano.

Upřímně řečeno: Pochopení problémové domény je mnohem důležitější než váš technologický stack. Viděl jsem Kubernetes clustery za miliony dolarů, které poskytovaly nefunkční uživatelské zážitky, zatímco něčí PHP monolit sypal peníze.