Od spoluzakladatele OneSky k zastánci AI překladu.

Spoluzaložil jsem OneSky. Obsluhovali jsme Tencent, LINE, Airbnb, change.org. Spravovali jsme tisíce lidských překladatelů. Vytvořili jsme pracovní postupy, které zpracovávaly miliony slov měsíčně. A víte co? Celé odvětví bylo od základu nefunkční. 3 týdny na aktualizaci mobilní aplikace. $50,000 faktur za překlad poznámek k vydání. Nekonečné e-mailové řetězce o tom, zda by 'uživatel' měl být v němčině formální, nebo neformální.

A co je na tom nejvtipnější? Momentálně se snažím naučit estonštinu. Moje děti to považují za legrační. 'Isa založil překladatelskou společnost, ale nedokáže si ani objednat kávu v Tallinnu.' Mají pravdu. Ukázalo se, že 'kohvi' se nevyslovuje tak, jak byste si mysleli, a žádné množství zkušeností s řízením překladů nepomůže, když stojíte u pultu kavárny a potíte se nad základní slovní zásobou.

Ale tady je to, co mě naučilo 6 let v lidském překladu: Problém nebyl v překladatelích. Byli skvělí. Problém byl v systému. V režii. V komunikačních mezerách. V kontextu, který se ztratil mezi vývojářem v San Franciscu a překladatelem v Soulu.

V OneSky jsme měli vývojáře a projektové manažery. Procesy zajištění kvality. Řízení dodavatelů. Obchodní zástupce. Víte, co skutečně překládalo obsah? Možná 5% této pracovní síly. Zbytek? Řízení 5%.

Přímo z praxe: Viděl jsem, jak nám Tencent zaplatil šesticifernou částku za překlad poznámek k aktualizacím, které GPT-5 nyní zvládne lépe za 30 sekund. Airbnb čekal týdny na popisy nemovitostí, které Claude dokázal dokonale vytvořit během minut. Naléhavé překlady kampaní Change.org ležely ve frontách, zatímco se lidé dohadovali o terminologii.

Špinavé tajemství překladatelského průmyslu? Už dávno nejde o kvalitu překladu. Už léta ne. Jde o zvládání složitosti, která by vůbec neměla existovat. Vybudovali jsme celé firmy na koordinaci lidí, aby dělali to, co AI dnes zvládá okamžitě, konzistentně a bez potřeby projektového manažera, který by posílal sedmnáct následných e-mailů.

A teď? Mám Claude, GPT-5 a přímou cestu k tomu, na čem skutečně záleží: k výsledku. Žádní account manažeři. Žádní projektoví koordinátoři. Žádné spory s dodavateli. Když zákazník potřebuje něco opravit, opravím to. Když LINE kdysi potřeboval přeložit 50,000 slov přes noc, byla to krize. Dnes je to úterní odpoledne.

'Ale nemůžete se vyrovnat kvalitě lidského překladu!' říká každý, kdo ve skutečnosti neotestoval moderní AI proti svým 'prémiovým' překladatelským dodavatelům.

Kamaráde, viděl jsem obě strany. Prošel jsem miliony lidských překladů. Ty nejlepší? Neuvěřitelné. A ty průměrné, které se skutečně používají? AI je překonává. Vždycky. A nikdy nepřeloží 'Uložit' jako 'Zachránit' jen proto, že 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();
    }
  }
}

Přešel jsem od spoluzaložení společnosti, která obsluhovala firmy z žebříčku Fortune 500, k ladění produkčních problémů, zatímco se mě moje děti 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 pro řešení incidentů. Teď? Jsem to jen já, kdo vysvětluje své rodině, proč je večeře opožděná, protože 'Tatínek musí opravit robotické překladatele.' Začali prostírat místo pro 'chybu' u večeře, v domnění, že je to pravidelný host.

Od firemních schůzek k realitě, kdy jsem na to sám:

Ale také?

V OneSky jsme měli mikroslužby pro mikroslužby. Kubernetes clustery spravující jiné Kubernetes clustery. Víte, na čem skutečně záleželo? Na ničem z toho. Technologie nikdy nebyla úzkým hrdlem — byla jím lidská koordinace.

Horká novinka: Váš technologický stack není zdaleka tak důležitý jako porozumění vaší problémové doméně. Viděl jsem milionové Kubernetes clustery poskytující rozbité zážitky, zatímco něčí PHP monolit tiskl peníze.