Matapos ang 6 taon ng pagsasalin ng tao sa malaking sukat, nakita ko na ang hinaharap. At nagsasalita ito nang matatas sa 100+ wika.
ANTAS NG CAFFEINE
3,472
Mga tasang naubos (karaniwang Ethiopian single-origin)
MGA AI MODEL
Claude + GPT-5 + 4 iba pa
Pinagsamang IQ na mas mataas kaysa sa buong translation team ko sa OneSky (sorry, team)
BILANG NG MGA BUG
6 taon sa OneSky vs 2 buwan gamit ang AI
Panalo ang AI. Hindi man lamang malapit.
Kasama akong nagtatag ng OneSky. Naglingkod kami sa Tencent, LINE, Airbnb, at change.org. Namahala kami ng libu-libong human translator. Bumuo kami ng mga workflow na humahawak ng milyun-milyong salita kada buwan. At alam mo ba? Basag sa pundasyon ang buong industriya. Tatlong linggong turnaround para sa update ng mobile app. Mga invoice na $50,000 para sa pagsasalin ng release notes. Walang katapusang email chain tungkol sa kung dapat bang pormal o impormal ang user sa German.
Ang tunay na nakakagulat? Nahihirapan akong matuto ng Estonian ngayon. Nakakatawa ito para sa mga anak ko. Bumuo si Isa ng kumpanya ng pagsasalin pero hindi man lang makapag-order ng kape sa Tallinn. Tama naman sila. Lumalabas na ang kohvi ay hindi binibigkas gaya ng inaakala mo, at walang karanasan sa pamamahala ng pagsasalin ang makakatulong kapag nakatayo ka sa counter ng cafe, pinagpapawisan sa basic na bokabularyo.
Pero ito ang natutunan ko sa 6 taon sa industriya ng pagsasalin: Hindi ang mga tagapagsalin ang problema. Magagaling sila. Ang problema ay ang sistema. Ang sobrang gastos sa operasyon. Ang mga agwat sa komunikasyon. Ang kontekstong nawawala sa pagitan ng isang developer sa San Francisco at isang tagapagsalin sa Seoul.
Isang gabi, matapos na naman tumawag ang isa pang kliyenteng nagpa-panic dahil sa maling salin sa kanilang production app (ang chat UI ng LINE ay naging 'patahimikin magpakailanman' ang 'mute' sa Thai), biglang may kumislap sa isip ko. Paano kung kayang-kaya na pala ng AI na maintindihan ang konteksto tulad ng ginagawa ng aming pinakamahuhusay na tagapagsalin? Hindi lang basta salita-per-salitang conversion, kundi tunay na pag-unawa. Paano kung natatandaan nito na ang 'dashboard' sa konteksto ng Airbnb ay tungkol sa pamamahala ng property, hindi ang control panel ng kotse?
Kaya nagsimula akong mag-eksperimento. Mahahanap ako ng mga anak ko nang 3 AM, napapaligiran ng mga tasa ng kape, sinusubukan si Claude at GPT sa mga edge case na dating sumisira sa mga workflow ng team namin. "Kausap mo na naman ba ang mga robot, Isa?" tanong nila. "Parang ganoon na nga," sagot ko, habang nare-realize kong mas maganda pa ang mga teknikal na diskusyon ko sa AI kaysa sa maraming translation review meeting.
Ang pagbabago ay dumating nang na-realize ko: hindi napapagod ang AI. Hindi nangangailangan ng context switching. Hindi nakakalimutan na ang 'component' ay dapat manatiling hindi isinalin sa React code. Nagbibigay ito ng consistency na ilang taon naming sinubukang makamit gamit ang mga style guide, terminology database, at napakaraming training session.
Ngayon binubuo ko ang tool na sana ay mayroon na noong nalulunod kami sa mga enterprise translation request sa OneSky. Hindi dahil sa galit sa industriya — kundi dahil sa tunay na excitement sa kung ano ang sa wakas ay posible na. Ang rebolusyon ng AI sa pagsasalin ay hindi paparating. Nandito na. At kahanga-hanga ito.
Sa OneSky, mayroon kaming mga developer at PM. Mga workflow para sa quality assurance. Vendor management. Account executive. Alam mo ba kung ano talaga ang nagsasalin ng content? Mga 5% lamang ng workforce na iyon. Ang natira? Pinapamahalaan ang 5%.
Katotohanan mula sa karanasan: Pinanood ko ang Tencent na magbayad sa amin ng anim na numero para isalin ang mga patch notes na mas mahusay nang nagagawa ng GPT-5 sa loob ng 30 segundo. Naghintay ang Airbnb nang ilang linggo para sa mga paglalarawan ng property na kayang gawing perpekto ni Claude sa ilang minuto lamang. Ang mga kagyat na pagsasalin ng kampanya ng Change.org ay nakapila habang nagtatalo ang mga tao tungkol sa terminolohiya.
Ang maruming sikreto ng industriya ng pagsasalin? Hindi na ito tungkol sa kalidad ng pagsasalin. Matagal nang hindi. Tungkol na ito sa pamamahala ng kumplikasyong hindi naman dapat umiiral. Bumuo tayo ng buong mga negosyo para i-coordinate ang mga tao na gawin ang ginagawa na ngayon ng AI nang mabilis, pare-pareho, at hindi na kailangan ng isang tagapamahala ng proyekto para magpadala ng labimpitong follow-up na email.
Ngayon? Mayroon akong Claude, GPT-5, at direktang linya sa talagang mahalaga: ang output. Walang account manager. Walang project coordinator. Walang away sa vendor. Kapag may kailangang ayusin ng customer, inaayos ko. Noong kailangan ng LINE na maisalin ang 50,000 salita overnight noon, krisis iyon. Ngayon, Martes ng hapon lamang iyon.
"Pero hindi mo kayang pantayan ang kalidad ng tao!" sabi ng lahat ng hindi pa talaga nakasubok ng modernong AI laban sa kanilang 'premium' na mga vendor ng pagsasalin.
Kaibigan, nakita ko na ang dalawang panig. Naka-review na ako ng milyun-milyong pagsasalin ng tao. Ang mga pinakamahusay? Kahanga-hanga. Ang mga karaniwang talagang naiipadala? Natatalo sila ng AI. Bawat. Isang. Beses. At hindi nito kailanman isasalin ang 'Save' bilang 'Rescue' dahil lamang masama ang araw nito.
// Mga natutunan ko sa 6 taon ng translation ops:
function buildSoftware() {
while (problemExists) {
const solution = thinkDeeply();
const code = writeCleanCode(solution);
const result = ship(code);
if (result.usersSatisfied) {
celebrate.withCoffee();
} else {
iterate();
}
}
}// Proseso ng OneSky: 15 tao, 3 linggo, $10K, still got 'Login' wrong in Korean // i18n Agent: 1 API call, 3 seconds, $10, perpektong konteksto sa bawat pagkakataon // Kung maaari ko lang sanang balikan at sabihin sa 2014 kong sarili kung ano ang paparating…
Mula sa pagiging co-founder ng isang kumpanyang naglingkod sa mga Fortune 500, naging taga-debug na ako ng mga isyu sa produksyon habang nagtatanong ang mga anak ko kung bakit ako 'sumisigaw sa kompyuter sa Cantonese samantalang Estonian lamang ang naiintindihan nito.' (Akala nila, lahat ng kompyuter sa Estonia ay nagsasalita ng Estonian. Hindi ko pa sila tinutuwid.)
Sa OneSky, mayroon kaming mga team para sa incident response. Ngayon? Ako na lamang, nagpapaliwanag sa pamilya ko kung bakit naantala ang hapunan dahil 'kailangan ni Daddy ayusin ang mga robot na tagapagsalin.' Nagsimula na silang maglagay ng plato para sa 'bug' sa hapag-kainan, akala nila regular itong bisita.
Mula sa mga enterprise meeting tungo sa solo na realidad:
Pero mayroon ding magandang bahagi:
Sa OneSky, mayroon kaming mga microservice para sa mga microservice. Mga Kubernetes cluster na namamahala ng iba pang Kubernetes cluster. Alam mo ba kung ano talaga ang mahalaga? Wala sa mga iyon. Hindi kailanman ang teknolohiya ang sagabal — ang koordinasyon ng tao ang naging sagabal.
Mainit na opinyon: Hindi gaanong mahalaga ang tech stack mo kumpara sa pag-unawa sa problem domain mo. Nakakita na ako ng milyun-milyong dolyar na Kubernetes cluster na naghahatid ng sirang karanasan habang ang PHP monolith ng isang tao ay kumikita nang malaki.
“"Hindi kapani-paniwala ang bilis. Ang dating inaabot ng mga linggo ay ilang minuto na lamang ngayon, at mas maganda pa ang kalidad." — Isang developer na gumagamit ng i18n Agent”
Gumugol ako ng 6 taon sa pagbuo ng negosyo ng human translation. Pinanood kong maglingkod ito sa mga higante tulad ng Tencent at Airbnb. At alam mo ba ang natutunan ko? Mali ang problemang sinusolusyunan namin.
Mula sa pagtatatag ng OneSky kasama ang isang team hanggang sa pamamahala ng mga AI model mula sa aking home office. Bumuti ang mga email, bumilis ang oras ng tugon, at nanatiling pareho ang pagkonsumo ng kape.
Email:
[email protected] (Mas mabilis na tugon kaysa sa OneSky kailanman)
GitHub:
github.com/i18n-agent (Mas transparent kaysa sa kahit anong enterprise vendor)
Naghahanap ng mga solusyon para sa enterprise o may mga tiyak na kinakailangan?
Nandito kami para tumulong sa mga custom na implementasyon
Handa ka na bang baguhin ang daloy ng trabaho mo sa pagsasalin? Bumuo tayo ng kahanga-hangang bagay nang magkasama.