| Kontrola nad procesem | Treści przewijają się przez maile, pliki i niewspółpracujące ze sobą narzędzia | ☑️ Wszystkie procesy w jednym miejscu z dostępem według roli użytkownika |
| Kontrola jakości i routing ryzyka | Błędy są wyłapywane po publikacji, brak systemowego sposobu na eskalację lub zablokowanie ryzykownych treści | ☑️ Automatyczne oznaczanie krytycznych segmentów przez bramki QA i kierowanie ich do odpowiedniego korektora przed publikacją |
| Spójność terminologii | Terminy różnią się między dokumentami, zepołami i rynkami, a niespójności zauważają klienci | ☑️ Spójna terminologia stosowana automatycznie podczas tłumaczenia, zarówno w tłumaczeniach AI, jak i procesach z udziałem człowieka |
| Formaty plików i ich struktura | Formatowanie psuje się w złożonych plikach - godziny ręcznych poprawek po każdym tłumaczeniu | ☑️ Zachowana oryginalna struktura plików, wierność formatowania sprawdzona przed eksportem pliku |
| Kontrola i korekta człowieka | Feedback rozproszony w plikach i mailach, brak odpowiedzialności za tłumaczenia | ☑️ Korekta przez właściwą osobę w procesie - człowiek sprawdza tłumaczenia tam, gdzie stawka jest najwyższa |
| Kontrola nad AI | Zespoły unikają sztucznej inteligencji lub korzystają z publicznych narzędzi bez kontroli nad przepływem danych lub jakością tłumaczeń | ☑️ Używanie AI w określonych ramach - lista dozwolonych modeli, przejrzyste przepływy danych, możliwość korekty przez człowieka |
| Integracja z systemami | Tłumaczenie uruchomione ręcznie, poza systemami głównymi – każda aktualizacja wymaga koordynacji | ☑️ Osadzone za pomocą API w stacku technologicznym z synchronizacjami delta i korektą na miejscu |
| Zarządzanie danymi językowymi | Dane językowe zostają u zewnętrznych partnerów - brak kontroli | ☑️ Dane przechowywane na Twoim koncie i ponownie wykorzystywane w przyszłych projektach |
