Sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała branżę tłumaczeniową, ale nie w taki sposób, jak przewidywali pesymiści. Zamiast zastąpić tłumacza, stała się jego cyfrowym partnerem. Dziś profesjonalne biura tłumaczeń pracują w modelu hybrydowym: wykorzystują narzędzia AI do wstępnego generowania treści, ale to człowiek – tłumacz, redaktor i specjalista QA – decyduje o ostatecznej jakości tekstu. Dzięki temu tłumaczenie powstaje szybciej, z większą spójnością terminologiczną i za mniejsze pieniądze – ale nadal z ludzką wrażliwością i odpowiedzialnością.
W tym artykule dowiesz się:
Nowa rzeczywistość tłumacza: od rzemiosła do integracji technologii
Przez ostatnie trzy dekady branża tłumaczeniowa zmieniła się diametralnie – i to nie tylko pod wpływem globalizacji czy rosnącego zapotrzebowania na treści wielojęzyczne. Największą zmianę przyniosła technologia, która przekształciła zawód tłumacza z rzemieślnika pracującego samodzielnie nad tekstem w wyspecjalizowanego operatora języka, pracującego w ciągłej interakcji z narzędziami wspomagającymi. Tłumacz stał się niejako „projektantem komunikacji międzykulturowej”, który nie tylko zna język, ale rozumie mechanizmy jego użycia w środowisku technologicznym. W tej nowej roli kluczowe jest nie tylko to, co tłumacz potrafi napisać, ale również to, jak wykorzystuje narzędzia i procesy do osiągnięcia optymalnych rezultatów.
Koniec epoki „samotnego rzemiosła”
Jeszcze w połowie lat 90. tłumaczenie było procesem w pełni manualnym. Tłumacze pracowali w Wordzie lub na papierze, korzystając z fizycznych słowników i własnej wiedzy dziedzinowej. To była epoka pracy „od zera” – każdy tekst był unikalnym projektem, wykonywanym z pełnym zaangażowaniem indywidualnym. Niestety, był to także proces powolny, obarczony ryzykiem niespójności terminologicznej, a także podatny na błędy wynikające z ludzkiego zmęczenia. W takiej rzeczywistości jakość była wysoka, ale koszty i czas realizacji – zdecydowanie mniej konkurencyjne.
Transformacja przyszła wraz z oprogramowaniem typu CAT (Computer-Assisted Translation), takim jak Trados czy Wordfast. Choć wielu tłumaczy początkowo podchodziło do niego z rezerwą, szybko okazało się, że narzędzia pamięci tłumaczeniowej (TM) oraz glosariusze terminologiczne stanowią przełom organizacyjny. Umożliwiły one zachowanie pełnej spójności między różnymi projektami, przyspieszenie pracy nad powtarzalnymi treściami i stworzyły podwaliny pod współpracę zespołową w dużych biurach tłumaczeń. Mimo to – to wciąż człowiek wykonywał większość pracy, a narzędzie było wyłącznie wsparciem.
AI wkracza do gry – obawy i nadzieje
Prawdziwa rewolucja przyszła dopiero wraz z pojawieniem się automatycznego tłumaczenia neuronowego (NMT) i modeli LLM (Large Language Models). Obawy były naturalne. Wiele osób zaczęło zastanawiać się: czy technologia nie przejmie naszego zawodu? Czy nie stanie się konkurencją – szybszą, tańszą, pozbawioną błędów ludzkich? Pytania te łączyły lingwistów z innymi zawodami kreatywnymi, od grafików po copywriterów, które również poczuły oddech maszyn na swoich plecach.
Na przełomie 2020 i 2021 roku pojawiły się pierwsze modele zdolne tłumaczyć całe akapity z płynnością porównywalną do pracy człowieka. Nagle okazało się, że 50-stronicowy raport biznesowy można przetłumaczyć „wstępnie” w kilka minut, a artykuł naukowy w około 30 sekund. Nie dziwi więc, że w branży zapanowało zamieszanie. Tłumacze zaczęli tracić zlecenia w obszarach, w których wcześniej byli niezbędni, a część klientów całkowicie zrezygnowała z usług profesjonalistów, licząc, że AI rozwiąże sprawę za darmo lub prawie za darmo.
Od konkurencji do współpracy: AI jako narzędzie tłumacza
Z czasem jednak zaczęło dziać się coś zaskakującego. Klienci, którzy postawili wyłącznie na automatyczne tłumaczenia, zaczęli zauważać ich ograniczenia – szczególnie w tekstach specjalistycznych, sprzedażowych, prawniczych i medycznych. Brak rozpoznania rejestru, błędy terminologiczne, niejednoznaczności oraz rażące uproszczenia okazały się barierą nie do przeskoczenia dla technologii pozbawionej świadomości i rozumienia. Z drugiej strony, tłumacze, którzy zaakceptowali AI jako narzędzie pracy, odkryli, że w połączeniu z ich wiedzą i odpowiedzialnością zawodową może ona istotnie zwiększyć ich efektywność.
W ten sposób narodził się nowy model – tłumaczenia hybrydowego. AI stała się pierwszym etapem procesu, generując materiał wyjściowy, który tłumacz analizuje, poprawia, uzupełnia i adaptuje. Maszyna dostarcza tempo – człowiek gwarantuje sens, styl i kontekst. To partnerstwo, nie rywalizacja. Co więcej, w wielu przypadkach to właśnie AI umożliwia tłumaczom przyjmowanie większych zleceń, realizację projektów wielojęzycznych czy obniżenie kosztów klienta bez strat jakościowych.
Nowe kompetencje tłumacza: język, technologia, analiza
W kontekście tej zmiany rola tłumacza nie zmalała – przeciwnie, stała się bardziej złożona. Tłumacz w 2025 roku nie jest tylko osobą znającą język obcy na poziomie natywnym. Musi umieć:
- ocenić przydatność AI w danym typie projektu,
- poprawić tłumaczenie maszynowe zgodnie z normami ISO lub wytycznymi klienta,
- korzystać ze środowisk CAT i pamięci tłumaczeniowej,
- rozpoznać błędy kontekstowe i pragmatyczne AI,
- konsultować poprawność terminologiczną z ekspertami dziedzinowymi.
Te nowe kompetencje sprawiają, że tłumacz staje się konsultantem procesów językowych, a nie wyłącznie wykonawcą. Przykładowo, w kampanii marketingowej AI może przygotować zarys tłumaczenia dla 120 kategorii produktowych – ale to tłumacz decyduje, czy klient powinien użyć „odżywki nawilżającej”, „balzamu zmiękczającego” czy „maski odżywczej”, zgodnie ze stylem przekazu, krajem docelowym i personelem odbiorców.
Dlaczego klienci wybierają model hybrydowy?
Rynek zweryfikował już przewidywania z początku lat 2020 – i okazało się, że masowe przejście na automatyczne tłumaczenie bez udziału człowieka po prostu nie działa wszędzie. Co więcej, segment klientów świadomych jakości (medycyna, prawo, finanse, przemysł) zaczął doceniać przewagę modelu hybrydowego – AI zapewnia szybkość, a człowiek – wierność przekazu i bezpieczeństwo merytoryczne.
Przykładowo: w branży farmaceutycznej dokumentacja musi być zgodna z normami regulatorów (EMA, FDA) i dokładna do słowa. Błąd w tłumaczeniu instrukcji medycznej może kosztować życie pacjenta – i odpowiedzialność prawną. Dlatego w tej branży AI może służyć tylko do budowy wstępnego tłumaczenia, które później musi zostać sprawdzone i zredagowane przez certyfikowanego tłumacza.
W branży marketingowej jest inaczej: AI daje oszczędność czasu i większą skalę, ale branding, ton komunikacji i wpływ emocjonalny pozostają po stronie człowieka. To tłumacz decyduje, czy w opisie reklamowym lepsze będzie „poczuj przygodę z nową kolekcją outdoor” czy „wejdź w świat aktywności bez granic”.
Krok 1: Analiza wstępna tekstu (Pre-processing & Scoping)
Każde tłumaczenie, nawet to wspierane przez najnowocześniejsze technologie, zaczyna się od analizy wstępnej. To kluczowy etap, który determinuje wybór właściwego podejścia, narzędzi oraz zespołu projektowego. W erze tłumaczeń hybrydowych nie można już działać według prostego schematu „wysyłamy tekst tłumaczowi i czekamy”. Potrzebna jest diagnoza, która odpowie na pytanie: czy tekst nadaje się do wstępnego tłumaczenia za pomocą AI? Czy klient oczekuje pełnej redakcji, czy jedynie post-editingu? Jakie są największe wyzwania związane z danym rodzajem treści? Dopiero odpowiedź na te pytania pozwala rozpocząć proces tłumaczenia, który będzie zgodny z oczekiwaniami klienta i realiami rynku.
Rozpoznanie typu i celu tekstu
Pierwszym elementem analizy wstępnej jest ustalenie, z jakim rodzajem tekstu mamy do czynienia i jaki jest jego cel komunikacyjny. Inaczej traktuje się treści marketingowe, inaczej dokumentację techniczną, jeszcze inaczej teksty prawnicze czy medyczne. Tekst marketingowy wymaga naturalności, swobody językowej i wyczucia stylu – co wprost oznacza, że maszynowe tłumaczenie może być jedynie warsztatową bazą, nie gotową propozycją. W przypadku instrukcji obsługi lub opisów produktów język może być bardziej rzeczowy, więc ryzyko AI jest mniejsze, ale nadal trzeba pilnować terminologii i funkcjonalności. Tekst prawniczy czy naukowy zaś musi być bezbłędny i jednoznaczny – tu wykorzystanie AI zależy od kontekstu i poziomu znajomości dziedziny przez model.
Analiza wymagań formalnych – od ISO po wewnętrzne wytyczne
Drugim ważnym elementem analizy jest identyfikacja wymagań formalnych: norm jakości (np. ISO 17100), glosariuszy, wytycznych marki, wymogów regulatorów (np. EMA, FDA). Profesjonalne biura tłumaczeń jeszcze przed rozpoczęciem pracy sprawdzają, czy klient przekazał własne słownictwo specjalistyczne lub przykłady wcześniejszych tłumaczeń. Jeśli tak, zasady językowe z tych materiałów są dodawane do pamięci tłumaczeniowej lub glosariuszy, aby zapewnić spójność językową. Jeśli nie – biuro może zaproponować ich stworzenie na przyszłość, co jest wartością dodaną dla klienta.
Ocena przydatności tłumaczenia maszynowego (AI suitability check)
Kolejnym krokiem jest ocena, czy tekst nadaje się do wsparcia AI. Narzędzia tłumaczeniowe nie radzą sobie dobrze z każdym typem języka. Algorytmy najskuteczniej działają w przypadku:
- treści ustrukturyzowanych (np. opisów, list, powtarzalnych modułów),
- języka ogólnego (bez idiomów, sarkazmu, żargonu),
- języka o stałej i przewidywalnej strukturze (np. technicznego, prawniczego).
Duże ryzyko generuje natomiast:
- język metaforyczny, poetycki, idiomatyczny,
- tekst z podwójnymi znaczeniami,
- ironia, humor lub gry słowne,
- zróżnicowane rejestry językowe (np. teksty HR, coachingu, przemówienia).
Przykład: AI dobrze przetłumaczy zdanie „Replace the battery module before use”, ale może mieć problem z „Pomysł, który zmieni Twoją przyszłość – strona po stronie”. W pierwszym przypadku ryzyko błędu jest mniejsze niż w drugim, gdzie tekst odwołuje się do emocji i kontekstu osobistego.
Typowa ścieżka decyzyjna – przykład
W praktyce analiza wstępna przebiega według 3-punktowego modelu:
- Czy tekst jest terminologicznie złożony lub wysokospecjalistyczny? Jeśli tak – AI może być użyta ostrożnie, ale nie bez kontroli eksperta.
- Czy styl jest kluczowy dla przekazu? Jeśli tak – tłumaczenie maszynowe wymaga pełnego post-editingu, a nie „light”.
- Czy objętość i czas realizacji uzasadniają użycie AI? Jeśli tak – model hybrydowy ma sens biznesowy i czasowy.
Etap wyceny i planu pracy – w oparciu o analizę
Po analizie treści i jej złożoności, biuro tłumaczeń przygotowuje wycenę i plan realizacji projektu. Wycena zależy od tego, czy projekt:
- będzie realizowany „od zera” (full translation),
- będzie wymagał post-editingu AI,
- będzie wymagał redakcji kreatywnej (transkreacja),
- zawiera elementy DTP (np. katalogi, broszury, PDFy).
W planie uwzględnia się również podział zadań – kto robi AI draft, kto post-edytuje, kto odpowiada za QA, kto przesyła raporty jakości. Transparentny workflow, przekazany klientowi już na starcie, buduje zaufanie i porządkuje projekt.
Krok 2: Automatyczne tłumaczenie bazowe (AI Drafting)
Po przeprowadzeniu analizy wstępnej i decyzji o użyciu narzędzi AI w procesie tłumaczenia, biuro tłumaczeń przechodzi do etapu generowania tłumaczenia bazowego, czyli tzw. AI draftingu. Etap ten – choć z pozoru automatyczny – wymaga odpowiedniej konfiguracji, nadzoru i umiejętności. To nie jest już zwykłe „kopiuj–wklej do Google Translate”, lecz świadoma integracja narzędzia AI z istniejącym procesem tłumaczeniowym, pamięcią tłumaczeniową oraz glosariuszami klienta. To tutaj prędkość maszyny spotyka się z precyzją człowieka.
Co to jest „AI Drafting” i dlaczego jest ważny?
AI drafting to automatyczne stworzenie pierwszej wersji tłumaczenia – tekstu, który następnie będzie podlegał post-editingowi i redakcji. Jego głównym celem nie jest zastąpienie pracy tłumacza, ale przyspieszenie jej, a także zmniejszenie obciążenia typowymi elementami językowymi, np. nazwami produktów, powtarzającymi się opisami funkcjonalności czy fragmentami instrukcji technicznych. Dzięki temu człowiek może skupić się na sensie, jakości, lokalizacji i dostosowaniu stylu.
W typowym scenariuszu, wygenerowanie AI draftu skraca czas powstania tłumaczenia o 30–60%, a przy dużych projektach (np. 25 tys. słów) może oznaczać oszczędność nawet kilku dni roboczych. Co ważne – taki bazowy tekst nie trafia od razu do klienta, lecz stanowi „surowiec” dla profesjonalnego tłumacza lub redaktora.
Jakie AI narzędzia wykorzystujemy?
W zależności od rodzaju tekstu, języka, branży i preferencji klienta, biura tłumaczeń stosują różne narzędzia AI do generowania tłumaczenia wstępnego. Najczęściej są to:
- DeepL Translator – wysoka jakość tłumaczeń dla większości języków europejskich, idealny dla tekstów użytkowych.
- Google Neural Machine Translation (NMT) – użyteczny w przypadku mniej popularnych języków i przy integracji z aplikacjami.
- GPT-5/OpenAI – narzędzie LLM zdolne nie tylko tłumaczyć, ale także analizować kontekst, sugerować styl i „pisać jak człowiek”.
- Custom MT Engines – modele trenowane na danych konkretnego klienta (np. w branży medycznej lub technicznej), co zapewnia spójność terminologiczną.
Zdarza się też, że przed użyciem narzędzia AI tłumaczenie jest pre-procesowane – np. plik PDF jest konwertowany na edytowalny format, a styl tekstu jest oznaczany w CAT toolu (memoQ, Trados) jako „do post-editingu”. Dzięki temu każdy kolejny etap pracy przebiega płynnie.
Różnice jakościowe między AI narzędziami
Warto podkreślić, że narzędzia AI różnią się nie tylko jakością, ale też sposobem działania. DeepL jest świetny w zachowaniu struktury tekstu i stylu użytkowego, ale gorzej radzi sobie z terminologią branżową. Google NMT obsługuje bardzo szeroką gamę języków, ale bywa zbyt „dosłowne” w tłumaczeniu idiomów. GPT-5 jest najbardziej „elastyczny” – pozwala na tłumaczenie w trybie konwersacyjnym, co jest przydatne przy pracach kreatywnych, ale wymaga doświadczenia użytkownika, by uniknąć tzw. halucynacji (zmyślanych treści). Dlatego wybór narzędzia AI w projekcie nie jest przypadkowy – jest elementem profesjonalizacji procesu.
AI drafting a pamięć tłumaczeniowa
Jedną z największych zalet pracy z nowoczesnymi narzędziami AI jest możliwość ich integracji z pamięcią tłumaczeniową (TM – Translation Memory). Jeśli biuro tłumaczeń pracuje z klientem od lat, posiada rozbudowaną bazę przetłumaczonych segmentów, które mogą stanowić punkt odniesienia dla AI. Przykład: AI tłumaczy zdanie, ale CAT tool wskazuje, że podobne zdanie zostało już wcześniej zaakceptowane w innym projekcie – wówczas system podpowiada gotowe rozwiązanie. W ten sposób unika się niespójności językowych i oszczędza czas na ponowne podejmowanie tych samych decyzji językowych.
W niektórych przypadkach możliwe jest nawet trenowanie modelu AI na pamięciach tłumaczeniowych klienta – tzw. custom MT, która pozwala uzyskać dużo wyższą jakość AI draftu niż w narzędziach ogólnodostępnych. Z takich rozwiązań korzystają głównie globalne korporacje i instytucje, dla których spójność językowa jest priorytetem.
Kiedy AI drafting się nie sprawdza?
Pomimo imponujących możliwości, tłumaczenie maszynowe nie jest narzędziem uniwersalnym. Istnieją typy tekstów, przy których użycie AI przynosi więcej szkody niż pożytku. Przykładami mogą być:
- teksty literackie lub poetyckie, gdzie styl, rytm i metaforyka są kluczowe,
- umowy i akty prawne, gdzie nie wolno zmieniać konstrukcji zdań ani terminów,
- teksty medyczne wysokiego ryzyka, gdy nie ma pewności, czy AI poprawnie zidentyfikuje specjalistyczne pojęcia.
W takich przypadkach AI drafting może zostać pominięty na rzecz pełnego, ręcznego tłumaczenia – zwłaszcza kiedy odpowiedzialność prawna biura nie pozwala na ryzyko.
Krok 3: Post-editing – serce procesu hybrydowego
Jeśli automatyczne tłumaczenie bazowe (AI draft) jest szkieletem tłumaczenia, to post-editing jest jego mięśniami, sercem i duchem – etapem, w którym tekst przekształca się z „technicznie poprawnego” w komunikacyjnie skuteczny, profesjonalny i dostosowany do kontekstu. To tutaj człowiek bierze maszynowe tłumaczenie pod lupę i nadaje mu ostateczny szlif – zarówno na poziomie językowym, jak i merytorycznym. W erze hybrydowego tłumaczenia post-editing staje się najważniejszym etapem workflow – od niego zależy, czy klient otrzyma produkt gotowy do publikacji, czy jedynie surowy szkic.
Czym jest post-editing i dlaczego jest niezbędny?
Post-editing (PEMT – Post-Editing Machine Translation) to proces redakcyjny wykonywany na tłumaczeniu generowanym przez AI. Jego celem jest:
- poprawienie błędów językowych (gramatyka, składnia, fleksja),
- dopasowanie stylu do charakteru tekstu (prasowy, marketingowy, formalny),
- poprawienie błędów terminologicznych i branżowych,
- sprawdzenie spójności i poprawności logicznej tekstu.
Post-editing nie polega na przepisywaniu wszystkiego od nowa, ale na świadomym podjęciu decyzji: co zachowujemy z tekstu AI, co poprawiamy, a co trzeba dopisać od zera. To oszczędza czas, ale wymaga doświadczenia tłumacza, który rozumie mechanizmy błędów w AI i wie, jak im przeciwdziałać.
Light vs Full Post-editing – dwa poziomy jakości
W zależności od potrzeb klienta i zastosowania tekstu stosuje się dwa rodzaje post-editingu:
1. Light post-editing – ekonomiczna forma redakcji, w której tłumacz poprawia tylko te aspekty, które uniemożliwiają poprawne zrozumienie treści.
- Usuwane są błędy gramatyczne, ortograficzne i logiczne.
- Styl pozostaje zbliżony do wersji AI.
- Tekst nadaje się do użytku wewnętrznego, ale nie do publikacji.
Zastosowanie: komunikacja wewnętrzna, e-commerce, opis danych, notatki techniczne.
2. Full post-editing – pełna redakcja i dopasowanie tekstu do standardów publikacyjnych.
- Uwzględnia się rejestr, ton, zgodność z glosariuszem.
- Poprawia się styl, spójność, idiomy, kolokacje.
- Tekst nie może wyglądać „jak tłumaczenie”.
Zastosowanie: komunikacja zewnętrzna, marketing, prawo, medycyna, publikacje naukowe.
W praktyce większość klientów profesjonalnych zleca full post-editing, co zapewnia pełną kontrolę nad jakością i pozwala uniknąć kompromisów w przekazie.
Najczęstsze błędy w tłumaczeniach AI – co musi poprawić człowiek?
Mimo imponujących zdolności AI do generowania logicznych, płynnych zdań, istnieje szereg błędów, które pojawiają się regularnie i są dobrze znane post-editorom. Oto najważniejsze z nich:
● Błędy terminologiczne
AI może nie rozpoznać specjalistycznego słownictwa i zamienić je na słowo ogólne („device” → „urządzenie”, ale powinno być „implant” lub „aparatśluchowy”).
● Brak spójności logicznej i strukturalnej
W długim tekście AI może dwa razy przetłumaczyć to samo pojęcie inaczej lub pomylić podmiot wypowiedzi.
● Ton niezgodny z kontekstem
Tekst może brzmieć zbyt technicznie w komunikacie marketingowym lub zbyt potocznie w umowie prawnej.
● Dosłowne tłumaczenie idiomów i metafor
„Break the ice” staje się „złam lód”, „sleep on it” – „prześpij się z tym” zamiast „przemyśl to na spokojnie”.
● Halucynacje i „uładzanie tekstu”
Modele LLM czasem dopisują informacje, których nie ma w oryginale – co jest niebezpieczne w nauce czy prawie.
To właśnie doświadczenie tłumacza pozwala te błędy wykryć i naprawić, zanim tekst trafi do klienta.
Post-editing a narzędzia wspierające
Nowoczesne biura tłumaczeń wykorzystują podczas post-editingu narzędzia CAT, które pozwalają:
- porównać tłumaczenie AI z pamięcią tłumaczeniową,
- wyłapać niespójności między fragmentami (QA w Xbench, Verifika),
- dostosować styl według zasad przygotowanych dla klienta (Style Guides).
Biuro może też wykorzystać dodatkowe modele AI do rozpoznawania stylu (np. narzędzia Grammarly czy LanguageTool) – ale tu także konieczne jest nadzorowanie działań przez człowieka.
Co daje dobry post-editing? Od AI draftu do doskonałego tłumaczenia
Post-editing stanowi etap, w którym tłumacz staje się redaktorem języka, kultury i komunikacji. Podczas gdy AI generuje strukturę, człowiek nadaje jej życie. Efekt? Tekst:
- brzmi naturalnie w języku docelowym,
- uwzględnia kontekst kulturowy i emocjonalny,
- jest zgodny z branżą, normą, klientem.
Przykład:
AI draft (angielski -> polski):
„Tworzymy spersonalizowane rozwiązania cyfrowe dla firm na całym świecie”.
Post-edytor może poprawić to tak:
„Projektujemy dedykowane narzędzia cyfrowe dla marek, które chcą rozwijać swój biznes globalnie”.
Subtelność? Ogromna. Skutek? Odczuwalny.
5. Krok 4: Redakcja stylistyczna i lokalizacja (Human Touch)
Po przejściu przez etap post-editingu, tłumaczenie AI może być już poprawne pod względem językowym i merytorycznym – ale to nie znaczy, że jest gotowe do publikacji. Na tym etapie tekst może nadal „brzmieć jak tłumaczenie”, być zbyt bezpośredni, zbyt techniczny lub zbyt neutralny emocjonalnie w kontekście komunikacyjnym. Tutaj wchodzi na scenę redakcja stylistyczna – kluczowy etap procesu, w którym tłumacz zmienia się w redaktora, a tekst zyskuje życie, osobowość i dopasowanie do odbiorcy.
Styl to więcej niż poprawność – to tożsamość komunikatu
Styl jest tym, co pozwala odbiorcy rozpoznać markę, ton wypowiedzi, intencję i emocjonalny charakter komunikatu. To nie tylko kwestia słów, ale także rytmu, długości zdań, sposobu budowania konstrukcji, wyboru rejestru. Redakcja stylistyczna ma za zadanie wyjść poza suche znaczenie zdania i nadać mu funkcję komunikacyjną. Przykład:
- AI draft: „Jesteśmy firmą oferującą rozwiązania IT najwyższej jakości”.
- Redakcja: „Tworzymy nowoczesne rozwiązania IT dla biznesu, który chce iść krok dalej”.
Różnica? W drugim przykładzie zmienia się nie tylko struktura zdań – zmienia się narracja, a wraz z nią odbiór marki.
Co obejmuje redakcja stylistyczna w biurze tłumaczeń?
Redakcja stylistyczna to proces kreatywny, który składa się z kilku elementów:
- Dopasowanie tonu wypowiedzi do grupy odbiorców
Inaczej pisze się do lekarzy, inaczej do nastolatków, a jeszcze inaczej do kadry zarządzającej. - Naturalizacja brzmienia
Tłumaczenia nie mogą „pachnieć obcością”. Tekst musi być płynny, idiomatyczny i pozbawiony kalk językowych. - Ujednolicanie narracji i budowanie spójnego stylu klienta
Zwłaszcza w przypadku marek korporacyjnych lub organizacji z własną strategią komunikacji. - Kreatywne przeróbki tam, gdzie AI zawodzi
Kampania marketingowa, slogan, claim, nazwy funkcji, tytuły artykułów.
W wielu biurach tłumaczeń etap ten realizuje osobny redaktor językowy, niezwiązany z post-editingiem. Daje to „świeże spojrzenie” na tekst i redukuje ryzyko przeoczeń.
Lokalizacja – czyli gdzie język spotyka kulturę
Drugim kluczowym elementem tej fazy jest lokalizacja (L10n), czyli proces dopasowywania treści nie tylko do języka, ale także do kultury, realiów i zwyczajów kraju docelowego. To szczególnie ważne w kontekście reklam, aplikacji, stron internetowych, e-commerce lub dokumentacji o zasięgu międzynarodowym.
Przykłady elementów wymagających lokalizacji:
- Waluty (euro ←→ złote ←→ dolary),
- Jednostki miar (metryczne vs imperialne),
- Kolokacje i idiomy (np. „świeże spojrzenie” → „fresh perspective”, ale „głowa do interesu” → „business mindset”, nie „head for business”),
- Zwyczaje kulturowe (święta, normy grzecznościowe, poziom bezpośredniości).
Nawet w sytuacji, gdy AI zrozumie sens zdania, nie uwzględnia niuansów kulturowych i kontekstu użycia. Dlatego lokalizacja jest jednym z ostatnich elementów „uczłowieczających” tekst.
Przykład lokalizacji w praktyce
Pierwotny tekst angielski, AI draft → polskie tłumaczenie:
- AI: „Celebrate the season of giving with our limited-time deals!”
- Post-editing: „Świętuj czas obdarowywania wyjątkowymi zniżkami!”
- Lokalizacja (PL): „Podaruj bliskim coś wyjątkowego – sprawdź nasze świąteczne promocje!”
- Lokalizacja (CZ): „Dopřejte svým blízkým radost – objevte naše vánoční akce!”.
W tym przykładzie lokalizacja nie tylko zmienia słowa, ale też sposób mówienia i akcentowanie wartości w kulturach PL i CZ.
Redakcja stylistyczna – inwestycja, nie koszt
Wielu klientów przekonuje się, że etap redakcji stylistycznej nie jest dodatkiem, ale inwestycją w wartość komunikacyjną marki. Zwłaszcza w tekstach skierowanych do konsumentów lub partnerów biznesowych to właśnie styl buduje pierwsze wrażenie. Największe firmy globalne (Google, Meta, IKEA, Apple) korzystają nie tylko z usług tłumaczy, ale także lingwistów, copywriterów i konsultantów językowych – bo wiedzą, że słowa mają moc.
6. Krok 5: Kontrola jakości i dostawa (QA & Handover)
Nawet najlepiej wykonane tłumaczenie nie może trafić do klienta bez dokładnej kontroli jakości. W środowisku profesjonalnych biur tłumaczeń etap ten jest nie tylko standardem, ale obowiązkiem wynikającym z norm branżowych (takich jak ISO 17100 czy ISO 18587 dla usług post-editingu). Kontrola jakości obejmuje zarówno aspekty językowe, jak i techniczne, a jej celem jest upewnienie się, że dostarczony tekst spełnia wszystkie wymagania – jest spójny z oryginałem, zrozumiały, zgodny z glosariuszami, poprawnie sformatowany i gotowy do użycia zgodnie z przeznaczeniem.
Językowa kontrola jakości (Linguistic QA)
Pierwszym elementem jest weryfikacja językowa, zwana także linguistic QA. Może ją przeprowadzić:
- Ten sam tłumacz lub redaktor (autokorekta),
- Inny tłumacz z zespołu (weryfikacja dodatkowa),
- Zewnętrzny niezależny korektor (tzw. review).
Celem QA jest:
- wychwycenie literówek, błędów gramatycznych lub interpunkcyjnych,
- sprawdzenie spójności terminologii w całym tekście,
- wyeliminowanie niepotrzebnych powtórzeń lub „kalk” językowych,
- upewnienie się, że styl tekstu jest zgodny z wcześniejszymi projektami lub przewodnikiem stylu klienta.
W praktyce QA odbywa się z wykorzystaniem narzędzi cyfrowych (np. funkcje QA w memoQ, SDL Trados, Xbench, Verifika), ale także manualnie – przez lingwistę, który „czyta całość oczami odbiorcy”.
Techniczna kontrola jakości (Technical QA)
Druga część kontroli obejmuje elementy techniczne tłumaczenia:
- formatowanie (np. strukturę nagłówków, układ list, wyróżnienia),
- zgodność pliku wyjściowego z formatem źródłowym (DOCX, HTML, InDesign),
- zachowanie struktury tabel,
- poprawność linków, hiperłączy i odnośników,
- układ interfejsu (w przypadku aplikacji lub stron www),
- zachowanie tagów w CAT toolach.
Błędy tego typu mogą być równie problematyczne co uchybienia językowe, zwłaszcza w projektach złożonych, gdzie tłumacz współpracuje z grafikami DTP, developerami lub zespołem UX/UI.
QA a wymagania norm ISO
Zgodnie z normą ISO 17100 każdy proces tłumaczeniowy powinien zawierać trzy etapy: tłumaczenie, rewizję (czyli weryfikację przez drugą osobę) oraz QA. W przypadku post-editingu ISO 18587 dopuszcza, że tłumacz i post-editor mogą być tą samą osobą, ale ostateczna kontrola jakości powinna być wykonywana niezależnie. Profesjonalne biura tłumaczeń stosują te procedury nie tylko ze względów formalnych, ale po to, aby minimalizować ryzyko błędów i zapewnić klientowi najwyższy poziom usług.
Dostawa projektu klientowi – co zawiera?
Po zakończeniu QA i zatwierdzeniu ostatecznej wersji, projekt trafia do klienta. W zależności od warunków współpracy i potrzeb odbiorcy, zestaw materiałów może zawierać:
- pliki z tłumaczeniem w formacie „do użycia” (np. DOCX, PDF, HTML, XML),
- pamięć tłumaczeniową (TMX) zawierającą użyte fragmenty,
- glosariusz terminologiczny (np. XLSX lub TBX),
- raport QA z listą zmian dokonanych po post-editingu,
- certyfikat jakości tłumaczenia (opcjonalnie),
- uwagi lub rekomendacje tłumacza (np. w przypadku niejasności oryginału).
Dodatkową wartością jest możliwość dalszego wykorzystania pamięci tłumaczeniowej w przyszłych projektach – co wzmacnia spójność i skraca czas realizacji kolejnych zleceń.
Współpraca długoterminowa – dlaczego to się opłaca?
Klienci, którzy regularnie korzystają z usług jednego biura tłumaczeń, zyskują przewagę – ich projekty mogą być realizowane:
- szybciej (bo rośnie pamięć tłumaczeniowa),
- taniej (niższy koszt post-editingu),
- spójniej (styl i terminologia są stałe),
- z zachowaniem wytycznych komunikacyjnych.
W modelu współpracy stałej, przekazanie tłumaczenia nie kończy procesu – stanowi początek budowy długofalowej relacji opartej na zaufaniu, ciągłości i zrozumieniu językowym marki.
