Команда локализации SoSafe состоит всего из двух человек. Они выпускают контент на 34 языках для организаций в Европе, Азии и Австралии. Сегодня с Lingo.dev полный повторный перевод более 90 уроков на все языки занимает один день.

Это не история о смене инструмента. Это история о том, что происходит, когда команда перестает воспринимать локализацию как работу с подрядчиком и начинает относиться к ней как к инфраструктуре.

«Мне нравится, что инфраструктура локализации Lingo.dev с самого начала построена по принципу AI-first. Мы перешли от шести месяцев на один релиз к одному спринту для 34 языков — и напрямую общаемся с инженерами, которые стоят за этой системой».

— Макс Хёффнер, директор по продуктовой разработке, SoSafe

Продукт этого требует#

SoSafe — самая быстрорастущая платформа для адаптивного управления человеческими рисками, которой доверяют более 6 000 организаций по всему миру, чтобы развивать устойчивость сотрудников по мере изменения рисков. Платформа опирается на поведенческую науку и использует коллективную аналитику реальных угроз и поведенческих паттернов, превращая повседневные взаимодействия в возможности для адаптивного обучения. Для того чтобы обучение действительно работало, критически важны точность, корректность и релевантность контента. Использование правильных юридических терминов для конкретной юрисдикции усиливает доверие ко всему обучению по GDPR. А симуляции фишинга должны выглядеть по-настоящему убедительно, чтобы создать обучающий момент.

«Мы очень гордимся своим контентом, который создаем внутри компании», — говорит Макс Хёффнер, директор по продуктовой разработке SoSafe. «В Германии всегда используют формальный стиль. В Швейцарии даже в официальном обучении чаще выбирают неформальный вариант. Именно в такие моменты качественная локализация становится вопросом качества продукта, а не просто чем-то желательным».

Релевантность и качество контента — одно из конкурентных преимуществ SoSafe. В симуляционных письмах должны упоминаться местные учреждения. В модулях по compliance нужны регуляторные формулировки, привязанные к конкретной юрисдикции. Универсальный перевод хуже, чем отсутствие перевода вовсе: он учит сотрудников распознавать неправильные сигналы.

Как выглядела корпоративная локализация до AI?#

До 2025 года рабочий процесс локализации в SoSafe выглядел так же, как и во многих крупных компаниях: устаревшая TMS, внешние переводческие агентства для исполнения и болезненный ручной процесс, который связывал одно с другим.

Анника Пальм, инженер по локализации в SoSafe, вспоминает свою прежнюю роль без всякой ностальгии: «Управление файлами занимало, наверное, 90% моей работы. Не сказать, что это было особенно интересно или увлекательно, но делать это было нужно. Передавали файлы в основном по электронной почте. Иногда они терялись в переписке. С версиями тоже постоянно были проблемы, потому что у нас не было Git».

Рабочий процесс для одного урока выглядел так: дублировать файл проекта, открыть его в инструменте авторинга, дважды кликнуть по каждой строке, вставить переведенный текст от агентства, сохранить, экспортировать, загрузить. Для каждого языка. Для каждого урока.

Мы обнаружили, что контроль качества охватывал только те языки, которые кто-то в команде действительно мог прочитать. Для всех остальных не было вообще никакой оценки.

«Переводчикам часто не хватает предметной экспертизы», — говорит Анника. «Их переводы были достаточно хорошими, но не настолько хорошими, какими должны были быть для нас».

Когда устаревшая TMS перестает работать?#

Перелом произошел на структурном уровне: SoSafe перенесла контентную архитектуру в JSON-файлы в Git-репозиториях, заменив проприетарный формат инструмента авторинга. Как только контент оказался в Git, возник очевидный вопрос: почему локализация живет вне этого пайплайна?

Макс Хёффнер увидел ту же закономерность, которую замечал по всей отрасли: «Проблема всех устоявшихся игроков в том, что они просто добавляли AI-функции к процессу, который, на мой взгляд, уже был сломан. У кого-то была интеграция с GitHub, у кого-то — еще что-то. Но Lingo.dev пошла другим путем: там с самого начала продумали локализацию по принципу AI-first. И благодаря тому, как устроена их команда, мы напрямую общаемся с инженерами, которые строят эту инфраструктуру. Пограничные случаи решаются в тот же день».

Команда рассмотрела три или четыре альтернативы. Каждая предлагала примерно одно и то же: устаревший рабочий процесс TMS, поверх которого теперь просто добавили слой AI.

«Помню тот разговор с нашим CTO, — говорит Макс. — Я сказал: устоявшиеся игроки добавляют AI в конец сломанного процесса. Некоторые предлагали AI как промежуточный шаг, пока дорабатывают человеческую версию. И я подумал: почему бы тогда просто не сделать AI-версию лучше?»

Как движок локализации заменяет переводческие агентства?#

Сегодня локализация SoSafe работает через набор движков локализации, настроенных с 4 417 терминами глоссария, профессиональными стайлгайдами для каждой локали, инструкциями по формальному и неформальному регистру для каждой локали, терминологическими предпочтениями и регуляторными формулировками.

Технически рабочий процесс выглядит так: контент хранится в Git-репозитории в виде структурированного JSON, а локализация запускается одной CLI-командой.

«У нас есть единый источник истины, — говорит Анника. — Все знают: версия на GitHub — это и есть версия, которая должна быть на платформе. Никому не нужно искать файлы. Никому не нужно спрашивать: а это точно актуальная версия?»

Глоссарий обеспечивает единообразие терминологии во всех языковых парах — от терминов, специфичных для GDPR, до словаря кибербезопасности и продуктовой терминологии. После настройки движка локализации с 4 417 терминами глоссария команда впервые увидела, что согласованность терминологии на всех 34 языках стала измеримой. Проблемы, которые раньше всплывали лишь спустя недели через жалобы клиентов, теперь отмечаются за считаные минуты. Когда оценка выявляет проблему в швейцарском немецком из-за пропущенного термина из глоссария, Анника добавляет его и запускает повторный перевод. В результате среднее время решения у Анники составило восемь минут от оповещения до исправления — любимая метрика Макса Хёффнера.

Опасения, которые едва не остановили их#

Больше всего Анника боялась потерять контроль: «Наш контент каждый день видят тысячи людей. Мы почти каждый день получаем жалобы. Если бы мы оказались в ситуации, где переводим быстрее, но при этом хуже контролируем результат, для нас это было бы плохо».

Ее мнение изменила гибкость настройки движка локализации — глоссарий, правила перевода, тональность бренда, инструкции для каждой локали. «Это почти можно воспринимать так, будто движок — и есть переводчик, — говорит она. — У переводчика под рукой есть глоссарий, ему задают правила перевода, и он должен хорошо понимать продукт. У движка есть весь тот пакет знаний, который переводчик приносит в работу, только в более компактном и надежном виде».

Вторым потенциальным стоп-фактором стала проверка по GDPR. SoSafe — немецкая компания в сфере кибербезопасности, поэтому закупка включает ISM, юридический отдел, IT, финансы и многоуровневое управленческое согласование.

Подход Макса Хёффнера был таким: сначала очертить поток данных. «Пока мы контролируем данные, которые попадают в систему, мы контролируем и все, что связано с GDPR. Все, что относится к PII, мы просто не отправляем. А со всем остальным — нашим обучающим контентом, внутренними материалами — можем работать дальше». DPA был подписан, юристы дали добро, IT подтвердил. Вопрос никогда не стоял так: соответствует ли AI-локализация требованиям. Вопрос был в другом — какой именно контент входит в эти границы.

Насколько быстро команда может выпускать 34 языка одновременно?#

Все 34 языка выходят одновременно. Производственный цикл — от финального контента на немецком до запуска всех языков — сократился с месяцев до одного спринта.

«Нам больше не нужна система приоритетов, потому что теперь неважно, переводим ли мы на один язык или сразу на тридцать», — говорит Шери.

Мы измерили этот сдвиг: запуск нового языка теперь занимает всего один спринт от начала до конца. Впервые за многие годы локализация больше не является узким местом в производстве. «Узкое место сместилось в другие инженерные процессы — например, в обновление записей в базе данных или другие ручные шаги», — говорит Макс Хёффнер. «По сути, это полностью увело разговор об узких местах от команды локализации, где он оставался последние несколько лет».

Самое показательное подтверждение пришло от продуктовой команды, которая разрабатывала функцию уроков, сгенерированных AI. Команда спросила Макса, как организовать локализацию для загружаемых клиентами PDF-файлов, из которых создаются уроки на разных исходных языках. Его ответ был прост: «Используйте Lingo.dev». Они внедрили это за один день — то, что в предыдущей модели потребовало бы отдельного спринта. «Нам не пришлось долго над этим думать, — говорит он. — Команда спросила меня, и мы внедрили это с первого дня».

Чем на самом деле занимается инженер по локализации?#

Должность Анники не изменилась, но сама работа — да. «Теперь я гораздо больше инженер во всех смыслах этого слова, — говорит она. — Мы больше не зависим от других людей, которые должны нам помогать. Мы можем действовать более проактивно. Раньше нам приходилось полагаться на инженеров-разработчиков. Теперь мы можем создавать собственные решения».

Фокус сместился с операционной работы на архитектурную. Вместо того чтобы вести переписки с подрядчиками и копировать строки в файлы, команда настраивает движки, дорабатывает глоссарии, отслеживает оценки качества и пишет скрипты автоматизации.

«Теперь именно мы сами даем решения, — говорит Анника. — Наши процессы стали гораздо более стройными. Теперь все сосредоточено на решениях, тогда как раньше речь шла об управлении людьми, которые эти решения предоставляли».

Когда её спросили, что бы она сказала инженеру по локализации, который переживает, что AI-рабочие процессы снизят значимость этой роли: «Знания остаются у нас — мы понимаем, как выглядит качество, что нужно переводить и для какой аудитории. Когда мы отдаём AI-инфраструктуре локализации рутинную часть работы, мы быстрее решаем действительно важные задачи».

Что дальше#

SoSafe разворачивает инфраструктуру локализации во всех продуктовых командах. Sheree называет эту модель «централизованной децентрализацией» — её команда отвечает за управление, стандарты качества и конфигурацию движка. Остальные команды занимаются локализацией самостоятельно в рамках этих правил.

«Каждая команда может работать более автономно, потому что мы даём им общую инфраструктуру, — говорит Sheree. — Им больше не нужно наше постоянное участие. Они могут быть уверены, что информация из движка соответствует нужному стандарту, и работать в привычном цикле разработки без блокеров».

Два человека, тридцать четыре языка, контроль качества для всех продуктов — без координации с подрядчиками и без ожидания.

Что это значит для команд локализации, которые масштабируются дальше 10 языков#

Опыт SoSafe показывает закономерность, знакомую многим командам, которые перешагнули порог в 10 языков: классическая модель TMS + переводческий подрядчик перестаёт масштабироваться не потому, что падает качество перевода, а потому, что затраты на координацию растут быстрее, чем объём контента. Ситуацию изменили три вещи: соблюдение глоссария устранило расхождения в терминологии во всех 34 языках без проверки человеком для каждой языковой пары. Оценка качества сделала измеримым каждый язык — не только те, которыми кто-то в команде владеет. А рабочий процесс localization engineering перенёс ответственность от менеджеров проектов на стороне подрядчиков к команде, которая выпускает продукт.

В результате изменилось само распределение ролей. Переводческие агентства давали ресурс. Инфраструктура локализации даёт возможности. Команда SoSafe из двух человек теперь контролирует больший объём локализованного контента за квартал, чем предыдущая команда из двух человек вместе с четырьмя подрядчиками выпускала за год.

Их словами#

Max Höffner, Director of Product Engineering, о том, стоит ли воспринимать локализацию как инфраструктуру:

«Всегда как инфраструктуру. Она и должна быть инфраструктурой. Сегодня локализация — это уже не процесс, завязанный на людях».

Sheree Foltin, Content Engineering Teamlead, о том, рекомендует ли она этот переход:

«Я бы рекомендовала перестроить процесс так, чтобы люди могли действительно сосредоточиться на том, что важно».

Annika Palm, Localization Engineer, о классической модели:

«Если говорить прямо, модель TMS плюс подрядчики умирает. В том быстро меняющемся мире, в котором мы живём сейчас, она просто не сможет адаптироваться достаточно быстро».

SoSafe — адаптивная платформа управления человеческими рисками, которая помогает организациям укреплять устойчивость людей в масштабе, объединяя поведенческую науку, глобальную экспертизу сообщества и AI, чтобы опережать постоянно меняющиеся угрозы. Их инфраструктура локализации работает на Lingo.dev.

Часто задаваемые вопросы#

Сколько языков может поддерживать команда локализации из двух человек?

Команда SoSafe из двух человек одновременно выпускает контент на 34 языках, используя движки локализации, настроенные с глоссариями для каждой локали, правилами тональности бренда и AI-оценкой качества.

Сколько времени нужно, чтобы добавить новый язык с помощью движка локализации?

В SoSafe полный повторный перевод более 90 уроков на новый язык занимает один день. Такое ускорение обеспечивают соблюдение глоссария и настройка модели для каждой локали через CLI, а не компромиссы с качеством.

Чем инженер по локализации занимается иначе, чем менеджер по локализации?

Annika Palm из SoSafe описывает этот переход так: роль сместилась от управления отношениями с подрядчиками и передачи файлов к настройке движков локализации, доработке глоссариев, мониторингу оценок качества и построению автоматизации. Команда перешла от управления людьми, которые предлагали решения, к тому, чтобы самим этими решениями стать.

Как измерять качество перевода на языках, которыми вы не владеете?

SoSafe использует AI-оценку качества — независимые модели, которые оценивают каждый перевод по заданным критериям. На платформе уже выполнено более 240 000 таких оценок. Когда оценки указывают на проблему, инженер по локализации корректирует глоссарий или инструкции и выполняет повторный перевод. Среднее время решения: восемь минут.