Topcon, büyük bir yerelleştirme ekibi olmadan yerelleştirmeyi nasıl ölçeklendirdi?

Topcon; Smartcat AI gözden geçir aracılarını bir insan düzeltmen ile eşleştirerek ve her şeyi şablonlar üzerinden yürüterek Yapay zeka çevirisini mühendislik, teknik yayınlar, pazarlama ve e-Öğrenme alanlarında ölçeklendirdi. Sonuç: Eskiden iki hafta süren 5.000 bölümlük ve 31 dildeki gözden geçirme artık bir gecede bitiyor ve çevrilmiş kullanıcı arayüzü yılda iki kez yerine birkaç gün içinde sunuluyor.

Yeni tarihli bir Smartcat web semineri oturumunda, Smartcat Ürün Pazarlama Kıdemli Direktörü Brittany Clark, Topcon'un bu noktaya nasıl geldiğini ayrıntılarıyla ele almak üzere Topcon Program Etkileşim Yöneticisi Michelle Quirke ile bir araya geldi: iş akışı, güven inşa eden metrikler ve on yıl önce bilmiş olmayı dilediği dersler.

• Kaliteden ödün vermeden hız: Smartcat AI gözden geçirme aracıları her bir dosyayı yaklaşık bir saat içinde gözden geçirir, böylece günün sonunda başlatılan 31 dosyalık bir iş sonraki sabah insan düzeltmesi için hazır olur.

• İç gözden geçir sürecini içgüdüler değil, veriler sonlandırdı: Rapor sonuçları, incelemeyi yapanların içeriğin %5'inden çok daha azında değişiklikler yaptığını gösterdiğinde Topcon, e-Öğrenim için zorunlu ülke içi gözden geçir uygulamasını kaldırdı.

• Her Yapay Zeka değişikliği açıklanır: Gözden geçirme aracısı düzenlediği her bölüme bir yorum bırakarak proje sahiplerine yalnızca insanlarla yürütülen iş akışlarında hiçbir zaman sahip olamadıkları bir görünürlük sağlar.

• Şablonlar ölçeklendirme kaldıracıdır: Görev ve proje şablonları, her gün Smartcat'te yer almayan ekipler için yerelleştirmeyi birkaç tıklamaya dönüştürür.

• Bir sonraki sınır içerik yönetişimidir: Topcon, Yapay Zeka'nın yinelenen, çelişkili ve güncelliğini yitirmiş içeriği henüz çevrilmeden önce bulmaya yardım etmesini istiyor.

Topcon, tarımda yoğun olarak kullanılan makineler de dâhil olmak üzere, hassas teknoloji alanında küresel bir üreticidir. Çeviri yolculuğu, birçok makine operatörünün İngilizce konuşmadığı ve Topcon'un Portekizce veya İspanyolca kılavuzlarının bulunmadığı Latin Amerika'da başladı.

Bölgedeki bir destek yöneticisi, müşteriler ve bayiler için kısa hızlı referans rehberlerini çevirmek üzere Smartcat kullanmaya başladı. Michelle'dan platformun amaca uygun olup olmadığını değerlendirmesi istendi. "Bir göz attım, sonra da kendimi tamamen kaptırdım," dedi.

İlk günler acı vericiydi. Topcon'un çeviri yaptığı ilk iki kılavuz, yıllar boyunca birçok kişinin düzenleme yaptığı Word dosyalarıydı. Çeviriden sonra Michelle, sayfaları her yeniden hizaladığında gizli görseller ve başıboş metinler bularak bunları yeniden birleştirmek için 30-40 saat harcadı.

Bugün; mühendislik, teknik yayınlar, pazarlama ve e-Öğrenme ekiplerine destek veriyor — büyük ve özel bir yerelleştirme ekibi olmadan.

Topcon'un modeli iki ilkeye dayanır: sahiplik ve risk temelli katılım.

• İş birimleri kendi çevirilerinin sahibidir. Her ekip kendi iş akışının sorumluluğunu üstlenir, böylece iş yükü tek bir kişiye geri yığılmaz.

• Yüksek riskli içerikler doğrudan denetime tabi tutulur. Mühendislik kullanıcı arayüzü segmentleri 20.000 sözcüğe ve 5.000–6.000 bölüme kadar ulaşabilir. "Eğer yanlış yaparsak, fena halde yanlış yapmış oluruz," dedi Michelle. Bu yüzden kullanıcı arayüzü projelerini önceden kontrol eder ve değişmemesi gereken bölümleri kilitler.

Bu yapı, Yapay Zeka ile birleştiğinde yayınlama sıklığını değiştirdi. Mühendisliğin bir zamanlar yılda iki büyük çeviri güncellemesi sunduğu yerde, bazı ekipler artık haftalık veya aylık olarak küçük güncellemeler sunan canlı projeler yürütüyor. Kullanıcı arayüzü çevirisi bile birkaç gün içinde tamamlanıyor.

e-Öğrenme için zaman tasarrufu somuttur: Michelle, dil başına, kurs başına yaklaşık 2,5 saat kaydedildiğini ölçtü. Dokuz dile yerelleştirilen bir tarım kursu, yaklaşık 22 saatlik uygulamalı çalışmayı kaydeder.

Bir Yapay Zeka inceleme aracısı; bir insan düzeltmen son kontrolü yapmadan önce çevrilmiş içeriği bağlam içinde inceleyen (terminolojiyi, anlamı ve tutarlılığı kontrol eden) ve gerektiğinde bölümleri düzenleyen bir Yapay Zeka çalışma arkadaşıdır.

Topcon'un e-Öğrenme için temel iş akışı şu şekildedir:

1. Yapay zeka çevirisi ilk taslağı oluşturur.

2. Bir Yapay Zeka bağlamsal gözden geçirme aracısı onu gözden geçirir ve düzeltir.

3. Bir Smartcat Pazar Yeri düzeltmeni son insan incelemesini tamamlar.

Topcon'un şirket genelindeki kuralı basittir: İnsan onları her zaman takip ettiği sürece, Yapay Zeka ajanları iş akışına dahil olabilir.

Pazarlama sonraki. Mevcut iş akışı iki Pazar Yeri aşaması ile dahili bir gözden geçirme kullanır. Planlanan iş akışı, bir Yapay Zeka bağlamsal gözden geçirme aracısı ve bir SEO aracısı ile bunların ardından bir Pazar Yeri düzeltmeni ekler. Dahili gözden geçirme, yeni ürünler için varsayılan bir aşama değil, isteğe bağlı bir eklenti haline gelir.

Michelle başa baş bir test gerçekleştirdi. Uzun süredir var olan kullanıcı arayüzü çevirilerinin neden beklenmedik şekilde değişikliklere uğradığını araştırırken, yıllardır yayında olan bir ürün kullanıcı arayüzünde 31 dilde bir sağlamlık kontrolü yapılmasını önerdi.

Kullanıcı arayüzü üzerinde Smartcat AI gözden geçirme aracılarını çalıştırdı. Karşılaştırma amacıyla, yalnızca sağladığı içeriği gözden geçirmekle sınırlandırılmış Microsoft Copilot ile ayrı aracılar da oluşturdu.

Diğer ajanlar bu hacmi kaldıramadı ve çıktıları saptı; "bir süre iyi gittiler, sonra da öylece dağılıp gittiler." Yapay Zeka gözden geçirmesi endişe duyulan alanları işaretler ve hangi değişikliklerin onaylanacağına dair son kararı insanlar verir.

Yıllarca Topcon, son bir dahili gözden geçirme aşaması ekledi. Ülke içi gözden geçirme, ürünü tanıyan ve ana dili bu dil olan bir çalışanın yayınlanmadan önce çeviriyi kontrol ettiği bir adımdır. Bu yerleşik bir en iyi uygulamadır ve klinik sonuç değerlendirmesi gibi denetime tabi alanlardaki araştırmalar bunu hâlâ tavsiye etmektedir. Topcon'da ise o gözden geçirenler, bunu tam zamanlı işlerinin yanı sıra yaptı.

Michelle, her bir e-Öğrenme projesini incelemek ve dahili gözden geçirenlerin gerçekte ne kadar değişiklik yaptığını ölçmek için Smartcat'in raporlama özelliğini kullandı. hedef %5'in altındaki herhangi bir değerdi ve çoğu proje bunun oldukça altındaydı.

Bu sırada, aşama bir darboğazdı. Bazı projeler tam bir yıl boyunca şirket içi gözden geçirmede kaldı ve bunların peşinden koşmak, Michelle'in sürecin diğer tüm bölümlerinden daha fazla zamanını aldı.

Yani Topcon, yaklaşık 18 ay ila iki yıl önce dahili gözden geçirmeyi eLearning'den kaldırdı. Kanıt bizzat kursların içindeydi: Çalışanların, destek personelinin ve bayilerin bunları tamamlaması gerektiğinden, çeviri kalitesini ilk elden görürler. Diğer ekipler verileri ve sonuçları gördükten sonra, şirket içi gözden geçirmeyi yalnızca bazı yeni ürün kılavuzları için saklayarak teknik yayınlar da bunu takip etti.

Michelle, 31 dilde yaklaşık 5.000 bölümlük bir iş için net bir öncesi ve sonrası sundu. 31 dosyanın hepsini aynı anda tetikler, günü bitirir ve sonraki sabah insan düzeltmesi için hazır hale getirir.

Bu hız seçenekler oluşturur. Bir ürün ekibi, çeviriler belirli bir son teslim tarihine kadar ulaşmadığı sürece bir dilin yayınlanmayacağını söylediğinde, Topcon artık anında yalnızca Yapay Zeka ile yapılmış bir ilk sürüm sunabiliyor — böylece ekip kullanıcı arayüzünü ekranda kontrol edebiliyor — bu sırada insan bir düzeltmen ise nihai versiyonu iki gün içinde bitiriyor.

Smartcat gözden geçirme aracısı, değişiklikler yaptığı her bölüme nedenini açıklayan bir yorum bırakır. İnsan çevirmenler genellikle yalnızca açıklamaya ihtiyaç duyduklarında yorum yapar.

Bu yorumlar artık diğer ekipleri dahil etmek için Topcon'un elindeki en iyi araç: onlara düzenlemeleri ve gerekçelerini gösterin. Pazar Yeri'nin uzun süreli bir çevirmeni, temsilcinin yorumlarını bile onaylıyor; bazen geride tek bir sözcük bırakıyor: "harika." Michelle'ın da belirttiği gibi, bu tek bir sözcük ama her şeyi anlatıyor.

İş akışını standartlaştırın ve karmaşıklığı şablonların ardına gizleyin. Bir iş akışı şablonu; her yeni projenin otomatik olarak devraldığı, aşamaların, atanan kişilerin ve dilsel kaynakların kaydedilmiş bir kümesidir, böylece kullanıcılar bir projeyi sıfırdan yapılandırmak yerine bir şablon seçerler.

Michelle kurum içi ekipleri ilk eğittiğinde hiçbir şablon yoktu. Her kullanıcı bir proje oluşturmayı ve hangi dilsel varlıkları ekleyeceğini öğrenmek zorundaydı. Artık görev ve proje şablonları — ayrıca Adobe Experience Manager (AEM) ve Adobe Workfront bağlayıcıları — bu işi otomatik olarak yapıyor.

Ara sıra kullanan kullanıcılar için bu, birkaç tıklama ve işin bitmesi anlamına gelir. Michelle için bu, artık her projeyi günlük olarak izlemediği anlamına geliyor. Bir şeyin ilgi gerektirdiği durumlarda bildirimler ona haber verir; aksi takdirde "kendi kendine çalışır."

Daha hızlı çeviri, daha büyük bir sorunu ortaya çıkarıyor: hangi içeriğin güncel olduğunu bilmek. Topcon'un içeriği; destek, ürün yönetimi, konu uzmanı incelemecileri ve teknik yazarlardan gelir. Zamanla bu durum, birbirine neredeyse tıpatıp benzeyen ancak biraz farklı şeyler söyleyen hızlı rehberlerin ve kılavuzların ortaya çıkmasına neden olur.

Mevzuat çıtayı yükseltiyor. Yeni bir AB gerekliliği, uygunluk beyanlarının oturum açmaya gerek kalmadan erişilebilir olması gerektiği anlamına gelirken Fransa gibi ülkeler bir ürünün satılabilmesi için tüm ürün içeriğinin yerel dilde olmasını şart koşuyor.

Topcon; daha kısa, daha fazla tekrar kullanılabilir kılavuzlar için Sadeleştirilmiş Teknik İngilizceyi benimseyerek, AEM'de yazar olarak içerik üreterek ve tek bir gerçeklik kaynağını koruyup bir kez yapılan değişikliklerin her yerde güncellenmesini sağlayarak yanıt veriyor. Michelle ayrıca, bir şirket içi uzmanın onaylaması için mevcut içeriği gözden geçiren ve neyin oluşturulacağını veya güncelleneceğini öneren, Smartcat'in yakında sunulacak olan İçerik Güncelleme Coworker özelliğini de araştırıyor.

Smartcat'ten talebi: iş akışında her iki yönde de daha da genişlemesi — çeviri öncesinde ve sonrasında. Bunun önemli olmasının nedeni müşteridir.

Bu durum pazar genelinde gördüklerimizle örtüşüyor: Smartcat'in Küresel Büyüme Raporu 2026'ya göre, işletmelerin %96'sı çok dilli içeriklerini genişletiyor.