A mesterséges intelligencia megjelenése nem vette el a fordítók munkáját — ellenkezőleg, új lehetőségeket nyitott meg a sebesség, a minőség és a költséghatékonyság terén. 2026-ban egyre több vállalat és szabadúszó fordító áll át AI-támogatott workflow-ra, amelyben a fordítást a gép végzi, a finomhangolást pedig ember. Ez a megoldás különösen hatékony, ha nagy mennyiségű tartalmat kell rövid idő alatt több nyelvre előállítani.
De hogyan épül fel egy jól működő workflow? Milyen eszközökből áll, és hol lép be az emberi szakértelem?
Miért éri meg AI-t bevezetni a fordítási folyamatba?
Az AI a fordítási lánc több pontján is előnyt kínálhat:
- gyorsabb átfutási idő
- egységes terminológia
- brand-azonos hangvétel
- költségoptimalizálás
- skálázható tartalomgyártás
- új piacok gyorsabb elérése
A műszaki, marketinges vagy support jellegű szövegeknél a megtakarítás különösen látványos.
A workflow 5 alaplépése
1. lépés – Forrásanyag előkészítése
A forrásminőség kulcskérdés. Az AI-fordítók nem gondolatolvasók: a zavaros, rendezetlen, kontextus nélküli szövegből rosszabb kimenet lesz.
Érdemes:
- egységesíteni a formátumot
- tördelni a hosszú mondatokat
- eltávolítani a fölösleges whitespace-eket
- tisztázni a domain-specifikus kifejezéseket
Ez a minőségjavítás akár 30–50%-kal csökkentheti az utómunka idejét.
2. lépés – AI-fordítógép kiválasztása
Az eszközválasztás attól függ, mi a cél.
Ha gyorsaság a fontos:
- weboldal fordítás
- chat-támogatás
- dokumentáció
Ha minőség és konzisztencia a fontos:
- marketing szövegek
- prezentációk
- szerződések
- termékoldalak
A 2026-os trend a kombinált modell: kreatív szöveghez GPT/Claude/Llama, technikaihoz MT-eszköz (pl. DeepL, ModernMT, Azure).
3. lépés – Terminológia és stílus beállítása
Ez a lépés különbözteti meg a „gyenge AI-fordítást” a vállalati szintű workflow-tól.
Érdemes előre definiálni:
- szaknyelv (szótár)
- tone-of-voice (pl. formális vs informális)
- brand-szavak (márka-specifikus)
- tiltott fordítási variánsok
A modern AI már képes ezeket követni, főleg prompt_szinten vagy API-paraméterként.
4. lépés – Utószerkesztés (MTPE)
Az AI-kimenetet még nem lehet 100%-ban nyers formában kiadni — itt jön az ember.
Az utószerkesztés szintje lehet:
Light editing
- kisebb hibák
- helyesírás
- konzisztencia
Full editing
- tartalmi finomítás
- stílusjavítás
- terminusok egységesítése
Creative editing
- marketing átdolgozás
- kulturális adaptáció
- érvelés finomítása
2026-ra a „light + full” a leggyakoribb.
5. lépés – QA + visszatanítás
A minőségbiztosítás nem csak hibaellenőrzés. A legjobb workflow-kban a javítások visszakerülnek a rendszerbe, különösen vállalati környezetben.
QA-t lehet végezni:
- terminológiai validációval
- AI-detektorral
- stílus-ellenőrzővel
- emberi reviewerrel
A visszatanulás pedig idővel csökkenti a hibákat és rövidíti az utómunkát.
Extra bónusz: integrációk, amik sokat számítanak
2026-ban már nem az a kérdés, hogy “jó-e a fordító”, hanem hogy mibe illeszthető:
- CMS (WordPress, Shopify, Webflow)
- CRM-ek
- marketing automatizáció
- chatbotok
- support rendszerek
- API folyamatok
A globális e-kereskedők a teljes folyamatot automatizálják: heti több ezer termékoldal fordul gépen + emberi QC-vel.
Milyen típusú cégek nyernek ezzel?
Három kategória különösen:
- e-commerce (nemzetközi terjeszkedés)
- SaaS (support & dokumentáció)
- marketing ügynökségek (többnyelvű kampány)
Összegzés
Az AI-fordítás nem a fordítók helyett dolgozik, hanem a fordítókkal együtt. Aki jól épít workflow-t, annak nem csökken a minőség, hanem nő a kapacitás, gyorsul a piacra lépés, és drasztikusan javul a skálázhatóság. A jövő fordítási modellje tehát nem “AI vagy ember”, hanem AI + ember + folyamat.
