عندما التقى DeepL بـ Inetum

Inetum — شركة استشارات تكنولوجيا معلومات عالمية ومزود خدمات رقمية شاملة — لجأت لأول مرة إلى DeepL لتبسيط مشاركة المعرفة بين فرقها الدولية. مع توسع الشركة في المزيد من المناطق، أصبح من الواضح أن اللغة لم تكن مجرد حاجز للتواصل، بل كانت عائقًا أمام التوسع والتعاون، خاصة في سياق الخدمات المهنية.

بعد مرور عامين، أصبح DeepL جزءًا لا يتجزأ من العمليات اليومية لشركة Inetum. ما بدأ كدمج بسيط في Confluence، تطور إلى استراتيجية تمكين متعددة اللغات لمساعدة أكثر من 350 موظفًا في مختلف الوظائف. مؤخراً، اعتمد الفريق DeepL Voice للتغلب على حواجز اللغة المنطوقة وتمكين نشر الاستشاريين بشكل أسرع وأكثر مرونة عبر الحدود.

Inetum: تزويد 28,000 شخص في 19 بلد بالطاقة

تتخذ Inetum من فرنسا مقراً لها وتعمل في أكثر من 19 بلد، وتواصل توسيع نطاق أعمالها، حيث تعمل جنباً إلى جنب مع عملائها في مجالات الاتصالات والطاقة والحكومة وغيرها من المجالات لدفع عجلة التحول الرقمي وترك أثر إيجابي. مع ما يقرب من 28,000 موظف محلي، تعرض الشركة فريق مساعدة شاملاً - من التحديث إلى الابتكار - مصمماً خصيصاً لتلبية الاحتياجات المحددة لكل قطاع. كما أنها شريك استراتيجي لشركة Microsoft وعضو في مركز الابتكار المسؤول في مجال الذكاء الاصطناعي (RAIIC).

داخليًا، يساعد فريق سيباستيان دومون في تحقيق هدف Inetum من خلال توفير تقنيات قابلة للتوسع وآمنة تعزز العمليات العالمية، من منصات المراقبة إلى أدوات التعاون. تعد أدوات اللغة، مثل DeepL، جزءًا أساسيًا من تلك المجموعة.

عملية تستغرق وقتًا طويلاً وجودة متفاوتة

قبل DeepL، كان سير العمل الترجمة مجزأ وغير متسق. كان التواصل عبر الحدود أمراً ضرورياً، لكن المحتوى متعدد اللغات كان يُعالج في كثير من الأحيان على أساس كل حالة على حدة. اعتمد الموظفون على كل ما كان متاحًا: زملاء العمل ثنائيو اللغة، أو أدوات مجانية عبر الإنترنت، أو حلول سريعة. النتيجة؟ دقة الترجمة متفاوتة، وعدم كفاءة، وافتقار إلى الاتساق. شيء لم يكن بإمكان Inetum الاعتماد عليه.

كانت الجودة بالتأكيد نقطة ضعف. "خدمات الترجمة الأخرى المتاحة عبر هذا المكون الإضافي لم تكن جيدة بما يكفي من حيث جودة الترجمة(المصطلحات)،" يوضح سيباستيان.

لمعالجة هذه المشكلة، قام الفريق بدمج DeepL API في Confluence، بدءًا من وثائق فرق البرمجيات. أقام هذا المشروع أساسًا متسقًا وقابلًا للتوسع لترجمة/توطين المحتوى الداخلي.

اكتشف طلاقة التحدث مع DeepL Voice

لكن المعرفة المكتوبة كانت مجرد البداية. شكل التعاون الشفهي تحديًا آخر، لا سيما في الاجتماعات مع المستشارين والعملاء الموجودين في بلدان مختلفة. كانت متطلبات اللغة تحدّ بشكل غير مقصود من قدرة Inetum على الوصول إلى أفضل المواهب.

"كانت الحاجة الرئيسية هي فتح باب التوظيف أمام مجموعة أوسع من المرشحين، دون اشتراط إتقان لغتين"، يوضح سيباستيان.

على سبيل المثال، كان لا بد من تجاهل المطورين ذوي المهارات العالية في البرتغال أثناء التوظيف، لمجرد أنهم لا يتحدثون الفرنسية؛ على الرغم من أنهم يتمتعون بالخبرة التقنية المناسبة. بفضل DeepL Voice، تمكنت Inetum من إزالة هذا العائق. أصبح التعاون عبر الحدود سلسًا الآن، وتركز عمليات التوظيف على المهارات وليس على اللغة.

لماذا DeepL؟

"عند تقييم الحلول، علينا أن نأخذ في الاعتبار المبادئ الأخلاقية للذكاء الاصطناعي، مثل الشفافية والموثوقية والسلامة والخصوصية"، يقول سيباستيان، في إشارة إلى مشاركتهم في برنامج RAIIC من Microsoft.

كان تشفير DeepL وامتثاله للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وبنيته التحتية على مستوى المؤسسات عوامل حاسمة في قرار توسيع نطاق استخدامه في جميع أنحاء الشركة. ولكن جودة الترجمة كانت كذلك أيضًا.

الفرق الذي يميز DeepL

يلعب تتبع الاستخدام دورًا رئيسيًا في كيفية قياس Inetum لعائد الاستثمار. بالنسبة لاستخدامهم DeepL Voice، ينعكس التأثير في زيادة التعاون متعدد اللغات بين الفرق: الاستفادة من المزيد من الخبرة في المزيد من المشاريع لتحقيق نتائج أفضل. نتائج العملاء.

من ناحية واجهة برمجة التطبيقات (API)، يعتمد عائد الاستثمار على حجم المستندات المترجمة من مركز المعرفة — المئات سنويًا، يتراوح حجم كل منها بين 16,000 و 85,000 حرف — مما يساعد على قياس الحجم والكفاءة على مستوى المؤسسة.

المزيد من اللغات، المزيد من المرونة

من خلال تمكين موظفيها وعملائها من عقد اجتماعات بلغاتهم الأم، يمكن لشركة Inetum الآن توزيع فرق الدعم الداخلية بشكل أكثر كفاءة عبر المناطق دون أن تكون الاتصالات محدودة. هذا يعني تقنيًا يمكن تعيين المتخصصين في المشاريع المناسبة بناءً على مهاراتهم – وليس على إتقانهم للغة – مما يتيح تحقيق فعالية من حيث التكلفة وخبرة أعمق مع تقديم أفضل النتائج الممكنة للعملاء. الأدوار التي كان من الصعب شغلها في السابق بسبب قيود اللغة أصبحت الآن تشغلها أفضل الأشخاص المؤهلين للوظيفة، بغض النظر عن الموقع.

التواصل الكتابي، مبسط

من خلال DeepL API، تتوفر الوثائق المترجمة والعمليات الداخلية على الفور باللغات الأم للموظفين. هذا لا يحسن عملية التهيئة فحسب، بل يضمن أيضًا اتساق العمليات التشغيلية للفرق العالمية.

انخفاض التكاليف وزيادة الكفاءة

كان توظيف المواهب ثنائية اللغة أو الاعتماد على الترجمة البشرية يضيف تكلفة وتعقيدًا—إضافة إلى ذلك، خاصة في المناطق التي كانت فيها بعض المهارات في اللغة نادرة أو باهظة الثمن. كما أدى ذلك إلى إطالة دورات التوظيف، مما أدى إلى إبطاء تسليم المشاريع الهامة. مع توفر جميع الوثائق، وإمكانية اتصال أي شخص عبر الهاتف، لم تعد اللغة تشكل عائقًا. من خلال تقليل الحاجة إلى وظائف ثنائية اللغة فقط، تحسين/تنقيح Inetum لكفاءة التوظيف وخلقت مزيدًا من المرونة بين الفرق.

ماذا بعد؟

وبالنظر إلى المستقبل، تخطط Inetum لتوسيع نطاق DeepL Voice ليشمل أقسامًا أخرى مثل المبيعات والسلامة والجودة. "من المرجح أن يتم نشر DeepL Voice في جميع القطاعات"، يلاحظ سيباستيان. على سبيل المثال، يعمل فريق المبيعات والسلامة والجودة حاليًا على العديد من المشاريع في بلدان مختلفة.

وعلى الرغم من أن DeepL يلبي بالفعل معظم احتياجاتهم، فإن فريق Sébastien يبحث في إمكانية أتمتة ترجمة ملفات تكوين العرض: وهو استخدام جديد محتمل لتطبيقات عملائهم. عندما سُئل عن أكثر ما يقدّره شخصياً، قال سيباستيان: "أكثر ما يثير الاهتمام في هذا الحل هو أنه يمكن للجميع تكوين لغتهم المنطوقة واختيار الترجمة، على عكس الحلول الأخرى التي تفرض لغة منطوقة واحدة (أو تغييرها عندما يتولى متحدث آخر الكلام)."

بالنسبة لشركة Inetum، الذكاء الاصطناعي ليس مجرد اتجاه تكنولوجي؛ إنه أداة لتمكين الناس ودفع عجلة التقدم. مع DeepL، ذلكالرؤية لم تعد طموحة. إنه جاهز للعمل.