3 тенденции применения ИИ в области переводов в 2026 году

ИИ-технологии служат нам уже несколько лет. Самим фактом их применения в переводах сейчас мало кого удивишь, но прогресс не стоит на месте: крупные игроки отрасли стремятся найти новые способы использовать ИИ как можно эффективнее. В этой статье мы обобщённо расскажем, на что направлены их усилия, и приведём конкретные примеры таких трендов.

Тенденция 1 — точечное устранение пробелов в завязанных на ИИ процессах локализации

После изначального бума ажиотаж вокруг языковых моделей для перевода несколько стих, и теперь компании ищут баланс между автоматизацией и человеческим трудом.

Этот баланс сильно отличается у разных участников рынка. Некоторые переводчики-фрилансеры отмечают, что их клиенты снова обращаются к ним за ручным переводом, хотя ранее основным запросом была постредактура машинного перевода. С другой стороны, многие крупные компании стараются повысить уровень автоматизации, а разработчики предлагают для этого новые решения. Так как в среднем ИИ-модели уже выполняют перевод достаточно качественно, фокус смещается на другие этапы и задачи. Разберём некоторые из них.

Обучение ИИ новым, более редким языкам. Например, Яндекс всё активнее внедряет в свой «Переводчик» языки народов России. Для многих из них сложно собрать достаточно материалов, так что приходится с помощью специальных технологий расширять наборы данных на основе родственных языков и обратного перевода. В мае 2026 года в сервис был включён адыгейский, а всего доступен 21 язык. Подробнее о том, как в Переводчике появляются языки народов России.

Добавление контекста и управление им. ИИ-модели работают с огромными объёмами информации. Однако сведения, актуальные для определённых регионов, могут там отсутствовать. На эту проблему обратил внимание Сбербанк и в марте 2026 года выпустил новую модель «ГигаЧат Ультра». Её преимущество — погруженность в российские реалии, в том числе юридические, медицинские и другие отраслевые нюансы. Подробнее про новое поколение ИИ-помощника ГигаЧат.

Управление контекстом. Помимо отсутствия данных, встречается ещё одна сложность работы с контекстом: иногда у модели есть данные, подходящие под конкретную ситуацию, но ИИ всё равно основывает свои ответы на общем контексте. Чтобы избежать этого в переводе, компания RWS добавила в Trados Studio 2026 специальную функцию. В новой версии популярного ПО переводчик сможет указать, какую часть документа нужно учитывать в плане контекста. Подробнее про обновление Trados Studio 2026.

Бесшовная локализация. Пожалуй, это главная цель. Пока что ИИ применяют на отдельных её этапах, но компании ищут способы автоматизировать и остальные. Например, в апреле 2026 года платформа Smartcat представила функцию локализации изображений. Традиционно из картинки извлекали текст, переводили его и вставляли обратно с помощью графических редакторов. Здесь нужны навыки вёрстки, поэтому компании обычно привлекают дизайнеров в дополнение к переводчикам. Новая функция Smartcat позволяет упростить эту операцию до одного этапа, а значит, сэкономить клиентам время и деньги. Подробнее про улучшенный перевод изображений в Smartcat.

Вот такую картинку загрузили для перевода в Smartcat

Smartcat перевёл текст с сохранением дизайна

Тенденция 2 — более эффективное распределение задач

Так как в крупных компаниях ИИ всё глубже проникает в рабочие процессы, разработчики стараются снизить стоимость и повысить эффективность таких интеграций. На данный момент это реализуется через «умное» разделение ролей и задач:

• в самих моделях — благодаря архитектуре Mixture of Experts (MoE);
• в системах для управления переводами — с помощью ИИ-агентов и автоматического выбора модели.

Ранее интенсивно применять ИИ было довольно затратно, поскольку при каждом запросе модель активировалась целиком. Сейчас в типичной продвинутой модели с MoE активируется только её часть — отдельные «эксперты». Например, если пользователь ввёл запрос вроде «Переведи на русский: [текст на английском]», задействуются «эксперты», которые хорошо справляются с самим переводом, а также редактированием и оценкой качества. Например, на такой архитектуре построены китайская модель DeepSeek V3 и Gemini 2.5 Pro от Google.

Автоматический подбор модели. Несмотря на эффективность MoE, пока нет универсальной модели, которая бы идеально переводила все типы текстов и языков. Какие-то ИИ могут оказаться особенно хороши в переводе юридических материалов с русского на немецкий, какие-то — маркетингового контента с английского на японский и так далее. Вдобавок, некоторые сервисы дороже других. По этим причинам совмещать разные ИИ оказывается выгоднее, но если выбирать и переключать их вручную, то вместо экономии появятся новые затраты. Именно эту проблему решает оркестрация ИИ, или маршрутизация ИИ, — автоматический подбор модели.

Например, если на перевод поступил коммерческий договор на китайском, то для более простых и стандартных частей текста будет использована дешёвая модель. А там, где нужна узкая экспертиза или дешёвая модель не справилась, подключится более продвинутая, дорогая или зарекомендовавшая себя на похожих текстах. Этот подход реализован в таких популярных системах управления переводами, как Phrase, Localise и не только.

Встроенные ИИ-агенты. Однако у заказчика может быть много требований: от специфического форматирования и строгого сохранения тональности бренда до опоры на корпоративные данные. Если исходные модели, работающие «под капотом» ПО для перевода, рассредоточат своё внимание между переводом и учётом разнообразных правил, повысится вероятность галлюцинации — неправильного ответа (в нашем случае неточного перевода).

Поэтому во многие современные системы управления переводами явно или скрыто встроены ИИ-агенты — автономные боты также на основе моделей, но заточенные на выполнение определенной роли. Они работают как ИИ-сотрудники или помощники. То есть не просто отвечают на запросы, а действуют самостоятельно, по заранее заданным инструкциям. Например, агент может заниматься обеспечением качества — он найдет в выполненном переводе ошибки и несоответствия требованиям из руководства по стилю. Подобный агент есть в Smartcat, где также можно найти других готовых агентов для автоматизации различных задач или создать собственного.

На платформе Localise в шаблон автоматизированного процесса перевода можно добавить Pro AI — компонент с автовыбором ИИ-модели

Тенденция 3 — уверенное продвижение в области устного перевода

Так как ИИ-сервисы изначально фокусировались на текстах, устный профессиональный перевод остался немного в стороне и продолжал пользоваться спросом. Причин здесь несколько:

• Есть внешние обстоятельства, по которым в конкретных ситуациях ИИ применять нежелательно. Например, судебные переводчики несут юридическую ответственность за результат своей работы, а наказать машину за ошибку таким же образом нельзя.
• Даже современные модели не всегда правильно понимают живую речь: в частности, к ошибкам приводит сильный акцент.

Первая категория проблем — настоящая преграда. Вторая — это скорее вызов, на который разработчики активно ищут ответы.

Появление приложений для перевода речи в реальном времени. Осенью 2025 года Apple выпустила функцию «Живой перевод». Она работает в нескольких приложениях на iPhone, в том числе для звонков через «Телефон». Компания делает упор на конфиденциальность: перевод происходит исключительно локально на устройстве с помощью ИИ-технологии Apple Intelligence. Однако из-за этого «Живой перевод» доступен только на более новых, мощных гаджетах, а в приложении-переводчике — ещё и в сочетании с определенными моделями AirPods. Подробнее о том, как пользоваться «Живым переводом».

В Google пошли противоположным путем: в марте 2026 года функция Live Translate, которая раньше ограничивалась линейкой Pixel, стала доступной и на других устройствах, с любой гарнитурой. Подробнее про Live Translate.

Улучшения качества перевода карманных переводчиков. Помимо технологических гигантов, развиваются и более узконаправленные решения — карманные переводчики. Эти устройства предназначены прежде всего для путешествий и бизнеса, поэтому упор здесь делают на автономность. Раньше из-за этого страдало качество, ведь без подключения к Интернету можно было использовать только заранее загруженные словари и более примитивные системы перевода. Однако теперь разработчики таких гаджетов решают эту проблему, интегрируя разные типы ИИ и улучшая их.

Например, в мощном Revolution X69K для активного туризма нейросетевая система NVC распознает более 2 млн слов, в то время как среднестатистический образованный человек в повседневной жизни использует около 100 тысяч. В ориентированном на бизнес Timekettle New T1 локальная модель поддерживает перевод между 44 парами языков вместо 13, как в предыдущей версии.

Прорывы в сокращении задержки между речью и переводом. У Google такая технология вышла в конце 2025 года и, по заявлению компании, сократила отставание до 2 секунд. При этом процесс не дробится на отдельные этапы — расшифровку речи, перевод полученного текста и последующую озвучку (что было стандартом раньше). Вместо это модель делает сквозной перевод: распознает оригинальную речь и сразу воспроизводит аудио на нужном языке.

У OpenAI в мае 2026 года вышла также сквозная модель gpt-realtime-translate. Официальных заявлений о задержке по ней нет, однако по данным VoiceFrom этот показатель составляет около 5,4 секунды. Google в том же тесте выдал 3,4 секунды, обогнав остальных участников. Подробнее про тестирование VoiceFrom.

В тестировании, проведённом компанией VoiceFrom, OpenAI оказался на втором месте, а Google — на первом

Заключение

Эти тенденции — следствие адаптации к ИИ. Они совмещают в себе доработку отдельных деталей и трансформацию процесса перевода в целом. Пока что у нас нет полностью самостоятельных и универсальных систем на основе ИИ. Однако, судя по тенденциям, отрасль смотрит в этом направлении, корректируя текущие процессы, всё еще завязанные на человеческом участии, по мере необходимости.