Kodėl kalbos barjeras vis dar išlieka didžiausia problema
Lietuvoje gyvenančių užsieniečių skaičius per pastaruosius penkerius metus išaugo beveik dvigubai. Pagal oficialią statistiką, 2023 metais šalyje gyveno apie 130 tūkstančių užsienio piliečių, tačiau realūs skaičiai, įskaitant laikinai čia dirbančius asmenis, gali būti dar didesni. Tai reiškia, kad socialinių paslaugų teikėjai – savivaldybių socialinės tarnybos, nevyriausybinės organizacijos, sveikatos priežiūros įstaigos – vis dažniau susiduria su žmonėmis, kurie nekalba lietuviškai.
Problema nėra tik teorinė. Socialinė darbuotoja iš Vilniaus savivaldybės pasakojo, kaip ukrainietė motina su dviem vaikais atvyko prašyti pagalbos, tačiau susikalbėti pavyko tik per Google Translate telefonuose. Situacija tapo ypač sudėtinga bandant išsiaiškinti smurto šeimoje detales – tokiais atvejais tikslumas ir konfidencialumas yra kritiškai svarbūs. Panašių istorijų galima išgirsti visoje Lietuvoje, ypač miestuose ir regionuose, kur koncentruojasi darbo migrantai.
Tradicinis sprendimas – žmogiškieji vertėjai – veikia, bet turi akivaizdžių apribojimų. Profesionalių vertėjų, kalbančių retesnes kalbas (uzbekų, nepaliečių, vietnamiečių), Lietuvoje trūksta. Jų paslaugos brangios, o biudžetai socialinėms paslaugoms ir taip riboti. Be to, vertėjo iškvietimas užtrunka – kartais kelias dienas, o socialinės krizės nelauk. Čia ir atsiranda erdvė automatiniams vertimo įrankiams.
Kas iš tiesų yra šiuolaikinis automatinis vertimas
Daugelis žmonių vis dar mano, kad automatinis vertimas – tai primityvus žodis-į-žodį perkėlimas, kuris sukuria juokingus nesusipratimus. Tai buvo tiesa prieš dešimtmetį, bet technologijos pasikeitė iš esmės. Šiuolaikiniai neuroninio mašininio mokymosi modeliai veikia visiškai kitaip nei ankstesni statistiniai metodai.
Paprasčiau tariant, dabartiniai vertimo įrankiai nemėgina versti kiekvieno žodžio atskirai. Jie „supranta” kontekstą, gramatines struktūras, net kultūrinius niuansus. Google Translate, DeepL, Microsoft Translator ir kiti panašūs įrankiai naudoja milijardus tekstų pavyzdžių, iš kurių išmoko atpažinti kalbos modelius. Rezultatas – vertimas, kuris dažnai skamba natūraliai ir perteikia prasmę, net jei ne visada yra tobulas.
Lietuvių kalbai tai ypač svarbu. Mūsų kalba su savo linksniais, galūnėmis ir sudėtinga sintakse ilgai buvo automatinio vertimo „košmaras”. Bet per pastaruosius kelerius metus padėtis dramatiškai pagerėjo. DeepL, pavyzdžiui, dabar verčia į lietuvių kalbą gana tiksliai, ypač iš anglų, rusų ar lenkų kalbų. Google Translate palaiko dar daugiau kalbų porų su lietuvių kalba – virš 130 kalbų.
Svarbu suprasti, kad automatinis vertimas nėra vienas įrankis. Yra skirtingi lygiai ir tipai. Paprasčiausi – nemokamos žiniatinklio sąsajos, kurias bet kas gali naudoti naršyklėje. Sudėtingesni – API sprendimai, kurie integruojami į organizacijos sistemas. Dar yra specializuoti įrankiai medicininei ar teisinei terminologijai. Socialinių paslaugų organizacijoms svarbu žinoti, kokio lygio sprendimas jiems reikalingas.
Realūs pritaikymo scenarijai socialinėse tarnybose
Teorija skamba gražiai, bet kaip tai veikia praktikoje? Pažvelkime į konkrečius pavyzdžius, kaip Lietuvos organizacijos jau naudoja arba galėtų naudoti automatinius vertėjus.
Pirmasis ir paprasčiausias scenarijus – dokumentų vertimas. Socialinės tarnybos nuolat susiduria su užsienio dokumentais: gimimo liudijimais, darbo sutartimis, medicininėmis pažymomis. Anksčiau tokius dokumentus reikėdavo siųsti profesionaliems vertėjams, laukti savaitę ir mokėti 30-50 eurų už puslapį. Dabar organizacija gali nuskenuoti dokumentą, paleisti per automatinį vertėją su optinio simbolių atpažinimo (OCR) funkcija ir per kelias minutes gauti suprantamą lietuvišką versiją. Tai ne oficialus vertimas teismui, bet pakanka suprasti situaciją ir nuspręsti, ar reikia tolesnių veiksmų.
Antrasis scenarijus – tiesioginė komunikacija per vertimo programėles. Kai socialinis darbuotojas susitinka su klientu, kuris nekalba lietuviškai, abu gali naudoti telefoną kaip tarpininką. Yra programėlių, kurios veikia beveik kaip simultaninis vertimas: vienas žmogus kalba lietuviškai, programa išverčia į ukrainiečių ar uzbekų kalbą ir atkuria garsą, tada atvirkščiai. Microsoft Translator ir Google Translate turi tokias funkcijas. Taip, tai ne taip sklandžiai kaip su gyvuoju vertėju, bet leidžia susikalbėti dėl pagrindinių dalykų.
Trečiasis scenarijus – informacijos prieinamumas internete. Daugelis socialinių paslaugų organizacijų turi svetaines su informacija apie teikiamas paslaugas, bet tik lietuvių kalba. Integravus automatinio vertimo funkciją, svetainė gali būti prieinama dešimtyse kalbų vienu mygtuko paspaudimu. Tai ne tobulas vertimas, bet užsienietis gali suprasti, kokios paslaugos teikiamos, kokius dokumentus reikia pasiimti, kokiu adresu atvykti.
Ketvirtasis scenarijus – krizinių linijų palaikymas. Pagalbos telefono linijos, smurto aukų palaikymo tarnybos dažnai gauna skambučius ne lietuvių kalba. Turėti budintį vertėją visoms kalboms neįmanoma, bet galima naudoti automatinį vertimą kaip pirmąjį kontaktą. Yra sprendimų, kurie gali versti pokalbius realiuoju laiku – nors ir su tam tikrais apribojimais, bet kritinėje situacijoje tai gali išgelbėti gyvybę.
Kokius įrankius rinktis ir kaip juos įdiegti
Organizacijoms, kurios nori pradėti naudoti automatinius vertėjus, pirmiausia kyla klausimas: kurį įrankį pasirinkti? Atsakymas priklauso nuo kelių veiksnių.
Jei jums reikia paprasto, nemokamo sprendimo nedideliam naudojimui, Google Translate yra akivaizdus pasirinkimas. Jis palaiko daugiausiai kalbų, turi mobilią programėlę su fotoaparato funkcija (nufotografuoji tekstą ir jis išverčiamas), veikia be registracijos. Trūkumas – duomenų privatumas. Google apdoroja visą tekstą savo serveriuose, kas gali būti problema tvarkant asmens duomenis.
DeepL laikomas tiksliausiu vertėju europietiškoms kalboms. Jis ypač gerai veikia su lietuvių-anglų, lietuvių-vokiečių, lietuvių-lenkų kalbų poromis. Nemokama versija turi apribojimus (iki 5000 simbolių vienu metu), bet mokama versija (DeepL Pro) kainuoja nuo 7,49 euro per mėnesį vienam vartotojui ir siūlo geresnius privatumo parametrus. Organizacijoms, kurios tvarko jautrius duomenis, tai gali būti vertinga investicija.
Microsoft Translator yra gera alternatyva, ypač jei jūsų organizacija jau naudoja Microsoft produktus. Jis turi gerą integraciją su Office programomis, Teams platforma. Yra nemokama versija ir mokamos versijos su API prieiga. Microsoft taip pat siūlo specialius sprendimus viešojo sektoriaus organizacijoms su geresniu duomenų saugumu.
Lietuviškų sprendimų rinka dar tik formuojasi. Yra keletas startuolių, kurie kuria vertimo įrankius su lietuvių kalbos specifika, bet jie dažniausiai orientuojasi į verslo sektorių. Socialinių paslaugų organizacijoms šiuo metu realisčiausia naudoti tarptautinius įrankius.
Įdiegimo procesas priklauso nuo pasirinkto sprendimo lygio. Paprasčiausiu atveju – tiesiog pradėti naudoti nemokamą žiniatinklio sąsają ar mobilią programėlę. Jokio įdiegimo nereikia, bet ir nėra integracijos su kitomis sistemomis. Sudėtingesniu atveju – integruoti vertimo API į organizacijos svetainę ar klientų valdymo sistemą. Tam reikės IT specialisto ar išorės paslaugų teikėjo pagalbos.
Praktinis patarimas: pradėkite nuo mažo. Pasirinkite vieną ar du dažniausius scenarijus (pavyzdžiui, dokumentų vertimas ir svetainės turinys), išbandykite nemokamus įrankius, įvertinkite rezultatus. Tik tada galvokite apie investicijas į sudėtingesnius sprendimus.
Duomenų apsauga ir etiniai aspektai
Čia prasideda sudėtingesnė teritorija. Socialinių paslaugų organizacijos tvarko ypač jautrius asmens duomenis: sveikatos informaciją, smurto patirties detales, finansinę situaciją, vaikų duomenis. Perduoti tokią informaciją trečiosios šalies serveriams – rimtas sprendimas, kuris turi būti gerai apgalvotas.
BDAR (Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas) reikalauja, kad organizacijos užtikrintų asmens duomenų saugumą ir konfidencialumą. Naudojant nemokamus automatinius vertėjus, tekstas dažniausiai siunčiamas į įrankio teikėjo serverius, kur jis apdorojamas. Nors didžiosios technologijų kompanijos tvirtina, kad neišsaugo ir nenaudoja šių duomenų mokymui, rizika išlieka.
Yra keletas būdų, kaip sumažinti riziką. Pirma, prieš naudojant vertimo įrankį, galima anonimizuoti duomenis – pašalinti vardus, pavardes, asmens kodus, adresus. Tai ne visada patogu, bet kritinėse situacijose būtina. Antra, naudoti mokamas versijas, kurios siūlo geresnius privatumo parametrus. DeepL Pro, pavyzdžiui, garantuoja, kad tekstai nebus saugomi po vertimo. Trečia, rinktis įrankius, kurie siūlo lokalų apdorojimą (on-premise) – tai reiškia, kad vertimas vyksta organizacijos serveryje, ne debesyje. Tokių sprendimų kaina žymiai didesnė, bet kai kurioms organizacijoms tai gali būti vienintelė priimtina opcija.
Etinė pusė taip pat svarbi. Automatinis vertimas nėra tobulas, ir klaidos gali turėti rimtų pasekmių. Įsivaizduokite situaciją, kai netikslus vertimas lemia neteisingą sprendimą dėl vaiko globos ar prieglobsčio suteikimo. Todėl organizacijos turi aiškiai apibrėžti, kada automatinis vertimas yra priimtinas, o kada būtinas žmogaus vertėjas.
Gairės galėtų būti tokios: automatinis vertimas tinka preliminariam informacijos supratimui, neformaliai komunikacijai, vidiniam naudojimui. Žmogaus vertėjas būtinas oficialiems dokumentams, teisiniams procesams, sudėtingoms medicininėms ar psichologinėms konsultacijoms, situacijoms, kur klaida gali pakenkti žmogui.
Svarbu ir klientų informavimas. Žmogus, kuris kreipiasi pagalbos, turi žinoti, kad jo žodžiai bus verčiami automatiškai, ir turėti galimybę prašyti žmogiškojo vertėjo, jei jaučiasi nepatogiai. Skaidrumas čia kuria pasitikėjimą.
Kokios klaidos dažniausios ir kaip jų išvengti
Automatinis vertimas nėra magija – jis daro klaidų, ir kai kurios iš jų gali būti rimtos. Supratimas, kokių klaidų tikėtis, padeda jų išvengti arba bent jau jas pastebėti.
Viena dažniausių problemų – konteksto nesupratimas. Lietuvių kalboje tas pats žodis gali reikšti skirtingus dalykus priklausomai nuo konteksto. Žodis „šaltas” gali reikšti temperatūrą arba emocijų stoką. Automatinis vertėjas paprastai pasirenka dažniausią reikšmę, bet ne visada teisingą. Socialinių paslaugų kontekste tai gali sukelti nesusipratimų.
Kita problema – idiomų ir posakių vertimas. Lietuviški posakiai „mesti į kampą”, „sudėti ginklus”, „eiti ant rankų” išversti pažodžiui į kitą kalbą skamba absurdiškai. Geras automatinis vertėjas bando atpažinti idiomas ir rasti ekvivalentus, bet ne visada sėkmingai. Socialiniuose darbuotojuose, kurie naudoja daug profesinio žargono, tai gali būti problema.
Kultūriniai niuansai – dar viena sritis, kur automatinis vertimas klysta. Skirtingose kultūrose skirtingai išreiškiamas mandagumas, hierarchija, asmeninės erdvės samprata. Tiesioginis vertimas gali netyčia nuskambėti grubiai ar netinkamai. Pavyzdžiui, lietuvių kalboje įprasta kreiptis vardu, bet kai kuriose kultūrose tai laikoma per draugiška oficialiame kontekste.
Medicininė ir teisinė terminologija – ypač rizikinga sritis. Automatiniai vertėjai kartais painioja panašiai skambančius terminus, kurie reiškia visiškai skirtingus dalykus. Medicininėje dokumentacijoje tokia klaida gali būti pavojinga. Todėl šiose srityse automatinis vertimas turėtų būti naudojamas tik kaip pagalbinė priemonė, o galutinį sprendimą turi priimti specialistas.
Kaip sumažinti klaidų riziką? Pirma, naudokite paprastą, aiškią kalbą. Vengkite sudėtingų sakinių, žargono, dviprasmybių. Trumpi, konkretūs sakiniai verčiami tiksliau. Antra, jei įmanoma, vertimą patikrinkite su kitu įrankiu – jei du skirtingi vertėjai duoda panašų rezultatą, tikimybė, kad jis teisingas, didesnė. Trečia, jei turite dvikalbį kolegą, paprašykite jo greitai peržiūrėti svarbius vertimus. Ketvirta, mokykite darbuotojus atpažinti įtartinus vertimus – jei kažkas skamba keistai, greičiausiai ir yra netiksliai išversta.
Mokymai ir personalo pasirengimas
Net geriausias įrankis neveiks, jei žmonės nemoka jo naudoti arba bijo technologijų. Socialinių paslaugų sektoriuje dirba įvairaus amžiaus ir skirtingo techninio raštingumo žmonės. Kai kuriems automatinis vertėjas – savaime suprantamas dalykas, kitiems – bauginanti naujovė.
Organizacijoms svarbu investuoti į personalo mokymą. Tai nereiškia sudėtingų kursų – dažniausiai pakanka kelių valandų praktinio įvado. Mokymai turėtų apimti: kaip pasirinkti tinkamą vertimo įrankį konkrečiai situacijai, kaip jį naudoti (praktiniai pavyzdžiai su telefonais ir kompiuteriais), kaip atpažinti netikslų vertimą, kada būtinas žmogaus vertėjas, kaip užtikrinti duomenų saugumą.
Gera praktika – sukurti vidinius protokolus ar gaires. Pavyzdžiui, dokumentas, kuriame aiškiai aprašyta: „Dokumentų vertimui naudokite DeepL Pro, ne Google Translate, nes jis saugesnis. Prieš versdami, pašalinkite asmens kodus ir vardus. Išverstą tekstą pažymėkite kaip ‘automatinis vertimas, neoficialus’. Jei vertimas reikalingas oficialiems tikslams, kreipkitės į vertimų biurą.”
Svarbu ir nuolatinis mokymasis. Automatinio vertimo technologijos greitai tobulėja, atsiranda nauji įrankiai, keičiasi galimybės. Organizacija turėtų turėti bent vieną asmenį, kuris seka šias naujoves ir periodiškai informuoja kolegas. Tai nebūtinai turi būti IT specialistas – gali būti bet kuris darbuotojas, kuris domisi technologijomis ir nori tapti „vertimo ambasadoriumi” organizacijoje.
Dar vienas aspektas – psichologinis pasirengimas. Kai kurie darbuotojai gali jausti, kad automatinis vertimas „atims jų darbą” arba sumenkina profesionalumą. Svarbu aiškiai komunikuoti, kad automatinis vertimas nėra žmogaus pakeitimas, o papildoma priemonė, kuri padeda padėti daugiau žmonių. Žmogiškasis elementas – empatija, konteksto supratimas, santykių kūrimas – išlieka neatsiejama socialinio darbo dalis, kurios jokia technologija nepakeis.
Finansiniai aspektai ir investicijų grąža
Socialinių paslaugų organizacijos dažniausiai veikia su ribotais biudžetais, todėl bet kokia nauja investicija turi būti pagrįsta. Kiek iš tikrųjų kainuoja automatinio vertimo įdiegimas ir ar tai apsimoka?
Gera žinia – pradinis barjeras yra žemas. Nemokamos versijos (Google Translate, Bing Translator) leidžia pradėti naudoti vertimą be jokių išlaidų. Vienintelė investicija – darbuotojų laikas mokymams, kas gali būti kelios valandos. Jei organizacija nusprendžia pereiti prie mokamų sprendimų, kainos yra gana prieinamos: DeepL Pro kainuoja nuo 7,49 euro per mėnesį vienam vartotojui, Microsoft Translator API – apie 10 eurų už milijoną simbolių (kas yra labai daug teksto).
Palyginkime su tradicinių vertimo paslaugų kaina. Profesionalus vertėjas paprastai ima 0,08-0,15 euro už žodį, priklausomai nuo kalbos poros ir sudėtingumo. Vieno puslapio (250 žodžių) vertimas kainuoja 20-40 eurų. Žodiniam vertimui (pavyzdžiui, per susitikimą) vertėjas gali imti 30-50 eurų už valandą, o retesnėms kalboms – dar daugiau. Organizacija, kuri per mėnesį verčia 10 dokumentų ir organizuoja 5 susitikimus su vertėjais, gali išleisti 500-800 eurų.
Automatinis vertimas šias išlaidas sumažina drastiškai. Tų pačių 10 dokumentų vertimas per DeepL Pro kainuotų faktiškai nieko (įskaičiuota į mėnesinį mokestį), o susitikimuose naudojant vertimo programėles taip pat išvengiama vertėjo iškvietimo kaštų. Taupymas per metus gali siekti tūkstančius eurų.
Bet finansinė nauda ne tik tiesioginiuose kaštų sumažinimuose. Automatinis vertimas leidžia aptarnauti daugiau klientų per tą patį laiką. Socialinis darbuotojas, kuris anksčiau turėjo laukti vertėjo ir dėl to atidėti susitikimą savaitei, dabar gali padėti klientui iš karto. Tai reiškia greitesnę pagalbą žmonėms ir efektyvesnį organizacijos darbą.
Yra ir netiesioginė nauda. Organizacija, kuri siūlo paslaugas keliomis kalbomis (nors ir per automatinį vertimą), tampa prieinamesnė migrantų bendruomenei. Tai gali padidinti organizacijos matomumą, pritraukti finansavimą iš šaltinių, kurie remia įtrauktį ir prieinamumą. Kai kurios ES dotacijos ir programos prioritetizuoja projektus, kurie naudoja technologijas socialinių problemų sprendimui.
Žinoma, yra ir paslėptų kaštų. IT infrastruktūros atnaujinimas (jei reikia), darbuotojų mokymai, galimas duomenų saugumo auditas – visa tai reikalauja laiko ir pinigų. Bet bendras balansas dažniausiai yra aiškiai teigiamas.
Ateities perspektyvos ir ko tikėtis artimiausiais metais
Automatinio vertimo technologijos tobulėja eksponentiškai. Tai, kas prieš penkerius metus atrodė fantastika, dabar yra kasdienybė. Kas laukia artimiausiais metais?
Pirma, tikslumas toliau gerės. Naujausi kalbų modeliai, tokie kaip GPT-4 ir jo įpėdiniai, jau dabar gali versti ne tik žodžius, bet ir suprasti subtilius kontekstus, kultūrinius niuansus, net humorą. Kitas žingsnis – vertimas, kuris ne tik teisingas, bet ir stilistiškai pritaikytas situacijai. Pavyzdžiui, automatinis vertėjas galės atpažinti, kad tai oficialus dokumentas, ir naudoti formalią kalbą, arba kad tai pokalbis su vaiku, ir naudoti paprastesnę kalbą.
Antra, realiojo laiko vertimas taps sklandesnis. Jau dabar yra įrankių, kurie gali versti pokalbius beveik be delsos, bet kokybė dar ne visada pakankama. Artimiausiais metais tikėtina, kad realiojo laiko vertimas taps pakankamai geras naudoti net sudėtingose situacijose, tokiose kaip psichologinės konsultacijos ar teisiniai pokalbiai.
Trečia, specializuoti sprendimai socialiniam sektoriui. Šiuo metu automatiniai vertėjai yra bendro pobūdžio – jie verčia viską nuo verslo laiškų iki eilėraščių. Bet atsiranda sprendimų, kurie mokomi specifinėms sritims. Jau yra medicininiai vertėjai, kurie tiksliau verčia medicininius terminus. Panašiai gali atsirasti socialinių paslaugų vertėjai, kurie „supranta” šios srities specifiką, terminologiją, dažnas situacijas.
Ketvirta, geresnė integracija su kitomis sistemomis. Ateityje automatinis vertimas bus ne atskiras įrankis, o integruota funkcija visose sistemose, kurias naudoja socialinių paslaugų organizacijos. Klientų valdymo sistema automatiškai išvers kliento žinutę, dokumentų valdymo sistema išvers įkeltą dokumentą, svetainė automatiškai prisitaikys prie lankytojo kalbos. Tai taps taip natūralu kaip dabar yra el. paštas ar telefonas.
Penkta, balso atpažinimas ir sintezė. Automatinis vertimas vis labiau jungiasi su balso technologijomis. Jau dabar galite kalbėti į telefoną lietuviškai, o jūsų pašnekovas išgirs ukrainietiškai – ir atvirkščiai. Ateityje tai taps dar tiksliau ir natūraliau, galbūt net išlaikant balso intonacijas ir emocijas.
Šešta, mažiau išteklių kalbos. Šiuo metu automatinis vertimas geriausia veikia su populiariomis kalbomis – anglų, ispanų, kinų, rusų. Bet daugelis migrantų Lietuvoje kalba retesnėmis kalbomis – uzbekų, tadžikų, sinhalų, amharų. Naujos technologijos, ypač vadinamasis „zero-shot” vertimas (kai modelis gali versti kalbų poras, kurių niekada nematė mokymosi duomenyse), leidžia palaikyti vis daugiau kalbų. Artimiausiais metais tikėtina, kad net labai retos kalbos turės priimtinos kokybės automatinį vertimą.
Lietuvai tai ypač svarbu. Mūsų kalba yra maža, ir mes visada buvome priklausomi nuo to, ar didžiosios technologijų kompanijos investuos į lietuvių kalbos palaikymą. Gera žinia – dirbtinio intelekto revoliucija leidžia kurti kokybiškus sprendimus net mažoms kalboms. Jau yra Lietuvos startuolių, kurie kuria specializuotus vertimo sprendimus su lietuvių kalba. Tikėtina, kad per kelerius metus turėsime vietinius sprendimus, kurie bus pritaikyti būtent Lietuvos rinkos poreikiams.
Kaip pradėti jau rytoj: konkretus veiksmų planas
Teorija ir perspektyvos yra įdomios, bet kas praktiškai turėtų daryti organizacija, kuri nori pradėti naudoti automatinius vertėjus? Štai konkretus, žingsnis po žingsnio planas, kurį galima įgyvendinti per kelias savaites.
Pirma savaitė – situacijos įvertinimas. Surinkite savo komandą ir aptarkite: kaip dažnai susiduriate su kalbos barjeru? Kokios kalbos dažniausios? Kokiose situacijose vertimas reikalingiausias? Kiek dabar išleidžiate vertimo paslaugoms? Kokie duomenys verčiami (ar jie jautrūs)? Šis įvertinimas padės suprasti, koks sprendimas jums reikalingas.
Antra savaitė – įrankių išbandymas. Pasirinkite 2-3 nemokamus įrankius (pavyzdžiui, Google Translate, DeepL, Microsoft Translator) ir išbandykite juos su realiais pavyzdžiais iš jūsų darbo. Paimkite kelis dokumentus, kuriuos anksčiau vertėte profesionaliai, ir palyginkite rezultatus. Pabandykite simuliuoti pokalbį su klientu naudojant vertimo programėlę. Įvertinkite, kuris įrankis veikia geriausiai jūsų poreikiams.
Trečia savaitė – duomenų apsaugos patikrinimas. Pasikonsultuokite su savo duomenų apsaugos pareigūnu (jei turite) arba išorės specialistu. Įvertinkite, ar pasirinkti įrankiai atitinka BDAR reikalavimus. Jei naudosite mokamą versiją, peržiūrėkite paslaugų teikimo sutartį ir privatumo politiką. Nuspręskite, kokius duomenis galima versti automatiškai, o kokius ne.
Ketvirta savaitė – pilotinis projektas. Pasirinkite vieną ar du konkrečius naudojimo atvejus (pavyzdžiui, „dokumentų vertimas” ir „svetainės turinys”) ir pradėkite naudoti automatinius vertėj
