Automatizace překladu změní nároky na zaměstnance oboru sdílených podnikových služeb. Na pozicích, které nevyžadují přímé jednání s klienty, budou namísto jazykových znalostí vyžadovány především vyšší technické dovednosti a konkrétní odbornost. Požadavky na znalosti cizích jazyků nadále zůstanou prioritou pro pozice, kde probíhá kontakt s klienty, například v centrech péče o zákazníky. I zde však moderní technologie změní charakter práce. Rutinní komunikaci zvládnou chatboti a zaměstnanci se přesunou na řešení složitějších případů, kontrolu chatbotů či jejich trénink.

Z nové studie asociace ABSL, která na českém trhu sdružuje poskytovatele sdílených podnikových služeb, vyplývá, že další pokrok nástrojů pro zpracování přirozeného jazyka změní do roku 2025 požadavky kladené na zaměstnance. Dnes je pro uchazeče o zaměstnání v centrech podnikových služeb základní podmínkou jejich jazykové vybavení. Protože zdejší centra služeb poskytují služby do mnoha zemí světa, jsou často vyžadovány i jazyky méně obvyklé či exotické. „Najít lidi hovořící těmito jazyky není vůbec snadné,“ říká Jonathan Appleton, ředitel ABSL a dodává: „S požadavky na jazykové vybavení roste i doba potřebná k nalezení odpovídajícího zaměstnance. Dle našeho nedávného průzkumu se pozice bez požadavků na cizí jazyky obsazují zhruba za 4 týdny. Už pouhá vyžadovaná znalost angličtiny ale tuto dobu prodlužuje na 6,7 týdnu a při požadavku na znalost angličtiny a dalšího jazyka trvá pak nábor až 8,7 týdne, a to proto, že se velmi často musí hledat za hranicemi ČR.“ Centra podnikových služeb v ČR využívají celkem 33 jazyků, není tedy divu, že třetinu zaměstnanců představují cizinci.

Pokrok technologií tuto závislost na znalostech cizích jazyků odbourá a usnadní hledání nových zaměstnanců. „Obor bude díky tomu schopen zahrnout více činností, stane se atraktivnější pro větší množství lidí a jako celek získá na ekonomickém významu,“ vypočítává výhody „automatizace překladu“ Jonathan Appleton.

Vývoj automatických překladačů

První automatické překladače pracovaly víceméně metodou „slovo za slovo“ a jejich výsledky se často stávaly předmětem vtipů. Technologie ovšem od té doby výrazně dospěla. Postupně se v oboru objevila řada technik a přístupů, od překladové paměti po statistickou analýzu textů. Vedle vlastních překladových nástrojů typu Google Translator se rozvíjejí i aplikace, které dokáží v reálném čase (on-line) zpracovávat mluvenou řeč (např. Apple Siri). Příslušné technologie namísto dřívější statistické analýzy textů stále více využívají strojové učení a umělou inteligenci, což dále zvyšuje využitelnost jejich výsledků. Tyto nástroje se navíc kontinuálně zlepšují. Významnou roli zde hraje i rostoucí výpočetní výkon a specializované procesory, které mají překladové aplikace k dispozici; díky tomu lze např. v praxi používat určité technologie neuronových sítí.