我经常被问到这个问题： “Bureau Works 与 SDL、Phrase、Smartling、Crowdin、Transifex 等相比如何？” 我理解为什么人们想要相对地看待事物。 比较矩阵是通向逻辑决策的门户。 您在一列中列出所有可能性，然后为所有标准添加列：成本、易用性、功能 A、B 等。
它看起来很棒，在说明理由时很有帮助。 然而，在我看来，这种思维过程与现实脱节。 现实更接近经验，而不是抽象的特征列表。
从抽象的角度来看，大多数好的翻译管理系统是相同的。 他们都有一个文件解析机制，可以将文件转换为可翻译的资产，并在翻译编辑器中查看，该编辑器为翻译人员提供来自知识库的建议，例如翻译记忆库或术语表。 这个抽象的答案让决策者一无所知，他们必须更深入地研究这些功能，才能区分软件：
- 它是否具有 in-context 功能？
- 它是否具有工作流程灵活性和自动化？
- 它是否支持具有不同设置的多个翻译记忆库？
而且这个名单还可以继续下去。 这些例子描绘了一幅图景，如果我们足够具体，我们就能做出正确的、有理性依据的决定。
但根据我们的经验，哪种系统最适合我的问题的答案远非比较矩阵，而在于您的用户和利益相关者对您决定实施的 平台的体验。
这通常更多地与精细的、边缘难以察觉的细节和主观事物有关，例如文化和客户至上。 我见过伟大的系统实施得很糟糕，或者只是用例不匹配导致可怕的结果，我也见过一般的系统在明智实施时能够奏效。
软件显然与体验、实现和用例兼容性有关，就像它与硬功能有关一样。 这些特征，尽管看起来很困难，但其中包含了整个宇宙。
例如，让我们考虑 拼写检查。 在分析特征时，大多数人会采用勾选框的方法。 但是，仔细观察会引发以下问题：
- 拼写检查使用哪些词典？
- 它们多久更新一次？
- 您的词汇表如何处理特定语言中的俚语或英语表达
- 运行拼写检查需要多长时间？
- 它是否需要单独的提示，还是在运行时无缝工作？
- 实施这些建议有多容易？
- 建议有多好？
而这仅仅是个开始。 从管理的角度来看，拼写检查器只是一个简单的功能，你要么有，要么没有。 但从翻译人员的角度来看，拼写检查的效率和有效性可以代表更高的生产力、安心和更好的翻译质量。 它可以是沮丧、压力大的译者和满意的译者之间的唯一分界线。
保持肤浅并专注于广度而不是深度是很诱人的。 广度越大，任何给定工具看起来就越强大，而太小的广度很容易让您显得局限。 堆叠功能可以帮助您保持竞争力。 在搜索引擎的可发现性、即时价值感知甚至估值方面，软件的勾选方法会走得很远。 但是，当谈到真正的价值时，没有什么比经验更胜一筹了。
许多软件公司，就像我们一样，专注于充分利用突破性的大型语言模型（LLM），例如ChatGPT 3.5。 对于许多人来说，存在一种错觉，认为连接到这样一个强大引擎就足以为用户提供惊人的体验。 但是，在我看来，这只是起点的冰山一角的冰山一角。
连接到 ChatGPT 很棒，但还有更多需要考虑：
- 响应的质量取决于所输入的信息和所提供的提示。 这本身就是一个完整的微观世界。 简单来说，任何给定的答案都只和其原始问题一样好，答案也是任何给定实体所能访问的信息的函数。人们与这些动态的互动方式以及这些动态与翻译体验的互动方式同样重要，甚至可能比动态本身的质量或实用性更重要。 如果它简单、无缝且直观，它往往会被广泛采用和称赞。 如果它在任何细微之处都难以使用，那么它甚至在用户做出有意识的决定之前就会被拒绝。
对我们Bureau Works来说，关键的见解是细节才是真正产生魔力的地方。 细节是痛苦的，因为它们需要大量的研究和工作才能产生很少的实质性好处。 例如，完全重构的拼写检查可能会改变用户体验，但对于营销经理来说，在增长方面几乎没有什么可以利用的材料。
但是，在我看来，尽管广度和规模很诱人，而且在看似微小的事情上投入如此多的心思是痛苦的，但这是真正为我们的用户提供惊人体验的唯一途径。
总之，在选择翻译管理系统或任何软件时，通常重要的是要超越表面特性，考虑那些有助于提供出色用户体验的细节和主观因素。 这需要研究、努力和对细节的关注，但这是真正区分和提供竞争优势的唯一途径。 魔鬼真的在细节中，作为软件提供商，我们有责任接受这一想法，并为我们的用户提供尽可能好的体验。
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