От переводчика к prompt engineer
Материал подготовлен CEO бюро переводов KLS Ульяной Андриящук после участия в конференции Meet Central Europe 2025 — ключевом событии для специалистов переводческой индустрии Центральной Европы.
Сегодня уже ни для кого не секрет, что переводческая отрасль меняется невероятно быстро. На самом деле — со скоростью света. И это необходимо осознать.
Еще недавно мы обсуждали NMT (нейронный машинный перевод), а сегодня в тренде уже AI-перевод. Все чаще звучит мнение, что роли участников переводческого процесса меняются. Исчезнет ли понятие «классического перевода» и перейдем ли мы полностью к постредактированию и адаптации AI-переводов — покажет ближайшее будущее (через 5–10 лет?).
Что влияет на эти процессы?
Прежде всего — большие языковые модели (LLM), которые позволяют комплексно работать с текстом: генерировать, переводить, редактировать, преобразовывать в другие форматы и даже создавать контент с нуля. Перевод в этом контексте становится лишь частью более широкого процесса.
Не менее важно, что растет количество инструментов и программ, которые переводчики могут использовать в своей повседневной работе для ускорения и автоматизации процессов. Эти инструменты постоянно развиваются и конкурируют между собой.
Поэтому для малых и средних переводческих компаний сейчас особенно важно иметь в команде людей, готовых экспериментировать с AI-технологиями, тестировать их и внедрять в ежедневную деятельность. Коллеги отмечают, что это должны быть отдельные специалисты, не совмещающие эту работу с обязанностями переводчика или редактора. Такой подход кажется наиболее эффективным.
Так появляются новые роли, которые еще несколько лет назад звучали бы необычно. Чаще всего это гибридные должности.
Например, prompt engineer — новая и довольно специфическая профессия, появившаяся вместе с развитием больших языковых моделей и AI-сервисов.
В чем ее суть? Сделать так, чтобы искусственный интеллект выполнял поставленные задачи максимально точно и эффективно.
Такой специалист формулирует запросы (prompts) к моделям, чтобы получать релевантные и полезные результаты. Он подбирает формулировки, контекст, ограничения, примеры — чтобы AI корректно понял задачу. Это не совсем программист, но и не совсем переводчик.
Компании пока экспериментируют с названием этой позиции: кто-то называет такого специалиста AI-специалистом, кто-то — AI-волшебником. На самом деле, название не так важно. Главное — определить, какую ключевую ценность несет эта роль именно для вашей организации.