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BlaBlaCar ripensa il flusso di traduzione con l'IA e dichiara costi di traduzione inferiori di circa il 27%
Il team di localizzazione di BlaBlaCar ha riprogettato la sua filiera di traduzione per usare l'IA nella traduzione, nei controlli di qualità e nell'automazione in oltre 30 mercati. Il team dice che i flussi assistiti dall'IA hanno ridotto i costi di traduzione di circa il 27% nel 2025 e migliorato i tempi medi di consegna del 22%.
Dati chiave
Copiati esattamente dalle fonti. Copiate qualsiasi dato insieme alla sua citazione.
circa il 27%
Riduzione dei costi di traduzione grazie ai flussi assistiti dall'IA nel 2025, secondo il post del team contenuti1
22%
Miglioramento dei tempi medi di consegna grazie ai flussi assistiti dall'IA nel 2025, secondo il post del team contenuti1
24%
Risparmio sui costi di traduzione dichiarato dal responsabile della localizzazione per il sistema automatizzato, in un post di novembre 20252
oltre 6 ore
Tempo di lavorazione manuale risparmiato al mese dal responsabile della localizzazione, nello stesso post2
Il problema
BlaBlaCar opera in oltre 30 mercati e lingue. Ogni modifica di prodotto, campagna o novità di funzionalità va tradotta e adattata in fretta. Il vecchio processo aveva molti passaggi manuali, coordinamento tra strumenti e andirivieni per mantenere coerente la qualità. Il team voleva crescere senza aumentare complessità, costi o tempi di consegna.
Cosa hanno costruito
Il team di localizzazione ha riprogettato parti della sua filiera per usare l'IA nella traduzione, nei controlli di qualità e nell'automazione. Il team contenuti dice che il nuovo assetto si fa carico di gran parte del lavoro ripetitivo, mentre le persone continuano a decidere su qualità e lingua.
Il post del responsabile della localizzazione descrive lo strumento. È nato come una chiamata a Gemini da un foglio Google. È diventato un foglio con glossario, guida di stile, esempi di traduzioni approvate e un secondo insieme di prompt che controllava il risultato. Nel Q3 2025 è diventato uno script collegato a Phrase, il sistema di gestione delle traduzioni dell'azienda.
Come ci sono riusciti
Una persona carica nuovi contenuti su Phrase e aggiunge due tag: uno per richiedere la traduzione con l'IA e uno per scegliere le lingue. Uno script raccoglie poi il contenuto insieme al glossario, alle guide di stile e agli esempi dell'azienda, traduce il testo ed esegue un prompt di controllo qualità. Riscrive il risultato in Phrase. I linguisti trovano il testo già tradotto e controllato e fanno la revisione finale.
Il responsabile ha costruito lo script nell'agosto 2025 con l'IA come partner di programmazione, il che ha richiesto decine di prompt, rifiniture e test.
Risultati
Il post del team contenuti dice che nel corso del 2025 i flussi assistiti dall'IA hanno ridotto i costi di traduzione di circa il 27% e migliorato i tempi medi di consegna del 22%. Il post di novembre 2025 del responsabile della localizzazione riporta un risparmio del 24% sui costi di traduzione per il sistema automatizzato e oltre 6 ore di lavoro manuale risparmiate ogni mese. Cita risparmi di traduzione precedenti dell'11% (la prima formula di foglio di calcolo) e del 22% (lo strumento su foglio più ampio). Quel 22% è un risparmio di costo in una fase dello strumento, non la cifra del 22% sui tempi di consegna.
Gli esperti di localizzazione dedicano ora più tempo a orchestrare i flussi, definire gli standard linguistici e controllare la qualità nei vari mercati, e meno a eseguire le traduzioni.
Cosa replicare
Partire da un piccolo strumento, mettere glossario e regole di stile nei prompt, aggiungere un controllo automatico e tenere i linguisti come revisori. Riportare i risparmi a ogni fase, così il business case cresce insieme allo strumento.
Lezioni per il vostro progetto
Iniziare in piccolo e misurare ogni passaggio. Il responsabile della localizzazione ha iniziato con una formula di foglio di calcolo, ha dichiarato un risparmio dell'11% e poi ha raggiunto il 22% e il 24% man mano che lo strumento maturava.
Mettere le proprie regole nel prompt. Glossario, guida di stile ed esempi di traduzioni approvate venivano forniti al modello a ogni richiesta.
Aggiungere un controllo di qualità automatico. Un secondo insieme di prompt verificava gli errori più comuni della traduzione dell'IA prima della revisione umana.
Tenere i linguisti come revisori finali. Le traduzioni arrivano nel sistema di traduzione già controllate, in attesa dell'approvazione umana.
Ripensare il flusso, non solo lo strumento. BlaBlaCar dice di aver riprogettato parti della filiera invece di aggiungere l'IA sopra i passaggi esistenti.
Avvertenze
- Entrambe le fonti sono post su Medium di BlaBlaCar stessa. Nessun media indipendente conferma i dati.
- Le cifre del 27% e del 22% provengono dal post del team contenuti. Riguardano il 2025 nel complesso. Il post non definisce il termine di confronto né la quota di contenuti coperta.
- La cifra del 24% proviene dal post precedente del responsabile della localizzazione (5 novembre 2025), che dice anche che si aspettava di superare il 30% nel Q4. Nessuno dei due post spiega come siano stati calcolati i risparmi, e le due cifre non vengono combinate.
- Solo il post del responsabile della localizzazione nomina un modello: Gemini, richiamato da un foglio Google. Lo script automatizzato successivo riutilizza gli stessi prompt e le stesse risorse, ma il post non ripete il modello e non indica alcuna versione.
- Non è indicato alcun mese di avvio per il flusso a livello di team. I test del responsabile della localizzazione sono iniziati nel Q4 2024 e l'automazione è stata costruita nel Q3 2025, quindi viene mostrato solo l'anno.
- Entrambi i post sono stati letti tramite il feed di Medium, perché Medium bloccava le pagine degli articoli. Le date provengono dalle voci del feed.
Fonti
- How we built an AI-Powered content strategy at BlaBlaCar
BlaBlaCar blog (Medium) · 2026-03-19 · Blog aziendale · medium.com
- A Localization Manager's AI Toolkit: From Spreadsheets to Full Automation
BlaBlaCar blog (Medium) · 2025-11-05 · Blog aziendale · medium.com
Riassunto con parole nostre a partire dalle fonti sopra indicate. Avete notato un errore? Consultate le rettifiche.