機器翻譯（MT）解決方案和技術的開發正在成為整個語言行業的一個與眾不同的特點。例如：丹麥語言服務提供商（LSP） 允許使用wire.toteagsmer的專用插件，在2018年，幾乎沒有翻譯過MT的內容。

然而，到2021年，該公司用機器翻譯翻譯了超過10億個單詞，用“相當可觀的增長”來形容 Roeland hofkens ，LanguageWire的首席產品和技術官，于2021年12月在SlatorCon Remote發表演講。

也就是說，公司已經有了一個堅實的基礎，即自動化的工作流程和專有的翻譯管理系統（TMS）?，F在，LanguageWire在工作流中尋找空缺，在那里自動化可以騰出員工的時間來完成不能留給機器的工作。

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專注于數據安全和定制機器翻譯，使得LanguageWire在科學家和工程師團隊的幫助下創建了自己的專有引擎。根據Hofkens的說法，這個更加靈活的系統還有一個額外的好處，即比第一次使用的開源MT提供商LanguageWire快5倍.

該公司的翻譯生產力（又稱CAT）工具已經測量了翻譯速度和編輯距離，更精確地描繪出翻譯人員所做的工作以及所需時間?，F在，該公司正在建立一個模型，利用過去工作的數據來預測新任務的機器翻譯質量和效率。

鈥淲e鈥檝我們做了模擬，鈥 霍夫肯斯解釋道。鈥淚如果我們對供應商幾乎什么都不做的工作給予更高的折扣，然后在機器翻譯不起作用的地方沒有折扣或是很小的折扣，這就給我們的翻譯支付方式帶來了更多的公平性。鈥

霍夫肯斯說，這些見解在該公司的機器翻譯戰略中起著至關重要的作用，正如他認為在其他LSP中應該這樣。他指出：“如果你不能測量端到端流中發生的所有事情，那么你的機器翻譯操作就完全蒙上了眼睛?！?。