Lingo.dev: um motor de localização de aplicativos para desenvolvedores

Monolinguistas que desejam se comunicar com as massas globais nunca tiveram tão fácil. O confiável Google Translate pode converter o conteúdo de imagens, áudios e sites inteiros em centenas de idiomas, enquanto ferramentas mais recentes como o ChatGPT também servem como tradutores práticos.

Nos bastidores, a DeepL e a ElevenLabs atingiram altas avaliações de bilhões de dólares com diversas inteligências relacionadas à linguagem, que as empresas podem integrar em suas próprias aplicações. Mas um novo jogador está entrando na disputa, com um motor de localização alimentado por IA que fornece a infraestrutura necessária para ajudar desenvolvedores a se globalizarem — um “Stripe” para localização de aplicativos, por assim dizer.

Anteriormente conhecida como Replexica, Lingo.dev se concentra em desenvolvedores que desejam tornar a interface de seus aplicativos totalmente localizada desde o início; tudo o que eles precisam se preocupar é em enviar seu código como de costume, enquanto Lingo.dev trabalha em segundo plano automaticamente. O resultado é que não há necessidade de copiar e colar texto entre o ChatGPT (para traduções rápidas) ou lidar com múltiplos arquivos de tradução em diferentes formatos provenientes de várias agências.

Atualmente, a Lingo.dev conta com clientes como a unicórnio francesa Mistral AI e o rival de calendário open source Cal.com. Para impulsionar a próxima fase de crescimento, a empresa anunciou que arrecadou $4,2 milhões em uma rodada de financiamento semente liderada pela Initialized Capital, com a participação da Y Combinator e vários investidores individuais.

Encontrado na tradução

A Lingo.dev é obra do CEO Max Prilutskiy e da CPO Veronica Prilutskaya (imagem acima), que anunciaram a venda de uma startup SaaS anterior chamada Notionlytics para um comprador não divulgado no ano passado. A dupla já estava trabalhando nas fundações da Lingo.dev desde 2023, com o primeiro protótipo desenvolvido durante um hackathon na Universidade de Cornell. Isso levou aos seus primeiros clientes pagantes, antes de se juntarem ao programa de outono da Y Combinator (YC) no ano passado.

No cerne da Lingo.dev está uma API de Tradução que pode ser chamada localmente pelos desenvolvedores através da sua CLI (interface de linha de comando), ou através de uma integração direta com seus sistemas CI/CD via GitHub ou GitLab. Assim, as equipes de desenvolvimento recebem solicitações de pull com atualizações automáticas de tradução sempre que uma alteração padrão de código é feita.

No coração de tudo isso, como você pode imaginar, está um grande modelo de linguagem (LLM) — ou vários LLMs, para ser exato, com a Lingo.dev orquestrando as várias entradas e saídas entre todos eles. Essa abordagem de mistura e combinação, que combina modelos da Anthropic, OpenAI, entre outros fornecedores, é projetada para garantir que o melhor modelo seja escolhido para a tarefa em questão.

“Diferentes prompts funcionam melhor em alguns modelos do que em outros”, explicou Prilutskiy ao TechCrunch. “Além disso, dependendo do caso de uso, podemos querer melhor latência, ou a latência pode não importar nada.”

Naturalmente, é impossível falar sobre LLMs sem também abordar a privacidade de dados — uma das razões pelas quais algumas empresas têm sido mais lentas na adoção de IA generativa. Mas com a Lingo.dev, o foco é principalmente na localização de interfaces front-end, embora também atenda a conteúdos empresariais, como sites de marketing, e-mails automatizados, entre outros — mas não inclui informações pessoalmente identificáveis (PII) de clientes, por exemplo.

“Não esperamos que nenhum dado pessoal seja enviado para nós”, disse Prilutskiy.

Por meio da Lingo.dev, as empresas podem construir memórias de tradução (um repositório de conteúdo previamente traduzido) e enviar seu guia de estilo para ajustar a voz da marca para diferentes mercados.

As empresas também podem especificar regras sobre como determinadas frases devem ser tratadas e em que situações. Além disso, o motor pode analisar a colocação de texto específico, fazendo os ajustes necessários ao longo do caminho — por exemplo, uma palavra ao ser traduzida do inglês para o alemão pode ter o dobro do número de caracteres, o que pode prejudicar a interface do usuário. Os usuários podem orientar o motor a contornar esse problema reformulando um texto para que ele corresponda ao comprimento do texto original.

Sem o contexto mais amplo do que um aplicativo realmente é, pode ser difícil localizar um pequeno pedaço de texto isolado, como um rótulo em uma interface. A Lingo.dev contorna isso usando um recurso denominado “consciência de contexto”, que analisa todo o conteúdo do arquivo de localização, incluindo texto adjacente ou chaves de sistema que arquivos de tradução às vezes têm. É tudo sobre entender o “microcontexto”, como Prilutskiy diz.

E mais está por vir nesse campo no futuro também.

“Já estamos trabalhando em um novo recurso que usa capturas de tela da interface do usuário do aplicativo, que a Lingo.dev utilizaria para extrair ainda mais pistas contextuais sobre os elementos da interface e suas intenções”, acrescentou.

Indo Local

Ainda é um início relativamente cedo para a Lingo.dev em termos de seu caminho para a localização completa. Por exemplo, cores e símbolos podem ter significados diferentes entre diferentes culturas, algo que a Lingo.dev não atende diretamente. Além disso, questões como conversões métrico/imperial ainda precisam ser tratadas pelo desenvolvedor a nível de código.

No entanto, a Lingo.dev suporta o MessageFormat, que lida com as diferenças de pluralização e frases específicas de gênero entre os idiomas. A empresa também lançou recentemente um recurso beta experimental especificamente para expressões idiomáticas; por exemplo, “matar dois pássaros com uma só pedra” tem um equivalente em alemão que se traduz aproximadamente como “dar uma pancada em duas moscas com um golpe só.”

Além disso, a Lingo.dev está realizando pesquisas em IA aplicada para melhorar vários aspectos do processo de localização automatizada.

“Uma das tarefas complexas que estamos trabalhando atualmente é preservar as versões femininas/masculinas de substantivos e verbos ao traduzir entre idiomas”, disse Prilutskiy. “Diferentes idiomas codificam diferentes quantidades de informação. Por exemplo, a palavra ‘professor’ em inglês é neutra em termos de gênero, mas em espanhol é “maestro” (masculino) ou “maestra” (feminino). Garantir que essas nuances sejam preservadas corretamente faz parte de nossos esforços de pesquisa em IA aplicada.”

Em última análise, o plano é sobre muito mais do que simples tradução: queremos nos aproximar o máximo possível do que você obteria com uma equipe de tradutores profissionais.

“No geral, o [objetivo] com a Lingo.dev é eliminar a fricção da localização de tal forma que se torne uma camada de infraestrutura e parte natural do conjunto de ferramentas tecnológicas”, disse Prilutskiy. “Semelhante a como a Stripe eliminou a fricção dos pagamentos online de forma tão eficaz que se tornou um conjunto de ferramentas fundamental para desenvolvedores de pagamentos.”

Embora os fundadores tenham se baseado mais recentemente em Barcelona, eles estão mudando sua sede formal para San Francisco. A empresa conta com apenas três funcionários no total, com um engenheiro fundador fazendo parte do trio — e essa é uma filosofia de startup enxuta que eles pretendem seguir.

“As pessoas na YC, eu mesmo e outros fundadores, todos acreditamos muito nisso,” disse Prilutskiy.

Sua startup anterior, que forneceu análises para o Notion, foi totalmente financiada com recursos próprios, com clientes de destaque incluindo Square, Shopify e Sequoia Capital — e tinha um total de zero funcionários além de Max e Veronica.

“Éramos duas pessoas, em tempo integral, mas com alguns contratados para várias coisas de vez em quando”, acrescentou Prilutskiy. “Mas sabemos como construir coisas com recursos mínimos. Como a empresa anterior foi financiada com recursos próprios, tivemos que encontrar uma forma de fazer isso funcionar. E estamos replicando o mesmo estilo enxuto — mas agora com financiamento.”