机器翻译（MT）解决方案和技术的开发正在成为整个语言行业的一个与众不同的特点。例如：丹麦语言服务提供商（LSP） 允许使用wire.toteagsmer的专用插件，在2018年，几乎没有翻译过MT的内容。
然而，到2021年，该公司用机器翻译翻译了超过10亿个单词，用“相当可观的增长”来形容 Roeland hofkens ，LanguageWire的首席产品和技术官，于2021年12月在SlatorCon Remote发表演讲。
也就是说，公司已经有了一个坚实的基础，即自动化的工作流程和专有的翻译管理系统（TMS）。现在，LanguageWire在工作流中寻找空缺，在那里自动化可以腾出员工的时间来完成不能留给机器的工作。
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专注于数据安全和定制机器翻译，使得LanguageWire在科学家和工程师团队的帮助下创建了自己的专有引擎。根据Hofkens的说法，这个更加灵活的系统还有一个额外的好处，即比第一次使用的开源MT提供商LanguageWire快5倍.
该公司的翻译生产力（又称CAT）工具已经测量了翻译速度和编辑距离，更精确地描绘出翻译人员所做的工作以及所需时间。现在，该公司正在建立一个模型，利用过去工作的数据来预测新任务的机器翻译质量和效率。
鈥淲e鈥檝我们做了模拟，鈥 霍夫肯斯解释道。鈥淚如果我们对供应商几乎什么都不做的工作给予更高的折扣，然后在机器翻译不起作用的地方没有折扣或是很小的折扣，这就给我们的翻译支付方式带来了更多的公平性。鈥
霍夫肯斯说，这些见解在该公司的机器翻译战略中起着至关重要的作用，正如他认为在其他LSP中应该这样。他指出：“如果你不能测量端到端流中发生的所有事情，那么你的机器翻译操作就完全蒙上了眼睛。”。
