Bortom maskinöversättning: Skapa ett intelligent arbetsflöde för lokalisering

I ett webinar som nyligen leddes av vår kundstrateg Annica Heuermann bjöd vi in språkteknologiexperten Jourik Ciesielski från C-jay International. Under 15 minuter diskuterade de vad man bör tänka på när man övergår från traditionella översättningsflöden till en AI-baserad modell.

Webinaret gav en tydlig översikt för företag som vill modernisera sina översättningsprocesser utan att falla för AI-hypen.

Var tekniken tillför mest värde

Kundstrateg Annica Heuermann pratade med språkteknologikonsulten Jourik Ciesielski från C-jay International om var de verkliga vinsterna ligger och vilka förberedelser som krävs.

Maskinöversättning som förstår sammanhanget

Stora språkmodeller accepterar ordlistor, projektbeskrivningar och exempelmeningar innan de börjar arbeta, så att resultatet återspeglar varumärkets ton och syfte istället för att låta generiskt.

Smartare kvalitetskontroller

Konventionella kvalitetssäkringsregler inom översättningshanteringssystem ger ofta falska felmeddelanden eftersom de inte kan se det större sammanhanget. Nyare modeller kan läsa omgivande meningar, upptäcka kulturella felsteg och möjliggöra djupare anpassning.

Flexibla arbetsflöden

Många av dagens processer är dokumentbaserade och styrs manuellt. Innehållsklassificerande system kan nu avgöra om material är lämpligt för maskinöversättning, uppskatta arbetsinsatsen, sortera filer efter svårighetsgrad och till och med återanvända ett blogginlägg i en LinkedIn-uppdatering,  allt utan manuell handpåläggning.

Första stegen mot ett arbetsflöde för AI-översättning

• Sätt upp realistiska mål
• Välj ett tydligt problem, t.ex- långa ledtider, dålig kvalitet eller för mycket manuell kopiering och klistring, och testa den nya metoden där
• Programvara ger inte på egen hand automatiskt snabbare, billigare eller bättre arbetsflöden.
• Det krävs fortfarande tid och investeringar
• Börja i liten skala

Förbered din data

En tillförlitlig ordlista, en lista över vanliga maskinöversättningsfel och en översikt över var mänsklig arbetskraft för närvarande går till spillo hjälper modellen att leverera användbara resultat redan från dag ett.

Stora språkmodeller och neural maskinöversättning: Vad är skillnaden?

Prediktabilitet

Traditionella neurala motorer ger alltid samma resultat från samma inmatning och håller sig nära källan.

Flexibiltet

Stora språkmodeller kan erbjuda flera korrekta formuleringar för samma mening, vilket gör dem praktiska för marknadsföringstexter eller kreativt innehåll.

Använd det konventionella systemet för tekniska manualer eller juridiska texter som kräver strikt trohet; välj den nyare modellen när tonfall och stil är viktigare.

Fallgropar att undvika

Orealistiska förväntningar

Att förvänta sig omedelbar transformation leder ofta till besvikelse.

Resursbrist

En framgångsrik implementering innebär att man promptar, finjusterar, integrerar referensmaterial och kopplar modellen till befintliga verktyg. Det kräver ingenjörskunskaper som t.ex. API:er, skriptning och ofta Python, vilket inte är något som traditionellt krävs i ett lokaliseringsteam.

Kompetenser och verktyg du behöver

Teknisk kapacitet för att anpassa och underhålla systemet.

En modern verktygsstack som delar data via API:er. Tjänster som Make.com eller Zapier kan samordna separata komponenter till en automatiserad pipeline.

Flexibilitet är viktigt; mjukvarulandskapet är fortfarande i förändring.

Om artificiell intelligens hanteras på rätt sätt kan den förkorta leveranstider, öka enhetligheten och ge specialister mer tid att fokusera på kulturella nyanser istället för mekaniska uppgifter.

Vinsterna är verkliga, men endast för företag som är villiga att kombinera den nya tekniken med tillförlitliga data, realistisk planering och rätt teknisk expertis.

Webinaret gav värdefulla insikter om hur företag kan utnyttja AI för att omvandla sina översättningsprocesser och därmed uppnå högre effektivitet, bättre kvalitet och lägre kostnader.

Se inspelningen eller läs transkriptionen här!

 

Annica Heuermann

Head of KAM & Client Strategy på Comactiva