Kan interna GPT-lösningar för översättning hålla i längden?

Allt fler företag skapar egna GPT-lösningar som kan skriva och översätta i företagets stil. Det är ett smart sätt att utforska hur AI kan stötta innehållsproduktion och skapa snabbare arbetsflöden.

De interna lösningarna ger ofta snabba och imponerande resultat. För enklare texter och internkommunikation fungerar de utmärkt, de är lättillgängliga, snabba och enkla att använda.

Nästa steg handlar om att ta till vara på den här potentialen långsiktigt. För att verkligen bygga vidare på resultaten behövs strukturer som lär sig, utvecklas och går att skala globalt.

Bygg grunden för ett fungerande AI-arbete

När fler i organisationen börjar använda AI för översättning eller textproduktion växer behovet av gemensamma rutiner och tydliga processer.

Annars kan det lätt bli:

• Inkonsekvent språkbruk. Resultatet varierar beroende på vem som skriver prompten och hur uppgiften formuleras.

• Manuell kvalitetssäkring. Att säkerställa översättning och tonalitet kräver ofta extra tid och insatser från interna team.

• Fragmenterade arbetsflöden. Mycket arbete sker manuellt eftersom systemen inte är integrerade eller automatiserade.

• Begränsad återanvändning. Tidigare översättningar, terminologi och språkval sparas sällan på ett sätt som gör dem lätta att bygga vidare på.

• Otydliga rutiner för datahantering. Många interna lösningar saknar tydliga riktlinjer för hur information lagras och skyddas, vilket kan skapa osäkerhet. 

När systemen inte är integrerade och mycket arbete sker manuellt tappar man fart och möjligheten att bygga vidare på det som redan fungerar. Nästa steg handlar därför om att skapa strukturer som hänger ihop, där AI, teknik och människor samarbetar i samma flöde.

Från AI-test till fungerande ekosystem

Det verkliga värdet uppstår när AI blir en naturlig del av organisationens språkflöden, där teknik, processer och människor samverkar.

I ett sådant ekosystem:

• System som CMS, DAM och översättningsverktyg kopplas ihop för att minska manuellt arbete och skapa säkra, effektiva flöden.

• Språkdata kontinuerligt uppdateras och används för att förbättra modeller på varumärkets språk, vilket leder till bättre resultat och minskade kostnader

• Flöden anpassas efter innehållstyp och marknad, så att rätt balans mellan hastighet, kostnad och kvalitet uppnås

Resultatet är ett skalbart och säkert arbetssätt som ger både snabbhet och konsekvens, och där AI bidrar till affärsvärde på riktigt.

Rätt nivå för rätt innehåll

När företag skalar upp användningen av AI för översättning blir det avgörande att anpassa arbetsflödena efter innehållets typ, risknivå och marknad.

Olika typer av material kräver olika arbetssätt för att hitta rätt balans mellan effektivitet och kvalitet.

Till exempel:

• Reglerat eller regelstyrt innehåll hanteras bäst med neurala maskinöversättningar (NMT) i kombination med mänsklig expertis för att säkerställa noggrannhet och konsekvent terminologi.

• Kreativt eller varumärkesbyggande innehåll gynnas av agentiska AI-flöden kopplade till språkdata. De arbetar i flera steg utifrån definierade krav, där specialister involveras vid behov för att bevara relevans, ton och genomslag.

Med ett strukturerat tillvägagångssätt kan varje typ av innehåll uppnå rätt balans mellan hastighet, kostnad och kvalitet, och AI kan bidra med verkligt värde där det gör störst skillnad.

Från fragment till helhet

När språkflödena hänger ihop blir arbetet inte bara snabbare, utan också mer konsekvent, säkert och kostnadseffektivt.

AI är en viktig del av det, men inte hela lösningen.

Det är först när tekniken integreras med språkdata, mänsklig kompetens och tydliga processer som företag verkligen får ut värdet av sina AI-initiativ.

På Comactiva hjälper vi företag att ta nästa steg, från tidiga AI-initiativ till språkflöden som skapar verkligt affärsvärde.

Nyfiken på hur vi kan hjälpa er?