Byg vs. køb i AI-oversættelse: Valg af den vej, der driver ROI

Indsigt fra Laszlo Varga, forskningschef hos Nimdzi Insights, og Bryan Murphy, administrerende direktør hos Smartling

I takt med at AI omformer oversættelse, står lokaliseringsledere over for et afgørende spørgsmål: Er det bedre at bygge sin egen AI-oversættelsesstak eller købe en specialbygget platform?

I session 4 af Smartlings AI Translation 101-serie satte Smartlings administrerende direktør, Bryan Murphy, sig ned med Nimdzis Laszlo Varga for at udrede en af branchens mest betydningsfulde beslutninger. Sammen delte de data, hårdt vundne erfaringer og en realistisk vej for teams under pres fra ledelsen til at bruge AI – uden at risikere kvalitet, brand eller budget.

📺 Klar til at se med? Stream hele sessionen on-demand.

🎧 Foretrækker du at lytte? Hør podcasten her.

📘 Gå i dybden med vores e-bog: Navigering i skiftet: Hvorfor, hvornår og hvordan man implementerer AI-oversættelse

Hvorfor ChatGPT alene ikke er nok til virksomhedsoversættelse

Det er fristende at spørge: "Hvorfor kan vi ikke bare bruge ChatGPT til at oversætte?"

Laszlo forklarede, hvorfor den tilgang sjældent virker i stor skala:

"Selv de mest avancerede store sprogmodeller producerer stadig dobbelt så mange fejl som maskinoversættelse," bemærkede han med henvisning til Smartling-benchmarking.

ChatGPT er heller ikke trænet i din brandstemme, stilguide eller terminologi og indebærer en høj risiko for hallucinationer, især på tværs af flere prompts eller sessioner. Vigtigst af alt ligger nogle af de vigtigste – og mest komplekse – dele af oversættelse i arbejdsgangene: integration af indholdssystemer, bevarelse af HTML-tags, håndtering af kontekst og genbrug af sproglige aktiver. ChatGPT tilbyder ikke noget af det i sig selv.

Vigtig konklusion: ChatGPT er effektivt for forbrugere, men uden workflowintegration og brandbeskyttelse er det ikke egnet til oversættelse i virksomhedsskala.

Hvordan topudøvere rent faktisk bruger AI-oversættelse

Bryan beskrev, hvordan førende virksomheder strukturerer AI-oversættelse i dag:

• Automatisering af arbejdsgange
• Oprettelse af specialtrænede motorer, der bruger oversættelseshukommelse, ordliste og stilguide
• Tilføjelse af kvalitetsestimering, efterredigering og hallucinationsdetektion
• Omdirigerer indhold til et menneske, når det er nødvendigt

Når disse tilgange er korrekt struktureret, leverer de dramatiske resultater:

Bryan fortalte, at Smartlings kunder næsten har tredoblet det indhold, de har oversat, samtidig med at de har reduceret omkostningerne pr. ord med omkring 60 % og ekspeditionstiden med over 50 % – hvilket gør Smartling 4 gange hurtigere end den gennemsnitlige LSP.

Vigtig konklusion: Specialbyggede AI-oversættelsesplatforme kombinerer automatisering med indholdsstyring, frigør skala, omkostningsbesparelser og kvalitetsforbedringer.

De skjulte omkostninger ved at bygge din egen løsning

Det kan lyde tiltalende at bygge en AI-oversættelsesløsning internt. Men som Bryan advarede:

"Du får brug for full-stable-ingeniørarbejde." Du får brug for integrationsingeniører ... dataloger ... en datalingvist ... og QA-ressourcer til at validere og træne det, du lige har gjort.”

Det er relativt nemt at lave en prototype til en oversættelsesdemo. Men den svære (og dyre del) er at forme det til en skalerbar, kompatibel og brandsikker virksomhedsløsning.

Bryan tilføjede alternativomkostningsvinkelen:

"Er der ikke noget bedre, som [jeres interne teams] kunne gøre, som rent faktisk ville øge omsætningen for jeres virksomhed?"

Vigtig konklusion: Gør-det-selv-oversættelsesstacks undervurderer ofte de reelle omkostninger og ressourcebyrde. Kombinationen af skalering, opdatering af din løsning for at holde trit med den teknologiske udvikling og løbende vedligeholdelse er ofte lige så dyr som den oprindelige opbygning.

Risikoen ved at springe human-in-the-loop over

Begge talere understregede, at AI uden gennemgang indebærer alvorlige risici:

• Brandskade fra inkonsistente eller endda stødende oversættelser
• Juridisk og compliance-eksponering: GDPR, reguleret indhold og følsomme sætninger på visse markeder
• Driftsfejl: Ingen revisionsspor, versionskontrol eller SLA-styring

Som Laszlo advarede:

"Hvad er nogle af risiciene ved at bruge f.eks. rå LLM-output uden en platform eller efterredigering?" ...Det er hallucinationer. Det er bias. Det er fejloversættelser eller udeladte oversættelser, eller meget enkelt sagt, ingen oversættelser. Nogle gange vil den store sprogmodel ikke returnere noget – måske én ud af tusind gange. Men hvis du gør det i stor skala, er det et stort nok tal ... Og det er den operationelle risiko, du løber.”

Og Bryan opsummerede kort og præcist brandrisikoen:

"Intet godt brand er nogensinde blevet bygget på 'godt nok'." Det er hele pointen med det her.”

Vigtig konklusion: Specialbyggede værktøjer, kvalitetsevalueringog efterredigering er fortsat afgørende for indhold med høj risiko og høj synlighed.

At sige "ja" til C-suite – den smarte måde

Begge var enige om, at det rigtige svar på pres fra ledelsen ikke er "nej", men "ja, og sådan gør du".

Bryan rådede til at formulere AI-oversættelse på samme måde, som virksomheder tænker på AI til softwareudvikling: det accelererer output, men intet sendes til produktion uden gennemgang. Underbyg dine anbefalinger med målinger, som ledere er vigtige for:

• Indholdsmængde: 2-8 gange mere oversat, afhængigt af dine arbejdsgange
• Omkostningsbesparelser: 60% lavere pris pr. ord
• Hastighed: 4 gange hurtigere ekspeditionstider

Vigtig konklusion: Placer AI som en kontrolleret accelerator, ikke en genvej.

Bundlinjen

Session 4 af AI Translation 101 gjorde det klart: Beslutningen om at bygge kontra at købe handler i virkeligheden om risiko, ressourcer og resultater.

• ChatGPT alene er ikke klar til brug i virksomheder.
• At arbejde med en specialbygget AI-platform leverer håndgribelige gevinster og målbart ROI.
• At bygge dit eget er dyrt, komplekst og sjældent bæredygtigt.
• Værktøjer til kvalitetsmåling og efterredigering er ikke til forhandling af brand og compliance.

Som Laszlo mindede publikum om: "Klienter ønsker ikke at købe oversættelse." Kunder vil købe kunder. Det er bundlinjen.”

Med den rette tilgang kan lokaliseringsteams sige "ja" til AI, samtidig med at de beskytter brandtilliden, accelererer output og sikrer ROI.

Hvis du gik glip af en del af samtalen, kan du når som helst genafspille hele webinaret eller lytte til podcasten, mens du er på farten.

Ønsker du en praktisk køreplan for implementering af AI-oversættelse? Download vores e-bog, Navigering gennem skiftet: Hvorfor, hvornår og hvordan man anvender AI-oversættelse.