Overvejer du at bruge AI til oversættelse? Her er hvad du rent faktisk har brug for at vide

Hvem dette er til:

• Lokaliseringschefer udforsker AI-oversættelsesværktøjer
• Marketing- og produktteams skalerer globalt indhold
• Virksomheder, der ønsker at reducere oversættelsesomkostninger og øge hastigheden

Hvad dette svarer på:

• Erstatter AI-oversættelse menneskelige oversættere?
• Hvordan bruger jeg kunstig intelligens i oversættelse uden at miste kvalitet?
• Hvad er de bedste anvendelsesscenarier for AI-oversættelse?
• Hvordan kan AI fremskynde tidsfristerne for markedsintroduktion?
• Hvad er MQM, og hvordan måler jeg oversættelseskvalitet?

AI og maskinlæring fortsætter med at generere en masse buzz – og med god grund. Globale virksomheder er ivrige efter at anvende disse teknologier på langvarige udfordringer som oversættelse og sigter mod hurtigere ekspeditionstider, lavere omkostninger og større effektivitet.

Ved første øjekast er det let at antage, at AI øjeblikkeligt vil løse alle dine oversættelsesproblemer. Men virkeligheden er lidt mere nuanceret. Selvom AI fuldstændig transformerer oversættelse og leverer et stort investeringsafkast, kræver det strategisk implementering at opnå reelle resultater.

De virksomheder, der oplever størst succes med AI inden for oversættelse, udelukker ikke mennesker fra processen – de bygger den rette oversættelsesmix. De blander kunstig intelligens, maskinoversættelse (MT) og menneskelig ekspertise og skræddersyr blandingen, så den passer til deres indhold, kontekst og forretningsmål.

Her er hvad du behøver at vide for at begynde at bruge AI effektivt i oversættelse.

Myte: AI-oversættelse betyder at udelukke mennesker fra processen

En af de største misforståelser om AI-oversættelse er, at det fuldt ud erstatter menneskelige oversættere.

Virkelighed: De mest effektive strategier udnytter kunstig intelligens til at frigøre mennesker til mere strategisk og kreativt arbejde – ikke til helt at eliminere deres rolle.

Eksempel: Secret Escapes, luksusrejseplatformens, indholdsbehov voksede, og det blev en flaskehals udelukkende at stole på menneskelige oversættere. I samarbejde med Smartling trænede de modeller i deres brand voice, byggede en human-in-the-loop-workflow og automatiserede rutinemæssige oversættelsesopgaver. Det gav deres interne lingvister mere tid til at fokusere på den slags arbejde, der virkelig bevæger sig – som at skabe hyperlokaliseret, kulturelt resonant indhold og udvide marketingkampagner.

Resultatet: Hurtigere ekspeditionstider, ensartet output af høj kvalitet og mere båndbredde til strategiske initiativer. Med AI på det hårde arbejde kunne deres team understøtte 20 % flere kampagner uden at øge freelanceomkostningerne. 

Det er et stærkt eksempel på, hvordan AI, når den anvendes omhyggeligt, muliggør menneskelig kreativitet i stedet for at erstatte den.

Fejl: Anvendelse af en universel oversættelsesmetode

Ikke alt indhold kræver det samme kvalitetsniveau. Alligevel falder mange teams i fælden med at behandle alle oversættelsesopgaver ens og stole på dyre, menneskeligt involverede arbejdsgange, selv for indhold med lav indsats eller høj volumen.

Tænk på teknisk dokumentation, artikler i hjælpecenteret eller interne supportmaterialer. Klarhed er vigtig, men perfektion er ikke målet. Denne type long-tail-indhold er ideel til AI-drevet oversættelse, som tilbyder hastighed og omkostningsbesparelser, samtidig med at den leverer god nøjagtighed.

Eksempel: Therabody, en teknologivirksomhed med fokus på velvære, brugte Smartling til at flytte oversættelsen af teknisk indhold som brugermanualer og emballage til en AI-drevet arbejdsgang, der kombinerede AI-oversættelse med menneskelig gennemgang for at sikre kvalitet. De brugte derefter det gennemgåede output til at træne brugerdefinerede MT-motorer, der var skræddersyet til deres brandtone og terminologi, som de kunne bruge til at oversætte alt deres longtail-indhold.

Resultatet: Et fald i oversættelsesomkostninger på 60 %, forbedret konsistens og en leveringsrate på 99,7 % til tiden.

At optimere din oversættelsesmix betyder at matche den rigtige metode med det rigtige indhold. Synlighedsbevidst markedsføringstekst kan kræve menneskelige nuancer. Men produktspecifikationer eller ofte stillede spørgsmål? Det er her, hvor AI kan skinne.

Her er en simpel oversigt, der kan hjælpe dig med at matche din indholdstype med den ideelle oversættelsesmetode:

Mistet mulighed: Hurtigere markedsintroduktion

Hvorfor det er vigtigt: På globale markeder er lanceringsforsinkelser = tabt omsætning.

Hastighed er derfor ikke bare en bekvemmelighed – det er en konkurrencefordel.

Derfor vender flere virksomheder sig mod AI-drevne arbejdsgange for at fremskynde deres time-to-market. Opgaver, der tidligere tog uger – forberedelse af filer til oversættelse, selve oversættelsen, gennemgangscyklusser, lokaliseringskvalitetskontrol – kan nu udføres på dage eller nogle gange endda timer.

Eksempel: Tag Gemini, en kryptobørs i en hurtigt udviklet branche med kompleks terminologi. Efterhånden som de ekspanderede, kunne deres traditionelle oversættelsesproces ikke følge med. Efter at have integreret Smartlings AIHT- og indholdsplatformintegrationer, halverede de ekspeditionstiderne, samtidig med at de stadig håndterede kryptospecifik terminologi med omhu.

Bekymring: Kan AI-oversættelse matche menneskelig kvalitet?

Kort svar: Ja, med den rigtige opsætning.

Lad os være ærlige: AI-oversættelse har ikke altid haft det bedste ry, når det kommer til kvalitet. Fra akavet formulering til direkte hallucinationer lod tidlige modeller meget tilbage at ønske. Men det ændrer sig hurtigt, især for almindelige sprog, hvor AI nu nærmer sig menneskelig lighed. Fremskridt inden for finjustering af modeller, hurtig optimering og semantiske kvalitetskontroller har dramatisk forbedret nøjagtighed og konsistens.

Eksempel: Efter at have trænet en model i dens brandtone og indholdsstil, nåede Secret Escapes et punkt, hvor mange oversættelser behøvede lidt eller ingen redigering. Især deres italienske model opnåede en kvalitet, der er "meget tæt på menneskelig lighed", hvilket viser, hvordan skræddersyet AI kan levere både kvalitet og brandvoice.

Eksempel: En Fortune 500-teknologivirksomhed, der administrerer over 50 millioner ords årlige oversættelse gennem rent menneskelige arbejdsgange, fandt denne tilgang stadig mere upraktisk. Ved at implementere AIHT sparede de 3,4 millioner dollars i det første år, leverede oversættelser 50 % hurtigere og opretholdt en gennemsnitlig score på over 99 for multidimensionelle kvalitetsmålinger (MQM).

I dag er AI-oversættelse ikke længere et sats, når det kommer til kvalitet. Med de rigtige modeller, menneskeligt tilsyn og træning er det et pålideligt og stærkt aktiv i enhver lokaliseringsstrategi.

Hvad er MQM?

Multidimensionelle kvalitetsmålinger (MQM) er et rammeværk til evaluering af oversættelseskvalitet. MQM hjælper med at identificere fejl, vurdere deres alvorlighed og sikre, at både menneskelige og maskinelle oversættelser lever op til dine standarder.

Den scorer for:

• Nøjagtighed
• Flydende
• Konsistens
• Terminologi
• Stil

Hvorfor det er vigtigt: En høj MQM-score (tæt på 100) signalerer kvalitet, du kan stole på, fra både mennesker og maskiner.

En score tæt på 100% betyder, at din oversættelse er af høj kvalitet. Med andre ord behøver du ikke at gætte på, om din AI virker – du kan måle den.

Opdag den rette blanding af AI og menneskelig ekspertise med Smartling

AI vil ikke løse alle oversættelsesudfordringer. Og det erstatter ikke menneskelig dømmekraft eller nuancer. Men når det bruges strategisk, som en del af en fleksibel og veloptimeret oversættelsesmix, kan det føles ret magisk – og åbne op for resultater, der føles transformative.

De virksomheder, der har succes med AI, forsøger ikke at automatisere alt. De anvender det med et formål: de tilpasser de rigtige værktøjer til det rigtige indhold, frigør menneskelige oversættere til arbejde med stor effekt og opbygger arbejdsgange, der skalerer med deres forretning. 

De ved, at AI ikke er en genvej – det er en smartere vej til mere indhold, flere sprog, højere kvalitet og lavere omkostninger.

Spekulerer du på, hvor du skal starte? Vores seneste e-bog, Navigating the Shift: Why, when, and how to adopt AI, giver dig alle detaljerne om, hvordan du griber denne forandring an.