.svg)
.svg)
.svg)
%201Q26_%20GRC%202029.png)
.svg)
.svg)
Global Ready Conference
ved
Gentænkning
Lokalisering
til AI-æraen
Alle sessioner er nu tilgængelige on-demand
Hvad vi dækkede:
Sådan kører du bedre AI: Se, hvordan højtydende globale teams får det til at fungere
Sådan kan du holde dig foran: vær den første til at vide, hvad der er nyt, og hvor Smartling skal hen i 2026
.png)
Byg vs. køb: Sådan vælger du det rigtige lokaliseringsframework til din organisation
Se alle sessioner nu
Gentænk din rolle: hvad der kræves for at lede – og vinde – i AI-æraen
Rollerne ændrer sig. Nogle lokaliseringsledere ved det allerede. Andre er ved at finde ud af det. Anna Schlegel – som har indbygget lokalisering i en strategisk funktion i Fortune 500-virksomheder og opereret på nationalt regeringsniveau – siger højt, hvad de fleste lokaliseringsledere allerede fornemmer, men endnu ikke helt har taget højde for: barren er blevet hævet, forventningerne er ændret, og de ledere, der trives i AI-æraen, vil være dem, der holder op med at sælge omkostningsbesparelser og begynder at eje rummet. Den gode nyhed er, at de færdigheder, den kulturelle indsigt og den tværfaglige rækkevidde, som lokaliseringsledere har opbygget over år, er præcis, hvad AI-æraen har mest brug for. Gå derfra med et klart billede af, hvor rollen er på vej hen, hvad der kræves for at forblive på forkant, og noget konkret at handle på – for dette øjeblik tilhører de ledere, der er klar til det.
Anna Schlegel
Administrerende direktør, Universalization.ai
Bryan Murphy
CEO, Smartling
Smartlings roadmap og vision: Pionerer inden for fremtiden for virksomheds-AI-oversættelse
Alle leverandører hævder, at de tilbyder AI-drevet oversættelse. Få kan vise, hvordan det rent faktisk ser ud i produktion på virksomhedsniveau, med kvalitet, du kan måle og stole på. Smartlings AI- og produktledere Olga Beregovaya og Andrew Saxe gennemgår, hvor oversættelseslandskabet er på vej hen, hvad Smartling udvikler som svar, og hvorfor kvalitet er det sværeste problem, der er tilbage at løse. Sessionen fokuserer på, hvad der er på vej nu, og hvad der kommer: fra RAG og stilregler for AI, til nye forbindelser, der integrerer oversættelse i de værktøjer, du allerede bruger, til Smartlings svar på den voksende kløft mellem mængden af AI-oversættelser og kvalitetsovervågning.
.png)
Andrew Saxe
Vicedirektør for produkt, Smartling
Olga Beregovaya
Vicepræsident for AI, Smartling
Inde i SumUps implementering af AI-lokalisering: Framework, arbejdsgange og hårdt vundne erfaringer
Hvordan beslutter man, hvilket indhold man skal automatisere, hvilke arbejdsgange man skal redesigne med AI, og hvor AI stadig ikke lever op til forventningerne? SumUps lokaliseringsteam besvarer alle tre spørgsmål. I denne session gennemgår de den indholdsmatrix, de har bygget til at styre oversættelsesbeslutninger, den fuldt automatiserede produktworkflow, der transformerede, hvordan engineering leverer lokaliseret indhold, og de fejl, der skærpede deres nyligt AI-drevne system. Gå derfra med konkrete beslutninger, reelle resultater og en ramme for integration af AI i dine lokaliseringsworkflows, der rent faktisk holder i praksis.
Hvad der rent faktisk kræves for at opbygge ledelsens engagement i lokalisering
På tværs af alle regioner og brancher kæmper lokaliseringschefer den samme kamp: de bliver ansat sent, kæmper med at bevise investeringsafkast over for interessenter, der tænker i andre målepunkter, og ser ledere gå over til generiske AI-værktøjer, mens de afviser den ekspertise, som lokaliseringsteams har opbygget over år. Dette panel samler praktikere, der er gået fra reaktiv til proaktiv – de har opbygget stærke relationer til ledelsen, omsat lokaliseringens effekt til faktiske resultater og ompositioneret deres teams fra supportfunktion til strategisk drivkraft for global vækst.
Kenny Mayo Imery
Seniorchef, Globalisering & International Vækst, Tinder
Jerome Selinger
Leder af global vækst og globalisering
Winnie Wong
Lokaliseringsleder, DoorDash
Ryan Soos
Direktør for kundesucces, Smartling
Lokaliseringslederens guide til styring af AI-oversættelse
AI gør det muligt at oversætte mere, hurtigere – men hastighed uden struktur skaber sine egne problemer: inkonsekvent terminologi, kvalitetsforskydning, intet revisionsspor og reel risiko for hallucinationer. Denne session er en praktisk guide til, hvad AI-styring rent faktisk betyder i en lokaliseringskontekst: hvordan man holder TM- og ordlisteaktiver forbundet til AI-laget, hvad kontinuerlige kvalitetskontroller fanger, før indhold sendes, og hvordan LQA Agent giver teams det løbende overvågningssignal, de har brug for, for at forblive ansvarlige for, hvad AI producerer.
.png)
Olga Beregovaya
Vicepræsident for AI, Smartling
Alex Yanishesvky
Seniordirektør for AI- og MT-løsninger, Smartling
Sådan driver du et marketinglokaliseringsprogram i verdensklasse: Lektioner fra Docusign om AI, indflydelse og hyperlokalisering
De fleste marketingteams har allerede AI-oversættelse i hænderne – og de fleste af dem mener, at det er nok. Det er det ikke. Dervilla O'Reilly, Lead Web Manager for lokalisering og internationale operationer hos Docusign, deler, hvordan hun uddanner marketingteams i, hvorfor centraliserede, brand-trænede arbejdsgange findes, og hvordan de reelle risici ved ustyret AI ser ud i praksis. Det er kun en del af historien. Det hårdere arbejde er opstrøms: at tilpasse indhold, før AI overhovedet rører ved det, og at få hyperlokalisering til at fungere på tværs af web, kampagner og produktindhold samtidigt på tværs af flere markeder. Tilføj udfordringen med at opbygge programtroværdighed og synlighed for ledelsen med et slankt team – gennem relationer, intelligent prioritering og en ramme for forretningsmæssig effekt, der gør enhver lokaliseringsbeslutning forsvarlig – og du begynder at se, hvad der rent faktisk kræves til markedsføringslokalisering i verdensklasse.
.png)
Dervilla O'Reilly
Ledende webchef, lokalisering og internationale operationer, Docusign
Lina Tonk
Marketingchef, Smartling
Når oversættelse er en produktbeslutning: Hvordan IHG byggede en lokaliseringsarkitektur til 21 sprog og alle kanaler
De fleste produktteams behandler lokalisering som en overdragelse downstream – noget der sker, efter de egentlige produktbeslutninger er truffet. Michelle Kerr, direktør for produkttransformation hos IHG Hotels & Resorts, deler, hvordan hendes team omformulerede den antagelse fra bunden: De flyttede oversættelse opstrøms til CMS'et, opbyggede infrastruktur, der dirigerer indhold til den rigtige oversættelsesmetode i stor skala, og gjorde det muligt for indhold at komme fra ethvert sprog i stedet for som standard at oversætte til engelsk først. Hun deler også, hvad der skete, da et konsulentfirma foreslog, at de bare kunne bruge en generisk LLM-løsning, og hvad det øjeblik afslørede om begrænsningerne ved generisk AI til komplekse indholdsoperationer med stor volumen.
Michelle Kerr
Direktør, Produkttransformation hos IHG
Andrew Saxe
Vicedirektør for produkt, Smartling
Fra 200 til 2.000 timers lokaliseret læring: IBMs håndbog til skalering af L&D-oversættelse
IBMs SkillsBuild-program skulle hurtigt nå ud til elever i flere lande. Men fuldautomatisk AI-oversættelse var ikke svaret: indholdet var teknisk, eleverne var helt nede på 14 år, og kvaliteten kunne ikke gås på kompromis. Bruno Goncalves, Global Program Strategist og Learning Experience Global Head hos IBM, gennemgår, hvordan hans team gik fra en manuel arbejdsgang med kopiering og indsættelse i Word-dokumenter til et skalerbart, human-in-the-loop-system, der håndterer 2.000 timers oversat indhold på tværs af 13 sprog – med et team, der er halvt så stort. Han dækker SCORM/Rise/Storyline-filhåndteringsmetoden, hvordan de byggede oversættelseshukommelse fra bunden til L&D-indhold, og hvordan de løste højre-mod-venstre-sprogunderstøttelse for arabisk – en udfordring, som værktøjerne ikke var bygget til fra starten.
Bruno Gonçalves
Læringserfaring Global Head & Estrategista Global de Programa, IBM
Det skjulte arbejde med lokalisering: Hvad de bedste teams løser, før oversættelsen starter
De største belastninger for et lokaliseringsprogram har ofte intet at gøre med oversættelse. I stedet er de upstream: job indsendt med slåfejl, manglende kontekst eller ingen dokumentation, indhold der forurener oversættelseshukommelsen, og omarbejdningsløkker der bruger teamets båndbredde. Rossella Barry fra AllTrails og Verónica Celdrán fra Taskrabbit deler, hvordan de har tacklet disse problemer direkte, lige fra at opbygge førsteforsøgsgodkendelse som en tværfunktionel KPI til at håndhæve indsendelsesstandarder på tværs af teams – og hvordan de har gjort dette arbejde synligt for ledelsen.
Rossella Barry
Lokaliseringsstrategichef hos AllTrails
Verónica Celdrán
Senior Manager, Globalisering hos Taskrabbit
Jim Richmond
Kundechef, Smartling
Hvorfor vi stoppede med at bygge og begyndte at købe: En lokaliseringsleders ærlige syn på gør-det-selv-oversættelsesinfrastruktur
API-kaldet er de nemmeste 5% ved at bygge et oversættelsessystem. De andre 95% – TM-integrationen, håndhævelsen af ordlisten, compliance-kontrollerne, vedligeholdelsen af forbindelserne og den hurtige justering, hver gang en ny model sendes – er permanent på dit team. Chris Dell har oplevet begge sider af den beslutning på virksomhedsniveau og hjulpet andre med at træffe den. I denne session deler han den beslutningsramme, han bruger til at evaluere opbygning kontra køb, hvordan han har hjulpet med at opbygge intern sammenhæng omkring argumenterne for en dedikeret lokaliseringsplatform, og hvad han har lært om de reelle omkostninger og kompleksitet ved gør-det-selv-oversættelsesinfrastruktur, som først bliver synlig, når man allerede er dybt inde i den.
Chris Dell
Seniorrådgiver + Coach, Next Chapter Rådgivning + Coaching
Ud over pilotprojektet: Hvordan højtydende teams skalerer AI i lokalisering
AI udvikler sig hurtigere, end de fleste lokaliseringsteams kan vurdere det – og det er i kløften mellem at eksperimentere og faktisk skalere, at de fleste programmer sidder fast. I dette uforbeholdne panel af praktikere deler lokaliseringsledere fra Spotify, SAS, Rover.com og SumUp, hvad der fungerer i stor skala, hvor de har fejlet, hvad de har lært af det, og hvordan de træffer teknologiske beslutninger, når landskabet ændrer sig fra uge til uge. Forvent konkrete eksempler, ærlige fiaskoer og en åbenhjertig diskussion om, hvad det rent faktisk betyder for lokaliseringsteamets rolle, når AI begynder at eje mere af produktionen.
Tommaso Rossi
Direktør for lokalisering, Spotify
Patricia Sainz
Oversættelsesprogramleder | Brandmarketing og kreativitet, SAS
Julio Leal
Lokaliseringschef, Rover.com
Ana Vehar
Global chef for indholdslokalisering, SumUp
Olga Beregovaya
Vicepræsident for AI, Smartling