Technologia językowa AI, której możesz zaufać: Jak menedżować reputację marki na dużą skalę
Najważniejsze wnioski
- Sztuczna inteligencja w tłumaczeniach stwarza ogromne możliwości dla globalnych marek, ale zaufanie jest głównym wyzwaniem w lokalizacji opartej na AI.
- W erze AI jakość tłumaczenia musi być „dostosowana do celu”, a standardy muszą się różnić w zależności od rodzaju treści, odbiorców i ryzyka.
- Zespoły lokalizacyjne powinny zyskać na znaczeniu, a nie zostać wyeliminowane; to właśnie oni są ekspertami, którzy kształtują głos marki, niuanse i kontekst dla AI.
- Tłumaczenia oparte na AI są nieuniknione dla globalnych marek, dlatego kontrola, dostosowywanie i zarządzanie są niezbędne do ochrony reputacji.
- Customization hub DeepL pomaga zapewnić spójny wizerunek marki na dużą skalę dzięki glosariuszom, regułom stylu, pamięci tłumaczeniowej i profilom stylu.
- Pakiet DeepL technologii językowej AI zapewnia kontrolowaną, skalowalną podstawę dla cykli pracy wymagających intensywnego wykorzystania języka, zapewniając zespołom zarówno szybkość, jak i jakość zgodną z wizerunkiem marki.
W dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie sztucznej inteligencji technologie tłumaczeniowe oparte na AI stwarzają zarówno niezwykłe możliwości, jak i poważne zagrożenia dla globalnych przedsiębiorstw.
Chcieliśmy zbadać, w jaki sposób organizacje mogą wykorzystać technologię językową AI, aby zachować kontrolę nad jakością tłumaczeń i chronić integralność marki. W tym celu zorganizowaliśmy webinarium z udziałem ekspertów branżowych Kathleen Pierce, głównej analityczki w Forrester, oraz Morany Perić, dyrektor ds. lokalizacji w DeepL.
Kathleen posiada ponad 25-letnie doświadczenie w zakresie strategii treści, wsparcia sprzedaży, lokalizacji, UI/UX, optymalizacji procesów, zgodności z przepisami oraz taksonomii. Morana od 15 lat zajmuje się budowaniem skalowalnych operacji lokalizacji i obsługi treści w branży technologicznej.
Oto kilka najważniejszych punktów z naszego webinarium poświęconego reputacji marki.
Dlaczego zaufanie jest kluczową kwestią w lokalizacji opartej na AI
„AI w lokalizacji przypomina naukę obsługi piły łańcuchowej” – wyjaśniła Kathleen podczas webinarium. „Potrzebujesz umiejętności, potrzebujesz siły, musisz wiedzieć, jak z nich korzystać”. Może to wiele dla Ciebie zrobić, ale może też przynieść zupełnie odwrotny skutek.
Chociaż technologia językowa AI oferuje bezprecedensowe możliwości w zakresie skalowania globalnej komunikacji, ryzyko popełnienia błędu może być poważne.
To prowadzi nas do sedna sprawy: zaufania.
Badania firmy Forrester pokazują zjawisko, które nazywają „premią za zaufanie”. To są namacalne korzyści biznesowe wynikające z zaufania klientów. Kiedy klienci ufają marce, są znacznie bardziej skłonni do zakupu dodatkowych produktów, kontynuowania biznesu, a nawet płacenia wyższych cen.
Jednak jeśli chodzi o wdrażanie AI, dziewięć z 15 najważniejszych obaw organizacji dotyczy bezpośrednio zaufania, niezależnie od tego, czy chodzi o ochronę danych i zgodność z przepisami, czy też o nadmierną pewność siebie i nieścisłe wyniki.
Wyzwanie jest jasne. Jak wykorzystać potencjał technologii językowej AI bez narażania na szwank zaufania, na które tak ciężko pracowałeś?
Dlaczego musimy na nowo zdefiniować jakość tłumaczenia jako „odpowiednią do celu”
Aby chronić reputację marki na dużą skalę, tłumaczenie „wystarczająco dobre” nie jest jedynym kryterium. Musimy zdefiniować jakość jako „odpowiednią do celu”, tak aby każdy rodzaj treści uzyskał odpowiedni poziom szybkości, kontroli i nadzoru ludzkiego.
Co naprawdę oznacza jakość „dostosowana do celu”
Budowanie tego zaufania zaczyna się od tego, jak definiujesz jakość. Jednym z najważniejszych wniosków płynących z naszej dyskusji było to, że jakość tłumaczenia nie może być uniwersalnym standardem w erze AI.
„Jakość należy na nowo zdefiniować jako zgodność z przeznaczeniem” – radzi Kathleen. „Film promocyjny wymaga innych standardów niż formularz użytkownika czy umowa prawna. Jakość musi być dostosowana do odbiorców i interakcji.
Gdzie wiedza i doświadczenie ludzi nadal mają największe znaczenie
Takie zdefiniowanie jakości precyzyjnie wyjaśnia również, gdzie wiedza i doświadczenie ludzi nadal mają największe znaczenie:
- Idiomy
- Terminologia specyficzna dla danej branży
- Interpretacja kontekstu, stylu i tonu
W zależności od zawartości i odbiorców Twoja organizacja może zdecydować, jaki poziom kontroli jest Ci potrzebny. Możesz też zdecydować, czy potrzebna jest osoba sprawdzająca, czy pełna transkreacja.
To bardziej strategiczne podejście do jakości pozwala osiągnąć właściwą równowagę między szybkością, skalą i precyzją. Pozwala to również na alokację zasobów tam, gdzie są one najbardziej potrzebne, zamiast stosowania tych samych standardów wszędzie.
Jak wiodące zespoły wdrażają w praktyce jakość dostosowaną do potrzeb
Już teraz obserwujemy to podejście w praktyce. Na przykład Weglot stosuje hybrydowy model łączący AI i pracę ludzką do tłumaczenia witryn internetowych. Podejście to łączy automatyczne kontrole jakości z nadzorem ludzkim oraz dostosowuje kontrole jakości do znaczenia zawartości.
Morana potwierdziła to na podstawie swoich praktycznych doświadczeń w DeepL.
„Wszyscy pragniemy szybkości, jakości i niższych kosztów. Możesz szybko udostępniać swoją treść, ale musisz pogodzić się z różnymi poziomami jakości i nakładów finansowych. Być może inwestujesz w transkreację, osobę sprawdzającą i badania w przypadku niektórych rodzajów treści — ale nie wszystkich. To po prostu niemożliwe”.
Morana opowiedziała również o tym, jak wdrażamy tę filozofię w DeepL. Na przykład wszystkie nasze komunikaty w Centrum pomocy są generowane przez AI i wysyłane bez weryfikacji przez osobę sprawdzającą.
„Wykorzystujemy wszystkie nasze narzędzia – glosariusz, opcje dostosowywania – więc jesteśmy zdecydowani, że rozwiązanie to jest dostosowane do naszych potrzeb”. Za tym podejściem kryje się jednak wiele przemyśleń; nie podejmujemy automatycznie tych samych działań w przypadku każdego rodzaju treści.
Ostatecznie budowanie zaufania do wyników pracy sztucznej inteligencji wymaga silnych mechanizmów kontroli w ramach systemu tłumaczeniowego. Wymaga to również ciągłego nadzoru ze strony człowieka tam, gdzie ma to naprawdę znaczenie.
W końcu kto lepiej rozumie złożoność językową niż Twoi wewnętrzni eksperci ds. lokalizacji?
Dlaczego AI powinna wzmacniać, a nie eliminować zespoły ds. lokalizacji
Jednym z niepokojących trendów, które zauważyła Kathleen, jest zwalnianie zespołów ds. lokalizacji przez organizacje w związku z postępem w dziedzinie AI. „To duży błąd” – podkreśliła. „Musimy wzmocnić nasze zespoły ds. lokalizacji, a nie je redukować!”
Język jest złożony, a wiedza eksperckich specjalistów jest niezbędna do wdrażania AI. Profesjonalni tłumacze rozumieją różnice między odbiorcami, kontekst, niuanse kulturowe, ton komunikacji marki oraz terminologię branżową. Ktoś jednak musi wyraźnie nauczyć AI tych rzeczy.
Właśnie tutaj wkraczają zespoły ds. lokalizacji, wykraczając poza realizację zadań i stając się doradcami strategicznymi.
Zamiast po prostu dostarczać tłumaczenia, zespoły ds. lokalizacji mogą pomóc w projektowaniu kompleksowego cyklu pracy tłumaczeniowej. Określają one procesy, narzędzia i kontrole jakości w całej organizacji.
Jak wyjaśniła Kathleen: „Kiedyś zespoły zajmujące się lokalizacją były tylko wykonawcami zleceń. Otrzymywali oni zlecenia na wykonanie tłumaczenia. Teraz powinieneś pozycjonować ich jako doradców, tak aby pomagali wszystkim innym działom w tworzeniu planu działania, budowaniu procesów, technologii i kontroli jakości”.
Odwiedź DeepL AI Labs, aby zapoznać się z naszymi najnowszymi badaniami nad technologią językową AI.
Dlaczego tłumaczenia oparte na sztucznej inteligencji są nieuniknione dla globalnych marek
Ostrzeżenie Kathleen było jasne: Tłumaczenia oparte na sztucznej inteligencji są nieuniknione. „To woda przedostająca się przez deski podłogowe. „Nie da się od tego uciec”.
Bez kontrolowanych, dostosowanych do potrzeb rozwiązań w zakresie tłumaczeń opartych na sztucznej inteligencji organizacje mogą zwrócić się do tłumaczy oferujących usługi ogólne. W takim przypadku narażasz się na utratę wizerunku marki, nieporozumienia oraz kosztowne błędy.
„Jak bardzo zależy Ci na wizerunku marki i tym, by ludzie rozumieli, co masz do powiedzenia?” Zapytała Kathleen. Zaawansowane, złożone usługi i technologie wymagają więcej niż ogólnego modelu LLM.
Morana potwierdziła to na podstawie swoich doświadczeń z zespołami ds. lokalizacji.
„W dzisiejszych czasach, gdy napływa do nas tak wiele zawartości, naprawdę trzeba umieć zachować tę równowagę – wiedzieć, gdzie zainwestować w szkolenie modeli, a kiedy w sprawdzanie zawartości przez pracowników. „Nie sądzę, aby w dzisiejszych czasach można było uniknąć pracy z technologią”.
Dlaczego kontrola jest nowym wyzwaniem we wdrażaniu AI w Enterprise
Wdrożenie AI niesie ze sobą niezaprzeczalne możliwości, ale także znaczące ryzyko. Aby to osiągnąć, Twoja organizacja potrzebuje solidnych procesów, które obejmują wiele działań:
- Oczyszczanie danych tłumaczeniowych
- Wprowadź odpowiednie mechanizmy kontroli
- Upewnij się, że technologie tłumaczeniowe oparte na AI dokładnie odzwierciedlają głos marki na rynkach globalnych
W DeepL odpowiedzieliśmy na te potrzeby, uruchamiając nasze Customization Hub. Zapewnia ono potężne narzędzia, takie jak glosariusze, reguły stylu, pamięć tłumaczeniowa oraz profile stylu. Razem zapewniają spójność Twojego unikalnego głosu i terminologii we wszystkich językach.
Możesz rozszerzyć globalną komunikację bez narażania zaufania, skupiając się na trzech filarach:
- Określanie oczekiwań dotyczących jakości w zależności od rodzaju treści
- Przekształcanie zespołów lokalizacyjnych w partnerów strategicznych
- Wdrażanie jasnych wytycznych dotyczących AI i cykli pracy
Te filary pozwalają precyzyjnie dostosować komunikację do potrzeb klientów globalnych, pracowników wewnętrznych i wszystkich innych osób, które wchodzą w interakcję z Twoją organizacją.
Odwiedź DeepL Customization Hub, Twoją warstwę kontroli nad wizerunkiem marki w tłumaczeniach opartych na sztucznej inteligencji.
Chroń globalny wizerunek swojej marki dzięki technologii językowej AI od DeepL
Zarządzanie reputacją marki na dużą skalę oznacza tworzenie kontrolowanych, „dostosowanych do celu” cykli pracy, w których każdy zasób odzwierciedla Twój głos i standardy.
Rozwiązania DeepL w zakresie technologii językowej AI zapewniają Ci taką podstawę. Glosariusze, reguły stylu, pamięć tłumaczeniowa i profile stylu pomagają chronić terminologię, ton i intencję na różnych rynkach.
Nasz pakiet AI — Tłumacz DeepL, DeepL Write, DeepL Voice, API oraz Integrations — rozszerza tę kontrolę na każdy cykl pracy, w którym ważny jest wizerunek marki.
Skontaktuj się z działem sprzedaży, aby dowiedzieć się, w jaki sposób technologia językowa AI DeepL może pomóc Ci w zarządzaniu niestandardowymi strategiami lokalizacyjnymi na dużą skalę.
Przejmij kontrolę nad tłumaczeniami opartymi na AI: obejrzyj webinarium
Przyszłość nie polega na wyborze między wiedzą ekspercką ludzi a AI; chodzi o znalezienie odpowiedniej synergii między nimi.
W naszym webinarium Sztuczna inteligencja w tłumaczeniach, której możesz zaufać: Jak zarządzać reputacją marki na dużą skalę, wyjaśniamy, w jaki sposób wiodące marki równoważą szybkość, skalę i jakość, aby przejąć kontrolę nad tłumaczeniami opartymi na sztucznej inteligencji i chronić swój wizerunek marki.
Zobaczysz, jak zaprojektować inteligentniejsze i lepiej kontrolowane cykle pracy w zakresie lokalizacji, z wbudowaną jakością na każdym etapie. Obejrzyj całe webinarium.