Kundernes linguistic assets har ændret den måde, som virksomheder håndterer og strømliner content til flere sprog på. Oprindeligt var oversættelseshukommelser (TM'er) og termbaser (TB'er) enkle værktøjer til at gemme og genbruge oversatte sætninger og standardtermer, hvilket hjalp oversættere med at arbejde mere effektivt og ensartet. Men udviklingen har bevæget sig hurtigt. I dag har avanceret oversættelses- og lokaliseringsteknologi gjort disse værktøjer langt mere nøjagtige og kvalitetsdrivende.
I starten handlede det om effektivitet og ensartethed
I begyndelsen gav oversættelseshukommelser oversættere adgang til allerede oversatte segmenter fra bestemte projekter, hvilket gjorde det hurtigere at oversætte og samtidig sikrede ensartethed. Samtidig indeholdt terminologidatabaser en liste med godkendte brand- eller branchespecifikke termer, hvilket mindskede risikoen for at bruge forkert terminologi. Tilsammen udgjorde TM'er og terminologidatabaser vigtige sproglige ressourcer, der sikrede oversættelseskvaliteten og åbnede mulighed for terminologistyring, så store projekter kunne overholde brandets standarder på tværs af flere sprog.
Udviklingen mod større personlig tilpasning
I takt med, at flere virksomheder begyndte at erkende vigtigheden af brandspecifik sprogbrug, voksede efterspørgslen efter værktøjer, der kunne integrere specialiseret terminologi og tilpasse sig sprogets udvikling i den enkelte sektor. Det førte til udviklingen af mere avancerede CAT-værktøjer (Computer-Assisted Translation) med forbedrede TM'er og terminologidatabaser, der i højere grad kunne tilpasses den enkelte virksomheds unikke behov. Med disse innovationer kunne virksomheder styre sproglige ressourcer i hvert projekt og sikre, at oversat content fungerede på tværs af internationale målgrupper.
AI-revolutionen: TM'er og terminologidatabaser bruges til at forbedre AI
Den seneste udvikling inden for oversættelsesteknologi har introduceret AI og løftet oversættelsesteknologien til et nyt niveau. Moderne AI-værktøjer kan nemt integrere kundernes TM’er og terminologidatabaser, hvilket giver højere kvalitet og bedre tilpasning for både workflows og content.
AI kan for eksempel analysere TM'er og terminologidatabaser for at identificere mønstre i sproget og konteksten, hvilket sikrer, at sætninger oversættes korrekt og i overensstemmelse med brandets tone of voice og stil. Derudover kan AI hjælpe med at identificere uoverensstemmelser i store datasæt, så virksomheder løbende kan finjustere deres TM’er og terminologidatabaser. Det forbedrer oversættelseskvaliteten og forebygger dyre fejl.
Fremtiden for TM’er og terminologidatabaser i AI-tidsalderen
Integrationen af TM'er og terminologidatabaser med AI er i fuld gang med at forvandle sprogbranchen. Efterhånden som virksomheder i stadig større grad prioriterer høj kvalitet og brandoptimeret lokalisering, tilbyder AI-værktøjer forbedret med kundernes egne TM'er og terminologidatabaser en fremtidssikret løsning. Ved at kombinere disse traditionelle sproglige ressourcer med AI-baserede løsninger kan virksomheder opnå oversættelser, der er af højere kvalitet, og som kan leveres hurtigere. De er også mere nøjagtige og perfekt skræddersyet til det pågældende marked og den relevante målgruppe.
Få det meste ud af jeres sproglige ressourcer med AI
Få fuldt udbytte af jeres linguistic assets i en AI-drevet tidsalder. Vi tilbyder et bredt udvalg af AI-baserede løsninger, der tilpasser sig jeres lokaliseringsbehov og understøtter jeres virksomhed, efterhånden som den udvikler sig.
Kontakt os
