In een recent gesprek met onze CTO Peter Bukhave bespraken we waarom AI-vertaling veel complexer is dan simpelweg een prompt in te voeren in een LLM.
Ieder van ons heeft vast al eens een AI-tool geprobeerd en een redelijk bevredigend resultaat gekregen.
Maar als je vervolgens vraagt om dat te verfijnen, herwerkt de LLM plotseling alles, en verandert wat goed was en behoudt de minder geslaagde zinsneden!
En dat is dan nog binnen eenzelfde taal... Zelfs dan kan AI de tekst volledig herschrijven, door de bewoording, toon, terminologie of structuur te veranderen.
Elke context heeft zijn eigen AI-model nodig
Zodra er vertaling bij komt kijken, wordt het zelfs nog complexer. Sommige resultaten worden beter, andere minder nauwkeurig en er kunnen zelfs hallucinaties optreden tussen talen. Bovendien hangt wat als een 'aanvaardbare' vertaling geldt volledig af van de context.
Een juridisch team, de marketingafdeling, supportorganisatie en productieafdeling kunnen allemaal verschillende resultaten nodig hebben van een AI-vertaling. Dat betekent vaak verschillende terminologieregels, governancemodellen en AI-modellen die getraind zijn voor verschillende gebruikssituaties.
Stel dat je een bedrijf hebt dat moet vertalen naar 80 talen voor meerdere contenttypes, markten en afdelingen. Dan heb je plots te maken met enorme aantallen taalparen, workflows, resultaten en AI-configuraties.
Je hebt ineens een flinke hoeveelheid modellen te onderhouden.
En die modellen veranderen zelf ook heel snel. Ook je bedrijfsdoelen kunnen veranderen. En misschien wil je een andere toon voor je merk, een andere marktfocus of een ander taalpaar.
De succesformule voor AI-lokalisatie op grote schaal
Binnenkort is de vraag niet langer of AI iets kan vertalen, maar of we dat mettertijd kostenefficiënt kunnen onderhouden, beheren, optimaliseren en opschalen.
Vandaar onze leidraad:
Configureer AI-modellen voor elke context, zoals een markt, taalpaar of afdeling
Werk ze continu bij naarmate de eisen zich ontwikkelen
Blijf op de hoogte van de onderliggende AI-technologie zelf
Volgens Peter Bukhave is een van de grootste valkuilen dat je snel iets opbouwt dat daarna onmogelijk te onderhouden is.
Een brug tussen vertaling, technologie en menselijke expertise
AI is alomtegenwoordig en beweegt snel. Daarom hebben we het in de kern van ons aanbod opgenomen, zodat we AI-modellen kunnen creëren die zijn afgestemd op de specifieke context van elke klant. We beginnen meestal met het vastleggen van dezelfde basis voor alle taalparen. Daarna leren we van de gegevens en optimaliseren gaandeweg per taalpaar en klant.
Bij LanguageWire verbinden we vertaling, technologie en menselijke expertise, zodat klanten zich geen zorgen moeten maken dat hun AI-workflows morgen niet meer zouden werken.
Als je AI-modellen wilt bouwen die werken voor je teams, markten en taalparen, staan onze experts klaar om je te helpen.
Consult an expert
