I ett samtal med vår CTO Peter Bukhave diskuterade vi varför AI-översättning är betydligt mer komplext än att bara skriva en prompt till en LLM.
Vem har inte testat ett AI-verktyg och fått ett hyfsat resultat?
Men när du sedan ber modellen att vässa texten skriver den plötsligt om allt – den ändrar på saker som redan fungerade och lämnar kvar sådant som inte gjorde det!
Och det handlar fortfarande om samma språk. Även då kan modellen skriva om hela texten och ändra ordval, tonalitet, terminologi och struktur.
Varje sammanhang kräver sin egen AI-modell
När översättning kommer in i bilden blir det ännu mer komplext. Vissa översättningar blir bättre, andra sämre och ibland uppstår hallucinationer mellan språken. Det är dessutom sammanhanget som avgör vad som över huvud taget är en acceptabel översättning.
Olika delar av verksamheten – som juridik, marknadsföring, support och produktion – har helt olika krav på vad AI-översättning ska leverera. Det innebär ofta olika regler för terminologi, olika styrningsmodeller och olika AI-modeller som är anpassade för skilda användningsområden.
Ett företag kan översätta till 80 språk för flera olika innehållstyper, marknader och avdelningar. Plötsligt behöver du hantera ett stort antal språkpar, arbetsflöden, resultat och AI-konfigurationer.
Hur många modeller behöver du egentligen underhålla?
Dessutom utvecklas modellerna mycket snabbt. Även verksamhetens behov kan förändras. Kanske vill du ha en annan varumärkeston, ett annat marknadsfokus eller ett annat språkpar.
Så lyckas du med AI-lokalisering i stor skala
Snart är frågan inte längre om AI kan översätta, utan om lösningen går att förvalta, styra, optimera och skala upp på ett kostnadseffektivt sätt över tid.
Därför är det viktigt att:
Anpassa AI-modeller efter sammanhang, till exempel marknad, språkpar eller avdelning
Löpande underhålla och uppdatera dem när behoven förändras
hålla sig uppdaterad om den underliggande AI-tekniken
Enligt Peter Bukhave är en av de största fallgroparna att snabbt bygga en lösning som sedan visar sig vara omöjlig att förvalta.
Där språk, teknik och mänsklig expertis möts
AI finns överallt och utvecklas i snabb takt. Därför har vi gjort AI till en central del av vårt erbjudande, på ett sätt som gör det möjligt att skapa AI-modeller som är anpassade efter varje kunds specifika behov. Vi börjar som regel med att skapa samma grund för alla språkpar. Därefter optimerar vi successivt modellerna utifrån data för varje språkpar och kund.
På LanguageWire förenar vi översättning, teknik och mänsklig expertis, så att våra kunder aldrig behöver oroa sig för att deras AI-arbetsflöden ska sluta fungera i morgon.
Vill du bygga AI-modeller som fungerar för dina team, marknader och språkpar? Våra experter hjälper dig gärna.
Consult an expert
