Overweegt u AI te gebruiken voor vertalingen? Dit is wat je eigenlijk moet weten

Voor wie is dit:

• Lokalisatiemanagers verkennen AI-vertaaltools
• Marketing- en productteams schalen wereldwijde content
• Bedrijven die de vertaalkosten willen verlagen en de snelheid willen verhogen

Wat dit antwoordt:

• Vervangt AI-vertaling menselijke vertalers?
• Hoe gebruik ik AI in vertaling zonder kwaliteitsverlies?
• Wat zijn de beste use cases voor AI-vertaling?
• Hoe kan AI de go-to-market-tijdlijnen versnellen?
• Wat is MQM en hoe meet ik de vertaalkwaliteit?

AI en machine learning blijven veel buzz genereren - en met een goede reden. Wereldwijde bedrijven staan te popelen om deze technologieën toe te passen op langdurige uitdagingen zoals vertaling, met als doel snellere doorlooptijden, lagere kosten en meer efficiëntie.

Op het eerste gezicht is het gemakkelijk om aan te nemen dat AI al uw vertaalproblemen onmiddellijk zal oplossen. Maar de realiteit is iets genuanceerder. Hoewel AI de vertaling absoluut transformeert en een grote ROI oplevert, is voor het behalen van echte resultaten strategische implementatie nodig.

De bedrijven die het grootste succes boeken met AI in vertaling, snijden mensen niet uit het proces - ze bouwen de juiste vertaalmix op. Ze combineren AI, machinevertaling (MT) en menselijke expertise en stemmen de mix af op hun inhoud, context en bedrijfsdoelstellingen.

Dit is wat u moet weten om AI effectief te gaan gebruiken bij het vertalen.

Mythe: AI-vertaling betekent dat mensen uit het proces worden gehaald

Een van de grootste misvattingen over AI-vertaling is dat het menselijke vertalers volledig vervangt.

Realiteit: De meest effectieve strategieën maken gebruik van AI om mensen vrij te maken voor meer strategisch en creatief werk - niet om hun rol helemaal uit te sluiten.

Voorbeeld: Secret Escapes, de vraag naar inhoud van het luxe reisplatform groeide, het uitsluitend vertrouwen op menselijke vertalers werd een knelpunt. In samenwerking met Smartling trainden ze modellen in hun merkstem, bouwden ze een human-in-the-loop-workflow en automatiseerden ze routinematige vertaaltaken. Dat gaf hun interne taalkundigen meer tijd om zich te concentreren op het soort werk dat echt in beweging is, zoals het maken van hypergelokaliseerde, cultureel resonerende inhoud en het uitbreiden van marketingcampagnes.

Het resultaat: Snellere doorlooptijden, consistent hoogwaardige output en meer bandbreedte voor strategische initiatieven. Met AI die het zware werk deed, kon hun team 20% meer campagnes ondersteunen zonder de freelancekosten te verhogen. 

Het is een krachtig voorbeeld van hoe AI, wanneer het doordacht wordt toegepast, menselijke creativiteit mogelijk maakt in plaats van deze te vervangen.

Fout: een one-size-fits-all vertaalaanpak toepassen

Niet alle inhoud vereist hetzelfde kwaliteitsniveau. Toch trappen veel teams in de valkuil om elke vertaaltaak hetzelfde te behandelen en te vertrouwen op dure, alleen menselijke workflows, zelfs voor content die weinig inzet of een hoog volume heeft.

Denk aan technische documentatie, helpcenterartikelen of intern ondersteunend materiaal. Duidelijkheid is belangrijk, maar perfectie is niet het doel. Dit soort long-tail content is ideaal voor AI-gestuurde vertalingen, die snelheid en kostenbesparingen bieden en toch een goede nauwkeurigheid leveren.

Voorbeeld: Therabody, een op welzijn gericht technologiebedrijf, gebruikte Smartling om de vertaling van technische inhoud zoals gebruikershandleidingen en verpakkingen te verschuiven naar een AI-aangedreven workflow die AI-vertaling koppelde aan menselijke beoordeling om de kwaliteit te garanderen. Vervolgens gebruikten ze die beoordeelde output om aangepaste MT-engines te trainen die waren afgestemd op hun merk, toon en terminologie, die ze konden gebruiken om al hun longtail-inhoud te vertalen.

Het resultaat: Een daling van 60% in vertaalkosten, verbeterde consistentie en een tijdige levering van 99,7%.

Het optimaliseren van uw vertaalmix betekent het afstemmen van de juiste methode op de juiste content. Goed zichtbare marketingteksten kunnen menselijke nuance vereisen. Maar productspecificaties of veelgestelde vragen? Dat is waar AI kan schitteren.

Hier is een eenvoudig overzicht om u te helpen uw inhoudstype af te stemmen op de ideale vertaalmethode:

Gemiste kans: Snellere go-to-market

Waarom het belangrijk is: Op wereldmarkten zijn vertragingen bij de lancering = gederfde inkomsten.

Snelheid is dus niet alleen een gemak, het is ook een concurrentievoordeel.

Daarom wenden meer bedrijven zich tot AI-gestuurde workflows om hun time-to-market te versnellen. Taken die vroeger weken in beslag namen - het voorbereiden van bestanden voor vertaling, de vertaling zelf, beoordelingscycli, lokalisatie-QA - kunnen nu in dagen of soms zelfs uren worden voltooid.

Voorbeeld: Neem Gemini, een cryptobeurs in een snelle industrie met complexe terminologie. Naarmate ze uitbreidden, kon hun traditionele vertaalproces geen gelijke tred houden. Na de integratie van Smartling's AIHT- en contentplatformintegraties, hebben ze de doorlooptijden gehalveerd, terwijl ze nog steeds zorgvuldig omgaan met crypto-specifieke terminologie.

Zorg: Kan AI-vertaling de menselijke kwaliteit evenaren?

Kort antwoord: Ja, met de juiste setup.

Laten we eerlijk zijn: AI-vertaling heeft niet altijd de beste reputatie gehad als het gaat om kwaliteit. Van ongemakkelijke frasering tot regelrechte hallucinaties, vroege modellen lieten veel te wensen over. Maar dat verandert snel, vooral voor gewone talen, waar AI nu de menselijke pariteit nadert. Vooruitgang op het gebied van modelafstemming, snelle optimalisatie en semantische kwaliteitscontroles hebben de nauwkeurigheid en consistentie aanzienlijk verbeterd.

Voorbeeld: Na een model te hebben getraind in de toon van het merk en de stijl van de inhoud, bereikte Secret Escapes het punt waarop veel vertalingen weinig tot geen bewerking nodig hadden. Met name hun Italiaanse model bereikte een kwaliteit die "zeer dicht bij menselijke pariteit" ligt, en laat zien hoe AI op maat zowel kwaliteit als merkstem kan leveren.

Voorbeeld: een Fortune 500-technologiebedrijf dat jaarlijks meer dan 50 miljoen woorden vertaalt via puur menselijke workflows, vond deze aanpak steeds onpraktischer. Door AIHT in te voeren, bespaarden ze in het eerste jaar $ 3,4 miljoen, leverden ze vertalingen 50% sneller en behielden ze een gemiddelde Multidimensional Quality Metrics (MQM)-score van meer dan 99.

Tegenwoordig is AI-vertaling niet langer een gok als het gaat om kwaliteit. Met de juiste modellen, menselijk toezicht en training is het een betrouwbare en krachtige aanwinst in elke lokalisatiestrategie.

Wat is MQM?

Multidimensional Quality Metrics (MQM) is een raamwerk voor het evalueren van de vertaalkwaliteit. MQM helpt bij het identificeren van fouten, het beoordelen van de ernst ervan en zorgt ervoor dat zowel menselijke als machinevertalingen aan uw normen voldoen.

Het scoort voor:

• Nauwkeurigheid
• Vlotheid
• Consistentie
• Terminologie
• Stijl

Waarom het belangrijk is: Een hoge MQM-score (dicht bij 100) duidt op kwaliteit waarop u kunt vertrouwen, zowel van mensen als van machines.

Een score van bijna 100% betekent dat uw vertaling van hoge kwaliteit is. Met andere woorden, u hoeft niet te raden of uw AI werkt - u kunt het meten.

Ontdek de juiste mix van AI en menselijke expertise met Smartling

AI lost niet elke vertaaluitdaging op. En het vervangt het menselijk oordeel of de nuance niet. Maar wanneer het strategisch wordt gebruikt, als onderdeel van een flexibele en goed geoptimaliseerde vertaalmix, kan het vrij dicht bij magie aanvoelen - en resultaten opleveren die transformerend aanvoelen.

De bedrijven die slagen met AI proberen niet alles te automatiseren. Ze passen het doelgericht toe: de juiste tools afstemmen op de juiste inhoud, menselijke vertalers vrijmaken voor werk met een grote impact en workflows bouwen die meegroeien met hun bedrijf. 

Ze weten dat AI geen kortere weg is - het is een slimmere weg naar meer inhoud, meer talen, hogere kwaliteit en lagere kosten.

Vraagt u zich af waar u moet beginnen? Ons nieuwste e-book, Navigeren door de verschuiving: waarom, wanneer en hoe AI te adopteren, geeft u alle details over hoe u deze verandering kunt aanpakken.