AI-lokalisatie versus traditionele lokalisatie

Door uw merkboodschap in slechts 10 talen te lokaliseren, kunt u 90% van uw doelmarkt bereiken. Dat is indrukwekkend als je bedenkt dat er wereldwijd maar liefst 7.000 talen worden gesproken.

Maar zelfs het lokaliseren van content en gebruikerservaringen in vijf talen is een enorme onderneming. Het gaat vaak om het aanpassen van honderden pagina's aan websiteteksten, marketingmateriaal, teksten voor gebruikersinterfaces, enzovoort. Zoals u weet, vereist dit een aanzienlijke investering van tijd, geld en moeite met een traditionele lokalisatieaanpak.

Dus, wat is de efficiëntere aanpak en hoe verhoudt deze zich tot het traditionele proces?

Wat lokalisatie van kunstmatige intelligentie is

AI-lokalisatie maakt gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) om verschillende aspecten van het lokalisatieproces uit te voeren en te automatiseren. Lokalisatie is het proces waarbij de volledige betekenis van een stuk inhoud wordt aangepast aan een nieuwe regio of doelgroep, inclusief vertaling, bijbehorende beelden en culturele elementen die van invloed zijn op hoe uw inhoud wordt waargenomen. Het proces is allesomvattend en omvat het aanpassen van het volgende om duidelijkheid te garanderen, evenals culturele relevantie en geschiktheid:

• Taal
• Messaging
• Stem en toon van het merk
• Visuals
• Gebruikersinterfaces (voor websites, web-apps en softwaretoepassingen)
• Datum-, tijd-, meet- en getalnotaties
• Valuta en betaalmethoden

Laten we eens kijken waar kunstmatige intelligentie hier een rol speelt en hoe het nuttig is.

Welke rol speelt kunstmatige intelligentie in lokalisatie?

Kunstmatige intelligentie verwijst naar machines of computersystemen die in staat zijn om menselijk gedrag te begrijpen en na te bootsen. Twee van de belangrijkste functies zijn:

1. Het verminderen van de handmatige werklast van mensen, waardoor ze zich kunnen concentreren op taken met een grote impact die menselijke expertise vereisen
2. Snellere, meer gestroomlijnde uitvoering van processen mogelijk maken

Binnen het vakgebied AI zijn er drie deelgebieden die het bovenstaande mogelijk maken, onder andere op lokalisatieprojecten.

De 3 deelgebieden van AI en hun toepassingen in lokalisatie

Wat houdt AI in en wat zijn enkele van de gebruiksscenario's met betrekking tot lokalisatie?

1. Machinaal leren (ML): Machine learning-algoritmen worden getraind op uitgebreide gegevenssets die vaak miljoenen parameters bevatten. Ze gebruiken wat ze leren om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen die vergelijkbaar zijn met wat een mens zou doen - alleen efficiënter en in sommige gevallen nauwkeuriger.

Machine learning-algoritmen zijn de drijvende kracht achter vertaalgeheugens en andere functies die vaak worden aangetroffen in vertaalbeheersystemen. Dit omvat de geautomatiseerde kwaliteitsbeoordelingen van Smartling, die controleren op problemen zoals inconsistenties in doelen en bronnen, termen op de geblokkeerde lijst, spelfouten en meer.

2. Deep learning (DL): Deep learning is een complexere vorm van ML waarmee computers de werking van het menselijk brein kunnen nabootsen. Het doet dit via neurale netwerken, die enorme hoeveelheden gegevens kunnen verwerken, patronen kunnen identificeren en voorspellingen kunnen doen of passende acties kunnen ondernemen op basis van analyse.

In de lokalisatie-industrie is neurale machinevertaling (NMT) een populaire toepassing van diepe neurale netwerken. NMT-engines kunnen niet alleen de betekenis en context van een zin begrijpen en nauwkeurig vertalen, maar ze behouden ook kennis, waardoor ze in de loop van de tijd betere vertalingen kunnen leveren.

Grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT zijn ook een klasse van deep learning-modellen die natuurlijke taalgegevens kunnen verwerken en begrijpen. LLM's worden steeds vaker gebruikt voor taken zoals het voorbewerken van brontekst om te resulteren in vertalingen van hogere kwaliteit.

3. Natuurlijke taalverwerking (NLP): NLP is het vermogen van computers om menselijke taal te begrijpen en te gebruiken. U hebt deze machine-learningtechniek al aan het werk gezien via fuzzy string matching, waarbij gedeeltelijke overeenkomsten met eerder vertaalde strings worden geïdentificeerd (ondanks spellingsvariaties, typefouten, afkortingen, enzovoort).

Maar een toepassing die u misschien nog niet hebt gezien, is het automatisch invoegen van woordenlijsttermen. Smartling heeft een unieke NLP-aangedreven technologie die uw aangepaste terminologie uit uw inhoud haalt om maximale merkrelevantie in uw vertalingen te bevorderen.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van AI-lokalisatie. Maar is AI-technologie slechts een optionele toeter of fluit, of maakt het echt een verschil in de resultaten die je kunt krijgen?

AI-lokalisatie vs. traditionele lokalisatie: Wat zijn de verschillen?

Dit is hoe de twee processen zich verhouden.

1. Snelheid

AI kan grote hoeveelheden content lokaliseren in een fractie van de tijd die een of meer professionele vertalers nodig zouden hebben. Onze Neural Machine Translation Hub kan bijvoorbeeld direct miljarden woorden vertalen. Dus als het op efficiëntie aankomt, wint AI-lokalisatie vaker wel dan niet. AI kan ook andere delen van het proces versnellen:

• De opname van inhoud automatiseren
• Broncontent vóór de vertaling optimaliseren
• Kwaliteitsschattingen maken na de vertaling

Met de NMT Hub van Smartling kunt u 90% of meer van uw werkinspanning automatiseren. Meer dan de helft van onze klanten automatiseert een indrukwekkende 99%+, wat resulteert in zowel tijd- als kostenbesparingen.

2. Kostprijs

Menselijke vertaling kost doorgaans tussen $ 0.15 en $ 0.30 per woord. MT daarentegen ligt in het bereik van $ 0.000010 tot $ 0.000020 per woord. Om dit in perspectief te plaatsen: MT kan het verschil zijn tussen het betalen van $ 150,000 om een miljoen woorden te vertalen of het betalen van $ 10 voor de vertaling en misschien een nominale extra vergoeding voor het nabewerken en lokaliseren van afbeeldingen.

AI is ook de drijvende kracht achter vertaalgeheugens. Zoals de naam al doet vermoeden, onthoudt het uw vertaalde inhoud, inclusief merkstem en terminologie, zodat u niet opnieuw voor dezelfde vertalingen hoeft te betalen. Bij Smartling streven we naar minimaal 40% vertaalgeheugen, wat niet alleen kan bijdragen aan consistente, hoogwaardige vertalingen, maar ook de kosten met bijna de helft kan verlagen.

3. Schaalbaarheid

Merken gebruiken kunstmatige intelligentie om snel nieuwe markten te betreden vanwege het kosteneffectieve, schaalbare karakter van AI. Zoals u weet, vereist het traditionele proces veel menselijke betrokkenheid en handmatig werk, zelfs met CAT-tools en dergelijke. Dit maakt het voor veel bedrijven te duur en/of te tijdrovend om marketinglokalisatie of andere vormen van lokalisatie op grotere schaal uit te voeren.

4. Personalisatie

Naast het creëren van efficiëntie voor merken, kan kunstmatige intelligentie ook een klantgerichte oplossing zijn. Conversationele AI-chatbots gebruiken NLP bijvoorbeeld om vragen of zorgen van klanten te begrijpen en te reageren met gepersonaliseerde, mensachtige berichten. Er zijn ook AI-aangedreven oplossingen voor klantenondersteuning die ondersteuningstickets en livechatberichten vertalen.

5. Kwaliteit

Kwaliteit is een van de belangrijkste beïnvloeders bij uw beslissing om AI al dan niet in te zetten voor lokalisatie - en terecht. Het is absoluut waardevol om samen te werken met native vertalers en taalkundigen die over lokale expertise beschikken. Ze kunnen taalkundige en culturele nuances vastleggen die AI-technologie soms niet kan. Maar dat wil niet zeggen dat kunstmatige intelligentie niet nog steeds nuttig kan zijn voor het aanpassen van inhoud en gebruikerservaringen voor een nieuw publiek.

Naarmate AI zich verder ontwikkelt, zullen ook de mogelijkheden ervan toenemen. We hebben de kwaliteit en nauwkeurigheid van MT al zien verbeteren met de vooruitgang in neurale machinevertaling in de afgelopen jaren. Dat zal alleen maar doorgaan. In de tussentijd is een evenwichtige kijk op het gebruik van AI essentieel. Andrew Batwash, onze Associate Director of Language Services, verwoordde het als volgt tijdens ons Language AI-webinar: "Wanneer mensen over AI-systemen praten, verwachten ze soms dat het volledig geautomatiseerd moet zijn [met] geen enkele vorm van menselijke tussenkomst. [Maar] je kunt AI-systemen ontwerpen om effectieve en zinvolle menselijke tussenkomst te hebben."

AI-systemen zijn niet bedoeld om vertalers en andere professionals in het lokalisatieproces te vervangen. Andrew zegt:

"Deze systemen gaan mensen op veel manieren helpen productiever te zijn. Hun werk zal waardevoller en zinvoller zijn en het zal een betere output opleveren voor klanten. Klanten gaan veel efficiëntie halen uit een AI-systeem [met mensen in de lus]."

De huidige en toekomstige impact van AI op de lokalisatie-industrie

De industrie ziet nu al de impact van AI zoals hierboven beschreven door Andrew. Deze technologie heeft al het volgende mogelijk gemaakt:

• Kostenbesparingen dankzij AI-oplossingen zoals vertaalgeheugens, vertaalvolmachten en geautomatiseerde kwaliteitsbeoordelingen, die allemaal beschikbaar zijn in Smartling
• Uitgebreide workflowautomatisering met de mogelijkheid om 90% of meer van de inhoud te automatiseren
• Real-time vertaling van enorme hoeveelheden tekst, waarvan de kwaliteit gestaag toeneemt naarmate de technologie vordert

Als gevolg hiervan verandert de rol van vertalers. Vroeger namen zij het grootste deel van het werk op zich met behulp van enkele gereedschappen. Nu kan AI veel van het werk doen, waarbij vertalers AI aan de voorkant van het proces vragen en hun expertise gebruiken om vertalingen aan de achterkant te polijsten. Onder de veranderingen in 2023 en daarna zullen we dus een grotere vraag naar nabewerkingsdiensten zien.

Volgens de voorspellingen van Olga Beregovaya, onze Vice President van AI en Machinevertaling, zullen we ook verschillende andere veranderingen zien. AI zal beter kunnen omgaan met mixed- en multi-media formaten. Projectmanagementrollen zullen evolueren om zich breder te richten op programmamanagement. En er zal meer aandacht zijn voor initiatieven op het gebied van diversiteit, gelijkheid en inclusie, aangezien het verminderen van AI-vooroordelen een hot topic blijft.

Maak gebruik van Language AI bij elke stap in het lokalisatieproces

Misschien heb je de term Language AI de laatste tijd in de branche horen ronddwarrelen. Velen zien het gewoon als machinevertaling. In werkelijkheid omvat het zoveel meer. Omdat we nog steeds voorop lopen op het gebied van lokalisatie- en vertaaltechnologie, kunnen klanten van Smartling gebruikmaken van kunstmatige intelligentie in alle fasen van het lokalisatieproces. U kunt hetzelfde doen.

Bekijk onze demo van 5 minuten om te zien hoe u uw vertaalkosten met 70% kunt verlagen, uw werklast met 90% kunt verminderen en vertalingen van tot wel 350% hogere kwaliteit kunt krijgen. Na afloop praten we graag met u over hoe u AI in uw workflows kunt integreren en welke voordelen u daarvan kunt verwachten!