LLM-vertaaltoepassingen binnen een enterprise vertaalplatform

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen. 
Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.
Smartling is een vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) voor ondernemingen, ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.
De AI-vertaaloplossingen van Smartling zijn ontworpen voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige belasting van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.
Wat is LLM-vertaling?
LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditionele machinale vertaling (MT).

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid. 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer het wordt gebruikt binnen workflows in een vertaalbeheersysteem waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om de output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan machinale vertaling, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek getraind zijn om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. 
In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een vertaalbeheersysteem waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op grote schaal te houden.
LLM-vertaling in een ondernemingscontext
LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.
Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.
Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet
Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.
De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van: 
Capaciteit
Wat het doet
Vertaalgeheugen
Hergebruikt goedgekeurde taal en vermindert drift
Terminologiebeheer
Beschermt producttermen en merkstem
QA-procedures
Merkt problemen op voordat content wordt verzonden
Automatisering en bestuur
Zorgt ervoor dat verschillende contenttypes het juiste pad volgen

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen. 
Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.
Wat Smartling biedt
Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek.  AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren.  Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking. 
De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar woordenlijst en context van het vertaalgeheugen tijdens vertaaltijd, zodat de output op schaal op het merk blijft passen.
Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het omvat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwaliteitsdashboards.
Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?
Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.
Waar LLM-vertaling het beste werkt
LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.
Sterke punten
Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen
Typische risico's
Zelfverzekerde fouten
Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen
Waar machinevertaling meestal het beste werkt
Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.
Sterke punten
Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen
[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →
Use case template
LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.
Klantenservice-inhoud en helpcentra
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.
2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt
Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.
Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.
Marketingcampagnes en lanceerboodschap
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.
2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt
Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.
Interne training en ondersteuning
1. Hoe LLM's helpen
LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.
2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt
Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.
Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:


"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."
Lynnette Glaze, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International
Updates van websites en producten met een hoog volume
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.
2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt
IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG legt ook de nadruk op resultaten die afhankelijk zijn van workflowautomatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.
In de casestudy merkt IHG op: 
"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."
Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproduct, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts
Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.
2. Hoe Smartling review en QA afdwingt
Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.
Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)
LLM's werken goed voor:
Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd
LLM's hebben vangrails nodig voor:
Juridische inhoud
Gereguleerde industrieën
Merkkritische boodschappen
De AI-hub van Smartling stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische terugval en hallucinatiebeperking. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.
Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau
Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.
Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.
Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?
Haal het ebook voor een praktische gids voor het toepassen van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke vangrails het belangrijkst zijn en hoe je het uitrolt zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

 

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen.

Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.

Smartling is een enterprise vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.

Van Smartling AI-vertaaloplossingen zijn gebouwd voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige opheving van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.

Wat is LLM-vertaling?

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

 

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditioneel Machine Translation (MT).

 

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid.

 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

 

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan Machine Translation, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek zijn getraind om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets.

In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling in een ondernemingscontext

LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.

Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

 

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.

Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

 

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet

Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.

De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van:

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen.

Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.

Wat Smartling biedt

Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek. AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren. Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking.

De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar het glossarium en vertaalgeheugen Context tijdens vertaaltijd om output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het bevat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwalitatieve dashboards.

Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?

Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.

Waar LLM-vertaling het beste werkt

LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.

Sterke punten

• Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
• Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen

Typische risico's

• Zelfverzekerde fouten
• Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen

Waar machinevertaling meestal het beste werkt

Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.

Sterke punten

• Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
• Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen

[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →

Use case template

LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.

Klantenservice-inhoud en helpcentra

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.

2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt

Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.

Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.

Marketingcampagnes en lanceerboodschap

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.

2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt

Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.

Interne training en ondersteuning

1. Hoe LLM's helpen

LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.

2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt

Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.

Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:

"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."

• Lynnette Glazuur, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Updates van websites en producten met een hoog volume

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.

2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt

IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG Ook wordt de nadruk gelegd op uitkomsten die afhankelijk zijn van workflow-automatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.

In de casestudy merkt IHG op:

"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."

• Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproducten, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts

Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.

2. Hoe Smartling review en QA afdwingt

Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.

Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)

LLM's werken goed voor:

• Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
• Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd

LLM's hebben vangrails nodig voor:

• Juridische inhoud
• Gereguleerde branche
• Merkkritische boodschappen

Smartling's AI Hub Stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische fallback en hallucinaties mitigatie. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau

Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.

Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.

Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?

Haal het ebook voor een praktische gids voor het adopteren van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke waarborgen het belangrijkst zijn en hoe het wordt uitgerol zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen. 
Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.
Smartling is een vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) voor ondernemingen, ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.
De AI-vertaaloplossingen van Smartling zijn ontworpen voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige belasting van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.
Wat is LLM-vertaling?
LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditionele machinale vertaling (MT).

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid. 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer het wordt gebruikt binnen workflows in een vertaalbeheersysteem waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om de output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan machinale vertaling, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek getraind zijn om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. 
In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een vertaalbeheersysteem waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op grote schaal te houden.
LLM-vertaling in een ondernemingscontext
LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.
Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.
Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet
Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.
De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van: 
Capaciteit
Wat het doet
Vertaalgeheugen
Hergebruikt goedgekeurde taal en vermindert drift
Terminologiebeheer
Beschermt producttermen en merkstem
QA-procedures
Merkt problemen op voordat content wordt verzonden
Automatisering en bestuur
Zorgt ervoor dat verschillende contenttypes het juiste pad volgen

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen. 
Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.
Wat Smartling biedt
Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek.  AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren.  Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking. 
De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar woordenlijst en context van het vertaalgeheugen tijdens vertaaltijd, zodat de output op schaal op het merk blijft passen.
Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het omvat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwaliteitsdashboards.
Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?
Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.
Waar LLM-vertaling het beste werkt
LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.
Sterke punten
Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen
Typische risico's
Zelfverzekerde fouten
Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen
Waar machinevertaling meestal het beste werkt
Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.
Sterke punten
Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen
[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →
Use case template
LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.
Klantenservice-inhoud en helpcentra
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.
2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt
Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.
Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.
Marketingcampagnes en lanceerboodschap
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.
2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt
Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.
Interne training en ondersteuning
1. Hoe LLM's helpen
LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.
2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt
Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.
Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:


"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."
Lynnette Glaze, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International
Updates van websites en producten met een hoog volume
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.
2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt
IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG legt ook de nadruk op resultaten die afhankelijk zijn van workflowautomatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.
In de casestudy merkt IHG op: 
"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."
Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproduct, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts
Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.
2. Hoe Smartling review en QA afdwingt
Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.
Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)
LLM's werken goed voor:
Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd
LLM's hebben vangrails nodig voor:
Juridische inhoud
Gereguleerde industrieën
Merkkritische boodschappen
De AI-hub van Smartling stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische terugval en hallucinatiebeperking. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.
Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau
Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.
Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.
Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?
Haal het ebook voor een praktische gids voor het toepassen van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke vangrails het belangrijkst zijn en hoe je het uitrolt zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen.

Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.

Smartling is een enterprise vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.

Van Smartling AI-vertaaloplossingen zijn gebouwd voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige opheving van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.

Wat is LLM-vertaling?

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

 

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditioneel Machine Translation (MT).

 

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid.

 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

 

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan Machine Translation, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek zijn getraind om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets.

In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling in een ondernemingscontext

LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.

Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

 

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.

Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

 

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet

Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.

De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van:

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen.

Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.

Wat Smartling biedt

Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek. AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren. Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking.

De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar het glossarium en vertaalgeheugen Context tijdens vertaaltijd om output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het bevat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwalitatieve dashboards.

Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?

Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.

Waar LLM-vertaling het beste werkt

LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.

Sterke punten

• Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
• Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen

Typische risico's

• Zelfverzekerde fouten
• Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen

Waar machinevertaling meestal het beste werkt

Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.

Sterke punten

• Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
• Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen

[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →

Use case template

LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.

Klantenservice-inhoud en helpcentra

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.

2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt

Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.

Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.

Marketingcampagnes en lanceerboodschap

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.

2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt

Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.

Interne training en ondersteuning

1. Hoe LLM's helpen

LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.

2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt

Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.

Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:

"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."

• Lynnette Glazuur, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Updates van websites en producten met een hoog volume

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.

2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt

IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG Ook wordt de nadruk gelegd op uitkomsten die afhankelijk zijn van workflow-automatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.

In de casestudy merkt IHG op:

"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."

• Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproducten, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts

Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.

2. Hoe Smartling review en QA afdwingt

Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.

Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)

LLM's werken goed voor:

• Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
• Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd

LLM's hebben vangrails nodig voor:

• Juridische inhoud
• Gereguleerde branche
• Merkkritische boodschappen

Smartling's AI Hub Stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische fallback en hallucinaties mitigatie. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau

Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.

Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.

Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?

Haal het ebook voor een praktische gids voor het adopteren van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke waarborgen het belangrijkst zijn en hoe het wordt uitgerol zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen. 
Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.
Smartling is een vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) voor ondernemingen, ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.
De AI-vertaaloplossingen van Smartling zijn ontworpen voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige belasting van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.
Wat is LLM-vertaling?
LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditionele machinale vertaling (MT).

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid. 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer het wordt gebruikt binnen workflows in een vertaalbeheersysteem waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om de output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan machinale vertaling, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek getraind zijn om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. 
In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een vertaalbeheersysteem waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op grote schaal te houden.
LLM-vertaling in een ondernemingscontext
LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.
Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.
Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet
Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.
De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van: 
Capaciteit
Wat het doet
Vertaalgeheugen
Hergebruikt goedgekeurde taal en vermindert drift
Terminologiebeheer
Beschermt producttermen en merkstem
QA-procedures
Merkt problemen op voordat content wordt verzonden
Automatisering en bestuur
Zorgt ervoor dat verschillende contenttypes het juiste pad volgen

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen. 
Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.
Wat Smartling biedt
Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek.  AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren.  Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking. 
De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar woordenlijst en context van het vertaalgeheugen tijdens vertaaltijd, zodat de output op schaal op het merk blijft passen.
Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het omvat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwaliteitsdashboards.
Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?
Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.
Waar LLM-vertaling het beste werkt
LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.
Sterke punten
Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen
Typische risico's
Zelfverzekerde fouten
Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen
Waar machinevertaling meestal het beste werkt
Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.
Sterke punten
Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen
[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →
Use case template
LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.
Klantenservice-inhoud en helpcentra
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.
2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt
Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.
Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.
Marketingcampagnes en lanceerboodschap
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.
2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt
Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.
Interne training en ondersteuning
1. Hoe LLM's helpen
LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.
2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt
Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.
Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:


"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."
Lynnette Glaze, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International
Updates van websites en producten met een hoog volume
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.
2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt
IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG legt ook de nadruk op resultaten die afhankelijk zijn van workflowautomatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.
In de casestudy merkt IHG op: 
"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."
Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproduct, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts
Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.
2. Hoe Smartling review en QA afdwingt
Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.
Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)
LLM's werken goed voor:
Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd
LLM's hebben vangrails nodig voor:
Juridische inhoud
Gereguleerde industrieën
Merkkritische boodschappen
De AI-hub van Smartling stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische terugval en hallucinatiebeperking. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.
Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau
Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.
Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.
Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?
Haal het ebook voor een praktische gids voor het toepassen van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke vangrails het belangrijkst zijn en hoe je het uitrolt zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen. 
Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.
Smartling is een vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) voor ondernemingen, ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.
De AI-vertaaloplossingen van Smartling zijn ontworpen voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige belasting van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.
Wat is LLM-vertaling?
LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditionele machinale vertaling (MT).

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid. 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer het wordt gebruikt binnen workflows in een vertaalbeheersysteem waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om de output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan machinale vertaling, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek getraind zijn om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. 
In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een vertaalbeheersysteem waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op grote schaal te houden.
LLM-vertaling in een ondernemingscontext
LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.
Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.
Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet
Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.
De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van: 
Capaciteit
Wat het doet
Vertaalgeheugen
Hergebruikt goedgekeurde taal en vermindert drift
Terminologiebeheer
Beschermt producttermen en merkstem
QA-procedures
Merkt problemen op voordat content wordt verzonden
Automatisering en bestuur
Zorgt ervoor dat verschillende contenttypes het juiste pad volgen

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen. 
Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.
Wat Smartling biedt
Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek.  AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren.  Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking. 
De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar woordenlijst en context van het vertaalgeheugen tijdens vertaaltijd, zodat de output op schaal op het merk blijft passen.
Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het omvat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwaliteitsdashboards.
Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?
Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.
Waar LLM-vertaling het beste werkt
LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.
Sterke punten
Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen
Typische risico's
Zelfverzekerde fouten
Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen
Waar machinevertaling meestal het beste werkt
Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.
Sterke punten
Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen
[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →
Use case template
LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.
Klantenservice-inhoud en helpcentra
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.
2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt
Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.
Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.
Marketingcampagnes en lanceerboodschap
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.
2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt
Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.
Interne training en ondersteuning
1. Hoe LLM's helpen
LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.
2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt
Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.
Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:


"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."
Lynnette Glaze, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International
Updates van websites en producten met een hoog volume
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.
2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt
IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG legt ook de nadruk op resultaten die afhankelijk zijn van workflowautomatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.
In de casestudy merkt IHG op: 
"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."
Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproduct, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts
Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.
2. Hoe Smartling review en QA afdwingt
Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.
Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)
LLM's werken goed voor:
Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd
LLM's hebben vangrails nodig voor:
Juridische inhoud
Gereguleerde industrieën
Merkkritische boodschappen
De AI-hub van Smartling stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische terugval en hallucinatiebeperking. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.
Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau
Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.
Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.
Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?
Haal het ebook voor een praktische gids voor het toepassen van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke vangrails het belangrijkst zijn en hoe je het uitrolt zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.
LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen.

Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.

Smartling is een enterprise vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.

Van Smartling AI-vertaaloplossingen zijn gebouwd voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige opheving van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.

Wat is LLM-vertaling?

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

 

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditioneel Machine Translation (MT).

 

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid.

 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

 

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan Machine Translation, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek zijn getraind om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets.

In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling in een ondernemingscontext

LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.

Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

 

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.

Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

 

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet

Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.

De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van:

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen.

Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.

Wat Smartling biedt

Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek. AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren. Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking.

De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar het glossarium en vertaalgeheugen Context tijdens vertaaltijd om output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het bevat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwalitatieve dashboards.

Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?

Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.

Waar LLM-vertaling het beste werkt

LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.

Sterke punten

• Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
• Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen

Typische risico's

• Zelfverzekerde fouten
• Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen

Waar machinevertaling meestal het beste werkt

Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.

Sterke punten

• Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
• Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen

[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →

Use case template

LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.

Klantenservice-inhoud en helpcentra

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.

2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt

Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.

Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.

Marketingcampagnes en lanceerboodschap

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.

2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt

Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.

Interne training en ondersteuning

1. Hoe LLM's helpen

LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.

2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt

Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.

Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:

"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."

• Lynnette Glazuur, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Updates van websites en producten met een hoog volume

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.

2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt

IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG Ook wordt de nadruk gelegd op uitkomsten die afhankelijk zijn van workflow-automatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.

In de casestudy merkt IHG op:

"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."

• Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproducten, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts

Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.

2. Hoe Smartling review en QA afdwingt

Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.

Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)

LLM's werken goed voor:

• Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
• Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd

LLM's hebben vangrails nodig voor:

• Juridische inhoud
• Gereguleerde branche
• Merkkritische boodschappen

Smartling's AI Hub Stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische fallback en hallucinaties mitigatie. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau

Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.

Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.

Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?

Haal het ebook voor een praktische gids voor het adopteren van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke waarborgen het belangrijkst zijn en hoe het wordt uitgerol zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen. 
Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.
Smartling is een vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) voor ondernemingen, ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.
De AI-vertaaloplossingen van Smartling zijn ontworpen voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige belasting van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.
Wat is LLM-vertaling?
LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditionele machinale vertaling (MT).

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid. 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer het wordt gebruikt binnen workflows in een vertaalbeheersysteem waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om de output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan machinale vertaling, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek getraind zijn om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. 
In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een vertaalbeheersysteem waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op grote schaal te houden.
LLM-vertaling in een ondernemingscontext
LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.
Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.
Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet
Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.
De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van: 
Capaciteit
Wat het doet
Vertaalgeheugen
Hergebruikt goedgekeurde taal en vermindert drift
Terminologiebeheer
Beschermt producttermen en merkstem
QA-procedures
Merkt problemen op voordat content wordt verzonden
Automatisering en bestuur
Zorgt ervoor dat verschillende contenttypes het juiste pad volgen

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen. 
Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.
Wat Smartling biedt
Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek.  AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren.  Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking. 
De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar woordenlijst en context van het vertaalgeheugen tijdens vertaaltijd, zodat de output op schaal op het merk blijft passen.
Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het omvat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwaliteitsdashboards.
Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?
Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.
Waar LLM-vertaling het beste werkt
LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.
Sterke punten
Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen
Typische risico's
Zelfverzekerde fouten
Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen
Waar machinevertaling meestal het beste werkt
Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.
Sterke punten
Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen
[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →
Use case template
LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.
Klantenservice-inhoud en helpcentra
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.
2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt
Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.
Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.
Marketingcampagnes en lanceerboodschap
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.
2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt
Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.
Interne training en ondersteuning
1. Hoe LLM's helpen
LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.
2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt
Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.
Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:


"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."
Lynnette Glaze, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International
Updates van websites en producten met een hoog volume
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.
2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt
IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG legt ook de nadruk op resultaten die afhankelijk zijn van workflowautomatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.
In de casestudy merkt IHG op: 
"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."
Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproduct, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts
Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud
1. Hoe LLM's helpen
LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.
2. Hoe Smartling review en QA afdwingt
Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.
Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)
LLM's werken goed voor:
Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd
LLM's hebben vangrails nodig voor:
Juridische inhoud
Gereguleerde industrieën
Merkkritische boodschappen
De AI-hub van Smartling stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische terugval en hallucinatiebeperking. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.
Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau
Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.
Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.
Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?
Haal het ebook voor een praktische gids voor het toepassen van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke vangrails het belangrijkst zijn en hoe je het uitrolt zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen.

Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.

Smartling is een enterprise vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.

Van Smartling AI-vertaaloplossingen zijn gebouwd voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige opheving van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.

Wat is LLM-vertaling?

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

 

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditioneel Machine Translation (MT).

 

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid.

 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

 

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan Machine Translation, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek zijn getraind om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets.

In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling in een ondernemingscontext

LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.

Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

 

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.

Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

 

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet

Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.

De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van:

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen.

Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.

Wat Smartling biedt

Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek. AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren. Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking.

De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar het glossarium en vertaalgeheugen Context tijdens vertaaltijd om output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het bevat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwalitatieve dashboards.

Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?

Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.

Waar LLM-vertaling het beste werkt

LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.

Sterke punten

• Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
• Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen

Typische risico's

• Zelfverzekerde fouten
• Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen

Waar machinevertaling meestal het beste werkt

Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.

Sterke punten

• Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
• Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen

[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →

Use case template

LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.

Klantenservice-inhoud en helpcentra

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.

2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt

Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.

Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.

Marketingcampagnes en lanceerboodschap

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.

2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt

Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.

Interne training en ondersteuning

1. Hoe LLM's helpen

LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.

2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt

Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.

Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:

"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."

• Lynnette Glazuur, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Updates van websites en producten met een hoog volume

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.

2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt

IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG Ook wordt de nadruk gelegd op uitkomsten die afhankelijk zijn van workflow-automatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.

In de casestudy merkt IHG op:

"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."

• Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproducten, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts

Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.

2. Hoe Smartling review en QA afdwingt

Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.

Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)

LLM's werken goed voor:

• Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
• Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd

LLM's hebben vangrails nodig voor:

• Juridische inhoud
• Gereguleerde branche
• Merkkritische boodschappen

Smartling's AI Hub Stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische fallback en hallucinaties mitigatie. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau

Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.

Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.

Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?

Haal het ebook voor een praktische gids voor het adopteren van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke waarborgen het belangrijkst zijn en hoe het wordt uitgerol zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen.

Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.

Smartling is een enterprise vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.

Van Smartling AI-vertaaloplossingen zijn gebouwd voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige opheving van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.

Wat is LLM-vertaling?

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

 

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditioneel Machine Translation (MT).

 

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid.

 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

 

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan Machine Translation, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek zijn getraind om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets.

In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling in een ondernemingscontext

LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.

Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

 

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.

Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

 

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet

Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.

De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van:

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen.

Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.

Wat Smartling biedt

Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek. AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren. Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking.

De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar het glossarium en vertaalgeheugen Context tijdens vertaaltijd om output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het bevat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwalitatieve dashboards.

Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?

Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.

Waar LLM-vertaling het beste werkt

LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.

Sterke punten

• Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
• Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen

Typische risico's

• Zelfverzekerde fouten
• Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen

Waar machinevertaling meestal het beste werkt

Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.

Sterke punten

• Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
• Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen

[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →

Use case template

LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.

Klantenservice-inhoud en helpcentra

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.

2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt

Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.

Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.

Marketingcampagnes en lanceerboodschap

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.

2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt

Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.

Interne training en ondersteuning

1. Hoe LLM's helpen

LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.

2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt

Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.

Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:

"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."

• Lynnette Glazuur, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Updates van websites en producten met een hoog volume

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.

2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt

IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG Ook wordt de nadruk gelegd op uitkomsten die afhankelijk zijn van workflow-automatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.

In de casestudy merkt IHG op:

"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."

• Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproducten, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts

Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.

2. Hoe Smartling review en QA afdwingt

Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.

Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)

LLM's werken goed voor:

• Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
• Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd

LLM's hebben vangrails nodig voor:

• Juridische inhoud
• Gereguleerde branche
• Merkkritische boodschappen

Smartling's AI Hub Stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische fallback en hallucinaties mitigatie. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau

Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.

Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.

Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?

Haal het ebook voor een praktische gids voor het adopteren van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke waarborgen het belangrijkst zijn en hoe het wordt uitgerol zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen.

Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.

Smartling is een enterprise vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.

Van Smartling AI-vertaaloplossingen zijn gebouwd voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige opheving van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.

Wat is LLM-vertaling?

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

 

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditioneel Machine Translation (MT).

 

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid.

 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

 

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan Machine Translation, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek zijn getraind om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets.

In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling in een ondernemingscontext

LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.

Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

 

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.

Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

 

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet

Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.

De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van:

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen.

Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.

Wat Smartling biedt

Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek. AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren. Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking.

De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar het glossarium en vertaalgeheugen Context tijdens vertaaltijd om output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het bevat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwalitatieve dashboards.

Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?

Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.

Waar LLM-vertaling het beste werkt

LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.

Sterke punten

• Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
• Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen

Typische risico's

• Zelfverzekerde fouten
• Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen

Waar machinevertaling meestal het beste werkt

Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.

Sterke punten

• Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
• Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen

[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →

Use case template

LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.

Klantenservice-inhoud en helpcentra

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.

2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt

Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.

Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.

Marketingcampagnes en lanceerboodschap

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.

2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt

Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.

Interne training en ondersteuning

1. Hoe LLM's helpen

LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.

2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt

Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.

Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:

"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."

• Lynnette Glazuur, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Updates van websites en producten met een hoog volume

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.

2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt

IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG Ook wordt de nadruk gelegd op uitkomsten die afhankelijk zijn van workflow-automatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.

In de casestudy merkt IHG op:

"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."

• Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproducten, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts

Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.

2. Hoe Smartling review en QA afdwingt

Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.

Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)

LLM's werken goed voor:

• Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
• Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd

LLM's hebben vangrails nodig voor:

• Juridische inhoud
• Gereguleerde branche
• Merkkritische boodschappen

Smartling's AI Hub Stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische fallback en hallucinaties mitigatie. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau

Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.

Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.

Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?

Haal het ebook voor een praktische gids voor het adopteren van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke waarborgen het belangrijkst zijn en hoe het wordt uitgerol zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen.

Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.

Smartling is een enterprise vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.

Van Smartling AI-vertaaloplossingen zijn gebouwd voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige opheving van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.

Wat is LLM-vertaling?

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

 

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditioneel Machine Translation (MT).

 

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid.

 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

 

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan Machine Translation, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek zijn getraind om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets.

In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling in een ondernemingscontext

LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.

Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

 

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.

Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

 

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet

Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.

De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van:

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen.

Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.

Wat Smartling biedt

Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek. AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren. Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking.

De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar het glossarium en vertaalgeheugen Context tijdens vertaaltijd om output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het bevat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwalitatieve dashboards.

Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?

Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.

Waar LLM-vertaling het beste werkt

LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.

Sterke punten

• Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
• Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen

Typische risico's

• Zelfverzekerde fouten
• Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen

Waar machinevertaling meestal het beste werkt

Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.

Sterke punten

• Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
• Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen

[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →

Use case template

LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.

Klantenservice-inhoud en helpcentra

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.

2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt

Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.

Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.

Marketingcampagnes en lanceerboodschap

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.

2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt

Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.

Interne training en ondersteuning

1. Hoe LLM's helpen

LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.

2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt

Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.

Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:

"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."

• Lynnette Glazuur, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Updates van websites en producten met een hoog volume

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.

2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt

IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG Ook wordt de nadruk gelegd op uitkomsten die afhankelijk zijn van workflow-automatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.

In de casestudy merkt IHG op:

"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."

• Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproducten, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts

Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.

2. Hoe Smartling review en QA afdwingt

Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.

Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)

LLM's werken goed voor:

• Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
• Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd

LLM's hebben vangrails nodig voor:

• Juridische inhoud
• Gereguleerde branche
• Merkkritische boodschappen

Smartling's AI Hub Stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische fallback en hallucinaties mitigatie. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau

Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.

Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.

Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?

Haal het ebook voor een praktische gids voor het adopteren van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke waarborgen het belangrijkst zijn en hoe het wordt uitgerol zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen.

Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.

Smartling is een enterprise vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.

Van Smartling AI-vertaaloplossingen zijn gebouwd voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige opheving van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.

Wat is LLM-vertaling?

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

 

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditioneel Machine Translation (MT).

 

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid.

 

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

 

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan Machine Translation, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek zijn getraind om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets.

In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling in een ondernemingscontext

LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.

Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

 

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.

Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

 

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet

Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.

De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van:

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen.

Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.

Wat Smartling biedt

Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek. AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren. Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking.

De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar het glossarium en vertaalgeheugen Context tijdens vertaaltijd om output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het bevat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwalitatieve dashboards.

Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?

Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.

Waar LLM-vertaling het beste werkt

LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.

Sterke punten

• Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
• Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen

Typische risico's

• Zelfverzekerde fouten
• Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen

Waar machinevertaling meestal het beste werkt

Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.

Sterke punten

• Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
• Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen

[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →

Use case template

LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.

Klantenservice-inhoud en helpcentra

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.

2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt

Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.

Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.

Marketingcampagnes en lanceerboodschap

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.

2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt

Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.

Interne training en ondersteuning

1. Hoe LLM's helpen

LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.

2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt

Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.

Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:

"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."

• Lynnette Glazuur, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Updates van websites en producten met een hoog volume

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.

2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt

IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG Ook wordt de nadruk gelegd op uitkomsten die afhankelijk zijn van workflow-automatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.

In de casestudy merkt IHG op:

"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."

• Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproducten, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts

Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.

2. Hoe Smartling review en QA afdwingt

Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.

Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)

LLM's werken goed voor:

• Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
• Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd

LLM's hebben vangrails nodig voor:

• Juridische inhoud
• Gereguleerde branche
• Merkkritische boodschappen

Smartling's AI Hub Stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische fallback en hallucinaties mitigatie. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau

Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.

Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.

Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?

Haal het ebook voor een praktische gids voor het adopteren van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke waarborgen het belangrijkst zijn en hoe het wordt uitgerol zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen.

Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.

Smartling is een enterprise vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.

Van Smartling AI-vertaaloplossingen zijn gebouwd voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige opheving van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.

Wat is LLM-vertaling?

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditioneel Machine Translation (MT).

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid.

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan Machine Translation, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek zijn getraind om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets.

In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling in een ondernemingscontext

LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.

Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.

Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet

Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.

De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van:

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen.

Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.

Wat Smartling biedt

Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek. AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren. Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking.

De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar het glossarium en vertaalgeheugen Context tijdens vertaaltijd om output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het bevat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwalitatieve dashboards.

Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?

Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.

Waar LLM-vertaling het beste werkt

LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.

Sterke punten

• Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
• Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen

Typische risico's

• Zelfverzekerde fouten
• Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen

Waar machinevertaling meestal het beste werkt

Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.

Sterke punten

• Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
• Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen

[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →

Use case template

LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.

Klantenservice-inhoud en helpcentra

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.

2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt

Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.

Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.

Marketingcampagnes en lanceerboodschap

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.

2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt

Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.

Interne training en ondersteuning

1. Hoe LLM's helpen

LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.

2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt

Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.

Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:

"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."

• Lynnette Glazuur, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Updates van websites en producten met een hoog volume

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.

2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt

IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG Ook wordt de nadruk gelegd op uitkomsten die afhankelijk zijn van workflow-automatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.

In de casestudy merkt IHG op:

"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."

• Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproducten, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts

Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.

2. Hoe Smartling review en QA afdwingt

Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.

Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)

LLM's werken goed voor:

• Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
• Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd

LLM's hebben vangrails nodig voor:

• Juridische inhoud
• Gereguleerde branche
• Merkkritische boodschappen

Smartling's AI Hub Stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische fallback en hallucinaties mitigatie. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau

Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.

Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.

Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?

Haal het ebook voor een praktische gids voor het adopteren van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke waarborgen het belangrijkst zijn en hoe het wordt uitgerol zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

LLM-vertaling verandert snel de manier waarop ondernemingen lokalisatie benaderen. Bij enterprise lokalisatie is het niet moeilijk om een model te vinden dat kan vertalen.

Maar het consistent houden van AI-gestuurde vertaaloutput tussen teams, contenttypes en continue updates zonder dat lokalisatie een knelpunt wordt, kan een grote uitdaging zijn.

Smartling is een enterprise vertaalplatform en vertaalbeheersysteem (TMS) ontworpen om teams te helpen vertalingen op grote schaal operationeel te maken: workflows automatiseren, kwaliteit behouden en governance in stand houden naarmate het contentvolume groeit.

Van Smartling AI-vertaaloplossingen zijn gebouwd voor enterprise LLM-vertaling, met automatisering in de workflow en kwaliteitsstappen die betrouwbare resultaten ondersteunen zonder de handmatige opheving van ad-hoc, puntoplossingsvertaling.

Wat is LLM-vertaling?

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's) om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen.

Deze modellen zijn getraind op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor levert LLM-vertaling vaak een natuurlijkere frasering en sterkere toonadaptatie op dan traditioneel Machine Translation (MT).

MT, meestal neurale machinevertaling, is specifiek ontworpen om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets. Hoewel de output van MT-modellen zeer nauwkeurig is, kan het tekortschieten qua vloeiend geluid.

In bedrijfsomgevingen werkt LLM-vertaling het beste wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling gebruikt grote taalmodellen (LLM's), AI-modellen die op enorme hoeveelheden tekst zijn getraind om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, om inhoud van de ene taal naar de andere te vertalen, wat vaak zorgt voor een natuurlijkere frasering en sterkere toonaanpassing dan Machine Translation, wat verwijst naar geautomatiseerde vertaalsystemen (meestal neurale machinevertaling) die specifiek zijn getraind om tussen talen te vertalen met behulp van grote parallelle tekstdatasets.

In een ondernemingsomgeving is LLM-vertaling het meest waardevol wanneer deze wordt gebruikt binnen workflows in een Translation Management System waar taalkundige assets, kwaliteitscontroles en andere functies kunnen helpen om output consistent en op maat te houden.

LLM-vertaling in een ondernemingscontext

LLM's kunnen vertalingen genereren. Maar ze draaien je lokalisatieprogramma niet.

Tegenwoordig experimenteren veel teams met populaire LLM's voor vertaling, waaronder modellen zoals OpenAI's GPT-4 en GPT-4o, Anthropic's Claude, Google's Gemini en open-source modellen zoals Meta's Llama. Deze grote taalmodellen kunnen vloeiende vertalingen genereren en toon of stijl natuurlijker aanpassen dan traditionele machinevertalingssystemen in sommige contexten.

Het direct gebruiken van deze modellen lost echter de operationele uitdagingen van ondernemingslokalisatie niet op. Hoewel een LLM een tekstpassage kan vertalen, beheert het vertaalgeheugen, handhaaft het terminologie, maakt het geen verbinding met contentsystemen en coördineert het werkprocessen tussen teams en markten.

Daarom vertrouwen ondernemingen niet alleen op LLM's. Ze vertrouwen op vertaalbeheersystemen om AI-vertaling te operationaliseren in hun gehele lokalisatieprogramma.

LLM's vervangen vertaalbeheersystemen niet

Er bestaat een vertaalbeheersysteem voor wat ondernemingen niet kunnen improviseren: vertaling koppelen aan je tech stack, het elimineren van handmatige bestandsoverdrachten en het ondersteunen van consistentie naarmate teams en markten groeien.

De beste resultaten komen door LLM-vertaling als stap in het vertaalproces te gebruiken, vergezeld van:

Smartlings AI-vertaalaanpak is ontworpen om taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten te benutten om consistente vertalingen over markten heen te ondersteunen en de afwijking in de tijd te verminderen.

Het bevat ook QA-procedures om terminologieproblemen, opmaakfouten en andere problemen te signaleren voordat content wordt verzonden, plus automatiserings- en governancecontroles die verschillende contenttypes door de juiste workflow sturen en het juiste niveau van toezicht toepassen.

Wat Smartling biedt

Smartling's AI Hub biedt ondernemingen de flexibiliteit om toegang te krijgen tot 20+ LLM's en MT-engines op één plek. AI Hub-gebruikers kunnen veilig wisselen tussen of verschillende LLM's testen, zoals Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft of Google-modellen, zonder workflows of integratie-infrastructuur te verstoren. Gebruikers krijgen ook toegang tot beveiligings- en kwaliteitsfuncties, zoals automatische fallback en hallucinatiebeperking.

De AI Hub ondersteunt ook ophaal-augmented prompts die verwijzen naar het glossarium en vertaalgeheugen Context tijdens vertaaltijd om output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling's TMS is gericht op het opschalen van meertalige programma's met geautomatiseerde workflows en integraties, dus het bevat kwaliteitstools zoals de LQA Suite en kwalitatieve dashboards.

Wat is het verschil tussen LLM-vertaling en machinale vertaling?

Zowel LLM-vertaling als machinale vertaling kunnen waardevol zijn. Voor enterprise-teams draait de keuze meestal minder om welke methode "beter" is en meer om waar je voor moet optimaliseren: de grootte en structuur van de input, de eisen voor de output (precisie, consistentie, toon) en het niveau van controle dat je nodig hebt om risico's te managen.

Waar LLM-vertaling het beste werkt

LLM-vertaling past sterk bij wanneer je content natuurlijk leest, je toon moet laten passen en je menselijk wilt voelen. Het wordt vaak gebruikt voor klantgerichte content, marketing en enablement, en selecteert hulpcontent waarbij vloeiendheid belangrijk is en enige variatie acceptabel is.

Sterke punten

• Meer natuurlijke frasering en betere toonadaptatie
• Flexibele stijl voor snelle iteratie en herschrijvingen

Typische risico's

• Zelfverzekerde fouten
• Inconsistentie of vertaling dwaalt zonder vangrails, vooral bij herhaalde zinnen

Waar machinevertaling meestal het beste werkt

Machinevertaling (MT) past sterk bij een grote hoeveelheid input en je hebt voorspelbare output nodig met consistente terminologie en precisie van de taal. Het wordt vaak gebruikt voor gestructureerde inhoud met een groot volume, herhaalde strings en grote sets van vergelijkbare pagina's.

Sterke punten

• Voorspelbare output en sterke nauwkeurigheid voor repetitieve of gestructureerde tekst
• Consistentie op schaal wanneer precisie en terminologie bepalen

[SNELHEIDSDREMPEL]
Klaar om je vertaalstrategie te moderniseren met AI?
Haal het ebook →

Use case template

LLM-vertaling wordt het meest waardevol wanneer je het toepast binnen een gereguleerde workflow. De onderstaande use cases houden de focus op de realiteit van het bedrijf: het schaalprobleem, wat LLM's verbeteren en hoe het platform van Smartling kwaliteit en controle ondersteunt.

Klantenservice-inhoud en helpcentra

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen om de vertaling van hulpartikelen, probleemoplossingsstappen en updates van de kennisbank te versnellen, vooral wanneer de inhoud regelmatig wordt bijgewerkt en leesbaarheid belangrijk is.

2. Hoe Smartling klantenservice mogelijk maakt

Smartling helpt klantenserviceteams om hulp- en ondersteuningscontent te vertalen met LLM's binnen gecontroleerde workflows, zodat je vloeiendheid en toon kunt verbeteren zonder consistentie te verliezen. Smartling combineert AI-vertaling met taalmiddelen zoals vertaalgeheugen, stijlgidsen en woordenlijsten om terminologie en merkstem consistent te houden in elke markt. Het voegt ook QA-stappen en governance toe, zodat impactvolle ondersteuningscontent het juiste beoordelingspad volgt voordat het live gaat.

Om dit eenvoudig te maken voor supportteams, verbindt Smartling direct met gangbare klantenserviceplatforms zodat je content kunt vertalen waar het al staat. Smartling biedt bijvoorbeeld klantondersteuningsintegraties zoals Salesforce Service Cloud en Intercom, plus connectoren voor tools als Zendesk, ServiceNow en CXone Expert, waarmee teams de stroom van supportcontent naar vertaling en terug kunnen automatiseren.

Marketingcampagnes en lanceerboodschap

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen helpen bij toonaanpassing voor campagneteksten, landingspagina's en levenscyclusberichten, zodat first-pass output dichter bij de intentie van de bron ligt.

2. Hoe Smartling marketingcampagnes mogelijk maakt

Smartling positioneert AI Human Translation als een optie voor hoogwaardige, cultureel genuanceerde vertalingen en merkt op dat dit het beste is voor contenttypes zoals marketingcontent.

Interne training en ondersteuning

1. Hoe LLM's helpen

LLM's zijn uitstekend geschikt voor enablement- en trainingsinhoud omdat ze grote volumes van vaak bijgewerkte materialen kunnen vertalen terwijl ze duidelijkheid, toon en instructieflow behouden. Dit is vooral handig als je vaak aan decks, gidsen en playbooks werkt en ze beschikbaar wilt hebben in veel talen zonder leesbaarheid te verliezen of te letterlijke formuleringen te krijgen.

2. Hoe Smartling interne training mogelijk maakt

Marriotts gebruik van Smartling is een duidelijk voorbeeld van waarom platformcontrole belangrijk is voor dit gebruiksscenario: ze melden een uitbreiding van de taaldekking van zeven talen tot wel 38, waarbij de doorlooptijd van weken naar dagen wordt verplaatst, en de vertaalkosten met ongeveer 40% dalen.

Zoals een localisatieleider van Marriott het verwoordde:

"Menselijke vertaling was alles wat we kenden. Maar omdat vertaalkosten bijna de helft van onze projectbudgetten in beslag namen, werd het moeilijker om verdere uitbreiding te rechtvaardigen, zowel voor onszelf als voor onze belanghebbenden."

• Lynnette Glazuur, Directeur, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Updates van websites en producten met een hoog volume

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen de vertaling versnellen voor updates met een groot volume, vooral wanneer de bandbreedte van je team om voltooide vertalingen te beoordelen beperkt is tot pagina's met een hogere zichtbaarheid.

2. Hoe Smartling website- en contentupdates mogelijk maakt

IHG beschrijft het opschalen van websitevertalingen in 20 talen en het vertalen van meer dan 600 miljoen woorden via het platform van Smartling. IHG Ook wordt de nadruk gelegd op uitkomsten die afhankelijk zijn van workflow-automatisering en voortdurende updates, waaronder realtime updates en automatisering die workflows stroomlijnen.

In de casestudy merkt IHG op:

"Door ons in staat te stellen onze vertaalinspanningen op 20 talen te schalen, hebben we ervoor gezorgd dat onze internationale gasten accurate en relevante inhoud ontvangen."

• Jake Isaac, Vicevoorzitter, Gastproducten, Digitale & Directe Kanalen, IHG Hotels & Resorts

Gereguleerde, legale en merkkritische inhoud

1. Hoe LLM's helpen

LLM's kunnen waarde toevoegen door het vertaalproces te versnellen met bijna directe output, maar content moet nog steeds door strikte review en QA worden gestuurd.

2. Hoe Smartling review en QA afdwingt

Smartling positioneert de kwaliteit van de vertaling van ondernemingen rond in-platform LQA-tools en kwaliteitsdashboards (gebouwd rond MQM) om kwaliteit op een gestructureerde manier te evalueren en te verbeteren. Voor risicovollere contenttypes biedt Smartling ook AI Human Translation aan, wat een laag menselijke beoordeling toevoegt aan AI-gestuurde output om kwaliteit te waarborgen.

Wanneer LLM-vertaling het beste werkt (en wanneer niet)

LLM's werken goed voor:

• Klantgerichte content waarbij vloeiendheid en toon belangrijk zijn, binnen een gecontroleerde workflow
• Als stap in een bredere vertaalworkflow die kan worden beoordeeld en geqa-geaccrediteerd

LLM's hebben vangrails nodig voor:

• Juridische inhoud
• Gereguleerde branche
• Merkkritische boodschappen

Smartling's AI Hub Stelt gebruikers in staat om vangrails binnen het platform op te zetten, waaronder aangepaste prompts, beveiliging en gegevensbescherming, en functies zoals automatische fallback en hallucinaties mitigatie. Het ondersteunt ook RAG-gestuurde prompts die tijdens vertaaltijd verwijzen naar een woordenlijst en vertaalgeheugen om de output op grote schaal op het merk te houden.

Smartling maakt LLM-vertaling bruikbaar op ondernemingsniveau

Hoewel LLM's krachtige vertaaltools zijn, vormen ze slechts één onderdeel van een vertaalworkflow. Ondernemingen hebben nog steeds een platform nodig, geen puntoplossingen.

Smartling integreert LLM-vertaling in schaalbare lokalisatieworkflows, waarbij workflowgovernance wordt gecombineerd met de controles en kwaliteitsstappen die nodig zijn om vertalingen consistent te houden over talen en contactpunten.

Als je voorbij het stadium bent van "LLM's zijn indrukwekkend" en probeert AI-vertaling in de echte wereld te laten werken, is de volgende vraag altijd hetzelfde: waar past AI eigenlijk in, en wat moet er aanwezig zijn om het te vertrouwen?

Haal het ebook voor een praktische gids voor het adopteren van AI-vertaling in een zakelijke omgeving, inclusief waar het het beste presteert, welke waarborgen het belangrijkst zijn en hoe het wordt uitgerol zonder de controle over kwaliteit, terminologie of merkstem te verliezen.

Tags: Taaldiensten Vertaling in de cloud Machine Translation