AI bahasa yang dapat Anda andalkan: Cara mengelola reputasi merek Anda secara besar-besaran
Poin Utama
- AI terjemahan membuka peluang besar bagi merek global, namun kepercayaan menjadi tantangan utama dalam pelokalan yang didukung AI.
- Di era AI, kualitas terjemahan harus “sesuai tujuan,” dengan standar yang berbeda berdasarkan jenis konten, audiens, dan risiko.
- Tim pelokalan harus ditingkatkan, bukan dihilangkan; mereka adalah para ahli yang membentuk Voice, nuansa, dan konteks merek untuk AI.
- Terjemahan AI tidak dapat dihindari bagi merek global, sehingga kontrol, penyesuaian, dan tata kelola menjadi sangat penting untuk melindungi reputasi.
- Customization Hub dari DeepL membantu menerapkan suara merek yang konsisten dalam skala besar dengan glosarium, aturan gaya, memori terjemahan, dan profil gaya.
- Rangkaian AI bahasa DeepL menyediakan fondasi yang terkendali dan terukur untuk alur kerja yang sarat bahasa, memberikan kecepatan dan kualitas yang aman bagi merek kepada tim.
Dalam lanskap AI yang berkembang pesat saat ini, teknologi terjemahan menghadirkan peluang luar biasa sekaligus risiko signifikan bagi bisnis global.
Kami ingin mengeksplorasi bagaimana organisasi dapat memanfaatkan AI bahasa untuk tetap mengontrol kualitas terjemahan dan melindungi integritas merek. Untuk itu, kami menyelenggarakan webinar bersama para pakar industri Kathleen Pierce, analis utama di Forrester, dan Morana Perić, direktur pelokalan di DeepL.
Kathleen memiliki pengalaman lebih dari 25 tahun di bidang strategi konten, pemberdayaan penjualan, pelokalan, UI/UX, optimalisasi proses, kepatuhan, dan taksonomi. Morana telah menghabiskan 15 tahun membangun operasi pelokalan dan konten yang terukur di bidang teknologi.
Berikut adalah beberapa sorotan dari webinar kami yang berfokus pada reputasi merek.
Mengapa kepercayaan menjadi isu inti dalam pelokalan yang didukung AI
“Pelokalan AI terasa seperti mempelajari cara menggunakan gergaji mesin,” jelas Kathleen selama webinar. “Anda membutuhkan keterampilan, Anda membutuhkan kekuatan, Anda harus tahu cara menggunakannya. AI ini bisa sangat membantu Anda, tetapi juga bisa menjadi bumerang.”
Meskipun AI bahasa menawarkan kemampuan yang belum pernah ada sebelumnya untuk memperluas komunikasi global, risiko jika salah menggunakannya bisa sangat parah.
Hal ini membawa kita ke inti permasalahan: kepercayaan.
Penelitian Forrester menunjukkan apa yang mereka sebut sebagai “nilai tambah kepercayaan.” Itulah manfaat bisnis nyata yang berasal dari kepercayaan pelanggan. Ketika pelanggan mempercayai suatu merek, mereka jauh lebih bersedia untuk membeli produk tambahan, melanjutkan hubungan bisnis, dan bahkan membayar harga premium.
Namun, dalam hal implementasi AI, sembilan dari 15 kekhawatiran utama organisasi berkaitan langsung dengan kepercayaan, baik itu privasi dan kepatuhan data atau rasa percaya diri yang berlebihan dan hasil yang tidak akurat.
Tantangannya jelas. Bagaimana cara memanfaatkan kekuatan AI bahasa tanpa mengorbankan kepercayaan yang telah Anda bangun dengan susah payah?
Mengapa kita perlu mendefinisikan ulang kualitas terjemahan sebagai “sesuai tujuan”
Untuk melindungi reputasi merek dalam skala besar, terjemahan yang “cukup baik” bukanlah satu-satunya tolok ukur. Kita harus mendefinisikan kualitas sebagai “sesuai tujuan” sehingga setiap jenis konten mendapatkan tingkat kecepatan, kontrol, dan pengawasan manusia yang tepat.
Apa arti sebenarnya dari kualitas “sesuai tujuan”
Membangun kepercayaan itu dimulai dari cara Anda mendefinisikan kualitas. Salah satu wawasan terkuat dari diskusi kami adalah bahwa kualitas terjemahan tidak bisa menjadi standar universal di era AI.
"Kualitas harus didefinisikan ulang sebagai sesuai dengan tujuan," saran Kathleen. "Video promosi membutuhkan standar yang berbeda dari formulir pengguna atau kontrak hukum. Kualitas harus sesuai dengan audiens, sesuai dengan interaksi."
Di mana keahlian manusia masih paling penting
Mendefinisikan kualitas dengan cara ini juga memperjelas di mana keahlian manusia masih paling penting:
- Idiom
- Istilah-istilah khusus bisnis
- Interpretasi konteks, gaya, dan bentuk
Tergantung pada konten dan audiensnya, organisasi Anda dapat memutuskan tingkat kontrol apa yang Anda butuhkan. Dan Anda dapat menentukan apakah tinjauan manusia atau transkreasi penuh diperlukan.
Pendekatan kualitas yang lebih strategis ini memungkinkan Anda mencapai keseimbangan yang tepat antara kecepatan, skala, dan ketepatan. Hal ini juga memungkinkan Anda mengalokasikan sumber daya di tempat yang paling penting, bukan menerapkan standar yang sama di mana-mana.
Bagaimana tim-tim terkemuka menerapkan kualitas yang sesuai dengan tujuan
Kami sudah melihat pendekatan ini diterapkan. Misalnya, Weglot menerapkan model hibrida AI dan manusia untuk terjemahan situs web. Pendekatan ini menggabungkan pemeriksaan kualitas otomatis dengan pengawasan manusia dan menyelaraskan kontrol kualitas dengan tingkat kepentingan konten.
Morana menggemakan hal ini berdasarkan pengalaman langsungnya di DeepL.
“Kita semua menginginkan kecepatan, kualitas, dan biaya yang lebih rendah. Anda dapat menerbitkan konten dengan cepat, tetapi Anda harus menerima tingkat kualitas dan investasi yang berbeda-beda. Anda mungkin berinvestasi dalam transkreasi, peninjauan, dan penelitian untuk jenis konten tertentu—tetapi tidak untuk semuanya. Itu sama sekali tidak mungkin.”
Morana juga membahas bagaimana kami menerapkan filosofi ini di DeepL. Misalnya, semua komunikasi Pusat Bantuan kami dihasilkan oleh AI dan dikirim tanpa peninjauan manusia.
“Kami menggunakan semua alat yang kami miliki—glosarium, penyesuaian—sehingga kami yakin bahwa ini sesuai dengan tujuannya. Namun, ada banyak pertimbangan di balik pendekatan tersebut; kami tidak hanya secara otomatis mengambil tindakan yang sama untuk setiap jenis konten."
Pada akhirnya, membangun kepercayaan terhadap hasil AI Anda memerlukan mekanisme kontrol yang kuat dalam sistem terjemahan Anda. Hal ini juga menuntut pengawasan manusia yang berkelanjutan di bagian-bagian yang benar-benar penting.
Lagi pula, siapa yang lebih memahami kompleksitas linguistik selain pakar pelokalan internal Anda sendiri?
Mengapa AI harus meningkatkan, bukan menghilangkan, tim pelokalan Anda
Salah satu tren yang mengkhawatirkan yang diamati Kathleen adalah organisasi yang memberhentikan tim pelokalan karena kemajuan AI. “Itu adalah kesalahan besar,” tegasnya. “Kita perlu meningkatkan peran tim pelokalan kita, bukan memangkasnya!”
Bahasa itu rumit, dan keahlian manusia sangat penting untuk memandu penerapan AI. Translator profesional memahami perbedaan audiens, konteks, nuansa budaya, Voice merek, dan terminologi khusus industri. Namun, seseorang harus mengajarkan hal-hal ini secara eksplisit kepada AI.
Di sinilah peran tim pelokalan, yang bergerak melampaui pelaksanaan untuk menjadi penasihat strategis.
Alih-alih hanya memberikan terjemahan, tim pelokalan dapat membantu merancang alur kerja terjemahan dari awal hingga akhir. Mereka menentukan proses, alat, dan kontrol kualitas di seluruh organisasi.
Seperti yang dijelaskan Kathleen, “Dulu, tim pelokalan hanya menerima pesanan. Mereka akan menerima pesanan untuk mendapatkan terjemahan. Sekarang, Anda harus memposisikan mereka sebagai penasihat sehingga mereka dapat membantu semua fungsi lain ini membangun jalur kerja, proses, teknologi, dan kontrol kualitas.”
Kunjungi DeepL AI Labs untuk melihat penelitian terbaru kami tentang AI bahasa.
Mengapa terjemahan AI tidak dapat dihindari bagi merek global
Peringatan Kathleen sangat jelas: Terjemahan AI tidak terhindarkan. “Ini seperti air yang merembes melalui lantai. Ini bukanlah sesuatu yang bisa kita hindari.”
Tanpa solusi terjemahan AI yang terkontrol dan disesuaikan, organisasi mungkin akan beralih ke Translator umum. Jika itu terjadi, Anda berisiko merusak Voice merek, kesalahpahaman, dan kesalahan yang mahal.
“Seberapa peduli Anda terhadap Voice merek Anda dan agar orang-orang memahami apa yang Anda katakan?” tanya Kathleen. Layanan dan teknologi yang Advanced dan kompleks menuntut lebih dari sekadar LLM umum.
Morana memperkuat hal ini berdasarkan pengalamannya dengan tim pelokalan.
“Di zaman sekarang ini, ketika kita menerima begitu banyak konten, Anda benar-benar perlu tahu cara melakukan tindakan penyeimbangan ini—di mana harus berinvestasi dalam melatih model Anda, dan kapan harus berinvestasi agar tim Anda memeriksanya. Saya rasa tidak ada jalan lain selain bekerja dengan teknologi saat ini.”
Bagaimana kontrol menjadi batas baru dalam adopsi AI di perusahaan
Adopsi AI membawa peluang yang tak terbantahkan, tetapi juga risiko yang signifikan. Untuk mengelolanya, organisasi Anda memerlukan proses yang kuat yang menangani berbagai tindakan:
- Membersihkan data terjemahan
- Menerapkan kontrol yang tepat
- Memastikan teknologi terjemahan AI Anda secara akurat mencerminkan suara merek di seluruh pasar global
Di DeepL, kami telah menanggapi kebutuhan ini dengan meluncurkan Customization Hub. Fitur ini menyediakan alat-alat canggih seperti Glosarium, aturan gaya, memori terjemahan, dan profil gaya. Secara bersama-sama, alat-alat ini memastikan Voice dan terminologi unik Anda tetap konsisten di seluruh bahasa.
Anda dapat memperluas komunikasi global tanpa mengorbankan kepercayaan dengan berfokus pada tiga pilar:
- Menentukan ekspektasi kualitas berdasarkan jenis konten
- Meningkatkan peran tim pelokalan menjadi mitra strategis
- Menerapkan batasan yang jelas untuk AI dan alur kerja
Pilar-pilar ini menyempurnakan komunikasi Anda untuk klien global, staf internal, dan siapa pun yang berinteraksi dengan organisasi Anda.
Kunjungi DeepL Customization Hub, lapisan kontrol Anda untuk suara merek dalam terjemahan AI.
Lindungi suara merek global Anda dengan DeepL AI bahasa
Mengelola reputasi merek dalam skala besar berarti membangun alur kerja yang terkendali dan “sesuai tujuan” di mana setiap aset mencerminkan suara dan standar Anda.
Solusi DeepL AI bahasa memberi Anda fondasi tersebut. Glosarium, aturan gaya, memori terjemahan, dan profil gaya membantu melindungi terminologi, bentuk, dan maksud di seluruh pasar.
Paket AI kami—Translator, DeepL Write, Voice, API, dan Integrations—memperluas kontrol tersebut ke setiap alur kerja di mana suara merek menjadi penting.
Hubungi Tim Penjualan untuk melihat bagaimana DeepL's AI bahasa dapat membantu Anda mengelola strategi pelokalan khusus dalam skala besar.
Kendalikan terjemahan berbasis AI Anda: tonton webinar
Masa depan bukanlah tentang memilih antara keahlian manusia dan AI; melainkan tentang menemukan sinergi yang tepat di antara keduanya.
Dalam webinar kami, AI Terjemahan yang dapat Anda percayai: Cara mengelola reputasi merek Anda dalam skala besar, kami menguraikan bagaimana merek-merek terkemuka menyeimbangkan kecepatan, skala, dan kualitas untuk mengendalikan terjemahan AI mereka dan melindungi suara merek mereka.
Anda akan melihat cara merancang alur kerja pelokalan yang lebih cerdas dan terkendali, dengan kualitas yang terintegrasi di setiap tahap. Tonton webinar lengkapnya.