Technologia językowa AI, której możesz zaufać: Jak zarządzać reputacją marki na dużą skalę

Najważniejsze wnioski

• Sztuczna inteligencja w tłumaczeniach stwarza ogromne możliwości dla globalnych marek, ale zaufanie jest głównym wyzwaniem w lokalizacji opartej na AI.
• W erze AI jakość tłumaczenia musi być „dostosowana do celu”, z różnymi standardami w zależności od rodzaju treści, odbiorców i ryzyka.
• Zespoły ds. lokalizacji powinny zyskać na znaczeniu, a nie zostać wyeliminowane; to właśnie oni są ekspertami, którzy kształtują głos marki, niuanse i kontekst dla AI.
• Tłumaczenia oparte na AI są nieuniknione dla globalnych marek, dlatego kontrola, dostosowywanie i zarządzanie są niezbędne do ochrony reputacji.
• Customization Hub DeepL pomaga zapewnić spójny ton marki na dużą skalę dzięki glosariuszom, regułom stylu, pamięci tłumaczeniowej i profilom stylistycznym.
• Pakiet technologii językowej AI firmy DeepL zapewnia kontrolowaną, skalowalną podstawę dla cykli pracy wymagających intensywnego wykorzystania języka, dając zespołom zarówno szybkość, jak i jakość bezpieczną dla marki.

W dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie AI technologia tłumaczeniowa stwarza zarówno niezwykłe możliwości, jak i poważne zagrożenia dla globalnych firm biznesowych. 

Chcieliśmy zbadać, w jaki sposób organizacje mogą wykorzystać technologię językową AI, aby zachować kontrolę nad jakością tłumaczeń i chronić integralność marki. W tym celu zorganizowaliśmy webinarium z udziałem ekspertów branżowych Kathleen Pierce, głównej analityczki w Forrester, oraz Morany Perić, dyrektor ds. lokalizacji w DeepL.

Kathleen ma ponad 25 lat doświadczenia w takich dziedzinach jak strategia treści, wsparcie sprzedaży, lokalizacja, UI/UX, optymalizacja procesów, zgodność z przepisami i taksonomia. Morana od 15 lat zajmuje się budowaniem skalowalnych operacji lokalizacji i zarządzania treścią w branży technologicznej. 

Oto kilka najważniejszych punktów z naszego webinarium poświęconego reputacji marki.

Dlaczego zaufanie jest kluczową kwestią w lokalizacji opartej na AI

„Lokalizacja oparta na AI przypomina naukę obsługi piły łańcuchowej” – wyjaśniła Kathleen podczas webinarium. „Potrzebujesz umiejętności, siły i wiedzy, jak z niej korzystać. Może ci bardzo pomóc, ale może też przynieść zupełnie odwrotny skutek”.

Chociaż technologia językowa AI oferuje niespotykane dotąd możliwości skalowania globalnej komunikacji, ryzyko popełnienia błędu może być poważne.

To prowadzi nas do sedna sprawy: zaufania. 

Badania firmy Forrester pokazują coś, co nazywają „premią za zaufanie”. To namacalne korzyści biznesowe wynikające z zaufania klientów. Kiedy klienci ufają marce, są znacznie bardziej skłonni do zakupu dodatkowych produktów, kontynuowania biznesowej współpracy, a nawet płacenia wyższych cen. 

Jednak jeśli chodzi o wdrażanie AI, dziewięć z 15 najważniejszych obaw organizacji dotyczy bezpośrednio zaufania – czy to w kwestii prywatności danych i zgodności z przepisami, czy też zbytniej pewności siebie i niedokładnych wyników. 

Wyzwanie jest jasne. Jak wykorzystać potencjał technologii językowej AI bez narażania zaufania, na które tak ciężko pracowałeś?

Dlaczego musimy na nowo zdefiniować jakość tłumaczenia jako „odpowiednią do celu”

Aby chronić reputację marki na dużą skalę, „wystarczająco dobre” tłumaczenie nie wystarczy. Musimy zdefiniować jakość jako „odpowiednią do celu”, tak aby każdy rodzaj treści uzyskał odpowiedni poziom szybkości, kontroli i nadzoru ludzkiego.

Co naprawdę oznacza jakość „odpowiadająca przeznaczeniu”

Budowanie tego zaufania zaczyna się od tego, jak definiujesz jakość. Jednym z najważniejszych wniosków z naszej dyskusji było to, że jakość tłumaczenia nie może być uniwersalnym standardem w erze AI.

„Jakość należy na nowo zdefiniować jako zgodność z przeznaczeniem” – radziła Kathleen. „Film promocyjny wymaga innych standardów niż formularz użytkownika czy umowa prawna. Jakość musi być dostosowana do odbiorców i do interakcji”.

Gdzie wiedza ekspercki ludzi wciąż ma największe znaczenie

Takie zdefiniowanie jakości wyjaśnia też, gdzie wiedza i doświadczenie ludzi wciąż mają największe znaczenie:

• Idiomy
• Niuanse kulturowe
• Terminologia biznesowa
• Interpretacja kontekstu, stylu i tonu 

W zależności od treści i odbiorców Twoja organizacja może zdecydować, jaki poziom kontroli jest potrzebny. Możesz też ustalić, czy potrzebna jest weryfikacja przez człowieka, czy pełna transkreacja. 

To bardziej strategiczne podejście do jakości pozwala znaleźć właściwą równowagę między szybkością, skalą i precyzją. Pozwala to również na alokację zasobów tam, gdzie są one najbardziej potrzebne, a nie na stosowanie tych samych standardów wszędzie.

Jak wiodące zespoły wdrażają jakość dostosowaną do potrzeb

Już teraz widzimy to podejście w praktyce. Na przykład Weglot stosuje hybrydowy model łączący AI i pracę ludzką do tłumaczenia witryn internetowych. Podejście to łączy automatyczne kontrole jakości z nadzorem ludzkim i dostosowuje kontrolę jakości do znaczenia treści.

Morana podzieliła się tym spostrzeżeniem na podstawie swojego praktycznego doświadczenia w DeepL. 

„Wszyscy chcemy szybkości, jakości i niższych kosztów. Możesz szybko opublikować swoją treść, ale musisz pogodzić się z różnymi poziomami jakości i nakładów finansowych. Możesz zainwestować w transkreację, weryfikację i badania w przypadku niektórych rodzajów treści – ale nie wszystkich. To po prostu niemożliwe”.

Morana opowiedziała też o tym, jak wdrażamy tę filozofię w DeepL. Na przykład wszystkie nasze komunikaty w Centrum pomocy są generowane przez AI i wysyłane bez weryfikacji przez człowieka. 

„Wykorzystujemy wszystkie nasze narzędzia – glosariusz, dostosowywanie – więc jesteśmy pewni, że to rozwiązanie spełnia swoje zadanie. Ale za tym podejściem stoi wiele przemyśleń; nie podejmujemy automatycznie tych samych działań w przypadku każdego rodzaju treści”.

Ostatecznie budowanie zaufania do wyników pracy AI wymaga silnych mechanizmów kontroli w ramach systemu tłumaczeniowego. Wymaga to również ciągłego nadzoru ze strony ludzi tam, gdzie ma to naprawdę znaczenie.

W końcu kto lepiej rozumie złożoność językową niż twoi wewnętrzni eksperci ds. lokalizacji?

Dlaczego AI powinna wzmacniać, a nie eliminować, twoje zespoły ds. lokalizacji

Jednym z niepokojących trendów, które zauważyła Kathleen, jest zwalnianie zespołów ds. lokalizacji przez organizacje z powodu postępów w dziedzinie AI. „To wielki błąd” – podkreśliła. „Musimy wzmocnić nasze zespoły ds. lokalizacji, a nie je likwidować!”

Język jest złożony, a wiedza ekspertów jest niezbędna do wdrażania AI. Profesjonalni tłumacze DeepL rozumieją różnice między odbiorcami, kontekst, niuanse kulturowe, ton komunikacji marki oraz terminologię branżową. Jednak ktoś musi wyraźnie nauczyć AI tych rzeczy.

I tu właśnie wchodzą do gry zespoły ds. lokalizacji, wykraczając poza samo wykonanie i stając się strategicznymi doradcami.

Zamiast po prostu dostarczać tłumaczenia, zespoły ds. lokalizacji mogą pomóc w zaprojektowaniu kompleksowego cyklu pracy tłumaczeniowej. Określają procesy, narzędzia i kontrole jakości w całej organizacji. 

Jak wyjaśniła Kathleen: „Kiedyś zespoły zajmujące się lokalizacją były tylko wykonawcami zleceń. Otrzymywały zlecenia na tłumaczenia. Teraz należy pozycjonować je jako doradców, tak aby pomagały wszystkim innym działom w tworzeniu potoku pracy, budowaniu procesów, technologii i kontroli jakości”.

Odwiedź DeepL AI Labs aby zapoznać się z naszymi najnowszymi badaniami nad technologią językową AI.

Dlaczego tłumaczenie AI jest nieuniknione dla globalnych marek

Ostrzeżenie Kathleen było jasne: Tłumaczenie AI jest nieuniknione. „To jak woda, która przedostaje się przez deski podłogowe. Nie da się przed tym uciec”.

Bez kontrolowanych, dostosowanych do potrzeb rozwiązań w zakresie tłumaczeń opartych na AI organizacje mogą zwrócić się do zwykłych tłumaczy. W takim przypadku ryzykujesz utratę spójnego wizerunku marki, nieporozumienia oraz kosztowne błędy. 

„Jak bardzo zależy ci na wizerunku marki i tym, żeby ludzie rozumieli, co mówisz?” – zapytała Kathleen. Zaawansowane, złożone usługi i technologie wymagają czegoś więcej niż tylko ogólnego modelu LLM.

Morana potwierdziła to na podstawie swoich doświadczeń z zespołami zajmującymi się lokalizacją. 

„W dzisiejszych czasach, kiedy napływa do nas cała ta treść, naprawdę trzeba umieć zachować równowagę – wiedzieć, gdzie zainwestować w szkolenie modeli, a kiedy w to, by Twoi ludzie się tym zajęli. Nie sądzę, żeby dało się dziś uniknąć pracy z technologią”.

Jak kontrola staje się nową granicą we wdrażaniu AI w przedsiębiorstwach

Wdrażanie AI niesie ze sobą niezaprzeczalne możliwości, ale także znaczące ryzyko. Aby sobie z tym poradzić, Twoja organizacja potrzebuje solidnych procesów, które obejmują wiele działań:

• Oczyść dane tłumaczeniowe
• Wprowadzenie odpowiednich mechanizmów kontroli
• Zapewnienie, że technologie tłumaczeniowe oparte na AI dokładnie odzwierciedlają ton marki na rynkach globalnych

W DeepL odpowiedzieliśmy na te potrzeby, uruchamiając nasze Customization Hub. Znajdziesz tam potężne narzędzia, takie jak glosariusze, reguły stylu, pamięć tłumaczeniowa oraz profile stylistyczne. Wszystkie one razem gwarantują, że Twój unikalny styl i terminologia pozostaną spójne we wszystkich językach.

Możesz rozszerzyć globalną komunikację bez utraty zaufania, skupiając się na trzech filarach:

• Określanie oczekiwań dotyczących jakości w zależności od typu treści 
• Podniesienie statusu zespołów zajmujących się lokalizacją do rangi partnerów strategicznych 
• Wprowadzenie jasnych wytycznych dotyczących AI i cyklu pracy 

Te filary pozwalają dopracować komunikację z globalnymi klientami, pracownikami i wszystkimi, którzy mają kontakt z Twoją organizacją.

Odwiedź DeepL Customization Hub, Twoje centrum kontroli nad głosem marki w tłumaczeniach AI.

Chroń globalny głos swojej marki dzięki technologii językowej AI od DeepL

Zarządzanie reputacją marki na dużą skalę oznacza tworzenie kontrolowanych, „dostosowanych do celu” cykli pracy, w których każdy element odzwierciedla Twój głos i standardy.

Rozwiązania DeepL technologii językowej AI zapewniają ci taką podstawę. Glosariusze, reguły stylu, pamięć tłumaczeniowa i profile stylu pomagają chronić terminologię, ton i intencję na różnych rynkach.

Nasz pakiet AI — Tłumacz DeepL, DeepL Write, DeepL Voice, API oraz Integrations — rozszerza tę kontrolę na każdy cykl pracy, w którym głos marki ma znaczenie.

Skontaktuj się z działem sprzedaży aby zobaczyć, jak technologia językowa AI DeepL może pomóc Ci zarządzać niestandardowymi strategiami lokalizacyjnymi na dużą skalę.

Przejmij kontrolę nad tłumaczeniami opartymi na AI: obejrzyj webinarium

Przyszłość nie polega na wyborze między ludzką wiedzą a AI; chodzi o znalezienie odpowiedniej synergii między nimi. 

W naszym webinarium Sztuczna inteligencja AI do tłumaczeń, której możesz zaufać: Jak zarządzać reputacją marki na dużą skalę, wyjaśniamy, w jaki sposób wiodące marki równoważą szybkość, skalę i jakość, aby przejąć kontrolę nad tłumaczeniami opartymi na AI i chronić głos swojej marki.

Zobaczysz, jak zaprojektować inteligentniejsze i lepiej kontrolowane cykle pracy w zakresie lokalizacji, z wbudowaną jakością na każdym etapie. Obejrzyj całe webinarium.