Bygg kontra köp i AI-översättning: Att välja den väg som driver ROI

Insikter från Laszlo Varga, forskningschef på Nimdzi Insights och Bryan Murphy, VD på Smartling

I takt med att AI omformar översättning står lokaliseringsledare inför en avgörande fråga: är det bättre att bygga sin egen AI-översättningsstack eller köpa en specialbyggd plattform?

I session 4 av Smartlings AI Translation 101-serie satte sig Smartlings VD Bryan Murphy ner med Nimdzis Laszlo Varga för att analysera ett av branschens mest betydelsefulla beslut. Tillsammans delade de data, hårt vunna lärdomar och en realistisk väg för team under press från ledningen att använda AI – utan att riskera kvalitet, varumärke eller budget.

📺 Redo att titta? Streama hela sessionen on demand.

🎧 Föredrar du att lyssna? Lyssna på podden här.

📘 Gå på djupet med vår e-bok: Navigera genom skiftet: Varför, när och hur man använder AI-översättning

Varför ChatGPT ensamt inte räcker för företagsöversättning

Det är frestande att fråga: ”Varför kan vi inte bara använda ChatGPT för att översätta?”

Laszlo förklarade varför den metoden sällan fungerar i stor skala:

”Även de mest avancerade stora språkmodellerna producerar fortfarande dubbelt så många fel som maskinöversättning”, noterade han och hänvisade till Smartling-benchmarking.

ChatGPT är inte heller tränat på ditt varumärkes röst, stilguide eller terminologi och medför en hög risk för hallucinationer, särskilt vid flera uppmaningar eller sessioner. Viktigast av allt ligger några av de viktigaste – och mest komplexa – delarna av översättning i arbetsflödena: integrering av innehållssystem, bevarande av HTML-taggar, hantering av kontext och återanvändning av språkliga tillgångar. ChatGPT erbjuder inget av det i sig.

Viktig slutsats: ChatGPT är kraftfullt för konsumenter, men utan arbetsflödesintegration och varumärkesskydd är det inte lämpligt för översättning i företagsskala.

Hur toppresenärer faktiskt använder AI-översättning

Bryan beskrev hur ledande företag strukturerar AI-översättning idag:

• Automatisera arbetsflöden
• Skapa specialtränade motorer som använder översättningsminne, ordlista och stilguide
• Lägger till kvalitetsuppskattning, efterredigering och hallucinationsdetektering
• Dirigera innehåll till en människa vid behov

När dessa metoder är korrekt strukturerade ger de dramatiska resultat:

Bryan berättade att Smartlings kunder nästan har tredubblat det innehåll de har översatt, samtidigt som de har minskat kostnaden per ord med cirka 60 % och handläggningstiden med över 50 % – vilket gör Smartling fyra gånger snabbare än den genomsnittliga LSP:n.

Viktig slutsats: Specialbyggda AI-översättningsplattformar kombinerar automatisering med innehållsstyrning, vilket frigör skalfördelar, kostnadsbesparingar och kvalitetsvinster.

De dolda kostnaderna för att bygga din egen lösning

Att bygga en AI-översättningslösning internt kan låta lockande. Men som Bryan varnade:

"Ni kommer att behöva fullstack-teknik." Ni kommer att behöva integrationsingenjörer… datavetare… en beräkningslingvist… och kvalitetssäkringsresurser för att validera och utbilda det ni just gjort.”

Det är relativt enkelt att prototypa en översättningsdemo. Men den svåra delen (och den dyra delen) är att forma den till en skalbar, kompatibel och varumärkessäker företagslösning.

Bryan lade till alternativkostnadsvinkeln:

"Finns det inte något bättre som [er interna team] skulle kunna göra som faktiskt skulle öka intäkterna för ert företag?"

Viktig slutsats: Gör-det-själv-översättningsstackar underskattar ofta den verkliga kostnaden och resursbördan. Kombinationen av skalning, uppdatering av lösningen för att hålla jämna steg med den tekniska utvecklingen och fortsatt underhåll är ofta lika dyr som den initiala byggnationen.

Riskerna med att hoppa över människa-i-loopen

Båda talarna betonade att AI utan granskning medför allvarliga risker:

• Varumärkesskador från inkonsekventa eller till och med stötande översättningar
• Juridisk och efterlevnadsexponering: GDPR, reglerat innehåll och känsliga fraser på vissa marknader
• Driftsfel: Ingen revisionslogg, versionskontroll eller SLA-hantering

Som Laszlo varnade:

"Vilka är några av riskerna med att använda, säg, rå LLM-utdata utan en plattform eller efterredigering?" ...Det är hallucinationer. Det är partiskhet. Det är felöversättningar eller utelämnade översättningar, eller helt enkelt uttryckt, inga översättningar. Ibland returnerar den stora språkmodellen ingenting – kanske en gång på tusen. Men om du gör det i stor skala är det ett tillräckligt stort antal… Och det är den operativa risken du löper.”

Och Bryan sammanfattade varumärkesrisken kortfattat:

"Inget bra varumärke byggdes någonsin på 'tillräckligt bra'." Det är hela poängen med det här.”

Viktig slutsats: Specialbyggda verktyg, kvalitetsutvärderingoch efterredigering är fortfarande avgörande för innehåll med hög risk och hög synlighet.

Att säga "ja" till chefspositionen – det smarta sättet

Båda var överens om att det rätta svaret på påtryckningar från chefer inte är ”nej”, utan ”ja, och så här gör du”.

Bryan rekommenderade att utforma AI-översättning på samma sätt som företag tänker på AI för programvaruutveckling: det accelererar produktionen, men ingenting skickas till produktion utan granskning. Backa upp dina rekommendationer med mätvärden som chefer bryr sig om:

• Innehållsvolym: 2–8 gånger mer översatt, beroende på dina arbetsflöden
• Kostnadsbesparingar: 60 % lägre kostnad per ord
• Hastighet: 4 gånger snabbare leveranstider

Viktig slutsats: Positionera AI som en kontrollerad accelerator, inte en genväg.

Summan av kardemumman

Session 4 av AI Translation 101 klargjorde det: Beslutet att bygga kontra köpa handlar egentligen om risk, resurser och resultat.

• ChatGPT ensamt är inte redo för företagsöversättning.
• Att arbeta med en specialbyggd AI-plattform ger konkreta vinster och mätbar avkastning på investeringen.
• Att bygga eget är kostsamt, komplext och sällan hållbart.
• Kvalitetsmätning och verktyg för efterbehandling är inte förhandlingsbara för varumärke och efterlevnad.

Som Laszlo påminde publiken: ”Kunder vill inte köpa översättning.” Kunder vill köpa kunder. Det är slutsatsen.”

Med rätt tillvägagångssätt kan lokaliseringsteam säga ”ja” till AI samtidigt som de skyddar varumärkesförtroendet, accelererar produktionen och visar på avkastning på investeringen.

Om du missade en del av samtalet kan du när som helst spela upp hela webbinariet igen, eller lyssna på podden när du är på språng.

Vill du ha en praktisk färdplan för att införa AI-översättning? Ladda ner vår e-bok, Navigera genom skiftet: Varför, när och hur man använder AI-översättning.