Funderar du på att använda AI för översättning? Här är vad du faktiskt behöver veta

Vem detta är för:

• Lokaliseringschefer utforskar AI-översättningsverktyg
• Marknadsförings- och produktteam skalar globalt innehåll
• Företag som vill minska översättningskostnaderna och öka hastigheten

Vad detta svarar på:

• Ersätter AI-översättning mänskliga översättare?
• Hur använder jag AI i översättningar utan att förlora kvalitet?
• Vilka är de bästa användningsområdena för AI-översättning?
• Hur kan AI snabba upp tidslinjerna för marknadslansering?
• Vad är MQM och hur mäter jag översättningskvalitet?

AI och maskininlärning fortsätter att generera mycket uppmärksamhet – och det av goda skäl. Globala företag är angelägna om att tillämpa dessa tekniker på långvariga utmaningar som översättning, med sikte på snabbare handläggningstider, lägre kostnader och större effektivitet.

Vid första anblicken är det lätt att anta att AI omedelbart kommer att lösa alla dina översättningsproblem. Men verkligheten är lite mer nyanserad. Medan AI verkligen förändrar översättning och levererar stor avkastning på investeringen, krävs det strategisk implementering för att få verkliga resultat.

De företag som ser störst framgång med AI inom översättning utesluter inte människor från processen – de bygger rätt översättningsmix. De blandar AI, maskinöversättning (MT) och mänsklig expertis och skräddarsyr mixen för att passa deras innehåll, sammanhang och affärsmål.

Här är vad du behöver veta för att börja använda AI effektivt i översättning.

Myt: AI-översättning innebär att människor utesluts från processen

En av de största missuppfattningarna om AI-översättning är att den helt ersätter mänskliga översättare.

Verklighet: De mest effektiva strategierna utnyttjar AI för att frigöra människor för mer strategiskt och kreativt arbete – inte för att helt eliminera deras roll.

Exempel: Secret Escapes, lyxreseplattformens, innehållsbehov växte, och att enbart förlita sig på mänskliga översättare blev en flaskhals. I samarbete med Smartling tränade de modeller i sin varumärkesröst, byggde ett arbetsflöde med mänsklig närvaro och automatiserade rutinmässiga översättningsuppgifter. Det gav deras interna lingvister mer tid att fokusera på de typer av arbete som verkligen gör skillnad – som att skapa hyperlokaliserat, kulturellt resonant innehåll och utöka marknadsföringskampanjer.

Resultatet: Snabbare leveranstider, konsekvent högkvalitativa resultat och mer bandbredd för strategiska initiativ. Med AI som gjorde grovjobbet kunde deras team stödja 20 % fler kampanjer utan att öka frilanskostnaderna. 

Det är ett kraftfullt exempel på hur AI, när den tillämpas eftertänksamt, möjliggör mänsklig kreativitet istället för att ersätta den.

Misstag: Att tillämpa en universallösning för översättning

Allt innehåll kräver inte samma kvalitetsnivå. Ändå faller många team i fällan att behandla varje översättningsuppgift likadant och förlitar sig på dyra, mänskligt baserade arbetsflöden även för innehåll med låga insatser eller hög volym.

Tänk teknisk dokumentation, artiklar i hjälpcentret eller internt supportmaterial. Tydlighet är viktigt, men perfektion är inte målet. Den här typen av long-tail-innehåll är idealiskt för AI-driven översättning, vilket ger snabbhet och kostnadsbesparingar samtidigt som det ger god noggrannhet.

Exempel: Therabody, ett teknikföretag med fokus på välbefinnande, använde Smartling för att flytta översättningen av tekniskt innehåll som användarmanualer och förpackningar till ett AI-drivet arbetsflöde som kombinerade AI-översättning med mänsklig granskning för att säkerställa kvalitet. De använde sedan den granskade utdata för att träna anpassade MT-motorer skräddarsydda för deras varumärkeston och terminologi, vilket de kunde använda för att översätta allt sitt longtail-innehåll.

Resultatet: En minskning av översättningskostnaderna med 60 %, förbättrad konsekvens och en leveransgrad på 99,7 % i tid.

Att optimera din översättningsmix innebär att matcha rätt metod med rätt innehåll. Marknadsföringstexter med hög synlighet kan kräva mänskliga nyanser. Men produktspecifikationer eller vanliga frågor? Det är där AI kan glänsa.

Här är en enkel sammanfattning som hjälper dig att matcha din innehållstyp med den ideala översättningsmetoden:

Missad möjlighet: Snabbare marknadsintroduktion

Varför det är viktigt: På globala marknader = lanseringsförseningar = förlorade intäkter.

Hastighet är därför inte bara en bekvämlighet – det är en konkurrensfördel.

Det är därför fler företag vänder sig till AI-drivna arbetsflöden för att snabba upp sin tid till marknaden. Uppgifter som brukade ta veckor – att förbereda filer för översättning, själva översättningen, granskningscykler, kvalitetssäkring av lokalisering – kan nu slutföras på dagar eller ibland till och med timmar.

Exempel: Ta Gemini, en kryptobörs i en snabbväxande bransch med komplex terminologi. I takt med att de expanderade kunde deras traditionella översättningsprocess inte hålla jämna steg. Efter att ha integrerat Smartlings AIHT- och innehållsplattformsintegrationer halverade de handläggningstiderna samtidigt som de fortfarande hanterade kryptospecifik terminologi med omsorg.

Fråga: Kan AI-översättning matcha mänsklig kvalitet?

Kort svar: Ja, med rätt inställningar.

Låt oss vara ärliga: AI-översättning har inte alltid haft det bästa ryktet när det gäller kvalitet. Från tafatta fraseringar till rena hallucinationer lämnade tidiga modeller mycket övrigt att önska. Men det förändras snabbt, särskilt för vanliga språk, där AI nu närmar sig mänsklig jämlikhet. Framsteg inom finjustering av modeller, snabb optimering och semantiska kvalitetskontroller har dramatiskt förbättrat noggrannhet och konsekvens.

Exempel: Efter att ha utbildat en modell i dess varumärkeston och innehållsstil nådde Secret Escapes punkten där många översättningar behövde liten eller ingen redigering. Deras italienska modell uppnådde i synnerhet en kvalitet som var "mycket nära mänsklig jämlikhet", vilket visar hur skräddarsydd AI kan leverera både kvalitet och varumärkesröst.

Exempel: ett Fortune 500-teknikföretag som hanterar över 50 miljoner ord årligen översatta genom enbart mänskliga arbetsflöden fann att denna metod blev alltmer opraktisk. Genom att använda AIHT sparade de 3,4 miljoner dollar under det första året, levererade översättningar 50 % snabbare och bibehöll ett genomsnittligt MQM-resultat (Multidimensional Quality Metrics) över 99.

Idag är AI-översättning inte längre en chansning när det gäller kvalitet. Med rätt modeller, mänsklig tillsyn och utbildning är det en pålitlig och kraftfull tillgång i alla lokaliseringsstrategier.

Vad är MQM?

Multidimensionella kvalitetsmått (MQM) är ett ramverk för att utvärdera översättningskvalitet. MQM hjälper till att identifiera fel, bedöma deras allvarlighetsgrad och säkerställa att både mänskliga och maskinöversättningar uppfyller era standarder.

Den får poäng för:

• Noggrannhet
• Flytande
• Konsistens
• Terminologi
• Stil

Varför det är viktigt: Ett högt MQM-resultat (nära 100) signalerar kvalitet du kan lita på, från både människor och maskiner.

Ett resultat nära 100 % betyder att din översättning är av hög kvalitet. Med andra ord behöver du inte gissa om din AI fungerar – du kan mäta den.

Upptäck rätt blandning av AI och mänsklig expertis med Smartling

AI kommer inte att lösa alla översättningsutmaningar. Och det ersätter inte mänskligt omdöme eller nyanser. Men när det används strategiskt, som en del av en flexibel och väloptimerad översättningsmix, kan det kännas ganska magiskt – och låsa upp resultat som känns transformerande.

De företag som lyckas med AI försöker inte automatisera allt. De tillämpar det med syfte: de anpassar rätt verktyg till rätt innehåll, frigör mänskliga översättare för effektfullt arbete och bygger arbetsflöden som anpassas till deras verksamhet. 

De vet att AI inte är en genväg – det är en smartare väg till mer innehåll, fler språk, högre kvalitet och lägre kostnad.

Undrar du var du ska börja? Vår senaste e-bok, Navigating the Shift: Why, when, and how to adopte AI, ger dig alla detaljer om hur du ska ta dig an denna förändring.