Weg met Google Translate. Met de huidige kunstmatige intelligentie (AI) behoren robotzinnen en verbijsterende vertalingen tot het verleden.
In dit artikel laten we je zien hoe AI en taalvertalingen samenwerken. Leer hoe je AI kunt implementeren zonder je lokalisatieworkflows te laten ontsporen en hoe je eventuele haperingen onderweg kunt aanpakken.
Moderne AI-vertaalsystemen leren van miljarden vertaalde zinnen om patronen op te pikken die hen helpen om context, toon en zelfs culturele verwijzingen te begrijpen.
Dit is de magie achter het gordijn: AI-vertaling gebruikt neurale netwerken (denk aan digitale hersencellen die patronen leren) om enorme verzamelingen eerder vertaalde teksten te analyseren.
In tegenstelling tot oudere systemen die woorden gewoon afzonderlijk vervingen, verwerkt de huidige neurale automatische vertaling hele zinnen in één keer. Omdat het werkt op basis van zo'n enorme dataset, kunnen allerlei industrieën AI op verschillende manieren gebruiken om hun workflows bliksemsnel te maken.
Bijvoorbeeld:
Aanbiedersvan taaldiensten (LSP's) volgen de AI-golf als professionals. LSP's kunnen nu "MT post-editing" diensten aanbieden waarbij AI het zware werk van de eerste vertaling op zich neemt en menselijke experts het werk oppoetsen en perfectioneren.
In e-commerce kunnen bedrijven dankzij AI-vertalingen hun hele productcatalogus onmiddellijk in meer dan 20 talen vertalen. Dat is maar goed ook, want 75% van de consumenten koopt producten het liefst in hun moedertaal.
Voor biowetenschappelijke bedrijven staat er nog meer op het spel. Vertaling van documentatie over klinisch onderzoek of medicijninstructies? Eén verkeerd vertaald woord kan ernstige gevolgen hebben. Moderne AI zorgt voor consistentie in miljoenen woorden en signaleert terminologie die de wenkbrauwen van regelgevende instanties zou kunnen fronsen.
Stel, u levert backend gaminginfrastructuur voor het maken van multiplayer-wedstrijden, chatmoderatie en spelersanalyses.
Je doet het geweldig in Noord-Amerika en wilt uitbreiden naar Zuid-Korea en Duitsland.
Zonder lokalisatie zitten Koreaanse ontwikkelteams vast aan een Engels dashboard met onleesbare datumnotaties en foutmeldingen.
Bovendien zullen Duitse toezichthouders je platform markeren voor het ontbreken van nalevingsberichten in hun moedertaal.
Met lokalisatie voelen dashboards vertrouwd aan voor elk internationaal team. Je kunt vol vertrouwen van start gaan in de wetenschap dat je de juridische checkboxen hebt aangevinkt en dat alle gebruikers het hele platform begrijpen.
AI verandert de manier waarop taalvertalingen werken, maar niet alle AI werkt op dezelfde manier. Hier zijn de drie meest voorkomende soorten AI en hun verschillen.
MT is als de automaat van AI-vertalingen. Plug in wat je wilt en het wordt woord voor woord uitgespuugd.
Als je bijvoorbeeld Google Translate gebruikt om het menu van een Spaans restaurant in het Engels te lezen, is dat MT in actie:
Bron: Google
Afhankelijk van het type MT dat je gebruikt, kan het resultaat onhandig en letterlijk zijn of verrassend vloeiend. Hier zijn de belangrijkste verschillen:
| Type MT | Hoe het werkt |
| Regelgebaseerde automatische vertaling (RBMT) | Vertrouwt op grammaticaregels en woordenboeken om vertalingen te produceren.
Werkt goed voor eenvoudige taal, maar mist vaak idiomatische uitdrukkingen en culturele nuances. |
| Statistische automatische vertaling (SMT) | Gebruikt grote datasets van vertaalde tekst om de meest waarschijnlijke vertaling te voorspellen.
Begrijpt de betekenis niet, maar vindt patronen op basis van waarschijnlijkheid. |
| Neurale automatische vertaling (NMT) | Gebruikt deep learning en AI-modellen om context te begrijpen en natuurlijkere, vloeiendere vertalingen te produceren.
Het is de basis van moderne tools zoals DeepL en de nieuwste versies van Google Translate. |
Hoewel MT de meest gebruikte vorm van AI in vertalingen is, is nummer twee op onze lijst bezig met een snelle inhaalslag.
Generatieve AI is als het jongere, koelere neefje van MT. In plaats van gewoon patronen te volgen, creëert het tekst vanuit het niets met behulp van geavanceerde taalmodellen.
Genereerde AI-modellen - zoals GPT-4 of GPT-4.5, die ChatGPT aansturen - zijn getraind op enorme hoeveelheden gegevens in verschillende talen. Ze begrijpen context, toon en zelfs culturele verwijzingen die het digitale hoofd van MT zouden ontgaan.
Dit maakt generatieve AI nuttig voor meer dan alleen basisvertalingen.
AI kan bijvoorbeeld helpen om een Engelse marketingslogan zo te vertalen dat hij nog steeds in het Duits overkomt. Niet alleen woord voor woord, maar met dezelfde emotionele impact:
Bron: ChatGPT
Het heeft de afgelopen jaren een lange weg afgelegd, maar gen-AI is niet perfect. Net als bij andere AI-vertaaltools moeten mensen nog steeds met hun rode pennen tevoorschijn komen om accurate vertalingen te krijgen.
Zie AI-ondersteunde lokalisatietools als je superslimme hulpje bij het bewerken. In tegenstelling tot generatieve AI, waarbij nieuwe vertalingen vanuit het niets worden gemaakt, maakt deze technologie gebruik van algoritmen voor machinaal leren en vertaalgeheugens (TM) om de inhoud consistent te houden.
Stel je deze tools voor als betrouwbare grammaticale nerds met een fotografisch geheugen. Ze onthouden elke vertaling die je bedrijf ooit heeft goedgekeurd en stellen voor om die gouden zinnen opnieuw te gebruiken wanneer dat nodig is.
Het resultaat? Je inhoud klinkt natuurlijk en op maat gemaakt voor een wereldwijd publiek, of ze zich nu in Tallahassee of Timboektoe bevinden.
XTM is een perfect voorbeeld van AI-ondersteunde lokalisatie in actie. Het Advanced AI Pack zit boordevol intelligente tools om je content overzichtelijk te houden en je workflows op rolletjes te laten lopen.
Neem SmartContext, dat verder gaat dan het traditionele vertaalgeheugen. Terwijl standaard TM alleen exacte of nauwe overeenkomsten identificeert, maakt SmartContext gebruik van deep learning om context en nuance te achterhalen:
Het analyseert hoe termen in uw hele TM zijn vertaald. Vervolgens herkent het patronen en past het deze in realtime toe op nieuwe inhoud.
U blijft consistent en on-brand. En besteedt minder tijd aan vervelende revisies.
Of neem Language Guard, je AI-gevoede vangnet. Het filtert alles wat ongepast, riskant of ronduit beledigend is eruit voordat je content live gaat. Dat behoedt je voor een potentiële PR-nachtmerrie.
De grootste winst van het gebruik van AI bij het vertalen? De kostbare tijd die u bespaart.
Uit onze interne evaluaties is gebleken dat XTM Cloud en de AI-ondersteunde functies uw bedrijf 2.000 uur per maand kunnen besparen. Dat komt overeen met een heel jaar werk van één persoon. Elke maand opnieuw.
Hier zijn enkele manieren waarop AI-technologie het vertaalproces helpt verbeteren. Plus een paar andere voordelen van taalvertalingen waar je misschien nog niet aan gedacht hebt:
| Voordeel | Hoe AI-vertaling dit oplevert |
| Sneller op de markt | Directe eerste concepten, zodat menselijke vertalers zich kunnen richten op het bijschaven van de inhoud en niet vanaf nul hoeven te beginnen
Automatisch die herhaalde zinnen verwerken (niemand wil "Algemene voorwaarden" honderd keer vertalen) Zorgen voor de vervelende dingen zoals taggen, bestandsvoorbereiding en opmaak |
| Vertaalfouten tot 50%verminderen | Potentiële vertaalfouten of ontbrekende segmenten markeren zodat niets onopgemerkt blijft
Voorkeursregelsvoor formulering en opmaaktoepassen in alle talen, zelfs als er meerdere vertalers bij betrokken zijn De toon afstemmen op de stem van je merk, niet alleen woord-voor-woord nauwkeurigheid |
| Lagere lokalisatiekosten | Minder tijd besteden aan handmatige taken, zodat u in totaal minder betaalt voor vertaaldiensten
Kostbare herbewerkingcycli vermijden door lokalisatiefouten te verminderen Uw TM sneller opbouwen, waardoor elk toekomstig project kosteneffectiever wordt |
| Sneller schalen | Content automatisch aanpassen aan verschillende talen en regio's met behoud van de kernbetekenis
Updates met hoge volumes verwerken, zoals seizoenscampagnes of productlanceringen Het gemakkelijker maken om nieuwe markten of talen aan te boren zonder bestaande lokalisatieworkflows te vertragen |
Voor vertaalworkflows waarbij repetitieve taken gebruikelijk zijn, lopen de besparingen snel op. Vooral bij activiteiten op bedrijfsniveau, waar snelheid en kosten belangrijk zijn.
Met behulp van AI-functies kan een vertaalbeheersysteem (TMS) als XTM de lokalisatiekosten (met meer dan 60%) en de doorlooptijd (80%+) verlagen. Bedrijven kunnen hun gelokaliseerde output meer dan verdubbelen, met een indrukwekkende verbetering van 90%+ in vertaalkwaliteit.
Neem Johnson Controls, een wereldleider in bouwtechnologie. Het kampte met een traag vertaalproces, dat meer vertragingen veroorzaakte dan een file. Dus koppelde het XTM Cloud aan zijn eigen AI-gestuurde vertaaltool en ging aan de slag.
Het resultaat? Een slankere, slimmere opzet met een gecentraliseerd vertaalgeheugen, visuele reviewtools en geautomatiseerde workflows. Samen verkortten de AI-technologie en XTM Cloud de doorlooptijden met maar liefst vier weken. En dat bespaart Johnson Controls veel geld.
"Door de doorlooptijden te verkorten en de kosten te beheersen, kunnen we onze klanten sneller en efficiënter bereiken. Met volledige controle over ons vertaalgeheugen zorgen we ervoor dat elke term, met name industriespecifieke, nauwkeurig en consistent wordt vertaald."-
Caoimhse McGrath, Programmamanager Translation Center of Excellence
Nu je weet hoe je voordeel kunt halen uit het gebruik van AI voor vertalingen, gaan we de stappen uiteenzetten om het probleemloos in je workflow te krijgen. Geen toverstokje nodig. Gewoon een beetje planning.
Voordat u AI inschakelt, moet u eerst inventariseren wat u nu al vertaalt. En waar er misschien ruimte is om meer te doen.
Begin met een korte werksessie tussen je lokalisatieverantwoordelijke, contenteigenaren en product- of regioteams. Focus op:
Inhoudstypen. Maak een lijst van alles wat je momenteel vertaalt. Denk aan gebruikershandleidingen, UI-tekst, helpcenterartikelen, e-mails, enz. Neem ook inhoud op die u wilt vertalen maar nog niet hebt vertaald vanwege de kosten of de tijd.
Complexiteit. Identificeer inhoud met een laag risico die geen diepgaande vakkennis of culturele nuance vereist. Dit is waar AI het beste schijnt. Vooral voor het vertalen van grote volumes of repetitieve tekst die aanvoelt als tanden trekken.
Taalparen. Haal gegevens op uit je TMS of vertaalbureau om te zien welke talencombinaties je het meest gebruikt. Denk ook aan opkomende markten of talen waar je regionale teams niet zo subtiel naar hebben gehint.
Inhoudsvolume. Kijk naar het aantal woorden van recente projecten of exporteer gegevens uit je content management systeem (CMS) of vertaalsoftware. Maak een schatting van het gemiddelde maandelijkse volume per inhoudstype en talencombinatie. Spoiler alert: het is waarschijnlijk meer dan je denkt.
Deze stap hoeft niet perfect te zijn. Het doel is om gebieden met een hoog volume en een laag risico te vinden waar AI het meeste rendement kan opleveren. Je kunt altijd meer toevoegen naarmate je AI-systemen beter onder de knie krijgt.
Niet alle AI-vertaaltools zijn gelijk. Doorloop deze lijst om te controleren of potentiële tools voldoen aan de behoeften die je in stap één hebt geïdentificeerd:
Vertaalaanpak. Voor grote volumes, eenvoudige content, kan automatische vertaling voldoende zijn. Voor complexer, klantgericht materiaal zoekt u tools zoals XTM Cloud die AI-ontwerpen met menselijke bewerking ondersteunen.
Taalondersteuning. Zorg ervoor dat de tool uw belangrijkste talenparen aankan, met name minder gangbare talen of talen met specifieke dialectbehoeften. Een tool kan het Europese Spaans ondersteunen, maar hoe zit het met regionale variaties of Catalaans? XTM Cloud ondersteunt 887 talen zodat je zeker weet dat je aan alle eisen voldoet.
Kosten en prijsmodel. Is de prijs voor de AI-vertaaltool per woord? Per gebruik? De kosten kunnen snel oplopen, vooral voor grote hoeveelheden content. Weeg besparingen op korte termijn af tegen schaalbaarheid op lange termijn. XTM biedt flexibele prijzen om met je bedrijf mee te groeien.
Begin met een shortlist en test er vervolgens een of twee met echte content, via een gratis proefversie of een demoproject. Zo kunt u zien hoe de tool omgaat met uw workflow en taalparen voordat u zich vastlegt.
Weet je niet zeker waar je moet beginnen? Probeer XTM 30 dagen gratis uit.
AI is geen volledige vervanging voor menselijke vertalers, maar kan wel het zware werk doen. De kunst is om te weten waar je mensen moet inschakelen.
Laat AI de eerste opzet doen. Laat automatische vertaling de inhoud met een hoog volume en een laag risico afhandelen. Het is snel en geeft je een solide startpunt.
Wijs menselijke reviewers toe waar het belangrijk is. Schakel voor complexe of klantgerichte content professionele vertalers in om de toon, duidelijkheid en culturele relevantie te beoordelen en aan te passen.
Verdeel de werklast. Laat AI de terminologische consistentie en opmaak beheren. Menselijke vertalers kunnen zich richten op nuance en nauwkeurigheid.
Bouw feedbacklussen. Zorg ervoor dat je menselijke bewerkingen bijhoudt, zodat het systeem kan leren en zich na verloop van tijd kan verbeteren.
Je hoeft niet te kiezen tussen snelheid en kwaliteit. Vraag maar aan taaldienstverlener Tilde, die onder druk staat om grote hoeveelheden content snel te verwerken.
Tilde heeft zijn adaptieve MT-engine rechtstreeks aangesloten op zijn CAT-tool (computerondersteund vertalen), zodat de technologie leert van de bewerkingen van zijn vertalers en na verloop van tijd slimmer wordt.
Voor een dergelijke snelheid heb je structuur nodig. Dat is waar XTRF by XTM om de hoek komt kijken.
Het bedrijfsbeheerplatform voor vertalingen zorgt voor de praktische zaken: leveranciers- en projectbeheer, financiële administratie, rapportage - de saaie maar cruciale dingen.
"Zonder de ondersteuning van het XTRF-team zouden we waarschijnlijk nog steeds worstelen om deze nieuwe, verbeterde workflow van de grond te krijgen. Maar het meest indrukwekkend was misschien wel de tijd die nodig was om het vertaalmanagementplatform te implementeren. Het klinkt misschien moeilijk te geloven, maar het kostte ons minder dan zes maanden om al onze activiteiten over te zetten van ons oude systeem naar XTRF."-
Tilde Team
Doordat XTRF alles in goede banen leidde, konden de teams van Tilde zich concentreren op kwaliteit en opschalen zonder oververmoeid te raken.
AI werkt het beste als het naadloos in je huidige opstelling past. Niet als het als een aparte tool wordt toegevoegd. Of erger nog, een bijkomstigheid.
Niet op elkaar aangesloten platforms creëren ruimte voor fouten en dwingen je team om digitaal te hinkelen tussen systemen. Hier lees je hoe je alles in goede banen leidt:
Gebruik API's om workflows te automatiseren. API's kunnen acties triggeren zoals het verzenden van content voor vertaling wanneer deze is goedgekeurd of het synchroniseren van voltooide vertalingen terug naar je CMS.
Kies een tool die de communicatie niet verstoort. Je vertalers gebruiken al tools zoals Slack of Teams. Als je AI-oplossing updates naar diezelfde kanalen kan sturen, bespoedig je feedbacklussen en houd je iedereen op één lijn.
Verbinden met je TMS of CMS. Kies AI-vertaaltools die integreren met de software die je al gebruikt. XTM Cloud integreert bijvoorbeeld met Hubspot, zodat je vertalingen kunt toevoegen waar je schrijft in plaats van heen en weer te gaan tussen tools.
Bouw AI in je bestaande workflow en het zal je vertalers en marketingteams ondersteunen zonder ze te vertragen.
Zelfs de beste AI heeft een tweede paar ogen nodig. Een sterk QA-proces helpt bij het opsporen van fouten en zorgt ervoor dat je vertaalde inhoud elke keer weer goed klinkt.
Gebruik nabewerking voor content met grote impact. Laat menselijke vertalers de AI-uitvoer controleren voor alles wat publiekelijk, gereglementeerd of juridisch gevoelig is.
Maak beoordelingschecklists. Zorg ervoor dat reviewers niet alleen op grammatica controleren, maar ook op zaken als toon en opmaak.
Fouten en patronen bijhouden. Registreer veelvoorkomende problemen zodat je prompts kunt bijstellen of je broncontent kunt aanpassen.
Neem stappen om de juiste QA in te stellen en je zult je AI-vertaalde content met vertrouwen de wereld in kunnen sturen.
Om het gemakkelijker te maken, heeft XTM Cloud LQA (Linguist Quality Assessment) ontwikkeld.
Dit ingebouwde scoringssysteem voor vertaalkwaliteit houdt vertaalfouten bij op basis van volume, ernst en type (zoals nauwkeurigheid of terminologie). Zo kunt u precies zien waar uw vertaalproces moet worden bijgesteld:
Uw LQA wordt samen met andere statistieken weergegeven op uw business intelligence dashboard. Zo kunt u vertaalproblemen snel opsporen en oplossen.
De vooruitgang op het gebied van AI heeft voor doorbraken gezorgd die ooit voor onmogelijk werden gehouden. Maar zoals elke technologie is ook deze niet zonder gebreken.
Hier zijn enkele uitdagingen waar je rekening mee moet houden als je AI gaat gebruiken bij vertalingen, plus hoe je ze kunt overwinnen.
Als je AI gebruikt om content te vertalen, zoals vertrouwelijke klantcontracten, onderzoeksrapporten of gevoelige bedrijfsinformatie, heb je te maken met gegevens die extra bescherming nodig hebben.
AI-tools moeten strenge regels volgen om uw gegevens veilig te houden. Maar hier zit het addertje onder het gras: veel AI-systemen verwerken en slaan gegevens op om hun vertaalmodellen te verbeteren.
Zonder de juiste beveiligingen loop je het risico dat je gevoelige gegevens blootlegt. Dat kan ernstige gevolgen hebben, vooral als je werkt met intellectueel eigendom of privéonderzoek. Bijvoorbeeld:
Onder de Europese GDPR-regels kunnen boetes voor AI-gerelateerde datalekken 7% van de wereldwijde omzet of €35 miljoen kosten, afhankelijk van welk bedrag hoger is.
In de VS kun je op grond van wetten op staatsniveau, zoals de Virginia Consumer Data Protection Act (VCDPA) of de California Consumer Privacy Act (CCPA), boetes krijgen die kunnen oplopen tot $7.500 per overtreding.
Tip: Zorg ervoor dat je AI-tools transparant zijn over hoe ze met je input omgaan. Ga op zoek naar platforms die garanderen dat ze uw inhoud niet opslaan of gebruiken om hun modellen te trainen. XTM ondersteunt dit met uitgebreide documentatie. Zo weet u precies hoe we uw vertaalgegevens beschermen en gebruiken.
De meeste AI is goed in directe vertaling, maar we hebben al laten zien dat lokalisatie iets heel anders is. Het gaat erom dat je boodschap echt aanslaat bij een lokaal publiek.
Het probleem met traditionele AI? Het mist vaak belangrijke culturele nuances. Denk aan lokale voorkeuren of uitdrukkingen. Als deze niet goed worden vertaald, kan je content vreemd overkomen.
Het domino-effect kan enorm zijn. Taalbarrières kunnen leiden tot verlies van betrokkenheid of zelfs schade aan de reputatie van je merk.
Tip: Kies om dit tegen te gaan een AI-vertaaltool die is ontworpen voor lokalisatie, niet alleen voor vertaling. XTM Cloud is een TMS dat voor beide is ontworpen, met lokalisatiespecifieke functionaliteit zoals een TM met AI-ondersteuning voor consistentie en terminologiebeheer om de stem van je merk op alle markten af te stemmen.
78% van de organisaties gebruikt AI in ten minste één bedrijfsfunctie. Ondanks de populariteit van AI zal niet iedereen in de vertaalindustrie meteen juichen bij de gedachte om robots in hun workflow op te nemen.
Men is vaak bang dat nieuwe technologie menselijke vertalers zal vervangen, maar dat is niet het geval. AI is er om te helpen.
Tip: De sleutel tot het wegnemen van zorgen is duidelijke communicatie. Leg vanaf het begin uit hoe AI zal worden gebruikt en waar menselijke inbreng nog steeds cruciaal is.
Zorg voor praktische training zodat uw vertalers kunnen zien hoe AI de taken uitvoert waar ze stiekem bang voor zijn. Zoals het dubbelchecken van de consistentie van terminologie of het proeflezen van grote hoeveelheden content.
Zodra mensen zich realiseren dat AI hen vrijmaakt om zich te richten op de meer creatieve en complexe aspecten van het vertalen, zal het veel gemakkelijker zijn om hun buy-in te krijgen.
Er gaapt een kloof ter grootte van de Grand Canyon tussen het hebben van AI-tools en weten hoe ze effectief te gebruiken.
Zonder de juiste begeleiding kunnen je glimmende nieuwe AI-tools eindigen als die hometrainer in je garage. Met de beste bedoelingen gekocht en nu stof aan het verzamelen.
Tip: Overbrug deze kloof door AI-kampioenen aan te wijzen binnen je vertaalteam. Identificeer technisch onderlegde vertalers die zich de tools eerst eigen kunnen maken en vervolgens kunnen dienen als interne mentoren en probleemoplossers.
Om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen, kun je je AI-kampioenen aanmoedigen om onze XTM-webinars te volgen. Ze zijn een geweldige plek om door de ruis rond AI heen te prikken en praktisch advies te krijgen.
Het gebruik van AI in vertalingen is als een superkracht voor bedrijven die hun workflows willen versnellen zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit. Natuurlijk kent elke held uitdagingen, maar met een proactieve aanpak kun je daar gemakkelijk overheen springen.
Als je overweegt om AI te implementeren in je vertaalproces, begin dan klein. Identificeer de gebieden waar AI je de meeste tijd kan besparen en integreer het in je workflow. Breid dan uit naarmate je groeit.
Zien is geloven. Boek een demo met XTM om onze AI-ondersteunde tools in actie te zien.