In 2025 gonsde de lokalisatiewereld van opwinding over het potentieel van AI. Maar die opwinding omzetten in echte resultaten? Dat was het lastige deel.
Nu, aan de vooravond van 2026, stropen teams hun mouwen op en zoeken ze uit hoe ze AI daadwerkelijk kunnen laten werken in hun dagelijkse werkzaamheden.
Onlangs zijn we met vier lokalisatie-experts om de tafel gaan zitten om dit probleem aan te pakken.
Hieronder delen we drie van de grootste trends die de lokalisatie in 2026 vormgeven, rechtstreeks uit onze paneldiscussie en ondersteund door onze publieksenquête.
In 2025 testten lokalisatieteams het potentieel van AI door pilot na pilot uit te voeren.
Conferenties gonsden van de theoretische discussies over de impact van AI. Maar naarmate het jaar vorderde, veranderde er iets.
Alessandra Binazzi legt uit:
"2024 was echt het jaar van POC en pilots, organisaties waren niet alleen aan het experimenteren - ze probeerden een steile leercurve bij te houden en relevante toepassingen voor deze technologieën te vinden."
Die experimentele fase heeft plaatsgemaakt voor iets praktischer.
Meer dan 80% van de lokalisatieleiders die we hebben ondervraagd als onderdeel van het webinar, noemde "praktische AI-implementatie en workflowintegratie" als hun topprioriteit voor 2025.
Lokalisatieteams geven prioriteit aan drie belangrijke gebieden:
De tijd van experimenteren is voorbij. Toonaangevende organisaties implementeren productieklare oplossingen.
Dit betekent het integreren van AI-tools in bestaande workflowsen het meten van concrete bedrijfsresultaten. De focus is verschoven van wat het zou kunnen doen naar wat het vandaag betrouwbaar kan leveren.
Begin met het selecteren van gerichte use cases waarbij AI je workflow duidelijk kan verbeteren - zoals het vooraf verwerken van content of het controleren van de kwaliteit - in plaats van te proberen alles van de ene op de andere dag te transformeren.
Het gaat erom AI voor jou te laten werken, niet andersom.
AI geeft menselijke rollen een nieuwe vorm, maar vervangt ze niet.
Bruno Herrmann, Global Advisor bij International Achievers Group, benadrukt de behoefte aan "nieuwe toolsets, skillsets en mindsets".
Bedrijven investeren in kwaliteitsevaluatie van AI-resultaten, prompt engineering, taalgegevensbeheer en AI-projectbeheer.
Dit zijn niet zomaar functietitels - het zijn opkomende specialisaties die de kloof overbruggen tussen AI-mogelijkheden en bedrijfsbehoeften.
De focus is verschoven van AI-mogelijkheden naar zakelijke impact.
Irma pleit voor een "gefaseerde aanpak", te beginnen met bewustwording van de mogelijkheden en beperkingen van AI, vervolgens de gereedheid van de organisatie en ten slotte het meten van de effectiviteit aan de hand van concrete bedrijfsresultaten.
Deze methodische aanpak helpt organisaties de hype-cyclus te vermijden en zich te richten op duurzame implementatie.
AI belooft feilloos om te gaan met elk talenpaar. Maar de realiteit is complexer.
"Bijna de helft van de taalgegevens die worden gebruikt om openbare grote taalmodellen te trainen, is Engels, dan is er nog een klein percentage van de Europese toptalen, en het wordt steeds kleiner voor andere talen" , legt Alison Toon, Senior Analist bij CSA Research, uit.
Deze onbalans creëert aanzienlijke uitdagingen voor wereldwijde bedrijven.
Populaire AI-modellen presteren goed voor veelgebruikte talenparen zoals Engels naar Spaans of Frans. Maar de prestaties nemen aanzienlijk af voor talen met minder trainingsgegevens.
Bedrijfslokalisatie omvat vaak 60 tot 70 talen, dus bedrijven kunnen niet vertrouwen op een standaard AI-oplossing.
Om deze uitdaging te overwinnen, moet je gebruikmaken van bestaande vertaalactiva. Dit zijn onder andere jarenlange vertaalgeheugens, terminologiedatabases en stijlgidsen.
Het resultaat?
Workflows op maat van uw merk en klanten.
Gebruik een AI-first aanpak voor talen met een hoge bron van informatie, combineer AI met traditionele MT voor middelhoge talen en handhaaf de traditionele aanpak voor minder gangbare talen.
Traditionele MT gaat niet weg. Het wordt onderdeel van een bredere toolkit.
"Je kunt traditionele MT niet zomaar achterhaald verklaren ten gunste van grote taalmodellen - ze zijn er nog niet, elke technologie heeft zijn sterke punten, vooral als je verder kijkt dan de grote Europese talen." benadrukt Toon.
De sleutel is weten wanneer je elk hulpmiddel moet gebruiken:
Sommige projecten vereisen echter beide. Een wereldwijde website kan bijvoorbeeld eenvoudige ondersteuningscontent combineren met boeiende klantverhalen.
Het doel is om de sterke punten van elke technologie te benutten en tegelijkertijd de zwakke punten te compenseren.
In plaats van AI lukraak toe te passen, kiezen toonaangevende organisaties voor een strategische aanpak bij het organiseren van middelen.
Dit is hoe:
"De volwassenheid van talen en talencombinaties gaat het verschil maken", zegt Ian Evans, CEO van XTM International. "Je moet in staat zijn om intelligentie te gebruiken in je workflow."
De opkomst van AI heeft de manier veranderd waarop lokalisatieteams denken over kwaliteit.
"We zien een echte verandering in focus," legt Alison Toon uit. "We verschuiven van het tellen van spelfouten naar echt risicobeheer met betrekking tot taal en inhoud."
Deze verschuiving weerspiegelt een dieper begrip van wat kwaliteit in 2025 betekent.
Traditionele kwaliteitscontroles beperken zich tot grammatica en terminologie. Vandaag de dag is een uitgebreidere aanpak nodig:
"Organisaties kijken van hogerhand naar kwaliteit", merkt Toon op. "Ze helpen evalueren welke soorten content verwerkt moeten worden door grote taalmodellen, automatische vertaling, menselijke review of puur menselijke vertaling."
Gegevensbeveiliging is een cruciaal onderdeel geworden van de kwaliteitsmanagementmix. Volgens Toon gaat de beveiligingsproblematiek tegenwoordig veel verder dan alleen gegevensbescherming.
Bedrijven moeten klantgegevens en gevoelige inhoud beschermen tijdens de AI-verwerking. Het bijhouden van duidelijke gegevens over de herkomst van content en de verwerkingsmethoden is essentieel voor beveiliging en compliance.
Er is ook een toenemende druk rond waar en hoe gegevens door AI-systemen bewegen. Organisaties moeten voldoen aan regionale vereisten op het gebied van gegevensverblijven en volledige transparantie bieden over de manier waarop ze AI gebruiken in hun contentworkflows.
"Een paar jaar geleden was beveiliging slechts één vakje om af te vinken", legt Toon uit. "Nu krijg je vragenlijsten van 50 tot 100 pagina's over informatiebeveiliging als je een leverancier bent van een grote onderneming."
Bedrijven staan voor een steeds grotere uitdaging met AI-taalmodellen.
In tegenstelling tot traditionele MT kunnen deze modellen niet eenvoudig worden getraind om overeen te komen met de merkstem.
"De output is moeilijker te controleren en het is niet zo eenvoudig om deze modellen te trainen zoals we MT hebben getraind, je kunt het niet gewoon je vertaalgeheugen geven en verwachten dat het begint te spreken zoals jij", legt Alessandra Binazzi uit.
De oplossing ligt in een evenwichtige aanpak:
De AI-hype heeft hoge verwachtingen gewekt in de lokalisatiesector. Vandaag de dag gaat het om echte bedrijfswaarde in plaats van theoretische mogelijkheden.
Bedrijven die succesvol zijn, zullen AI-mogelijkheden combineren met menselijke expertise, sterke kwaliteitsbeheerpraktijken hanteren en slimme strategieën ontwikkelen voor het omgaan met verschillende talenparen.
Er vindt een belangrijke verschuiving plaats en die verandert de manier waarop organisaties tegen lokalisatie aankijken. Het is niet langer een ondersteunende functie, maar een strategische pijler die vormgeeft aan de manier waarop bedrijven uitbreiden naar nieuwe markten.