Nützliche und verantwortliche KI über den gesamten globalen Contentebenszyklus

Globaler Content besteht nicht einfach aus übersetzten Texten. Er verbindet Kunden auf der ganzen Welt mit Ihrer Marke. Viele Unternehmen verlassen sich jedoch noch immer auf Workflows mit Übersetzern und herkömmlicher Übersetzungstechnologie. Dadurch werden Bemühungen, die Markenbotschaft so zu adaptieren, dass globale Zielgruppen ähnlich wirksam wie die heimischen angesprochen werden, sehr kostspielig.

Mit KI-Contentservices können Unternehmen ihre globalen Contentziele im Rahmen bestehender Budgets erreichen. KI-gestützte Services verändern die Erstellung, Lokalisierung und Verbreitung von Content grundlegend. Um das Potenzial von KI-Contentservices auszuschöpfen, reicht es nicht, KI-Übersetzungen und KI-Lokalisierungen anfertigen zu lassen und darauf zu vertrauen, dass COMET oder GEMBA QE die Fehler findet. Sie benötigen eine strukturierte KI-Strategie, damit Ihre Markenstimme transportiert und die Botschaft zuverlässig und effizient vermittelt wird. Hier kommen die beiden Lionbridge-Frameworks ins Spiel:

• TRUST sorgt dafür, dass die KI transparent und zuverlässig arbeitet und an Ihren strategischen und sicherheitsrelevanten Standards ausgerichtet ist. Das Framework steht zudem für verantwortliche KI.

• REACH konzentriert sich auf messbare Geschäftsergebnisse, Zielgruppenrelevanz und menschliche Kontrolle.

Zusammen definieren diese Frameworks eine Art Ablaufplan für den effektiven Einsatz von KI in jeder Phase der Contenttransformation. Im Weiteren erläutern wir, wie die Frameworks TRUST und REACH dabei helfen, weltweit ansprechenden Content bereitzustellen, der auf Ihre geschäftlichen Ziele abgestimmt ist.

• R, ROI (Wertschöpfung): Rechtfertigen die Ergebnisse die Kosten? Es ist kein Problem, KI Texte erstellen zu lassen. Wenn die Texte nicht zu greifbaren Ergebnissen – mehr Verkäufe, Engagement Rates oder Markenbekanntheit – führt, muss das Projekt infrage gestellt werden. Manche KI-gestützte Workflows sind einfach und kostengünstig. Andere wiederum machen umfassendes Prompt-Engineering, spezielle Modelle und sorgfältige Kontrolle erforderlich. Indem die Wertschöpfung in das Zentrum der KI-Strategie gerückt wird, stellen Sie sicher, dass alle Aufwendungen für Content messbar zu einem Geschäftsziel beitragen.

• E, Engagement: Sobald Sie den Zweck (Wertschöpfung) festgelegt haben, definiert das Engagement die Zielerreichung. Was möchten Sie mit dem Content erreichen? Handelt es sich um einen CTA, der Leser zur Anmeldung oder zum Kauf auffordert? Oder soll er das Vertrauen und die Glaubwürdigkeit der Marke stärken? Das Festlegen von Zielen für das Engagement stellt sicher, dass jede KI-Ausgabe einem definierten Geschäftsziel dient.

• A, Audience (Zielgruppe): An wen richtet sich der Content? Beim Definieren der Zielgruppe müssen Kultur, Demografie und Community berücksichtigt werden. Es geht darum, Ton, Stil, Sprache und Referenzen so umzusetzen, dass der Content auf persönlicher Ebene anspricht. E gibt die Mission vor. Zugleich stellt A sicher, dass Sie – wörtlich oder im übertragenen Sinne – die richtige Sprache sprechen, um die Mission zu erfüllen.

• C, Control (Kontrolle): Sie müssen verifizieren, dass die Ziele erreicht werden und die Botschaft in der Markenstimme vermittelt wird. Überwachen Sie die Kennzahlen und die Reaktionen der Zielgruppe, prüfen Sie die Qualität des Contents, und optimieren Sie KI-Workflows mithilfe der gewonnenen Erkenntnisse. Anhand der Erkenntnisse können wiederum Prompts, Styleguides, Originaltexte und Übersetzungen kontinuierlich verbessert werden.

• H, Human in the Loop (menschliche Interaktion): Bei HITL geht es um die aktive und kontinuierliche Prüfung von Testergebnissen, die Optimierung von Prompts und die Feinjustierung der Anweisungen basierend auf den im Rahmen der Kontrolle gewonnenen Erkenntnisse. Was hier implementiert wird, ist ein dynamischer Feedbackzyklus, in dem Menschen und Maschinen voneinander lernen und so den resultierenden Content kontinuierlich verbessern.

Menschliche Interaktion (HITL) als Paradigma

Menschliche Interaktion oder „Human-in-the-loop“ (HITL) bezeichnet nicht länger eine abschließende Kontrolle zur Beseitigung von Fehlern unmittelbar vor der Veröffentlichung von Content. Sie wird vielmehr zum entscheidenden Faktor für Qualität und Skalierbarkeit in KI-gesteuerten Contentworkflows. Indem schon früh im Prozess menschliche Expertise zur Anwendung kommt, werden die Ausgaben konsistent, zuverlässig und skalierbar. Die Schritte:

1. Vorbereitende Kuratierung, das Geheimnis der Skalierung: Menschliche Experten legen Markenrichtlinien fest und erstellen Prompts, bevor sie das KI-Modell mit sorgfältig ausgewählten Beispielen trainieren. Diese vorbereitende Kuratierung macht die Skalierung möglich. Ein sauberes Fundament reduziert später die Anzahl der Fehler. Das kommt der Effizienz zugute.

2. Echtzeitüberwachung: Während die KI Content erstellt, prüfen Experten und auf Qualitätssicherung spezialisierte KI-Modelle Stichproben der Ausgaben. Das Team kann verifizieren, ob die Ausgaben den REACH-Zielen und TRUST-Leitlinien entsprechen. Dabei geht es aber nicht um Mikromanagement. Vielmehr sollen Probleme identifiziert werden, damit nicht immer wieder die gleichen Fehler auftreten.

3. Auf kontinuierlichem Feedback basierende Schleifen: Kennzahlen zum Benutzerengagement und zur Stimmung des Publikums werden wieder in die KI-Modelle gespeist. Im Laufe der Zeit wird das System vom Team optimiert, sodass menschliche Rettungsaktionen immer seltener nötig werden. Wenn Übersetzungen oder Texte nicht den Erwartungen entsprechen oder ein bestimmter Ton besser ankommt, werden diese Erkenntnisse an die KI weitergegeben. Dank dieser iterativen Verfeinerung wird das Modell kontinuierlich zuverlässiger und effizienter.

4. Vertrauen schaffen für die Implementierung im großen Maßstab: Da das Modell mit jedem menschlichen Eingriff oder Feedback zuverlässiger wird, wird KI-Vertrauen aufgebaut und zugleich die für eine verantwortliche Skalierung erforderliche Überzeugung geschaffen. So können wir mehr und besseren Content in mehr Sprachen für mehr Märkte bereitstellen.

5. Sprachliche Expertise und bedingte Anweisungen: Eine einheitliche Lösung ist für mehrsprachige Zielgruppen selten geeignet. Sprachexperten erstellen sprachspezifische Prompts und bedingte Anweisungen, die für die automatische Anpassung an unterschiedliche Zielsprachen und Contenttypen geeignet sind. Dadurch wird eine unabhängig von der Region authentische und konsistente Markenstimme erreicht.

Lionbridge-Plattform Aurora AI mit TRUST und REACH

Lionbridge setzt TRUST und REACH täglich in die Praxis um. Wichtigstes Tool ist dabei Aurora AI, unsere KI-gestützte Plattform für Content-, Übersetzungs- und Lokalisierungsservices. Das Fundament dieser Plattform bilden die Frameworks TRUST und REACH. Aurora AI verkörpert TRUST und REACH in drei wichtigen Aspekten:

1. Es handelt sich um eine Plattform für das LLM-Konfigurationsmanagement. Sie stellt sicher, dass die KI-Nutzung immer transparent erfolgt und für Kunden nützliche Ausgaben liefert.

2. Betrieben wird sie von zertifizierten Experten für Prompt-Engineering. Das Aurora-Team von Lionbridge verfügt über weitreichende und praxisbezogene Kenntnisse im Bereich des Prompt-Engineerings. Wir führen regelmäßig Schulungen durch, um auf dem aktuellen Stand der Technik zu bleiben. Zudem schulen wir immer mehr Mitarbeiter im gesamten Unternehmen.

3. Aurora stellt für die Contentfinalisierung konfigurierbare Agentic AI bereit. Aurora AI-Workflows lassen sich einfach auditieren und konfigurieren. Wir können Prozesse basierend auf den Contentzielen des Kunden systematisch auditieren und anpassen. Die LLM-Auswahl kann ebenfalls an den Zielen des Kunden ausgerichtet werden. Derzeit arbeiten wir an einer automatischen Qualitätsmessung.