IA útil y responsable a lo largo del ciclo de vida del contenido global

El contenido global no es solo un texto traducido: es la forma en que su marca contacta con clientes de todo el mundo. Sin embargo, muchas organizaciones aún dependen de flujos de trabajo basados en traductores, cuya tecnología de traducción está obsoleta. Con esta elección, las iniciativas para adaptar los mensajes y atraer a los consumidores globales con un impacto similar al de sus mercados nacionales suelen ser prohibitivamente costosas.

Los servicios de contenido de IA ayudan a las empresas a alcanzar sus objetivos de contenido globales dentro de los presupuestos existentes. Los servicios impulsados por IA están transformando la creación, localización y distribución de contenido. Para aprovechar al máximo el potencial de los servicios de contenido de IA, no basta con traducir y localizar todo mediante IA, y luego esperar que COMET o GEMBA QE detecten los errores. Necesita una estrategia de IA estructurada para preservar la voz de su marca y garantizar que el mensaje se transmita de manera fiable y eficiente. Aquí es donde entran en juego los dos marcos de trabajo de Lionbridge:

• TRUST: garantiza que la IA sea transparente, fiable y acorde con los estándares estratégicos y de seguridad. Protege el uso responsable de la IA.

• REACH: se centra en resultados comerciales cuantificables, la relevancia para el público y la supervisión humana.

Juntos, estos marcos ofrecen una hoja de ruta para un uso eficaz de la IA en cada etapa del ciclo de vida de la transformación de contenido. Continúe leyendo para saber cómo los marcos TRUST y REACH pueden ayudarlo a ofrecer contenido con resonancia global acorde con sus objetivos comerciales.

• R, ROI (Rendimiento de la inversión): el ROI permite determinar si los beneficios de una empresa superan los costes. Producir contenido generado por IA es sencillo. Sin embargo, si no produce resultados tangibles (como mayores ventas, tasas de participación o reconocimiento de marca), es básicamente un proyecto vacío. Algunos flujos de trabajo impulsados por la IA son simples y de bajo coste. Otros implican una ingeniería de prompts intensiva, modelos especializados y una supervisión minuciosa. Al basar la estrategia de IA en el ROI, se garantiza que cada dólar invertido en contenido se alinee con un objetivo comercial cuantificable.

• E, Engagement (Interacción): una vez identificada su motivación (ROI), es la interacción la que ayuda a definir los objetivos. ¿Qué intenta lograr con este contenido? ¿Es una llamada a la acción lo que va a llevar a los lectores a registrarse o comprar? ¿O una iniciativa de legitimación de la marca para reforzar la confianza y la credibilidad? Al establecer objetivos de interacción, se asegurará de que cada resultado generado por la IA responda a un objetivo empresarial concreto.

• A, Audience (Audiencia): ¿a quién se dirige? La audiencia es donde se tienen en cuenta la cultura, la demografía y las preferencias de la comunidad. Deberá ajustar el tono, el estilo, el lenguaje y las referencias para que el contenido resuene de manera personal. En otras palabras, la "E" establece la misión y la "A" garantiza que se esté hablando el idioma correcto, literal o figuradamente, para cumplir esa misión.

• C, Control: el control consiste en verificar si la empresa está logrando cumplir los objetivos de interacción, y transmitir el mensaje y el tono de la marca. Realice un seguimiento de los KPI, supervise la respuesta del público, verifique la calidad del contenido y utilice los datos obtenidos para optimizar los flujos de trabajo de IA. Cerrar este ciclo proporciona una justificación para la mejora continua de las indicaciones, las pautas de estilo, el texto original y las traducciones.

• H, Human in the Loop (Intervención humana): una colaboración activa y constante, en la que los humanos revisen los resultados de las pruebas, mejoren los prompts y ajusten las instrucciones en función de los datos de control, es la base de cualquier proceso con intervención humana. Es un ciclo de retroalimentación dinámico, en el que los humanos y las máquinas aprenden unos de otros y mejoran constantemente los resultados del contenido.

El paradigma evolutivo de la intervención humana

«Human in the loop» (HITL), o intervención humana, ya no hace referencia al punto de control final en el que se corrigen posibles errores antes de una entrega. Actualmente es el impulsor fundamental tanto de la calidad como de la escalabilidad en los flujos de trabajo de contenido impulsados por IA. Al incluir la experiencia humana desde el principio y de manera constante, se obtienen resultados coherentes, fiables y escalables. Aquí le explicamos cómo:

1. Las pautas iniciales son el secreto de la escalabilidad: los expertos humanos se encargan de definir las directrices de una marca y diseñar los prompts para, después, entrenar el modelo con los ejemplos más adecuados. Estas pautas iniciales son las que permiten la escalabilidad. Establecer las bases adecuadas garantiza menos errores en el futuro para que pueda llegar a todos los mercados de manera eficiente.

2. Supervisión en tiempo real: a medida que la IA crea contenido, los expertos y las IA de calidad especializadas revisan los resultados de manera puntual. A continuación, el equipo puede comprobar si los resultados son acordes con los objetivos del marco REACH y las restricciones de seguridad del marco TRUST. No se trata de controlar cada detalle. Esta parte consiste en identificar los problemas para evitar cometer los mismos errores una y otra vez.

3. Bucles de retroalimentación continuos: sus modelos de IA se alimentan con las métricas de interacción de los usuarios y el sentimiento de la audiencia. Con el tiempo, el equipo optimiza el sistema para reducir la necesidad de «asistencia humana» constante. Si las traducciones o el contenido no cumplen las expectativas, o si hay ciertos tonos de comunicación que tienen más repercusión, el equipo facilita esta información a la IA. Con el tiempo, este refinamiento iterativo significa que el modelo se vuelve más fiable y eficiente.

4. Fomento de la confianza para una implementación a gran escala: al aumentar la fiabilidad del modelo cada vez que el equipo humano interviene o aporta información, también aumenta la confianza en la IA y la seguridad necesarias para ampliar su uso de manera responsable. Ofreceremos más y mejores contenidos, en más idiomas y para más mercados.

5. Experiencia lingüística e instrucciones condicionales: el uso de un modelo único rara vez funciona para públicos multilingües. Los expertos lingüísticos elaboran indicaciones específicas para cada idioma e instrucciones condicionales para adaptarse automáticamente a cada idioma de destino y tipo de contenido. Esto garantiza que la voz de su marca siga siendo auténtica y coherente, independientemente de la región.

La plataforma Aurora AI de Lionbridge y los marcos TRUST y REACH

Lionbridge utiliza a diario los marcos TRUST y REACH, pero la forma más importante en que hace uso de ellos es a través de Aurora AI, nuestra plataforma basada en IA para servicios de creación de contenido, traducción y localización. Construimos esta plataforma basándonos en los principios clave de TRUST y REACH. Estas son las tres formas en las que Aurora AI incorpora los marcos TRUST y REACH:

1. Es una plataforma de gestión de configuración de LLM. Esta funcionalidad garantiza que el uso de la IA sea siempre transparente y ofrezca resultados útiles para los clientes.

2. Su gestión está en manos de personal de ingeniería de prompts certificado. El equipo de Aurora AI de Lionbridge posee amplios conocimientos institucionales acerca de la ingeniería de prompts. Realizamos cursos constantemente para mantenernos actualizados y continuamos formando a más personas en toda la empresa.

3. Aurora ofrece una IA autónoma personalizable para la finalización del contenido. Es fácil auditar y personalizar los flujos de trabajo de Aurora AI. En función de los objetivos de contenido del cliente, podemos auditar o cambiar los procesos sistemáticamente. También se pueden combinar distintos LLM para satisfacer los objetivos del cliente. A continuación, estamos desarrollando la capacidad de proporcionar una medida de calidad automatizada.