AI utile e responsabile nel ciclo di vita dei contenuti globali

I contenuti globali non sono semplicemente testi tradotti: sono il modo in cui il vostro brand si connette con clienti di tutto il mondo. Tuttavia, molte organizzazioni si affidano ancora ai flussi di lavoro guidati dai traduttori e alla tecnologia di traduzione tradizionale. Questa scelta spesso rende proibitivo, in termini di costi, adattare i messaggi e coinvolgere i consumatori globali con risultati simili a quelli prodotti nei mercati locali.

I servizi di contenuti basati sull'AI aiutano le aziende a raggiungere gli obiettivi per i contenuti globali nel rispetto dei budget esistenti. I servizi basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di rivoluzionare la creazione, la localizzazione e la distribuzione di contenuti. Per sfruttare al massimo il potenziale dei servizi per i contenuti basati sull'AI non è sufficiente affidarsi a semplici processi di traduzione e localizzazione basate sull'intelligenza artificiale sperando poi che uno strumento come COMET o GEMBA QE rilevi eventuali errori. Serve una strategia strutturata in materia di intelligenza artificiale per preservare la voce del brand e concentrarsi su un messaggio che sia efficace e affidabile. È qui che entrano in gioco i due framework Lionbridge, TRUST e REACH.

• TRUST: assicura che l'uso dell'intelligenza artificiale avvenga in modo trasparente, affidabile e in linea con gli standard strategici e di sicurezza. Garantisce un uso responsabile dell'intelligenza artificiale.

• REACH: è incentrato su risultati aziendali misurabili, rilevanza per i destinatari e supervisione umana.

Insieme, questi framework offrono una roadmap per usare l'AI in modo efficace in ogni fase del ciclo di vita di trasformazione dei contenuti. Continuate a leggere per scoprire come i framework TRUST e REACH possono aiutarvi a fornire contenuti di risonanza globale che si allineano agli obiettivi aziendali.

• R, ROI (ritorno sull'investimento): il ROI risponde alla domanda "I benefici superano i costi?". Produrre testi con l'intelligenza artificiale è facile. Tuttavia, se non produce ritorni tangibili (ad esempio un aumento delle vendite, dei tassi di coinvolgimento o della notorietà del brand), è fondamentalmente un progetto di vanità. Alcuni flussi di lavoro basati sull'AI sono semplici e a basso costo, altri richiedono la progettazione di prompt complessi, l'uso di modelli specializzati e una supervisione accurata. Associando la strategia AI al ROI è possibile assicurarsi che ogni euro speso nei contenuti sia direttamente correlato a un obiettivo aziendale misurabile.

• E, Engagement (coinvolgimento): una volta chiarita la motivazione (il ROI), il coinvolgimento definisce gli obiettivi. Cosa state cercando di ottenere con questo contenuto? Si tratta di una CTA che spinge i lettori a iscriversi o a comprare? O volete un testo che rafforzi l'autorevolezza e la credibilità del brand? La definizione di obiettivi correlati al coinvolgimento assicura che ciascun contenuto prodotto dall'AI serva a un preciso obiettivo aziendale.

• A, Audience (pubblico): a chi vi state rivolgendo? Qui entrano in gioco cultura, aspetti demografici e preferenze della comunità. Modificherà il tono, lo stile, il linguaggio e i riferimenti in modo che il contenuto risuoni a livello personale. In altre parole, la "E" definisce la missione, mentre la "A" assicura che stiate parlando la lingua giusta, in senso letterale o figurato, per portare a termine con successo la missione.

• C, Control (controllo): il controllo serve a verificare se state raggiungendo gli obiettivi di coinvolgimento e se il messaggio viene trasmesso correttamente, insieme alla voce del brand. Tracciate i KPI, monitorate la risposta del pubblico, verificate la qualità dei contenuti e integrate le informazioni ottenute nei flussi di lavoro dell'intelligenza artificiale. La chiusura di questo ciclo fornisce una motivazione per il miglioramento continuo dei suggerimenti, delle linee guida di stile, della copia originale e delle traduzioni.

• H, Human in the Loop (intervento umano): il fulcro di questo aspetto è una collaborazione attiva e continua, in cui gli esseri umani rivedono gli output di test, perfezionano i prompt e modificano le istruzioni sulla base dei dati raccolti durante la fase di controllo. Si tratta di un ciclo di feedback dinamico, in cui gli esseri umani e le macchine imparano l'uno dall'altro e quindi migliorano costantemente i risultati dei contenuti.

L'evoluzione del paradigma dell'intervento umano

"Human-in-the-loop" (HITL) non si riferisce più a un punto di controllo finale per ripulire gli errori prima della consegna. Ora è il fattore critico della qualità e della scalabilità nei flussi di lavoro di contenuti guidati dall'intelligenza artificiale. Coinvolgendo l'esperienza umana presto e spesso, si ottiene un risultato coerente, affidabile e scalabile. Ecco come:

1. Preparazione iniziale - Il segreto per la scalabilità: gli esperti definiscono le linee guida del brand e creano i prompt, inserendo quindi nel modello esempi accuratamente selezionati. Questa curatela anticipata è l'abilitatore della scalabilità. Stabilendo le giuste basi, si riducono gli errori in seguito, in modo da poter raggiungere in modo efficiente tutti i mercati.

2. Supervisione in tempo reale: man mano che l'intelligenza artificiale genera i contenuti, esperti umani e sistemi AI specializzati nel controllo qualità effettuano controlli a campione. Il team può verificare che l'output sia in linea con gli obiettivi del framework REACH e le linee guida del framework TRUST. Non si tratta di microgestione. Questa parte riguarda l'identificazione dei problemi per evitare di commettere sempre gli stessi errori.

3. Cicli di feedback continui: le metriche relative al coinvolgimento degli utenti e al sentiment dei destinatari confluiscono di nuovo nei modelli AI. Con il passare del tempo, il team ottimizza il sistema, riducendo la necessità di costanti interventi umani di emergenza. Se una traduzione o un testo non soddisfa le aspettative, o se un determinato tono ottiene risultati migliori, queste informazioni vengono trasmesse all'intelligenza artificiale. Nel tempo, questo perfezionamento iterativo significa che il modello diventa più affidabile ed efficiente.

4. Incentivazione della fiducia per una distribuzione su vasta scala: poiché il modello diventa più affidabile ogni volta che un essere umano interviene o fornisce un feedback, è possibile rafforzare la fiducia nell'intelligenza artificiale e creare le basi per una scalabilità responsabile. Offriremo più contenuti e migliori, in più lingue, per più mercati.

5. Competenza linguistica e istruzioni condizionali: con un pubblico multilingue raramente esiste una soluzione che va bene per tutti. Gli esperti linguistici creano prompt specifici per la lingua e istruzioni condizionali che si adattano automaticamente a ciascuna lingua di destinazione e a ciascun tipo di contenuto. Ciò assicura che la voce del brand rimanga autentica e coerente, indipendentemente dal paese.

La piattaforma Lionbridge Aurora AI e i framework TRUST e REACH

Lionbridge applica ogni giorno i principi dei framework TRUST e REACH, ma lo strumento più importante che contribuisce a realizzare questo obiettivo è Aurora AI, la nostra piattaforma basata sull'intelligenza artificiale per i servizi di traduzione, di localizzazione e di contenuti. Abbiamo costruito questa piattaforma basandoci sui principi chiave dei framework TRUST e REACH. Ecco tre modi in cui Aurora AI li incarna:

1. È una piattaforma di gestione della configurazione degli LLM. Questa funzionalità assicura che l'impiego dell'AI sia sempre trasparente e fornisca risultati utili ai clienti.

2. È gestita da esperti certificati in progettazione dei prompt. Il team di Lionbridge Aurora ha una conoscenza approfondita e consolidata della progettazione di prompt. Organizziamo costantemente corsi di formazione per rimanere aggiornati e continuiamo a formare altre persone in tutta l'azienda.

3. Aurora offre un'AI agenziale personalizzabile per la finalizzazione dei contenuti. È facile verificare e personalizzare i flussi di lavoro di Aurora AI. In base agli obiettivi dei clienti per i contenuti, possiamo controllare o modificare sistematicamente i processi. Possiamo anche combinare diversi LLM per raggiungere i risultati desiderati. Stiamo poi sviluppando la capacità di fornire una misura di qualità automatizzata.