Användbar, ansvarsfull AI över hela den globala innehållslivscykeln

Globalt innehåll handlar inte bara om översatt text, utan om hur ditt varumärke når ut till kunder över hela världen. Många organisationer förlitar sig dock fortfarande på översättardrivna arbetsflöden och äldre översättningsteknik. Detta leder ofta till kostsamma projekt för att anpassa budskap och engagera globala kunder med samma resultat som på hemmamarknaden.

AI-innehållstjänster hjälper företag att nå sina globala innehållsmål inom befintliga budgetar. AI-baserade tjänster håller på att rita om spelplanen för skapande, lokalisering och distribution av innehåll. För att dra maximal nytta av AI-innehållstjänster krävs mer än att använda grundläggande AI-översättning och AI-lokalisering och sedan hoppas att COMET eller GEMBA QE upptäcker eventuella fel. Du behöver en strukturerad AI-strategi för att bevara din varumärkesröst och fokusera på budskapet som levererar tillförlitligt och effektivt. Det är här Lionbridges två ramverk kommer in i bilden:

• TRUST: Säkerställer att AI är transparent, pålitlig och i linje med affärsstrategier och säkerhetsstandarder. Det skyddar ansvarsfull AI-användning.

• REACH: Fokuserar på mätbara affärsresultat, relevans för målgrupper och övervakning med en människa i processen.

Tillsammans erbjuder ramverken en handlingsplan för att effektivt använda AI under hela livscykeln för innehållsanpassning. Läs vidare för att ta reda på hur TRUST- och REACH-ramverken kan hjälpa dig att leverera innehåll som tas väl emot av en global publik och är i linje med dina affärsmål.

• R, ROI (avkastning): Avkastning handlar om att besvara följande fråga: ”Är fördelarna större än kostnaderna?”. Det är enkelt att massproducera AI-innehåll. Men om det inte ger påtaglig avkastning – som ökad försäljning, engagemang eller varumärkeskännedom – är det i grunden ett ytligt projekt. Vissa AI-baserade arbetsflöden är enkla och billiga. Andra inkluderar omfattande utformning av prompter, skräddarsydda modeller och detaljöversikter. Genom att förankra AI-strategin i avkastningen säkerställer du att varje krona som spenderas på innehåll är i linje med ett mätbart affärsmål.

• E, Engagement (engagemang): När du väl vet vad som driver dig (avkastning) är det engagemanget som definierar dina mål. Vad försöker du åstadkomma med detta innehåll? Är det en CTA som uppmanar läsaren att prenumerera eller handla? Eller en varumärkesidentifikation för att stärka förtroende och trovärdighet? Genom att ställa upp mål för engagemanget ser du till att varje enskilt AI-resultat bidrar till formulerade affärsmål.

• A, Audience (målgrupp): Vem pratar du med? Målgruppen definieras med hänsyn till kultur, demografi och preferenser i lokalsamhället. Du kommer att justera ton, stil, språk och referenser så att din målgrupp tilltalas av innehållet på en personlig nivå. Med andra ord sätter ”E” tonen för uppdraget och ”A” säkerställer att du talar rätt språk, bokstavligen eller bildligt, för att lyckas med det uppdraget.

• C, Control (kontroll): Du behöver kontrollera om du uppfyller engagemangsmålen och använder varumärkets budskap och tonläge. Följ nyckeltal, övervaka reaktioner från målgruppen, kontrollera innehållets kvalitet och använd insikterna för att uppdatera dina AI-arbetsflöden. Genom att skapa ett kretslopp får du tillgång till underlag för kontinuerliga förbättringar av prompter, språkliga riktlinjer, ursprungliga texter och översättningar.

• H, Human in the Loop (en människa i processen): Ett aktivt, fortlöpande samarbete där människor granskar testresultat, förfinar prompter och justerar instruktioner baserat på kontrolldata, är kärnan i HITL (Human in the Loop). Det är en dynamisk återkopplingscykel, där människor och maskiner lär sig av varandra och därmed hela tiden förbättrar innehållsresultaten.

Föränderligt paradigm med en människa med i processen

”Human-in-the-loop ” (HITL), en människa i processen, syftar inte längre på en sista kontrollpunkt för att städa upp misstag före leverans. Det är nu den kritiska drivkraften för både kvalitet och skalbarhet i AI-baserade innehållsarbetsflöden. Genom att involvera mänsklig expertis tidigt och ofta får du konsekventa, pålitliga och skalbara resultat. Så här fungerar det:

1. Datainsamling – hemligheten bakom framgångsrik uppskalning: Mänskliga experter formulerar riktlinjer för varumärken och utformar prompter för att sedan träna modellen med väl valda exempel. Den här förberedande datainsamlingen är en förutsättning för framgångsrik uppskalning. Att lägga rätt grund säkerställer färre fel senare, så att du effektivt kan få stor räckvidd över flera marknader.

2. Realtidsöversyn: När AI skapar innehåll utför experter och specialiserade kvalitets-AI:er stickprovskontroller på utdata. Teamet kan stämma av att resultaten är i linje med dina REACH-mål och TRUST-skyddsräcken. Det handlar inte om detaljstyrning. Den här delen handlar om att identifiera problem för att undvika att göra samma misstag om och om igen.

3. Kontinuerliga återkopplingsslingor: Mätvärden för användarengagemang och publiksentiment flödar tillbaka till dina AI-modeller. På lång sikt optimeras systemet och behovet av ständiga ”räddningsinsatser” av människan minskar. Om översättningar eller texter inte uppfyller förväntningarna, eller om vissa tonlägen tas bättre emot av målgruppen, läggs insikterna in i AI-motorn. Med tiden innebär denna iterativa förfining att modellen blir mer tillförlitlig och effektiv.

4. Skapa förtroende för storskaliga distributioner: För varje manuell insats och feedback blir modellen alltmer tillförlitlig. På så sätt stärker du AI-förtroendet och den tillit som behövs för att skala upp lösningen på ett ansvarsfullt sätt. Vi kommer att leverera mer och bättre innehåll på fler språk, för fler marknader.

5. Språklig expertis och villkorade instruktioner: När det gäller flerspråkiga målgrupper finns det sällan en lösning som passar alla. Språkexperter skapar språkspecifika prompter och villkorade instruktioner för automatisk anpassning till varje målspråk och innehållstyp. Detta säkerställer att din varumärkesröst förblir autentisk och konsekvent, oavsett region.

Lionbridges Aurora AI-plattform och TRUST- och REACH-ramverk

Lionbridge använder TRUST- och REACH-plattformen i praktiken dagligen, men det mest anmärkningsvärda sättet är via Aurora AI, vår AI-baserade plattform för innehålls-, översättnings- och lokaliseringstjänster. Vi har byggt den här plattformen baserat på grundsatserna TRUST och REACH. Här är tre sätt på vilka Aurora AI förkroppsligar TRUST och REACH:

1. Det är en plattform för hantering av stora språkmodeller (LLM). Funktionen säkerställer att AI-användningen alltid är transparent och ger kunderna användbara resultat.

2. Den sköts av experter på promptutformning. Lionbridges Aurora-team har omfattande, akademisk expertis inom utformning av prompter. Lionbridge genomför kontinuerligt utbildningar för att hålla oss uppdaterade och vi utbildar hela tiden fler medarbetare från olika avdelningar.

3. Aurora erbjuder anpassningsbar, agentisk AI för skapande av användningsklart innehåll. Det är enkelt att granska och anpassa arbetsflöden i Aurora AI. Med utgångspunkt i kundernas innehållsmål kan vi systematiskt granska och finjustera processer. Vi kan även kombinera flera stora språkmodeller för att tillgodose kundernas mål. Just nu arbetar vi med att utveckla en automatisk kvalitetskontroll.