Impatto dell'AI agenziale sulla localizzazione

L'AI agenziale nella localizzazione basata sull'intelligenza artificiale

La localizzazione rende i contenuti accessibili e rilevanti per persone di culture e Paesi diversi. Si tratta di traduzione, ma anche dell'essenza e del contesto di un messaggio. Tradizionalmente era un processo manuale e meticoloso, che richiedeva una profonda conoscenza sia della lingua che della cultura degli ambienti di origine e di destinazione. Inizialmente, solo gli esseri umani potevano farlo. Poi la traduzione automatica e l'intelligenza artificiale basata su prompt e risposta hanno dato origine all'attuale paradigma di traduzione automatica (MT) + post-editing automatico. Alla fine, è arrivata l'AI agenziale.

Mossa 37

In ambito di intelligenza artificiale, la "mossa 37" è un evento leggendario. È uno dei miti su cui si fonda l'intero movimento che circonda l'intelligenza artificiale. Nelle culture orientali, il gioco di strategia "Go" è un punto di riferimento fondamentale anche in ambito commerciale. Più complesso degli scacchi, si vince con tattiche di gioco a lungo termine. Per molto tempo dopo che i computer hanno superato in astuzia i migliori campioni di scacchi del mondo, "Go" ha rappresentato l'ultima frontiera per l'intelligenza artificiale. Questo fino al 2012, quando il sistema di intelligenza artificiale AlphaGo ha completato la mossa 37. Inizialmente, questa sembrava una mossa strana che gli umani non capivano. Tuttavia, durante lo svolgimento della partita, gli spettatori si sono resi conto che l'AI era diventata creativa e aveva ideato una nuova strategia, alla quale nessun giocatore umano aveva mai pensato prima. Da allora AlphaGo ha perso una sola partita contro giocatori umani. AlphaGo è stato addestrato su dati (giocatori esperti di Go) e gli è stato dato un obiettivo (vincere). Ha raggiunto il suo obiettivo in un modo originale che ha sbalordito le persone che si erano occupate del suo addestramento. Perché questo evento è importante? Significa che i sistemi di intelligenza artificiale hanno iniziato a diventare creativi in modi che gli esseri umani non potevano immaginare. Di conseguenza, si sono rese necessarie nuove misure di controllo per l'intelligenza artificiale.

Sviluppare un sistema di intelligenza artificiale agenziale per raggiungere un obiettivo (come generare contenuti multilingue convincenti e in continua evoluzione e garantire la vendita di molte SKU) è ora possibile. La sfida sta nel garantire un uso responsabile dell'intelligenza artificiale e nel mantenere il controllo pur sfruttando tutti i vantaggi offerti dall'intelligenza artificiale. L'AI agenziale ci permette di controllare due variabili. Queste variabili sono le misure di controllo. Quando definiamo (in modo estremamente specifico) l'obiettivo del sistema di intelligenza artificiale e limitiamo in modo rigoroso i dati a cui il sistema può accedere e che può usare, possiamo sfruttare la potenza dei modelli di intelligenza artificiale con rischi minimi. Questa è l'essenza dell'AI agenziale.

L'AI agenziale è particolarmente utile nella localizzazione perché può:

• Elaborare grandi quantità di dati
• Riconoscere i modelli
• Prendere decisioni in modo rapido, accurato e autonomo.
• Adattare le strategie per raggiungere il suo obiettivo in un ambiente in evoluzione.
• Integrare l'intervento umano in base a eventi trigger definiti in modo specifico

Le sfumature della lingua, della cultura, dei contenuti e dei lettori sono essenziali nella localizzazione e nella traduzione. Analizzando i dati provenienti da fonti ristrette specifiche, l'AI agenziale offre strategie di localizzazione altamente personalizzate, adattando i contenuti in tempo reale in base alle tendenze di sviluppo dei prodotti, alle narrazioni del mercato e al comportamento degli utenti. L'AI agenziale porta a un nuovo livello il concetto di "localizzazione continua", consentendo la generazione di contenuti, la traduzione e l'adattamento automatico in modo continuo (anche se, ovviamente, non dovremmo mai dimenticare misure a tutela di un'AI responsabile).

Come funziona l'intelligenza artificiale agenziale nella localizzazione?

Un sistema agenziale consente a un'azienda di attivare un flusso di contenuti multilingue con dati minimi su prodotti o servizi. Il sistema di intelligenza artificiale usa quindi database linguistici e culturali accuratamente preparati per creare bozze iniziali dei contenuti multilingue. Le memorie di traduzione e le raccolte terminologiche sono fondamentali per mantenere l'agente in linea con il brand. L'effetto va oltre la semplice traduzione. Facendo riferimento alle conversazioni e ai dati degli acquirenti, il sistema di intelligenza artificiale può incorporare le sfumature culturali e i modi di dire locali, assicurando che il contenuto sia coinvolgente e pertinente per ogni pubblico target. Le aziende possono aggiungere una persona nel ciclo per un'ulteriore modifica e revisione in qualsiasi momento del processo.

Mentre i contenuti circolano, l'AI agenziale ne monitora le prestazioni nei diversi mercati. Per perfezionare e adattare continuamente i contenuti, vengono monitorati gli aspetti seguenti: 

• Impressioni degli utenti
• Interazioni
• Tendenze sui social media
• Dati e feedback sulle vendite

Ad esempio, se una frase specifica non ha una buona risonanza in un determinato mercato, il flusso di lavoro può contrassegnarla affinché venga modificata oppure può modificarla automaticamente. In questo modo, l'AI agenziale può garantire che il messaggio rimanga d'impatto e culturalmente appropriato.

Una volta ottimizzati i contenuti, l'AI agenziale gestisce la pubblicazione e la distribuzione attraverso l'automazione dei canali tradizionali. Assicura che il contenuto giusto raggiunga il pubblico giusto al momento giusto. Il sistema può gestire automaticamente diversi canali di distribuzione, dai social media ai siti web, adattando il formato e lo stile dei contenuti a ciascuna piattaforma.

La garanzia di qualità rimane fondamentale nella localizzazione. L'intelligenza artificiale agenziale include affidabili meccanismi di correzione automatica e misure di controllo per garantire che i contenuti mantengano standard elevati e consentano di raggiungere gli obiettivi aziendali. Può identificare e correggere i problemi, come le incongruenze, i pregiudizi e le imprecisioni. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale agenziale possono essere addestrati per sapere quando far intervenire un essere umano nel processo.

L'intelligenza artificiale agenziale crea un ambiente multilingue simbiotico autoalimentato per i contenuti, che assicura che i cicli di vita dei contenuti siano continui e totalmente focalizzati sul raggiungimento degli obiettivi. L'AI agenziale genera contenuti, poi si assicura che soddisfino i suoi obiettivi e supportino la sua attività. Potrete così dedicarvi ad altre attività e iniziative, mentre i vostri contenuti acquisiscono un carattere globale.

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