Besök Lionbridge Games

VÄLJ SPRÅK:

 en person tittar på en jordglob med sexkantiga överlägg
 en person tittar på en jordglob med sexkantiga överlägg

Så förändras lokalisering med agentisk AI

Nästa generations AI-lösningar

AI-lösningar har snabbt blivit en viktig del i arbetsflöden för översättning, lokalisering och innehåll. Agentisk AI är den senaste nyheten inom språktjänster med generativ AI. Till skillnad från andra typer av AI-baserade tjänster som möjliggör generativ AI innebär agentisk AI självständiga system för artificiell intelligens som fattar beslut helt på egen hand. Den här typen av AI-system lyder inte bara order. Systemet lär och anpassar sig och förbättrar kontinuerligt sina resultat för att nå uppställda mål. Agentisk AI kommer att förändra AI-lokalisering, AI-översättning och AI-baserade innehållstjänster i grunden över hela världen.

Agentisk AI för AI-lokalisering

Lokalisering gör innehåll tillgängligt och relevant för människor i världens alla hörn. Det handlar om översättning, men också om ett budskaps väsen och sammanhang. Traditionellt har detta varit en manuell, noggrann process som kräver djup kunskap om både språket och kulturen i käll- och målmiljön. Till en början var det bara människor som kunde göra detta. Därefter gav maskinöversättning och AI-resultat med stöd av prompter upphov till dagens paradigm med maskinöversättning (MT) och automatiserad efterredigering. Härnäst kommer agentisk AI.

Drag 37

I AI-kretsar är ”drag 37” en legendarisk händelse. Det är en av grundmyterna för hela AI-rörelsen. I österländsk kultur är strategispelet ”Go” ett populärt spel för alla i branschen. Det är ett brädspel som mer komplicerat än schack, där långsiktig taktik leder till seger. Långt efter att datorer överlistat världens bästa schackmästare förblev ”Go” en sista utpost för AI. Så var det i alla fall fram till 2012, när AI-systemet AlphaGo utförde drag 37. Till en början såg det ut som ett märkligt drag som människor inte förstod. Men vartefter spelet fortgick insåg åskådarna att AI hade blivit kreativ och utarbetade en ny strategi – en som ingen mänsklig spelare hade kommit på tidigare. Sedan dess har AlphaGo bara förlorat ett enda parti mot mänskliga spelare. AlphaGo tränades med data (från Go-mästare) och fick ett mål (vinst). AI-systemet uppnådde målet på ett helt nytt sätt som förbluffade dem som tränat det. Varför är detta relevant? Det betyder att AI-system hade börjat bli kreativa på sätt som människor inte kunde föreställa sig. Till följd av detta behövde AI omgärdas av säkerhetsåtgärder.

upplysta pjäser på ett digitaliserat spelbräde

Att utveckla ett agentiskt AI-system för att uppnå ett mål (som att generera övertygande och kontinuerligt utvecklande flerspråkigt innehåll och säkerställa att det säljer många SKU:er) är nu möjligt. Utmaningen ligger i att säkerställa ansvarsfull AI-användning och fullständig kontroll och samtidigt dra maximal nytta av AI. Agentisk AI tillåter oss att kontrollera två variabler. Variablerna fungerar som skyddsräcken. Om vi (på ett ytterst tydligt sätt) formulerar målet för AI-systemet och noggrant begränsar vilka data systemet får tillgång till och använder, kan vi utnyttja AI-modellernas beräkningskraft med minimal AI-risk. Det är själva kärnan av agentisk AI.

Agentisk AI är särskilt användbar vid lokalisering eftersom den kan

  • bearbeta stora mängder data
  • känna igen mönster
  • fatta beslut snabbt, korrekt och självständigt
  • justera strategier för att uppnå sitt mål i en föränderlig miljö
  • involvera människan i processen enligt exakt definierade villkor.

Nyanserna av språk, kultur, innehåll och läsekrets är avgörande för lokalisering och översättning. Agentisk AI analyserar data från specifika, avgränsade källor och kan därför erbjuda skräddarsydda lokaliseringsstrategier och anpassa innehåll i realtid utifrån produktutvecklingstrender, marknadsnarrativ och användarbeteende. Agentisk AI tar begreppet ”kontinuerlig lokalisering” till en ny nivå genom att skapa förutsättningar för att kontinuerligt producera, översätta och automatiskt anpassa innehåll. (Även om vi naturligtvis alltid måste komma ihåg åtgärder för att säkerställa ansvarsfull AI.)

Hur fungerar agentisk AI vid lokalisering?

Företag kan använda ett agentisk AI-system för att producera ett kontinuerligt flöde av flerspråkigt innehåll med minimala data om produkterna eller tjänsterna. AI-systemet använder sedan noggrant sammanställda språkliga och kulturella databaser för att skapa första utkast av flerspråkigt innehåll. Översättningsminnen och ordlistor spelar en viktig roll för att det agentiska AI-systemet ska kommunicera med företagets röst. Effekten går längre än bara översättning. Genom att referera till köparkonversationer och köpardata kan AI-systemet införliva kulturella nyanser och lokala idiom, vilket gör att innehållet blir engagerande och relevant för varje målgrupp. Företag kan involvera en människa var som helst i processen som utför extra redigering och granskning.

När innehåll cirkulerar övervakar agentisk AI dess prestanda på olika marknader. För att kontinuerligt kunna finputsa och anpassa innehållet följer AI-systemet: 

  • Användarintryck
  • Interaktioner
  • Trender i sociala medier
  • Försäljningsdata och feedback.

Till exempel om en viss fras inte tas väl emot på en marknad kan arbetsflödet flagga att den behöver anpassas eller till och med ändra den automatiskt. Med andra ord kan agentisk AI se till att budskapet fortsätter ge resultat och lämpar sig för kulturen.

När innehållet är optimerat hanterar agentisk AI publiceringen och distributionen genom traditionell kanalautomatisering. Det säkerställer att rätt innehåll når rätt målgrupp vid rätt tidpunkt. Systemet kan automatiskt hantera olika distributionskanaler, från sociala medier till webbplatser, och skräddarsy innehållsformat och stil för varje plattform.

Upplyst, digitaliserad jordglob

Kvalitetssäkring är fortfarande avgörande vid lokalisering. Agentisk AI-system rymmer robusta, självkorrigerande mekanismer och säkerhetsfunktioner för att se till att innehållet håller hög standard, samtidigt som affärsmålen uppnås. Det kan identifiera och åtgärda problem, såsom inkonsekvenser, fördomar och felaktigheter. Dessutom kan agentisk AI-system tränas, så att de vet när det behövs en människa i processen.

Agentisk AI-systemet skapar en självuppfyllande och symbiotisk miljö för flerspråkigt innehåll och ser till att dina innehållslivscykler är kontinuerliga och helt fokuserade på att uppnå dina mål. Agentisk AI genererar innehåll och ser sedan till att det uppfyller dina mål och främjar din verksamhet. Du kan lägga tid och kraft på annat, medan ditt innehåll sprids över världen.

Kontakta oss

Som branschledare för lokalisering är Lionbridge unikt positionerat för att bygga agentiska AI-lösningar för globalt innehåll. Hanteringsplattformen Aurora AI är ett exempel på vår vilja att välkomna helhetslösningar inom generativ AI. Aurora kombinerar AI:s skalbarhet med vårt omfattande globala nätverk av expertlingvister och testare.

Vi kombinerar vår banbrytande agentiska AI-teknik med över 25 års erfarenhet och ett nätverk av mer än 500 000 frilansare och språkproffs. Du kan lita på att Lionbridge går i täten för den tekniska utvecklingen inom lokaliserings- och innehållslösningar. Hör av dig.

  • #technology
  • #translation_localization
  • #ai
  • #blog_posts
linkedin sharing button

FÖRFATTARE
Henry Adams, Director, Next Gen Platform CX

Kontakta oss

Ange företagets e-postadress.