Casi d'uso di traduzione LLM all'interno di una piattaforma di traduzione aziendale

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre. 
Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.
Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in atto man mano che il volume dei contenuti cresce.
Le soluzioni di traduzione AI di Smartling sono progettate per la traduzione di LLM aziendali, con automazione nel flusso di lavoro e fasi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.
Cos'è la traduzione di LLM?
La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto alla traduzione automatica tradizionale (MT).

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità. 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno dei flussi di lavoro in un sistema di gestione della traduzione, dove risorse linguistiche, controlli qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso generando frasi più naturali e un adattamento dei toni più forte rispetto alla traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatica (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli. 
In un contesto aziendale, la traduzione LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno dei flussi di lavoro in un sistema di gestione della traduzione, dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.
Traduzione di LLM in un contesto aziendale
Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.
Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.
Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione
Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.
I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da: 
Capacità
Cosa fa
Memoria di traduzione
Riutilizza il linguaggio approvato e riduce la deriva
Gestione della terminologia
Protegge i termini del prodotto e la voce del marchio
Procedure QA
Rileva i problemi prima che il contenuto venga pubblicato
Automazione e governance
Garantisce che i diversi tipi di contenuto seguano il percorso giusto

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo. 
Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.
Cosa offre Smartling
L'AI Hub di Smartling offre alle aziende la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutti in un unico posto.  Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione.  Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni. 
L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e al contesto della memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala.
Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come la LQA Suite e dashboard di qualità.
Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?
Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.
Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio
La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.
Punti di forza
Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide
Rischi tipici
Errori fiduciosi
L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute
Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio
La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.
Punti di forza
Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano
[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
Prendi l'ebook →
Modello di caso d'uso
La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.
Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.
2. Come Smartling consente l'assistenza clienti
Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.
Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.
Campagne di marketing e messaggi di lancio
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.
2. Come Smartling abilita le campagne di marketing
Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.
Formazione interna e abilitazione
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.
2. Come Smartling abilita l'addestramento interno
L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.
Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:


"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."
Lynnette Glaze, Direttrice, Strategie di Sviluppo Associati + Soluzioni, Marriott International
Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.
2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti
IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.
Nel caso di studio, IHG osserva: 
"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"
Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospiti, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts
Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.
2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA
Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.
Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)
Gli LLM funzionano bene per:
Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA
Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:
Contenuto legale
Industrie regolamentate
Messaggi critici per il brand
L'AI Hub di Smartling consente agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.
Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale
Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.
Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.
Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?
Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione dell'IA in un contesto aziendale, includendo dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

 

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre.

Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.

Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in vigore man mano che il volume dei contenuti cresce.

Di Smartling Soluzioni di traduzione basate sull'IA sono progettati per la traduzione di LLM aziendali, con automazione lungo tutto il flusso di lavoro e passaggi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.

Cos'è la traduzione di LLM?

La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

 

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto al tradizionale Traduzione automatica (MT).

 

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità.

 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

 

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso producendo frasi più naturali e un adattamento del tono più forte rispetto a Traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatizzata (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli.

In un contesto aziendale, la traduzione degli LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

Traduzione di LLM in un contesto aziendale

Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.

Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

 

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.

Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

 

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione

Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.

I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da:

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo.

Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.

Cosa offre Smartling

L'Hub AI di Smartling offre alle imprese la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutto in un unico posto. Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione. Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni.

L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e memoria di traduzione Contesto al momento della traduzione per mantenere la produzione su larga scala.

Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come il LQA Suite e cruscotti di qualità.

Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?

Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.

Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio

La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.

Punti di forza

• Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
• Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide

Rischi tipici

• Errori fiduciosi
• L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute

Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio

La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.

Punti di forza

• Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
• Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano

[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
Scarica l'ebook →

Modello di caso d'uso

La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.

Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.

2. Come Smartling consente l'assistenza clienti

Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.

Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.

Campagne di marketing e messaggi di lancio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.

2. Come Smartling abilita le campagne di marketing

Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.

Formazione interna e abilitazione

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.

2. Come Smartling abilita l'addestramento interno

L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.

Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:

"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."

• Lynnette Glaze, Direttore, Strategie di Sviluppo Associato + Soluzioni, Marriott International

Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.

2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti

IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG Enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.

Nel caso di studio, IHG osserva:

"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"

• Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospite, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts

Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.

2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA

Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.

Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)

Gli LLM funzionano bene per:

• Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
• Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA

Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:

• Contenuto legale
• Settore regolamentato
• Messaggi critici per il brand

L'Hub AI di Smartling Permette agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.

Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale

Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.

Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.

Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?

Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione AI in un contesto aziendale, inclusa dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre. 
Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.
Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in atto man mano che il volume dei contenuti cresce.
Le soluzioni di traduzione AI di Smartling sono progettate per la traduzione di LLM aziendali, con automazione nel flusso di lavoro e fasi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.
Cos'è la traduzione di LLM?
La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto alla traduzione automatica tradizionale (MT).

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità. 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno dei flussi di lavoro in un sistema di gestione della traduzione, dove risorse linguistiche, controlli qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso generando frasi più naturali e un adattamento dei toni più forte rispetto alla traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatica (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli. 
In un contesto aziendale, la traduzione LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno dei flussi di lavoro in un sistema di gestione della traduzione, dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.
Traduzione di LLM in un contesto aziendale
Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.
Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.
Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione
Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.
I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da: 
Capacità
Cosa fa
Memoria di traduzione
Riutilizza il linguaggio approvato e riduce la deriva
Gestione della terminologia
Protegge i termini del prodotto e la voce del marchio
Procedure QA
Rileva i problemi prima che il contenuto venga pubblicato
Automazione e governance
Garantisce che i diversi tipi di contenuto seguano il percorso giusto

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo. 
Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.
Cosa offre Smartling
L'AI Hub di Smartling offre alle aziende la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutti in un unico posto.  Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione.  Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni. 
L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e al contesto della memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala.
Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come la LQA Suite e dashboard di qualità.
Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?
Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.
Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio
La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.
Punti di forza
Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide
Rischi tipici
Errori fiduciosi
L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute
Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio
La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.
Punti di forza
Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano
[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
Prendi l'ebook →
Modello di caso d'uso
La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.
Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.
2. Come Smartling consente l'assistenza clienti
Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.
Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.
Campagne di marketing e messaggi di lancio
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.
2. Come Smartling abilita le campagne di marketing
Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.
Formazione interna e abilitazione
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.
2. Come Smartling abilita l'addestramento interno
L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.
Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:


"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."
Lynnette Glaze, Direttrice, Strategie di Sviluppo Associati + Soluzioni, Marriott International
Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.
2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti
IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.
Nel caso di studio, IHG osserva: 
"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"
Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospiti, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts
Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.
2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA
Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.
Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)
Gli LLM funzionano bene per:
Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA
Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:
Contenuto legale
Industrie regolamentate
Messaggi critici per il brand
L'AI Hub di Smartling consente agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.
Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale
Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.
Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.
Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?
Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione dell'IA in un contesto aziendale, includendo dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre.

Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.

Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in vigore man mano che il volume dei contenuti cresce.

Di Smartling Soluzioni di traduzione basate sull'IA sono progettati per la traduzione di LLM aziendali, con automazione lungo tutto il flusso di lavoro e passaggi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.

Cos'è la traduzione di LLM?

La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

 

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto al tradizionale Traduzione automatica (MT).

 

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità.

 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

 

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso producendo frasi più naturali e un adattamento del tono più forte rispetto a Traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatizzata (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli.

In un contesto aziendale, la traduzione degli LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

Traduzione di LLM in un contesto aziendale

Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.

Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

 

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.

Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

 

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione

Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.

I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da:

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo.

Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.

Cosa offre Smartling

L'Hub AI di Smartling offre alle imprese la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutto in un unico posto. Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione. Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni.

L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e memoria di traduzione Contesto al momento della traduzione per mantenere la produzione su larga scala.

Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come il LQA Suite e cruscotti di qualità.

Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?

Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.

Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio

La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.

Punti di forza

• Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
• Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide

Rischi tipici

• Errori fiduciosi
• L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute

Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio

La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.

Punti di forza

• Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
• Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano

[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
Scarica l'ebook →

Modello di caso d'uso

La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.

Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.

2. Come Smartling consente l'assistenza clienti

Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.

Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.

Campagne di marketing e messaggi di lancio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.

2. Come Smartling abilita le campagne di marketing

Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.

Formazione interna e abilitazione

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.

2. Come Smartling abilita l'addestramento interno

L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.

Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:

"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."

• Lynnette Glaze, Direttore, Strategie di Sviluppo Associato + Soluzioni, Marriott International

Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.

2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti

IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG Enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.

Nel caso di studio, IHG osserva:

"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"

• Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospite, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts

Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.

2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA

Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.

Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)

Gli LLM funzionano bene per:

• Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
• Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA

Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:

• Contenuto legale
• Settore regolamentato
• Messaggi critici per il brand

L'Hub AI di Smartling Permette agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.

Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale

Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.

Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.

Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?

Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione AI in un contesto aziendale, inclusa dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre. 
Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.
Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in atto man mano che il volume dei contenuti cresce.
Le soluzioni di traduzione AI di Smartling sono progettate per la traduzione di LLM aziendali, con automazione nel flusso di lavoro e fasi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.
Cos'è la traduzione di LLM?
La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto alla traduzione automatica tradizionale (MT).

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità. 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno dei flussi di lavoro in un sistema di gestione della traduzione, dove risorse linguistiche, controlli qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso generando frasi più naturali e un adattamento dei toni più forte rispetto alla traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatica (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli. 
In un contesto aziendale, la traduzione LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno dei flussi di lavoro in un sistema di gestione della traduzione, dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.
Traduzione di LLM in un contesto aziendale
Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.
Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.
Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione
Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.
I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da: 
Capacità
Cosa fa
Memoria di traduzione
Riutilizza il linguaggio approvato e riduce la deriva
Gestione della terminologia
Protegge i termini del prodotto e la voce del marchio
Procedure QA
Rileva i problemi prima che il contenuto venga pubblicato
Automazione e governance
Garantisce che i diversi tipi di contenuto seguano il percorso giusto

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo. 
Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.
Cosa offre Smartling
L'AI Hub di Smartling offre alle aziende la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutti in un unico posto.  Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione.  Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni. 
L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e al contesto della memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala.
Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come la LQA Suite e dashboard di qualità.
Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?
Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.
Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio
La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.
Punti di forza
Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide
Rischi tipici
Errori fiduciosi
L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute
Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio
La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.
Punti di forza
Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano
[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
Prendi l'ebook →
Modello di caso d'uso
La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.
Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.
2. Come Smartling consente l'assistenza clienti
Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.
Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.
Campagne di marketing e messaggi di lancio
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.
2. Come Smartling abilita le campagne di marketing
Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.
Formazione interna e abilitazione
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.
2. Come Smartling abilita l'addestramento interno
L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.
Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:


"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."
Lynnette Glaze, Direttrice, Strategie di Sviluppo Associati + Soluzioni, Marriott International
Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.
2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti
IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.
Nel caso di studio, IHG osserva: 
"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"
Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospiti, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts
Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.
2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA
Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.
Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)
Gli LLM funzionano bene per:
Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA
Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:
Contenuto legale
Industrie regolamentate
Messaggi critici per il brand
L'AI Hub di Smartling consente agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.
Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale
Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.
Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.
Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?
Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione dell'IA in un contesto aziendale, includendo dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre. 
Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.
Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in atto man mano che il volume dei contenuti cresce.
Le soluzioni di traduzione AI di Smartling sono progettate per la traduzione di LLM aziendali, con automazione nel flusso di lavoro e fasi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.
Cos'è la traduzione di LLM?
La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto alla traduzione automatica tradizionale (MT).

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità. 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno dei flussi di lavoro in un sistema di gestione della traduzione, dove risorse linguistiche, controlli qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso generando frasi più naturali e un adattamento dei toni più forte rispetto alla traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatica (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli. 
In un contesto aziendale, la traduzione LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno dei flussi di lavoro in un sistema di gestione della traduzione, dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.
Traduzione di LLM in un contesto aziendale
Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.
Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.
Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione
Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.
I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da: 
Capacità
Cosa fa
Memoria di traduzione
Riutilizza il linguaggio approvato e riduce la deriva
Gestione della terminologia
Protegge i termini del prodotto e la voce del marchio
Procedure QA
Rileva i problemi prima che il contenuto venga pubblicato
Automazione e governance
Garantisce che i diversi tipi di contenuto seguano il percorso giusto

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo. 
Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.
Cosa offre Smartling
L'AI Hub di Smartling offre alle aziende la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutti in un unico posto.  Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione.  Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni. 
L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e al contesto della memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala.
Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come la LQA Suite e dashboard di qualità.
Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?
Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.
Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio
La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.
Punti di forza
Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide
Rischi tipici
Errori fiduciosi
L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute
Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio
La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.
Punti di forza
Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano
[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
Prendi l'ebook →
Modello di caso d'uso
La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.
Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.
2. Come Smartling consente l'assistenza clienti
Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.
Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.
Campagne di marketing e messaggi di lancio
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.
2. Come Smartling abilita le campagne di marketing
Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.
Formazione interna e abilitazione
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.
2. Come Smartling abilita l'addestramento interno
L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.
Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:


"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."
Lynnette Glaze, Direttrice, Strategie di Sviluppo Associati + Soluzioni, Marriott International
Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.
2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti
IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.
Nel caso di studio, IHG osserva: 
"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"
Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospiti, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts
Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.
2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA
Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.
Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)
Gli LLM funzionano bene per:
Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA
Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:
Contenuto legale
Industrie regolamentate
Messaggi critici per il brand
L'AI Hub di Smartling consente agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.
Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale
Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.
Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.
Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?
Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione dell'IA in un contesto aziendale, includendo dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.
La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre.

Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.

Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in vigore man mano che il volume dei contenuti cresce.

Di Smartling Soluzioni di traduzione basate sull'IA sono progettati per la traduzione di LLM aziendali, con automazione lungo tutto il flusso di lavoro e passaggi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.

Cos'è la traduzione di LLM?

La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

 

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto al tradizionale Traduzione automatica (MT).

 

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità.

 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

 

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso producendo frasi più naturali e un adattamento del tono più forte rispetto a Traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatizzata (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli.

In un contesto aziendale, la traduzione degli LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

Traduzione di LLM in un contesto aziendale

Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.

Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

 

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.

Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

 

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione

Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.

I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da:

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo.

Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.

Cosa offre Smartling

L'Hub AI di Smartling offre alle imprese la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutto in un unico posto. Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione. Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni.

L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e memoria di traduzione Contesto al momento della traduzione per mantenere la produzione su larga scala.

Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come il LQA Suite e cruscotti di qualità.

Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?

Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.

Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio

La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.

Punti di forza

• Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
• Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide

Rischi tipici

• Errori fiduciosi
• L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute

Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio

La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.

Punti di forza

• Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
• Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano

[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
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Modello di caso d'uso

La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.

Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.

2. Come Smartling consente l'assistenza clienti

Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.

Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.

Campagne di marketing e messaggi di lancio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.

2. Come Smartling abilita le campagne di marketing

Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.

Formazione interna e abilitazione

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.

2. Come Smartling abilita l'addestramento interno

L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.

Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:

"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."

• Lynnette Glaze, Direttore, Strategie di Sviluppo Associato + Soluzioni, Marriott International

Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.

2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti

IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG Enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.

Nel caso di studio, IHG osserva:

"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"

• Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospite, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts

Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.

2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA

Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.

Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)

Gli LLM funzionano bene per:

• Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
• Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA

Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:

• Contenuto legale
• Settore regolamentato
• Messaggi critici per il brand

L'Hub AI di Smartling Permette agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.

Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale

Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.

Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.

Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?

Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione AI in un contesto aziendale, inclusa dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre. 
Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.
Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in atto man mano che il volume dei contenuti cresce.
Le soluzioni di traduzione AI di Smartling sono progettate per la traduzione di LLM aziendali, con automazione nel flusso di lavoro e fasi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.
Cos'è la traduzione di LLM?
La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto alla traduzione automatica tradizionale (MT).

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità. 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno dei flussi di lavoro in un sistema di gestione della traduzione, dove risorse linguistiche, controlli qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso generando frasi più naturali e un adattamento dei toni più forte rispetto alla traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatica (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli. 
In un contesto aziendale, la traduzione LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno dei flussi di lavoro in un sistema di gestione della traduzione, dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.
Traduzione di LLM in un contesto aziendale
Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.
Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.
Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione
Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.
I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da: 
Capacità
Cosa fa
Memoria di traduzione
Riutilizza il linguaggio approvato e riduce la deriva
Gestione della terminologia
Protegge i termini del prodotto e la voce del marchio
Procedure QA
Rileva i problemi prima che il contenuto venga pubblicato
Automazione e governance
Garantisce che i diversi tipi di contenuto seguano il percorso giusto

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo. 
Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.
Cosa offre Smartling
L'AI Hub di Smartling offre alle aziende la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutti in un unico posto.  Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione.  Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni. 
L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e al contesto della memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala.
Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come la LQA Suite e dashboard di qualità.
Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?
Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.
Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio
La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.
Punti di forza
Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide
Rischi tipici
Errori fiduciosi
L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute
Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio
La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.
Punti di forza
Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano
[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
Prendi l'ebook →
Modello di caso d'uso
La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.
Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.
2. Come Smartling consente l'assistenza clienti
Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.
Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.
Campagne di marketing e messaggi di lancio
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.
2. Come Smartling abilita le campagne di marketing
Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.
Formazione interna e abilitazione
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.
2. Come Smartling abilita l'addestramento interno
L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.
Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:


"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."
Lynnette Glaze, Direttrice, Strategie di Sviluppo Associati + Soluzioni, Marriott International
Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.
2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti
IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.
Nel caso di studio, IHG osserva: 
"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"
Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospiti, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts
Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio
1. Come aiutano gli LLM
Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.
2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA
Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.
Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)
Gli LLM funzionano bene per:
Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA
Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:
Contenuto legale
Industrie regolamentate
Messaggi critici per il brand
L'AI Hub di Smartling consente agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.
Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale
Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.
Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.
Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?
Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione dell'IA in un contesto aziendale, includendo dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre.

Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.

Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in vigore man mano che il volume dei contenuti cresce.

Di Smartling Soluzioni di traduzione basate sull'IA sono progettati per la traduzione di LLM aziendali, con automazione lungo tutto il flusso di lavoro e passaggi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.

Cos'è la traduzione di LLM?

La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

 

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto al tradizionale Traduzione automatica (MT).

 

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità.

 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

 

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso producendo frasi più naturali e un adattamento del tono più forte rispetto a Traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatizzata (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli.

In un contesto aziendale, la traduzione degli LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

Traduzione di LLM in un contesto aziendale

Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.

Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

 

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.

Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

 

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione

Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.

I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da:

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo.

Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.

Cosa offre Smartling

L'Hub AI di Smartling offre alle imprese la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutto in un unico posto. Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione. Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni.

L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e memoria di traduzione Contesto al momento della traduzione per mantenere la produzione su larga scala.

Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come il LQA Suite e cruscotti di qualità.

Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?

Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.

Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio

La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.

Punti di forza

• Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
• Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide

Rischi tipici

• Errori fiduciosi
• L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute

Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio

La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.

Punti di forza

• Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
• Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano

[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
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Modello di caso d'uso

La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.

Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.

2. Come Smartling consente l'assistenza clienti

Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.

Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.

Campagne di marketing e messaggi di lancio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.

2. Come Smartling abilita le campagne di marketing

Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.

Formazione interna e abilitazione

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.

2. Come Smartling abilita l'addestramento interno

L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.

Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:

"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."

• Lynnette Glaze, Direttore, Strategie di Sviluppo Associato + Soluzioni, Marriott International

Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.

2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti

IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG Enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.

Nel caso di studio, IHG osserva:

"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"

• Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospite, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts

Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.

2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA

Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.

Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)

Gli LLM funzionano bene per:

• Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
• Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA

Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:

• Contenuto legale
• Settore regolamentato
• Messaggi critici per il brand

L'Hub AI di Smartling Permette agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.

Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale

Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.

Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.

Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?

Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione AI in un contesto aziendale, inclusa dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre.

Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.

Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in vigore man mano che il volume dei contenuti cresce.

Di Smartling Soluzioni di traduzione basate sull'IA sono progettati per la traduzione di LLM aziendali, con automazione lungo tutto il flusso di lavoro e passaggi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.

Cos'è la traduzione di LLM?

La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

 

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto al tradizionale Traduzione automatica (MT).

 

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità.

 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

 

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso producendo frasi più naturali e un adattamento del tono più forte rispetto a Traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatizzata (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli.

In un contesto aziendale, la traduzione degli LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

Traduzione di LLM in un contesto aziendale

Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.

Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

 

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.

Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

 

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione

Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.

I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da:

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo.

Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.

Cosa offre Smartling

L'Hub AI di Smartling offre alle imprese la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutto in un unico posto. Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione. Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni.

L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e memoria di traduzione Contesto al momento della traduzione per mantenere la produzione su larga scala.

Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come il LQA Suite e cruscotti di qualità.

Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?

Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.

Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio

La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.

Punti di forza

• Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
• Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide

Rischi tipici

• Errori fiduciosi
• L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute

Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio

La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.

Punti di forza

• Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
• Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano

[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
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Modello di caso d'uso

La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.

Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.

2. Come Smartling consente l'assistenza clienti

Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.

Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.

Campagne di marketing e messaggi di lancio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.

2. Come Smartling abilita le campagne di marketing

Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.

Formazione interna e abilitazione

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.

2. Come Smartling abilita l'addestramento interno

L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.

Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:

"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."

• Lynnette Glaze, Direttore, Strategie di Sviluppo Associato + Soluzioni, Marriott International

Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.

2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti

IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG Enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.

Nel caso di studio, IHG osserva:

"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"

• Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospite, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts

Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.

2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA

Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.

Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)

Gli LLM funzionano bene per:

• Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
• Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA

Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:

• Contenuto legale
• Settore regolamentato
• Messaggi critici per il brand

L'Hub AI di Smartling Permette agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.

Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale

Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.

Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.

Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?

Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione AI in un contesto aziendale, inclusa dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre.

Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.

Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in vigore man mano che il volume dei contenuti cresce.

Di Smartling Soluzioni di traduzione basate sull'IA sono progettati per la traduzione di LLM aziendali, con automazione lungo tutto il flusso di lavoro e passaggi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.

Cos'è la traduzione di LLM?

La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

 

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto al tradizionale Traduzione automatica (MT).

 

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità.

 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

 

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso producendo frasi più naturali e un adattamento del tono più forte rispetto a Traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatizzata (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli.

In un contesto aziendale, la traduzione degli LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

Traduzione di LLM in un contesto aziendale

Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.

Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

 

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.

Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

 

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione

Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.

I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da:

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo.

Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.

Cosa offre Smartling

L'Hub AI di Smartling offre alle imprese la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutto in un unico posto. Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione. Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni.

L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e memoria di traduzione Contesto al momento della traduzione per mantenere la produzione su larga scala.

Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come il LQA Suite e cruscotti di qualità.

Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?

Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.

Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio

La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.

Punti di forza

• Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
• Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide

Rischi tipici

• Errori fiduciosi
• L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute

Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio

La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.

Punti di forza

• Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
• Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano

[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
Scarica l'ebook →

Modello di caso d'uso

La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.

Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.

2. Come Smartling consente l'assistenza clienti

Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.

Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.

Campagne di marketing e messaggi di lancio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.

2. Come Smartling abilita le campagne di marketing

Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.

Formazione interna e abilitazione

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.

2. Come Smartling abilita l'addestramento interno

L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.

Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:

"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."

• Lynnette Glaze, Direttore, Strategie di Sviluppo Associato + Soluzioni, Marriott International

Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.

2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti

IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG Enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.

Nel caso di studio, IHG osserva:

"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"

• Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospite, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts

Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.

2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA

Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.

Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)

Gli LLM funzionano bene per:

• Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
• Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA

Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:

• Contenuto legale
• Settore regolamentato
• Messaggi critici per il brand

L'Hub AI di Smartling Permette agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.

Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale

Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.

Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.

Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?

Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione AI in un contesto aziendale, inclusa dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre.

Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.

Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in vigore man mano che il volume dei contenuti cresce.

Di Smartling Soluzioni di traduzione basate sull'IA sono progettati per la traduzione di LLM aziendali, con automazione lungo tutto il flusso di lavoro e passaggi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.

Cos'è la traduzione di LLM?

La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

 

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto al tradizionale Traduzione automatica (MT).

 

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità.

 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

 

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso producendo frasi più naturali e un adattamento del tono più forte rispetto a Traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatizzata (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli.

In un contesto aziendale, la traduzione degli LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

Traduzione di LLM in un contesto aziendale

Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.

Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

 

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.

Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

 

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione

Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.

I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da:

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo.

Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.

Cosa offre Smartling

L'Hub AI di Smartling offre alle imprese la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutto in un unico posto. Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione. Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni.

L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e memoria di traduzione Contesto al momento della traduzione per mantenere la produzione su larga scala.

Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come il LQA Suite e cruscotti di qualità.

Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?

Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.

Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio

La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.

Punti di forza

• Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
• Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide

Rischi tipici

• Errori fiduciosi
• L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute

Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio

La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.

Punti di forza

• Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
• Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano

[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
Scarica l'ebook →

Modello di caso d'uso

La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.

Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.

2. Come Smartling consente l'assistenza clienti

Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.

Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.

Campagne di marketing e messaggi di lancio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.

2. Come Smartling abilita le campagne di marketing

Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.

Formazione interna e abilitazione

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.

2. Come Smartling abilita l'addestramento interno

L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.

Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:

"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."

• Lynnette Glaze, Direttore, Strategie di Sviluppo Associato + Soluzioni, Marriott International

Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.

2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti

IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG Enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.

Nel caso di studio, IHG osserva:

"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"

• Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospite, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts

Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.

2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA

Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.

Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)

Gli LLM funzionano bene per:

• Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
• Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA

Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:

• Contenuto legale
• Settore regolamentato
• Messaggi critici per il brand

L'Hub AI di Smartling Permette agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.

Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale

Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.

Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.

Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?

Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione AI in un contesto aziendale, inclusa dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre.

Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.

Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in vigore man mano che il volume dei contenuti cresce.

Di Smartling Soluzioni di traduzione basate sull'IA sono progettati per la traduzione di LLM aziendali, con automazione lungo tutto il flusso di lavoro e passaggi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.

Cos'è la traduzione di LLM?

La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

 

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto al tradizionale Traduzione automatica (MT).

 

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità.

 

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

 

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso producendo frasi più naturali e un adattamento del tono più forte rispetto a Traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatizzata (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli.

In un contesto aziendale, la traduzione degli LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

Traduzione di LLM in un contesto aziendale

Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.

Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

 

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.

Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

 

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione

Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.

I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da:

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo.

Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.

Cosa offre Smartling

L'Hub AI di Smartling offre alle imprese la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutto in un unico posto. Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione. Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni.

L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e memoria di traduzione Contesto al momento della traduzione per mantenere la produzione su larga scala.

Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come il LQA Suite e cruscotti di qualità.

Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?

Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.

Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio

La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.

Punti di forza

• Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
• Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide

Rischi tipici

• Errori fiduciosi
• L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute

Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio

La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.

Punti di forza

• Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
• Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano

[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
Scarica l'ebook →

Modello di caso d'uso

La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.

Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.

2. Come Smartling consente l'assistenza clienti

Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.

Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.

Campagne di marketing e messaggi di lancio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.

2. Come Smartling abilita le campagne di marketing

Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.

Formazione interna e abilitazione

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.

2. Come Smartling abilita l'addestramento interno

L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.

Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:

"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."

• Lynnette Glaze, Direttore, Strategie di Sviluppo Associato + Soluzioni, Marriott International

Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.

2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti

IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG Enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.

Nel caso di studio, IHG osserva:

"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"

• Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospite, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts

Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.

2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA

Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.

Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)

Gli LLM funzionano bene per:

• Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
• Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA

Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:

• Contenuto legale
• Settore regolamentato
• Messaggi critici per il brand

L'Hub AI di Smartling Permette agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.

Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale

Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.

Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.

Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?

Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione AI in un contesto aziendale, inclusa dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre.

Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.

Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in vigore man mano che il volume dei contenuti cresce.

Di Smartling Soluzioni di traduzione basate sull'IA sono progettati per la traduzione di LLM aziendali, con automazione lungo tutto il flusso di lavoro e passaggi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.

Cos'è la traduzione di LLM?

La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto al tradizionale Traduzione automatica (MT).

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità.

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso producendo frasi più naturali e un adattamento del tono più forte rispetto a Traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatizzata (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli.

In un contesto aziendale, la traduzione degli LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

Traduzione di LLM in un contesto aziendale

Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.

Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.

Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione

Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.

I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da:

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo.

Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.

Cosa offre Smartling

L'Hub AI di Smartling offre alle imprese la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutto in un unico posto. Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione. Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni.

L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e memoria di traduzione Contesto al momento della traduzione per mantenere la produzione su larga scala.

Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come il LQA Suite e cruscotti di qualità.

Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?

Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.

Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio

La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.

Punti di forza

• Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
• Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide

Rischi tipici

• Errori fiduciosi
• L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute

Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio

La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.

Punti di forza

• Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
• Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano

[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
Scarica l'ebook →

Modello di caso d'uso

La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.

Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.

2. Come Smartling consente l'assistenza clienti

Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.

Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.

Campagne di marketing e messaggi di lancio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.

2. Come Smartling abilita le campagne di marketing

Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.

Formazione interna e abilitazione

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.

2. Come Smartling abilita l'addestramento interno

L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.

Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:

"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."

• Lynnette Glaze, Direttore, Strategie di Sviluppo Associato + Soluzioni, Marriott International

Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.

2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti

IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG Enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.

Nel caso di studio, IHG osserva:

"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"

• Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospite, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts

Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.

2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA

Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.

Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)

Gli LLM funzionano bene per:

• Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
• Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA

Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:

• Contenuto legale
• Settore regolamentato
• Messaggi critici per il brand

L'Hub AI di Smartling Permette agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.

Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale

Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.

Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.

Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?

Scarica l'ebook per una guida pratica all'adozione della traduzione AI in un contesto aziendale, inclusa dove funziona meglio, quali barriere contano di più e come implementarla senza perdere il controllo della qualità, della terminologia o della voce del brand.

La traduzione degli LLM sta rapidamente cambiando il modo in cui le aziende affrontano la localizzazione. Nella localizzazione aziendale, non è difficile trovare un modello che possa tradurre.

Ma mantenere coerenti i risultati di traduzione basati su IA tra team, tipi di contenuti e aggiornamenti continui senza trasformare la localizzazione in un collo di bottiglia può essere una sfida importante.

Smartling è una piattaforma di traduzione enterprise e un sistema di gestione della traduzione (TMS) progettati per aiutare i team a operazionalizzare la traduzione su larga scala: automatizzare i flussi di lavoro, mantenere la qualità e mantenere la governance in vigore man mano che il volume dei contenuti cresce.

Di Smartling Soluzioni di traduzione basate sull'IA sono progettati per la traduzione di LLM aziendali, con automazione lungo tutto il flusso di lavoro e passaggi di qualità che supportano risultati affidabili senza il rilancio manuale della traduzione ad hoc e a soluzione puntuale.

Cos'è la traduzione di LLM?

La traduzione degli LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per tradurre i contenuti da una lingua all'altra.

Questi modelli sono addestrati su grandi set di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Per questo motivo, la traduzione LLM spesso produce frasi più naturale e un adattamento del tono più forte rispetto al tradizionale Traduzione automatica (MT).

La traduzione automatica neurale, più comunemente, è progettata specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset testuali paralleli. Sebbene il risultato dei modelli MT sia altamente accurato, può risultare inferiore in termini di fluidità.

In contesti aziendali, la traduzione degli LLM funziona meglio quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

La traduzione LLM utilizza grandi modelli linguistici (LLM), che sono modelli di IA addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, per tradurre contenuti da una lingua all'altra, spesso producendo frasi più naturali e un adattamento del tono più forte rispetto a Traduzione automatica, che si riferisce a sistemi di traduzione automatizzata (più comunemente traduzione automatica neurale) addestrati specificamente per tradurre tra lingue utilizzando grandi dataset di testo paralleli.

In un contesto aziendale, la traduzione degli LLM è più preziosa quando viene utilizzata all'interno di flussi di lavoro in un Sistema di gestione delle traduzioni dove risorse linguistiche, controlli di qualità e altre funzionalità possono aiutare a mantenere un output coerente e coerente con il marchio su larga scala.

Traduzione di LLM in un contesto aziendale

Gli LLM possono generare traduzioni. Ma non eseguono il tuo programma di localizzazione.

Oggi, molti team sperimentano con LLM popolari per la traduzione, inclusi modelli come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e modelli open-source come Llama di Meta. Questi grandi modelli linguistici possono generare traduzioni fluenti e adattare il tono o lo stile in modo più naturale rispetto ai sistemi tradizionali di traduzione automatica in alcuni contesti.

Tuttavia, l'uso diretto di questi modelli non risolve le sfide operative della localizzazione aziendale. Sebbene un LLM possa tradurre un passaggio di testo, non gestisce la memoria di traduzione, non applica la terminologia, non si collega a sistemi di contenuti né coordina i flussi di lavoro tra team e mercati.

Ecco perché le imprese non si affidano solo agli LLM. Si affidano ai sistemi di gestione della traduzione per operazionalizzare la traduzione AI in tutto il loro programma di localizzazione.

Gli LLM non sostituiscono i sistemi di gestione della traduzione

Esiste un sistema di gestione delle traduzioni per ciò che le aziende non possono improvvisare: collegare la traduzione al proprio stack tecnologico, eliminare i passaggi manuali dei file e supportare la coerenza man mano che team e mercati si espandono.

I migliori risultati derivano dall'utilizzo della traduzione tramite LLM come passaggio nel processo di traduzione, accompagnata da:

L'approccio di traduzione AI di Smartling è progettato per sfruttare risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per supportare traduzioni coerenti tra i mercati e ridurre la deriva nel tempo.

Include anche procedure di QA per individuare problemi di terminologia, errori di formattazione e altri problemi prima della spedizione dei contenuti, oltre a controlli di automazione e governance che instradano diversi tipi di contenuto attraverso il flusso di lavoro corretto e applicano il giusto livello di supervisione.

Cosa offre Smartling

L'Hub AI di Smartling offre alle imprese la flessibilità di accedere a 20+ LLM e motori MT tutto in un unico posto. Gli utenti dell'AI Hub possono passare in sicurezza tra diversi LLM o testarli, come Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft o Google Models, senza interrompere flussi di lavoro o infrastrutture di integrazione. Gli utenti hanno anche accesso a funzionalità di sicurezza e qualità, come il fallback automatico e la mitigazione delle allucinazioni.

L'AI Hub supporta anche prompt potenziati al recupero che fanno riferimento al glossario e memoria di traduzione Contesto al momento della traduzione per mantenere la produzione su larga scala.

Il TMS di Smartling è posizionato attorno alla scalabilità di programmi multilingue con flussi di lavoro e integrazioni automatizzate, quindi include strumenti di qualità come il LQA Suite e cruscotti di qualità.

Qual è la differenza tra traduzione LLM e traduzione automatica?

Sia la traduzione LLM che quella automatica possono essere preziose. Per i team aziendali, la scelta di solito riguarda meno quale metodo sia "migliore" e più ciò per cui ottimizzare: la dimensione e la struttura dell'input, i requisiti per l'output (precisione, coerenza, tono) e il livello di controllo necessario per gestire il rischio.

Dove la traduzione degli LLM tende a funzionare meglio

La traduzione per LLM è perfetta quando hai bisogno che i contenuti si leggano naturalmente, corrispondano al tuo tono e si sentano umani. Viene spesso utilizzato per contenuti rivolti al cliente, marketing e abilitazione, e per selezionare contenuti di aiuto dove la fluidità conta e una certa variazione è accettabile.

Punti di forza

• Fraseggiamenti più naturali e migliore adattamento del tono
• Stile flessibile per iterazioni e riscritture rapide

Rischi tipici

• Errori fiduciosi
• L'incoerenza o la traduzione derivano senza barriere, specialmente tra frasi ripetute

Dove la traduzione automatica tende a funzionare meglio

La traduzione automatica (MT) è una scelta ideale quando hai un grande volume di input e hai bisogno di output prevedibili con terminologia coerente e precisione del linguaggio. È comunemente usato per contenuti strutturati ad alto volume, stringhe ripetute e grandi set di pagine simili.

Punti di forza

• Output prevedibile e forte accuratezza per testi ripetitivi o strutturati
• Coerenza su larga scala quando la precisione e la terminologia controllano

[OSTACO]
Pronto a modernizzare la tua strategia di traduzione con l'IA?
Scarica l'ebook →

Modello di caso d'uso

La traduzione degli LLM diventa più preziosa quando la applichi all'interno di un flusso di lavoro regolamentato. I casi d'uso seguenti mantengono l'attenzione sulla realtà aziendale: il problema della scala, cosa migliorano gli LLM e come la piattaforma di Smartling supporti qualità e controllo.

Contenuti di assistenza clienti e centri di assistenza

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare ad accelerare la traduzione di articoli di aiuto, passaggi di risoluzione dei problemi e aggiornamenti della knowledge base, soprattutto quando i contenuti vengono aggiornati frequentemente e la leggibilità è importante.

2. Come Smartling consente l'assistenza clienti

Smartling aiuta i team di assistenza clienti a tradurre i contenuti di supporto e assistenza con LLM all'interno di flussi di lavoro controllati, così puoi migliorare fluidità e tono senza perdere coerenza. Smartling abbina la traduzione AI a risorse linguistiche come memoria di traduzione, guide di stile e termini glossari per mantenere la terminologia e la voce del marchio coerenti in ogni mercato. Aggiunge anche passaggi di QA e governance, così che i contenuti di supporto ad alto impatto seguano il percorso di revisione corretto prima di essere pubblicati.

Per rendere tutto semplice per i team di supporto, Smartling si collega direttamente alle piattaforme di assistenza clienti comuni, così puoi tradurre i contenuti dove già si trovano. Ad esempio, Smartling offre integrazioni per il supporto clienti come Salesforce Service Cloud e Intercom, oltre a connettori per strumenti come Zendesk, ServiceNow e CXone Expert, aiutando i team ad automatizzare il flusso dei contenuti di supporto verso la traduzione e ritorno.

Campagne di marketing e messaggi di lancio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aiutare nell'adattamento del tono per testi di campagna, landing page e messaggi per il ciclo di vita, così il risultato first-pass è più vicino all'intento della fonte.

2. Come Smartling abilita le campagne di marketing

Smartling posiziona la Traduzione Umana AI come opzione per traduzioni di alta qualità e culturalmente sfumate, e sottolinea che è la migliore per tipi di contenuti come quelli di marketing.

Formazione interna e abilitazione

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM sono particolarmente adatti per l'abilitazione e i contenuti di formazione perché possono tradurre grandi volumi di materiali aggiornati frequentemente preservando chiarezza, tono e flusso didattico. Questo è particolarmente utile quando iteri spesso su mazzi, guide e playbook e hai bisogno che siano disponibili in molte lingue senza perdere leggibilità o finire con frasi troppo letterali.

2. Come Smartling abilita l'addestramento interno

L'uso di Smartling da parte di Marriott è un chiaro esempio del perché il controllo delle piattaforme sia importante in questo caso d'uso: riportano l'espansione della copertura linguistica da sette a fino a 38, con il tempo di risposta che passa da settimane a giorni, riducendo i costi di traduzione di circa il 40%.

Come ha detto un responsabile della localizzazione di Marriott:

"La traduzione umana era tutto ciò che conoscevamo. Ma poiché i costi di traduzione rappresentavano quasi la metà dei nostri budget di progetto, è diventato più difficile giustificare un'ulteriore espansione, sia per noi stessi che per i nostri stakeholder."

• Lynnette Glaze, Direttore, Strategie di Sviluppo Associato + Soluzioni, Marriott International

Aggiornamenti ad alto volume di siti web e prodotti

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono accelerare la traduzione per aggiornamenti ad alto volume, soprattutto quando la banda del team per revisionare le traduzioni completate è limitata a pagine più visibili.

2. Come Smartling consente gli aggiornamenti di siti web e contenuti

IHG descrive la scalabilità della traduzione di siti web in 20 lingue e la traduzione di oltre 600 milioni di parole attraverso la piattaforma di Smartling. IHG Enfatizza inoltre risultati che dipendono dall'automazione dei flussi di lavoro e dagli aggiornamenti continui, inclusi aggiornamenti in tempo reale e automazioni che hanno semplificato i flussi di lavoro.

Nel caso di studio, IHG osserva:

"Permettendoci di ampliare i nostri sforzi di traduzione in 20 lingue, abbiamo garantito che i nostri ospiti internazionali ricevano contenuti accurati e rilevanti"

• Jake Isaac, Vicepresidente, Prodotto Ospite, Canali Digitali e Diretti, IHG Hotels & Resorts

Contenuti regolamentati, legali e critici per il marchio

1. Come aiutano gli LLM

Gli LLM possono aggiungere valore accelerando il processo di traduzione con output quasi istantaneo, ma i contenuti dovrebbero comunque essere instradati attraverso revisioni rigorose e QA.

2. Come Smartling fa rispettare la revisione e il QA

Smartling posiziona la qualità della traduzione aziendale attorno agli strumenti LQA in-platform e ai cruscotti di qualità (costruiti attorno al MQM) per valutare e migliorare la qualità in modo strutturato. Per i tipi di contenuti a rischio elevato, Smartling offre anche AI Human Translation, che aggiunge un livello di revisione umana ai risultati basati sull'IA per garantire la qualità.

Quando la traduzione di LLM funziona meglio (e quando non funziona)

Gli LLM funzionano bene per:

• Contenuti rivolti al cliente dove la fluidità e il tono contano, all'interno di un flusso di lavoro controllato
• Come passo in un flusso di lavoro di traduzione più ampio che può essere revisionato e QA

Gli LLM hanno bisogno di guardrail per:

• Contenuto legale
• Settore regolamentato
• Messaggi critici per il brand

L'Hub AI di Smartling Permette agli utenti di impostare barriere all'interno della piattaforma, inclusi prompt personalizzati, sicurezza e protezione dei dati, e funzionalità come auto-fallback e mitigazione delle allucinazioni. Supporta inoltre prompt alimentati da RAG che fanno riferimento a glossario e memoria di traduzione al momento della traduzione per mantenere l'output su larga scala sul marchio.

Smartling rende utilizzabile la traduzione degli LLM su scala aziendale

Sebbene gli LLM siano potenti strumenti di traduzione, sono solo una parte del flusso di lavoro di traduzione. Le imprese hanno ancora bisogno di una piattaforma, non di soluzioni puntiformi.

Smartling integra la traduzione degli LLM in flussi di lavoro di localizzazione scalabili, combinando la governance del flusso di lavoro con i controlli e i passaggi di qualità necessari per mantenere le traduzioni coerenti tra lingue e punti di contatto.

Se hai superato la fase "gli LLM sono impressionanti" e cerchi di far funzionare la traduzione dell'IA nel mondo reale, la domanda successiva è sempre la stessa: dove si colloca davvero l'IA e cosa deve essere in atto per fidarsi?

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