2025-11-28

De virkelige målinger af AI-oversættelse: Datadrevet klarhed om automatisering

Hvordan kan du være sikker på, at brugen af AI til oversættelser er pålidelig og ikke bare medfører flere risici? Vi ser på de vigtigste målinger og use-cases, der viser de mest effektive måder at implementere AI-oversættelse på.
virtual-document-management-system-concept

Er AI-oversættelse pålidelig nok til virksomhedsindhold?

Det korte svar er: Ja, men kun hvis du styrer det.

Når det drejer sig om flersproget indhold, kan AI lette opgaven. Men det er en strategisk risiko at stole på AI alene; du skal bruge den som co-pilot, ikke som autopilot. Spørgsmålet er mere end et ja eller nej til flytbarhed og pålidelighed: Hvordan adskiller man skalerbar automatisering fra uacceptabel kritisk risiko?

Lad os være ærlige: Der er risiko overalt, og selv mennesker begår fejl.  Som da HSBC's "Antag intet" blev oversat forkert og skabte et problem på 10 millioner dollars. Derfor er vi nødt til at kvantificere AI-risikoen, før vi skalerer et oversættelsesworkflow. Denne artikel bruger reelle præstationsdata fra tusindvis af evaluerede segmenter til at vise:

  • hvor AI virkelig udmærker sig,
  • hvor den stadig kæmper,
  • og hvordan man træffer sikre beslutninger ved hjælp af kvalitetsmålinger i stedet for gætværk.

I dette dyk vil du lære:

  • Hvorfor terminologi og nøjagtighed, ikke stil, er farezonen i AI-oversættelse.
  • Hvordan AI translation performance skifter baseret på indholdsdomænet.
  • Sådan opbygger du en datadrevet styringsmodel til AI-oversættelse.

Hvordan måler vi AI-oversættelsers ydeevne?

For at fjerne gætteriet fra indførelsen af AI fokuserede vi på at indsamle data fra den virkelige verden og måle ydeevnen. Det var præcis vores mål for 12 måneder siden, da vi lancerede et pilotprojekt med Lia: at analysere AI-oversættelseskvalitet i stor skala og kvantificere effekten af automatisering.

I løbet af dette pilotprojekt behandlede vi over 4,5 millioner ord på tværs af 125 sprogpar i virkelige virksomhedsmiljøer, der spænder over finans, biovidenskab, teknologi og luksus. Disse data giver os konkrete beviser på, hvor AI giver ROI, og hvor ledelsen skal træde til.

AI-oversættelsesresultater: Indsats og kvalitet

Dataene bekræfter det: AI-kvaliteten varierer meget fra sprogpar til sprogpar. Effektivitetsgevinsterne er størst i højressourcesprog, mens strukturelt forskellige eller lavressourcesprog stadig kræver betydelig menneskelig støtte.

 

Sprogpar Kvalitetsscore Indsats efter redigering Omskoling til AI
Engelsk > Portugisisk ⭐⭐⭐⭐⭐ Lav Ikke påkrævet
Engelsk > Svensk ⭐⭐⭐⭐ Lav Ikke påkrævet
Engelsk > Kinesisk ⭐⭐⭐ Høj Anbefalet
Engelsk > Koreansk ⭐⭐ Meget høj Anbefalet

Hvad dataene fortæller os:

  • De fleste europæiske sprog kræver minimal menneskelig redigering (stærkt AI-output).
  • Asiatiske sprog kræver stor til meget stor menneskelig indgriben, hvilket bekræfter, at AI kæmper med strukturelt anderledes og ressourcesvage sprogpar.  

Hvor AI-oversættelse indebærer den største risiko: Terminologi og nøjagtighed

Vores analyse bekræfter også en almindelig misforståelse: AI er normalt flydende, men ofte upålidelig. De hyppigste "lette" problemer omfatter:

  • Stil - 31% af alle fejl
  • Flydende sprog - 28% af alle fejl

Disse fejl kan være mærkbare, men de forårsager sjældent skade på compliance eller brand.

Den virkelige risiko ligger i terminologi og nøjagtighed, som udgør størstedelen af de store og kritiske fejl. Det er her, AI udgør den største risiko:

  • Terminologi (44%). Det gælder også forkert oversatte produktnavne, tekniske termer eller juridiske formuleringer.
  • Nøjagtighed (38%). Det indebærer forvrængning af meningen, udeladelse af vigtige detaljer eller tilføjelse af utilsigtet information i forhold til kilden. 
Fejlkategori
Vigtig og kritisk
Mindre og neutral
Terminologi
44%
23%
Nøjagtighed
38%
23%
Stil
8%
31%
Flydende sprog
12%
28%
Konklusion Rå AI-output er ikke sikkert til missionskritisk eller reguleret indhold uden menneskelig validering.

"De mest alvorlige risici ved AI-oversættelse er ikke stil eller flydende sprog, men terminologi og nøjagtighed. Disse store problemer påvirker betydningen, overholdelsen og tilliden til brandet."

Petra Angeli portræt


Petra Angeli
Chef for globale løsninger, Acolad

Indholdsdomænet er vigtigt: Teknisk vs. Kreativ

AI's præstationer er ikke ensartede. Ud over risici for terminologi og nøjagtighed afhænger det i høj grad af kildeindholdets domæne. Vi fandt ud af præcis, hvilket indhold der er klar til høj automatisering, og hvilket der kræver menneskelig ekspertise. Følgende tabel viser, hvilken oversættelsesmetode der er bedst egnet til hvert indholdsdomæne ved at kortlægge AI-effektivitet, forventet efterredigeringsindsats og de primære risici, man skal være opmærksom på.

  AI-oversættelse med automatiseret optimering Hybrid AI-oversættelse + menneskelig gennemgang Hybrid eller menneskelig transcreation for brand tone AI + domæneekspert Sprogforsker
Domæne for indhold Teknisk IT og software Kreativ (luksus) Jura og finans
AI-egnethedsscore ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
Indsats efter redigering Minimal Lav Høj Lav
Områder med høj risiko Ingen signifikante Nøjagtighed Terminologi, nøjagtighed, stil Nøjagtighed (overholdelse)

Hvad det betyder for dit indhold:

  • Teknisk og struktureret indhold - ideelt til høj automatisering.
  • IT & Software - Automatiser hovedparten, men tjek detaljerne.
  • Kreativt og brandtungt indhold - Menneskelig ekspertise er vigtig, hvis ikke helt obligatorisk. AI kæmper med tone, nuancer og følelsesmæssige hensigter.
  • Reguleret indhold (jura, finans) - Nul tolerance for fejl; kræver domænespecifik menneskelig gennemgang. 

 

AI er din co-pilot, ikke autopilot

De mest succesfulde virksomheder behandler AI som en co-pilot, ikke en autopilot. AI fremskynder produktionen, men mennesker sikrer mening, overholdelse og tillid. Vores pilotprojekt validerer effektiviteten af denne hybridmodel:

  • 10-20% reduktion af indsatsen vs. Neural maskinoversættelse (NMT)
  • 40-50% reduktion af indsatsen i forhold til. Menneskelig oversættelse.

Effektivitet er en realitet, men kun når den kombineres med de rigtige sikkerhedsforanstaltninger. Din AI-oversættelsesplatform bør tilbyde:

  • Fuld synlighed og kontrol i alle faser.
  • Justering af data og terminologi for nøjagtighed.
  • Sikkerhed i virksomhedsklassen (private AI-modeller, ISO-certificeret og GDPR-kompatibel).

Ved at anvende denne co-pilot-tilgang eliminerer du kaosset ved ukontrolleret AI, samtidig med at du maksimerer hastighed og omfang.

Vigtige pointer til din strategi for AI-oversættelse

Vejen til at skalere flersproget indhold er ikke fuld automatisering, men intelligent, datadrevet styring. Det viser vores analyse:

  • Data fører: Kun målte resultater kan vise AI-kvalitet, og hvordan man fordeler ressourcerne effektivt.
  • Den sande værdi af mennesker i kredsløbet: Den primære værdi af menneskelig ekspertise er at beskytte flersproget indhold mod højrisikofejl (terminologi og nøjagtighed), ikke at rette grundlæggende stil eller grammatik.
  • Indholdets formål er afgørende: AI er fremragende til teknisk indhold, men kræver betydelig menneskelig indgriben til kreative og regulerede områder.
  • AI + menneskelig ekspertise: Udnyt en AI-platform, der flytter dine lingvisters fokus til værdifuld validering af nuancer og nøjagtighed. 
colorful portraits of people surrounding the Acolad logo

Er du klar til at indføre AI-oversættelse med dokumenteret kvalitet?

Kontakt os
Ofte stillede spørgsmål

Er du ny inden for AI-oversættelse? Vi kan hjælpe dig med at blive klogere på det hele

Hvordan kan du sikre kvalitet og konsistens i AI-oversættelse?

Kvalitet og konsistens i AI-oversættelse opnås ved at gå videre end generiske maskinoversættelsesmodeller og aktivt tilføre virksomhedens sproglige aktiver som kontekst. Denne proces tilpasser effektivt AI'ens output og sikrer, at det stemmer overens med dit specifikke brand, domæne, terminologi og oversættelseshukommelser (TM). 

Hvilket indhold bør ikke oversættes udelukkende af AI?

Indhold, der kræver en høj grad af subjektiv nuancering, overbevisende tone eller juridisk/regulatorisk præcision, bør ikke oversættes udelukkende af AI. Vores data viser, at indhold inden for luksus, kreativitet, jura og finans har den højeste risiko på grund af potentialet for store fejl i nøjagtighed og terminologi. 

Hvad er forskellen på NMT- og LLM-oversættelse?

Neural maskinoversættelse (NMT) bruger trænede modeller, der er hurtige og skræddersyede til oversættelse, hvilket ofte resulterer i forudsigelig kvalitet. Store sprogmodeller (LLM'er) er generative, kontekstbevidste og flydende, men kan nogle gange producere inkonsekvente eller uforudsigelige resultater, hvilket kræver mere menneskelig kontrol.

Relaterede ressourcer

AI til oversættelse: Er LLM'er gamechangers?

AI til oversættelse: Er LLM'er gamechangers?

Artikel
Maskinoversættelse vs. GenAI

Maskinoversættelse vs. GenAI

Artikel
Brug af etisk AI til vækst og innovation

Brug af etisk AI til vækst og innovation

E-bog
Maskinoversættelse i AI-æraen: MT's fortid, nutid og fremtid

Maskinoversættelse i AI-æraen: MT's fortid, nutid og fremtid

Artikel