Den skjulte risiko ved DIY AI-oversættelse
Fragmenterede værktøjer, fragmenteret brandstemme
Når du bruger AI-værktøjer uafhængigt af offentlige modeller, kan du ofte miste kontrollen over brandets tone og terminologi. Og når først uoverensstemmelserne når forskellige markeder, er de dyre at rette op på.
Hvis et regionalt marketingteam f.eks. hurtigt oversætter kampagneslogans med et offentligt AI-værktøj, kan systemet ignorere godkendt terminologi eller overse kulturelle nuancer. Resultatet kan være modstridende taglines eller endda utilsigtede fejloversættelser, der skader brandets image. Uden en fælles ordliste eller flersprogede brandretningslinjer bliver det umuligt at sikre, at alle markeder kommunikerer med samme stemme eller overholder virksomhedens standarder.
Disse uoverensstemmelser er mere end stilistiske; de skaber risici for governance og compliance. Hver gang et teammedlem bruger et offentligt værktøj, er der risiko for at afsløre fortrolige data eller fejl, der bryder med interne retningslinjer for indhold. Derfor kræver virksomhedsoversættelse mere end bare hastighed. Det kræver systemer, der integrerer værktøjer til at forbinde ekspertise med yderligere forbedringer som menneskelig gennemgang, kvalitetsmålinger og centraliseret styring.
Derfor kan det hjælpe at bruge det rigtige værktøj eller at samarbejde med en ekspert i implementering af en AI-oversættelsesplatform. Leena kommer med en sigende analogi:
"Hvis en advokat og en lægmand begge beder ChatGPT om at finde en juridisk reference, vil advokaten få bedre resultater, fordi han ved, hvordan han skal spørge. Det samme gælder for oversættelse. Uden sproglig ekspertise risikerer man at miste mening."
Leena Peltomaa
Manglen på styring og overholdelse
Ukontrolleret brug af AI-oversættelsesværktøjer kan også skabe alvorlige ledelsesmæssige og lovgivningsmæssige risici.
Ud over nøjagtighed betyder styring, at man har synlighed og kontrol over hvert trin i oversættelsesprocessen: fra hvordan data indsamles og lagres, til hvem der har adgang til dem, og hvordan resultaterne revideres. Virksomheder, der opererer på nogle markeder, har nu brug for dokumenterede ansvarskæder, der viser, hvilket indhold der blev genereret af AI, hvad der blev gennemgået af mennesker, og hvordan sproglige aktiver er beskyttet.
Overensstemmelsesrammer som ISO 17100 og ISO 27001 kræver sammen med regionale regler som EU's AI Act nu påviselig gennemsigtighed. Det kan omfatte viden om, hvilke modeller der bruges, hvordan træningsdata hentes, og hvordan bias eller sikkerhedsrisici mindskes.
Uden ordentligt tilsyn og styringskontrol risikerer virksomheder ikke kun unøjagtigheder, men også brud på databeskyttelse, misbrug af intellektuel ejendom og skade på omdømmet, hvilket er et alvorligt problem, når man håndterer følsomt eller offentligt tilgængeligt indhold.
