17-04-2026

Voorbij de illusie van de AI-automatisering: Effectieve menselijke en AI-lokalisatie bouwen

AI kan meertalige workflows versnellen, maar het werkt zelden als een plug-and-playoplossing. Op basis van zijn ervaring met het bouwen van enterprise SaaS-producten schetst Stéphane Cinguino wat teams goed moeten regelen om menselijke en AI-systemen effectief te maken in de praktijk.

Lia

Bedrijfsteams die AI evalueren voor meertalige content hebben meestal te maken met dezelfde druk: sneller leveren, de kosten in de hand houden en de kwaliteit op peil houden op alle markten. De uitdaging is om te bepalen waar AI-tools passen, waar ze risico's of wrijving creëren en hoe u controle houdt zodra ze eenmaal in gebruik zijn.

Over deze en andere uitdagingen sprak Stéphane Cinguino, Chief AI, Product and Technology Officer bij Acolad, vanuit zijn twintig jaar ervaring in het bouwen van SaaS-producten in verschillende industrieën. Hij deelde zijn inzichten op de C-Suite Hot Seat podcast van Multilingual, gepresenteerd door Eddie Arrieta, CEO van MultiLingual Media.

Stéphane Cinguino, Chief AI, Product & Technology Officer, Acolad

Tijdens het gesprek kwam hij steeds terug op een reeks praktische vragen die bedrijfsteams moeten beantwoorden voordat ze AI kunnen opschalen in meertalige werkstromen. Waar is menselijke beoordeling nog van belang? Welke taken hebben traceerbaarheid nodig? Welke input heeft het systeem nodig om goed te presteren? Welke kleine workflowstappen verspillen vandaag tijd? Hier bespreken we enkele van de belangrijkste inzichten uit dat gesprek die nuttig zijn voor bedrijven die AI effectief willen integreren in hun contentactiviteiten.

AI in de praktijk: Basisprincipes en het vermijden van de automatiseringsillusie

Een centraal thema tijdens de podcast was een pragmatische benadering van AI, gebaseerd op uitvoering in plaats van hype en modewoorden - daarover later meer.

Stéphane schetste drie kernprincipes die als leidraad voor het gebruik van AI bij Acolad fungeren. Ten eerste: intuïtie en experimenten zijn belangrijk. AI is geen vast systeem, maar een zich ontwikkelende capaciteit die voortdurende tests en iteratie vereist. Ten tweede: effectieve meetmethoden zijn essentieel. Duidelijke succespunten en evaluatiekaders zijn essentieel om te voorkomen dat u tijd en investeringen verspilt aan mislukte initiatieven en om ervoor te zorgen dat u zinvolle resultaten levert.

Tot slot: snelheid is cruciaal. Het AI-landschap evolueert voortdurend, net als het vermogen om snel te itereren en op te schalen wat werkt het verschil maakt. Deze uitgangspunten gelden niet alleen voor interne ontwikkeling, maar ook voor samenwerking met klanten.

"Wanneer we met klanten samenwerken, is het ook heel belangrijk om op die drie verschillende assen en dimensies te focussen: in staat zijn om te itereren, ervoor zorgen dat we het juiste raamwerk op het gebied van kwaliteit hebben en met de klant de juiste metingen definiëren en ons daarop afstemmen, en zodra we het eens zijn, snel handelen. Dat is mijn benadering van AI."

Stéphane Cinguino

Effectieve Mens & AI-projecten bouwen vanaf het begin aan governance

Governance wordt vaak behandeld als een aparte werkstroom, iets om te documenteren nadat een tool is geselecteerd. In bedrijfsomgevingen leidt dat meestal tot hiaten. Teams hebben governance nodig in de workflow zelf, zodat ze kunnen zien wat er met een stuk content is gebeurd, welk systeem het heeft afgehandeld en wanneer iemand moet ingrijpen.

Voor organisaties die overwegen AI in te voeren, is de praktische conclusie eenvoudig: stel uzelf de vraag hoe governance tot uiting komt in het dagelijks gebruik. Kunt u de bron van de content traceren? Kunt u zien welke machine is gebruikt? Kunt u gereguleerde of gevoelige content naar een ander beoordelingspad leiden? Kunt u werk met een laag risico en een hoog volume scheiden van content waarop strenger moet worden toegezien? Die details zijn belangrijk omdat ze bepalen of de workflow standhoudt onder echte werkdruk.

"Europa is inderdaad sterk gericht op regulering en op het waarborgen dat er een vorm van governance rond AI bestaat." We investeren dus aanzienlijk op dit gebied om ervoor te zorgen dat we aan deze voorschriften voldoen. En het is niet alleen governance op zich, dus uiteraard praktijken, methodologieën, enzovoort, maar ook hoe we dat in ons product verwerken. En dus heeft elk stukje tekst in ons Lia-ecosysteem zeg maar een herkomstlabel, en we volgen alles. We zorgen er ook voor dat elke AI die we gebruiken of zelf ontwikkelen voldoet aan de regels."

Stéphane Cinguino

De zero-shot vertaalmythe

Bij veel discussies over AI wordt er nog steeds van uitgegaan dat goede output mogelijk moet zijn met vrijwel geen setup. En Stéphane besprak een hardnekkige misvatting die hij is tegengekomen; het idee van een AI 'magische knop' die direct perfecte vertalingen produceert. Ondanks doorbraken op het gebied van AI blijft lokalisatie van hoge kwaliteit complex. Echte kwaliteit bij AI-vertalingen vereist dat u terminologie, referentiemateriaal en stijlverwachtingen inbouwt en duidelijk begrijpt waar fouten van cruciaal belang zijn.

Dat inzicht is nuttig voor elk team dat leveranciers of interne opties vergelijkt. Als een systeem gebruikssituaties in ondernemingen moet ondersteunen, maakt werk aan de opstelling deel uit van de oplossing. Er wordt van teams verwacht dat zij voor woordenlijsten, vertaalgeheugens, merktaal, voorbeeldcontent en kwaliteitsverwachtingen zorgen. Ze moeten ook in een vroeg stadium beslissen welke soorten content strenger gecontroleerd moeten worden dan andere. Productbeschrijvingen, ondersteuningsartikelen, contracten, medische content en campagneteksten hebben niet allemaal hetzelfde risiconiveau, dus moeten ze niet allemaal hetzelfde pad volgen.

"Wat echt overtrokken is, is wat ik een zero-shot vertaling zou noemen." Het idee dat je perfecte, merkconforme content kunt krijgen zonder voorafgaande gegevens of training, is alsof je iets in een systeem stopt en dat het dan perfect werkt. Nee, dit vereist enige voorbereiding. Je moet het model en het systeem context geven, een aantal van je middelen, enzovoort. Er is dus iets meer nodig dan alleen een model. Het is complexer dan dat."

Stéphane Cinguino

Kleine verbeteringen in de workflow kunnen grote voordelen opleveren

Grote AI-projecten beginnen vaak met het meest zichtbare probleem in het proces. Dat is logisch, maar het kan kleinere stappen verbergen die elke dag tijd kosten. Bestandsvoorbereiding, metadata aanmaken, overdrachten, herhalende controles en het taggen van content zien er misschien niet strategisch uit, maar ze vertragen teams vaak meer dan de hoofdtaak doet.

Teams binnen ondernemingen hoeven niet te beginnen met het grootste transformatieproject. Ze kunnen beginnen met in kaart te brengen waar tijd verloren gaat, waar werk te vaak wordt doorgegeven en waar mensen gestructureerde taken herhalen. Die kleinere oplossingen zijn vaak gemakkelijker te testen, gemakkelijker te meten en gemakkelijker op te schalen. Ze geven teams ook een duidelijker beeld van waar bredere automatisering zal helpen en waar dat juist tot meer uitzonderingen leidt die beheerd moeten worden.

"Iedereen heeft gekeken hoe ze AI in hun kerntaken kunnen implementeren, maar er zijn veel andere gebieden waar AI kan worden toepassen en geweldige resultaten kunnen worden behaald. Het gaat meer om de kleine schoonheidsfoutjes. In mijn functie heb je te maken met een achterstand en meestal worden de zaken die onderop liggen niet echt aangepakt. Je concentreert je altijd wat bovenop ligt. Maar met AI heb je de mogelijkheid om deze waslijst van kleine dingen aan te pakken die toch een grote impact kunnen hebben."

Stéphane Cinguino

Door modewoorden heen prikken

AI-roadmaps worden minder bruikbaar wanneer ze worden gevormd door markttaal in plaats van door operationele noodzaak. Kopers horen vaak dezelfde termen, waardoor ze uiteindelijk over categorieën praten in plaats van over beslissingen. Een betere aanpak is om elk trendlabel terug te vertalen naar een concrete vraag: welk probleem lost dit op, voor welke gebruikers, in welke workflow, en hoe weten we dat het geholpen heeft?

Begin met het bedrijfsprobleem, definieer de operationele beperking, kies de betrokken contentstypen en beslis dan of het juiste antwoord automatisering, herontwerp van workflows, menselijke controle of een mix van alle drie is. Een goede roadmap mag er op papier dan wel meestal minder ambitieus uitzien dan een die hypegedreven is, maar de kans dat deze wordt gebruikt en aangehouden is veel groter.

"Ik let niet op modewoorden. Ik let op wat belangrijk is voor onze klanten en de markt. Ik kijk dus altijd naar de pijnpunten, de behoeften en de uitdagingen, en mijn rol is om voor al deze punten oplossingen te vinden. En dus ligt mijn aandacht duidelijk op impact, impact hebben op onze klanten."

Stéphane Cinguino

Menselijke en AI-systemen zijn nog steeds afhankelijk van leiderschap

De implementatie van AI wordt vaak besproken als een uitdaging op het gebied van tools. In de praktijk, zegt Stéphane, is het ook een uitdaging voor het management. Teams hebben duidelijke prioriteiten nodig, ruimte om te testen en stabiele besluitvorming wanneer resultaten inconsistent zijn of deadlines verschuiven. Zonder dat kan zelfs een sterk workflowontwerp mislukken.

Voor ondernemingen is dit belangrijk omdat de kwaliteit van een leverancier zelden alleen met de tool te maken heeft. Waar het om gaat is hoe het team achter de workflow omgaat met uitzonderingen, wijzigingen en concurrerende prioriteiten. Sterk leiderschap uit zich in voorspelbare beoordelingstrajecten, rustige escalatie, realistische keuzes bij de uitrol en de bereidheid om het systeem aan te passen wanneer een proces niet werkt. Menselijke en AI-workflows presteren beter als de mensen die ermee werken een duidelijk eigenaarschap en een duidelijke definitie van succes hebben.

"Voordat ik met technologie aan de slag ga, ben ik natuurlijk gepassioneerd door technologie, maar het belangrijkste is dat ik een peoplemanager ben, en mijn rol is ervoor te zorgen dat mijn team veilig is, zich richt op wat belangrijk is en de juiste omgeving heeft om innovatie te stimuleren en waarde te leveren aan onze klanten. En dus maakt geduld daar deel van uit."

Stéphane Cinguino

Belangrijkste lessen

Automatisering is het nuttigst als het beslissingen binnen de workflow verbetert, niet als het alleen de doorvoer versnelt.
Governance moet zichtbaar zijn in het product en het proces, met traceerbaarheid, regels voor routering en duidelijke revisietrajecten.
AI-vertaling voor ondernemingen vergt voorbereiding, waaronder terminologie, goedgekeurde middelen en kwaliteitsverwachtingen.
Kleine verbeteringen van de workflow zijn vaak de beste plek om mee te beginnen, omdat ze gemakkelijker te testen en te meten zijn.
Een sterke AI-roadmap begint met operationele pijnpunten, niet met marktlabels.
Menselijke en AI-systemen zijn afhankelijk van duidelijk eigenaarschap, stabiel leiderschap en realistische keuzes bij de uitrol.