2025-11-28

De echte metriek van AI-vertaalwerk: Duidelijkheid over automatisering op basis van gegevens

Hoe kun je er zeker van zijn dat het gebruik van AI voor vertalingen betrouwbaar is en niet alleen maar meer risico's met zich meebrengt? We bekijken de belangrijkste statistieken en use-cases die laten zien wat de meest effectieve manieren zijn om AI-vertalingen te implementeren.
virtual-document-management-system-concept

Is AI-vertaaltechnologie betrouwbaar genoeg voor bedrijfscontent?

Het korte antwoord is: Ja, maar alleen als je het regeert.

Als het aankomt op meertalige inhoud, kan AI de taak verlichten. Maar alleen vertrouwen op AI is een strategisch risico; je moet het gebruiken als een copiloot, niet als een automatische piloot. Meer dan ja of nee tegen vloeiendheid en betrouwbaarheid is de vraag: hoe scheid je schaalbare automatisering van onaanvaardbare kritische risico's?

Laten we eerlijk zijn, risico's zijn overal en zelfs mensen maken fouten.  Zoals toen HSBC's "Assume nothing" verkeerd werd vertaald, wat een probleem van $10 miljoen veroorzaakte. Daarom moeten we het AI-risico kwantificeren voordat we een vertaalworkflow opschalen. Dit artikel gebruikt echte prestatiegegevens van duizenden geëvalueerde segmenten om dit aan te tonen:

  • waar AI echt in uitblinkt,
  • waar het nog steeds worstelt,
  • en hoe je met vertrouwen beslissingen kunt nemen op basis van kwaliteitsmetingen in plaats van giswerk.

In deze diepgaande duik leer je het volgende:

  • Waarom terminologie en nauwkeurigheid, en niet stijl, de gevarenzones zijn in AI-Vertalingen.
  • Hoe AI vertaalprestaties verschuift op basis van het inhoudsdomein.
  • Hoe bouw je een datagestuurd bestuursmodel voor AI-vertalingen?

Hoe meten we de prestaties van AI-vertaalprojecten?

Om het giswerk bij de invoering van AI weg te nemen, hebben we ons gericht op het verzamelen van gegevens uit de echte wereld en het meten van prestaties. Dat was precies ons doel 12 maanden geleden toen we een pilot lanceerden met Lia: de kwaliteit van AI-vertalingen op schaal analyseren en de impact van automatisering kwantificeren.

Tijdens deze pilot hebben we meer dan 4,5 miljoen woorden verwerkt in 125 taalparen in echte bedrijfsomgevingen op het gebied van financiën, biowetenschappen, technologie en luxe. Deze gegevens geven ons harde bewijzen om te laten zien waar AI ROI oplevert en waar governance moet ingrijpen.

AI-vertaalprestaties: Inspanning en kwaliteit

De gegevens bevestigen dit: De AI-kwaliteit verschilt sterk per talencombinatie. De efficiëntiewinst is het grootst in talen met een hoge bron van informatie, terwijl structureel verschillende talen of talen met een lage bron van informatie nog steeds aanzienlijke menselijke ondersteuning vereisen.

 

Taalpaar Kwaliteitsscore Inspanningen na het bewerken AI omscholing
Engels > Portugees ⭐⭐⭐⭐⭐ Laag Niet vereist
Engels > Zweeds ⭐⭐⭐⭐ Laag Niet vereist
Engels > Chinees ⭐⭐⭐ Hoog Aanbevolen
Engels > Koreaans ⭐⭐ Zeer hoog Aanbevolen

Wat de gegevens ons vertellen:

  • De meeste Europese talen vereisen minimale menselijke bewerking (sterke AI-uitvoer).
  • Aziatische talen vereisen veel tot zeer veel menselijke tussenkomst, wat bevestigt dat AI moeite heeft met structureel verschillende en taalparen met weinig hulpbronnen.  

Waar AI-Vertaling het grootste risico inhoudt: Terminologie en nauwkeurigheid

Onze analyse bevestigt ook een veel voorkomende misvatting: AI is meestal vloeiend, maar vaak onbetrouwbaar. De meest voorkomende "lichte" problemen zijn onder andere:

  • Stijl - 31% van alle fouten
  • Vloeiendheid - 28% van alle fouten

Deze fouten kunnen opvallen, maar ze veroorzaken zelden schade aan de naleving of het merk.

Het echte risico ligt in terminologie en nauwkeurigheid, die de meerderheid van de grote en kritieke fouten vertegenwoordigen. Dit is waar AI het grootste risico vormt:

  • Terminologie (44%). Denk hierbij aan verkeerd vertaalde productnamen, technische termen of juridische formuleringen.
  • Nauwkeurigheid (38%). Dit houdt in dat de betekenis wordt vervormd, belangrijke details worden weggelaten of onbedoelde informatie wordt toegevoegd ten opzichte van de bron. 
Foutcategorie
Belangrijk en kritisch
Minor en neutraal
________________________
Terminologie
44%
23%
Nauwkeurigheid
38%
23%
Stijl
8%
31%
Vloeiendheid
12%
28%
Conclusie Ruwe AI-uitvoer is niet veilig voor missiekritieke of gereguleerde inhoud zonder menselijke validatie.

"De grootste risico's bij AI-vertalingen zijn niet stijl of vloeiendheid, maar terminologie en nauwkeurigheid. Deze belangrijke kwesties hebben invloed op de betekenis, de naleving en het vertrouwen in het merk.

Petra Angeli portret


Petra Angeli
Hoofd wereldwijde oplossingen, Acolad

Inhoudsdomein is belangrijk: Technisch vs. Creatief

De prestaties van AI zijn niet uniform. Afgezien van het risico op terminologie en nauwkeurigheid, is het sterk afhankelijk van het domein van de broncontent. We hebben precies bepaald welke inhoud klaar is voor hoge automatisering en welke inhoud menselijke expertise vereist. De volgende tabel laat zien welke vertaalmethode het meest geschikt is voor elk inhoudsdomein door de AI-effectiviteit, de verwachte inspanning voor nabewerking en de belangrijkste risico's waar je op moet letten in kaart te brengen.

  AI-vertaling met geautomatiseerde optimalisatie Hybride AI-vertaling + menselijke beoordeling Hybride of menselijke transcreatie voor merktoon AI + domeinexpert Taalkundige
Inhoud Domein Technisch IT & Software Creatief (Luxe) Juridisch en financieel
AI-geschiktheidsscore ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
Inspanningen na het bewerken Minimaal Laag Hoog Laag
Gebieden met een hoog risico Geen significante Nauwkeurigheid Terminologie, nauwkeurigheid, stijl Nauwkeurigheid (naleving)

Wat dit betekent voor je inhoud:

  • Technische en gestructureerde inhoud - Ideaal voor hoge automatisering.
  • IT & Software - Automatiseer de bulk, controleer de details.
  • Creatieve en merkintensieve inhoud - Menselijke expertise is essentieel, zo niet volledig verplicht. AI worstelt met toon, nuance en emotionele intentie.
  • Gereglementeerde inhoud (juridisch, financieel) - Geen tolerantie voor fouten; vereist domeinspecifieke menselijke controle. 

 

AI is je copiloot, niet de automatische piloot

De meest succesvolle ondernemingen behandelen AI als een copiloot, niet als een automatische piloot. AI versnelt de productie, maar mensen zorgen voor betekenis, naleving en vertrouwen. Onze pilot valideert de efficiëntie van dit hybride model:

  • 10-20% inspanningsvermindering vs. Neurale machinevertaling (NMT)
  • 40-50% inspanningsvermindering vs. Menselijke vertaling.

Efficiëntie is echt, maar alleen in combinatie met de juiste vangrails. Je AI-vertaalplatform moet het volgende bieden:

  • Volledige zichtbaarheid en controle in elke fase.
  • Gegevens en terminologie op elkaar afstemmen voor nauwkeurigheid.
  • Bedrijfsbeveiliging (private AI-modellen, ISO-gecertificeerd en GDPR-compliant).

Door deze co-piloot benadering te omarmen, elimineer je de chaos van ongecontroleerde AI terwijl je snelheid en schaal maximaliseert.

Belangrijkste aandachtspunten voor uw AI-vertaalstrategie

De weg naar het schalen van meertalige content is niet volledige automatisering, maar intelligente, datagestuurde governance. Onze analyse bewijst dat:

  • Dataleads: Alleen gemeten prestaties kunnen de kwaliteit van AI laten zien en hoe middelen effectief kunnen worden toegewezen.
  • Menselijke-in-de-lus Ware Waarde: De belangrijkste waarde van menselijke expertise is het beschermen van meertalige inhoud tegen fouten met een hoog risico (terminologie en nauwkeurigheid), niet het repareren van basisstijl of grammatica.
  • Het doel van de inhoud is de sleutel: AI blinkt uit in technische content, maar vereist aanzienlijke menselijke tussenkomst voor creatieve en gereguleerde domeinen.
  • AI + menselijke expertise: Maak gebruik van een AI-platform dat de focus van uw linguïsten verlegt naar hoogwaardige validatie van nuance en nauwkeurigheid. 
colorful portraits of people surrounding the Acolad logo

Klaar voor AI-vertaaltechnologie met bewezen kwaliteit?

Neem contact met ons op
Veelgestelde vragen

Nieuw bij AI-vertalingen? Wij hebben alle antwoorden

Hoe zorg je voor kwaliteit en consistentie in AI-vertalingen?

Kwaliteit en consistentie in AI-vertalingen worden bereikt door verder te kijken dan generieke automatische vertaalmodellen en door het actief injecteren van bedrijfslinguïstische activa als context. Dit proces zorgt ervoor dat de output van de AI wordt aangepast aan uw specifieke merk, domein, terminologie en vertaalgeheugens (TM). 

Welke inhoud moet niet puur door AI worden vertaald?

Inhoud die een hoge mate van subjectieve nuance, overtuigende toon of juridische/regelgevende precisie vereist, moet niet puur door AI worden vertaald. Uit onze gegevens blijkt dat luxe, creatieve, juridische en financiële content het grootste risico met zich meebrengt vanwege de kans op grote fouten in nauwkeurigheid en terminologie. 

Wat is het verschil tussen NMT en LLM vertaling?

Neural Machine Translation (NMT) gebruikt getrainde modellen die snel en op maat gemaakt zijn voor vertalingen, wat vaak resulteert in voorspelbare kwaliteit. Grote taalmodellen (LLM's) zijn generatief, contextbewust en vloeiend, maar kunnen soms inconsistente of onvoorspelbare resultaten produceren, waardoor meer menselijke controle nodig is.

Aanverwante resources

AI voor vertalen: Zijn LLM's gamechangers?

AI voor vertalen: Zijn LLM's gamechangers?

Artikel
Machinevertaling versus GenAI bij vertalingen

Machinevertaling versus GenAI bij vertalingen

Artikel
Ethische AI als instrument voor groei en innovatie

Ethische AI als instrument voor groei en innovatie

E-book
Machinevertaling in het AI-tijdperk: Verleden, heden en toekomst van MT

Machinevertaling in het AI-tijdperk: Verleden, heden en toekomst van M...

Artikel