2025-11-28

De verkliga mätvärdena för AI-översättning: Datadriven klarhet om automatisering

Hur kan du vara säker på att användningen av AI för översättningar är tillförlitlig och inte bara medför fler risker? Vi tar en titt på de viktigaste mätvärdena och användningsfallen som visar de mest effektiva sätten att implementera AI-översättning.
virtual-document-management-system-concept

Är AI-översättning tillräckligt tillförlitlig för företagsinnehåll?

Det korta svaret är..: Ja, men bara om du styr den.

När det gäller flerspråkigt innehåll kan AI underlätta uppgiften. Men att enbart förlita sig på AI är en strategisk risk; du måste använda det som en co-pilot, inte som en autopilot. Mer än ja eller nej till flyt och tillförlitlighet är frågan: hur skiljer man skalbar automatisering från oacceptabel kritisk risk?

Låt oss vara ärliga, risker finns överallt och även människor begår misstag.  Som när HSBC:s "Antag ingenting" översattes fel och orsakade ett problem på 10 miljoner dollar. Det är därför vi måste kvantifiera AI-risken innan vi skalar upp ett översättningsflöde. I den här artikeln används verkliga resultatdata från tusentals utvärderade segment för att visa:

  • där AI verkligen utmärker sig,
  • där det fortfarande kämpar,
  • och hur man fattar säkra beslut med hjälp av kvalitetsmätningar snarare än gissningar.

I denna djupdykning får du lära dig:

  • Varför terminologi och noggrannhet, inte stil, är farozonerna i AI-översättning.
  • Hur AI översättningsprestanda skiftar baserat på innehållsdomänen.
  • Hur man bygger en datadriven styrmodell för AI-översättning.

Hur mäter vi AI-översättningars prestanda?

För att få bort gissningarna från AI-användningen fokuserade vi på att samla in verkliga data och mäta prestandan. Det var precis det som var vårt mål för 12 månader sedan när vi inledde ett pilotprojekt med Lia: att analysera kvaliteten på AI-översättningar i stor skala och kvantifiera effekten av automatisering.

Under pilotprojektet bearbetade vi över 4,5 miljoner ord i 125 språkpar i verkliga företagsmiljöer som omfattar finans, biovetenskap, teknik och lyx. Dessa data ger oss konkreta bevis som visar var AI ger avkastning och var styrningen måste ingripa.

Prestanda för AI-översättningar: Ansträngning och kvalitet

Uppgifterna bekräftar det: AI-kvaliteten varierar kraftigt mellan olika språkpar. Effektivitetsvinsterna är störst i högresursspråk, medan strukturellt annorlunda språk eller lågresursspråk fortfarande kräver betydande mänskligt stöd.

 

Språkpar Kvalitetsbetyg Insats efter redigering Omskolning av AI
Engelska > Portugisiska ⭐⭐⭐⭐⭐ Lågt Inte nödvändigt
Engelska > Svenska ⭐⭐⭐⭐ Lågt Inte nödvändigt
Engelska > Kinesiska ⭐⭐⭐ Hög Rekommenderas
Engelska > Koreanska ⭐⭐ Mycket hög Rekommenderas

Vad uppgifterna säger oss:

  • De flesta europeiska språk kräver minimal mänsklig redigering (stark AI-output).
  • Asiatiska språk kräver hög till mycket hög mänsklig inblandning, vilket bekräftar att AI har svårt att hantera strukturellt annorlunda och resurssvaga språkpar.  

Där AI-översättning medför störst risk: Terminologi och noggrannhet

Vår analys bekräftar också en vanlig missuppfattning: AI är oftast flytande, men ofta opålitlig. De vanligaste "lätta" problemen inkluderar:

  • Stil - 31% av alla fel
  • Flytande - 28% av alla fel

Dessa fel kan vara märkbara, men de orsakar sällan skada på efterlevnaden eller varumärket.

Den verkliga risken ligger i terminologi och noggrannhet, som utgör majoriteten av de större och kritiska felen. Det är här AI utgör den största risken:

  • Terminologi (44%). Det kan handla om felöversatta produktnamn, tekniska termer eller juridiska formuleringar.
  • Noggrannhet (38%). Det kan handla om att förvränga innebörden, utelämna viktiga detaljer eller lägga till information som inte är avsedd jämfört med källan. 
Felkategori
Viktiga och kritiska
Mindre och neutrala
Terminologi
44%
23%
Noggrannhet
38%
23%
Stil
8%
31%
Flytande
12%
28%
Slutsats Rå AI-data är inte säkra för uppdragskritiskt eller reglerat innehåll utan mänsklig validering.

"De allvarligaste riskerna med AI-översättning är inte stil eller flyt, utan terminologi och noggrannhet. Dessa stora problem påverkar betydelsen, efterlevnaden och förtroendet för varumärket."

Petra Angeli porträtt


Petra Angeli
Chef för globala lösningar, Acolad

Innehållsdomänen är viktig: Teknisk vs. Kreativ

AI:s prestanda är inte enhetlig. Utöver riskerna med terminologi och korrekthet beror det i hög grad på källinnehållets domän. Vi har identifierat exakt vilket innehåll som är redo för hög automatisering och vilket som kräver mänsklig expertis. Följande tabell visar vilken översättningsmetod som är bäst lämpad för varje innehållsdomän genom att kartlägga AI-effektivitet, förväntad efterredigeringsinsats och de primära risker man bör vara uppmärksam på.

  AI-översättning med automatiserad optimering Hybrid AI-översättning + mänsklig granskning Hybrid eller Human Transcreation för varumärkeston AI + Domänexpert Lingvist
Domän för innehåll Tekniska IT & programvara Kreativ (lyx) Juridik & finans
AI-lämplighetspoäng ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
Insats efter redigering Minimal Lågt Hög Lågt
Områden med hög risk Inga betydande Noggrannhet Terminologi, noggrannhet, stil Noggrannhet (efterlevnad)

Vad detta innebär för ditt innehåll:

  • Tekniskt och strukturerat innehåll - perfekt för hög automatisering.
  • IT & Software - Automatisera det mesta, men kontrollera detaljerna.
  • Kreativt och varumärkestungt innehåll - Mänsklig expertis är viktig, om än inte helt obligatorisk. AI har svårt att hantera tonfall, nyanser och känslomässiga avsikter.
  • Reglerat innehåll (juridik, ekonomi) - Nolltolerans mot fel; kräver domänspecifik mänsklig granskning. 

 

AI är din co-pilot, inte autopilot

De mest framgångsrika företagen behandlar AI som en co-pilot, inte som en autopilot. AI accelererar produktionen, men det är människor som säkerställer mening, efterlevnad och förtroende. Vårt pilotprojekt visar att denna hybridmodell är effektiv:

  • 10-20% minskning av arbetsinsatsen jämfört med Neurala maskinöversättningar (NMT)
  • 40-50% minskning av arbetsinsatsen jämfört med Mänsklig översättning.

Effektiviteten är verklig, men bara när den kombineras med rätt skyddsräcken. Din AI-översättningsplattform bör erbjuda:

  • Full insyn och kontroll i varje steg.
  • Justering av data och terminologi för korrekthet.
  • Säkerhet i företagsklass (privata AI-modeller, ISO-certifierade och GDPR-kompatibla).

Genom att anamma denna co-pilot-strategi eliminerar du kaoset med okontrollerad AI samtidigt som du maximerar hastigheten och skalan.

Viktiga lärdomar för din strategi för AI-översättning

Vägen till att skala upp flerspråkigt innehåll är inte fullständig automatisering, utan intelligent, datadriven styrning. Vår analys visar att så är fallet:

  • Data leder: Endast mätning av prestationer kan visa AI-kvalitet och hur resurserna fördelas på ett effektivt sätt.
  • Människan-i-loopen Verkligt värde: Det främsta värdet av mänsklig expertis är att skydda flerspråkigt innehåll mot högriskfel (terminologi och korrekthet), inte att rätta till grundläggande stil eller grammatik.
  • Innehållets syfte är avgörande: AI är utmärkt för tekniskt innehåll, men kräver betydande mänsklig inblandning för kreativa och reglerade områden.
  • AI + mänsklig expertis: Utnyttja en AI-plattform som flyttar fokus från dina lingvister till validering av nyanser och noggrannhet med högt värde. 
colorful portraits of people surrounding the Acolad logo

Är du redo att använda AI-översättning med bevisad kvalitet?

Kontakta oss
Vanliga frågor och svar

Är du ny inom AI-översättning? Vi har svaren.

Hur kan du säkerställa kvalitet och konsekvens i AI-översättningar?

Kvalitet och konsekvens i AI-översättning uppnås genom att gå bortom generiska maskinöversättningsmodeller och aktivt tillföra företagets språkliga tillgångar som kontext. Den här processen anpassar AI:ns resultat på ett effektivt sätt och ser till att det stämmer överens med ditt specifika varumärke, din domän, din terminologi och dina översättningsminnen (TM). 

Vilket innehåll bör inte översättas enbart med hjälp av AI?

Innehåll som kräver en hög grad av subjektiv nyansering, övertygande ton eller juridisk/reglerande precision bör inte översättas enbart av AI. Vår data visar att innehåll som rör lyx, kreativitet, juridik och ekonomi är det som är mest riskfyllt på grund av risken för stora felaktigheter i fråga om noggrannhet och terminologi. 

Vad är skillnaden mellan NMT- och LLM-översättning?

Neural maskinöversättning (NMT) använder tränade modeller som är snabba och skräddarsydda för översättning, vilket ofta resulterar i förutsägbar kvalitet. Stora språkmodeller (LLM) är generativa, kontextmedvetna och flytande, men kan ibland ge inkonsekventa eller oförutsägbara resultat, vilket kräver mer mänsklig kontroll.

Relaterade resurser

AI för översättning: Är LLM-utbildningen en förändring?

AI för översättning: Är LLM-utbildningen en förändring?

Artikel
Maskinöversättning jämfört med GenAI inom översättningar

Maskinöversättning jämfört med GenAI inom översättningar

Artikel
Omfamna etisk AI för tillväxt och innovation

Omfamna etisk AI för tillväxt och innovation

E-bok
Maskinöversättning i AI-eran: MT:s förflutna, nutid och framtid

Maskinöversättning i AI-eran: MT:s förflutna, nutid och framtid

Artikel