2026 年 4 月 17 日

AI 自动化幻象之外：为人类专长结合 AI 的本地化打造有效工具

AI 可加快多语言工作流程，但很少能作为“即插即用”的解决方案。Stéphane Cinguino 基于自己在构建企业 SaaS 产品方面的经验，概述了团队为使人类专长与人工智能系统在实践中真正行之有效地协同增效而需做到的正确要点。

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评估用于多语言内容的 AI 的企业团队通常面临相同压力：更快地交付、控制成本，以及在不同市场保持质量稳定。其中面临的挑战在于如何确定 AI 工具的适用场景、它们在哪些方面会带来风险或摩擦，以及一旦投入使用，如何让 AI 始终处在掌控之中。

Acolad 首席 AI、产品和技术官 Stéphane Cinguino 借鉴自己在跨行业构建 SaaS 产品方面二十年的经验，并在 Multilingual 推出的 C-Suite Hot Seat 播客（由 MultiLingual Media 首席执行官 Eddie Arrieta 主持）中分享了自己的独到见解，不妨来一起探讨这些挑战以及更多相关问题。

Stéphane Cinguino，Acolad 首席 AI、产品与技术官

在整个对话过程中，他反复聚焦于企业团队在多语言工作流程中规模化部署 AI 之前需回答的一系列实操问题。人工审核在哪些方面仍然重要？哪些任务需要可追溯性？需为这套系统投入哪些工作才能使其良好运行？今天，哪些细小的工作流程实则在浪费时间？我们将在此讨论对话中的若干关键见解，它们对希望将 AI 有效整合到内容运营中的企业大有帮助。

实操中的 AI：核心原则和避免自动化幻象

整个播客讨论的一大核心主题是务实地对待 AI，注重落地执行，而非炒作和人云亦云，请看下文详述。

Stéphane 概述了指导 Acolad 采用 AI 的三项核心原则。首先，直觉和实验很重要。AI 不是一个固定的系统，而是一种不断演变的能力，需要不断地测试与迭代。第二，有效的衡量标准攸关成败。明确的成功标志和评估框架对于避免在失败的计划上浪费时间与投资，并确保取得有意义的成果至关重要。

最后，速度最为关键。AI 领域在不断发展，同样，快速迭代和扩展有效成果的能力是成功与否的关键。这些原则不仅适用于内部开发，也适用于与客户的合作方式。

“当我们与客户合作时，在这三个不同的维度上开展工作同样重要：能够迭代，确保建立合宜的质量框架，与客户共同制定合理的衡量标准并达成一致，然后，一旦双方意见统一，就快速推进。这就是我部署 AI 的方式。”

Stéphane Cinguino

有效结合人类才智与 AI 的项目从一开始就要构建治理机制

治理常被视为一个独立工作流，只有在选定工具之后才去整理记录。在企业环境中，这通常会催生裂隙。团队需对工作流程本身细则进行管理，这样就能看清某个内容发生了什么、哪个系统处理了该内容，以及何时需要人员介入。

对于考虑采用 AI 的组织来说，实用要诀很简单：询问治理该如何体现在日常使用中。能否追踪内容来源？能否看到使用了哪个引擎？能否将受监管或敏感的内容转到不同的审核路径？能否将低风险的大量工作与需要更严格监督的内容区分开来？这些细节很重要，因为它们决定了工作流程是否能在实操压力下保持稳定。

“欧洲确实非常注重监管，并确保围绕 AI 开展某种形式的治理。因此，我们正在这方面进行大量投资，以确保我们符合这些规定。这不仅是治理本身，还包括实践、方法等，以及我们如何将其融入产品。因此，在我们的 Lia 生态系统中，每则文本都有一个出处标签，我可以这么说，我们能跟踪所有内容。我们还确保我们使用或自行开发的每一项 AI 功能或工具都符合要求。

Stéphane Cinguino

零样本翻译谬见

许多关于 AI 的讨论仍然认为，几乎无需任何设置就能产生高质量输出。Stéphane 讨论了他遇到的一个长期存在的误解，即认为 AI“神奇按钮”可以立即生成完美译文。尽管 AI 取得了突破性进展，但高质量的本地化仍然十分复杂。要真正通过 AI 输出高质量翻译，必须能够将术语、参考内容和风格预期融入流程，并清楚地了解哪些错误攸关成败。

对于正在比较供应商或内部选择的任何团队来说，这种洞察力大有裨益。如果系统需要支持企业用例，那么设置工作就是解决方案的一部分。团队应提供词汇表、翻译记忆库、品牌语言、样本内容和质量预期，还应尽早决定哪些内容类型需接受比其他类型的内容更严格的控制。产品描述、支持文章、合同、医疗内容和活动文案的风险程度不尽相同，因此不应一概而全地采用相同的方式。

“被夸大的，毫无疑问是我所说的零样本翻译。”有人认为无需先有数据或接受培训就能产生完美且符合品牌的内容，但这是不切实际的。这当然不能如愿，准备工作是不可或缺的。您需要提供模型和系统语境，以及您的一些资产，等等。因此，这需要的不仅仅是一个模型。这不是一件那么简单的事。”

Stéphane Cinguino

工作流程的小修小补也能带来大收获

大型 AI 项目开始时，流程中往往伴随着非常明显的问题。这合情合理，但它可能会隐藏一些更小、每天都在消耗时间的步骤。文件准备、元数据创建、交接、重复性检查和内容标记看起来并不具有战略意义，但它们实际上往往比标题任务更能拖累团队。

企业团队无需从最大的转型项目开始，而是可以先弄清时间浪费在哪里、哪些地方工作交接次数过多，以及哪些地方有人在重复执行结构化任务。这些较小的修复往往更易于测试、测量并扩展，并且还能让团队更清楚地看到更广泛的自动化在哪些方面会有帮助，以及在哪些方面会产生更多需要管理的异常情况。

“大家都在研究如何将 AI 应用到自己的核心工作中，但其他很多领域也能应用 AI 并取得惊人成果。但更多的是一些小修补和细节完善。我所在的岗位需要管理积压事项，并且通常底层积压事项并未得到妥善处理。毕竟人总是专注于最近产生的积压工作。但借助 AI，您就能处理这些看似微不足道，但可能产生巨大影响的长尾问题。”

Stéphane Cinguino

务实而不要浮夸

如果 AI 部署根据市场语言而非业务需求而制定，那么它的作用就会大打折扣。买家反复听到相同的说辞，最终讨论的却是类别而非决策。更好的方法是将每一个趋势标签转化为一个具体问题：这能解决什么问题，针对哪些用户，在哪个工作流程中，以及我们如何知道它有帮助？

从业务问题入手，定义操作限制，选择所涉及的内容类型，然后再决定正确解决之道是自动化、工作流程重设、人工审核，还是三者的混合。在纸面上看起来，一个好的部署方案通常不如炒作出来的方案那么雄心勃勃，但它却更有可能被采用和持续实施。

“我不优先考虑漂亮的说辞。我只把对客户和市场重要的事情当作优先要务。因此，我总是关注痛点、需求和挑战，而我的职责就是为所有这些找到解决方案。因此，我的优先级框架显然是以对客户产生的影响为依据。

Stéphane Cinguino

人类专长与 AI 系统的结合仍然依赖领导力

AI 的实施通常被视为一项工具方面的挑战。Stéphane 表示，这也是一项实操中的管理挑战。当产出不一致或截止日期变动时，团队需要明确的优先事项、试验的余地，以及稳定的决策制定。若缺少这些，即使再强大的工作流程设计也会崩溃。

对于企业来说，这一点很重要，因为供应商质量很少仅仅与工具有关。在工作流程的幕后，团队能游刃处理异常、变更和相互冲突的优先事项才是成功的关键。强大的领导力体现在可预测的审查路径、冷静的升级处理、切合实际的部署选择，以及在流程失效时愿意调整系统。当实施者拥有明确的所有权和关于成功的清晰定义时，人类专长结合 AI 的工作流程就会表现得更好。