重塑人工智能时代的本地化
重塑人工智能时代的本地化
重塑人工智能时代的本地化
重新想象
本地化
人工智能时代
您现在可以点播 2026 年全球准备就绪大会的每场会议。
5 月 20 日,本地化、营销、产品和 L&D 领域的领导者齐聚一堂,直接向 Spotify、IHG、SumUp、Rover 等公司的从业人员学习如何 在不牺牲质量的前提下利用 人工智能加快工作进度。
我们的内容
如何更好地运行人工智能:看看高绩效的全球团队是如何实现的
如何保持领先地位:率先了解 2026 年 Smartling 的新动向和发展方向
构建与购买:如何为您的组织选择合适的本地化框架
在各个地区和行业,本地化经理们都在进行着同样的斗争:他们入职较晚,难以向以不同指标思考问题的利益相关者证明投资回报率,眼看着高管们默认使用通用的人工智能工具,却对本地化团队多年积累的专业知识不屑一顾。本小组汇集了从被动应对转变为主动出击的从业者,他们建立了牢固的高管关系,将本地化的影响转化为实际落地的数字,并将其团队从支持职能重新定位为全球增长的战略驱动力。
大多数产品团队都将本地化视为下游交接工作--是在做出真正的产品决策之后才发生的事情。米歇尔-科尔(Michelle Kerr)是洲际酒店集团酒店& Resorts 的产品转型总监,她分享了她的团队如何从根本上重构这一假设:将翻译转移到内容管理系统(CMS)的上游,构建可将内容大规模路由到正确翻译方法的基础架构,并使内容能够以任何语言生成,而不是默认为英语优先。她还分享了当一家咨询公司建议他们使用通用 LLM 解决方案时发生的事情,以及那一刻所揭示的通用人工智能在复杂、大容量内容运营方面的局限性。
IBM 的 SkillsBuild 计划需要快速覆盖更多国家的学习者。但是,全自动人工智能翻译并不能解决问题:内容是技术性的,学习者只有 14 岁,质量不能打折扣。IBM 全球项目策略师兼学习体验全球负责人 Bruno Goncalves 讲述了他的团队如何从手工复制粘贴到 Word 文档的工作流程转变为一个可扩展的、人性化的系统,以一半规模的团队处理 13 种语言 2000 小时的翻译内容。他介绍了 SCORM/Rise/Storyline 文件处理方法、他们如何为 L&D 内容从头开始建立翻译记忆库,以及他们如何解决阿拉伯语从右到左的语言支持问题--这是一个工具开箱即无法解决的难题。
本地化项目的最大耗费往往与翻译无关。相反,它们是上游问题:提交的作业存在错别字、上下文缺失或没有文档,内容污染了翻译记忆库,返工循环消耗了团队带宽。AllTrails 公司的罗塞拉-巴里(Rossella Barry)和 Taskrabbit 公司的维罗妮卡-塞尔德兰(Verónica Celdrán)分享了他们如何迎难而上地解决这些问题,从将首次尝试授权作为跨职能的关键绩效指标,到在各团队中执行提交标准,以及他们如何让领导层看到这些工作。
人工智能的发展速度超过了大多数本地化团队的评估能力,而实验与实际扩展之间的差距正是大多数项目受阻的原因。在这个坦诚的从业者座谈会上,来自 Spotify、SAS、Rover.com 和 SumUp 的本地化领导者分享了什么是规模化运作、失败的原因和教训,以及他们如何在周而复始的变化中做出技术决策。我们将举出具体的例子、坦诚的失败案例,并坦率地讨论当人工智能开始主导更多的生产时,本地化团队的角色究竟意味着什么。
在竞争中保持领先
观看今年的会议,了解从人工智能治理和高管买入到构建与购买决策以及在实践中扩展自动化的方方面面。来自 Spotify、IHG、Docusign、SumUp 等公司的实践者分享了哪些做法对他们的团队有效,哪些无效。