Cách thêm dịch thuật AI mà không thay thế Phrase, Lokalise, Crowdin hoặc Smartling

Nhiều đội ngũ bản địa hoá đang chịu áp lực phải tăng tốc, giảm công việc thủ công và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ hơn mà không tăng thêm nhân sự. Dịch thuật bằng AI là một phần hiển nhiên của câu trả lời, nhưng với hầu hết các đội, câu hỏi không phải là liệu có nên sử dụng AI hay không. Câu hỏi khó hơn là làm thế nào để đưa dịch thuật AI vào mà không làm gián đoạn các hệ thống, quy trình làm việc và mối quan hệ với nhà cung cấp vốn đã tồn tại.

Đối với các công ty đã sử dụng Phrase, Lokalise, Crowdin, Smartling, hoặc một hệ thống quản lý bản dịch khác, việc thay thế TMS hiếm khi là bước đầu tiên đúng đắn. Những nền tảng này thường gắn chặt vào quy trình phát hành sản phẩm, luồng công việc nội dung, vận hành nhà cung cấp, bộ nhớ dịch, quản lý bảng thuật ngữ, các vòng rà soát và báo cáo. Một dự án thay thế toàn bộ có thể tạo ra nhiều tháng công sức di chuyển dữ liệu trước khi đội ngũ thấy được bất kỳ cải thiện đáng kể nào.

Một cách tiếp cận tốt hơn là thêm bản dịch AI như một lớp thông minh bao quanh quy trình bản địa hoá hiện có. Thay vì thay thế TMS, các công ty có thể bổ sung AI để thu thập ngữ cảnh, chuẩn bị các tác vụ dịch, cải thiện chất lượng bản dịch, hỗ trợ người duyệt và học hỏi từ các quyết định trước đây trên nhiều công cụ.

Đó là ý tưởng đằng sau một quy trình làm việc không phụ thuộc vào TMS.

Vấn đề không nằm ở TMS

Phrase, Lokalise, Crowdin và Smartling đã cung cấp sẵn hạ tầng bản địa hoá mạnh mẽ. Phrase định vị mình là một nền tảng bản địa hoá được hỗ trợ bởi AI với các khả năng bao phủ tự động hoá quy trình làm việc, ngữ cảnh, lựa chọn mô hình, đánh giá chất lượng và chuyển đổi đầu ra. Lokalise quảng bá điều phối AI, định tuyến thông minh trên nhiều LLM, và các tích hợp bản địa hoá liên tục cho các nhóm sản phẩm. Crowdin cung cấp dịch thuật AI, kiểm tra QA bằng AI, gỡ lỗi AI, và một hệ sinh thái tích hợp rộng lớn. Smartling cung cấp các khả năng dịch thuật AI và các công cụ để quản lý quy trình dịch thuật, tính nhất quán thương hiệu, quy trình phê duyệt và chi tiêu bản địa hoá.

Những hệ thống này không phải là vấn đề. Trong nhiều công ty, chúng là xương sống vận hành của bản địa hóa.

Vấn đề là công việc bản địa hóa hiện nay diễn ra ở nhiều nơi hơn rất nhiều so với chỉ TMS. Bối cảnh sản phẩm nằm trong các tệp thiết kế, ảnh chụp màn hình, pull request, ticket, phản hồi của khách hàng, mục CMS, brief marketing, phân tích và các cuộc thảo luận nội bộ. Quy tắc thương hiệu có thể nằm trong tài liệu. Các quyết định về thuật ngữ có thể bị phân tán trên bảng tính, chuỗi Slack và nhận xét của người đánh giá. Các nhóm kỹ thuật có thể đẩy chuỗi qua GitHub. Các nhóm marketing có thể cập nhật trang trong CMS. Các nhóm hỗ trợ khách hàng có thể duy trì nội dung trung tâm trợ giúp ở nơi khác.

Dịch thuật AI trở nên hữu ích hơn nhiều khi nó có thể hiểu được bối cảnh rộng hơn này. Nếu không có nó, AI chỉ đơn giản là tạo ra đầu ra trôi chảy từ đầu vào hạn chế. Điều đó có thể nhanh hơn dịch thuật truyền thống, nhưng không phải lúc nào cũng giải quyết được vấn đề bản địa hóa thực sự: đưa ra quyết định dịch thuật đúng cho đúng đối tượng trong đúng bối cảnh.

Tại sao thay thế TMS của bạn thường không phải là điểm khởi đầu đúng đắn

Việc thay thế một TMS hiện có nghe có vẻ hấp dẫn khi một đội ngũ muốn có quy trình làm việc AI hiện đại hơn, nhưng chi phí ẩn lại rất lớn. Đội ngũ phải di chuyển bộ nhớ dịch, bảng thuật ngữ, dự án, tích hợp, quyền truy cập của nhà cung cấp, quy trình xem xét, quyền, quy tắc thanh toán, báo cáo và thói quen vận hành nội bộ. Ngay cả khi việc di chuyển thành công, tổ chức vẫn có thể phải đối mặt với cùng một vấn đề cốt lõi: ngữ cảnh vẫn bị phân mảnh bên ngoài nền tảng bản địa hoá.

Đối với nhiều công ty, câu hỏi thông minh hơn không phải là "Chúng ta nên chuyển sang TMS nào?" mà là "Làm thế nào để làm cho quy trình bản địa hóa hiện có của chúng ta trở nên thông minh hơn?"

Sự thay đổi đó rất quan trọng. Một giải pháp thay thế TMS tập trung vào hệ thống ghi nhận dữ liệu. Một quy trình AI trung lập với TMS tập trung vào hệ thống làm việc. Nó đặt câu hỏi về cách các yêu cầu dịch thuật được tạo ra, cách ngữ cảnh được thu thập, cách các gợi ý AI được tạo ra, cách người đánh giá đưa ra quyết định, cách phản hồi được ghi nhận, và cách tri thức đó cải thiện công việc trong tương lai.

Cách tiếp cận này cho phép các nhóm tiếp tục sử dụng Phrase, Lokalise, Crowdin, Smartling hoặc một hệ thống hiện có khác trong khi đưa AI vào nơi nó mang lại hiệu quả cao nhất.

Điều mà dịch thuật AI cần làm ngoài việc tạo ra văn bản

Hầu hết các cuộc trò chuyện về dịch thuật AI đều tập trung vào đầu ra: bản dịch chính xác đến mức nào, nghe tự nhiên ra sao, hoặc cần chỉnh sửa nhiều đến đâu. Những điều đó rất quan trọng, nhưng chúng chỉ là một phần của quy trình làm việc.

Để dịch AI hoạt động tốt trong một công ty thực tế, nó cần hỗ trợ toàn bộ quy trình ra quyết định về bản địa hóa.

Nó nên hiểu văn bản nguồn được dùng để làm gì. Một chuỗi ngắn trên nút thanh toán không giống với một đoạn trong trung tâm trợ giúp, một thông báo pháp lý, một tiêu đề chiến dịch hay một chú thích hướng dẫn khi onboarding. Cùng một cụm tiếng Anh có thể cần bản dịch khác nhau tùy theo vị trí hiển thị, đối tượng, bề mặt sản phẩm, giới hạn ký tự, giọng điệu và kỳ vọng theo từng khu vực.

Nó nên hiểu giọng điệu thương hiệu. Một số thương hiệu muốn ngôn ngữ trực tiếp, ngắn gọn, tập trung vào sản phẩm. Những thương hiệu khác cần giọng điệu ấm áp hơn, mang tính hội thoại hơn. Nội dung B2B SaaS có thể cần nghe chính xác và đáng tin cậy, trong khi nội dung marketing hướng đến người tiêu dùng có thể cần tạo cảm giác bản địa, giàu cảm xúc và quen thuộc về mặt văn hóa.

Nó phải tôn trọng các quy tắc về thuật ngữ và bảng thuật ngữ. Tên sản phẩm, tên tính năng, thuật ngữ kỹ thuật và các cụm từ pháp lý không nên được dịch không nhất quán giữa các thị trường. AI không nên tự tạo ra thuật ngữ chỉ vì nghe có vẻ tự nhiên.

Nó nên hỗ trợ người duyệt, chứ không phải giúp vượt qua họ. Các nhóm bản địa hoá vẫn cần sự phán đoán của con người, đặc biệt đối với nội dung có tác động lớn đến sản phẩm, tiếp thị, pháp lý, được quản lý chặt chẽ hoặc nhạy cảm với thương hiệu. Vai trò của AI nên là giảm bớt công việc lặp lại, đưa ra các gợi ý tốt hơn, giải thích các đánh đổi và giúp người duyệt làm việc nhanh hơn với sự tự tin cao hơn.

Nó nên học từ phản hồi. Kiến thức bản địa hoá có giá trị nhất thường xuất hiện sau khi bản dịch đầu tiên được xem xét: vì sao một cụm từ bị từ chối, vì sao giọng điệu bị thay đổi, vì sao một thị trường ưu tiên cách diễn đạt này hơn cách diễn đạt khác, hoặc vì sao một bản dịch sát nghĩa lại thất bại. Nếu phản hồi này biến mất trong các bình luận và bảng tính, AI không thể cải thiện theo thời gian.

Để biết thêm về lý do vì sao ngữ cảnh quan trọng không kém gì đầu ra, hãy xem AI Translation Is Not Enough: Why Global Teams Need Context-Aware Localisation.

Mô hình không phụ thuộc vào TMS

Một quy trình dịch thuật AI không phụ thuộc vào TMS không yêu cầu công ty từ bỏ nền tảng hiện tại của mình. Thay vào đó, nó kết nối với các công cụ mà đội ngũ đã sử dụng và bổ sung một lớp thông minh xuyên suốt chúng.

Đối với một nhóm sử dụng quy trình dịch thuật AI của Phrase, điều này có nghĩa là AI có thể giúp thu thập ngữ cảnh sản phẩm, ảnh chụp màn hình, quy tắc thuật ngữ và lịch sử của người duyệt trước khi nội dung đi vào quy trình dịch thuật. Đối với một nhóm sử dụng dịch thuật AI của Lokalise, AI có thể hỗ trợ các nhóm sản phẩm bằng cách bổ sung ngữ cảnh cho chuỗi nguồn từ kho lưu trữ, tệp thiết kế và phiếu yêu cầu. Đối với một nhóm sử dụng dịch thuật AI của Crowdin, AI có thể giúp chuẩn bị các prompt tốt hơn, cải thiện độ tin cậy khi duyệt và ghi lại các quyết định trên toàn bộ quy trình bản địa hoá phần mềm. Đối với một nhóm sử dụng dịch thuật AI của Smartling, AI có thể hỗ trợ các nhóm doanh nghiệp cần ngữ cảnh mạnh hơn về thương hiệu, thuật ngữ và phê duyệt trên nhiều hệ thống nội dung khác nhau.

Điều quan trọng là AI không cần phải chỉ tồn tại trong một nền tảng duy nhất để trở nên hữu ích. Trong quá trình bản địa hóa hiện đại, công việc được phân tán. Trí tuệ cũng nên được phân tán.

Một lớp không phụ thuộc vào TMS có thể nằm giữa các hệ thống nguồn, nền tảng dịch thuật, người rà soát và quy trình xuất bản hạ nguồn. Lớp này có thể thu thập ngữ cảnh từ nơi công việc bắt đầu, áp dụng dịch thuật AI và hỗ trợ rà soát khi phù hợp, rồi gửi đầu ra có cấu trúc trở lại các công cụ mà các nhóm vẫn đang sử dụng.

Điều này đặc biệt hữu ích cho các công ty có nhiều quy trình bản địa hóa. Một nhóm có thể dùng TMS cho các chuỗi phần mềm, nhóm khác có thể dựa vào CMS cho các trang marketing, nhóm khác có thể làm việc qua bảng tính với một agency, và nhóm khác có thể sử dụng tích hợp trung tâm trợ giúp. Cách tiếp cận một nền tảng duy nhất thường gặp khó khăn trong việc bao quát tất cả những điều này. Một quy trình làm việc không phụ thuộc vào TMS giúp công ty có cách chuẩn hóa trí tuệ bản địa hóa mà không buộc mọi nhóm phải dùng cùng một công cụ.

Hyperlocalise phù hợp ở đâu

Hyperlocalise được xây dựng cho các nhóm muốn bổ sung trí tuệ dịch thuật AI mà không cần thay thế bộ công cụ bản địa hóa hiện có của họ.

Thay vì yêu cầu các nhóm rời khỏi Phrase, Lokalise, Crowdin, Smartling hoặc quy trình hiện tại của họ, Hyperlocalise giúp các nhóm đưa bối cảnh tốt hơn, tự động hóa và ra quyết định được hỗ trợ bởi AI vào quy trình làm việc mà họ đã có. Mục tiêu không phải là trở thành một hệ thống dịch thuật riêng lẻ khác. Mục tiêu là làm cho công việc bản địa hóa trở nên thông minh hơn trên nhiều hệ thống.

Hyperlocalise tập trung vào ba lĩnh vực.

Đầu tiên, việc này giúp tự động thu thập ngữ cảnh. Chất lượng bản dịch được cải thiện khi AI hiểu sản phẩm, hành trình người dùng, ảnh chụp màn hình, ràng buộc thiết kế, quyết định trước đó, quy tắc thuật ngữ và đối tượng mục tiêu. Thay vì mong đợi các quản lý bản địa hóa tự thu thập thủ công tất cả thông tin này cho mọi tác vụ, các tác tử AI có thể hỗ trợ truy xuất và cấu trúc ngữ cảnh trước khi quá trình dịch bắt đầu.

Thứ hai, nó hỗ trợ dịch thuật có sự tham gia của con người trong vòng lặp. AI có thể tạo ra gợi ý, giải thích lựa chọn, đánh dấu rủi ro và áp dụng các quy tắc, nhưng người duyệt vẫn cần quyền kiểm soát. Quy trình làm việc tốt nhất không phải là hoàn toàn thủ công cũng không phải là tự động hóa một cách mù quáng. Đó là sự hợp tác có cấu trúc giữa AI và phán đoán của con người, trong đó người duyệt có nhiều thông tin hơn và ít công việc lặp lại hơn.

Thứ ba, nó tạo ra một lớp tri thức tự tiến hóa. Mỗi bản dịch được phê duyệt, đề xuất bị từ chối, cập nhật bảng thuật ngữ, nhận xét của người duyệt và quyết định cụ thể theo thị trường đều có thể trở thành một phần của trí tuệ bản địa hóa của tổ chức. Theo thời gian, điều này giúp giảm các lỗi lặp lại và giúp các bản dịch trong tương lai trở nên nhất quán hơn, phù hợp ngữ cảnh hơn và được phê duyệt nhanh hơn.

Điều này được xây dựng trên cùng nền tảng như trí tuệ dịch thuật: hạ tầng biến kiến thức rời rạc về sản phẩm, thương hiệu, giao diện người dùng, thị trường và người đánh giá thành các quyết định bản địa hoá tốt hơn.

Những lợi ích thực tế

Việc thêm bản dịch AI thông qua một quy trình làm việc không phụ thuộc vào TMS mang đến cho các nhóm bản địa hoá một lộ trình hiện đại hoá linh hoạt hơn.

Nó giảm rủi ro di chuyển vì các nhóm có thể giữ nguyên TMS, quyền truy cập, tích hợp, nhà cung cấp và cấu trúc báo cáo hiện có. Nó nâng cao chất lượng AI vì các quyết định dịch thuật được cung cấp thông tin bởi ngữ cảnh bên ngoài TMS. Nó hỗ trợ nhiều phòng ban vì các nhóm sản phẩm, marketing, hỗ trợ và nội dung đều có thể hưởng lợi mà không bị buộc vào một quy trình làm việc cứng nhắc duy nhất.

Nó cũng giúp các công ty kiểm soát tốt hơn chiến lược AI của họ. Các nhóm có thể tránh bị khóa vào mô hình AI của một nền tảng, một thiết kế quy trình làm việc, hoặc một cách tiếp cận dịch thuật duy nhất. Họ có thể sử dụng AI ở những nơi hợp lý, giữ lại khâu xem xét của con người ở những nơi quan trọng, và điều chỉnh quy trình làm việc khi mức độ trưởng thành về bản địa hóa của họ tăng lên.

Điều này quan trọng vì dịch thuật AI không phải là một tính năng mua một lần. Đó là một mô hình vận hành. Các công ty khai thác được nhiều giá trị nhất từ AI sẽ không chỉ dịch nhiều từ hơn với tốc độ nhanh hơn. Họ sẽ xây dựng những hệ thống tốt hơn để thu thập bối cảnh, áp dụng phán đoán, đo lường chất lượng và học hỏi từ mọi quyết định bản địa hóa.

Thêm bản dịch AI mà không bắt đầu lại

Phrase, Lokalise, Crowdin và Smartling đều đã chuyển mạnh sang bản địa hóa được hỗ trợ bởi AI. Điều đó là tốt cho ngành. Nó cho thấy AI đang trở thành một phần cốt lõi trong cách nội dung toàn cầu sẽ được tạo ra, dịch thuật, xem xét và quản lý.

Nhưng các công ty không cần phải thay thế TMS của mình để hưởng lợi từ dịch thuật bằng AI. Trong nhiều trường hợp, cách tốt hơn là giữ lại các hệ thống đang hoạt động tốt sẵn có và thêm một lớp thông minh giúp toàn bộ quy trình làm việc trở nên giàu ngữ cảnh hơn, tự động hơn và thích ứng hơn.

Đó là lời hứa của một quy trình làm việc không phụ thuộc vào TMS.

Với Hyperlocalise, các nhóm có thể đưa trí tuệ dịch thuật AI vào hệ thống bản địa hóa hiện có của họ, kết nối ngữ cảnh giữa các công cụ, hỗ trợ người duyệt bản dịch và xây dựng một lớp tri thức được cải thiện theo thời gian.

Bản dịch AI không nên buộc các nhóm phải bắt đầu lại từ đầu. Nó nên giúp họ tiến nhanh hơn từ nơi họ đang ở.