Yritysten lokalisoinnissa staattiset käännösmallit vanhenevat nopeasti. Nämä yleiset järjestelmät kamppailevat pysyäkseen mukana kielen jatkuvasti kehittyvässä luonteessa, mikä johtaa laadun heikkenemiseen, lisääntyneeseen jälkimuokkaukseen ja lopulta heikkoon sijoitetun pääoman tuottoon. Kyvyttömyys sopeutua yrityskohtaiseen terminologiaan, tyyliin ja kontekstiin on merkittävä este laadukkaiden käännösten saavuttamiselle laajassa mittakaavassa. Tässä kohtaa tulee jatkuva oppiminen – mullistava lähestymistapa, joka määrittelee käännöstekoälyn uudelleen. Tämän innovaation eturintamassa on Translatedin…

Vuosien ajan tekoälykilpailua hallitsi mallikeskeinen filosofia: rakennetaan suurempia ja monimutkaisempia algoritmeja. Vallitseva uskomus oli, että parempi malli oli ainoa tie parempiin tuloksiin. Käännösten alalla tämä johti siihen, että keskityttiin massiivisiin, yleisiin tietojoukkoihin, jotka oli suunniteltu syöttämään yhä suurempia malleja. Tulokset jäivät kuitenkin usein odotusten alapuolelle, ja tuloksena oli käännöksiä, jotka olivat teknisesti uskottavia, mutta kontekstuaalisesti virheellisiä. Uusi paradigma, datakeskeinen tekoäly,…