KI gir VID flerspråklig bredde

VID er et privat, ideelt universitet med hovedkontor i Oslo og campuser i Bergen, Sandvika, Stavanger og Tromsø. De utdanner rundt 6000 studenter innen helsefag, sosialfag og teologi.

VID ønsket at deres portal og offentlige nettsted skulle være tilgjengelig på både norsk og engelsk, men det var tidkrevende å vedlikeholde to versjoner av hver side. Enonics Juke KI-oversetter og lagbaserte lokalisering bidro til å løse denne flerspråklige utfordringen.

Utfordring

VIDs nettsted og portal måtte betjene både norsk- og engelsktalende studenter. Tidligere måtte redaktører manuelt duplisere innhold på tvers av språk, noe som bremset publiseringen og førte til inkonsistenser.

Å oversette innhold til flere lag krevde tid og koordinering på tvers av team. Universitetet trengte en løsning som ville forenkle lokaliseringen uten at det gikk på bekostning av kvaliteten.

Løsning

Lagbasert lokalisering

Enonics lagsystem lar redaktører opprette et overordnet prosjekt (f.eks. på engelsk) og legge til underordnede lag for flere språk eller markeder.

Innhold fra det overordnede laget "sildrer ned" til underordnede lag, der redaktører kan lokalisere utvalgte elementer, legge til lokalt innhold eller til og med arkivere arvede data.

Publisering i et overordnet lag påvirker ikke automatisk underordnede lag, noe som gir VID kontroll over når oversettelser publiseres.

I Content Studio har verktøylinjen en Lokaliser-knapp, og arvet innhold ser grått ut til det er lokalisert. Denne modellen støtter også mer komplekse scenarier, som regionale varianter (f.eks. sveitsisk-tysk vs. tysk).

Juke KI-oversetter for innhold

For å fremskynde oversettelser tok VID i bruk Juke, Enonics KI-drevne kollega integrert i Content Studio. Juke fungerer som en app og vises som et annet teammedlem i redigeringsprogrammet.

Innholdsredaktører har muligheten til å gi Juke nettsteddekkende instruksjoner for å sikre tone of voice, standardordbok og annen informasjon.

Dette sikrer at oversettelsene passer VIDs tone og kulturelle kontekst, og gir rom for enda mer effektiv drift.

Når redaktører velger å lokalisere et innholdselement, spør Juke om de ønsker en KI-oversettelse til mållagets språk.

Juke oversetter tittel-, introduksjons- og brødtekstfelt i et innholdselement i løpet av sekunder, og redaktører kan gi ytterligere tilpassede instruksjoner i tillegg til standardinstruksjonene, som justeringer i eksempler eller innhold for dette spesifikke elementet.

Løsningen er basert på Google Vertex AI, og data som sendes gjennom oversettelsestjenesten er statsløse og GDPR-kompatible.