Den relevanta frågan när det gäller AI i översättning är inte om tekniken ska användas, utan vilket innehåll som lämpar sig för AI och vilket som bör fortsätta hanteras av människor. Maskinöversättning och stora språkmodeller kan i dag hantera en stor del av affärsrelaterade översättningar med god kvalitet, samtidigt som de presterar betydligt sämre för vissa typer av innehåll. Beslutet handlar därför i första hand om att välja rätt arbetsflöde för rätt innehåll, snarare än om tekniken ska användas överhuvudtaget.
Maskinöversättning är redan en etablerad del av produktionsprocessen. Andelen översättningar som bygger på maskinöversättning med efterredigering ökade från 26 procent av arbetet 2022 till nära 46 procent 2024. Samtidigt uppger 62,6 procent av språktjänstleverantörerna att mer än 30 procent av deras projekt genomförs på detta sätt (Nimdzi, 2025).
Denna artikel ger dig ett sätt att fatta beslutet: vad termerna faktiskt betyder, var en neural motor slår en allmän modell som ChatGPT, hur man dirigerar innehåll efter risk, hur maskinöversättning misslyckas och hur man upptäcker det, samt var en människa fortfarande måste vara med. Den bygger på erfarenheterna från våra egna team som arbetar med detta dagligen.
I korthet
|
Maskinöversättning och AI-översättning: vad begreppen egentligen betyder
Maskinöversättning är programvara som översätter text automatiskt. AI-översättning är ett bredare begrepp som numera omfattar både specialutvecklade neurala motorer och allmänna stora språkmodeller. De två begreppen överlappar varandra, men de är inte utbytbara, och skillnaden påverkar vad du kan använda dem till.
Det är bra att känna till de fyra begreppen som du kommer att höra talas om:
- Regelbaserad maskinöversättning: tidiga system som följde handkodad grammatik; stelt resultat.
- Statistisk maskinöversättning (SMT): sannolikhet från stora tvåspråkiga korpusar; bättre, men klumpigt när det gäller flyt.
- Neural maskinöversättning (NMT): djupinlärning som läser hela meningen; motorn bakom moderna DeepL och Google Translate.
- Stora språkmodeller (LLM): allmänna modeller som ChatGPT som kan översätta och utföra många andra uppgifter.
De flesta maskinöversättningssystem för företag bygger idag på neurala motorer, och stora språkmodeller används allt oftare i kombination med dessa. Att veta vilken teknik som ligger bakom ett visst resultat är det första steget mot att kunna bedöma och använda det på rätt sätt.
Är ChatGPT maskinöversättning?
Inte riktigt. ChatGPT är en allmän stor språkmodell som kan översätta som en av många uppgifter, medan en specialiserad maskinöversättningsmotor är utvecklad enbart för just det ändamålet. Skillnaden är viktig när det gäller enhetlighet, terminologi och vilka språk de respektive systemen hanterar bäst.
Översättningstekniken har gått från regelbaserade system till statistiska modeller och sedan till neural maskinöversättning, som läser hela meningar i sitt sammanhang och låter mycket mer naturligt. Stora språkmodeller är det senaste tillskottet: de är tränade på enorma, varierade datamängder, hanterar ett brett spektrum av ämnen och kan anpassas efter instruktioner om ton och stil.
Denna flexibilitet är verkligen användbar för utkast och för kontextintensiv text. En allmän modell är skapad till att utföra många uppgifter snarare än specialbyggd för översättning. Det är är anledningen till att professionella användare fortfarande är försiktiga: färre än 14 % av professionella översättare uppger att de använder ChatGPT för översättningsuppgifter. Den ärliga bedömningen är att ChatGPT är ett dugligt verktyg för första utkast som fortfarande behöver granskas innan det når en läsare.
Tobias Wiesner, vd för vår tyska filial, ägnar sina dagar åt att hjälpa kunder att ta reda på var AI passar in i deras innehåll. Enligt Tobias börjar problemen oftast med antagandet att verktyget kan tänka själv.
| ”Den största missuppfattningen är att AI fungerar utan att man lägger ner tid, energi och eftertanke på det.” Tobias Wiesner |
NMT kontra LLM: vilken AI ska man använda till vad
En specialutvecklad neural motor utmärker sig genom dess enhetlighet, terminologikontroll och stabila resultat. En allmän stor språkmodell (LLM) utmärker sig genom dess kontextbehandling, flexibla tonfall och förmågan att följa detaljerade instruktioner. De flesta produktionsarbetsflöden använder båda, beroende på uppgiften.
| Dimension | Neural översättningsmotor | Allmänna LLM-modeller (t.ex. ChatGPT) |
|---|---|---|
| Enhetlighet | stabilt, reproducerbart resultat | kan variera för samma indata |
| Terminologikontroll | kraftfull med en tränad motor eller ordlista | svag utan många uppmaningar |
| Kontextbehandling | med fokus på meningar och segment | det bredare sammanhanget på dokumentnivå |
| Flexibilitet i ton och stil | begränsad | följer instruktioner |
| Språk med begränsade resurser | beror på träningsdata | ofta svagare, med större risk för hallucinationer |
| Passar bäst för | stora volymer, stabilt innehåll | utkast, flexibel text eller text med mycket sammanhang |
Det praktiska resultatet: betrakta ”AI-översättning” som två olika verktyg. Skicka stabilt innehåll i stora volymer till ett neuralt nätverk med en ordlista och använd en stor språkmodell (LLM) när flexibilitet och sammanhang är viktigt och en människa kommer att granska resultatet.
När maskinöversättning är rätt val – och när den bör undvikas
Använd maskinöversättning när snabbhet och volym är viktigare än språklig finess, och undvik icke-redigerad maskinöversättning när ett misstag kan kosta pengar, äventyra säkerheten, leda till bristande efterlevnad eller skada förtroendet för varumärket.
Där maskinöversättning har sin plats
Maskinöversättning är det rätta valet när målet är begriplighet och storskalighet. De bästa tillfällena är:
- Intern kunskap och dokumentation, så att en flerspråkig personal snabbt kan ta del av företagets riktlinjer och rapporter.
- Stora mängder repetitivt innehåll, såsom vanliga frågor och produktlistor, där fullständig mänsklig översättning inte skulle vara ekonomiskt lönsamt.
- Förståelse vid första genomläsningen, när ett team behöver skumma igenom forskning på främmande språk eller material från konkurrenter.
- Innehåll som annars inte skulle översättas, där alternativet är att lämna det helt på ett språk.
Tänk dig en tillverkare som ger tusentals fabriksanställda snabb tillgång till uppdaterade säkerhetsriktlinjer på deras eget språk. En perfekt formulering är mindre viktig än att snabbt förmedla rätt budskap till människor.
Där ren maskinöversättning inte fungerar
Undvik att använda ren maskinöversättning för innehåll som riktar sig till kunder, omfattas av regleringar, är specialiserat eller av kreativ karaktär. Riskabelt innehåll:
- Marknadsförings- och varumärkestexter, där tonalitet och övertygande kommunikation har ett direkt affärsvärde och där transcreation snarare än traditionell översättning ofta är rätt metod.
- Juridiska frågor och avtal, där en enda felöversatt klausul förskjuter ansvaret.
- Medicinskt och tekniskt innehåll, där noggrannhet är en säkerhetsfråga. Detta är området för medicinsk översättning och teknisk översättning.
- Allt som rör övertalning eller anseende, såsom kommunikation med investerare eller pressen.
En slogan avslöjar fallgropen. En maskin kan producera en grammatiskt korrekt version på målspråket som faller platt, eller som förmedlar något oönskat budskap på marknaden. Texten ser bra ut, och skadan förblir osynlig tills en modersmålstalare får se den.
Enligt Tobias erfarenhet är det också här som efterredigeringen når sin gräns: att redigera ett maskinöversatt utkast till en kreativ standard kan ta längre tid än att börja om från början.
| ”Om kunden förväntar sig ett kreativt resultat räcker det inte med efterredigering. Då går det snabbare att översätta från grunden.” Tobias |
Hur du styr ditt innehåll: en beslutstabell
Det mest praktiska arbetssättet är att styra innehållet utifrån risk och affärsvärde: rå maskinöversättning för innehåll med låg risk, maskinöversättning med efterredigering (MTPE) för viktig affärskommunikation och mänsklig översättning för reglerat eller varumärkeskritiskt innehåll. Att behandla alla filer på samma sätt är sällan effektivt.
| Innehållstyp | Tillvägagångssätt | Kvalitetskrav | Varför |
|---|---|---|---|
| Interna dokument, användargenererat innehåll, sammanfattningar | Ren maskinöversättning | lättläst, tillräckligt tydligt för att man ska kunna förstå | hastighet och volym, låg risk |
| Support, produktbeskrivningar, kunskapsbas | MTPE (ISO 18587) | korrekt och enhetlig terminologi | viktigt men omfattande, ett utkast redigeras av en person |
| Marknadsföring, kampanjer, varumärke | mänsklig / transcreation | i linje med varumärket, kulturellt anpassat | övertygelse och tonfall medför affärsrisker |
| Juridiska, medicinska, tekniska, reglerade | mänsklig (ISO 17100) | exakt, spårbar, regelöverensstämmande | ett misstag medför rättsliga eller säkerhetsmässiga konsekvenser |
Två standarder ligger till grund för denna modell. ISO 17100 reglerar mänsklig översättning med oberoende granskning, medan ISO 18587 omfattar fullständig mänsklig efterredigering av maskinöversatt innehåll. På AdHoc Translations är vi certifierade enligt båda standarderna, vilket innebär att varje nivå följer en definierad process snarare än att hanteras utifrån bästa förmåga från fall till fall.
Ett exempel: dirigering av ett företags innehåll
Nedan visas hur modellen kan tillämpas på en typisk innehållsportfölj. Ta en medelstor modeåterförsäljare som använder ett CMS och ett PIM-system och publicerar innehåll på flera europeiska marknader som exempel.
| Deras innehåll | Volym / kadens | Tillvägagångssätt | Varför |
|---|---|---|---|
| Produktförteckningar, tekniska specifikationer | hög, dagligen | MTPE | volym och upprepning; terminologin måste vara konsekvent |
| Kundrecensioner som visas på webbplatsen | hög, kontinuerlig | ren maskinöversättning | Läsbarhet och avsikt räcker; hastigheten spelar roll |
| Hjälpcenter och vanliga frågor | medelstora, regelbundna uppdateringar | MTPE | viktigt men repetitivt; minnet växer med tiden |
| Säsongsbaserade kampanjsidor och huvudbudskap | låg, hög insats | mänsklig / transcreation | Övertalning och varumärkets tonfall medför affärsrisker |
| Användarvillkor, returpolicy, efterlevnad | låg, hög insats | mänsklig (ISO 17100) | ett misstag medför rättsliga konsekvenser |
Största delen av volymen hanteras av maskinöversättning (MT) och maskinöversättning med efterredigering (MTPE), medan den mänskliga insatsen koncentreras till de områden där risken är störst. Den sammanlagda kostnaden per ord sjunker utan att kvalitetskraven sänks där det verkligen räknas. För mer information om prissättningen, se vår artikel om vad professionell översättning kostar.
När maskinöversättning går fel – och hur du upptäcker det
De farliga felen är de som går att läsa utan problem, så det är genom att känna till de specifika mönstren som en granskare kan upptäcka dem innan produkten släpps. Att texten flyter vid en första genomläsning är inte ett tecken på kvalitet.
| Fel | Hur det ser ut | Varför det händer | Hur det upptäcks |
|---|---|---|---|
| Terminologisk förskjutning | samma term översatt på tre olika sätt i ett och samma dokument | ingen obligatorisk ordlista, variationer i LLM | en termbas och en kontroll av terminologins enhetlighet |
| Självsäker felöversättning | låter helt korrekt, men betyder motsatsen (ett utelämnat ”inte”, mg istället för mcg) | flyt framför korrekthet | tvåspråkig granskning av avgörande delar |
| Hallucination | innehåll som lagts till och som inte finns i källtexten | modellen fyller luckor, resurssvaga språkpar | en fullständighetskontroll mot källtexten |
| Fel register eller tonalitet | grammatiskt korrekt, felaktig formalitet eller felaktig varumärkesröst | standardinställningar för modellen, ingen stilstyrning | marknadsintern granskning |
| Fel tal, datum och enheter | felaktigt decimal-, valuta- eller datumformat | hantering av språkinställningar | målriktad kvalitetskontroll av siffror |
Det är därför som dirigeringstabellen skickar innehåll av stor betydelse vidare för manuell granskning. En efterredigerare eller korrekturläsare har till uppgift att upptäcka de brister som en maskin inte kan se i sitt eget resultat, vilket är ett helt annat arbete än att finslipa texten.
Varför AI-mognad beror på hur du redan arbetar
Huruvida AI-översättning fungerar för er beror mindre på verktyget och mer på hur välutvecklad er lokaliseringsmiljö redan är. Ett företag som har översättningsminnen, fastställd terminologi, definierade processer och personal med ansvar för kvaliteten kan snabbt implementera AI. Ett företag som saknar dessa förutsättningar måste först bygga upp grunden.
Tobias ser förändringen som en fråga om roll snarare än kunskap: AI omformar det som lingvisten gör dagligen och förflyttar dem från att översätta från grunden till att förbereda material, styra terminologi och efterredigera.
| ”AI förändrar vad lingvister gör, inte vad lingvister kan.” Tobias |
Det är just den här förändringen som teamen underskattar. Han menar att ett bra resultat beror på det arbete som läggs ner runt verktyget.
| ”Det är inte alla som förstår att det inte räcker med att bara mata in innehåll för att få ut det bästa resultatet. Det krävs arbete, både språkligt arbete och processhantering.” Tobias |
Han är rak mot kunderna om deras installation inte är klar, eftersom det inte gynnar någon att lova för mycket.
| ”Det är ju helt orimligt att sälja en Lamborghini till någon och sedan leverera en skateboard.” Tobias |
I praktiken måste vissa förutsättningar vara på plats innan AI-översättning kan visa sig vara lönsam. Se detta som en kontroll av er beredskap:
- Språkresurser. Översättningsminnen och en termdatabas så att översättningsmotorn återanvänder godkända formuleringar och konsekventa termer. Om sådana ännu inte finns kan befintligt godkänt innehåll anpassas för att skapa dem.
- Tillräckligt med innehåll på språket. AI behöver material att lära sig av. Ett språk med en liten mängd tidigare innehåll ger sämre resultat.
- En känd målgrupp och tonalitet. Språkregistret varierar beroende på marknad, så målstilen måste definieras snarare än antas.
- En realistisk förväntning på kvaliteten. Efterredigering passar bra för funktionella översättningar. Genuint kreativt arbete översätts bättre från grunden.
- Språkets bearbetningsbehov varierar. Arbetet med efterredigering varierar beroende på språk: vissa språk, som danska, kräver endast lätt redigering, medan andra, som polska, kräver betydligt mer.
Inget av detta kräver att allt är klart innan ni sätter igång. Att samordna förfrågningar, införa rätt verktyg och bygga upp en kunskapsbas utifrån befintligt innehåll hjälper ett team som ännu inte nått full mognad att utvecklas, och varje steg gör nästa steg inom AI säkrare.
Hur du bedömer kvaliteten på AI-översättningar
Bedöm AI-resultatet utifrån fullständighet, terminologi, flyt och ändamålsenlighet, och betrakta automatiska poäng som vägledande indikationer snarare än ett klartecken för publicering.
En praktisk första kontroll, innan någon mätning görs:
- Fullständighet: inget har utelämnats eller slagits ihop. AI utelämnar eller slår ibland ihop meningar.
- Terminologi: godkända termer och produktnamn som används konsekvent, med stöd av god terminologihantering.
- Flyt och tonalitet: naturligt för målgruppen, skrivet som en modersmålstalare skulle skriva det.
- Kulturell passform: uttryck, exempel och referenser som kan överföras till marknaden.
Kunderna får också information om olika bedömningsmetoder. BLEU mäter hur väl översättningen överensstämmer med en referensöversättning, medan TER räknar antalet redigeringar som krävs för att uppnå en professionell standard.
Ett mer användbart produktionsmått är Time to Edit, det vill säga hur lång tid en lingvist behöver för att få ett segment upp till mänsklig kvalitet (Translated, 2026). Nyare modeller för kvalitetsbedömning går ännu längre och sorterar segmenten i förväg i lätt eller fullständig efterredigering innan en människa sätter igång (Frontiers in Artificial Intelligence, 2025).
Alla dessa mäter likhet eller arbetsinsats. Ingen av dem säger att texten är säker att publicera, vilket är anledningen till att innehåll med höga insatser fortfarande hamnar hos en människa.
De säkerhets- och dataproblem som de flesta guider hoppar över
Innan du skickar innehåll via ett AI-verktyg bör du kontrollera vart data hamnar, eftersom det kan innebära ett brott mot de villkor du omfattas av om du lägger in konfidentiellt eller reglerat innehåll i en offentlig modell.
Fyra kontroller löser största delen av detta:
- Var innehållet behandlas och lagras, och om den platsen uppfyller dina efterlevnadskrav.
- Om ditt innehåll används för att träna modellen, vilket kan avslöja opublicerat eller upphovsrättsskyddat material.
- Om det finns en revisionsspår, så att du kan visa hur en översättning har tagits fram om du blir ombedd om det.
- Vem har åtkomst, och om känsliga projekt är avskärmade från allmän användning.
Att en ekonomiavdelning klistrar in opublicerade resultat i en kundchattbot för att få en snabb översättning är just den typ av genväg som skapar ett verkligt problem. Ett kontrollerat arbetsflöde finns just för att snabbheten inte ska gå ut över sekretessen.
Att integrera AI-översättning i dina befintliga system
Värdet med AI-översättning kommer till sin rätt när den körs direkt i ditt befintliga CMS eller PIM, inte som ett separat kopiera-och-klistra-in-steg, så att innehållet flödar in och ut utan manuell hantering.
Det är i arbetsflödet med kopiera-och-klistra-in som tid och kvalitet går förlorade. Innehållet exporteras, klistras in i ett verktyg, klistras tillbaka och formateras om för varje språk, och varje manuellt steg innebär en risk för versionsavvikelser och fel.
Det integrerade alternativet är ett integrationslager mellan dina system och din leverantör. Vår SmartConnect kopplar samman ett CMS-, PIM- eller butikssystem med oss så att innehållet flyttas automatiskt, vilket eliminerar export- och importstegen och de fel som följer med dem.
Dirigeringen behöver också styrning: vem som godkänner, hur terminologi och minne underhålls och var granskningen sker. Vår kundportal SmartDesksamlar allt detta på ett ställe, där varje projekts språk, dirigering, status och terminologi är synliga och rapporterade istället för utspridda i e-postmeddelanden.
Maskinöversättning i CAT-verktyget: ett engelskt källsegment med spansk översättning och ett kvalitetsbedömningsresultat på 84. Översättningssystemet är här Phrase Language AI (NextMT), som automatiskt valts för språkparet. Resultatet ger en indikation på hur mycket efterredigering som sannolikt krävs innan texten är klar för publicering.
Samma källsegment översatt till tyska, med ett resultat på 92 poäng efter att ett annat översättningssystem (Phrase Language AI eller DeepL) automatiskt valts för språkparet. Ett högre resultat innebär mindre efterredigering, vilket är anledningen till att översättningssystem väljs per språk i stället för en gång för hela projektet.
Samma segment översatt till danska med ett kvalitetsbedömningsresultat på 69. Det lägre resultatet visar varför omfattningen av efterredigeringen varierar mellan olika språk. Samma engelska mening kan kräva betydligt mer mänsklig bearbetning i vissa målspråk än i andra, även inom samma projekt.
Hur vi arbetar med maskinöversättning och AI på AdHoc Translations
Vi använder maskinöversättning och AI där det är lämpligt, i kombination med mänsklig granskning där kvaliteten är avgörande. Vi hanterar hela processen enligt dokumenterade rutiner istället för på ad hoc-basis.
Vi har gjort detta sedan 1990, med över 5 500 lingvister som arbetar med sina modersmål på över 99 språk, och kontor i norra och västra Europa, Indien och USA. Vi förlitar oss på människor, processer och teknik för att hålla kvaliteten stabil när volymen växer.
Några faktorer styr hur vi arbetar med AI-stödda översättningsflöden:
- Vi arbetar med flera olika motorer och Phrase Language AI, och väljer den som passar bäst för varje enskilt användningsfall istället för att satsa på ett enda verktyg.
- Vi är certifierade enligt ISO 17100 och ISO 18587, vilket innebär att både mänsklig översättning och efterredigering sker enligt fastställda standarder.
- Våra projektteam säkerställer att terminologin och översättningsminnet är enhetliga oavsett om arbetet utförs av människor eller maskiner, vilket garanterar en jämn kvalitet på alla marknader.
Om du vill fördela innehållet på rätt kombination av maskinöversättning, efterredigerad översättning och mänsklig översättning, kan du se hur vi stöder ditt innehållsflöde.
Vanliga frågor om maskinöversättning och AI
Är ChatGPT ett verktyg för maskinöversättning?
ChatGPT kan översätta, men det är en allmän stor språkmodell snarare än en specialiserad maskinöversättningsmotor. Verktyget producerar flytande utkast och anpassar sig efter instruktioner, men är sämre när det gäller enhetlighet och terminologikontroll än en specialutvecklad neural motor. Vid affärsmässigt bruk bör man betrakta den som ett verktyg för första utkast som behöver granskas, inte som en produktionsmotor.
Vad är skillnaden mellan maskinöversättning och AI-översättning?
Maskinöversättning är en funktion som översätter text automatiskt. AI-översättning är ett bredare begrepp som numera omfattar både specialutvecklade neurala motorer och allmänna stora språkmodeller. All AI-översättning är maskinöversättning, men inte all sådan översättning fungerar på samma sätt, vilket är anledningen till att typen av motor spelar roll.
När bör du inte använda maskinöversättning?
Undvik ren maskinöversättning för innehåll inom reglerade områden, juridik, medicin, varumärkesrelaterade frågor och kreativt innehåll, där ett misstag kan medföra juridiska, säkerhetsmässiga eller ryktesmässiga konsekvenser. Sådant innehåll kräver mänsklig översättning eller, när det gäller kampanjer, transcreation. Maskinöversättning med efterredigering kan ibland fungera för viktigt innehåll som medför lägre risker.
Är maskinöversättning samma sak som ett CAT-verktyg?
Nej. Maskinöversättning genererar översättningen automatiskt, medan ett datorstött översättningsverktyg (CAT-verktyg) är den miljö där en mänsklig lingvist arbetar, med översättningsminne, terminologi och kvalitetskontroller. En lingvist kan efterredigera resultatet av en maskinöversättning i ett CAT-verktyg, men de två verktygen fyller olika syften.
Kan maskinöversättning hantera specialiserat eller tekniskt innehåll?
I vissa fall kan man använda efterredigering i kombination med en tränad översättningsmotor och en godkänd terminologilista, men ren maskinöversättning innebär en risk när det gäller tekniska, medicinska eller juridiska texter där mycket står på spel. Det säkraste tillvägagångssättet är att låta specialiserat innehåll hanteras av en ämnesexpert, eller att utföra efterredigering enligt ISO 18587 när risken tillåter det.
Utgör användningen av AI-översättning en risk för innehållet?
Det kan det, om innehållet går via ett offentligt verktyg som lagrar eller tränar modellen på det du klistrar in. Innan du använder något AI-översättningsverktyg bör du kontrollera var data bearbetas, om modellen tränas på dessa data och om detta uppfyller kraven på regelefterlevnad. Ett kontrollerat arbetsflöde ser till att konfidentiellt innehåll inte hamnar i offentliga modeller.
FAQ JSON-LD schema is delivered in-line in the chat reply, not embedded here. The FAQs above remain visible in the page body.
Källor
- Nimdzi Insights. The MTPE Efficiency Gap and 2025 survey data on machine translation post-editing adoption. 2025. nimdzi.com.
- Mordor Intelligence. Machine Translation Market size and forecast, 2025–2030. 2025. mordorintelligence.com.
- Translated. Machine Translation in 2026: An Honest Assessment. 2026, for Time to Edit (TTE). translated.com.
- Frontiers in Artificial Intelligence. Quality estimation models for machine translation post-editing. 2025.
- ISO 17100:2015 (Översättningstjänster. Krav på översättningstjänster). Internationella standardiseringsorganisationen. iso.org.
- ISO 18587:2017 (Översättningstjänster. Efterredigering av maskinöversättningar. Krav). Internationella standardiseringsorganisationen. iso.org.