Den nye måten å håndtere termbaser på

Som vi nylig har sett, kan ting endre seg svært raskt innen forretningsteknologi. AI har hoppet inn i livene våre og blir nå en viktig del av de fleste prosesser og systemer på måter vi aldri hadde forestilt oss for et år siden.

Det samme gjelder termbaser, som er kritiske verktøy for virksomheten for de som ønsker kvalitet og konsistens i innholdet, og deres tilhørende kunnskap om terminologi.

La oss ta en nærmere titt inn i krystallkulen vår og se om vi kan få et glimt av noen av de fremtidige trendene som vil påvirke systemene for håndtering av termbaser i løpet av neste år.

Lagring i nettskyen

Tiden er forbi da termbaser var begrenset til ett enkelt skrivebord, og som bare var tilgjengelig for den som opprettet det. Nå som skybasert databehandling er i ferd med å bli veldig vanlig i virksomheten, kan vi forvente at termbaser ikke bare handler om lagring, men om tilgang, tilgjengelighet og oppdateringer i sanntid. Etter hvert som bedrifter blir stadig mer globale, vil språkeksperter være helt avhengige av å kunne få tilgang til disse språkressursene fra der de befinner seg, enten det er på et travelt kontor i London eller en rolig kafé i Kyoto.

Skyplattformer gjør ikke bare denne globale rekkevidden større. De sikrer også at sikkerhetskopiering, sikkerhet og oppdateringer administreres sentralt, slik at bedriftene slipper disse tungvinte oppgavene og kan fokusere på kjernevirksomheten. Det gir også mulighet for en større grad av integrasjon med flere apper, slik at du når og hvor som helst kan bruke bedriftens språklige stil på innholdet.

Automatisert

Tenk deg en verden der prosessen med å oppdatere en termbase ikke krever manuelle inngrep, men i stedet er en smidig og automatisk prosess. Det er her automatisering kommer inn i bildet.

I stedet for å kombinere store mengder innhold for å identifisere og legge til nye termer, kan automatiseringsverktøy drevet av AI oppdage, sortere og til og med foreslå nye termer. Dette effektiviserer ikke bare prosessen og sparer tid og penger, men det reduserer også risikoen for feil som manuelle prosesser kan føre med seg og dermed oppnår man en mye høyere kvalitet på det endelige produktet.

AI-dataforbedring

Store språkmodeller trives med mye data. Jo rikere og mer varierte dataene er, desto bedre fungerer disse modellene når de læres opp med bedriftens eget språk. Termbaser er fulle av språklige kompleksiteter, og her skaper disse en gyllen mulighet. Ved å integrere termbaser i AI-opplæringsdata kan bedrifter sikre at AI-verktøyene ikke bare er språklig bevisste, men også kulturelt og kontekstuelt velfungerende.

Dette vil gi enorme muligheter for bedrifter som ønsker å slå gjennom globalt. En chatbot som er opplært med en omfattende termbase, vil for eksempel ikke bare kommunisere – den vil etablere kontakt, forstå nyanser og by på en bedre kundeopplevelse. Generative AI-modeller kan produsere innhold tilpasset bedriftens språklige stil og bruke riktige navn på produktene og sikre konsistens på tvers av produktene.

Samarbeidsplattformer

Det fine med samarbeid er at det rommer et vell av ulike perspektiver. I forbindelse med termbaser betyr dette en mer robust og mangfoldig språkdatabase. Samarbeidsplattformer vil revolusjonere håndteringen av termbaser ved å gjøre det mulig for team, uavhengig av geografisk plassering, å bidra til, forbedre og aktivere en sentralisert termbase.

Denne kollektive tilnærmingen sikrer at det språklige spekteret er bredt, nyansert og svært verdifullt og spesifikt tilpasset virksomhetens behov.

Se fremover med håndtering av termbaser

Den gode nyheten er at mange av disse spennende endringene for å forbedre og forenkle håndteringen av termbaser allerede er her og de blir bedre for hver dag som går. Du trenger bare forstå og dra nytte av dem.

Snakk med en LanguageWire-ekspert om hvordan en riktig lagret, automatisert og samarbeidende termbase kan forbedre bedriftens innhold. Fyll ut skjemaet nedenfor, så vil en av våre eksperter kontakte deg snart.