Utmaningarna med att skala AI inom e-handel
Löftet om AI inom e-handelsvärlden är enormt. Med rätt verktyg kan företag nå nya marknader snabbare än någonsin, automatisera innehållsskapande och effektivisera översättningar i stor skala och på kort tid. Men när företag växer och expanderar till flera marknader uppstår nya utmaningar—både när det gäller att hantera innehåll över stora produktkataloger och olika regioner, samt hur man sätter upp de bästa processerna.
Det är därför vi har tagit fram vår senaste white paper, AI-Driven Global Expansion, en omfattande guide som erbjuder konkreta strategier för att övervinna utmaningarna med att implementera och skala AI.
Förstå begränsningarna med AI i stor skala:
När företag hanterar tusentals—eller till och med miljontals—produktbeskrivningar och marknadsföringsmaterial blir det kritiskt att kunna skala AI-lösningar. Men det är inte alltid så enkelt som att trycka på en knapp. Här är en förhandstitt på vad white paperet täcker:
1. Begränsningar i tokens och kontextstorlek
Stora språkmodeller (LLM) som GPT-4 arbetar med ett tokensystem, där både input och output mäts i tokens. Ju större innehåll, och ju mer kontext eller regler du vill att AI ska följa, desto fler tokens krävs—och varje token räknas.
2. Säkerställa varumärkeskonsistens över olika språk
En av de största utmaningarna är att upprätthålla en enhetlig varumärkestonalitet när man översätter och lokaliserar innehåll över olika marknader. Språkspecifika nyanser, som att hantera formella och informella tonlägen i språk som tyska (Sie vs. du), kan påverka innehållets noggrannhet och ton. Men att även säkerställa att AI följer "do-not-translate"-listor och tonalitetsinstruktioner kan vara svårt att få till i stor skala.
3. Hantera ofullständiga eller inkonsekventa översättningar
I stor skala kan även de bästa AI-verktygen ibland producera ofullständiga översättningar eller missa subtila kulturella nyanser. Att manuellt kontrollera dessa inkonsekvenser tar mycket tid, särskilt när man arbetar med stora datamängder. Du behöver lösningar för detta.
Varför ladda ner vårt white paper?
Vårt white paper går djupare in på dessa utmaningar och många fler. Oavsett om du precis har börjat med AI eller om du vill förfina dina befintliga processer, är den här guiden utformad för att hjälpa dig med:
- Strategier för att upprätthålla konsekvens och kvalitet i AI-genererat innehåll
- Vanliga fallgropar att undvika när du skalar AI för globala marknader
- Avancerade lösningar, som hantering av tokens
- Reflektioner kring olika europeiska marknader
Genom att ta itu med dessa nyckelfrågor hjälper vi e-handelsföretag att skala sina innehållsoperationer utan att kompromissa med kvalitet eller konsekvens. Allt detta bygger på vår egen erfarenhet med vår AI Translation Hub där vi använder över 25 olika AI-verktyg på över 30 olika språk, och jämför dem, inklusive favoriter som ChatGPT, DeepL, Watson och Claude.
Du hittar White Papret här: contentor.se/white-paper-ai-oct-2024
