Käännösten tarkistus: tekoäly varmistaa johdonmukaisuuden kaikissa asiakirjoissa – yhtenäinen terminologia monikielisissä dokumenteissa

Ongelma: Epäjohdonmukaiset käännökset yrityksissä

Kuvittele: Ranskalainen asiakkaasi saa käyttöohjeen, jossa sama osa on sivulla 5 capteur ja sivulla 23 détecteur. Luvassa on hämmennystä.

Tätä tapahtuu päivittäin yrityksissä, jotka tuottavat monikielistä dokumentaatiota. Yhden dokumentin hallinta onnistuu vielä, mutta satojen ohjeiden, tietolehtien ja huolto-ohjeiden kohdalla haaste kasvaa nopeasti todelliseksi.

Miksi terminologinen kaaos tulee kalliiksi

Thomas koneteollisuudesta tuntee ongelman hyvin. Hänen projektipäällikkönsä jongleeraavat käännösten kanssa kahdeksalla kielellä. Jokainen kääntäjä – sisäinen tai ulkoinen – tulkitsee termit hieman eri tavalla.

Tulos? Tukipyyntöjen määrä kasvaa 30 %, koska asiakkaat ovat hämmentyneitä. Korjaukset vievät aikaa ja rahaa. Brändin imago kärsii, kun ammattimaiset dokumentit vaikuttavat epäammattimaisilta.

Tärkeimmät johdonmukaisuuden esteet

Käytännössä olemme tunnistaneet kolme pääsyytä epäjohdonmukaisiin käännöksiin:

• Puutuva terminologiapankki: Jokainen kääntäjä keksii termejä uudelleen
• Useat eri käännöspalvelut: Ilman keskitettyjä ohjeita syntyy rinnakkaisia sanastoja
• Aikapaine päivityksissä: Nopeat muutokset tarkistetaan harvoin johdonmukaisuuden osalta

Miksi tämä koskee juuri sinua? Koska epäjohdonmukainen terminologia ei ainoastaan aiheuta hämmennystä, vaan luo aitoja liiketoimintariskejä.

Mitattavat vaikutukset liiketoimintaan

Yritykset, joiden monikielinen dokumentaatio on johdonmukaista, pienentävät tukikustannuksiaan jopa 25 %. Projektien läpimenoajat lyhenevät – kysymyksiä tulee vähemmän.

Mutta ratkaiseva ongelma on tässä: Manuaalinen johdonmukaisuuden tarkistus suurella dokumenttimäärällä on lähes mahdotonta. Ihminen ei kykene muistamaan jokaisen termin kaikkia esiintymiä sadoissa dokumenteissa.

Näin tekoäly tarkistaa käännökset ja varmistaa johdonmukaisuuden

Tässä kohtaa astuu kuvaan tekoäly – ei kääntäjänä, vaan väsymättömänä tarkastajana. Tekoäly analysoi sekunneissa sen, mihin ihmiseltä menisi viikkoja.

Periaate: Tekoäly terminologian salapoliisina

Modernit tekoälyjärjestelmät toimivat kuin huolellinen oikolukija valokuvamuistilla: ne vertaavat jokaista termiä jokaisessa dokumentissa keskitettyyn terminologiapankkiin.

Kun tekoäly havaitsee poikkeamia, se ei ainoastaan ehdota korjauksia, vaan näyttää myös asiayhteyden. Näin tiedät heti – onko kyse virheestä vai tietoisesta variaatiosta?

Tekniikka taustalla: Natural Language Processing kohtaa Translation Memoryn

Teknologia pohjautuu luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP) – tietokone osaa ymmärtää ja analysoida ihmiskieltä. Yhdistettynä Translation Memory -järjestelmiin syntyy tehokkaita tarkistustyökaluja.

Käytännön esimerkki: Käytät saksankielessä termiä Hydraulikzylinder. Tekoäly varmistaa, että se käännetään aina englanniksi hydraulic cylinder (ei hydraulic piston) ja ranskaksi vérin hydraulique.

Termi-varianttien automaattinen tunnistus

Erityisen fiksua: Moderni tekoäly tunnistaa myös synonyymit ja variantit. Se tietää, että Schraubendreher ja Schraubenzieher tarkoittavat samaa, mutta suosittelee yhden linjan valitsemista.

Tämä semanttinen älykkyys erottaa ammattimaiset järjestelmät tavallisista hakutoiminnoista. Tekoäly ymmärtää kontekstin, ei pelkästään sanajonoja.

Reaaliaikatarkistus vs. eräkäsittely

Käyttötarkoituksesta riippuen kaksi lähestymistapaa ovat mahdollisia:

• Reaaliaikatarkistus: Kirjoittaessasi tekoäly huomauttaa mahdollisista epäjohdonmukaisuuksista
• Eräkäsittely: Koko dokumenttikokoelmat analysoidaan yhdellä kertaa

Thomasin konepajatiimille eräkäsittely sopii, kun vanhoja dokumentteja halutaan siivota. Uusissa projekteissa reaaliaikainen tarkistus on tehokkaampi.

Integrointi olemassa oleviin käännösprosesseihin

Parasta on, että tekoälypohjainen johdonmukaisuustarkistus mukautuu lähes kaikkiin nykyisiin prosesseihin. Käytitpä CAT-työkaluja (Computer Assisted Translation) tai perinteisiä käännösmenetelmiä – tekoäly liittyy mukaan joustavasti.

Markus IT-osastolta sanoisi: Tämä ei ole vallankumous, vaan kehitysaskel olemassa olevissa järjestelmissä. Hän on oikeassa – useimmat yritykset voivat säilyttää tutut toimintamallit ja vain lisätä laadunvalvonnan.

Tärkeimmät tekoälytyökalut terminhallintaan

Tekoälypohjaisten käännöstyökalujen tarjonta on laaja – mutta kaikki eivät sovellu johdonmukaisuuden tarkistukseen. Esittelemme tärkeimmät kategoriat.

Yhteisöjen Translation Management -järjestelmät

Nämä ratkaisut sopivat suurille yrityksille, joilla on monimutkaiset käännöstarpeet:

Mutta huomio: Näiden työkalujen käyttöönotto voi viedä kuukausia. Thomasin 140 hengen yritykselle tämä voi olla liioittelua.

Tekoälyyn erikoistuneet johdonmukaisuustarkistajat

Uuden sukupolven työkalut keskittyvät erityisesti johdonmukaisuuden valvontaan:

• Acrolinx: Analysoi sekä terminologiaa, kieliasua että vaatimustenmukaisuutta
• LanguageTool Plus: Laajennettu yritysversio terminhallintaominaisuuksilla
• Congree: Saksalainen ratkaisu, painotus tekniseen dokumentaatioon

Nämä työkalut saa käyttöön nopeasti ja kevyillä resursseilla. Anna henkilöstöhallinnosta arvostaisi niitä helpon perehdyttämisen ansiosta.

API-pohjaiset ratkaisut kehittäjätiimeille

Omia kehittäjäresursseja omaaville yrityksille API-lähestymistapa on hyvä vaihtoehto:

• Google Cloud Translation API: Mukautetut mallit terminologia-analyyseihin
• Microsoft Translator API: Integraatio Office 365 -ympäristöihin
• DeepL API Pro: Laadukkaat käännökset johdonmukaisuustarkistuksella

Markuksen IT-tiimi voisi upottaa tällaiset rajapinnat suoraan sisällönhallintajärjestelmiin – räätälöidyt ratkaisut tarpeisiin.

Hybridimallit: Paras kahdesta maailmasta

Käytännössä hybridiratkaisu toimii usein parhaiten. Esimerkki: DeepL peruskäännökseen, Acrolinx johdonmukaisuuden valvontaan ja SDL Trados projektinhallintaan.

Näin vältetään sidonnaisuudet yhteen toimittajaan ja jokainen työkalu pääsee oikeuksiinsa.

Open Source -vaihtoehdot

Pienemmille budjeteille tai aloitustasolle sopivat Open Source -työkalut:

• OmegaT: Ilmainen CAT-työkalu terminhallinnalla
• LibreTranslate: Itse ylläpidettävä käännösrajapinta
• Apertium: Sääntöpohjainen käännös johdonmukaisuuspainotuksella

Miinuspuolena IT-osaamista tarvitaan käyttöönottoon ja ylläpitoon, mutta teknisesti orientoituneille tiimeille nämä ovat varteenotettavia vaihtoehtoja.

Vaiheittain: Johdonmukaisuustarkistus käytännössä

Teoria on hyvä alku – mutta miten tekoälypohjainen johdonmukaisuustarkistus todella viedään käytäntöön? Tässä tiekartta seuraavalle 90 päivälle.

Vaihe 1: Nykytilan kartoitus ja tavoitteen määrittely (Viikot 1–2)

Ennen työkalun valintaa on ymmärrettävä, mitä on olemassa ja mihin pyritään.

1. Dokumentti-inventaario: Mitä monikielisiä dokumentteja on? Millä kielillä? Kuinka usein niitä päivitetään?
2. Terminologia-auditointi: Onko termipankkia jo olemassa? Mitkä termit ovat liiketoiminnalle kriittisiä?
3. Kipukohtien tunnistus: Missä syntyy eniten epäjohdonmukaisuuksia? Missä dokumenttityypeissä?
4. Menestyksen mittarit määritellen: Miten parannuksia mitataan? Vähemmän tukipyyntöjä? Vähemmän kääntäjien lisäkysymyksiä?

Thomas huomaisi tässä, että hänen teknisissä käsikirjoissaan on yli 200 kriittistä termiä, joiden tulee olla johdonmukaisia kahdeksalla kielellä – siinä fokus.

Vaihe 2: Työkalun valinta ja pilottiprojekti (Viikot 3–6)

Nyt on aika arvioida vaihtoehdot. Suositus: Aloita pienestä, tähtää suureen.

Työkalun valintakriteerit

Ihanteellinen pilottiprojekti

Alkuun sopii selkeä dokumenttityyppi, kuten:

• Tuotekäsikirja, 50–100 sivua
• Käännökset 2–3 kielelle
• Selkeä termistövaatimus
• Säännölliset päivitykset (nopea hyöty nähtävillä)

Anna HR:stä voisi aloittaa perehdytysdokumenteilla – hallittava määrä, mutta merkittävä liikevaikutus.

Vaihe 3: Terminologiapankin rakentaminen (Viikot 7–10)

Kaiken ydin on siisti ja kattava terminologiapankki. Tässä onnistuminen ratkaisee lopputuloksen.

Kolmikerrosmalli terminaalistoille

1. Ydintermistö: 50–100 kaikkein tärkeintä (tuotenimet, turvallisuustermit)
2. Vakio-termistö: 200–500 tärkeää ammattitermiä
3. Laajennettu termistö: Kaikki muut relevantit termit

Aloita ydintermeistä – niiden on aina oltava johdonmukaisia. Muut termit voidaan lisätä vaiheittain.

Terminologiamerkintöjen laatuvaatimukset

Jokaisessa merkinnässä tulisi olla:

• Lähde: Mistä käännös on peräisin?
• Konteksti: Missä tilanteissa termiä käytetään?
• Kielletyt variantit: Mitkä käännökset ovat nimenomaan kiellettyjä?
• Hyväksyntästatus: Kuka on hyväksynyt käännöksen?

Vaikuttaa työläältä? On sitä aluksi – mutta jatkossa tekoäly tekee työn puolestasi.

Vaihe 4: Prosessiin integrointi ja testaus (Viikot 11–12)

Nyt käytäntö ratkaisee. Tekoälytarkistuksen tulee sopeutua arkeen – ei toisinpäin.

Integrointi käännösprosessiin

Tyypillinen optimoitu prosessi:

1. Lähtötekstin laadinta/päivitys
2. Saksankielisen tekstin automaattinen termistötarkistus
3. Käännös (manuaali / tekoälyavusteinen)
4. Käännöksen tekoälytarkistus
5. Manuaalitarkastus vain tunnistettuihin poikkeamiin
6. Lopullinen hyväksyntä

Pääidea: Manuaalista työtä tarvitaan vain tunnistettujen epäjohdonmukaisuuksien kohdalla – aikaa säästyy huomattavasti.

Muutoksen hallinta: Ota tiimit mukaan

Mutta huomio: Teknologia yksin ei riitä. Tiimin on ymmärrettävä ja hyväksyttävä hyödyt.

Menestystekijöitä:

• Läpinäkyvyys: Perustele, miksi johdonmukaisuus on tärkeää
• Koulutus: Sijoita kunnollisiin koulutuksiin
• Nopeat onnistumiset: Näytä konkreettisia hyötyjä nopeasti
• Palaute: Kehitä prosessia käyttäjäkokemusten pohjalta

Anna käyttäisi totuttuja muutosjohtamisen keinoja. Ihmiset muuttavat käyttäytymistään vain nähdessään oman hyötynsä.

Kustannus-hyöty-analyysi: Mitä tekoälypohjainen käännösten tarkistus tuo mukanaan

Puhutaan suoraan: Mitä tekoälypohjainen johdonmukaisuustarkistus maksaa ja mikä oikeasti hyödyttää yritystäsi?

Investointikustannukset eriteltynä

Kustannukset jakautuvat kolmeen osa-alueeseen:

Thomasin konepajayrityksessä alkuinvestointi olisi noin 65 000 € ja vuotuiset ylläpitokustannukset 47 000 €.

Kuulostaa paljolta? Katsotaanpa hyötyjä.

Tunnistettavat säästöt

Tässä numerot muuttuvat kiinnostaviksi. Asiakkaamme raportoivat parannuksia erityisesti neljällä osa-alueella:

1. Alemmat käännöskustannukset

• Vähemmän korjauksia: 30–40 % vähemmän korjauskierroksia
• Käännösnopeus kasvaa: 20–25 % nopeampi työ, kun terminologia on selkeä
• Edullisemmat kääntäjät: Johdonmukainen termistö mahdollistaa myös junior-kääntäjien käytön

Konkreettisesti: 200 000 € vuosittaisista käännöskustannuksista säästöä kertyy usein 50 000–70 000 €.

2. Vähemmän tukityötä

Epäjohdonmukainen dokumentaatio hämmentää asiakkaita – tukipyyntöjä tulee lisää.

Mitattavia hyötyjä:

• 25–35 % vähemmän tukilippuja dokumentaatioaiheissa
• Nopeampi ratkaisu, koska vastaukset ovat yksiselitteisiä
• Tyytyväisemmät asiakkaat (NPS-parannus 8–12 pistettä)

3. Nopeammat tuotejulkaisut

Kun terminologia on alusta alkaen kunnossa, tuotekehitysnopeus kasvaa. Kansainvälisissä lanseerauksissa hyöty on suurin.

Tyypillinen ajan säästö: 2–4 viikkoa per markkina-avaus.

4. Yhteensopivuus ja riskienhallinta

Säädellyillä aloilla epäjohdonmukainen terminologia voi aiheuttaa oikeudellisia riskejä – etenkin turvallisuus- ja lääkintäohjeissa.

Näitä kuluja on vaikea kvantifioida, mutta yksikin vältetty oikeusprosessi maksaa investoinnin takaisin moninkertaisesti.

ROI-laskelma: Esimerkki käytännöstä

Otetaan esimerkki Thomasin konepajasta:

65 000 € investointi ensimmäisenä vuonna, jatkossa 47 000 € vuodessa →

• Vuosi 1: ROI 42 % (92 000 € säästö – 65 000 € investointi)
• Vuodesta 2 eteenpäin: ROI 96 % (92 000 € säästö – 47 000 € juoksevat kulut)

Kannattavuus, joka näkyy suoraan.

Pehmeät tekijät – vaikeasti mitattavat mutta arvokkaat

Kovien lukujen ohella on pehmeitä arvoja, jotka ovat yhtä lailla merkittäviä:

• Brändin maine: Ammattimainen, yhtenäinen materiaali lisää luottamusta
• Henkilöstötyytyväisyys: Selvemmät prosessit, vähemmän turhautumista
• Laajennettavuus: Kansainvälinen kasvu helpottuu
• Tiedon säilyvyys: Terminologiatieto pysyy yrityksessä

Näitä ei ole helppo muuntaa euroiksi, mutta ne ovat täyttä arkea.

Yleiset kompastuskivet ja kuinka vältät ne

Satojen toteutusten pohjalta tunnemme riskit. Tässä tärkeimmät – ja kuinka kierrät ne.

Kompastuskivi #1: Terminologian täydellisyyden tavoittelu

Suurin virhe: Yritykset yrittävät rakentaa täydellistä termipankkia – kuukausien väittelyjä yhdestä käsitteestä.

Parempi ratkaisu: Tyydy 80 % laatuun ja kehitä systemaattisesti. Hyvä termipankki syntyy käytössä, ei loputtomassa suunnittelussa.

Thomas kiteyttäisi: Konealalla puhumme rapid prototypingista. Pääasia, että homma toimii – hiotaan myöhemmin.

Kompastuskivi #2: Teknologia ilman prosesseja

Yritykset ostavat kalliita ohjelmistoja mutta eivät anna selkeitä toimintatapoja. Tulos: Työkaluja ei hyödynnetä tai käytetään väärin.

Ratkaisu: Prosessit ensin, sitten teknologia. Määrittele kuka, milloin, mitä ja miten tarkistaa. Valitse työkalu vasta sen jälkeen.

Tarkistuslista toimiviin prosesseihin

• Kuka päättää terminologiasta?
• Kuinka usein termipankkia päivitetään?
• Miten poikkeamat käsitellään? Kuka hyväksyy poikkeukset?
• Miten uusia termejä otetaan käyttöön ja jaetaan?
• Mitä seuraa, jos terminologiaa ei noudateta?

Kompastuskivi #3: Muutosjohtamisen aliarviointi

Kääntäjät ja sisällöntuottajat ovat tottuneet vanhoihin työtapoihin. Tekoälytarkistus mullistaa työnkuvan.

Tyypillistä vastustusta:

• Tekoäly ei ymmärrä asiayhteyttä
• Työni muuttuu mekaaniseksi
• Ilman varmennustakin pärjättiin ennen

Annan menestysresepti: Viesti ajoissa, että tekoäly tukee, ei korvaa. Lopullinen päätös jää aina ihmiselle.

Toimivia muutosjohtamisen keinoja

1. Mielipidevaikuttajat mukaan: Etsi teknologiasta innostuneita kääntäjiä esimerkeiksi muille
2. Nopeat onnistumiset näkyville: Osoita heti, miten tekoäly poistaa tylsiä rutiinihommia
3. Läpinäkyvyys: Selitä, miksi johdonmukaisuus on yritykselle tärkeää
4. Vaihda vaiheittain: Kaikkia dokumentteja ei tarvitse käsitellä kerralla

Kompastuskivi #4: Tekoälyn tarkkuuteen liittyvät epärealistiset odotukset

Tekoäly on vaikuttava, muttei erehtymätön. Luovuudessa ja erityiskonteksteissa voi tulla virheitä.

Realistisia odotuksia:

• 95 %+ ulosanti yleisterminologiassa
• 80–90 % kontekstuaalisissa käsitteissä
• 60–80 % alakohtaisessa slangissa (aluksi)

Tarkkuus parantuu ajan myötä, kun tekoäly oppii korjauksista. Kuitenkin varaa oppimisjakso 3–6 kuukautta.

Kompastuskivi #5: Tietosuojan ja vaatimustenmukaisuuden unohtaminen

Moni huomaa liian myöhään, että valittu tekoälyratkaisu käyttää US-palvelimia. Luottamukselliset asiakirjat eivät saa päätyä sinne.

Markuksen compliance-tsekkauslista:

• Missä tiedot käsitellään ja säilytetään?
• Mikä salaus on käytössä?
• Voiko kaikki tiedot poistaa täydellisesti?
• Onko palveluntarjoaja GDPR-sertifioitu?
• Onko kaikki käyttö lokitettu auditoitavaksi?

Kompastuskivi #6: Menestyksen mittarit jäävät määrittelemättä

Ilman mittareita et tiedä, toimiiko investointi. Määrittele jo alussa, millä mittaat onnistumista.

Tärkeät KPI:t:

• Kuinka monta termistön poikkeamaa löydetään kuukaudessa
• Kuinka paljon aikaa käännösarviointiin kuluu (ennen ja jälkeen)
• Tukilippujen määrä dokumentaatioasioissa
• Asiakastyytyväisyys monikielisiin materiaaleihin
• Kansainvälisten julkaisujen nopeus

Suurin kompastuskivi: Aloittamisen lykkääminen

Moni odottaa täydellistä ratkaisua tai oikeaa hetkeä – ja menettää joka päivä rahaa epäyhtenäisen käännöksen vuoksi.

Vinkkimme: Aloita pienestä, mutta aloita heti. Pilottiprojektilla saat kokemusta ja voit laajentaa vähitellen.

Kuten Thomas sanoo: Teollisuus 4.0:ssa voittaa nopein, ei täydellisin.

Usein kysytyt kysymykset

Voiko tekoäly korvata ihmiskääntäjät täysin?

Ei, eikä se ole tarkoituskaan. Tekoälypohjainen johdonmukaisuustarkistus auttaa kääntäjiä tunnistamalla automaattisesti terminologiapoikkeamat. Lopullinen laadunvalvonta ja luovat päätökset jäävät ihmiselle. Tekoäly tekee kääntäjistä tehokkaampia, mutta ei korvaa heitä.

Kuinka kauan tekoälyjohdonmukaisuuden käyttöönotto kestää?

Pilottiprojektiin kannattaa varata 6–8 viikkoa: 2 viikkoa analyysiin, 2–3 viikkoa työkalun käyttöönottoon ja 2–3 viikkoa koulutukseen ja testaukseen. Koko dokumentaation kattava käyttöönotto vie yleensä 3–6 kuukautta, terminologian laajuudesta ja kielten määrästä riippuen.

Mitkä kielet ovat parhaiten tuettuja tekoälyjohdonmukaisuustarkistuksessa?

Suuret kielet kuten englanti, saksa, ranska, espanja ja italia ovat hyvin tuettuja. Kiina, japani ja arabia vielä kehittyvät, mutta tulokset paranevat koko ajan. Pohjoismaisten ja itäeurooppalaisten kielten taso on näiden välissä.

Mitä tapahtuu luottamuksellisille dokumenteille tekoälyn prosessoinnissa?

Tämä riippuu palveluntarjoajasta. Vakavasti otettavat yritysratkaisut tarjoavat paikallisasennuksen tai EU-alueen pilvipalvelimet päästä-päähän -salauksella. Varmista kirjallisesti, ettei tietojasi käytetä tekoälyn koulutukseen ja että voit halutessasi poistaa kaiken datan.

Mikä on tekoälytarkistetun johdonmukaisuuden virhemarginaali?

Perustermistössä tarkkuus on yli 95 %. Eli sadasta löydetystä ongelmasta yli 95 on perusteltuja. Kontekstuaalisissa ja alakohtaisissa termeissä tarkkuus laskee 80–90 %:iin. Tekoäly oppii jatkuvasti korjauksistasi, joten tarkkuus paranee ajan mittaan.

Onko tekoälyjohdonmukaisuuden tarkistus kannattavaa pienille yrityksille?

Yleensä, kun vuosittaiset käännöskustannukset ylittävät 20 000 €, ratkaisu on jo kustannustehokas. Pienemmille yrityksille sopivat pilvipalvelut tai API-pohjaiset ratkaisut, joiden aloituskustannukset ovat pienet. Ratkaisevaa on monikielisen dokumentoinnin tarve, ei yrityksen koko.

Miten tekoälyjohdonmukaisuustarkistus eroaa tavallisesta Translation Memory -järjestelmästä?

Translation Memory tallentaa aiemmat käännösosiot ja ehdottaa niitä toistuvin osioin. Tekoäly tarkistaa tämän lisäksi semanttiset yhteydet, tunnistaa termimuutokset myös eri lauserakenteissa ja osaa luokitella uusia käsitteitä automaattisesti. Kyse on älykkäästä laajennuksesta jo käytössä oleviin järjestelmiin.

Voiko olemassa olevia CAT-työkaluja laajentaa tekoälyjohdonmukaisuustarkistuksella?

Kyllä, useimmissa moderneissa CAT-työkaluissa (Computer Assisted Translation) on API:t tai liitännäiset tekoälyn integrointiin. SDL Trados, memoQ ja Phrase voidaan yhdistää tekoälytarkistukseen. Näin pidät tutun työnkulun ja lisäät vain laadunvalvonnan päälle.

Paljonko tekoälypohjainen johdonmukaisuustarkistus maksaa kuukaudessa?

Kustannukset vaihtelevat dokumenttimäärän ja ratkaisun mukaan. Pienille tiimeille perusratkaisut alkavat 200–500 €/kk. Yritysratkaisut maksavat 2 000–5 000 €/kk. API-pohjainen laskutus perustuu usein sanoihin (0,01–0,05 €/sana). Tarkempi kustannusarvio tehdään tarvekartoituksen pohjalta.

Miten terminologiapankin laatu varmistetaan?

Käytössä on moniportainen malli: asiantuntijat määrittävät ytintermistön, kääntäjät lisäävät kielivarianteja ja tekoäly ehdottaa uusia termejä dokumenttianalyysin perusteella. Tärkeää on hyväksymisprosessi ja säännöllinen tarkastelu – laatu syntyy jatkuvasta ylläpidosta, ei yhdestä täydellisyyden hetkestä.