Als QA de plank misslaat: waarom vertaling toe is aan een kwantumsprong

In dit artikel:

Een wereldwijde retailer die tegelijk in drie nieuwe markten lanceerde, liep weken later tegen klachten aan: in één taal een typefout, in een andere een grammaticale slip, en in de derde een vertaling die de oorspronkelijke betekenis verdraaide. Traditionele QA-tools hadden technische inconsistenties opgespoord (formattering, cijfers, dubbele spaties), maar faalden in het detecteren van die betekenisverandering — met financiële schade en imagoverlies tot gevolg.

Dat probleem vormt de aanleiding voor LanguageCheck.ai: een QA-oplossing die verder kijkt dan mechanische checks en de semantiek van zowel bron- als doeltekst analyseert. In plaats van alle afwijkingen even zwaar te behandelen, classificeert het systeem fouten op relevantie: kleine schoonheidsfoutjes worden onderscheiden van vertalingen die inhoudelijk afwijken of belangrijke juridische/gebruikersinformatie veranderen. Reviewers krijgen daardoor gerichtere waarschuwingen en hoeven minder tijd te verspillen aan irrelevante correcties.

De praktische voordelen zijn helder: kortere en doeltreffendere QA-cycli, lagere nabewerkingskosten, en betere behoud van merkstem en juridische nauwkeurigheid in meerdere talen. Voor internationaal opererende organisaties betekent dit niet alleen efficiëntieverbetering, maar ook een vorm van risicobeperking — vooral bij productlanceringen, disclaimers en marketingmateriaal waar kleine betekenisverschillen grote gevolgen kunnen hebben.

Kortom: waar conventionele systemen vooral op oppervlakteverschillen letten, richt LanguageCheck.ai zich op of de boodschap de vertaalstap echt overleeft. Dat levert minder ruis, meer zekerheid over de intentie van de tekst en potentieel aanzienlijke tijd- en kostenbesparingen voor lokalisatieteams.