Juni 23, 2022
Von Amanda Thomas - Sr. Managerin für Dokumentation, Skyhigh Security
Maschinelles Lernen klingt für viele von uns wie etwas aus der Science Fiction. Als ich zum ersten Mal von "Maschinellem Lernen" hörte, stellte ich mir einen Roboter vor, der mit mir in vollständigen Sätzen in King's English spricht, weil ich in den 80er Jahren "Dr. Who" gesehen habe.
Trotz des ersten Eindrucks, den der Begriff hinterlässt, ist maschinelles Lernen in dem Maße erwachsen geworden, wie die Cloud die traditionelle On-Premise-Infrastruktur in den Schatten gestellt hat. Dank des maschinellen Lernens und seines großen Bruders, der künstlichen Intelligenz, haben wir rasante Verbesserungen bei Plattformen, Produkten (sogar Robotern!) und Autos erlebt. In der Cloud-Technologie spielt maschinelles Lernen eine große Rolle bei der Verarbeitung von Daten und der Bereitstellung von Informationen, die Menschen nutzen können, um datengestützte Entscheidungen zu treffen. Wir selbst nutzen ML auf Skyhigh Security , um beispielsweise Verhaltensmuster zu erkennen oder saisonale Trends zu antizipieren, so dass unsere Security Service Edge immer bereit ist, unseren Kunden bei der Nutzung ihrer Daten zu helfen.
Wir hatten nicht vor, unser Dokumentationsteam mit maschinellem Lernen zu unterstützen, bis wir unser eigenes geschäftskritisches Problem zu lösen hatten.
Das Problem
Anfang 2022 wuchs das Dokumentationsteam und damit auch die Menge der Inhalte, die wir in unserer Hilfeplattform hosten. Das Team stürzte sich in die Arbeit und ordnete wichtige ältere Inhalte neu, um sie in unserer aufgabenbasierten Inhaltsplattform zu nutzen, die unsere Inhalte direkt von AWS aus bereitstellt. Unser Dokumentationsprozess legt den Schwerpunkt auf Zusammenarbeit, schnelle Veröffentlichung, Überarbeitung auf Abruf und Metriken, die als Entscheidungshilfe dienen. Ungefähr sechs Wochen lang haben wir PDFs auseinandergenommen und die Dinge an unseren Dokumentationsstil und unsere Philosophie angepasst. Ein paar Wochen nach der Umstellung wurde uns plötzlich bewusst, dass wir vertraglich verpflichtet waren, die Dokumentation in mehreren Sprachen bereitzustellen: Lokalisierung.
Im Blindflug, mit Inhalten, die fast sofort in mehreren Sprachen benötigt wurden, und ohne eine einfache Möglichkeit, sie zu übersetzen, wandte ich mich an meinen Manager mit einer möglichen Lösung: Eine auf maschinellem Lernen basierende On-Demand-Übersetzung, die es den Nutzern ermöglicht, die Sprache ihrer Wahl auf unserer gesamten Website auszuwählen und so ein einheitliches Erscheinungsbild für unsere Nutzer zu gewährleisten.
Die Lösung
Nach einem kurzen Gespräch mit unserem MindTouch Success Manager und der Prüfung durch unseren technischen Redakteur in Deutschland wurde klar, dass die Sofortübersetzung die beste Option für die Erstellung lokalisierter Inhalte war. Durch die Nutzung eines leichtgewichtigen Funktionssatzes konnten wir uns auch von den Kosten eines herkömmlichen Lokalisierungszyklus befreien, der erhebliche Vorlaufkosten und eine gewisse Ausfallzeit erfordert. Die automatische Übersetzung würde es uns ermöglichen, Benutzer mit mehreren verschiedenen Sprachen sofort zu unterstützen und Einblicke zu gewinnen, ohne dass wir den Aufwand eines umfassenden Lokalisierungsworkflows auf uns nehmen müssten.
Tatsächlich hat diese Funktion meinem Team oder meinem Unternehmen keinen zusätzlichen Aufwand beschert. Nach der Aktivierung funktionierte sie einfach. Das maschinelle Lernen übersetzte sofort jedes Thema, das ein Kunde auf Französisch, Spanisch, Koreanisch usw. haben wollte. Da wir nicht an einen Vertrag mit einem Lokalisierungsunternehmen gebunden sind, können wir auch die Sprachen wechseln, die wir unterstützen. So haben wir zum Beispiel gleich nach dem Start der Sofortlokalisierung festgestellt, dass wir Nutzer in Ländern haben, deren Sprachen nicht angeboten wurden. Ein paar Minuten, nachdem wir zusätzliche Sprachen angefordert hatten, sprachen unsere Inhalte Italienisch und ich bekam seltsamerweise Lust auf Lasagne, mein innerer Garfield wurde aktiviert.
Doppelbyte-Symbole in Japanisch, Koreanisch und Chinesisch (vereinfacht und traditionell) werden ebenso unterstützt wie die konventionellen europäischen Sprachen - alles auf Abruf. Und mit der Zeit werden sich diese Übersetzungen dank ML verbessern.
Der Kundenverfechter in mir ist sehr stolz darauf, dass die Dokumentation in einer Plattform enthalten ist, die über die Geografie hinausgeht. Ich freue mich darauf, zu sehen, wie unser neuer Datensatz die Dokumentationsentscheidungen in Zukunft beeinflussen wird.
Was wir gelernt haben
Das Juwel von Skyhigh Security ist unsere preisgekrönte Security Service Edge Suite. Die standortweite Übersetzung bedeutet, dass unsere Benutzer bei der Nutzung unserer Dokumentation keine Unterschiede zwischen den SSE-Produkten spüren, was ein großer Gewinn für die Kundenerfahrung ist. Da maschinelles Lernen den natürlichen Sprachgebrauch ständig verbessert, können wir davon ausgehen, dass sich unsere Sofortübersetzungen verbessern, ohne dass die Kosten für ständige Lokalisierungsdurchläufe anfallen. Wir lernen, während wir arbeiten.
Testen Sie das Tool und lassen Sie uns wissen, was Sie davon halten! Schreiben Sie uns eine E-Mail an docs_skyhigh@skyhighsecurity.com und chatten Sie mit dem Dokumentationsteam.
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