6 sprawdzonych rozwiązań firmy Cummins dotyczących skalowania treści wspierających sprzedaż na skalę globalną z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Firma Cummins, światowy lider w dziedzinie technologii energetycznych z ponad stuletnią tradycją, stanęła przed poważnym wyzwaniem: choć jej kadra była prawdziwie międzynarodowa, programy szkoleniowe nie odzwierciedlały tego faktu. Podczas niedawnego webinarium „Wykorzystanie sztucznej inteligencji do rozszerzenia szkoleń sprzedażowych z dwóch do 200 języków” (pobierz nagranie z webinarium) zorganizowanym przez Smartcat, Claire Foster, dyrektor ds. marketingu konsumenckiego, oraz Cisco Guzman , wiceprezes ds. zarządzania produktami, spotkali się z Nicole Morgan , dyrektorką ds. globalnej sprzedaży i wsparcia posprzedażowego w firmie Cummins, aby omówić ogromne wyzwanie związane z skalowania treści globalnych.

Sesja ta stanowi swego rodzaju plan działania, w którym przedstawiono najlepsze praktyki dotyczące tego, jak przedsiębiorstwa produkcyjne mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do wypełnienia „luki lokalizacyjnej”, wyjścia poza efektywność zadań w kierunku prawdziwego zwrotu z inwestycji oraz budowania kultury integracji. Zapoznaj się z poniższą infografiką i zgłęb każdy punkt omówiony w tym artykule.

Przed nawiązaniem współpracy z firmą Smartcat sytuacja firmy Cummins w zakresie szkoleń stanowiła wyraźny kontrast w stosunku do jej globalnego zasięgu. Nicole Morgan ujawniła, że tłumaczenia były często nieuporządkowane lub w ogóle nie istniały, a w danym regionie dostępnych było zaledwie 10–15% treści szkoleniowych. Nie wynikało to z braku chęci, ale z faktu, że tradycyjny model oparty na agencjach tłumaczeniowych, w którym tłumaczenia wykonywane są przez ludzi, wydawał się niemożliwy do skalowania ze względu na zbyt wysokie koszty i czasochłonność.

Dla giganta produkcyjnego działającego w ponad 170 krajach stanowiło to ogromne ryzyko biznesowe. „Kiedy pracownicy nie mają dostępu do szkoleń w swoim ojczystym języku, słusznie tracą zaangażowanie; staje się to kwestią równości” – zauważył Morgan. W ściśle regulowanej branży, w której precyzja techniczna ma ogromne znaczenie, brak zaangażowania to nie tylko problem z morale; ma on bezpośredni wpływ na to, jak zespoły sprzedaży i obsługi klienta reprezentują markę i jak trafnie sprzedają złożone propozycje wartości.

Aby pokonać „niemożliwą” przeszkodę, jaką stanowiło skalowanie, Morgan nie prosiła o ślepą wiarę; postawiła na rygorystyczny projekt pilotażowy. Jej zespół wybrał złożony materiał o dużym znaczeniu — Mining Value Package — obszerny plik PowerPoint służący do przedstawiania klientom całkowitego kosztu posiadania oraz wartości technicznej.

Dzięki przejściu ze „starej” metody ręcznej na „nowy” proces oparty na sztucznej inteligencji Smartcat firma Cummins odnotowała natychmiastową poprawę:

1. 90% oszczędności kosztów w porównaniu z tradycyjnymi agencjami.

2. O 90% krótszy czas realizacji, co skraca czas oczekiwania z miesięcy do zaledwie kilku dni.

Cisco Guzman zauważył, że takie podejście pozwala zespołom częściej „mówić tak”, przekształcając proces, który dotychczas był ograniczony, w potężny zasób organizacyjny.

Podczas webinarium podkreślono, że zespoły osiągające najlepsze wyniki są 1,7 razy bardziej skłonne do stosowania automatyzacji na poziomie procesów niż narzędzi na poziomie zadań. Dla firmy Cummins oznaczało to włączenie lokalizacji bezpośrednio do cyklu tworzenia treści.

Dzięki wykorzystaniu ujednoliconej platformy zespół osiągnął efekt „procentu składanego” w swojej pracy. W przeciwieństwie do agencji, w których za to samo tłumaczenie płaci się podwójnie, agenci AI firmy Smartcat uczą się terminów technicznych tak, jakby były one „turbosprężarkami” i zapamiętują je na zawsze. Dzięki temu sztuczna inteligencja staje się coraz mądrzejsza z każdym projektem, likwidując zaległości, które wcześniej tylko rosły. Agenci korzystają również z pamięci tłumaczeniowych, glosariuszy, przewodników stylistycznych i standardowych procedur operacyjnych dotyczących zgodności.

Jednym z najważniejszych wniosków dla branż podlegających regulacjom jest rola weryfikacji przez człowieka. Morgan wyraził to jasno: „Nie eliminujemy ludzi z tego procesu; zmieniamy jedynie ich rolę”. W modelu Cummins eksperci merytoryczni (SME) nie mają już za zadanie tłumaczyć od podstaw; zamiast tego pełnią rolę końcowych audytorów pod kątem adekwatności kulturowej i precyzji technicznej.

Cisco Guzman podkreślił, że ten proces oparty na współpracy ludzi i sztucznej inteligencji jest dodatkowo usprawniany przez agenci AI ds. weryfikacji treści. Agenci ci mogą być dostosowani do sprawdzanie tłumaczeń pod kątem jakości, zgodności z wytycznymi oraz SEO w czasie rzeczywistym, dzięki czemu zanim treść trafi do człowieka, najtrudniejsze zadania językowe są już wykonane.

Zachowanie spójności marki przy szybkim rozwoju jest jednym z głównych wyzwań dla liderów w 2026 roku. Morgan stosuje „żelazną” zasadę 80/20 :

1. 80% spójności : Podstawowe informacje o produkcie, normy bezpieczeństwa i argumenty przemawiające za wyborem produktu pozostają spójne na całym świecie, co gwarantuje wierne przedstawienie marki.

2. 20% niuansów : Dopuszcza się elastyczność w zakresie dostosowania do regionalnych specyfik i uwarunkowań kulturowych.

Wdrażanie rozwiązań w branży produkcyjnej często wiąże się ze złożonymi, suchymi danymi technicznymi. Morgan opowiada się za „tyglem” różnych formatów nauczania, czyli metod mieszanych :

1. Rozrywka jako sposób na zaangażowanie : Dorośli uczniowie potrzebują rozrywki, aby utrzymać koncentrację.

2. Podejście mieszane : Połącz e-learning (np. pliki SCORM firmy Articulate) z prowadzeniem zajęć stacjonarnych, webinariami i prostymi prezentacjami.

3. Koncepcja „laboratorium” : Zapamiętywanie następuje podczas praktyki. Zespoły ds. wdrażania muszą zapewnić możliwości „laboratoryjne”, w których przedstawiciele handlowi mogą zastosować wiedzę w swoim ojczystym języku.

Strategicznego lidera charakteryzuje to, jak wykorzystuje zaoszczędzony czas i pieniądze. Morgan radzi, aby opracować proaktywny plan wykorzystania korzyści płynących z zastosowania sztucznej inteligencji:

1. Zajmij się zaległościami : Wykorzystaj odzyskany czas, aby w końcu przetłumaczyć materiały, które wcześniej odłożyłeś na bok, a które warto mieć.

2. Marketing wewnętrzny : Promuj sukces wdrożenia sztucznej inteligencji wewnątrz firmy, aby przyspieszyć jej przyjęcie.

3. Dostosowanie do przychodów : Pokaż, w jaki sposób odzyskany budżet został ponownie zainwestowany w projekty, które przyspieszają wdrażanie dystrybutorów lub gotowość zakładów, przenosząc dyskusję z „centrum kosztów” na „źródło przychodów”.

Ostatecznie historia Nicole Morgan w firmie Cummins pokazuje, że globalne wsparcie dotyczy przede wszystkim ludzi, a nie tylko technologii. Dzięki wykorzystaniu platformy Smartcat do wyeliminowania barier finansowych i czasowych, które niegdyś sprawiały, że lokalizacja wydawała się „niemożliwa”, zespół ds. wsparcia może teraz zapewnić poczucie troski i wsparcia każdemu pracownikowi, niezależnie od jego języka ojczystego.

„Dzisiaj naprawdę nie mamy już żadnej wymówki,” – podsumował Morgan. Dla firm produkcyjnych, które chcą odnieść sukces w 2026 roku, przesłanie jest jasne: jeśli dysponujecie materiałami szkoleniowymi o zasięgu globalnym, macie teraz narzędzia pozwalające zapewnić, że każdy uczestnik szkolenia naprawdę zrozumie przekaz.