Jarek Kutylowski, Oprichter & CEO van DeepL – Interviewreeks

Jarek Kutylowski is de oprichter en CEO van DeepL, een geavanceerd AI-gebaseerd vertaaltool dat bekend staat om zijn indrukwekkende nauwkeurigheid en natuurlijk klinkende vertalingen.

DeepL heeft als missie om taalbarrières voor bedrijven overal ter wereld te doorbreken. Meer dan 100.000 bedrijven en overheden en miljoenen individuen in 228 wereldwijde markten vertrouwen op DeepL’s Language AI-platform voor menselijke vertalingen en beter schrijven. Het bedrijf is ontworpen met enterprise-beveiliging in gedachten, waardoor bedrijven over de hele wereld DeepL’s AI-oplossingen kunnen gebruiken die specifiek zijn afgestemd op taalgebruik, om bedrijfscommunicatie te transformeren, markten uit te breiden en productiviteit te verbeteren. Opgericht in 2017, heeft DeepL vandaag meer dan 1.000 gepassioneerde medewerkers en wordt het ondersteund door wereldberoemde investeerders, waaronder Benchmark, IVP en Index Ventures.

Kunt u ons meenemen door de vroege visie achter DeepL en hoe de doelen van het bedrijf zijn geëvolueerd sinds de oprichting?

Toen ik het bedrijf in 2017 startte, stonden we aan een keerpunt met diepe leerprocessen. Dit had echt een grote impact, wat de naam van ons bedrijf inspireerde. We hebben altijd een visie gehad om organisaties te empoweren om wereldwijd te floreren en te schalen zonder dat een taalbarrière in de weg staat, wat nog steeds onze missie is. We zijn begonnen met experimenteren met de technologie en de toepassing ervan binnen taal, en zagen snel hoe krachtig het kon zijn – het was duidelijk dat neurale netwerken en AI de volgende grote doorbraak in vertaling zouden zijn, en dat wat we konden bereiken met neurale netwerken verder zou gaan dan bestaande traditionele oplossingen. Met dit in gedachten, besloten we onze bevindingen in een product te verpakken en het met de wereld te delen.

Wat begon als een leuk project, evolueerde snel tot iets belangrijkers. Slechts een paar maanden na de officiële lancering van ons eerste product, DeepL Translate, in 2017, hadden we enkele van de belangrijkste Europese en Duitse bedrijven die aan onze deur klopten, geïnteresseerd in het implementeren van onze oplossingen. Deze realisatie over de relevantie en kritische importantie van ons product voor grotere organisaties, inspireerde ons om dieper in hun problemen te duiken en tijd te investeren om echt te begrijpen hoe onze technologie hen kon helpen. We bouwden een meer concreet commercieel strategie en duidelijke monetaire plannen uit, met als eerste prioriteit het product naar het publiek te brengen en later de businesskant uit te werken. Als we nu vooruitkijken, zijn we aanzienlijk gegroeid, onze team, producten en klantennetwerk uitgebreid. We hebben nu miljoenen individuele gebruikers van onze gespecialiseerde AI-vertaling- en schrijfgereedschappen, en meer dan 100.000+ zakelijke en overheids partners wereldwijd, waaronder 50% van de Fortune 500 en leiders zoals Nikkei (eigenaar van de Financial Times), Coursera, Deutsche Bahn, Zendesk en meer.

U heeft DeepL opgericht in een markt die al wordt gedomineerd door grote spelers zoals Google (GOOGL ) en Microsoft. Wat was uw strategie om een niche te creëren in zo’n concurrerende landschap?

We zijn sinds het begin tegenover Big Tech gesteld, wat ons agile, innovatief en gemotiveerd heeft gehouden om onze gebruikers de beste oplossing te bieden. Maar ik daag iedereen uit die beweert dat ze de uitdaging van taal voor bedrijven en ondernemingen hebben opgelost met algemene modellen – hierin onderscheidt DeepL zich en is het echt uniek in de wereld van Language AI en vertaling.

We zijn anders dan algemene AI-systemen doordat we onze AI-vertaling- en schrijfgereedschappen hebben gebouwd om gespecialiseerd te zijn in taalgebruik; deze specialisatie stelt ons in staat om een hogere nauwkeurigheid en precisie te bereiken, terwijl we hallucinaties en misinformatie minimaliseren. Het is één ding om een menu te vertalen terwijl je op vakantie bent – maar de meeste van onze klanten zijn bedrijven en kenniswerkers, waar de inzet veel hoger is. Stel je een advocaat voor die een nauwkeurige, kritische en vertrouwelijke juridische documenten moet vertalen; of een grote mediapublisher die onze platform gebruikt om duizenden verhalen per dag te vertalen, in real-time, die vervolgens worden verdeeld over miljoenen wereldwijde lezers. Deze complexe use cases vereisen een niveau van nauwkeurigheid, aanpassing, gegevensbescherming en beveiliging dat algemene modellen niet kunnen bieden. Gegevensbescherming en beveiliging zijn ook centraal in onze aanbod, dus we houden ons aan de hoogste privacy- en beveiligingsnormen, waaronder alle GDPR-vereisten, state-of-the-art gegevensversleuteling en meer.

DeepL heeft onlangs zijn eerste in-house LLM gelanceerd. Hoe verschilt dit model van andere grote taalmodellen op de markt, en in welk opzicht wordt het als superieur beschouwd?

Onze next-generation vertaalmodellen worden aangedreven door propriëtaire LLM-technologie, specifiek ontworpen voor vertaling en editing, wat het onderscheidt van andere modellen op de markt en een nieuwe industrienorm zet voor vertaalkwaliteit en prestaties. In tegenstelling tot algemene modellen die alleen afhankelijk zijn van openbare internetgegevens, profiteert DeepL’s LLM van meer dan zeven jaar aan propriëtaire gegevens die specifiek zijn gecreëerd voor inhoudscreatie en vertaling. Het maakt ook gebruik van human model tutoring, met duizenden handgekozen taalExperts die zijn getraind om de vertaalkwaliteit van het model te verfijnen en te verbeteren.

Door dit alles zijn we trots dat DeepL algemeen wordt beschouwd als de meest betrouwbare en voorkeurs Language AI-oplossing voor bedrijven en professionals. In blind tests hebben professionele vertalers ontdekt dat onze next-generation LLM aanzienlijk minder bewerkingen vereist dan andere platforms, waarbij Google en ChatGPT tussen de twee en drie keer zoveel bewerkingen nodig hebben om dezelfde kwaliteit te bereiken.

Kunt u de proces achter de training van DeepL’s LLM uitleggen? Hoeveel menselijke input is vereist om de nauwkeurigheid en nuances in vertaling te behouden, en hoe balanceert u dit met de computationele aspecten van AI-ontwikkeling?

We trainen onze LLM op een combinatie van hoogwaardige linguïstische gegevens, evenals de expertise van duizenden handgekozen taalExperts. Deze tweeledige aanpak, die zowel computationele aspecten combineert met menselijke feedback, stelt ons in staat om onze klanten op grote schaal te ondersteunen, terwijl we ook ervoor zorgen dat de kwaliteit en nuances van onze vertalingen op peil blijven. Menselijke input is echt cruciaal, voornamelijk in gegevenscuratie, kwaliteitsbeoordeling en het geven van feedback voor continue verbetering. DeepL’s vertaalkwaliteit zou niet waar zijn zonder dit aspect.

DeepL heeft onlangs zijn beschikbaarheid uitgebreid naar 165 nieuwe markten en ondersteuning toegevoegd voor drie nieuwe talen. Wat was de strategische denkwijze achter het targeten van deze markten en talen, en hoe heeft de uitbreiding het gebruikersbestand van DeepL beïnvloed?

Taal is een wereldwijd probleem dat bedrijven in bijna elke industrie raakt – of ze nu taalbarrières intern tegenkomen onder collega’s, of extern met klanten en in diverse markten waarin ze opereren. En als een onderzoeksgeoriënteerd bedrijf, wordt alles wat we doen geïnformeerd door onze missie om taalbarrières te doorbreken, en de feedback die we van klanten en bedrijven ontvangen. Onze beslissing om de beschikbaarheid van onze producten uit te breiden – DeepL Pro is nu beschikbaar in 228 wereldwijde markten – en nieuwe taalcapaciteiten toe te voegen, zoals de recente lancering van Traditioneel Chinees, is geworteld in onze missie om taalbarrières te doorbreken, geleid door klantfeedback en marktonderzoek.

We zijn op een spannend moment in AI, waar adoptie niet alleen een trend is, maar een noodzaak. Bedrijven zijn klaar om AI te omarmen, maar zoeken naar technologie die echte waarde en ROI levert, en wij zijn bewezen om een significante impact te hebben – een 2024 Forrester-onderzoek onthulde dat het gebruik van DeepL een ROI van 345% opleverde voor wereldwijde bedrijven, waardoor de vertaaltijd met 90% werd verminderd en de werklast met 50% werd verlaagd. Door onze bereik en capaciteiten uit te breiden, kunnen we deze echte voordelen aan nog meer markten, mensen en bedrijven bieden. Neem Traditioneel Chinees, bijvoorbeeld – het is de primaire taal voor meer dan 33 miljoen mensen wereldwijd. Dit is dus echt het schaalniveau van ons bedrijf en helpt ons om de stijgende vraag wereldwijd te vervullen. Vandaag hebben we een netwerk van meer dan 100.000+ zakelijke klanten, en het groeit snel.

Met meer dan 100.000 klanten, waaronder grote organisaties zoals Deutsche Bahn en Zendesk, wat zijn de primaire uitdagingen en kansen die u bent tegengekomen bij het opschalen om te voldoen aan de behoeften van ondernemingen en overheden?

Wanneer we met een klant in de kamer zitten, zijn ze duidelijk over de waarde en ROI die we kunnen bieden – zelfs in de VS, waar je zou denken dat Engels de enige taal is die wordt gesproken, opereren de meeste bedrijven met meertalige teams en navigeren ze de complexiteiten van een wereldwijde markt. Veel mensen vergeten dat! De waarde en impact van onze gespecialiseerde AI-vertalingstools en schrijfdiensten zijn duidelijk. Dus het is geen vraag of ze onze taal-AI-gereedschappen moeten implementeren, maar een interessante vraag die we vaak van ondernemingen horen, is over de personalisatiecapaciteiten van onze dienst.

Ondernemingen houden vaak specifieke merkrichtlijnen aan en vereisen AI-oplossingen die hun unieke merkstem en industrie-terminologie weerspiegelen. Ze willen op grote schaal consistent communiceren, zowel intern als extern – of ze nu iets schrijven of een document vertalen, ze willen dat de inhoud klinkt als iets wat ze zelf hebben geschreven, in hun specifieke merkstijl. Bij DeepL hebben we onze tools ontworpen met dit in gedachten en bieden we een reeks meer interactieve, aanpasbare functies, waaronder DeepL Glossary, die bedrijven en professionals in staat stelt om vertalingen aan te passen voor specifieke woorden en zinnen; evenals functies zoals tooninstelling en meer. Dit niveau van fine-tuning en de mogelijkheid om de inhoud te maken tot hun eigen, is iets wat echt belangrijk is voor onze klanten.

Terwijl DeepL uitbreidt en zijn AI-modellen op bredere schaal worden gebruikt, welke ethische overwegingen zijn voor u het meest belangrijk bij de ontwikkeling van taal-AI-systemen, met name bij het omgaan met gevoelige of vertrouwelijke informatie?

Elk bedrijf dat AI-gereedschappen overweegt, moet deze vragen altijd stellen bij het evalueren van modellen en bedrijven. Veel AI-oplossingen bieden geen adequate beveiliging, delen vaak gebruikersgegevens met derden en trainen hun AI-modellen op gebruikerstekst, waardoor wantrouwen ontstaat en veel gebruikers aarzelen om deze gereedschappen te gebruiken met werkgerelateerde documenten. Zoals ik eerder aanraakte, DeepL heeft een andere aanpak – beveiliging is core aan onze missie en productaanbod.

Onze klanten komen uit een breed scala aan industrieën, waaronder hoog gereguleerde sectoren zoals financiële diensten en juridische, en de vertrouwelijkheid en beveiliging van hun gegevens zijn essentieel. Het is core aan ons productaanbod dat we ons houden aan de hoogste ondernemingsgrade privacy- en beveiligingsnormen om gebruikersgegevens te beschermen, waaronder state-of-the-art gegevensversleuteling en GDPR, ISO 27001 en Soc2 Type 2-compliance. We gebruiken ook geen enkele tekst van onze abonnees om onze AI-modellen te verbeteren of te trainen, omdat we begrijpen dat veel van onze gebruikers gevoelige informatie vertalen.

Wat kunnen we verwachten van DeepL in termen van productontwikkeling? Zijn er enkele grote functies of innovaties waar u bijzonder enthousiast over bent?

We zijn een onderzoeksgeoriënteerd AI-bedrijf dat zich richt op innovatie met een doel, en ons doel is om het taalprobleem op te lossen voor mensen en bedrijven overal ter wereld. Als we naar de toekomst kijken, zullen we blijven incorporeren van klantfeedback in onze ontwikkeling en ons focussen op het uitbreiden van de capaciteiten van ons Language AI-platform om het een nog meer omvattende oplossing te maken voor alle taalgerelateerde bedrijfsbehoeften. Veel van wat we vandaag van klanten horen, is dat de meer interactie en personalisatie we kunnen bieden, hoe beter. Dus het uitbreiden van onze functies en functionaliteit om dit aan te pakken, is een echt interessant gebied voor ons, waarbij we kijken naar hoe we de DeepL-ervaring nog dynamischer en interactiever kunnen maken voor onze gebruikers.

In de komende 5 tot 10 jaar, waar ziet u DeepL’s technologie passen binnen het bredere AI-landschap, vooral terwijl AI blijft evolueren?

5 jaar is echt een lange tijd voor AI-ontwikkeling, dus voor mij is het echt belangrijk om me te focussen op de komende 12 maanden! We zijn bezig met het brengen van dezelfde revolutie en disruptie die we hebben gedaan met geschreven taal naar andere multimodale capaciteiten, waar ik erg enthousiast over ben.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, kunnen DeepL bezoeken.