Immer häufiger setzen Unternehmen KI ein, um schnell und günstig zu übersetzen. Wird dabei auf eine unternehmenseigene KI-Lösung gesetzt, sind Übersetzungen häufig nur ein „Nebenprodukt“. Denn die Technologie wird meist für andere Einsatzszenarien konzipiert und unabhängig von bestehenden Sprachprozessen betrachtet – mit teils schweren Folgen für Qualität, Konsistenz und Aufwand. Deshalb ist es wichtig, KI von Anfang an auch in Übersetzungsprozesse zu integrieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass Sprachexpert:innen und Übersetzer:innen weiterhin im Zentrum des Prozesses bleiben. Wie genau das funktioniert, erfahren Sie in diesem Blogpost.

Viele Unternehmen setzen regelmäßig KI-Tools ein, um Inhalte schnell und günstig zu übersetzen. Doch diese vermeintliche Produktivitätssteigerung hat ihren Preis, denn ohne Qualitätskontrolle können fehlerhafte oder minderwertige Inhalte in Umlauf geraten und dem Markenruf nachhaltig schaden. In diesem Beitrag erfahren Sie, wo KI in der Übersetzung heute produktiv unterstützt und wo menschliche Expertise unverzichtbar bleibt.

Ob Textgenerierung, Übersetzung oder smarte Chatbots: Large Language Models (LLMs) zählen zu den aktuell spannendsten KI-Innovationen und verändern die Unternehmenskommunikation. Sie verstehen, verarbeiten und generieren Sprache und übernehmen bereits vielfältige Aufgaben und Prozesse. Um aber nicht nur generische, sondern unternehmensspezifische Ergebnisse zu liefern, müssen die Systeme angeleitet und trainiert werden. Wir erklären, welche Wege es gibt, um den LLM-Output an den unternehmenseigenen Stil anzupassen und welche wichtige Rolle Ihre Sprachdaten aus Translation Memorys und Terminologiedatenbanken dabei spielen.