Translation Memorys können schnell und unübersichtlich wachsen. Gleichzeitig sind sie ein wahrer Schatz, um Übersetzungskosten zu sparen, Konsistenz sicherzustellen und KI-Systeme zu trainieren. Umso wichtiger ist es, dass Translation-Memory-Daten regelmäßig überprüft, bereinigt und gepflegt werden, damit nicht nur Einsparpotenziale aufgedeckt werden, sondern Ihre Sprachdaten auch fit für KI-Anwendungen sind.
Steigende Volumina, neue Absatzmärkte oder zusätzliche Prozessschritte bringen etablierte Strukturen im Übersetzungsmanagement schnell an ihre Grenzen. Wir bei oneword kennen die Situationen, in denen gewachsene Strukturen versagen und Kund:innen Unterstützung suchen. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie Probleme in Ihrem Übersetzungsmanagement frühzeitig erkennen und wie die langfristige Zusammenarbeit mit einem professionellen Übersetzungsdienstleister Ihre Ressourcen schont.
Kaum eine Technologie hat die Übersetzungsbranche in den letzten Jahren so grundlegend verändert wie Künstliche Intelligenz. oneword arbeitet seit über acht Jahren mit KI-Systemen – eine Phase intensiver Innovationen und damit verbundenen Erfahrungen. Die Erkenntnis daraus ist eindeutig: KI kann Prozesse enorm beschleunigen, doch exzellente Qualität entsteht nur im Zusammenspiel mit der Expertise erfahrener Übersetzer:innen. Im Gespräch mit Sara Cantaro, Fachleitung Marketingmanagement, erläutert Andrea Modersohn, Geschäftsführerin von oneword, wie Unternehmen genau diesen Mehrwert nutzen – und welche führende Rolle oneword dabei übernimmt.
DeepL oder ChatGPT versprechen schnelle Übersetzungen auf Knopfdruck – doch was, wenn das Ergebnis enttäuscht? Viele Unternehmen stehen vor genau dieser Herausforderung: Die Übersetzung durch künstliche Intelligenz klingt zwar flüssig, doch bei genauerer Betrachtung zeigen sich Fehler in der Fachterminologie und inhaltliche Ungenauigkeiten. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit fehlerhaften KI-Übersetzungen umgehen und wann professionelle Übersetzungsprozesse unverzichtbar sind.
Ihre Marketingbroschüre wurde in fünf Sprachen übersetzt und soll jetzt in den Niederlassungen Ihres Unternehmens geprüft werden. Aus Frankreich kommen drei kommentierte PDF-Dateien, aus den USA eine Übersicht aller Änderungswünsche per E-Mail und die chinesischen Kolleg:innen möchten zwei Seiten löschen und dafür einen weiteren Textblock hinzufügen. Schnell gehen dabei wichtige Terminologievorgaben unter und Korrekturen werden inkonsistent gemacht oder widersprechen sich sogar. Bei mehreren Prozessbeteiligten verliert man außerdem den Überblick, welche Version die aktuelle ist und ob mit weiteren Korrekturen zu rechnen ist. Nicht zuletzt entstehen hohe Aufwände, um alle Korrekturen in das Dokument und ins Translation Memory zu übernehmen. Was als effizienter Review-Prozess geplant war, wird damit oft zum organisatorischen Albtraum. Dabei gibt es technische Lösungen, um den Prozess zu unterstützen, Korrekturen nachhaltig zu machen und alle Beteiligten bestmöglich einzubinden.
Der Einsatz maschineller Übersetzung ist in vielen Unternehmen längst verankert, doch eine Routine zur Bewertung der Qualität gibt es oftmals nicht. Dabei lohnt sich nicht nur eine initiale Qualitätsprüfung zur Systemauswahl, sondern auch eine fortlaufende Beobachtung, um Qualitätsveränderungen frühzeitig zu erkennen. Die menschliche Begutachtung großer Mengen maschinell übersetzter Inhalte in diversen Zielsprachen ist allerdings für die meisten Unternehmen weder wirtschaftlich noch personell umsetzbar. Maschinelle Metriken zur automatisierten Evaluation von MT-Systemen versprechen hier Abhilfe. Wir zeigen Ihnen, wie sie funktionieren, was sie leisten, und warum der Mensch im Prozess trotzdem unabdingbar bleibt.
Die professionelle Übersetzung befindet sich im Wandel. Durch maschinelle Übersetzung und KI verändern sich die Anforderungen. Für Unternehmen, die auf professionelle Übersetzungen angewiesen sind, stellt sich die Frage: Welche Rolle spielen Übersetzer:innen in dieser neuen Welt? Die Antwort mag überraschen: Ihre Bedeutung wächst – nur ihre Aufgaben wandeln sich grundlegend.
Eine gut gepflegte Terminologiedatenbank ist das Fundament konsistenter und kosteneffizienter Unternehmenskommunikation. Doch in der Praxis zeigt sich oft ein anderes Bild: Über Jahre gewachsene Bestände, zusammengeführte Listen aus unterschiedlichen Abteilungen und uneinheitliche oder fehlende Standards führen zu einem schwer nutzbaren Datenwildwuchs. Eine systematische Bereinigung dieser Datenbestände zahlt sich somit direkt in Zeit- und Kostenersparnissen bei Texterstellung, Übersetzung und Kommunikation aus.
Wer maschinelle Übersetzung (MT) oder KI-Systeme für die Übersetzung nutzt, kennt das Problem: Die KI übersetzt „Bolzen“ mal als „bolt“, mal als „stud“ – je nach Tagesform. Daraus folgt hoher Nachbearbeitungsbedarf, der die Kosteneinsparungen der KI schnell wieder einholt. Glossare haben sich als erprobtes Werkzeug erwiesen, um diese Fehler zu verringern. In unseren Projekten konnten Terminologiekorrekturen durch die Einbindung eines Glossars um mehr als die Hälfte gesenkt werden. Da liegt die Vermutung nahe: Je mehr Terminologie man vorgibt, desto größer der Nutzen. Das stimmt jedoch nicht. Ein überfülltes Glossar kann sogar zu mehr Fehlern führen. Die schiere Menge überfordert das System und am Ende dominieren dann einzelne Termini das gewünschte Endergebnis. Wie so oft gilt also auch für Glossare: Viel hilft nicht immer viel.
Die Quanos Connect 2025 hat erneut bewiesen, warum sie zu den wichtigsten Branchenveranstaltungen für Technische Dokumentation gehört. Getreu dem bewährten Motto „Connections matter" haben sich rund 800 Teilnehmer:innen und 29 Aussteller zum Austausch versammelt. Damit erreichte die Konferenz ein beeindruckendes Wachstum von 100 zusätzlichen Teilnehmer:innen gegenüber dem Vorjahr. Als Übersetzungsdienstleister und zertifizierter Quanos-Partner für Übersetzungen von SCHEMA ST4-Inhalten waren wir bereits zum sechsten Mal mit einem Stand vor Ort und konnten zahlreiche wertvolle Kontakte knüpfen sowie spannende Einblicke in die neuesten Entwicklungen gewinnen.
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