Haiti kämpft weiterhin mit existenziellen Herausforderungen: Politische Instabilität, Bandengewalt und Naturkatastrophen erschüttern das Land seit Jahren. Hier leistet die nph Kinderhilfe Lateinamerika e. V. seit über 38 Jahren wichtige Hilfe. Deshalb unterstützen wir auch 2025 mit unserer Weihnachtsspende die Bemühungen des Kinderhilfswerks in Haiti. Ganz konkret geht es um die Schulmahlzeiten in den nph-Schulen vor Ort.
Mithilfe von Glossaren – also zweisprachigen Terminologievorgaben – lässt sich generischer Output aus MT- und KI-Systemen an unternehmensspezifische Fachterminologie anpassen. Unsere internen Analysen zeigen, dass bis zu 45 % der Änderungen beim Posteditieren auf Terminologiekorrekturen entfallen. Dieser Nachbearbeitungsaufwand kann mit eindeutigen und sinnvollen Vorgaben also deutlich reduziert werden.
Die tekom Jahrestagung 2025 – das größte Branchenevent für Technische Kommunikation – war auch in diesem Jahr ein voller Erfolg. Vom 11. bis 13. November trafen sich Expert:innen aus Technischer Redaktion und Übersetzung im ICS in Stuttgart zum Austausch über aktuelle Entwicklungen, Technologien und Best Practices. Wir von oneword waren mittendrin – als Aussteller, mit Fachvorträgen und spannenden Aktionen.
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.
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.
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