KI-Übersetzungen sind schnell verfügbar. Ob sie aber für einen konkreten Text auch sinnvoll sind, muss im Rahmen einer Machbarkeitsanalyse geprüft werden. Denn nur weil technisch alles in KI-Systeme hineingeht, macht ihr Einsatz im Ergebnis nicht immer Sinn. Die Machbarkeitsanalyse schafft deshalb vorab Klarheit, ob sich Inhalt, Sprache und Format für Machine Translation und Post-Editing (MTPE) eignen.

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.

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.

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.

Zahlreiche Unternehmen setzen bereits auf maschinelle oder KI-generierte Übersetzungslösungen, um Prozesse zu beschleunigen und Kosten zu reduzieren. Doch in der Praxis bleiben die erhofften Einsparungen oft hinter den Erwartungen zurück. Nur weil man KI einsetzt, garantiert das noch keine optimalen Ergebnisse oder signifikante Kostensenkungen. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, bedarf es einer durchdachten Strategie, gezielter Anpassungen an verschiedenen Punkten des Übersetzungsprozesses und menschlicher Handgriffe an genau den richtigen Stellen. Mit unserem 5-Schritte-Plan zeigen wir Ihnen, wie Sie Ihre Übersetzungskosten mit KI-Unterstützung nachhaltig und spürbar senken können, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen.

Der rasante Wandel durch die Integration Künstlicher Intelligenz betrifft nahezu alle Branchen und revolutioniert auch die Übersetzungsindustrie. Dabei ist die Branche einschneidende Veränderungen gewohnt, denn vor nur wenigen Jahren gab es durch den Durchbruch neuronaler maschineller Übersetzung (MT) bereits eine Disruption. Seitdem hat sich MTPE – die Kombination aus MT und Post-Editing (PE) – als Methode etabliert, um maschinelle Übersetzungen auf ein professionelles Niveau zu heben. Mit dem Aufkommen von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) in Form von Large Language Models (LLMs) wie GPT, Mistral oder Llama stellt sich erneut die Frage, ob und wie sich Übersetzungsprozesse weiterentwickeln und verändern werden.