Kürzlich haben wir mit unserem CTO Peter Bukhave darüber gesprochen, warum KI-Übersetzungen weitaus komplexer sind, einem LLM einfach einen Prompts zu geben.
Wer hat nicht schon einmal ein KI-Tool ausprobiert und dabei ein recht zufriedenstellendes Ergebnis erhalten?
Fordert man das Modell erneut auf, den Text zu verfeinern, überarbeitet das LLM plötzlich alles. Dabei ändert es genau das, was ursprünglich gut funktioniert hat, und behält die Teile bei, die nicht funktioniert haben.
Und das innerhalb derselben Sprache. Selbst dann kann es den Text komplett umschreiben und dabei Formulierungen, Tonalität, Terminologie oder Struktur ändern.
Jeder Kontext benötigt ein eigenes KI-Modell
Sobald Übersetzungen ins Spiel kommen, wird die Sache noch komplexer. Manche Ergebnisse verbessern sich, andere werden ungenauer, und zwischen den Sprachen können Halluzinationen auftreten. Darüber hinaus hängt es ganz vom Kontext ab, was als „akzeptable“ Übersetzung gilt.
Eine Rechtsabteilung, eine Marketingabteilung, eine Support-Organisation und eine Fertigungsabteilung haben möglicherweise ganz unterschiedliche Anforderungen an KI-Übersetzung. Das bedeutet oft unterschiedliche Terminologievorgaben, Governance-Modelle und KI-Modelle, die für verschiedene Anwendungsfälle trainiert wurden.
Ein Unternehmen könnte Content in 80 Sprachen übersetzen lassen und dabei verschiedene Contenttypen, Märkte und Abteilungen abdecken. Mit einem Schlag müssen Sie eine enorme Anzahl von Sprachkombinationen, Workflows, Übersetzunsergebnissen und KI-Konfigurationen verwalten.
Wie viele Modelle betreuen Sie plötzlich?
Die Modelle selbst ändern sich sehr schnell. Gleichzeitig können sich auch Ihre Unternehmensziele verändern. Vielleicht wünschen Sie sich eine andere Markentonalität, eine anderen Marktfokus oder eine andere Sprachkombination.
So gelingt die KI-Lokalisierung in großem Maßstab
Bald lautet die Frage nicht mehr nur: „Kann KI das übersetzen?“, sondern: Können wir dies langfristig kosteneffizient betreiben, steuern, optimieren und skalieren?
Deshalb ist es so wichtig:
KI-Modelle für jeden Kontext zu konfigurieren, z. B. für Märkte, Sprachkombinationen oder Abteilungen
sie kontinuierlich zu pflegen und zu aktualisieren, wenn sich die Anforderungen ändern
über die zugrunde liegende KI-Technologie auf dem Laufenden zu bleiben
Laut Peter Bukhave besteht eine der größten Gefahren darin, etwas schnell zu entwickeln, das sich später nicht mehr effizient pflegen und weiterentwickeln lässt.
Brücken schlagen zwischen Übersetzung, Technologie und menschlicher Fachkompetenz
KI ist da, überall und entwickelt sich rasant weiter. Deshalb haben wir diese Technologie fest in unser Angebots integriert, sodass wir KI-Modelle entwickeln können, die auf den jeweiligen Kontext unserer Kunden zugeschnitten sind. In der Regel schaffen wir zunächst für alle Sprachkombinationen die gleiche Grundlage. Anschließend lernen wir aus den Daten und optimieren die Modelle im Laufe der Zeit für jede Sprachkombination und jeden Kunden individuell.
Bei LanguageWire verbinden wir Übersetzung, Technologie und menschliche Fachkompetenz. So müssen sich unsere Kunden keine Sorgen machen, ob ihre KI-Workflows auch morgen noch zuverlässig funktionieren.
Wenn Sie KI-Modelle entwickeln möchten, die auf Ihre Teams, Märkte und Sprachkombinationen zugeschnitten sind, stehen Ihnen unsere Expert:innen gerne zur Seite.
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