Künstliche Intelligenz (KI) hat die Übersetzungsbranche in den letzten Jahren revolutioniert. Vor allem neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) ist aufgrund ihrer zunehmenden Genauigkeit und immer besseren Konsistenz heutzutage nicht mehr wegzudenken. Wer seine Inhalte international verfügbar machen will, kommt an KI nicht mehr vorbei. Dadurch eröffnen sich neue Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen und Risiken.
NMT oder LLM – der richtige Einsatz entscheidet
- Neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) punktet mit Konsistenz und Effizienz. Sie ist ideal für wiederholbare, strukturierte Übersetzungen, besonders bei technischen Inhalten. Nebenbei ist sie aufgrund ihrer geringen Betriebskosten im Vergleich zu LLMs um einiges skalierbarer und damit kosteneffizienter. Large Language Models (LLM) hingegen ermöglichen kontextbasierte Übersetzungen und verstehen Zusammenhänge, was vor allem bei komplexen Texten von Vorteil ist. Allerdings bergen sie auch Ungenauigkeiten, da sie anfälliger für Inkonsistenzen sind – außerdem sind sie auch teurer als NMTs.
KI im mehrsprachigen Content-Management: mehr als nur Übersetzung
KI geht weit über die direkte Textübersetzung hinaus und ist heutzutage ein strategischer Hebel für Content-Management. Sie erkennt Inhalte, analysiert sie, und spielt sie im richtigen digitalen Kanal aus. Mit KI können Unternehmen ihre mehrsprachigen Content-Strategien gezielter planen und ausrichten sowie sicherstellen, dass jeder Inhalt die zugehörige Zielgruppe optimal erreicht.
Zusammenspiel von Mensch und KI in der Übersetzung
Trotz aller technischen Fortschritte bleibt der Mensch im Übersetzungsprozess unerlässlich – sein kulturelles Feingefühl sowie spezifisches Branchenwissen oder Kenntnisse über rechtliche Anforderungen kann keine KI ersetzen. Allerdings kann KI in diesem Prozess sehr wohl unterstützend agieren und den Menschen beispielsweise bei repetitiven Aufgaben unterstützen, um ihm mehr Zeit für andere Tasks zu ermöglich.
Etwas, das in naher Zukunft von zentraler Bedeutung sein wird, ist die Weiterbildung und Aneignung neuer Kompetenzen. Sprachdienstleister werden an ihrem technischen Verständnis arbeiten müssen, und es wird vermehrt zur Bildung hybrider Rollen kommen, da linguistische und technische Skills miteinander verschmelzen werden.
Herausforderungen und Risiken von KI in der Übersetzung
- Technische Kontrolle: Maschinell generierte Inhalte erfordern weiterhin menschliche Prüfung, vor allem in Bezug auf fachliche und sprachliche Richtigkeit.
- Datenschutz und Ethik: Der Umgang mit sensiblen Inhalten muss auch bei KI-gesteuerten Systemen DSGVO-konform bleiben.
- Sicherheit: Inhalte, Systeme und Workflows müssen weiterhin geschützt und compliant bleiben.
Ein Blick in die Zukunft
Orchestrierungs- und Automatisierungstools haben das Potenzial, Übersetzungsprozesse noch nahtloser zu gestalten. Die Kombination aus LLMs und NMT wird die Zukunft der Übersetzungstechnologie prägen, doch nur durch einen engen Austausch zwischen Forschung und Industrie können Innovation, Regulierung und menschliche Kreativität in Einklang gebracht werden.
Fazit
Künstliche Intelligenz verändert die Übersetzung radikal – aber nicht alleine, da der Mensch ein entscheidender Faktor bleibt. Wer heute auf hybride Teams, passende Technologie und fundierte Prozesse setzt, sichert sich echte Vorteile in einer mehrsprachigen Welt.
