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Das Linguistic-Quality-Assurance-Programm (LQA) von Janus Worldwide kombiniert einen strukturierten Bewertungsrahmen mit einer trigger-gesteuerten Strategie, um sicherzustellen, dass lokalisierte Inhalte durchgehend den Branchenstandards entsprechen. Im Kern definiert das Programm LQA-Trigger – spezifische Ereignisse oder Bedingungen, die gezielte Qualitätsprüfungen für von Menschen und KI erzeugte Ergebnisse auslösen. Die Trigger sind konfigurierbar und auf das Risikoprofil, die Sprachpaare, die Fachgebiete und den Arbeitsrhythmus jedes Kunden zugeschnitten.

LQA ist eine strukturierte und objektive Bewertungsmethode, die sicherstellt, dass lokalisierte Inhalte hohen Standards in Bezug auf Genauigkeit, Sprachfluss, Terminologie, Stil und kulturelle Relevanz entsprechen. Es identifiziert, kategorisiert und bewertet systematisch Fehler, um Konsistenz und Eignung für den beabsichtigten Zweck zu gewährleisten. Dies gilt insbesondere für risikoreiche, regulierte Bereiche wie das Gesundheitswesen, die Pharmaindustrie, das Bauingenieurwesen, den Finanzsektor, das Rechtswesen, die Mobilitätsbranche, die Logistik, die Automobilindustrie und praktisch jede Branche, in der Präzision und Compliance unerlässlich sind.

Bei MDR ist Übersetzen mehr als nur eine linguistische Aufgabe. Es ist Teil einer kontrollierten Dokumentation. Texte wie Etiketten, Gebrauchsanweisungen, Verpackungstexte und andere Produktinformationen können nicht als „bloße Übersetzungen“ betrachtet werden.

Das Janus KI-Ökosystem unterstützt nun das Hochladen von Translation Memories (TMs) und Glossaren zur Verwendung im KI-gestützten Übersetzungsprozess. Mit dieser neuen Funktionalität analysiert das System den Text in der Originalsprache und vergleicht ihn mit Daten aus dem Translation Memory und dem Glossar. Darüber hinaus werden alle grammatikalischen Formen der Wörter (Deklination, Konjugation, Kasus) berücksichtigt. Tritt also ein Glossarbegriff in irgendeiner Form im Text auf, erkennt ihn das System. Im Ergebnis werden nur diejenigen Begriffe, die direkt im Text vorkommen, und diejenigen Übersetzungsspeichersegmente, die den Sätzen im Text am ähnlichsten sind, zur Anfrage hinzugefügt. Das reduziert die Menge der übertragenen Daten, beschleunigt die Übersetzung und erhöht die Genauigkeit.

Videos sind längst zu einer universellen Sprache der Geschäftskommunikation geworden: Präsentationen, Webinare, Werbevideos und Schulungskurse – sie alle erfordern eine hochwertige Adaption für ein globales Publikum. Doch wie kann man sicherstellen, dass Inhalte in jeder Sprache gleich gut klingen, ohne sich entweder für Qualität oder Umsetzungsgeschwindigkeit entscheiden zu müssen?

Strategie allein garantiert keinen Geschäftserfolg. Das Fehlen einer Strategie führt jedoch mit ziemlicher Sicherheit zum Scheitern.

In unserer Branche sprechen wir oft davon, dass die Übersetzungsqualität der entscheidende Erfolgsfaktor für jedes Projekt ist. Ich kann jedoch mit Sicherheit sagen, dass das Endergebnis nicht erst dann entsteht, wenn der Übersetzer die Datei öffnet – es beginnt viel früher, nämlich in der Phase der technischen Vorbereitung der Datei für die Übersetzung.

2025 war das erste Jahr, in dem die Sprachdienstleistungsbranche die Auswirkungen der KI wirklich zu spüren bekam. Diese Auswirkungen wurden durch die aktuelle geopolitische Lage, insbesondere durch den Rückgang des Welthandels aufgrund von Zöllen und Sanktionen, noch verstärkt.

Die Medizinprodukteverordnung (MDR) und die Verordnung über In-vitro-Diagnostika (IVDR) haben die Lokalisierung zu einer Disziplin gemacht, deren Schwerpunkt auf dem Änderungsmanagement liegt. Es geht nicht mehr darum, „einmal zu übersetzen und dann zu vergessen“. Stattdessen ist ein kontinuierliches Lebenszyklusmanagement erforderlich.

Anfang 2024 startete das Team von Janus Worldwide eine groß angelegte Initiative, um sein proprietäres KI-Plugin in realen Produktionsszenarien zu implementieren. Der Ansatz war pragmatisch und geschäftsorientiert: Im Mittelpunkt stand die Frage, wie Übersetzungskosten ohne Qualitätseinbußen gesenkt werden können, insbesondere angesichts begrenzter Budgets und strikter Kundentermine.