Wie man mit der allgemeinen Angst vor KI unter Lokalisierungsspezialisten umgeht

Spätestens jetzt ist klar, dass die künstliche Intelligenz (KI) unausweichlich ist. Sie wird überall verwendet, unter anderem als Teil der Automatisierung des Übersetzungs-Workflows. Viele Übersetzungsunternehmen befürchten, vom Markt verdrängt zu werden, während sich viele freiberufliche Übersetzer und kundenseitige Übersetzungsabteilungen fragen, wie ihre Zukunft aussehen könnte.

Ein bekanntes Branchenforschungsinstitut hat eine Befragung unter den Akteuren des Übersetzermarkts durchgeführt. Dabei zeigte sich, dass sie sich alle eher auf die Möglichkeit konzentrieren, durch KI ersetzt zu werden, als auf wirtschaftliche Fragen oder Herausforderungen im Zusammenhang mit internen Prozessen.

Um jedoch die Realität und den Erfolg von KI in einem Übersetzungsunternehmen oder einer Übersetzungsabteilung auf Kundenseite zu verstehen, ist eine Bewertung der technologischen Möglichkeiten und der Umfang der Automatisierung des Workflows zu bewerten, insbesondere des Prozesses der Übersetzung von Dokumenten.

Zu den grundlegenden Automatisierungsoptionen gehören:

• Translation Memories (TM) und Translation Management Systeme (TMS): Datenbanken gespeicherter Übersetzungen und Verwaltung des Übersetzungsprozesses durch ein zentrales System;
• Einsatz maschineller Übersetzung (MT) und Post-Editing maschineller Übersetzungen (MTPE): Verwendung und Anpassung verschiedener maschineller Übersetzungsengines; Schulung der Spezialisten in der Arbeit mit Texten, die maschinell übersetzt wurden;
• Automatisierte Prüfung der Qualitätssicherung (QA): Einrichtung von Profilen zur Erkennung von Übersetzungsproblemen.

Unternehmen, die diese Tools bereits im Einsatz haben, nutzen die Automatisierung auf einem ausreichend hohen Niveau, um menschliche Ressourcen von Routineaufgaben zu entlasten, menschliche Fehler zu vermeiden, den Übersetzungsprozess zu beschleunigen und die damit verbundenen Kosten zu senken.

Aber was erwartet uns über die einfache Automatisierung hinaus und wird es die Übersetzung und Lokalisierung, wie wir sie kennen, verändern? Neben den bewährten Tools gibt es jetzt KI, die in der Übersetzungsbranche auf vielfältige Weise eingesetzt wird, dazu zählen unter anderem:

• Als Übersetzungsengine (im Moment ist sie hier allerdings noch nicht besonders gut, es gibt jedoch Gründe für die Annahme, dass sie sehr schnell verbessert wird).
• Als Übersetzungstool für Videos und andere multimediale Inhalte.
• Als Content-Generator in mehreren Sprachen, inklusive Bildern.
• Als Qualitätssicherungstool (KI ist als QA-Tool nicht immer erfolgreich. Sie berücksichtigt viele Übersetzungsparameter nicht und weicht beim Lektorat oft erheblich vom Original ab, was für das herkömmliche Verständnis von Übersetzungen wichtig ist usw.)

Es gibt jedoch zwei weitere wichtige Aspekte der Automatisierung und Optimierung. Das ist zum einen die Zusammenarbeit zwischen Kunden und Übersetzungsunternehmen über eine Plattform und die Einführung von persönlichen Benutzerkonten, und zum anderen die direkte Implementierung der KI in TMS. Das sind fortschrittliche Automatisierungsoptionen, die kleinen Übersetzungsunternehmen nicht zur Verfügung stehen. Deshalb wenden sich Kunden mit hohem Lokalisierungsbedarf an die großen Anbieter, die fortschrittliche Technologien einsetzen.

Die Arbeitsweise per E-Mail wird zunehmend obsolet und ist zeitaufwändig. Die E-Mail-Threads mit Kommentaren und wichtigen Anweisungen gehen leicht verloren. Es ist sicherlich möglich, sie in einem ERP auf Kundenseite zu speichern, aber der Kunde kann nicht sehen, was genau der Anbieter speichert und wie. Es gibt spezialisierte Plattformen, die einen transparenten Datenaustausch ermöglichen. Janus Worldwide nutzt die Global Technology Platform. Sie automatisiert die Interaktionen zwischen Kunden und Anbietern und zeigt alle Informationen zu Aufträgen, Dateien und Anweisungen an. Der Kunde kann die Übersetzungskosten selbst berechnen und sein Budget (Bestellung) und seine Ausgaben überwachen. Mit diesem Ansatz können wir dank eines KI-basierten Chatbots schneller mit der Arbeit an Kundenprojekten beginnen und zusätzliche Kommunikation minimieren. Dadurch sparen Kunden bis zu 30 % der Zeit, die sie sonst für die Kommunikation mit Anbietern aufwenden müssten, oder bis zu acht Arbeitsstunden pro Monat. Weitere Informationen finden Sie hier in unserem Artikel: https://janusww.com/news/how-would-you-spend-8-hours-free-time-you-can-get-back-using-gtp/

Die zweite fortschrittliche Option zum Einsatz von KI bei der Automatisierung und zur Beschleunigung des Lokalisierungsprozesses ist die Entwicklung eines speziellen KI-Plugins in einem TMS. Der Einsatz von KI als Übersetzungsengine erreicht das erforderliche Qualitätsniveau nicht. Wenn der Anbieter jedoch Spezialisten beschäftigt, die eine TM so einrichten können, dass KI mit einer Liste von Parametern (spezielle Anweisungen, Variationen und Einstellungen für die Modellkreativität) arbeitet, so wie wir bei Janus Worldwide es tun, wird das Ergebnis die Erwartungen übertreffen. Die Kosten sinken erheblich, die Qualität der KI wird verbessert und die für die Übersetzung benötigte Zeit wird verringert. Ein erfolgreiches Beispiel dafür war beispielsweise der Einsatz eines solchen Plugins bei Projekten für einen Kunden aus der Pharmabranche, bei dem wir bei gleichbleibend hoher Qualität 35 % schneller arbeiten und gleichzeitig die Produktionskosten deutlich senken konnten.

Um abschließend die eingangs gestellte Frage zu beantworten: Ich bin überzeugt davon, dass Linguisten den Übersetzungsmarkt in den nächsten Jahren nicht verlassen, sondern ihre Kenntnisse und Fähigkeiten auch weiterhin weiterentwickeln und anpassen werden. Sie werden das Training und die Entwicklung der KI leiten, so wie sie zuvor gelernt haben, die maschinelle Übersetzung zu nutzen (vom Lektorat bis zum Training der Engines).

Lokalisierungsspezialisten und Übersetzungsunternehmen sollten ihre Lösungen und Technologien aktiv und bewusst in den Übersetzungsprozess integrieren, vorbereiten und testen, bevor sie reale Aufgaben in Angriff nehmen oder sich an einen technisch versierten Anbieter wenden. Morgen könnte es bereits zu spät sein.