Die wichtigsten Wege für Unternehmen, um mehr Übersetzungen für weniger Geld zu erhalten

Alina Bojescu 30. Jan. 2024 Lesezeit 6 Min.
An introduction to translation collaboration
Wenn Sie in Ihrem Unternehmen in letzter Zeit eine steigende Nachfrage nach Lokalisierung festgestellt haben, sind Sie nicht allein. Laut unserer branchenweiten Umfrage haben sich die Anforderungen an die unternehmensinternen Übersetzungsabteilungen in den letzten 12 Monaten intensiviert. 48 % verzeichnen einen Anstieg bei der Anzahl der erhaltenen Projektdateien, 37 % bei der Anzahl der Abteilungen, die Arbeit anfordern, und 37 % melden einen Anstieg der Wortanzahl pro Projekt. 
 
Doch die Bewältigung eines größeren Volumens an Lokalisierungsarbeit – mit vielfältigeren, größeren Projekten – bringt operative Herausforderungen mit sich. Sie müssen mit denselben Ressourcen mehr übersetzen und gleichzeitig die erwartete Qualität wahren.  
 
Das ist eine harte Nuss. Wenn Ihr Unternehmen jedoch lokalisierte Inhalte effizienter bereitstellen kann, ergeben sich beträchtliche Vorteile. Dadurch können Sie sowohl die Nachfrage erfüllen als auch eine größere Zielgruppe auf besonders ansprechende Weise erreichen. Wie zahlreiche Studien zeigen, reagieren Menschen positiver auf Inhalte in ihrer eigenen Sprache.  
 
Glücklicherweise geht die stark gestiegene Nachfrage nach Lokalisierung auch mit der Entwicklung einiger unglaublich leistungsfähiger neuer Technologien und digitaler Funktionen einher, die Lokalisierungsprozesse beschleunigen – und grundlegend verändern.
 
Wenn Ihr Unternehmen künftig einfach alles übersetzen möchte, sollten Sie sich die drei nachfolgenden Möglichkeiten nicht entgehen lassen: 

1) Generative KI und Large Language Models (LLMs) 

Es ist noch gar nicht so lange her, dass die Übersetzungsbranche sich erstmals mit dem Aufkommen der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) auseinandersetzen musste. Diese entwickelte sich schnell zur wichtigsten Anwendung der linguistischen künstlichen Intelligenz in der Branche. Jetzt ist eine neue Technologie – generative KI, insbesondere Large Language Models (LLMs) – auf dem Vormarsch, die Diskussionen über ihre Auswirkungen anregt und eine Welt voller neuer Möglichkeiten eröffnet. 
 
Obwohl LLMs nicht primär für die Übersetzung konzipiert wurden, haben sie aufgrund ihrer Flexibilität und Anpassungsfähigkeit erhebliches Potenzial in diesem Bereich. Folglich suchen Unternehmen aktiv nach Möglichkeiten, sie in ihre Übersetzungsprozesse zu integrieren. Um beispielsweise ihre Stärken zu nutzen und gleichzeitig Schwächen wie Halluzinationen und Voreingenommenheit zu vermeiden, können LLMs als ergänzende Hilfsmittel für Übersetzungsexpert:innen eingesetzt werden. In Verbindung mit Translation Memorys (TM), Terminologie oder maschineller Übersetzung (MT) können LLMs Übersetzungen verbessern, ohne Fehler oder Verzerrungen zu verursachen. 
 
In Trados kann unsere generative Übersetzungsfunktion durch diesen Ansatz LLMs anweisen, MT-übersetzte Segmente neu zu formulieren oder nicht übersetzte Segmente zu übersetzen. Dieser Prozess kann eine freigegebene Terminologie einarbeiten und Vorgaben wie einen bestimmten Stil, Längenbeschränkungen und das Geschlecht umsetzen. 
 
Es gibt weitere Beispiele dafür, wie KI bereits verwendet oder ausprobiert wird. Das LLM agiert dabei folgendermaßen:  
  • Es verwendet Daten zu bereits abgeschlossenen Projekten und empfiehlt (beispielsweise) auf der Grundlage von Ähnlichkeiten mit den eingespeisten Dateien einen Workflow, eine Projektvorlage oder Einstellungen bzw. schlägt Personen vor, die an dem Projekt arbeiten könnten. 
  • Es fungiert als linguistischer Reviewer, um Probleme in übersetzen Segmenten zu identifizieren, und stellt eine einfache Qualitätsbewertung mit einer kurzen Erläuterung bereit. 
  • Es bietet Hilfe oder Unterstützung für die verwendete Übersetzungstechnologie, indem auf der Grundlage vorhandener Hilfe- und Supportmaterialien eine Antwort zur Problemlösung ausgegeben wird, wenn Nutzer:innen eine Anfrage in natürlicher Sprache stellen. 
Diese Beispiele zeigen, dass die richtige Nutzung von KI-Funktionen in der Übersetzungstechnologie Übersetzungsaufgaben für Linguist:innen beschleunigen und Routineaufgaben im Projektmanagement optimieren kann. Wie bei NMT ist es jedoch wichtig, zu erkennen, dass KI nicht Ihre Übersetzer:innen und Projektmanager:innen ersetzen wird. Sie ist am leistungsstärksten, wenn sie als zusätzliches Tool in Workflows integriert wird, das menschliche Fachwissen ergänzt und Expert:innen zeitraubende Routineaufgaben bei der Lokalisierung abnimmt. Dadurch können mehr Inhalte mit den gleichen Ressourcen übersetzt werden. Mittel, die zuvor für spezifische Aufgaben vorgesehen waren, können jetzt automatisiert, neu zugewiesen und an anderer Stelle eingesetzt werden. 

2) Cloud-First 

Die Cloud hat die Lokalisierungsbranche grundlegend verändert. Sie hat den Zugang zu leistungsstarken Übersetzungstechnologien demokratisiert und die Art und Weise verändert, wie Aufgaben verwaltet und abgeschlossen werden. Cloudbasierte Übersetzungsplattformen bieten Ihren Teams einen zentralen Ort, an dem sie auf führende Lokalisierungstechnologien zugreifen, nahtlos zusammenarbeiten und Anfragen und Dokumente mit anderen in der Lieferkette teilen können.  
 
Da sich die Branche immer mehr von On-Premises-/Desktop-Systemen hin zur Cloud entwickelt, ist eine deutliche Tendenz zu Cloud-First (aber nicht Cloud-Only) festzustellen. Das gilt insbesondere für die Funktionen, die am meisten von der einfachen Zugänglichkeit zentralisierter, in der Cloud gespeicherter linguistischer Ressourcen und online verwalteter Prozesse profitieren. Die gängigste Kombination ist cloudbasiertes Übersetzungsmanagement mit einem desktopbasierten Übersetzungstool.  
 
Dieser Wandel hin zur Cloud-First-Arbeitsweise eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten. Cloud-Lösungen lassen sich einfach integrieren und sind leicht zugänglich. In Kombination mit der verbesserten Anpassungsfähigkeit cloudbasierter Bearbeitungstools für unterschiedliche Zielgruppen und der deutlichen Verbesserung der Qualität der maschinellen Übersetzung (MT) besteht seit Kurzem ein wachsendes Interesse an cloudbasierten Reviews durch Fachexpert:innen, die selbst keine Übersetzer:innen sind. Dies betrifft hauptsächlich Themenbereiche, die besonderes Fachwissen und spezifische Terminologie erfordern.  
 
Viele Unternehmen nutzen die Möglichkeit, eine maschinelle Übersetzung durch ihre Fachexpert:innen bearbeiten zu lassen – also ohne die Unterstützung von Übersetzungsexpert:innen. Der Gedanke hinter diesem „Fachexpert:in als Post-Editor“-Modell ist, dass die maschinelle Qualität gut genug ist, sodass es sich eher um eine Terminologieprüfung als um eine Post-Editing-Aufgabe handelt. Und die flüssige Sprachausgabe der LLMs wird diesen Trend wahrscheinlich noch beschleunigen. 
 
Ihr unternehmensinternes Übersetzungsteam kann durch Cloud-First dabei unterstützt werden, seine Produktivität zu steigern – insbesondere wenn die Tools so angepasst werden, dass Fachexpert:innen ihr Fachwissen leicht einbringen können. Mit Cloud-Lokalisierungstools können Sie mehr intern schaffen und sicherstellen, dass alle Ausgaben für externe Lokalisierungsunterstützung einen maximalen Nutzen für Ihr Unternehmen bringen. 

3) Language Operations 

Unternehmen kämpfen mit dem Volumen, der Geschwindigkeit und der Vielfalt ihrer Lokalisierungsanforderungen, und viele von ihnen stellen fest, dass der verwendete Ad-hoc-Ansatz den Anforderungen nicht gewachsen ist. „Language Operations“, kurz LangOps, bezeichnet in der Branche eine Strategie, die Unternehmen verfolgen, um den Wandel der Lokalisierung von einer Ad-hoc-Aktivität zu einem strategischen Business Enabler zu vollziehen. Dieser Ansatz muss im gesamten Unternehmen als natürlicher, eingebetteter Geschäftsprozess genutzt werden.  
 
Entscheidend ist eine strategische Vorgehensweise. Um ein Unternehmen im Hinblick auf LangOps umzustrukturieren, muss die C-Suite involviert werden, die dann von oben nach unten Weisungen erteilt. Bei LangOps geht es darum, Unternehmenssilos aufzulösen, um die Lokalisierung bereichsübergreifend und skalierbar zu machen. 
 
Technologie, insbesondere KI, ist ein wichtiger Wegbereiter für LangOps, da sie skalierbare End-to-End-Prozesse unterstützt, bisher manuell durchgeführte Prozesse automatisiert und Unternehmen dabei hilft, über Abteilungsgrenzen hinweg einheitlicher zu lokalisieren. LangOps verfolgt in der Regel einen KI-First-Ansatz, erkennt aber an, dass die Einbeziehung des Menschen („Human in the loop“) wichtig für Qualitätssicherung und Governance ist. 
 
Neben KI und der oben erwähnten Cloud-First-Arbeitsweise müssen Unternehmen auch führend im Einsatz von Übersetzungsprozessen sein. Dies hat dazu geführt, dass der Schwerpunkt immer stärker auf der Entwicklung von Technologie-Ecosystemen mit nahtlos integrierten Elementen und Systemen liegt, die als LangOps-Wegbereiter einen reibungslosen Workflow ermöglichen. Da keine einzelne Lösung alle Anforderungen erfüllen kann, ist es entscheidend, eine Lösung mit Integrationsmöglichkeiten zu wählen. Dazu gehört die Beurteilung der Verfügbarkeit von APIs, vorkonfigurierten Konnektoren und der Frage, ob es eine aktive Community von Entwickler:innen gibt, die Integrationen und Erweiterungen für die Plattform erstellen. 
 
Unternehmensinterne Übersetzungsteams profitieren, wenn Unternehmen einen strategischeren Lokalisierungsansatz verfolgen. Sie haben die Möglichkeit, sich als strategische Berater (intern oder als Partner) für LangOps-Initiativen zu positionieren und einen deutlich größeren Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen. Und durch eine definierte, konsistente und wiederholbare Integration von Lokalisierungspraktiken in Workflows eröffnet LangOps mehr Teams die Möglichkeit, konsistentere Übersetzungen bereitzustellen. Sie können Ihre Inhalte also standardmäßig inklusiv gestalten.  
 

Mit der richtigen Technologie einfach alles übersetzen  

Die Lokalisierung ist wichtiger und herausfordernder als je zuvor. Ihr Unternehmen muss in kürzerer Zeit mehr übersetzen – oft mit denselben Ressourcen. Ohne die richtige Technologie ist das schlichtweg nicht möglich. Mit den passenden Tools und der richtigen Unterstützung sind Sie jedoch so aufgestellt, dass Sie Chancen ergreifen können, die sich durch neue Trends ergeben.  
 
Wenn Sie erfahren möchten, wie Übersetzungstechnologie Ihre Herausforderungen in Chancen verwandeln kann, kontaktieren Sie unsere Expert:innen. 
 

9 Trends – Alte und Neue – Lokalisierung gestalten 

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Alina Bojescu
AUTOR

Alina Bojescu

Marketing Manager
Alina Bojescu ist Marketing Manager bei RWS und zuständig für das Marketing für Trados im Bereich Unternehmenskunden. Sie hat einen Bachelor in Publishing Media und über sieben Jahre Erfahrung im Marketing.
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