Wie Unternehmen einen effizienten Übersetzungsprozess nach KI-Verordnung aufsetzen können
1. Kategorisierung der zu übersetzenden Inhalte
Effizienter Übersetzungsprozess nach KI-Verordnung, wie kommt man da hin? Der erste Schritt zur Implementierung eines effizienten Übersetzungsprozesses nach KI-Verordnung besteht darin, die im Unternehmen anfallenden Übersetzungsaufgaben zu kategorisieren und klare Prozessstrukturen zu definieren. Ziel ist es, eine automatisierte, regelkonforme und effiziente Übersetzung zu gewährleisten, die optimal in bestehende Workflows integriert wird.
1.1 Interne vs. Externe Dokumente
- Interne Dokumentation: Wird weiter unterteilt in:
- Kein Risiko durch fehlerhafte Übersetzung → Vollautomatische Übersetzung möglich, z. B. bei internen Dokumenten, die lediglich zum Verständnis genutzt werden, oder bei alltäglicher interner Kommunikation wie E-Mails und informellen Nachrichten. Auch einfache Berichte oder Dokumentationen, die keinen rechtlichen oder finanziellen Einfluss haben, können problemlos automatisch übersetzt werden.
- Mögliches Risiko bei Fehlern → Post-Editing ist erforderlich, wenn Dokumente geschäftsrelevante oder sicherheitskritische Informationen enthalten, etwa Verträge oder juristische Texte mit rechtlichem oder finanziellem Einfluss. Das Risiko einer fehlerhaften Übersetzung hängt stark von der Branche und den Produkten eines Unternehmens ab. Während es in Industrien wie Kunststoff- oder Bodenbelagsherstellung oft unkritisch ist, kann es in Bereichen wie Pharma oder Medtech gravierende Folgen haben. Hier können Übersetzungsfehler regulatorische Probleme oder Sicherheitsrisiken verursachen. Daher ist eine klare Abgrenzung maschinell übersetzbarer Inhalte von jenen mit Post-Editing-Bedarf entscheidend, um Effizienz und Compliance zu gewährleisten.
- Externe Kommunikation: Sollte nach den gleichen Kriterien wie im Abschnitt „Mögliches Risiko bei Fehlern“ bewertet werden. Ziel ist es, sicherzustellen, dass nur zwingend zu post-editierende Inhalte eindeutig erkannt und entsprechend weiterverarbeitet werden. Gleichzeitig soll so viel wie möglich maschinell übersetzt werden, um Effizienz und Geschwindigkeit zu maximieren, ohne dabei die inhaltliche Qualität zu gefährden.
1.2 Unterkategorien für externe Dokumente
Externe Dokumente müssen in spezifische Kategorien eingeteilt werden, um das Risiko durch falsche Übersetzungen zu minimieren. Diese Kategorisierung ist individuell und sollte je nach Unternehmen und seinen Anforderungen erfolgen.
- Beispiele für solche Dokumente können technische Dokumentationen, Marketingtexte, Verträge und Rechtstexte, Finanzinformationen oder Preislisten und Angebote sein. Die genaue Kategorisierung hängt jedoch von den individuellen Anforderungen jedes Unternehmens ab.
Jedes Unternehmen muss für sich selbst definieren, welche Inhalte in welche Kategorie fallen und welche Risiken mit einer falschen Übersetzung verbunden sind. Falls Unsicherheiten bezüglich der Kategorisierung bestehen, sollte Post-Editing angewandt werden, um die Qualität zu überwachen.
Technologisch ist es problemlos möglich, das Risiko automatisch mit Hilfe von KI einzustufen. Dies kann durch den Einsatz von speziell trainierten KI-Assistenten erfolgen, die anhand von definierten Kriterien direkt automatisch im Prozess entscheiden, ob ein Text ohne weiteres maschinell übersetzt werden kann oder eine Nachbearbeitung erforderlich ist.
2. Festlegung des Übersetzungsprozesses nach Dokumentenkategorie
- Dokumente ohne Risiko durch falsche Übersetzungen → Vollautomatische maschinelle Übersetzung
- Dokumente mit potenziellem Risiko → Post-Editing erforderlich
- Unklare oder sensible Dokumente → Post-Editing durchführen und einen Monitoring-Prozess aufsetzen
3. Monitoring des Post-Editing-Prozesses
Zur Optimierung des Prozesses werden stichprobenartige Überprüfungen von Post-Editing-Arbeiten durchgeführt. Dabei können Tools zur Messung eingesetzt werden, die prüfen wie viel ein Post-Editor geändert hat und ob die Änderungen zwingend notwendig waren. Basierend auf diesen Erkenntnissen kann entschieden werden, ob ein Text für eine vollautomatische Übersetzung geeignet ist oder weiterhin Post-Editing benötigt. Die Ergebnisse des Monitorings helfen bei der Entscheidung:
- Texte können maschinell übersetzt werden, da im Monitoring-Prozess herauskam, dass der Post-Editor keine inhaltlich falsche Übersetzung angepasst wurden
- Texte sollen weiterhin Post-Editiert werden, da im Monitoring-Prozess herauskam, dass regelmäßig signifikante inhaltliche Fehler korrigiert werden mussten.
4. LangOps als Schlüsselrolle für Qualitätssicherung
Der Language Operations Manager (LangOps) übernimmt:
- Überwachung des gesamten MT-Prozesses
- Sicherstellung optimaler Werkzeuge & Übersetzungsentscheidungen
- Kontinuierliche Evaluierung der eingesetzten MT-Engines
5. Stichprobenprüfung für freigegebene Dokumentenkategorien
Selbst wenn eine Dokumentenkategorie für die automatische Übersetzung freigegeben wurde, müssen regelmäßige Qualitätsprüfungen durchgeführt werden, um die MT-Qualität langfristig sicherzustellen.
6. Feedback-Prozess zur Fehlerkorrektur
Zur weiteren Optimierung sollte ein Feedback-Mechanismus etabliert werden, der Nutzern erlaubt, Fehler in maschinellen Übersetzungen zu melden. Automatisch übersetzte Dokumente sollten zudem klar als solche gekennzeichnet werden.
7. Herausforderungen der maschinellen Übersetzung
Die Qualität maschineller Übersetzungen hat sich stark verbessert, wodurch Leser oft nicht erkennen können, ob ein Mensch oder eine Maschine den Text übersetzt hat. Dies birgt jedoch Risiken: Wenn eine KI falsch interpretiert und somit falsch übersetzt, kann dies schwerwiegende Folgen haben.
Risikovergleich mit menschlichen Übersetzern
- Menschen können/machen ebenfalls Fehler, insbesondere bei Schnipsel-Übersetzungen ohne Kontext.
- MT-Engines erfassen große Kontexte in Millisekunden und können unter bestimmten Bedingungen bessere Ergebnisse liefern als Übersetzer, die unter Zeitdruck arbeiten.
8. Fazit: Risikominimierung durch einen strukturierten Prozess
Durch einen gut orchestrierten MT-Kontinuierlichen Verbesserungsprozess (MT-KVP) kann das Übersetzungsrisiko minimiert und die Effizienz erheblich gesteigert werden. Unternehmen profitieren von:
- Senkung der Übersetzungskosten (Einsparungen zwischen 30 – 95% sind möglich)
- Höherer Konsistenz in der Übersetzung (Fraglich ist, ob die Kombination mit einem Translation Memory tatsächlich vorteilhaft ist, da in manchen Fällen eine reine MT-Übersetzung konsistenter sein könnte)
- Schnelleren Durchlaufzeiten für Dokumente (bei reinen MT-Übersetzungen kann dies sogar zu Echtzeitlieferungen führen)
- Verbesserte Terminologieeinhaltung durch domänenspezifische Workflows (Moslem et al. (2023) fanden heraus, dass die Integration domänenspezifischer Workflows mit LLMs die Terminologieeinhaltung von 36,67 % auf 72,88 % verbessern konnte)
Ein strukturierter, kontinuierlich optimierter Übersetzungsprozess ist entscheidend, um einen effizienten Übersetzungsprozess nach KI-Verordnung zu gewährleisten. Durch eine klare Dokumentation und Prozessfestlegung wird Transparenz geschaffen, und Unternehmen können langfristig von einer optimierten Automatisierungsstrategie profitieren.
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