Die KI in Lokalisierung hat weltweit grosse Auswirkungen auf Marken, indem sie ermöglicht, mit der Übersetzung in nur zehn Sprachen 90 % des Zielmarktes zu erreichen.
Dies ist besonders bemerkenswert, da global mehr als 7.000 Sprachen existieren.
Jedoch ist selbst die Lokalisierung in fünf Sprachen ein grosses Unterfangen, das die Anpassung von umfangreichen Inhalten erfordert.
Der traditionelle manuelle Prozess ist dabei zeit- und kostenintensiv.
KI und maschinelles Lernen bieten nun einen effizienteren Ansatz, der den Lokalisierungsprozess revolutioniert.
Darauf basierend erfährt der Bereich der Sprachlokalisierung derzeit eine signifikante Veränderung, angetrieben durch Fortschritte in Künstlicher Intelligenz (KI) und maschineller Übersetzung (MÜ), die sowohl Missverständnisse beseitigen als auch die Effizienz steigern.
Was genau ist KI Lokalisierung?
Die KI in Lokalisierung bezeichnet die Einbindung Künstlicher Intelligenz in den Lokalisierungsprozess, um Übersetzungen und kulturelle Anpassungen von Inhalten, Apps, Software und Websites zu optimieren.
Die Technologie verbessert durch maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) die Effizienz, Genauigkeit und Wirkung des gesamten Lokalisierungsworkflows.
KI-Systeme nutzen dabei Übersetzungsspeicher, Glossare und Feedback-Schleifen, um nicht nur die Übersetzungsqualität zu verfeinern, sondern auch Überprüfungs- und Projektmanagementaufgaben zu beschleunigen.
Durch den datengesteuerten Ansatz von KI in Lokalisierung können KI-basierte Systeme kontextbezogene Inhaltsanpassungen in einem bisher unerreichten Umfang vornehmen.
Der umfassende Lokalisierungsprozess schliesst die Anpassung von Sprache, Markenstimmen, visuellen Elementen, Benutzeroberflächen sowie Datums-, Zeit-, Mess- und Zahlenformaten ein und sorgt für kulturelle Relevanz und Angemessenheit.
Dabei werden auch Währungen und Zahlungsmethoden berücksichtigt, um eine vollständige Bedeutungstransformation zu gewährleisten, die das Verständnis und die Akzeptanz in neuen Regionen oder Zielgruppen fördert.
Die Entwicklung der KI bei der Lokalisierung
Um die gegenwärtige Landschaft der Übersetzungstechnologie zu verstehen, ist es wichtig, ihre Entwicklung nachzuvollziehen.
Angefangen bei den ersten regelbasierten Systemen über die bahnbrechende Einführung der statistischen maschinellen Übersetzung (SMT) bis hin zur neueren neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) – das Feld hat bemerkenswerte Fortschritte gemacht.
Alle Entwicklungen haben nicht nur effizientere, sondern auch präzisere Übersetzungsmethoden ermöglicht und damit den Grundstein für AI in Localization gelegt.
ChatGPT for Localization?
Obwohl ChatGPT durch seine Fähigkeit zur Erzeugung konversationsähnlicher Texte für grosse Aufmerksamkeit gesorgt hat, wird seine Rolle als KI überschätzt.
ChatGPT ist primär auf die Generierung von menschenähnlichem Text ausgerichtet und eignet sich daher besonders für kreative Inhalte und Kundeninteraktionen.
Bei Anforderungen an Präzision, Genauigkeit und domänenspezifisches Fachwissen, wie sie für KI in der Lokalisierung typisch ist, werden jedoch die Grenzen dieser Technologie sichtbar.
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Welche Rolle nimmt KI in der Lokalisierung ein?
KI-gesteuerte Tools revolutionieren das Management von Lokalisierungsprojekten durch Automatisierung repetitiver Aufgaben, Optimierung von Arbeitsabläufen und Bereitstellung prädiktiver Analysen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung.
KI in der Lokalisierung der steigert die Qualität der Ergebnisse, beschleunigt Markteinführungen und erhöht die Konsistenz über verschiedene Sprachen und Plattformen hinweg, was den Prozess schneller, genauer und kostengünstiger macht.
Bezüglich KI gibt es drei spezifische Unterfelder, die in der Lokalisierung von besonderer Bedeutung sind:
Maschinelles Lernen (ML)
Die Algorithmen, trainiert auf umfangreichen Datensätzen, verbessern die Genauigkeit von Übersetzungen und automatisieren Qualitätsbewertungen durch Übersetzungsmanagementsysteme.
Deep Learning (DL)
Als erweiterte Form des maschinellen Lernens imitieren Deep-Learning-Algorithmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns und ermöglichen so präzisere Übersetzungen durch neuronale maschinelle Übersetzung (NMT).
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
NLP ermöglicht Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu verwenden, und verbessert so die Lokalisierungsprozesse und das automatisierte Einfügen von Glossarbegriffen.
Die fortschrittliche KI bringt erhebliche Vorteile für die Lokalisierungsbranche mit, indem sie nicht nur Arbeitsabläufe vereinfachen, sondern auch die Qualität der Lokalisierungsergebnisse erheblich verbessern.
Insbesondere erlauben maschinelles Lernen und Deep Learning, komplexe Daten zu analysieren und daraus präzisere linguistische Muster abzuleiten, die für effektivere Übersetzungen unerlässlich sind.
KI in der Lokalisierung verändern zahlreiche Lokalisierungsprojekte:
- Effizienzsteigerung: Automatisierung von Routineaufgaben beschleunigt den Prozess.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Einsatz prädiktiver Analysen zur Optimierung der Projektverwaltung.
- Erhöhte Genauigkeit: Gewährleistung von Konsistenz und Qualität über Sprachen und Plattformen hinweg.
Darüber hinaus ermöglicht die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eine tiefere Interaktion mit dem Text, indem sie nuancierte Aspekte der Sprache erfasst, die für die menschliche Kommunikation wesentlich sind.
Wieso ist KI in der Lokalisierung für Unternehmen so interessant?
Die Bedeutung und der Einfluss von AI auf Unternehmen sind angesichts der schnellen technologischen Entwicklungen bemerkenswert.
Zahlreiche Marken aus verschiedensten Branchen haben die Chance, mit Künstlicher Intelligenz, ihre Betriebsabläufe zu verbessern, die Effizienz zu steigern und Wachstum zu fördern.
Wie kann sich der Einsatz von KI aber wirklich auswirken?
Umsatzwachstum
Unternehmen mit KI-Einsatz berichten über ein hohes, durchschnittliches Umsatzwachstum im Vergleich zu Unternehmen ohne KI. Dies zeigt die positive Korrelation zwischen KI-Nutzung und gesteigerten Einnahmen.
Rentabilität
Firmen, die KI implementieren, erleben eine durchschnittlich stärkere Rentabilitätssteigerung gegenüber denjenigen ohne KI, was die Effizienz der KI in der Betriebsführung und Entscheidungsfindung betont.
Produktivität
KI-Anwender melden eine signifikante Produktivitätssteigerung, verglichen mit einer wesentlich geringeren Steigerung bei Nicht-KI-Anwendern, was die Effektivität von KI in der Optimierung von Geschäftsprozessen unterstreicht.
Alle Punkte verdeutlichen, wie KI nicht nur die betriebliche Effizienz verbessert, sondern auch finanzielle und strategische Vorteile für Unternehmen schafft.
KI-Lokalisierung im Vergleich zu traditioneller Lokalisierung: Was sind die Unterschiede?
KI-Lokalisierung überholt derzeit traditionelle Übersetzungsprozesse durch den Einsatz automatisierter Systeme, die Routineaufgaben übernehmen und umfangreiche Datenanalysen zur Konsistenzsicherung und Inhaltsempfehlung durchführen.
Im Gegensatz zu traditionellen Methoden, die stark von den Fähigkeiten einzelner Übersetzer abhängen, nutzt KI-Lokalisierung historische Daten und kontinuierliches Lernen, um die Qualität und Geschwindigkeit der Übersetzungen zu verbessern.
KI passt sich an Feedback und sich entwickelnden Sprachgebräuchen an, wobei sie menschliche Fähigkeiten ergänzt und den Übersetzungsprozess effizienter gestaltet.
KI-Lokalisierung kann zudem grosse Mengen an Inhalten schnell verarbeiten. Dies führt zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen, da die maschinelle Übersetzung (MT) deutlich günstiger ist als menschliche Übersetzungsdienste.
Zusätzlich fördert das Übersetzungsgedächtnis Konsistenz und senkt die Kosten weiter, indem bereits übersetzte Inhalte gespeichert und wiederverwendet werden.
Die Skalierbarkeit ist ein weiterer Vorteil, da KI-gesteuerte Systeme sich schnell an neue Märkte anpassen lassen, ohne die traditionell erforderliche umfangreiche manuelle Arbeit.
KI-Lokalisierung ermöglicht auch eine stärkere Personalisierung durch Technologien wie konversationsfähige KI-Chatbots, die Kundenanfragen mit personalisierten, menschenähnlichen Antworten bearbeiten.
Der menschliche Touch in der Lokalisierung
Obwohl KI in vielen Aspekten überlegen ist, bleibt die Qualität eine wichtige Überlegung. Muttersprachliche Übersetzer und Linguisten sind unerlässlich, um sprachliche und kulturelle Nuancen zu erfassen, die KI manchmal entgehen können.
Dennoch hat sich die Qualität und Genauigkeit von KI-basierten Übersetzungen mit Fortschritten in der neuronalen maschinellen Übersetzung signifikant verbessert und wird dies voraussichtlich weiterhin tun.
Ein ausgewogener Ansatz zur Nutzung von KI, der sowohl menschliche Expertise als auch automatisierte Effizienz berücksichtigt, ist daher essenziell.
KI-Lokalisierung erfordert also ein tiefes Verständnis kultureller Nuancen, sprachlicher Feinheiten und branchenspezifischer Terminologie.
Menschliche Übersetzer sind für präzise und kulturell angemessene Übersetzungen unerlässlich, da sie Kontexte erfassen und Kreativität einbringen können.
Direkte Kommunikation mit menschlichen Übersetzern minimiert das Risiko verfehlter Projektziele und reduziert Überarbeitungen.
Das Missverständnis, dass KI menschliche Übersetzer vollständig ersetzen kann, ist weit verbreitet. In Wahrheit ergänzt KI den Übersetzungsprozess, indem sie repetitive und zeitaufwendige Aufgaben automatisiert.
Dadurch können Unternehmen ihre Ressourcen effizienter verwalten, während menschliche Übersetzer sich auf komplexere und anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren können.
Die Vorteile von KI-Lokalisierung
Vor allem neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) hat einen erheblichen Anteil daran, dass wir heute auf KI-Lokalisierung zurückgreifen können.
Im Gegensatz zu ChatGPT, das für generelle Textgenerierung konzipiert ist, bieten NMT-Systeme spezialisierte, skalierbare und kosteneffiziente Übersetzungslösungen.
Die Integration von NMT in Übersetzungsmanagementsysteme (TMS) verbessert Effizienz und Qualität des Lokalisierungsprozesses erheblich.
Best Practices für Lokalisierung mit KI:
Ziele definieren
Klare Zielsetzungen für Lokalisierungsprojekte festlegen, um die Relevanz und das Engagement der Inhalte zu maximieren und sicherzustellen, dass sie zur Geschäftsstrategie passen.
Geeignete Tools wählen
Aus verschiedenen KI-Lösungen die passendsten auswählen, basierend auf Genauigkeit, Skalierbarkeit und Integrationsfähigkeit.
Automatisierung und menschliches Fachwissen kombinieren
Technologische Effizienz mit menschlichem Einblick verbinden, um kulturelle Nuancen zu erfassen und die höchste Qualität bei lokalisierten Inhalten zu erreichen.
Kontinuierliche Überwachung und Optimierung
Regelmässige Bewertung und Anpassung der AI in Localization, um mit sprachlichen und kulturellen Entwicklungen Schritt zu halten und die Effektivität der Lokalisierung sicherzustellen.
Gut zu wissen: TMS-Plattformen integrieren NMT nahtlos und unterstützen mehrere Sprachen, ermöglichen Echtzeit-Zusammenarbeit und effizientes Projektmanagement. Diese Integration sorgt für organisierte Arbeitsabläufe, Skalierbarkeit und erfüllt verschiedene Übersetzungsanforderungen.
Blick in die Zukunft
Ein Blick in die Zukunft zeigt heute schon deutlich: Der Wettbewerb zwischen den KI-Giganten Google und OpenAI wird sich weiter verschärfen.
Während OpenAIs ChatGPT in der Spracherzeugung herausragt, zeichnen sich Google und DeepL durch kontinuierliche Optimierung ihrer Übersetzungsmodelle aus.
Die Stärken von Google Translate und DeepL liegen in der hohen Übersetzungsqualität und ihrem domänenspezifischen Fachwissen.
Für die Expansion von Unternehmen auf internationalen Märkten hat KI eine vollkommen neue Grundlage geschaffen. Google, Microsoft und Amazon haben schon erfolgreiche KI-Lokalisierung integriert, um die Benutzererfahrung zu verbessern und die globale Reichweite zu erweitern.
Beispielsweise nutzt Google Translate KI-Algorithmen für präzise Übersetzungen in mehreren Sprachen, während Amazon Alexa KI verwendet, um Benutzerbefehle in verschiedenen Sprachen zu verstehen und zu reagieren.
Übersetzungsmanagementsysteme mit maschineller Übersetzung sind zukunftsfähig
Es ist deutlich erkennbar, dass ChatGPTs Stärken, trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten, nicht in der Präzision und Skalierbarkeit für Übersetzungsaufgaben liegen.
Wird KI-Lokalisierung gewünscht, sollte der Fokus auf maschinelle Übersetzung (MT) gerichtet werden, besonders wenn diese in Übersetzungsmanagementsysteme (TMS) integriert ist.
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Die Kombination aus menschlichem Fachwissen und KI-gesteuerter MT ist das Fundament, um das volle Potenzial auszuschöpfen.
Lokalisierung mit KI stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, indem sie Skalierbarkeit, Effizienz und verbesserte globale Reichweite bietet.
Die Implementierung von KI in Lokalisierungsprozesse ermöglicht Unternehmen, wettbewerbsfähig und relevant auf dem globalen Markt zu bleiben.
Durch die Nutzung fortschrittlicher KI-Tools und -Praktiken können Betriebe die Herausforderungen der internationalen Expansion erfolgreich meistern und ein neues Mass an globalem Engagement und Kundenzufriedenheit erreichen.