Fachterminologie durch KI-Übersetzung sichern — Schritt für Schritt

Kernaussage: In der AI-gestützten Übersetzung ist die Sicherung der Fachterminologie von entscheidender Bedeutung, um Konsistenz und Präzision in den Übersetzungen zu gewährleisten. Durch gezielte Anpassungen und regelmässige Überprüfung der verwendeten Terminologie kann die Qualität von Übersetzungen erheblich gesteigert werden.

Typische Fehler

1. Inkonsequente Terminologie: Häufig tritt der Fehler auf, dass ein Begriff in unterschiedlichen Kontexten verschieden übersetzt wird. Ein klassisches Beispiel wäre die mehrfache Übersetzung eines Fachbegriffes, der in einem Text mal als "Server" und mal als "Host" bezeichnet wird. Dies führt zu Verwirrung und inkonsistenter Kommunikation. Korrektur: Eine zentralisierte Terminologiedatenbank erstellen und pflegen, in der alle relevanten Fachbegriffe mit ihren bevorzugten Übersetzungen hinterlegt werden.
2. Fehlende Kontextberücksichtigung: AI-gestützte Übersetzungssysteme neigen manchmal dazu, Fachbegriffe ohne Berücksichtigung des spezifischen Kontexts zu interpretieren. Zum Beispiel kann der Begriff "Bank" als Finanzinstitut oder Sitzgelegenheit falsch übersetzt werden, wenn der Kontext nicht richtig erfasst wird. Korrektur: Sicherstellen, dass die Eingabedaten mit ausreichendem Kontext versehen sind und das Übersetzungssystem an diesen Kontext angepasst wird.
3. Nicht standardisierte Übersetzungsprotokolle: Unterschiedliche Teams innerhalb eines Unternehmens könnten verschiedene AI-Tools oder Methoden verwenden, was zu uneinheitlichen Übersetzergebnissen führt. Korrektur: Standardisierte Übersetzungsprotokolle und Richtlinien für das ganze Unternehmen einführen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Erstellung einer Terminologiedatenbank (Tag 1–7): Beginnen Sie mit der Identifikation aller relevanten Fachbegriffe, die in den bisherigen Texten genutzt werden. Arbeiten Sie dabei mit Fachteams zusammen, um auch selten genutzte Begriffe zu erfassen. Erfassen Sie für jeden Begriff die präferierten Übersetzungen und, wenn möglich, Hintergrundinformationen zu deren Anwendung.
2. Überprüfung und Anpassung der AI-Übersetzungstools (Tag 8–14): Evaluieren Sie die aktuellen Einstellungen Ihrer Übersetzungssysteme. Stellen Sie sicher, dass der Zugang zur neu erstellten Terminologiedatenbank implementiert ist und dass das System so konfiguriert wird, dass es den Kontext berücksichtigen kann.
3. Standardisierung der Übersetzungsprozesse (Tag 15–21): Führen Sie einheitliche Übersetzungsrichtlinien ein. Schulen Sie alle relevanten Mitarbeiter in diesen Prozeduren, um sicherzustellen, dass diese konsistent angewendet werden.
4. Test- und Feedbackphase (Tag 22–30): Erstellen Sie Testtexte und lassen Sie diese von der AI in die gewünschte Zielsprache übersetzen. Bitten Sie erfahrene Mitarbeiter, die Ergebnisse zu überprüfen und Feedback zu geben. Diese Rückmeldungen sollten genutzt werden, um die Übersetzungsmodelle weiter zu verfeinern.

Durch diese systematische Herangehensweise können Sie die Qualität Ihrer KI-gestützten Übersetzungen nachhaltig verbessern und sicherstellen, dass Fachterminologie konsistent und korrekt übersetzt wird.