Sicherung von Fachvokabular in AI-Übersetzungen — Schritt für Schritt

Fachterminologie in der AI-gestützten Übersetzung sichern

Die Sicherung von Fachterminologie bei AI-gestützten Übersetzungen ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um die Konsistenz und Präzision in der Kommunikation zu gewährleisten. Mit der zunehmenden Integration von künstlicher Intelligenz in Übersetzungsprozesse entstehen jedoch auch Herausforderungen, insbesondere im Bereich der Fachterminologie. Häufige Fehler gilt es zu identifizieren und zu korrigieren, um den Nutzen solcher Technologien wirklich ausschöpfen zu können.

Typische Fehler in der AI-gestützten Übersetzung

Ein häufiger Fehler ist die unzureichende Anpassung der AI-Modelle an spezifische Fachbereiche. Viele Übersetzungstools basieren auf generischen Modellen, die nicht speziell auf ein bestimmtes Fachvokabular zugeschnitten sind. Dies führt oft zu inkorrekten oder nicht optimalen Übersetzungen von Fachbegriffen. Eine Lösung besteht darin, spezielle Fachwortlisten zu erstellen und die Modelle entsprechend zu trainieren, um eine bessere Abdeckung der relevanten Terminologie zu erreichen.

Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der fortlaufenden Aktualisierung der Terminologiedatenbanken. Fachterminologie kann sich schnell verändern, insbesondere in technologiegetriebenen Branchen. Wird eine Datenbank nicht kontinuierlich gepflegt und erweitert, riskiert das Unternehmen, veraltete Begriffe oder falsche Übersetzungen zu verwenden. Die Korrektur dieses Fehlers erfordert die Implementierung eines Systems zur regelmässigen Überprüfung und Aktualisierung der verwendeten Termini.

Schliesslich wird oft übersehen, dass AI-Übersetzungstools nicht über das Sprachverständnis eines fachspezifischen menschlichen Übersetzers verfügen. Dadurch besteht die Gefahr, dass der kontextuelle Sinn eines Begriffs verloren geht. Hierbei ist es wichtig, Ergebnisse von AI-Übersetzungen durch Fachexperten überprüfen zu lassen, um sicherzustellen, dass die Übersetzung im gegebenen Kontext angemessen ist.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Identifizierung der Fachterminologie: Beginnen Sie damit, die spezifischen Fachbegriffe in Ihren Dokumentationen zu identifizieren und zu katalogisieren. Erstellen Sie eine umfassende Liste, die sowohl allgemeine als auch branchenspezifische Begriffe umfasst.
2. Training der AI-Modelle: Nutzen Sie diese Liste, um die AI-Übersetzungstools darauf zu trainieren. Kontaktieren Sie den Anbieter Ihrer AI-Lösung, um sicherzustellen, dass die Fähigkeit zur Anpassung an Ihre spezifische Terminologie besteht.
3. Regelmässige Überprüfung und Aktualisierung: Implementieren Sie einen Prozess für die regelmässige Pflege Ihrer Terminologieliste. Erwägen Sie dafür einen monatlichen Überprüfungszyklus, bei dem neue Begriffe hinzugefügt und veraltete aktualisiert werden.
4. Menschliche Kontrolle: Integrieren Sie eine sogenannte 'Post-Editing'-Phase, in der menschliche Fachexperten die AI-Übersetzungen auf Richtigkeit und Kontextualität überprüfen.
5. Feedback-Schleifen: Schaffen Sie eine Struktur, in der Feedback von Nutzern der Übersetzungen systematisch erfasst und in die kontinuierliche Verbesserung der Terminologie-Datenbank integriert wird.

Durch die Umsetzung dieser Schritte können KMUs nicht nur die Präzision ihrer Übersetzungen deutlich verbessern, sondern auch die Effizienz ihres Arbeitsprozesses steigern. Die sorgfältige Sicherung der Fachterminologie wird langfristig dazu beitragen, die Stärke Ihrer Markenübersetzung und die internationale Kommunikation zu optimieren.