Posted on: Juli 28th, 2025 by Frank Wöhrle No Comments
In weniger als 4 Monaten startet die nächste tekom-Jahrestagung in Stuttgart. Vom 11. bis 13. November findet die größte Tagung für Technische Kommunikation statt. Erfahren Sie mehr über unsere Sprachdienstleistungen, Enterprise-Technologien und neuesten Entwicklungen.
KI-Workshop von STAR
In unserem STAR-Workshop „Co-Pilot KI?! Mit KI-Unterstützung erfolgreich durch Sprach- und Übersetzungsprozesse navigieren“ am 12. November lernen Sie, wie Sie NMT- und LLM-Technologien effizient und nachhaltig für Sprach- und Übersetzungsprozesse einsetzen können.
Posted on: Juli 8th, 2025 by Frank Wöhrle No Comments
Der diesjährige MT Summit fand in Genf, Schweiz, statt und bot ein abwechslungsreiches Programm aus Tutorials, Workshops und inspirierenden Vorträgen rund um die Themen maschinelle Übersetzung (MT) und große Sprachmodelle (LLMs).
Als Platin-Sponsor war die STAR AG gemeinsam mit drei Expert*innen aus Entwicklung, Support und Vertrieb vor Ort. Außerdem besuchte Julian Hamm, Language Technology Consultant bei STAR, die einwöchige Konferenz, um das Unternehmen zu vertreten und neue Ideen sowie Impulse aus Forschung und Industrie mitzunehmen.
Passend zu den sommerlichen Temperaturen gaben Technologieanbieter und Vertreter*innen aus namhaften Unternehmen und Institutionen in Vorträgen und Poster-Sessions Einblicke in die heißesten Trends der Sprachbranche. Das engagierte Organisationsteam der Genfer Universität stellte ein vielseitiges Hauptprogramm zusammen und schuf Raum für wertvollen Austausch.
Human in the Cockpit – Mensch und Maschine geschickt kombiniert
Trotz beeindruckender Fortschritte im Bereich der generativen KI wurde auch bei diesem MT Summit klar: Ohne den Menschen geht es nicht!
An diese Philosophie knüpfte auch unsere Sponsor-Präsentation mit dem Titel Human in the Cockpit – How GenAI is shaping the localisation industry and what it means for technology and business strategies an. Diana Ballard und Julian Hamm zeigten darin, welchen Einfluss die generative KI auf die Lokalisierungsbranche hat und welche Use Cases für den KI-Einsatz besonders relevant sind.
Als langjähriger Technologie- und Übersetzungspartner kennt STAR die Anforderungen der User*innen genau und optimiert die eigenen Tools und Lösungen kontinuierlich, um sie durch smarte Integrationen zukunftssicher zu machen.
Am STAR-Stand konnten die Teilnehmer*innen die praktische Umsetzung in Live-Demos erleben und sich mit unseren Expert*innen zu verschiedenen Aspekten der KI-Nutzung austauschen. Neben der Integration von bekannten LLM-Systemen wie ChatGPT stellte das Team auch die Arbeit an kleineren lokalen Modellen vor, darunter das für die Terminologiearbeit optimierte Projekt TermFusion, das für den Betrieb keine dedizierte GPU benötigt und daher recht ressourcenarm arbeitet. Mithilfe lokaler Modelle sollen etwa die Termextraktion aus zweisprachigen Datensätzen oder die intelligente Korrektur von Terminologievorgaben ermöglicht werden. Basierend auf diesem Ansatz werden aktuell auch weitere Modelle entwickelt, die für ein effizienteres Arbeiten im Übersetzungstool sorgen sollen.
Künstliche Intelligenz in der Lokalisierung: Gekommen, um zu bleiben!
Aktuelle Statistiken zur KI-Nutzung in Unternehmen bestätigen, dass diese Entwicklungen nicht nur eine Randerscheinung sind. Vor allem Kundenkontakt, Marketing und Kommunikation sind vielversprechende Einsatzgebiete, die bereits jetzt intensiv bedient werden.
Umfrage: Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz in Unternehmen 2025 Veröffentlicht von Statista Research Department, 20.05.2025
Auch wenn die KI-Nutzung in der Lokalisierung noch sehr unterschiedlich ausgeprägt ist, wird deutlich: Eine One-Size-Fits-All-Lösung gibt es nicht. Denn nur, wer den Use Case kennt und die Anforderungen klar definieren kann, weiß auch, wie die Technologie sinnvoll und nachhaltig eingesetzt werden kann.
Nach fünf Tagen des intensiven Austauschs mit Vertreter*innen aus Forschung und Industrie nehmen wir sieben wichtige Erkenntnisse mit:
Die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) bleibt die am weitesten verbreitete Sprachtechnologie in Lokalisierungsprozessen. Zugleich werden LLMs zunehmend für die Optimierung des NMT-Outputs eingesetzt. Gerade im Forschungsbereich wird die NMT-Technologie immer stärker durch LLMs verdrängt.
Systeme und Workflows werden immer stärker darauf ausgerichtet, verschiedene Übersetzungsressourcen nahtlos miteinander zu verbinden. Translation Memories (TM) und Terminologiedatenbanken liefern wichtige übersetzungsrelevante Informationen und können skalierbar eingesetzt werden, um bessere, konsistentere Übersetzungen zu erzeugen. Eine sich mittlerweile etablierende Methode ist die sogenannte Retrieval-Augmented Generation (RAG), bei der kleinere Datenbanken als Referenz für die Texterstellung bzw. Übersetzung herangezogen werden können.
Generische KI-Modelle sind Open-Sourcen-Modellen für bestimmte Use Cases überlegen. Das Customizing in Form von Übersetzungsregeln oder automatischen Terminologieanpassungen hält Einzug in viele kommerzielle Lösungen. Diese Methode verspricht, das bisherige dedizierte Training von NMT-Systemen mittel- bis langfristig abzulösen.
Steigende Übersetzungsvolumina und der allgemeine Preisdruck erfordern den Einsatz von intelligenten Analyse-Tools, um den Mehrwert des KI-Einsatzes zu bewerten und Prozesse nachhaltig zu automatisieren. Besonders relevant sind derzeit die Integrationen von Modellen zur MT Quality Estimation sowie die Bewertung von Übersetzungen mit geeigneten Metriken, teilweise auch mit LLM-Unterstützung.
Nicht alle Aufgaben müssen zwingend von einem LLM erledigt werden. Klassische regelbasierte Ansätze, wie etwa der Einsatz von regulären Ausdrücken bei der Qualitätssicherung, haben nach wie vor ihre Berechtigung und können teilweise effizienter als LLM-basierte Mechanismen sein.
LLMs sind bereits jetzt performant genug, um Texte auf Dokumentebene analysieren und weit entfernte Zusammenhänge erkennen zu können. Die Übersetzung im CAT-Tool erfolgt aber fast immer segmentbasiert. Ist hier ein technologisches Umdenken notwendig? Der Appell ist klar: Die Verschmelzung zwischen Erstellsystemen und Übersetzungsressourcen schreitet weiter voran. Das erfordert neue und innovative Ansätze für den Umgang mit Übersetzungsressourcen und KI-Systemen.
Immer mehr Content wird von generativer KI erzeugt oder übersetzt. Dies hat auch einen Einfluss auf unsere Kultur, Sprache und unser Sozialleben, etwa durch den erhöhten Medienkonsum über Social-Media-Plattformen oder die schrittweise Verdrängung von Minderheitensprachen. Forscher*innen untersuchen derzeit Auswirkungen von generativer KI auf unser Kommunikationsverhalten.
Sie waren nicht beim MT Summit 2025 dabei und möchten noch mehr über aktuelle Trends erfahren?
Sehen Sie sich jetzt unsere Webinaraufzeichnungen an und erfahren Sie, wie Sie Übersetzung, Terminologie und Content-Erstellung nachhaltig verbessern.
Posted on: Juni 24th, 2025 by Frank Wöhrle No Comments
Wenn Sie schon einmal einen Text ins Polnische übersetzen lassen haben, selbst übersetzt haben oder anderweitig Kontakt mit slawischen Sprachen hatten, sind Sie vielleicht auf ein sprachliches Phänomen gestoßen, das im Deutschen kaum bekannt ist: den Aspekt. Im Polnischen – und auch in anderen slawischen Sprachen – sagt ein Verb nicht nur aus, was geschieht, sondern auch, ob die Handlung bereits abgeschlossen ist oder noch andauert. Für die Übersetzungsarbeit ist dieser Unterschied enorm – denn er kann darüber entscheiden, ob ein Satz die beabsichtigte oder gar eine missverständliche Wirkung erzielt.
Imperfektiver Aspekt – Wenn die Handlung „im Fluss“ ist
Der sog. imperfektive Aspekt beschreibt eine Handlung, die entweder im Moment abläuft, regelmäßig wiederholt wird oder einen allgemeinen, unbegrenzten Charakter hat. Es ist dabei unwichtig, ob die Handlung schon beendet ist oder nicht, der Fokus liegt auf dem Prozess, der Dauer oder der Wiederholung. Für deutsche Muttersprachler*innen ist dies oft eine Herausforderung, da diese Nuance im Deutschen primär durch Zeitformen oder zusätzliche Adverbien wie „regelmäßig“, „gerade“, „gewöhnlich“ o.ä. ausgedrückt wird.
Beispiel im Polnischen:
czytać (lesen – imperfektiver Aspekt)
Czytałem książkę. (Ich las/habe ein Buch gelesen. /Ich war dabei ein Buch zu lesen. – Die Handlung war im Gange oder wiederholte sich; es ist nicht gesagt, ob man schon fertig ist oder das Buch überhaupt beendet wurde. Es könnte auch bedeuten, dass ich nur anfing zu lesen, aber nicht fertig wurde.)
Codziennie czytam gazety. (Ich lese jeden Tag Zeitungen. – Hier geht es um eine Gewohnheit, etwas, das wiederholt passiert, unabhängig davon, ob die Handlung jedes Mal vollständig abgeschlossen wird.)
Der imperfektive Aspekt kann auch unvollendete oder gescheiterte Handlungen ausdrücken, bei denen der Fokus auf dem Versuch liegt.
Perfektiver Aspekt – Wenn die Handlung erledigt ist
Der perfektive Aspekt hingegen signalisiert, dass eine Handlung abgeschlossen wurde und ein Ergebnis vorliegt. Hier liegt der Fokus auf dem Abschluss der Handlung und dem Erreichen eines Ziels oder Zustands. Es geht um die einmalige, abgeschlossene Handlung, die ein Ende erreicht hat.
Beispiel im Polnischen:
przeczytać (durchlesen – perfektiver Aspekt)
Przeczytałem książkę. (Ich habe das Buch durchgelesen/fertiggelesen. – Die Handlung ist abgeschlossen, das Buch ist fertiggelesen, und das Ergebnis liegt vor.)
In Erzählungen wird so deutlich, welche Ereignisse bereits abgeschlossen sind, und die Geschichte wird vorangetrieben. In Anleitungen, Berichten oder juristischen Texten kann dieser Aspekt den Ton, den Fokus und sogar die Gesamtaussage verändern.
Ein Verb – Zwei Gesichter: Aspektpaare
Fast jedes Verb führt im Polnischen und anderen slawischen Sprachen also eine Art „Doppelleben“, da es in der imperfektiven und der perfektiven Form existiert, die beide jeweils einen bestimmten Handlungsverlauf ausdrücken. Die Bildung von Aspektpaaren erfolgt nicht nach einer festen Regel, sondern basiert auf verschiedenen morphologischen Mitteln. Dies erfordert oft das Erlernen der Paare, anstatt sich auf starre Regeln zu verlassen. Pro Verb müssen in slawischen Sprachen wie dem Polnischen also nicht eine, sondern zwei Vokabeln erlernt werden.
Gängige Methoden zur Bildung von Aspektpaaren sind:
Präfigierung: Anfügen eines Präfixes an den imperfektiven Stamm, um die Perfektivität auszudrücken. Dies ist eine der häufigsten Methoden, z. B. robić (machen/tun, imperfektiv) → zrobić (fertig machen/erledigen – perfektiv)
Robiłem obiad. (Ich kochte Mittagessen. – Die Handlung befand sich im Prozess, ich war gerade dabei, das Essen zuzubereiten.)
Zrobiłem obiad. (Ich habe das Mittagessen zubereitet/fertiggekocht. – Die Handlung ist abgeschlossen, das Mittagessen ist fertig und kann serviert werden.)
Suffixierung: Anfügen eines Suffixes oder Modifikation des Stammes. Dies kann oft subtilere Nuancen in der Bedeutung mit sich bringen. Beispiel: zamykać (schließen, imperfektiv) → zamknąć (schließen, perfektiv)
Stammveränderung: Eine Änderung des Vokals oder Konsonanten im Stamm, oft begleitet von einem Präfix. Beispiel: brać (nehmen, imperfektiv) → wziąć (nehmen, perfektiv) -> Komplette Stammveränderung: bra- → wzi-
Suppletivformen: In einigen Fällen gibt es völlig unterschiedliche Stämme für die imperfektive und perfektive Form, ähnlich wie im Deutschen bei „sein“ und „gewesen sein“. Beispiel: iść (gehen, perfektiv) → chodzić (gehen, imperfektiv) -> Unterschiedliche Stämme: iść vs. chodzić
Warum der Aspekt für Übersetzungen entscheidend ist
Wer ins Polnische übersetzt, muss mehr als nur die richtige Vokabel kennen. Es geht darum, die Perspektive der Handlung zu verstehen – läuft sie gerade, ist sie abgeschlossen, wiederholt sie sich?
Dieses sprachliche Phänomen ermöglicht dem Autor oder der Autorin eines Textes, den Fokus genau auf den Teil der Handlung zu legen, der kommuniziert werden soll – sei es der Prozess selbst oder das erreichte Ergebnis. Dies macht die slawischen Sprachen in ihrer Ausdrucksfähigkeit oft sehr präzise, erfordert aber von Nicht-Muttersprachler*innen und beim Übersetzen und Dolmetschen ein Umdenken in der Wahrnehmung von Handlungen und Zeit.
Was das für Sie bedeutet
Wenn Sie mit slawischen Sprachen arbeiten – sei es durch internationale Standorte, Kund*innen oder Zielmärkte – ist der Aspekt ein gutes Beispiel dafür, wie komplex Sprache funktioniert. Und warum maschinelle Übersetzung oft nicht ausreicht, um den richtigen Ton zu treffen.
Gute Übersetzung heißt nicht nur „Wort für Wort“ – sondern auch: Den richtigen Fokus treffen. Den Handlungsverlauf mitdenken. Einen Perspektivwechsel vollziehen.
Fazit
Der Aspekt im Polnischen (und anderen slawischen Sprachen) ist mehr als Grammatik – er ist ein zentrales Mittel, um Bedeutung zu gestalten. Ohne die korrekte Anwendung des Aspekts können Sätze missverständlich oder gar falsch interpretiert werden.
Für uns als Übersetzungsagentur ist es daher selbstverständlich, diese sprachlichen Feinheiten nicht nur zu kennen, sondern sie aktiv in unsere Arbeit einzubeziehen – damit Ihre Texte im Zielland so verstanden werden, wie Sie es beabsichtigen.
Sie möchten wissen, ob Ihre polnische Kommunikation den richtigen Ton trifft? Wir unterstützen Sie gerne.
Posted on: Februar 26th, 2025 by Frank Wöhrle No Comments
KI – Gestartet als Buzzword, danach etabliert in der Alltagssprache, mittlerweile Grundanforderung für viele Anwendungen und Prozesse. Und auch vor der Sprachenindustrie macht die Technologie nicht Halt. Seit ChatGPT wissen wir: Übersetzen kann nun auch völlig interaktiv sein. Große Sprachmodelle (Large Language Models oder LLMs) in Chatbot-Form fluten mittlerweile den Markt. Gefühlt jede Woche erscheint ein neues Modell, das sich ankündigt, die Mitstreiter in puncto Effizienz, Qualität und Zuverlässigkeit zu überbieten. Die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) scheint noch gar nicht so alt zu sein – und nun diskutieren wir bereits darüber, wann diese Technologie vom Markt verschwunden sein und durch generative KI ersetzt werden wird.
Die zentrale Frage lautet: Effizienter übersetzen mit KI – aber wie?
KI für gezielte Optimierung der Übersetzungsqualität
Auch wenn die Technologie im Laufe der letzten fünf Jahre einen deutlichen Sprung nach vorn gemacht hat, sind die Ergebnisse der häufig verwendeten und etablierten NMT-Systeme nicht immer ausreichend gut. Das kann verschiedene Ursachen haben:
Die gewünschte Sprachkombination wurde nicht mit ausreichend Material trainiert oder wird durch den Einsatz einer Relaissprache (oft Englisch) bedient. Dadurch kann es zu strukturellen Problemen oder Sinnfehlern kommen.
Das MT-System kennt nicht die fachgebiets- oder kundenspezifische Terminologie.
Das MT-System wurde für Inhalte verwendet, die einen hohen stilistischen Anspruch haben bzw. ein zielgruppenorientiertes Übersetzen erfordern.
Handbücher, Marketingtexte oder Inhalte mit hoher Kundensichtbarkeit erreichen durch eine reine maschinelle Übersetzung daher häufig nicht den gewünschten Qualitätsstandard. Die Optimierung der maschinellen Texte übernehmen dann Sprachprofis im Rahmen eines Post-Editings. Dabei werden maschinelle Übersetzungen genau geprüft, mit dem ausgangssprachlichen Text verglichen und bei Bedarf korrigiert.
Das CAT-Tool als zentrale Übersetzungsplattform ermöglicht ein effizientes Arbeiten und bietet durch zahlreiche Automatisierungsmöglichkeiten eine gezielte Unterstützung bei der Qualitätssicherung. Doch wo genau kommt hier KI zum Einsatz? LLMs wie ChatGPT von OpenAI sind durchaus in der Lage, Übersetzungen zu produzieren, die ähnlich wie DeepL oder Google Translate je nach Anwendungsfall einen guten Ausgangspunkt für die weitere Verarbeitung liefern.
Ein deutlicher Qualitätssprung lässt sich jedoch erreichen, wenn man die Übersetzungsanfragen durch den gezielten Einsatz von Prompts und die Zugabe von Referenzdateien verbessert. Grundvoraussetzung dafür sind aber neben einem durchdachten Prompt Engineering-Design auch validierte Übersetzungsressourcen in Form von Translation Memory- und Terminologiedatenbanken.
KI für bessere Übersetzungsressourcen
Häufig stellt man sich wie bei jeder neuen Technologie die Frage: Was kann die KI für mich tun?
Wenn Sie KI nachhaltig in Ihre Sprachprozesse integrieren möchten, sollten Sie sich aber zunächst fragen: Was kann ich für die KI tun?
Gut gepflegte Übersetzungsressourcen leisten einen entscheidenden Beitrag dazu, die Ergebnisse Ihrer KI-Lösung zu verbessern. Denken Sie zum Beispiel an das Thema Terminologie: Wenn Sie ein generisches System wie DeepL für Ihre Übersetzungsprozesse verwenden, erhalten Sie ohne die Integration eines Glossars Übersetzungen, die nicht mit Ihrer Firmenterminologie übereinstimmen.
Sie bauen Terminologie gerade erst auf und möchten nicht auf die Vorteile von MT verzichten? Nutzen Sie Sprachmodelle, um potenzielle Terminologie aus Ihren ein- oder mehrsprachigen Dokumenten zu extrahieren. Ebenso können Sie KI für die Prüfung Ihrer Translation Memory-Datenbanken einsetzen, um etwa inkonsistente Übersetzungen zu finden oder die Bereinigung bzw. Korrektur über große Datensätze hinweg zu automatisieren. Nutzen Sie dann konsequent diese Ressourcen, um die Übersetzungsqualität Ihres Sprachmodells zu erhöhen oder den Output von NMT-Systemen zu verbessern.
Co-Pilot KI? Sicher ans Ziel mit der neuen STAR-Webinar-Reihe
Sie sehen: Wir begeistern uns sehr für das Thema KI. Auch wenn wir nicht behaupten, dass sie alles neu macht. Die Technologie bietet aber viele Optimierungspotenziale, wenn man sie effizient und nachhaltig einsetzt.
Unsere Begeisterung möchten wir Ihnen natürlich nicht vorenthalten und Sie herzlich zu unserer im März startenden Webinar-Reihe „Co-Pilot KI: Neue Wege zu smarten Sprachprozessen“ einladen.
Wie genau funktioniert generative KI eigentlich? Welchen Vorteil bietet sie für die Übersetzung? Wie kann ich Sprachmodelle für die Erstellung von Produkttexten einsetzen? Kann ich meine eigene KI trainieren? Und was passiert eigentlich mit meinen Daten?
Diese und viele weiteren Fragen beantwortet unser Language Technology Consultant Julian Hamm und geht dabei auf die vielseitigen Einsatzzwecke generativer KI ein, darunter die Bereiche Übersetzung, Terminologiemanagement, Content-Erstellung oder Content Delivery. Im ersten Themenblock erwarten Sie folgende Inhalte:
Was ist generative KI, und wofür kann ich sie einsetzen?
Wie kann KI bei der Übersetzung unterstützen?
Wie kann ich KI für die Terminologiearbeit einsetzen?
Welche Vorteile bietet KI für die Content-Erstellung?
Weitere Informationen zu den Veranstaltungen sowie das Anmeldeformular finden Sie hier.
Posted on: Dezember 16th, 2024 by Frank Wöhrle No Comments
Schon wieder ist ein Jahr vorbei, und wir können selbst kaum fassen, wie schnell die Zeit verflogen ist. Ein guter Zeitpunkt, um alle wichtigen Entwicklungen aus dem KI-Jahr 2024 Revue passieren zu lassen und Ihnen einen Ausblick auf das kommende Jahr zu geben.
Seitdem OpenAI die Welt mit ChatGPT in Staunen versetzt hat, ist das Thema KI geradezu explodiert. Unternehmen drängen zunehmend darauf, KI überall dort einzusetzen, wo es möglich erscheint. Aus den zahlreichen Diskussionen und spannenden Kundenprojekten dieses Jahr haben wir zentrale Learnings und Trends in diesem Bereich erkannt.
Fünf wichtige Trends beim Einsatz von KI im Kontext der Übersetzung
Die Erwartungen an generative KI sind nach wie vor sehr hoch. Dabei werden die die Einsatzmöglichkeiten gerade in Sprachprozessen jedoch immer differenzierter betrachtet: Von der Wunschvorstellung einer Wundermaschine, die Texte perfekt erstellt, übersetzt und optimiert, hin zu einem smarten Helferlein, das gezielt bei Aufgaben unterstützt, bei denen heutzutage manuelle Aufwände anfallen. Die immer stärkere Integration großer Sprachmodelle in die Übersetzungsprozesse macht genau das möglich, indem sie gezielt und modular unterstützt, sei es bei der zweisprachigen Extraktion von Terminologie, dem Post-Editing von maschinell erstellten Übersetzungen oder der Qualitätsbewertung von mehrsprachigen Dokumenten.
Wer die Technologie effizient und nachhaltig einsetzen möchte, der benötigt auch qualitativ hochwertige, gut strukturierte Sprachressourcen, um die Sprachmodelle mit relevanten Informationen versorgen zu können. Das heißt, dass sich die jahrelange Arbeit mit Translation Memory- und Terminologieverwaltungssystemen nun gleich doppelt auszahlt. Werden diese Daten strukturiert und nachhaltig aufbereitet, können Sprachmodelle sie zur Optimierung von maschinellen Übersetzungen verwenden, etwa in Form der sogenannten Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Das Thema Datenschutz sorgt trotz der Verabschiedung des EU AI Actim Mai 2024 nach wie vor für große Unsicherheit. Viele Unternehmen suchen nach Wegen, wie KI auf möglichst sichere Weise eingesetzt werden kann, um ihre wertvollen Daten vor Missbrauch zu schützen.
Viele Unternehmen sehen Schwierigkeiten bei der Skalierbarkeit von KI-Lösungen, sei es in Bezug auf die IT-Infrastruktur, finanzielle Ressourcen oder die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter*innen.
Human in the Cockpit – Menschen werden stärker ins Zentrum der KI-basierten Übersetzungsworkflows rücken. Waren Übersetzer*innen bisher in Form des Human in the Loop etwa für das Post-Editing vordefinierter maschineller Übersetzungen zuständig, soll der neue Human in the Cockpit moderne Sprachtechnologien selbst interaktiv einsetzen können, um individuell Einfluss auf den Output nehmen und Prozesse effizient gestalten zu können. Durch den technologischen Wandel ändern sich auch die Anforderungen an heutige und zukünftige Sprachexpert*innen. Diese Entwicklung erkennen auch die einschlägigen Hochschulen und passen ihre Studiengänge und Kursangebote entsprechend an. So sind Prompt Engineering, Sprachtechnologien oder Informationsmanagement wichtige Schwerpunkte, die wir künftig häufiger auf den Lehrplänen zu sehen bekommen werden.
Sie finden dieses Thema spannend? Dann freuen Sie sich auf unser für Anfang 2025 geplantes STAR-Webinar. Darin informieren wir Sie über aktuelle Trends und unsere neuesten technologischen Entwicklungen.
Posted on: Oktober 28th, 2024 by Frank Wöhrle No Comments
Kann die KI helfen, hochwertige Inhalte in jeder Sprache zu erstellen und dabei Unternehmenssprache und Besonderheiten einhalten?
Heute führen wir ein Interview mit David Heider, dem Inhaber eines STAR-Partner-Tonstudios in Tschechien, um diese spannende Frage zu beleuchten: Kann die künstliche Intelligenz im Bereich der Video- und Audio-Produktionen effizient eingesetzt werden?
STAR: David, seit wann bietet ihr professionelle Audioproduktionen an?
Unser Tonstudio bietet seine Dienste seit 1999 an, und wir haben uns auf das gesprochene Wort spezialisiert. Wir decken zwei verschiedene Bereiche ab: erstens die „Unternehmenswelt“ mit Aufzeichnungen von Material für interne Zwecke wie E-Learnings. Dazu gehört auch die Lokalisierung von unternehmensinternen Systemen und Software. Das können entweder Schulungsmaterial oder verschiedene webbasierte Plattformen mit Sprachausgabe sein oder automatische Operatoren auf Ihrem Telefon, Navi usw. – kurz gesagt, verschiedene Anwendungen, bei denen wir den Ton häufig wortweise oder sogar Silbe für Silbe schneiden müssen und wo anschließend alles von einem System zu Sätzen und ganzen Nachrichten zusammengesetzt wird.
Der zweite Bereich bewegt sich mehr im künstlerischen Umfeld und umfasst u.a. Werbung und Werbevideos. Dieser unterscheidet sich von der erwähnten „Unternehmenswelt“ dadurch, dass es nicht nur um die Vermittlung von Inhalten geht, sondern vielmehr um eine Form, die Zuhörende ansprechen und attraktiv auf sie wirken soll. Wir brauchen hier also Profis, die sich künstlerisch ausdrücken und ihre Stimme gekonnt einsetzen können. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unser erster Aktionsbereich vor allem der Information dient. Hier geht es um Inhalte, wo die Nutzenden, um es etwas deutlicher zu sagen, keine große Wahl haben, da sie in der Regel zuhören müssen. Dahingegen zielen die künstlerischen Produktionen darauf ab, das „Publikum“ in irgendeiner Weise zu verführen, und zwar nicht nur inhaltlich, sondern auch formal.
STAR: Dies führt mich zwangsläufig zur nächsten Frage: Kann KI bei eurer Arbeit eingesetzt werden?
Die KI ist ein erstaunliches Werkzeug und bietet zahlreiche Vorteile. Wir brauchen uns zum Beispiel nicht mit einem Sprecher oder einer Sprecherin in Verbindung setzen und einen Termin vereinbaren; die KI ist jederzeit erreichbar.
STAR: Setzt ihr bereits KI ein?
Ja. Für die Aufbereitung und Produktion von Audio-Material setzen wir z.T. KI ein. Das Ganze hat aber auch eine Kehrseite. In den meisten Sprachen wirkt die KI -Stimme künstlich oder langweilig, vor allem nach längerem Hören.
STAR: Kann KI nicht intonieren?
Intonieren an sich ist meist nicht das Problem, aber bei der KI passiert das leider stereotyp, was wirklich ungünstig ist. Oft wird die Kernbotschaft nicht unterstrichen, die ein Mensch ja im Normalfall durch besondere Betonung ausdrückt. Und wenn man sich eine KI-Aufnahme anhört, hat man dieses sich wiederholende Klischee im Ohr, das mit der Zeit beginnt zu nerven, da man das Gefühl nicht los wird, dass es eigentlich nur „Copy-Paste“ ist. In der englischen Sprache finde ich es im Vergleich deutlich besser als in anderen Sprachen, da kann die KI mit variabler Intonation arbeiten und die Stimme sehr natürlich und lebendig wirken lassen, aber bei allen anderen Sprachen haben wir noch einen weiten Weg vor uns, bis das passiert. Aktuell klingen die anderen Sprachen noch sehr „plastisch“.
STAR: Gibt es weitere Nachteile von KI-Stimmen?
Es gibt noch einen zweiten Punkt, der meiner Meinung nach schwerwiegender ist, insbesondere beim E-Learning. Wie bei jeder KI hängt die Qualität des Ergebnisses von der Qualität des Inputs ab. Auch bei der Stimme muss man immer den Inhalt richtig vorbereiten. Vielleicht liest die KI nicht alle Abkürzungen richtig, wie sie in einer bestimmten Unternehmenskultur gelesen werden. Jedes Unternehmen hat einen bestimmten Firmenjargon, und die KI wird dies nicht berücksichtigen. Dies gilt auch für unterschiedliche Produktnamen, Ortsnamen oder Fremdwörter. Wenn im Englischen zum Beispiel französische Namen auftauchen, stellt sich die Frage, ob sie auf Französisch oder Englisch gelesen werden.
STAR: Wie lässt sich das erklären?
Nur die Mitarbeitenden eines Unternehmens sind mit der Unternehmenssprache wirklich vertraut und wissen, weshalb manchmal aus unternehmensinternen oder Marketing-Gründen von einer Sprachregel abgewichen wird. Die Hörenden sind Insider, d. h. sie wissen in der Regel Bescheid. Und die Unternehmen müssen konsequent sein, denn sonst klingt es in ihren Ohren fremd. Manchmal kann ein Begriff oder eine Abkürzung natürlich falsch verstanden werden, entweder phonetisch oder in Bezug auf den Namen, aber das ist einfach die Art und Weise, wie es in dem Unternehmen gemacht wird, und wir sollten es respektieren.
STAR: Welche weiteren Herausforderungen gibt es?
Abkürzungen und andere Besonderheiten sind eine große Herausforderung für die KI. Sie erfordern meistens viele Anpassungen und Korrekturen, was dazu führen kann, dass der Endpreis ähnlich hoch ist wie bei einem klassischen Voice-Over. Wir müssen einen Aussprachehinweis erstellen oder den Text so bearbeiten, dass er für die KI gut lesbar ist. Dies ist sehr zeitaufwendig, daher ist KI für ein einmaliges Projekt wenig sinnvoll. Darüber hinaus führen wir nach der KI zusätzlich ein Proof-Listening durch, d. h. ein Check-Listening.
STAR: Macht ihr bei menschlichen Sprecher*innen kein Proof-Listening?
Wenn wir bei der Aufnahme zusätzlich zum Sprecher oder zur Sprecherin zu zweit sind, machen wir das nicht mehr, weil wir während dieser Aufnahme alles hören und prüfen können. Die Ausnahme bilden Sprachen, die wir nicht verstehen, wie z. B. asiatische Sprachen. Aber im Falle der KI wissen wir nicht im Voraus, was sie weiß und lesen kann. Ich gebe Ihnen ein Beispiel: Nehmen Sie die Einheit „Megapascal“, abgekürzt mit „MPa“. Die KI kann sie als „em-pee-ah“ lesen, was für eine*n Techniker*in völliger Unsinn ist. Wir müssen also herausfinden, wie wir sie dazu bringen können, es richtig als „Megapascal“ zu lesen.
Manchmal kommt es vor, dass wir die Aufnahme durchgehen, sie uns richtig erscheint, aber dann findet der Kunde etwas, das nicht zu seiner Unternehmenskultur passt. Deshalb denke ich, dass KI zwar in bestimmten informativen Texten ein nützliches Werkzeug ist, das die Arbeit schneller und billiger machen kann, und ich empfehle es gerne, aber in den Händen eines unerfahrenen Benutzenden kann sich die KI sich unvorhersehbar verhalten, und das Endprodukt wird mehr Enttäuschung als Begeisterung über die eingesparten Ressourcen hervorrufen.
STAR: Gibt es einen finanziellen Unterschied?
Ja, durch den Einsatz von KI sinkt das Budget auf etwa die Hälfte oder zwei Drittel, da die Arbeit hauptsächlich von einer Maschine erledigt wird und keine Sprechprofis in den Prozess eingebunden sind.
STAR: Wie geht ihr vor, wenn eine Aufnahme nicht für KI geeignet ist?
Wir sind der Garant für Qualität, und wenn wir ernsthafte und berechtigte Zweifel daran haben, dass KI zum richtigen Ergebnis führt, informieren wir den Kunden. Kunden möchten aber auch persönliche Erfahrungen machen. Ich versuche dann zunächst, darauf hinzuweisen, nach dem Motto: „Seien Sie nicht enttäuscht, aber ich denke, dass KI für dieses spezielle Projekt nicht geeignet ist.“ Wenn ich das Gefühl habe, dass ich alles beschrieben habe, überlasse ich ihnen die Entscheidung. Aber in manchen Fällen ist sich der Kunde selbst unsicher und nimmt unsere Unterstützung dankbar an.
STAR: Vielen Dank, David, für diese äußerst interessante Diskussion über KI bei Audioaufnahmen.
KI-Stimmen sind noch nicht perfekt, und die menschlichen Stimmen gewinnen immer noch das Rennen. Sie sind in der Lage, Gefühle zu vermitteln und einen starken Eindruck zu hinterlassen. KI-Stimmen sind allerdings eine günstige Alternative. Lassen Sie sich gerne von uns beraten.
David Heider, Inhaber eines STAR-Partner-Tonstudios in Tschechien
Posted on: September 30th, 2024 by Frank Wöhrle No Comments
Seien Sie herzlich willkommen!
Es ist wieder soweit! Vom 5. bis 7. November findet mit der tekom Europas größte Tagung für Technische Kommunikation in Stuttgart statt.
Besuchen Sie uns in Halle C2 am Stand 2D13 und erfahren Sie mehr über unsere Sprachdienstleistungen, Enterprise-Technologien und neuesten Entwicklungen.
Ihr kostenloses Ticket zur tekom-Messe
Wir möchten Sie gerne zur tekom-Jahrestagung einladen. Füllen Sie einfach dieses Formular aus und wir übermitteln Ihnen umgehend Ihren persönlichen Messecode für die Registrierung.
Bitte beachten Sie: Der Messecode ist nur gültig für den Besuch der Messe. Das Messeticket ist nicht gültig für den Besuch der Tagung.
Wir freuen uns, Sie auf den tekom-Veranstaltungen im Oktober/November 2024 begrüßen zu dürfen!
STAR-Vorträge auf der tekom
KI im Content-Recycling: Effizienz und Anpassungsfähigkeit
In der Welt des Component Content Managements kann Künstliche Intelligenz einen Unterschied machen. Hilti, in Zusammenarbeit mit STAR und Amazon Web Services, hat das Claude-3 Modell von Amazon untersucht. Dieser Beitrag zeigt, wie KI die Wiederverwendung von Inhalten verbessern und Fragmente automatisch anpassen kann. Entdecken Sie die praktischen Ergebnisse und die Möglichkeiten für zukünftige Authoring Memories.
In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie mit KI beim Erstellen der technischen Dokumentation die Wiederverwendung steigern und damit Zeit und Kosten sparen können.
Dominik Faupel (Hilti Entwicklungsgesellschaft mbH) Dr. Matthias Gutknecht (STAR Group) Montag, 28. Oktober, 10:50 – 11:30 Uhr, Online, Technology Days
Sehen und Verstehen: Visuelle Vermittlung von Produktwissen
Visuelle Kommunikation prägt unseren Alltag durch Plattformen wie Snapchat, Instagram, YouTube und TikTok. Studien zeigen, dass Mitarbeiter Aufgaben mit visueller Kommunikation besser ausführen können, schneller arbeiten und weniger Fehler machen. Zudem bleiben visuelle Inhalte bleiben besser im Gedächtnis als Text. Neue Ansätze wie immersive Trainings mit 3D-Modellen und -Animationen sowie visuelle Fernunterstützung gewinnen an Bedeutung und werden in der Präsentation mit kurzen Beispielen vorgestellt. Diese Methoden bieten Vorteile wie standortunabhängiges Lernen und Unterstützung, schnellere Anpassungsfähigkeit und Kosteneffizienz. Visuelles Produktwissen vereinfacht die Arbeitsvorbereitung und -durchführung, reduziert Fehler und ermöglicht weltweite Unterstützung. Ein Anwendungsbeispiel illustriert, wie Virtual Reality Trainings von einem europäischen Unternehmen für weltweite Trainings von Technikern genutzt werden. Zum Schluss wird gezeigt, wie Visualisierungen synchron mit der redaktionellen Inhaltserstellung in der Autorenumgebung erstellt werden können.
Sprachmodelle (LLMs) bieten Anwender:innen von Sprachtechnologielösungen eine Vielzahl von Optimierungsmöglichkeiten. Im Vortrag zeigen wir Integrationsmöglichkeiten anhand konkreter Beispiele mit den Schwerpunkten Terminologie und Qualitätssicherung.
Bessere Benutzererfahrung und mehr Produktivität durch semantische Produktinformationen
Lernen Sie das leistungsstarke semantische Component Content Management von GRIPS kennen und wie es Inhalte präzise auf Benutzeranforderungen und Produktvariationen zuschneidet.
Einfach bessere Texte mit STAR GRIPS und Congree UCC
STAR und Congree präsentieren die neue STAR GRIPS-Schnittstelle: Entdecken Sie, wie Congree-Funktionen die Textqualität in Echtzeit sichern und durch moderne KI-Technologie die Effizienz Ihrer Texterstellung steigern.
Posted on: August 1st, 2024 by Frank Wöhrle No Comments
In der schnelllebigen Welt der Übersetzungs- und Lokalisierungsindustrie ist Effizienz der Schlüssel zum Erfolg. Eine Lösung, die dabei eine wichtige Rolle spielen kann, ist der Common Translation Interface (COTI) Standard, insbesondere in seiner hochentwickelten Form als COTI Level 3. Aber was genau verbirgt sich hinter diesem Standard und wie kann er Übersetzungsprozesse beschleunigen?
Was ist der COTI-Standard?
Der Common Translation Interface (COTI) Standard wurde speziell für die Übersetzungs- und Lokalisierungsindustrie entwickelt, um die Interoperabilität zwischen verschiedenen Softwaretools und Systemen zu verbessern. Der COTI-Standard definiert ein herstellerunabhängiges Format für den Austausch von Daten zwischen Translation Memory Systemen (TMS) und Redaktionssystemen, wie Content Management Systemen (CMS) und anderen Tools, die in der Branche verwendet werden.
Höherer COTI-Level, höhere Automatisierung
COTI Levels bauen aufeinander auf und bieten verschiedene Stufen der Integration und Automatisierung:
Level 1 – Core Features: Übersetzungsdaten werden in einer definierten Struktur gespeichert, als ZIP-Datei mit der Endung .coti komprimiert und mit Meta-Informationen angereichert. Der Datenaustausch erfolgt manuell, doch durch die Meta-Informationen und fixe Struktur lassen sich die Pakete vom empfangenden System leicht interpretieren.
Level 2 – Extended Features: Hier wird der Transfer der COTI-Datenpakete automatisiert. Das Redaktionssystem erzeugt ein Paket, das automatisch von einem TMS erkannt und importiert wird, sobald es in einen gemeinsamen Austauschordner (Hotfolder) gelegt wird, der permanent überwacht wird. Meta-Informationen ermöglichen dem empfangenden System beispielsweise eine automatisierte Auftrags-Anlage.
Level 3 – Expert Features: Die höchste Stufe der Integration bietet eine vollautomatisierte Datenübertragung zwischen den Systemen. Es ist keine manuelle Erstellung oder Überwachung von Paketen mehr nötig. Stattdessen erfolgt der Austausch von Übersetzungsdaten und Meta-Informationen über eine API-Schnittstelle zwischen Redaktionssystem und TMS. Neben den Übersetzungsdaten können so auch Statusinformationen wie z.B. der Übersetzungsfortschritt übermittelt werden.
Vorteile der Vollautomatisierung mit COTI Level 3
Die Implementierung von COTI Level 3 bringt zahlreiche Vorteile mit sich, die den Übersetzungsprozess erheblich verbessern können:
Schneller Datenaustausch: Durch die vollautomatisierte API-Schnittstelle werden Übersetzungsdaten nahtlos und ohne Verzögerungen zwischen Systemen ausgetauscht.
Effizienzsteigerung: Große und komplexe Übersetzungsprojekte können effizienter bearbeitet werden, da keine manuellen Schritte mehr erforderlich sind.
Rund-um-die-Uhr-Betrieb: Die Automatisierung ermöglicht einen kontinuierlichen Betrieb ohne menschliche Intervention, was zu einer rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit der Übersetzungsdaten führt.
Sicherheit: Durch die Eliminierung manueller Schritte wird das Risiko menschlicher Fehler minimiert, was einen sichereren Datenaustausch gewährleistet.
Zeit- und Kostenersparnis: Die Vollautomatisierung führt zu einer signifikanten Zeitersparnis und reduziert gleichzeitig den operativen Aufwand und die Kosten für Übersetzungsprojekte.
Fazit
Die Einführung von COTI Level 3 markierte einen bedeutenden Fortschritt in der Übersetzungsbranche, der nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch die Qualität und Zuverlässigkeit der Übersetzungsprozesse verbessert. Durch die nahtlose Integration und automatisierte Datenübertragung können Unternehmen ihre globale Reichweite erweitern und gleichzeitig Zeit und Ressourcen sparen.
Aktuell können folgende Redaktionssyteme COTI-Pakete verschiedenster Levels ausspielen:
Mit dem Translation Memory-System STAR Transit NXT und unserer Workflow-Lösung STAR CLM bieten wir Ihnen Anbindungen auf allen 3 Levels, um optimal, sicher und schnell Daten auszutauschen und Übersetzungsprozesse zu beschleunigen.
Wir verarbeiten Ihre COTI-Pakete automatisiert mittels STAR CLM!
Posted on: April 18th, 2024 by Frank Wöhrle No Comments
Die perfekte Synergie für weltweit bessere Reichweite
Mehrsprachigkeit und SEO gehen Hand in Hand – wenn’s der Profi macht. STAR Deutschland und die netzgefährten laden Sie herzlich zu einer neuen Reise durch die SEO-Welt ein.
Zusammenspiel zwischen SEO und Mehrsprachigkeit, KI und Mensch
Erfahren Sie, worauf es bei Keywords und Content Creation ankommt, und wo die KI unterstützen kann! Das weltweit erfolgreiche Zusammenspiel von SEO und Übersetzung, KI und Mensch.
Kostenloses Webinar für geballtes SEO-Wissen
Das Webinar richtet sich an Mitarbeitende aus den Bereichen Marketing & Kommunikation, Produktmanagement und Vertrieb, die sich geballtes SEO-Wissen zu den Themen Keyword-Recherche und -Analyse sowie Content Creation wünschen. Die Teilnahme ist kostenfrei.
Posted on: März 11th, 2024 by Frank Wöhrle No Comments
Die sog. Large Language Models (LLMs) könnten zu einem starken Bindeglied zwischen Mensch und Maschine im Rahmen von Sprachprozessen werden.
Doch wo genau liegen die Vorteile dieser Technologie?
Dieser und weiteren wichtigen Fragen geht unser MT-Experte Julian Hamm im Rahmen des TechTalks „LLM Use Cases in Language Services“ von lingo systems nach und gewährt Einblicke in die Welt der Sprachtechnologien und CAT-Tool-Entwicklung.
Neugierig geworden?
STAR und lingo systems laden zum TechTalk ein
Sichern Sie sich jetzt Ihr kostenloses Ticket und seien Sie am 13.03.24 von 15 bis 16.30 Uhr live dabei. Der TechTalk findet auf Englisch statt.
