KI-basierte Content- und Sprachlösungen

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Technologiebasierte Exzellenz
Nutzen Sie KI für effizienteren und genaueren Content sowie kürzere Bearbeitungszeiten und verbesserte Skalierbarkeit.

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Empowerment für Ihr Unternehmen

Unsere Technologieexperten und Linguisten passen KI-Lösungen für maximalen Impact an Ihr Geschäftsumfeld an.

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Datenschutz im Fokus
Ihr Content und Ihre Daten sind durch Verschlüsselungsprotokolle, sichere Speicherlösungen, Zugriffskontrollen und die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften optimal geschützt.

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KI-gestützte maschinelle Übersetzung

Entdecken Sie die neusten KI-Anwendungen für Natural Language Processing (NLP) und neuronale maschinelle Übersetzung (NMT).

Konnektivität und API-Integration

Nutzen Sie Ihre bestehende Infrastruktur und erleben Sie die Vorteile einer umfassenden Automatisierung, optimaler Effizienz und reduzierter menschlicher Touchpoints.

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TMS-Tools und Beratung

Wir helfen Ihnen, die beste Plattform für Ihre Übersetzungsprozesse zu finden, um Projektmanagement, Ressourcenverwaltung, Collaboration und Qualität zu optimieren.

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Acolad-Portal

Reibungslose Zusammenarbeit aller Übersetzungs-Stakeholder dank benutzerfreundlicher Oberflächen und ständiger Erreichbarkeit.

Maschinelle Übersetzung

KI-gestützte maschinelle Übersetzung unter Einsatz modernster Algorithmen, neuronaler Netzwerke und umfangreicher Sprachdatensätze sorgt für schnellere, präzisere und flüssigere Übersetzungen.

Automatisierte Transkription dank KI

Die Verwendung von Spracherkennungstechnologie und künstlicher Intelligenz (KI) bei der Transkription führt zu einem kürzeren und effizienteren Prozess für eine schnellere Content-Indexierung und eine bessere Durchsuchbarkeit.

Natural Language Processing (NLP)

KI-basierte NLP-Services helfen, Informationen zu sammeln, Sentiment-Analysen durchzuführen und Content zu kategorisieren. Außerdem ermöglichen sie eine sprachspezifische Verarbeitung für eine effektive Content-Lokalisierung.

KI-basierte Content-Erstellung

KI-Systeme helfen bei der Erstellung von Content, der auf vordefinierten Regeln oder Vorlagen bzw. Machine-Learning-Algorithmen basiert. Dazu zählen zum Beispiel Artikel, Produktbeschreibungen, Werbetexte und andere schriftliche Inhalte.

„Noch nie in der Geschichte des PIC gab es so viele Innovationen durch den durchdachten Einsatz von KI und den Fokus auf Konnektivität, Recruitment, LQA sowie Video- und Content-Analyse. Ich danke allen, die diese Innovationen möglich gemacht haben.“

Dave Ruane
Vorsitzender der LocWorld Process Innovation Challenge

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Content-Optimierung

KI-Tools können Suchbegriffe und Überschriften vorschlagen, Meta-Tags optimieren und Content für mehr organische Sichtbarkeit strukturieren, und so Ihr Ranking in Suchmaschinen verbessern.

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Prozess- und Workflow-Automatisierung

Mit KI-gestützter Workflow-Automatisierung und -Optimierung können Sie umfangreichen mehrsprachigen Content besser verwalten, ohne dabei in den verschiedenen Sprachen auf Qualität verzichten zu müssen.

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Qualitätssicherung in der Übersetzung

Intelligente Tools zur Sicherung der Sprachqualität erkennen mögliche Fehler, Inkonsistenzen und Grammatikprobleme und überprüfen die einheitliche Nutzung der Terminologie in den verschiedenen Sprachen.

Qualitätssicherungslösung arrow_right_alt

Unser KI-Team erklärt Ihnen in einem persönlichen Beratungsgespräch, wie Sie mit KI mehr Geschäftserfolge erzielen können.

Kontaktieren Sie uns

Kann KI zur Automatisierung der Content-Erstellung genutzt werden?

Ja. Auf der Grundlage von NLG-Algorithmen (Natural Language Generation) kann KI Texte erzeugen, die sich kaum von Humantexten unterscheiden. Mit einigen Einschränkungen können damit Artikel, Berichte, Produktbeschreibungen und vieles mehr erstellt werden.

Welche Vorteile bietet die KI bei der Content-Erstellung?

KI erhöht die Effizienz, Skalierbarkeit und Produktivität. Sie erzeugt personalisierten Content, optimiert die SEO-Elemente, verbessert die Lesbarkeit für unterschiedliche Zielgruppen und steigert die Content-Performance durch datenbasierte Einblicke.

Kann KI die User Experience personalisieren?

Bis zu einem gewissen Grad ja. Durch die Analyse von Benutzerdaten sowie Verhaltensmustern und -vorlieben liefern KI-Systeme Empfehlungen für eine Personalisierung des Contents, die Benutzerinteressen berücksichtigen und im Ergebnis die Kundenbindung und -zufriedenheit erhöhen.

Welche Risiken gibt es bei KI-generiertem Content?

Es kann zu ethischen Problemen wie Voreingenommenheit und mangelnder Transparenz kommen. Außerdem gibt es Bedenken, dass KI-generierter Content irreführend oder nicht mehr von menschlichem Content zu unterscheiden ist. Um diesen Risiken zu begegnen, sind eine sorgfältige Überprüfung, die Entwicklung ethischer Richtlinien und die transparente Kennzeichnung von KI-generiertem Content erforderlich.

Kann das Natural Language Processing (NLP) die Content-Analyse verbessern?

Mittels NLP-Techniken sind Maschinen in der Lage, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Das erleichtert Sentiment-Analysen, Topic Extraction, Content-Kategorisierung und Sprachverständnis. Der Content ist besser zu verstehen und ermöglicht umfangreiche Content-Analysen.

Welche Rolle spielt die KI bei Übersetzung und Lokalisierung?

KI spielt eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, Übersetzungen genauer, schneller und konsistenter zu machen. Sie unterstützt menschliche Übersetzer:innen durch die Automatisierung von Aufgaben. Wichtige Stichworte sind maschinelles Übersetzen, Post-Editing, Terminologie-Management und Qualitätssicherung.

Wie genau sind die Ergebnisse KI-gestützter maschineller Übersetzung (MÜ)?

Die maschinelle Übersetzung hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht, vor allem durch die sogenannten NMT-Modelle (Neural Machine Translation). Allerdings ist oft noch die Nachbearbeitung durch menschliche Übersetzer:innen erforderlich (das sogenannte Post-Editing), um Genauigkeit und Textfluss zu gewährleisten.

Kann die KI menschliche Übersetzer:innen ersetzen?

Die KI dient mehr der Unterstützung menschlicher Übersetzer:innen und soll sie nicht ersetzen. Mit Blick auf kulturelles Verständnis, Kontext und Kreativität sind Humanübersetzer:innen unverzichtbar, wenn das Ergebnis hochwertig sein soll.

Wie unterstützt die KI das Terminologie-Management?

KI-Systeme können Terminologie automatisch aus umfangreichen Inhalten extrahieren und organisieren. Die daraus resultierenden Terminologie-Datenbanken werden in Übersetzungs-Tools integriert, die Übersetzer:innen dann relevante Begriffe vorschlagen.

Welche Vorteile bietet die KI bei der übersetzungsbezogenen Qualitätssicherung?

KI-Tools können Übersetzungsfehler, Inkonsistenzen und Formatierungsfehler erkennen, auf mögliche Probleme hinweisen und den Aufwand für Korrekturlesen und Qualitätssicherung minimieren. Doch auf die Überprüfung durch Humanübersetzer:innen kann auch weiterhin nicht verzichtet werden, wenn es um höchste Qualitätsanforderungen geht.

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Sind mit KI kulturell angepasste Übersetzungen möglich?

KI-Systeme können kulturelle Nuancen erkennen, aber eine wirkliche kulturelle Adaption erfordert menschliches Wissen und ein tiefes Verständnis für die Zielkultur und die jeweiligen lokalen Trends. KI kann die unzähligen Feinheiten einer Sprache und einer Kultur nie wirklich erfassen und auch keine kontextspezifischen Überlegungen anstellen.

Wie kann die KI bei Lokalisierungsprojekten eingesetzt werden?

KI-Systeme können repetitive Aufgaben wie Formatumwandlung, Textextraktion und Content-Segmentierung automatisieren und dadurch Übersetzung, Post-Editing und Qualitätssicherung beschleunigen. So kann mehr Content in kürzerer Zeit bearbeitet werden, um zeitkritische Termine einzuhalten.

Unterstützt die KI Spracherkennung und Transkription?

Ja. KI-gestützte Spracherkennungssysteme wandeln gesprochene Sprache automatisch in geschriebene Texte um. Das ist wichtig für Transkription, Untertitelung, Voiceover-Lokalisierung und andere Prozesse bei der Multimedia-Lokalisierung.

Wo liegen die Grenzen von KI bei Lokalisierung und Übersetzung?

Trotz unverkennbarer Fortschritte stößt die KI bei komplexen, spezifischen Inhalten, idiomatischen Ausdrücken, kulturellen Bezügen und kontextabhängigen Auslegungen immer noch an Grenzen. Menschliche Expertise ist für hochwertige Übersetzungen weiterhin unverzichtbar.

Was ist ein Sprachmodell?

Ein Sprachmodell (Language Model, LM) ist ein mathematisches Konstrukt, bei der linguistische Fähigkeiten mittels komplizierter Berechnungen imitiert werden.

Sind alle LMs gleich?

Nein, es gibt unterschiedliche LMs für verschiedene Zwecke. Einige dienen als Modell für nachgeordnete Aufgaben, andere können das nächste Wort in einer Sequenz vorhersagen, wie es zum Beispiel bei Smartphone-Tastaturen der Fall ist.

Was ist ein LLM?

LLM steht für „Large Language Model“. Solche Modelle verfügen über unzählige Parameter in den zugrundeliegenden neuronalen Netzen. „Large“ bezieht sich bis zu einem gewissen Grad auch auf die Datenmenge, mit der diese Modelle trainiert wurden.

Wie kann ich mir die Größe eines LLM vorstellen?

„Normale“ Modelle für die maschinelle Übersetzung nutzen zwischen 100 und 300 Millionen Parameter. Bei LLMs sprechen wir von mehreren Milliarden (GPT3 zum Beispiel verfügt über 175 Milliarden Parameter).

Welche Rolle spielt „Größe“ bei LLMs?

Je mehr Parameter genutzt werden, desto mehr „Wissen“ kann das Modell aus den Beispielen generieren, mit denen es trainiert wurde. Auch im Hinblick auf Rechenkosten (und Effizienz, Latenz usw.) spielt sie eine wichtige Rolle.

Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist eine spezifische „Version“ von GPT3 (jetzt 4), einem der derzeit leistungsstärksten kommerziell verfügbaren LLMs. Dieses System wurde mit einer Methode namens „Reinforcement Learning with  Human Feedback“ (RLHF) trainiert. Dabei „leiten“ menschliche Annotatoren das Modell zum gewünschten Verhalten.

Wie führt ChatGPT ein „Gespräch“?

In den meisten Fällen gibt das System lediglich vor, ein Gespräch zu führen, indem es sogenannte Kontextfenster nutzt. Im Grunde wird die gesamte Konversation wiederholt mit den verschiedensten Änderungen durchgespielt, damit das Modell Zugang zum gesamten Kontext hat.

Können LLM das Internet durchsuchen wie Bing oder Google?

Nein, LLMs (Large Language Models) wie GPT3 haben keinen direkten Zugang zu Suchmaschinen wie Bing oder Google. Sie werden mit großen Datenmengen aus dem Internet trainiert, aber sie sind nicht in der Lage, das Internet aktiv zu durchsuchen oder Echtzeitsuchen durchzuführen. Ihre Antworten basieren auf Mustern und Informationen, die sie aus den Trainingsdaten generieren.

Kann man dem von LLMs generierte Content vertrauen?

Nicht völlig. Diese Modelle sind hervorragend in der Lage, Sätze zu bilden, doch die inhaltliche und sachliche Richtigkeit ist nicht unbedingt gegeben.

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