2025-11-28

Die wahren Metriken der KI-Übersetzung: Datengestützte Klarheit über Automatisierung

Wie können Sie sicher sein, dass der Einsatz von KI für Übersetzungen zuverlässig ist und nicht nur weitere Risiken mit sich bringt? Wir werfen einen Blick auf die wichtigsten Metriken und Anwendungsfälle, die die effektivsten Möglichkeiten zur Implementierung von KI-Übersetzung aufzeigen.

Ist die KI-Übersetzung zuverlässig genug für Unternehmensinhalte?

Die kurze Antwort lautet: Ja, aber nur, wenn Sie es regeln.

Wenn es um mehrsprachige Inhalte geht, kann die KI die Aufgabe erleichtern. Aber sich allein auf die KI zu verlassen, ist ein strategisches Risiko; man muss sie als Co-Pilot und nicht als Autopilot einsetzen. Es geht nicht nur um ein Ja oder Nein zu Geläufigkeit und Zuverlässigkeit, sondern um die Frage, wie man skalierbare Automatisierung von inakzeptablen kritischen Risiken trennen kann.

Seien wir ehrlich, Risiken gibt es überall, und auch Menschen machen Fehler.  Zum Beispiel, als HSBCs "Nimm nichts an" falsch übersetzt wurde, was ein Problem von 10 Millionen Dollar verursachte. Aus diesem Grund müssen wir das KI-Risiko quantifizieren, bevor wir einen Übersetzungsworkflow skalieren. In diesem Artikel werden reale Leistungsdaten aus Tausenden von ausgewerteten Segmenten verwendet, um zu zeigen:

  • wo AI sich wirklich auszeichnet,
  • wo sie immer noch Schwierigkeiten hat,
  • und wie man auf der Grundlage von Qualitätskennzahlen statt auf der Grundlage von Vermutungen sichere Entscheidungen treffen kann.

In dieser Einführung erfahren Sie mehr:

  • Warum Terminologie und Genauigkeit, nicht Stil, die Gefahrenzonen bei der KI-Übersetzung sind.
  • Wie KI die Übersetzungsleistung je nach Inhaltsbereich verschiebt .
  • Wie man ein datengesteuertes Governance-Modell für die KI-Übersetzung aufbaut.

Wie messen wir die Leistung von AI-Übersetzungen?

Um das Rätselraten bei der Einführung von KI zu beseitigen, konzentrierten wir uns auf die Erfassung von realen Daten und die Messung der Leistung. Genau das war unser Ziel, als wir vor 12 Monaten ein Pilotprojekt mit Lia starteten: die KI-Übersetzungsqualität in großem Maßstab zu analysieren und die Auswirkungen der Automatisierung zu quantifizieren.

Im Rahmen dieses Pilotprojekts haben wir über 4,5 Millionen Wörter in 125 Sprachpaaren in realen Unternehmensumgebungen aus den Bereichen Finanzen, Biowissenschaften, Technologie und Luxus verarbeitet. Diese Daten liefern uns harte Beweise dafür, wo KI einen ROI liefert und wo die Governance eingreifen muss.

AI-Übersetzungsleistung: Aufwand und Qualität

Die Daten bestätigen dies: Die Qualität der KI ist je nach Sprachenpaar sehr unterschiedlich. Die Effizienzgewinne sind bei Sprachen mit hohen Ressourcen am größten, während strukturell unterschiedliche oder ressourcenarme Sprachen immer noch erhebliche menschliche Unterstützung erfordern.

 

Sprachenpaar Qualitäts-Score Nachbearbeitungsaufwand AI-Umschulung
Englisch > Portugiesisch ⭐⭐⭐⭐⭐ Niedrig Nicht erforderlich
Englisch > Schwedisch ⭐⭐⭐⭐ Niedrig Nicht erforderlich
Englisch > Chinesisch ⭐⭐⭐ Hoch Empfohlen
Englisch > Koreanisch ⭐⭐ Sehr hoch Empfohlen

Was uns die Daten sagen:

  • Die meisten europäischen Sprachen erfordern nur minimale menschliche Bearbeitung (starke KI-Ausgabe).
  • Asiatische Sprachen erfordern ein hohes bis sehr hohes Maß an menschlicher Intervention, was bestätigt, dass die KI mit strukturell unterschiedlichen und ressourcenarmen Sprachpaaren Schwierigkeiten hat.  

Wo die KI-Übersetzung das höchste Risiko birgt: Terminologie und Genauigkeit

Unsere Analyse bestätigt auch einen weit verbreiteten Irrglauben: Die KI ist in der Regel fließend, aber oft unzuverlässig. Zu den häufigsten "leichten" Problemen gehören:

  • Stil - 31% aller Fehler
  • Geläufigkeit - 28% aller Fehler

Diese Fehler mögen zwar auffallen, führen aber nur selten zu einer Beeinträchtigung der Einhaltung der Vorschriften oder der Marke.

Das eigentliche Risiko liegt in der Terminologie und der Genauigkeit, die den Großteil der schweren und kritischen Fehler ausmachen. Hier stellt die KI das größte Risiko dar:

  • Terminologie (44%). Dazu gehören falsch übersetzte Produktnamen, Fachbegriffe oder juristische Formulierungen.
  • Genauigkeit (38%). Dies bedeutet, dass die Bedeutung verzerrt wird, wichtige Details ausgelassen werden oder Informationen hinzugefügt werden, die im Vergleich zur Quelle nicht beabsichtigt sind. 
Fehlerkategorie
Wichtig und kritisch
Geringfügig und neutral
________________________
Terminologie
44%
23%
Genauigkeit
38%
23%
Stil
8%
31%
Geläufigkeit
12%
28%
Fazit Roher KI-Output ist für unternehmenskritische oder regulierte Inhalte ohne menschliche Validierung nicht sicher.

"Die größten Risiken bei der KI-Übersetzung sind nicht Stil oder Sprachgewandtheit, sondern Terminologie und Genauigkeit. Diese wichtigen Fragen wirken sich auf die Bedeutung, die Einhaltung der Vorschriften und das Vertrauen in die Marke aus.

Petra Angeli Porträt


Petra Angeli
Leiter der Abteilung Globale Lösungen, Acolad

Der Inhaltsbereich ist wichtig: Technisch vs. Kreativ

Die Leistung von AI ist nicht einheitlich. Abgesehen von den Risiken in Bezug auf Terminologie und Genauigkeit hängt dies stark vom Bereich des Quellinhalts ab. Wir haben genau ermittelt, welche Inhalte sich für eine hohe Automatisierung eignen und welche menschliche Expertise erfordern. Die folgende Tabelle zeigt, welche Übersetzungsmethode für jeden Inhaltsbereich am besten geeignet ist, indem sie die KI-Effektivität, den zu erwartenden Nachbearbeitungsaufwand und die wichtigsten zu beachtenden Risiken darstellt.

  AI-Übersetzung mit automatischer Optimierung Hybride AI-Übersetzung + menschliche Überprüfung Hybride oder menschliche Transkreation für den Markenton AI + Domänenexperte Linguist
Inhalt Bereich Technik IT & Software Kreativ (Luxus) Recht & Finanzen
AI-Eignungsbewertung ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
Nachbearbeitungsaufwand Minimal Niedrig Hoch Niedrig
Hochrisikobereiche Nicht signifikant Genauigkeit Terminologie, Genauigkeit, Stil Genauigkeit (Compliance)

Was dies für Ihre Inhalte bedeutet:

  • Technischer und strukturierter Inhalt - Ideal für hohe Automatisierung.
  • IT & Software - Automatisieren Sie den Großteil, kontrollieren Sie die Details.
  • Kreative und markenlastige Inhalte - Menschliches Fachwissen ist unerlässlich, wenn auch nicht unbedingt erforderlich. KI kämpft mit Tonfall, Nuancen und emotionaler Absicht.
  • Geregelte Inhalte (Recht, Finanzen) - Null Toleranz für Fehler; erfordert eine bereichsspezifische menschliche Überprüfung. 

 

AI ist Ihr Co-Pilot, nicht Ihr Autopilot

Die erfolgreichsten Unternehmen behandeln KI wie einen Co-Piloten, nicht wie einen Autopiloten. KI beschleunigt die Produktion, aber der Mensch sorgt für Bedeutung, Einhaltung und Vertrauen. Unser Pilotprojekt bestätigt die Effizienz dieses Hybridmodells:

  • 10-20% weniger Aufwand als bisher. Neuronale Maschinelle Übersetzung (NMT):
  • 40-50% weniger Aufwand als bisher. Professionelle Übersetzung

Effizienz ist real, aber nur in Verbindung mit den richtigen Leitplanken. Ihre KI-Übersetzungsplattform sollte Folgendes bieten:

  • Volle Transparenz und Kontrolle in jeder Phase.
  • Daten- und Terminologieabgleich für Genauigkeit.
  • Sicherheit auf Unternehmensniveau (private KI-Modelle, ISO-zertifiziert und GDPR-konform).

Mit diesem Co-Pilot-Ansatz eliminieren Sie das Chaos einer unkontrollierten KI und maximieren gleichzeitig Geschwindigkeit und Umfang.

Die wichtigsten Erkenntnisse für Ihre AI-Übersetzungsstrategie

Der Weg zur Skalierung mehrsprachiger Inhalte führt nicht über eine vollständige Automatisierung, sondern über eine intelligente, datengesteuerte Governance. Unsere Analyse beweist das:

  • Daten führen: Nur eine gemessene Leistung zeigt, wie gut die KI ist und wie die Ressourcen effektiv zugewiesen werden können.
  • Der Mensch im Kreislauf Wahrer Wert: Der Hauptwert des menschlichen Fachwissens liegt im Schutz mehrsprachiger Inhalte vor risikoreichen Fehlern (Terminologie und Genauigkeit), nicht in der Korrektur grundlegender Stil- oder Grammatikfehler.
  • Der Zweck des Inhalts ist entscheidend: KI eignet sich hervorragend für technische Inhalte, erfordert aber in kreativen und regulierten Bereichen erhebliche menschliche Eingriffe.
  • KI + menschliches Fachwissen: Nutzen Sie eine KI-Plattform, die den Fokus Ihrer Linguisten auf die hochwertige Validierung von Nuancen und Genauigkeit verlagert. 
colorful portraits of people surrounding the Acolad logo

Sind Sie bereit für die Einführung von KI-Übersetzungen mit bewährter Qualitätsleistung?

Häufig gestellte Fragen

Neu in der AI-Übersetzung? Wir haben Antworten für Sie.

Wie können Sie Qualität und Konsistenz bei der KI-Übersetzung sicherstellen?

Qualität und Konsistenz in der KI-Übersetzung werden erreicht, indem man über generische maschinelle Übersetzungsmodelle hinausgeht und aktiv sprachliche Ressourcen des Unternehmens als Kontext einbezieht. Durch diesen Prozess wird die KI-Ausgabe effektiv angepasst, um sicherzustellen, dass sie mit Ihrer spezifischen Marke, Domäne, Terminologie und Ihren Translation Memories (TM) übereinstimmt. 

Welche Inhalte sollten nicht rein durch KI übersetzt werden?

Inhalte, die ein hohes Maß an subjektiver Nuancierung, überzeugendem Tonfall oder rechtlicher/regulatorischer Präzision erfordern, sollten nicht ausschließlich von KI übersetzt werden. Unsere Daten zeigen, dass Luxus-, Kreativ-, Rechts- und Finanzinhalte aufgrund des Potenzials für größere Fehler in Bezug auf Genauigkeit und Terminologie das höchste Risiko darstellen. 

Was ist der Unterschied zwischen NMT und LLM-Übersetzung?

Bei der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) werden trainierte Modelle verwendet, die schnell und auf die Übersetzung zugeschnitten sind und oft eine vorhersehbare Qualität liefern. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind generativ, kontextbewusst und flüssig, können aber manchmal inkonsistente oder unvorhersehbare Ergebnisse liefern, was mehr menschliche Kontrolle erfordert.

Ergänzende Ressourcen