2025-11-21

AI-Übersetzungsplattform vs. Tool: Warum Teams mehr als nur Automatisierung brauchen

Warum echte Unternehmensübersetzung nicht nur KI-Automatisierung, sondern auch Integration, Governance und menschliche Kompetenz erfordert.
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Die neue KI-Übersetzungslandschaft verstehen

ChatGPT, Claude, Gemini; sogar Google Translate oder DeepL. Diese Tools machen es einfacher denn je, Inhalte sofort zu übersetzen. Sie sind zwar leistungsfähig, aber für manche Anwendungsfälle können sie in ihrer Einfachheit trügerisch sein, insbesondere für Unternehmensanwender.

Vielleicht experimentieren Sie, Ihre Marketing- oder Produktteams bereits mit KI-Übersetzungstools zur Selbstbedienung und erzielen damit schnelle Ergebnisse für schnell umsetzbare Inhalte. Dennoch stoßen Sie und Ihr Team oft an Grenzen: uneinheitlicher Ton, Lücken in der Governance, mangelnde Integration und fehlende Qualitätskontrolle.

"Übersetzung ist nie eine isolierte Dienstleistung. Es ist nur ein Schritt in einem umfassenderen Content-Management-Prozess. Um die Bedeutung konsistent zu halten, braucht man eine Plattform, die all diese Schritte miteinander verbindet, und nicht nur ein Tool, das einen Schritt ausführt", sagt Leena Peltoma, Global Solutions Manager bei Acolad.

Mit Hilfe von Leenas Fachwissen aus ihrer praktischen Arbeit bei der Entwicklung von Acolads KI-gestützter Inhaltsplattform Lia werfen wir hier einen Blick auf den entscheidenden Unterschied zwischen Übersetzungstools und KI-Übersetzungsplattformen und darauf, wie das Plattformdenken den Umgang mit mehrsprachigen Inhalten zukunftssicher machen kann.

Schlüsselthemen

Vom Werkzeug zur Plattform: Den Unterschied verstehen

Taktische Werkzeuge vs. strategische Plattformen

KI-Übersetzungstools sind taktisch, d. h. für unmittelbare Bedürfnisse wie die Übersetzung einiger Absätze oder die Erstellung eines mehrsprachigen Entwurfs konzipiert. Sie sind großartig für die Erkundung, aber es fehlt ihnen an Tiefe.

Plattformen hingegen sind strategisch. Sie verbinden Übersetzung, Terminologieverwaltung, Überprüfungsworkflows und Data Governance in einem Ökosystem. Sie sind für den unternehmensweiten Einsatz konzipiert und stellen sicher, dass jedes übersetzte Asset mit der Marke, den Compliance-Standards und den Unternehmenszielen übereinstimmt.

"In einer Plattformumgebung ist die Übersetzung kein nachträglicher Einfall. Es ist in den Arbeitsablauf integriert, so dass linguistische Ressourcen - von Terminologiedatenbanken bis zu Tonleitfäden - automatisch auf alle Inhalte angewendet werden."

Leena Peltomaa

Das verborgene Risiko der DIY-KI-Übersetzung

Fragmentierte Tools, fragmentierte Markenstimme

Wenn Sie KI-Tools unabhängig von öffentlichen Modellen verwenden, verlieren Sie oft die Kontrolle über Markenton und Terminologie. Und wenn Unstimmigkeiten erst einmal auf verschiedenen Märkten auftreten, ist es kostspielig, sie wieder rückgängig zu machen.

Wenn beispielsweise ein regionales Marketingteam Kampagnenslogans schnell mit einem öffentlichen KI-Tool übersetzt, könnte das System anerkannte Terminologie ignorieren oder kulturelle Nuancen übersehen. Das Ergebnis können widersprüchliche Slogans oder sogar unbeabsichtigte Fehlübersetzungen sein, die dem Image der Marke schaden. Ohne ein gemeinsames Glossar oder mehrsprachige Markenrichtlinien ist es unmöglich, sicherzustellen, dass jeder Markt mit der gleichen Sprache kommuniziert oder die Unternehmensstandards einhält.

Diese Ungereimtheiten sind nicht nur stilistischer Natur, sondern bergen auch Risiken für die Unternehmensführung und die Einhaltung von Vorschriften. Jedes Mal, wenn ein Teammitglied ein öffentliches Tool verwendet, besteht die Gefahr, dass vertrauliche Daten oder Fehler, die gegen interne Inhaltsrichtlinien verstoßen, preisgegeben werden. Deshalb ist bei der Unternehmensübersetzung mehr als nur Schnelligkeit gefragt. Dies erfordert Systeme, die Werkzeuge zur Verknüpfung von Fachwissen mit zusätzlichen Verbesserungen wie menschlicher Überprüfung, Qualitätsmetriken und zentraler Steuerung einbetten.

Deshalb kann die Verwendung des richtigen Tools oder die Zusammenarbeit mit einem Experten für die Implementierung einer KI-Übersetzungsplattform helfen. Leena bietet eine treffende Analogie:

"Wenn ein Anwalt und ein Laie beide ChatGPT nach einer Rechtsauskunft fragen, wird der Anwalt bessere Ergebnisse erzielen, weil er weiß, wie er fragen muss. Das Gleiche gilt für die Übersetzung. Ohne sprachliche Kompetenz besteht die Gefahr, dass der Sinn verloren geht".

Leena Peltomaa

Die Lücke bei Governance und Compliance

Der unkontrollierte Einsatz von KI-Übersetzungswerkzeugen kann auch ernsthafte Risiken für die Unternehmensführung und die Regulierung mit sich bringen.

Über die Genauigkeit hinaus bedeutet Governance, dass jeder Schritt des Übersetzungsprozesses nachvollziehbar und kontrollierbar sein muss: von der Art und Weise, wie Daten erfasst und gespeichert werden, bis hin zu den Personen, die Zugriff darauf haben, und der Art und Weise, wie die Ergebnisse geprüft werden. Unternehmen, die in einigen Märkten tätig sind, benötigen jetzt dokumentierte Verantwortungsketten, aus denen hervorgeht, welche Inhalte von KI generiert und welche von Menschen überprüft wurden, und wie sprachliche Werte geschützt werden.

Compliance-Rahmenwerke wie ISO 17100 und ISO 27001 sowie regionale Vorschriften wie das EU-KI-Gesetz verlangen jetzt nachweisbare Transparenz. Dazu kann gehören, dass man weiß, welche Modelle verwendet werden, wie die Trainingsdaten beschafft werden und wie Verzerrungen oder Sicherheitsrisiken gemindert werden.

Ohne ordnungsgemäße Aufsicht und Governance-Kontrollen riskieren Unternehmen nicht nur Ungenauigkeiten, sondern auch Verstöße gegen den Datenschutz, den Missbrauch von geistigem Eigentum und Rufschädigung - ein ernstes Problem beim Umgang mit sensiblen oder für die Öffentlichkeit bestimmten Inhalten.

"Unternehmen beginnen erst jetzt zu erkennen, wie viel sie über Trainingsdaten, Transparenz und die Nachverfolgung des KI-Einsatzes wissen müssen, insbesondere angesichts von Vorschriften wie dem EU-KI-Gesetz."

Leena


Leena Peltomaa
Global Solutions Manager, Acolad

Der Mensch in der KI-Schleife

Kompetenz an beiden Enden des Workflows

Selbst in KI-gesteuerten Workflows kann menschliches Fachwissen unersetzlich sein, und zwar nicht nur für die Qualitätskontrolle des Endprodukts. Experten sind entscheidend dafür, dass sich Ihre Übersetzungsplattform effektiv in die Arbeitsweise Ihrer Teams integrieren lässt.

Hinzu kommt die ständige Arbeit an der Abstimmung und Verfeinerung der Prompts und Modelle, um die beste Ausgabe in jeder Sprache zu gewährleisten. Und schließlich sollten geschäftskritische und öffentlichkeitswirksame Inhalte immer von menschlichen Sprachexperten überprüft werden.

All diese Schritte können sehr schwierig umzusetzen sein, wenn die Kollegen ihre eigenen Ad-hoc-Übersetzungswerkzeuge verwenden. Eine einfache Möglichkeit, die Vorteile von menschlichen und KI-Workflows zu integrieren, kann jedoch ein erfahrener Partner sein, der über das Wissen bei der Entwicklung, Implementierung und Verfeinerung einer KI-Übersetzungsplattform verfügt.

"Der menschliche Beitrag ist am Anfang entscheidend - bei der Definition der Eingabeaufforderung, der Trainingsdaten und des Kontexts - und am Ende bei der Validierung, dass die Ausgabe wirklich funktioniert.

Leena Peltomaa

Qualität, Effizienz und langfristiger Gewinn

Die Macht der KI-Übersetzungsplattform: Automatisierte Qualitätsbewertung

Während Kosten und Geschwindigkeit offensichtliche Vorteile sind, kann die Qualität ein echtes Unterscheidungsmerkmal sein.

Richtig geschulte und überwachte KI-Systeme sind in der Lage, die Konsistenz zu verbessern, Terminologie sofort abzurufen und den Markenton präzise anzuwenden. Moderne Übersetzungsplattformen verbessern dies noch durch automatische Qualitätsprüfungen und Bewertungsfunktionen, die kontinuierlich die Genauigkeit der Ausgabe, die Einhaltung des Stils und die Verwendung von Terminologie messen.

Diese Metriken können Abweichungen in Echtzeit aufzeigen und die Daten an menschliche Prüfer oder Umschulungsschleifen weiterleiten. Im Laufe der Zeit hilft die automatische Bewertung den Teams, Qualitätstrends zu erkennen, wiederkehrende Probleme zu identifizieren und Modellaufforderungen oder Terminologielisten für bessere Ergebnisse zu verfeinern. Doch ohne Governance können selbst diese automatisierten Systeme schnell nachlassen und unkontrollierte Fehler produzieren, die dem Ruf und dem Vertrauen schaden.

"Seit Jahrzehnten ist die Qualität von Übersetzungen eine ständige Herausforderung. Die KI gibt uns endlich die Chance, echte Fortschritte zu machen, aber nur, wenn wir wissen, wie wir sie steuern können.

Leena Peltomaa

Von der Effizienz zur Innovation

Wenn Unternehmen die Übersetzung innerhalb einer Plattform zentralisieren, sparen sie nicht nur Zeit, sondern erschließen sich auch neue Möglichkeiten. Integrierte Analysen, Qualitätsbewertungen und Workflow-Automatisierung ermöglichen es den Teams, Inhalte global und nicht reaktiv zu planen.

Wenn wir uns ansehen, wie sich KI-Übersetzungsplattformen weiterentwickeln, werden sie in der Lage sein, domänenspezifische kleine Sprachmodelle (Small Language Models, SLMs) zu integrieren, um Nischenthemen und Sprachen mit geringen Ressourcen besser behandeln zu können. Damit könnte ein traditioneller Nachteil des Einsatzes von LLMs zur Übersetzung von Sprachen mit geringen Ressourcen behoben werden, da ihnen einfach die für eine qualitativ hochwertige Ausgabe erforderlichen Trainingsdaten fehlen.

"Der nächste Schritt sind maßgeschneiderte Modelle, die auf der Grundlage Ihrer Domänendaten trainiert werden. Sie werden der Schlüssel zu Qualität und Differenzierung sein".

Leena Peltomaa

Auf dem Weg zur vernetzten KI-Übersetzung

Bei der Zukunft der KI-Übersetzung geht es nicht um mehr Tools. Es geht um intelligentere Ökosysteme. Plattformen wie Lia sind auf diesen Wandel ausgerichtet. Sie verbinden Automatisierung, Governance und menschliches Fachwissen in jedem Content-Workflow.

Für Unternehmen bedeutet das weniger Silos, mehr Konsistenz und eine bessere Kontrolle über die Einhaltung von Vorschriften und die Qualität. Das ist der Unterschied zwischen dem Übersetzen in großem Maßstab und der Skalierung durch Übersetzung.

Wichtige Erkenntnisse

  • Denken Sie über Werkzeuge hinaus: Betrachten Sie die KI-Übersetzung als Teil eines vernetzten Ökosystems, nicht als einmaliges Experiment.
  • Fachwissen einbinden: Ziehen Sie einen Partner in Betracht, der eine KI-Übersetzungsplattform von der Einrichtung bis zur Qualitätsprüfung anbieten kann.
  • Regieren Sie weise: Gewährleistung von Transparenz, Konformität und Rückverfolgbarkeit von KI-gestützten Inhalten.
  • Setzen Sie auf Qualität: Nutzen Sie Plattformen, die Qualitätskontrollen und Markenführung integrieren.
  • Bereiten Sie sich auf die Skalierung vor: Einführung von Systemen, die sich entwickelnde Arbeitsabläufe und bereichsspezifische Modelle unterstützen können.
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Häufig gestellte Fragen

Haben Sie noch Fragen zu KI-Übersetzungsplattformen?

Was ist der Hauptunterschied zwischen einem KI-Übersetzungstool und einer KI-Übersetzungsplattform?

Ein Tool übersetzt, während eine Plattform die Übersetzung als Teil eines integrierten Arbeitsablaufs verwaltet.

Warum ist ein KI-Übersetzungstool wie ChatGPT für die Übersetzung in Unternehmen nicht ausreichend?

Es kann an Governance, Terminologiekontrolle und Integration in Ihre Content-Workflows mangeln.

Welche Risiken entstehen, wenn Mitarbeiter öffentliche KI-Tools für Übersetzungen nutzen?

Sie können vertrauliche Daten preisgeben, die Konsistenz verlieren und gegen Compliance-Vorschriften verstoßen.

Was ist der Vorteil der plattformbasierten KI-Übersetzung?

Konsistenz, Qualitätskontrolle und Einhaltung der Vorschriften in großem Umfang.

Wie können KI-Übersetzungsplattformen dazu beitragen, die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten?

Sie lassen sich leichter in ISO-konforme Arbeitsabläufe integrieren und folgen gesetzlichen Rahmenbedingungen wie dem EU AI Act.

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