KI-Lokalisierung vs. traditionelle Lokalisierung

Wenn Sie Ihre Markenbotschaft in nur 10 Sprachen lokalisieren, können Sie 90 % Ihres Zielmarktes erreichen. Das ist beeindruckend, wenn man bedenkt, dass weltweit nicht weniger als 7.000 Sprachen gesprochen werden.

Aber selbst die Lokalisierung von Inhalten und Benutzererlebnissen in fünf Sprachen ist ein riesiges Unterfangen. Es geht oft darum, Hunderte von Seiten mit Website-Texten, Marketingmaterialien, Kopien der Benutzeroberfläche usw. anzupassen. Wie Sie wissen, erfordert dies eine beträchtliche Investition von Zeit, Geld und Mühe bei einem traditionellen Lokalisierungsansatz.

Was ist also der effizientere Ansatz und wie schneidet er im Vergleich zum traditionellen Prozess ab?

Was ist die Lokalisierung von künstlicher Intelligenz?

Bei der KI-Lokalisierung wird künstliche Intelligenz (KI) verwendet, um verschiedene Aspekte des Lokalisierungsprozesses durchzuführen und zu automatisieren. Bei der Lokalisierung handelt es sich um den Prozess der Anpassung der vollständigen Bedeutung eines Inhalts an eine neue Region oder Zielgruppe. Dies umfasst die Übersetzung, die zugehörige Bildsprache und kulturelle Elemente, die die Wahrnehmung Ihres Inhalts beeinflussen. Der Prozess ist allumfassend und beinhaltet die Anpassung der folgenden Punkte, um Klarheit sowie kulturelle Relevanz und Angemessenheit sicherzustellen:

• Sprache
• Messaging
• Stimme und Ton der Marke
• Visuals
• Benutzeroberflächen (für Websites, Web-Apps und Softwareanwendungen)
• Datums-, Zeit-, Mess- und Zahlenformate
• Währung und Zahlungsmethoden

Schauen wir uns an, wo künstliche Intelligenz hier ins Spiel kommt und wie sie von Vorteil ist.

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz bei der Lokalisierung?

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Maschinen oder Computersysteme, die in der Lage sind, menschliches Verhalten zu verstehen und nachzuahmen. Zwei seiner Hauptfunktionen sind:

1. Reduzierung der manuellen Arbeitsbelastung der Menschen, damit sie sich auf wichtige Aufgaben konzentrieren können, die menschliches Fachwissen erfordern
2. Ermöglicht eine schnellere und effizientere Ausführung von Prozessen

Im Bereich der KI gibt es drei Unterbereiche, die dies ermöglichen, unter anderem bei Lokalisierungsprojekten.

Die 3 Teilbereiche der KI und ihre Anwendungen in der Lokalisierung

Was umfasst KI und was sind einige ihrer Anwendungsfälle im Zusammenhang mit der Lokalisierung?

1. Maschinelles Lernen (ML): Algorithmen des maschinellen Lernens werden auf umfangreichen Datensätzen trainiert, die oft Millionen von Parametern enthalten. Sie nutzen das Gelernte, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, die denen eines Menschen ähneln – nur effizienter und in einigen Fällen genauer.

Algorithmen des maschinellen Lernens sind die treibenden Kräfte hinter Translation Memorys und anderen Funktionen, die häufig in Translation-Management-Systemen zu finden sind. Dazu gehören die automatisierten Qualitätsbewertungen von Smartling, die auf Probleme wie Ziel- und Quellinkonsistenzen, Begriffe auf der Blockliste, Rechtschreibfehler und mehr prüfen.

2. Deep Learning (DL): Deep Learning ist eine komplexere Form von ML, die es Computern ermöglicht, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Dies geschieht über neuronale Netze, die riesige Datenmengen verarbeiten, Muster erkennen und auf der Grundlage von Analysen Vorhersagen treffen oder geeignete Maßnahmen ergreifen können.

In der Lokalisierungsbranche ist die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) eine beliebte Anwendung von tiefen neuronalen Netzen. NMT-Engines können nicht nur die Bedeutung und den Kontext eines Satzes verstehen und ihn genau übersetzen, sondern sie behalten auch Wissen, das es ihnen ermöglicht, im Laufe der Zeit bessere Übersetzungen zu liefern.

Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT sind auch eine Klasse von Deep-Learning-Modellen, die Daten in natürlicher Sprache verarbeiten und verstehen können. LL.M. werden zunehmend für Aufgaben wie die Vorbearbeitung von Quelltexten verwendet, um qualitativ hochwertigere Übersetzungen zu erzielen.

3. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP ist die Fähigkeit von Computern, die menschliche Sprache zu verstehen und zu verwenden. Sie haben diese Technik des maschinellen Lernens bei der Arbeit über den Fuzzy-String-Abgleich gesehen, der partielle Übereinstimmungen mit zuvor übersetzten Zeichenfolgen identifiziert (trotz Rechtschreibabweichungen, Tippfehlern, Abkürzungen usw.).

Aber eine Anwendung, die Sie vielleicht noch nicht gesehen haben, ist das automatisierte Einfügen von Glossarbegriffen. Smartling verfügt über eine einzigartige NLP-gestützte Technologie, die Ihre benutzerdefinierte Terminologie aus Ihren Inhalten extrahiert, um eine maximale Markenrelevanz in Ihren Übersetzungen zu ermöglichen.

Dies sind nur einige Beispiele für KI-Lokalisierung. Doch handelt es sich bei der KI-Technologie bloß um ein optionales Extra oder macht sie wirklich einen Unterschied bei den Ergebnissen, die Sie erzielen können?

KI-Lokalisierung vs. traditionelle Lokalisierung: Was sind die Unterschiede?

Hier sehen Sie, wie sich die beiden Prozesse stapeln.

1. Geschwindigkeit

KI kann große Mengen an Inhalten in einem Bruchteil der Zeit lokalisieren, die ein oder mehrere professionelle Übersetzer benötigen würden. Unser Neural Machine Translation Hub zum Beispiel kann sofort Milliarden von Wörtern übersetzen. Wenn es also um Effizienz geht, gewinnt die KI-Lokalisierung in den meisten Fällen. KI kann auch andere Teile des Prozesses beschleunigen:

• Automatisieren der Aufnahme von Inhalten
• Optimierung der Vorübersetzung von Ausgangsinhalten
• Qualitätsschätzungen nach der Übersetzung vornehmen

Mit dem NMT Hub von Smartling können Sie 90 % oder mehr Ihres Arbeitsaufwands automatisieren. Mehr als die Hälfte unserer Kunden automatisiert beeindruckende 99%+, was zu Zeit- und Kosteneinsparungen führt.

2. Kosten

Menschliche Übersetzungen kosten in der Regel zwischen 0,15 und 0,30 US-Dollar pro Wort. Im Gegensatz dazu liegt MT im Bereich von 0,000010 $ bis 0,000020 $ pro Wort. Zum Vergleich: MT kann den Unterschied ausmachen, ob man 150.000 US-Dollar für die Übersetzung einer Million Wörter oder 10 US-Dollar für die Übersetzung zahlt und vielleicht eine geringe zusätzliche Gebühr für die Nachbearbeitung und Lokalisierung von Bildern zahlt.

KI ist auch die treibende Kraft hinter Translation Memorys. Wie der Name schon sagt, speichert es Ihre übersetzten Inhalte – einschließlich Markenstimme und Terminologie –, sodass Sie nicht noch einmal für dieselben Übersetzungen bezahlen müssen. Bei Smartling streben wir einen Anteil von mindestens 40 % an Translation Memorys an, was nicht nur zu konsistenten, qualitativ hochwertigen Übersetzungen beitragen, sondern auch die Kosten um fast die Hälfte senken kann.

3. Skalierbarkeit

Marken nutzen künstliche Intelligenz, um aufgrund der kostengünstigen und skalierbaren Natur von KI schnell in neue Märkte einzusteigen. Wie Sie wissen, erfordert der traditionelle Prozess viel menschliches Engagement und manuelle Arbeit, auch mit CAT-Tools und dergleichen. Dies macht es für viele Unternehmen zu teuer und/oder zu zeitaufwändig, Marketing-Lokalisierungen oder andere Arten der Lokalisierung in größerem Umfang durchzuführen.

4. Personalisierung

Künstliche Intelligenz schafft nicht nur Effizienzsteigerungen für Marken, sondern kann auch eine kundenorientierte Lösung sein. Zum Beispiel verwenden Conversational AI-Chatbots NLP, um Kundenfragen oder -bedenken zu verstehen und mit personalisierten, menschenähnlichen Nachrichten zu antworten. Es gibt auch KI-gestützte Kundensupport-Lösungen, die Support-Tickets und Live-Chat-Nachrichten übersetzen.

5. Qualität

Die Qualität ist einer der wichtigsten Faktoren, die Ihre Entscheidung beeinflussen, ob Sie KI zur Lokalisierung nutzen oder nicht – und das zu Recht. Die Zusammenarbeit mit muttersprachlichen Übersetzern und Linguisten mit lokaler Fachkenntnis ist auf jeden Fall wertvoll. Sie können sprachliche und kulturelle Nuancen erfassen, die der KI-Technologie manchmal nicht möglich sind. Das heißt jedoch nicht, dass künstliche Intelligenz nicht dennoch nützlich sein kann, um Inhalte und Benutzererlebnisse an neue Zielgruppen anzupassen.

Mit der Weiterentwicklung der KI werden auch ihre Fähigkeiten zunehmen. Wir können bereits beobachten, dass sich Qualität und Genauigkeit der maschinellen Übersetzung in den letzten Jahren durch die Fortschritte bei der neuronalen maschinellen Übersetzung verbessert haben. Das wird nur so weitergehen. In der Zwischenzeit ist eine ausgewogene Sichtweise auf die Nutzung von KI von entscheidender Bedeutung. Andrew Batwash, unser Associate Director of Language Services, drückte es in unserem Webinar zu Sprach-KI folgendermaßen aus: „Wenn die Leute über KI-Systeme reden, [erwarten sie manchmal, dass diese] vollständig automatisiert sein müssen und keinerlei menschliches Eingreifen erfordern. [Aber] man kann KI-Systeme so gestalten, dass sie effektive und sinnvolle menschliche Eingriffe ermöglichen.“

KI-Systeme sind nicht dazu gedacht, Übersetzer und andere am Lokalisierungsprozess beteiligte Fachleute zu ersetzen. Andrew sagt:

"Diese Systeme werden den Menschen in vielerlei Hinsicht helfen, produktiver zu sein. Ihre Arbeit wird wertvoller, sinnvoller und den Kunden eine bessere Leistung bringen. Die Kunden werden eine Menge Effizienzsteigerungen durch ein KI-System [mit Menschen in der Schleife] erzielen."

Die aktuellen und zukünftigen Auswirkungen von KI auf die Lokalisierungsbranche

Die Branche sieht bereits die Auswirkungen der KI, die Andrew oben beschrieben hat. Diese Technologie hat alle folgenden Funktionen ermöglicht:

• Kosteneinsparungen dank KI-gestützter Lösungen wie Translation Memory, Übersetzungsproxys und automatisierten Qualitätsbewertungen, die alle in Smartling verfügbar sind
• Umfangreiche Workflow-Automatisierung mit der Möglichkeit, 90 % oder mehr des Inhalts zu automatisieren
• Echtzeit-Übersetzung großer Textmengen, deren Qualität mit dem technologischen Fortschritt stetig zunimmt

Infolgedessen verändert sich die Rolle der Übersetzer. Früher schulterten sie den Großteil der Arbeit mit Hilfe einiger Werkzeuge. Jetzt kann die KI einen Großteil der Arbeit mit Übersetzern erledigen, indem sie die KI am Frontend des Prozesses anfordert und ihr Fachwissen einsetzt, um Übersetzungen im Backend zu verfeinern. Zu den Veränderungen im Jahr 2023 und darüber hinaus gehört also eine größere Nachfrage nach Post-Editing-Dienstleistungen.

Nach den Vorhersagen von Olga Beregovaya, unserer Vizepräsidentin für KI und maschinelle Übersetzung, werden wir auch einige andere Veränderungen sehen. KI wird besser mit Mixed- und Multimedia-Formaten umgehen können. Die Rollen des Projektmanagements werden sich weiterentwickeln und sich breiter auf das Programmmanagement konzentrieren. Und es wird einen stärkeren Fokus auf Initiativen für Vielfalt, Gleichberechtigung und Inklusion geben, da die Reduzierung von KI-Vorurteilen nach wie vor ein heißes Thema ist.

Nutzen Sie Sprach-KI bei jedem Schritt des Lokalisierungsprozesses

Vielleicht haben Sie in letzter Zeit den Begriff Sprach-KI in der Branche gehört. Viele betrachten es nur als maschinelle Übersetzung. In Wirklichkeit umfasst es so viel mehr. Da wir weiterhin auf dem neuesten Stand der Lokalisierungs- und Übersetzungstechnologie sind, können Smartling-Kunden künstliche Intelligenz in allen Phasen des Lokalisierungsprozesses nutzen. Sie können das Gleiche tun.

Um zu sehen, wie Sie Ihre Übersetzungskosten um 70 % senken, Ihren Arbeitsaufwand um 90 % reduzieren und eine um bis zu 350 % höhere Qualität der Übersetzungen erhalten können, sehen Sie sich unsere 5-minütige Demo an. Gerne sprechen wir anschließend mit Ihnen darüber, wie Sie KI in Ihre Arbeitsabläufe integrieren können und welche Vorteile Sie sich davon erwarten können!