Eigenbau oder Kauf bei der KI-Übersetzung: Den Weg wählen, der den ROI steigert

Einblicke von Laszlo Varga, Forschungsleiter bei Nimdzi Insights, und Bryan Murphy, CEO bei Smartling

Da KI die Übersetzung grundlegend verändert, stehen Lokalisierungsverantwortliche vor einer zentralen Frage: Ist es besser, einen eigenen KI-Übersetzungs-Stack aufzubauen oder eine speziell entwickelte Plattform zu kaufen?

In Sitzung 4 der AI Translation 101-Reihe von Smartling traf sich Bryan Murphy, CEO von Smartling, mit Laszlo Varga von Nimdzi, um eine der einflussreichsten Entscheidungen der Branche zu besprechen. Gemeinsam tauschten sie Daten und hart erkämpfte Erkenntnisse aus und präsentierten einen realistischen Weg für Teams, die unter dem Druck der Führungsebene stehen, KI zu nutzen – ohne dabei Qualität, Marke oder Budget zu gefährden.

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Warum ChatGPT allein für die Unternehmensübersetzung nicht ausreicht

Man ist versucht zu fragen: „Warum können wir nicht einfach ChatGPT zum Übersetzen verwenden?“

Laszlo erklärte, warum dieser Ansatz im großen Maßstab selten funktioniert:

„Selbst die fortschrittlichsten Modelle für große Sprachen produzieren immer noch doppelt so viele Fehler wie maschinelle Übersetzungen“, bemerkte er und verwies auf das Benchmarking von Smartling.

ChatGPT ist außerdem nicht auf die Stimme Ihrer Marke, Ihren Stilleitfaden oder Ihre Terminologie geschult und birgt ein hohes Risiko von Halluzinationen, insbesondere bei mehreren Eingabeaufforderungen oder Sitzungen. Am wichtigsten ist jedoch, dass einige der wichtigsten – und komplexesten – Teile der Übersetzung in den Arbeitsabläufen liegen: Integration von Inhaltsystemen, Beibehaltung von HTML-Tags, Handhabung des Kontexts und Wiederverwendung linguistischer Ressourcen. ChatGPT allein bietet nichts davon.

Wichtigste Erkenntnis: ChatGPT ist für Verbraucher leistungsstark, aber ohne Workflow-Integration und Markenschutz ist es nicht für Übersetzungen im Unternehmensmaßstab geeignet.

Wie Spitzenkräfte KI-Übersetzungen tatsächlich nutzen

Bryan beschrieb, wie führende Unternehmen heute KI-Übersetzungen strukturieren:

• Automatisierung von Arbeitsabläufen
• Erstellen individuell trainierter Engines, die Translation Memory, Glossar und Styleguide verwenden
• Hinzufügen von Qualitätsschätzung, Nachbearbeitung und Halluzinationserkennung
• Weiterleitung von Inhalten an einen Menschen, wenn nötig

Bei richtiger Strukturierung liefern diese Ansätze dramatische Ergebnisse:

Bryan teilte mit, dass Smartling-Kunden die Zahl der von ihnen übersetzten Inhalte fast verdreifacht haben, während sie gleichzeitig die Kosten pro Wort um etwa 60 % und die Bearbeitungszeit um über 50 % reduzierten – wodurch Smartling viermal schneller ist als der durchschnittliche Sprachdienstleister.

Wichtigste Erkenntnis: Speziell entwickelte KI-Übersetzungsplattformen kombinieren Automatisierung mit Content Governance und ermöglichen so Skalierungsmöglichkeiten, Kosteneinsparungen und Qualitätssteigerungen.

Die versteckten Kosten beim Erstellen einer eigenen Lösung

Der interne Aufbau einer KI-Übersetzungslösung kann verlockend klingen. Aber Bryan warnte:

„Sie werden Full-Stack-Engineering benötigen. Sie benötigen Integrationsingenieure, Datenwissenschaftler, einen Computerlinguisten und QA-Ressourcen, um das, was Sie gerade getan haben, zu validieren und zu trainieren.“

Es ist relativ einfach, einen Prototyp für eine Übersetzungsdemo zu erstellen. Der schwierige (und teure) Teil besteht jedoch darin, daraus eine skalierbare, konforme und markensichere Unternehmenslösung zu machen.

Bryan fügte den Opportunitätskostenaspekt hinzu:

„Gibt es nicht etwas Besseres, was [Ihre internen Teams] tun könnten, um den Umsatz Ihres Unternehmens tatsächlich zu steigern?“

Wichtigste Erkenntnis: Bei selbst erstellten Übersetzungspaketen werden die tatsächlichen Kosten und der Ressourcenaufwand oft unterschätzt. Die Kombination aus Skalierung, Aktualisierung Ihrer Lösung, um mit der technologischen Entwicklung Schritt zu halten, und fortlaufender Wartung ist oft genauso teuer wie die Erstentwicklung.

Die Risiken, wenn man auf Human-in-the-Loop verzichtet

Beide Redner betonten, dass KI ohne Überprüfung ernsthafte Risiken mit sich bringt:

• Markenschaden durch inkonsistente oder gar anstößige Übersetzungen
• Rechtliche und Compliance-Risiken: DSGVO, regulierte Inhalte und sensible Ausdrücke in bestimmten Märkten
• Betriebsausfälle: Kein Prüfpfad, keine Versionskontrolle und kein SLA-Management

Wie Laszlo warnte:

„Welche Risiken bestehen beispielsweise bei der Verwendung von Roh-LLM-Ausgaben ohne Plattform oder Nachbearbeitung? …Es sind Halluzinationen. Es ist Voreingenommenheit. Es handelt sich um Fehlübersetzungen oder ausgelassene Übersetzungen oder, ganz einfach gesagt, um keine Übersetzungen. Manchmal gibt das große Sprachmodell nichts zurück – vielleicht in einem von tausend Fällen. Aber wenn Sie es in großem Maßstab tun, ist das eine ausreichend große Zahl … Und das ist das Betriebsrisiko, das Sie eingehen.“

Und Bryan fasste das Markenrisiko prägnant zusammen:

„Keine große Marke wurde jemals auf der Grundlage von ‚gut genug‘ aufgebaut. Das ist der springende Punkt.“

Wichtigste Erkenntnis: Speziell entwickelte Tools, Qualitätsbewertungund Nachbearbeitung bleiben für risikoreiche und sichtbare Inhalte unerlässlich.

„Ja“ zur Führungsebene sagen – auf clevere Art

Beide waren sich einig, dass die richtige Antwort auf Druck der Führungsebene nicht „Nein“, sondern „Ja“ ist, und zwar so.

Bryan empfiehlt, KI-Übersetzungen so zu gestalten, wie Unternehmen KI für die Softwareentwicklung betrachten: Sie beschleunigen die Ausgabe, aber nichts geht ohne Überprüfung in die Produktion. Untermauern Sie Ihre Empfehlungen mit Kennzahlen, die für Führungskräfte wichtig sind:

• Inhaltsvolumen: 2-8x mehr übersetzt, abhängig von Ihren Arbeitsabläufen
• Kostenersparnis: 60 % niedrigere Kosten pro Wort
• Geschwindigkeit: 4x schnellere Bearbeitungszeiten

Wichtigste Erkenntnis: Positionieren Sie KI als kontrollierten Beschleuniger, nicht als Abkürzung.

Das Fazit

Sitzung 4 von AI Translation 101 machte es deutlich: Bei der Entscheidung „Bauen oder Kaufen“ geht es in Wirklichkeit um Risiken, Ressourcen und Ergebnisse.

• ChatGPT allein ist nicht für den Einsatz in Unternehmensübersetzungen bereit.
• Die Arbeit mit einer speziell entwickelten KI-Plattform liefert greifbare Vorteile und einen messbaren ROI.
• Der Eigenbau ist kostspielig, komplex und selten nachhaltig.
• Tools zur Qualitätsmessung und Nachbearbeitung sind für Marke und Compliance unverzichtbar.

Laszlo erinnerte das Publikum daran: „Kunden möchten keine Übersetzungen kaufen. Kunden wollen Kunden kaufen. Das ist das Endergebnis.“

Mit dem richtigen Ansatz können Lokalisierungsteams „Ja“ zur KI sagen und gleichzeitig das Markenvertrauen schützen, die Leistung beschleunigen und den ROI nachweisen.

Wenn Sie einen Teil des Gesprächs verpasst haben, können Sie das gesamte Webinar jederzeit erneut abspielen oder den Podcast unterwegs ansehen.

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