So entlastet maschinelle Übersetzung Ihr Budget (mit Beispielen!)

So entlastet maschinelle Übersetzung Ihr Budget (mit Beispielen!)

Dieser Beitrag wurde am 8. September 2022 veröffentlicht und am 5. März 2024 aktualisiert, um neue Trends im Bereich der maschinellen Übersetzung zu berücksichtigen.

In unserem letzten Blogbeitrag  konnten Sie alles über die potenziellen Risiken fahrlässig genutzter maschineller Übersetzung erfahren. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie Ihr Übersetzungsbudget mit maschineller Übersetzung optimal nutzen können, ohne Abstriche bei der Qualität zu machen. 

Wir haben mit drei Kunden darüber gesprochen, wie sie ihre Kosteneffizienz mit maschineller Übersetzung steigern und gleichzeitig hochwertige Inhalte produzieren konnten. Die drei Unternehmen waren: 

  • Snowflake, ein führender Anbieter von Software für Enterprise Data Management, der seine Kosten mit Machine Translation Post-Editing (MTPE) und der Prozessautomatisierung um 36 % senken konnte. 
  • Ein globaler Anbieter von Talent Management Software, der große Textmengen mit neuronaler maschineller Übersetzung und einer Qualitätssicherung durch menschliche Übersetzer kostenwirksam lokalisiert hat. 
  • Ein weltweit führender Entwickler von Contact-Center-Lösungen, der die Qualität der maschinellen Übersetzung durch die Optimierung seiner Ausgangstexte verbessern konnte. 

Weiterlesen: Snowflakes Strategie zur kostengünstigen Übersetzung technischer Anleitungen (auf Englisch)

Lokalisierung im digitalen Zeitalter 

In der Ära der Content-Flut fällt es vielen Unternehmen schwer, große Mengen an Inhalten effizient zu verwalten. Dieses Problem wird noch verschärft, wenn diese Inhalte mit einem schmalen Budget in verschiedene Sprachen übersetzt werden müssen.

Alle drei Kunden stammen aus unterschiedlichen Branchen, standen jedoch vor der gleichen Herausforderung: ihre Online-Produktdokumentation für Benutzer auf der ganzen Welt in deren jeweiligen Muttersprache zur Verfügung zu stellen.

Bei der Lokalisierung großer Textvolumen ist es besonders wichtig, dass:  

  • die Kosten für die Übersetzung nicht ansteigen
  • die Qualität der übersetzten Inhalte nicht sinkt
  • die vereinbarten Lieferzeiten eingehalten werden

Genau hier kann maschinelle Übersetzung ihre Stärken ausspielen. 

Für welche Inhalte eignet sich maschinelle Übersetzung? 

Alle drei Unternehmen haben maschinelle Übersetzung für Produktdokumentation, Hilfeartikel und die Benutzeroberfläche von Software eingesetzt. Dieser Trend zeigt sich in der gesamten Branche: Große Textmengen zügig zu übersetzen, wäre mit menschlichen Übersetzern zu teuer. Deshalb ist es sinnvoll auf maschinelle Übersetzung zurückzugreifen.

Maschinelle Übersetzung eignet sich vor allem für vorwiegend technische Inhalte, bei denen es um Verständlichkeit und nicht um stilistische Perfektion geht. Bei Texten wie Betriebsanleitungen ist beispielsweise die Genauigkeit entscheidend, und sprachliche Finesse ist nicht unbedingt erforderlich.

Gängige Probleme bei maschineller Übersetzung 

Mit maschineller Übersetzung sind enorme Kosteneinsparungen von bis zu 80 Prozent möglich. Aber die Veröffentlichung einer rein maschinellen Übersetzung, die nicht von einem menschlichen Experten überprüft wurde, kann nach hinten losgehen. Deshalb hatten auch unsere Kunden entsprechende Bedenken.

Mögliche Probleme bei unbearbeiteter maschineller Übersetzung

  • Kontextuelles Verständnis: Die neuronale maschinelle Übersetzung hat zwar die Qualität von Maschinenübersetzungen verbessert, dennoch kann eine Maschine die grundlegende Bedeutung und den Kontext von Informationen nicht erfassen. 
  • Lesbarkeit: Der Satzbau einer maschinellen Übersetzung ist nicht immer optimal, um einen Text flüssig lesen zu können. Bei Sätzen mit mehreren zusammengesetzten Substantiven kann die maschinelle Übersetzung beispielsweise sehr umständlich sein und die Lesbarkeit beeinträchtigen. 
  • Formatierung: Dokumenttypen mit besonderen Formatierungselementen wie XML und PowerPoint sind eine größere Herausforderung für maschinelle Übersetzungssysteme. Sie führen oft zu wortwörtlichen Übersetzungen, die zu nah am Originaltext sind, falsch gesetzten Zeilenumbrüchen oder anderen Formatierungsproblemen. 
  • Bezüge und Zusammenhänge: Im Gegensatz zum Menschen fehlt einer Maschine die Fähigkeit zum Textverständnis. Deshalb kann sie interne oder externe Textbezüge nicht immer korrekt wiedergeben. So wird beispielsweise die Frage, ob das englische Pronomen „it“ im Deutschen mit „er“, „sie“ oder „es“ wiedergegeben werden soll, bei mangelndem Kontext zur Lotterie. 

Ein gut geschriebener Ausgangstext ist entscheidend, damit die Maschine Inhalte präzise interpretieren und richtig übersetzen kann. Unser Contact-Center-Kunde hat die Qualität der maschinellen Übersetzung durch klar definierte Stilvorgaben für den Ausgangstext verbessert. Durch eine Optimierung des Schreibstils wurde der Post-Editing-Aufwand reduziert und das Übersetzungsbudget maximal ausgeschöpft.

Seit letztem Jahr ist eine weitere Methode in aller Munde, die die Grammatik, die Lesbarkeit und den Sprachfluss von maschineller Übersetzung verbessern kann: die Anwendung von LLMs (Large Language Models) wie ChatGPT


Tipp: Achten Sie bei der Auswahl eines Anbieters für maschinelle Übersetzungen auf eine ISO 18587:2018-Zertifizierung, um die Einhaltung der internationalen Standards für das Post-Editing maschineller Übersetzungen zu gewährleisten. 


Flexible Qualitätsstufen zur Kostenoptimierung von Übersetzungen

Bei der Arbeit mit maschineller Übersetzung können Sie Ihr Übersetzungsbudget maximal ausschöpfen, indem Sie die jeweils erforderliche Qualitätsstufe definieren. Die Qualitätsanforderungen für interne Dokumente sind beispielsweise weniger streng als bei Hilfe-Texten für externe Benutzer.

Unser Kunde aus dem Talent-Management-Bereich wollte große Mengen an Online-Hilfedokumentation lokalisieren. Aufgrund seiner Budgeteinschränkungen waren klassische Workflows keine Option. Sogar konventionelles Post-Editing war für die enorme Menge an Text zu teuer.

Die Lokalisierungsmanager mussten einerseits die Vorgaben bezüglich Kostensenkungen vom oberen Management einhalten. Auf der anderen Seite wollten sie ihren internationalen Kunden die Softwaredokumentation in verschiedenen Sprachen zu Verfügung stellen. Gleichzeitig benötigte das Vertriebsteam hochwertige Materialien, um neue Aufträge zu gewinnen.

Eine reine maschinelle Übersetzung hätte zwar die Kostenerwartungen des Kunden erfüllen können, doch gleichzeitig wäre die Veröffentlichung der Inhalte ohne menschliche Überarbeitung zu riskant gewesen.

Nach eingehender Beratung und ausführlichen Tests mit Milengo hat sich der Kunde für ein neuronales Übersetzungssystem in Kombination mit menschlicher Qualitätssicherung entschieden. Schwerpunkt der Lösung war die korrekte Übersetzung der Software-Benutzeroberfläche und die Verwendung vordefinierter Schlüsselterminologie. So konnten die wesentlichen Qualitätskriterien erfüllt und gleichzeitig die Übersetzungskosten erheblich gesenkt werden.

Milengo identifiziert zusammen mit seinen Kunden Textarten, in denen Genauigkeit und Lesefluss entscheidend sind. Auf dieser Grundlage entwickeln wir einen maschinellen Übersetzungsprozess, um die gewünschte Qualität im Rahmen eines bestimmten Budgets zu erreichen.


Erfahren Sie mehr über unsere KI-gestützten maschinellen Übersetzungsdienstleistungen  


Kosten, Qualität und Zeit

Milengo und Snowflake haben das Einsparpotenzial von Post-Editing in einem gemeinsamen Pilotprojekt demonstriert. So hatten beide Parteien die Möglichkeit, wichtige Bereiche zu identifizieren, potenzielle Schwierigkeiten zu beseitigen und die Skalierbarkeit der Lösung sicherzustellen

Knifflig wurde es durch die wöchentlichen Release-Zyklen von Snowflake. Um Lieferfristen einhalten zu können, mussten Prozesse automatisiert und optimiert werden. Durch die Kombination eines sorgfältig getesteten maschinellen Übersetzungssystems mit hochgradig automatisierten Übersetzungsmanagementprozessen konnten wir Arbeitsabläufe beschleunigen und die manuelle Bearbeitung von Dateien reduzieren. 

Anhand der Ergebnisse dieses Pilotprojekts wurde ein spezieller Arbeitsablauf entwickelt, der den geschäftlichen Anforderungen des Unternehmens entsprach. Das Ergebnis: ein maßgeschneiderter maschineller Übersetzungsprozess, der Übersetzungen von höchster Qualität in kürzester Zeit ermöglicht und die Übersetzungskosten um etwa 36 % gesenkt hat. 

Erfahren Sie mehr: Fallstudie zu Snowflake herunterladen

Rentabler übersetzen mit maschineller Übersetzung von Milengo 

Angesichts zunehmender Textmengen, kurzer Lieferfristen und hohem Kostendruck ziehen Unternehmen maschinelle Übersetzung in Betracht. Die technischen Fortschritte machen Maschinenübersetzung immer attraktiver und zur bevorzugten Lösung für bestimmte Inhalte.

Durch die Kombination von maschineller Übersetzung mit verschiedenen Stufen der menschlichen Qualitätssicherung konnten unsere Kunden ihre Übersetzungskosten senken und die Qualität verbessern. Dieser Nachbearbeitungsschritt hängt von der Art der Texte ab. Gedruckte Betriebsanleitungen für industrielle Anlagen stellen beispielsweise höhere Anforderungen als Troubleshooting-Artikel in einer Knowledge Base.

Doch egal, welcher Ansatz gewählt wird – maschinengestützte Übersetzungslösungen, die ein perfektes Gleichgewicht zwischen Qualität und Kosten schaffen, sind die Zukunft der Lokalisierung.

Bei Milengo finden Sie keine maschinellen Übersetzungslösungen von der Stange. Wir beraten unsere Kunden, um sicherzustellen, dass sie die beste maschinelle Übersetzung für die Lokalisierungsanforderungen ihres Unternehmens im Rahmen ihres Budgets erhalten. Möchten Sie Ihr Übersetzungsbudget optimal nutzen und den ROI steigern? Vereinbaren Sie noch heute einen Termin mit unseren Lokalisierungsexperten.

KI Power für Übersetzungen

Johannes Rahm

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Johannes ist ein erfahrener Übersetzer, Copywriter und SEO-Spezialist, der seit über einem Jahrzehnt in der Lokalisierungsbranche aktiv ist. Sein Fokus liegt dabei auf der Übersetzung von Marketing-Content für führende B2B-Unternehmen in der DACH-Region. Trotz seiner Passion für Science Fiction hält er die menschliche Sprache auch im Zeitalter von KI für unsere mächtigste „Technologie“ und erkundet fortlaufend ihr Potenzial, Menschen und Organisationen zusammenzubringen und zu inspirieren.