Die Frage, welche KI die besten Übersetzungen liefert kommt immer wieder auf.
Und die Herausforderung die Qualität von Übersetzungen zu bewerten, lässt sich am besten in einem kleinen Selbstversuch nachvollziehen.

Die Aufgabe – weißt Du aus welcher Quelle die jeweilige Übersetzung stammt?

Im Folgenden ein typischer Satz aus einer Unternehmensberatung im deutschen Original:

„Nur 16 Prozent der im Rahmen der Studie befragten Führungskräfte rechnen mit einem Stellenabbau von mehr als 5 Prozent bis Ende 2025.“

Die fünf Übersetzungen:

Nur eine davon ist von den Übersetzern des Unternehmens – mit Proofreading und allem was dazugehört.
Die anderen vier Übersetzungen sind von generischen maschinellen Übersetzungsservices – Google Translate, DeepL, Azure Translate und ChatGPT.

1. „Only 16 percent of the managers surveyed as part of the study expect a reduction in headcount of more than 5 percent by the end of 2025.“
2. „Only 16 percent of the executives surveyed in the study expect job cuts of more than 5 percent by the end of 2025.“
3. „Only 16% of the executives surveyed in the study plan to cut jobs by 5% or more by the end of 2025.“
4. „Only 16 percent of the managers surveyed as part of the study expect job cuts of more than 5 percent by the end of 2025. „
5. „Only 16 percent of the executives surveyed in the study expect a reduction of more than 5 percent in jobs by the end of 2025.“✨ Findest Du die „richtige“ Originalübersetzung?

   ……

Die „richtige“ Originalübersetzung IST….

Naja – also die 4 ist es nicht. Die ist von Google Translate.

Hm… und die 2 – die muss es ja eigentlich sein. Ne… die ist von Azure Translate.

Ja .. gut… dann ist es klar. Es muss die 1 sein. Ist aber von DeepL.

Das heißt also, dass die Version 3 die Übersetzung ist, die live auf der Website ist und von Übersetzern gegengelesen und vom Unternehmen freigegeben wurde.

Was unterscheidet die Übersetzungen?

Das Unternehmen selbst spricht von „executives“, schreibt die Prozent nicht als Übersetzung sondern als Sonderzeichen aus „%“ und spricht von „to cut jobs“ statt von „job cuts“.

Fazit:

Es gibt nicht die EINE richtige allgemeingültige Übersetzung.
Es gibt die für das Unternehmen und den Einsatz passende Übersetzung.
Und die kann kein generisches Übersetzungsmodell aus sich selbst heraus herstellen.
Jetzt kann man mit Glossaren und Stop-Words arbeiten. Aber damit kommt man im Enterprise schnell an Grenzen.

Daher unser Ansatz des KI-Trainings auf die Unternehmenssprache.
So bekommen wir diese ganzen Besonderheiten gegriffen.
Nach dem Training prüfen die Übersetzer des Unternehmens die Ergebnisse des Modells – ähnlich wie in diesem Beispiel – nur in einer extra Oberfläche mit Auswertung im Kommentarfeldern.

Wer mehr darüber wissen will -> Trainierte Übersetzungsmodelle

Ach so – es fehlt noch die Übersetzung Nummer 5 – die wurde von ChatGPT geschrieben.
Aber nicht konsistent – da wird dann beim nächsten Mal auch „Only 16 percent of the executives surveyed in the study expect a job reduction of more than 5 percent by the end of 2025.“ draus.
Das heißt Du weißt nicht mal sicher wie ein Satz übersetzt werden wird. Jetzt stell Dir das mit mehreren Millionen Wörtern in 5 – 40 Sprachen vor. 🤩

Verlässlich und konsistent liefernde Übersetzungsmodelle passend zu Corporate Wording und Corporate Language, bewertet und kontinuierlich weiter ausgebildet durch Sprachverantwortliche im Unternehmen.

Wir glauben, das ist notwendig für den internationalen Erfolg von Unternehmen aus DACH.

Alexander Stahlkopf

Alex loves Marketing, UX and bringing ideas into life.
After experiences as musician, publisher, manager and concepter - building music education and web-agency locations and then growing his independent IT-consulting company for 8 years - he combines these to follow his vision: "Make work-life easier and more fun."
He likes board sports and traveling with his camper.

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