Fallstudie zur Beschleunigung der Bereitstellung von Content in mehreren Sprachen mit KI-gestütztem Post-Editing durch die Cisco Networking Academy

Der Bedarf an schneller und kostengünstiger Bereitstellung von Content in mehreren Sprachen war nie höher als auf den modernen globalen Märkten. In vielen Unternehmen haben die herkömmlichen Verfahren für Übersetzung und Lokalisierung zu Engpässen geführt und sich als für den gesamten Content zu kostspielig erwiesen, sodass große Contentmengen noch der Übersetzung harren. Doch jetzt gibt es Lösungen.

Lionbridge, führend bei Sprachlösungen, und Cisco Systems, Anbieter führender Technologien, haben eine soziale Mission in Angriff genommen. Mithilfe von Lionbridge und der transformativen Kraft des KI-gestützten Post-Editings konnte die Cisco Networking Academy (die Cisco-Initiative für technische Bildung) Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz für die Contentbereitstellung in bisher nicht bekaanntem Maß erreichen.

Wie funktioniert die Lionbridge-Lösung für automatisches Post-Editing? Was hat die Cisco Networking Academy erreicht? Kann auch Ihr Unternehmen die Herausforderungen bei der Übersetzung mit dieser Herangehensweise bewältigen? Weitere Informationen enthält die Fallstudie.

Was zeichnet die Lösung von Lionbridge aus?

Die maschinelle Übersetzung (MT) ist ein vertrautes Tool. Die Übersetzungslösung von Lionbridge nutzt hingegen eine mehrschichtige Herangehensweise und orchestriert den globalen Contentlebenszyklus mit der KI-zentrierten Plattform Lionbridge Aurora AI™.

Die Lösung verwendet die besten NMT(Neural Machine Translation)-Engines für die anfängliche Übersetzung und hochmoderne LLM (Large Language Models, große Sprachmodelle) für das Post-Editing der NMT-Ausgaben. Durch die Einbindung zuverlässiger linguistischer Assets – Translation Memorys (TM), Glossare und Terminologiemanagement – sowie Human-in-the-Loop, also menschliche Einbindung in unterschiedlichem Umfang, entsteht ein agiler und zuverlässiger Workflow.

Die Qualitätssicherungsmaßnahmen reichen vom Post-Editing ohne menschliche Beteiligung bis zum vollumfänglichen menschlichen Post-Editing. Die Entscheidung für die Optionen muss unter Berücksichtigung des Contentprofils, der Ziele des Kunden und des Budgets getroffen werden.

Welche Einschränkungen sind beim KI-gestützten Post-Editing zu beachten?

Das KI-gestützte Post-Editing ist zwar ein Durchbruch, aber nicht perfekt. Ressourcenarme Sprachen, für die es an digitalen Quellen fehlt, kulturelle Besonderheiten und fachspezifische Terminologie stellen auch die besten Modelle vor Herausforderungen. Generative KI kann außerdem falsche oder halluzinierte Informationen ausgeben. Aufgrund dieser Einschränkungen bleiben die Validierung durch Menschen und die kontinuierliche Optimierung der Prompts erforderlich, damit der Content alle Zielgruppen anspricht.

Wie bewertet Cisco die Erfahrungen mit dem KI-gestützten Post-Editing?

Der GTS-Programmmanager von Cisco stellte in unserem Webinar „Kann KI das Post-Editing übernehmen?“ die Erfahrungen mit dem automatischen Post-Editing vor. Sehen Sie sich die Aufzeichnung an.

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