1. Aurora AI™
Oranges und violettes Polarlicht mit dem Lionbridge Aurora AI Array‑Logo, das über dem Bild eingeblendet ist und die neue Kundenschnittstelle repräsentiert.

Menschliche Expertise und leistungsstarke KI

Lionbridge Aurora AI™ ist eine KI‑zentrierte Plattform für globalen Content, die mehrsprachige Erstellung ermöglicht und kulturell relevanten, personalisierten Content liefert.

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  1. WER WIR SIND
Allie Fritz, Director of Interpretations bei Lionbridge

Meet the Pride: Allie Fritz

Director of Interpretations bei Lionbridge

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SPRACHE AUSWÄHLEN:

Dynamischer digitaler Hintergrund

Relevanz der maschinellen Übersetzung im Umfeld generativer KI

Die bisher eingesetzten Übersetzungsengines bleiben für KI-gestützte Übersetzungslösungen unverzichtbar. Sie schaffen die Grundlage für schnelle und effektive mehrsprachige Kommunikation.

Sie möchten Ihre MT-Lösung in den Ruhestand schicken? Überstürzen Sie nichts.


Unternehmen können auch in Zeiten moderner generativer KI von Tools für maschinelle Übersetzung profitieren, indem sie diese in KI-gestützte Übersetzungsworkflows integrieren.

Unternehmen müssen mit dem schnellen Wandel der Übersetzungsbranche Schritt halten und stellen dabei fest, dass maschinelle Übersetzung (MT) eine unverzichtbare Grundlage für skalierbare globale Kommunikation bleibt.

Während mit generativer KI und großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLM) kontextuelles Verständnis erreicht wird, überzeugen führende NMT(Neural Machine Translation)-Engines mit unübertroffener Geschwindigkeit.

Indem Unternehmen mit NMT oder RAG (Retrieval-Augmented Generation) erstellte maschinelle Übersetzungen mit Prompt-Ketten für fortschrittliches Post-Editing auf Basis agentischer KI sowie gezielter menschlicher Kontrolle kombinieren, können sie die Contentbereitstellung signifikant beschleunigen und die Kosten senken sowie Geschwindigkeit und Skalierbarkeit in neuen Größenordnungen implementieren.

Aufbau des Workflows:
– Zu Beginn des Prozesses werden Übersetzungen mit MT angefertigt.
Lösungen auf Basis von generativer KI und LLM kommen für Post-Editing und Qualitätssicherung zum Einsatz, um die Qualität insgesamt zu steigern.

Ihr Unternehmen profitiert dank dieser Herangehensweise von schnellen, hochwertigen und kostengünstigen Übersetzungen.

Die Vorteile der maschinellen Übersetzung im Wandel

Binden Sie MT als erste Phase des Übersetzungsworkflows in das KI-Toolset ein, um die Effizienz zu steigern und von folgenden Vorteilen zu profitieren:

Kosteneinsparungen

Maschinelle Übersetzung verringert den menschlichen Aufwand, senkt die Kosten und befreit Mitarbeiter von unnötigen Belastungen, sodass sie sich um die Üebrwachung des Prozesses kümmern können.

Schnellere Projektabwicklung

MT-Prozesse übersetzen mit einer Geschwindigkeit, die von Menschen und LLM nicht erreicht wird.

Größeres Übersetzungsvolumen

MT verarbeitet mühelos große Contentmengen.

Wie KI-gestützte MT alle wichtigen Branchen unterstützt

Mit maschineller Übersetzung können Unternehmen aller Branchen geschäftliche Herausforderungen überwinden. Erfahren Sie, wie Kunden in den Bereichen Recht, Life Sciences und E-Commerce von unseren KI-gestützten Lösungen mit MT profitieren.

Recht

In globalen Rechtsstreitigkeiten fallen häufig mehrsprachige E-Discovery-Dokumente in großem Umfang an, die schnell übersetzt werden müssen. Dazu kommen häufig offizielle Dokumente hoher Komplexität, die bei Gericht eingereicht werden müssen, und viele andere Schriftstücke. Erleben Sie, wie MT rechtsrelevante Texte übersetzt: akkurat, effizient und kostengünstig. Zudem wird anhand von vier Aspekten dargestellt, warum die KI-gestützte Übersetzung Übersetzungsservices im Rechtsbereich ergänzt und nicht ersetzt.

Life Sciences

Beim Einsatz von KI müssen stets die Risiken kontrolliert, Endbenutzer geschützt und Vorschriften eingehalten werden. Nur so wird KI zum unverzichtbaren Tool für skalierbare Sprachservices in den Life Sciences. Unternehmen können dank KI-gestützter und Experten-geleiteter Sprachservices die bei der Entwicklung von Arzneimitteln und Medizinprodukten geltenden Fristen einhalten, wachsende Dokumentationsmengen bewältigen und neue Märkte erschließen. Erfahren Sie, wie MT und KI Unternehmen der Life Sciences dabei helfen, bessere Ergebnisse für Patienten zu erzielen.

E-Commerce

E-Commerce ist für global agierende Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Mit KI-gestützter maschineller Übersetzung können diese Unternehmen ansprechenden, personalisierten Content für Kunden in jeder benötigten Sprache schneller erstellen. Erfahren Sie, wie MT und KI vom Einzelhandel bereits genutzt werden, um Kunden weltweit anzusprechen.

Vier Strategien für maschinelle Übersetzung im Vergleich


MT-Lösungen basieren auf einer der folgenden vier grundlegenden Strategien.

Öffentliche MT

Diese Strategie nutzt Services wie Google Übersetzer und Bing Translator. Diese Services sind bereits verfügbar und zudem kostenlos. Bei Umsetzung dieser Strategie können jedoch Sicherheits- und Qualitätsprobleme auftreten, weil die Engines nicht für alle Fachgebiete oder Anwendungsszenarien trainiert wurden.

Lokale MT-Lösung

Zur Umsetzung dieser Strategie müssen Unternehmen einen MT-Server in der eigenen IT-Umgebung bereitstellen. Dies ist zwar besonders sicher, aber auch äußerst kostspielig und komplex im Hinblick auf Bereitstellung und Management. Zudem ist kontinuierliche Wartung erforderlich. Noch wichtiger ist jedoch, dass die MT-Engine nicht für alle Sprachpaare oder Contenttypen optimale Ausgaben generiert.

MT in der Cloud

Diese Strategie funktioniert weitgehend wie die Strategie „Öffentliche MT“, da sie ebenfalls in der Cloud gehostet wird. Der Unterschied besteht darin, dass eine unternehmensspezifische Instanz implementiert wird. Alle an den Service übergebenen Daten sind gut geschützt und werden nicht an Dritte weitergegeben. Dies eröffnet neben anderen Vorteilen mehr Möglichkeiten in Bezug auf kundenspezifische Terminologie. Die Strategie kann aber den Anbieterwechsel erschweren und für manche Sprachpaare Ausgaben unzureichender Qualität liefern.

Branchenführende MT

Bei dieser Strategie ermöglicht eine Plattform Unternehmen die Nutzung mehrerer MT-Engines. Sie erlaubt die zentrale Implementierung kundenspezifischer Terminologie, besitzt eine bedienungsfreundliche Benutzeroberfläche und unterstützt die Auswahl der für das jeweilige Sprachpaar, die Branche oder den Contenttyp am besten geeigneten Engine. Diese von Lionbridge genutzte Strategie liefert die besten Übersetzungsergebnisse und ist ein wichtiges Alleinstellungsmerkmal des Unternehmens.

Weiterführende Informationen zur automatischen Übersetzung

Webinarzusammenfassung: Kann KI das Post-Editing übernehmen?

Erfahren Sie, wie Cisco in nur drei Monaten 15 Millionen Wörter in 14 Sprachen übersetzen konnte, indem das Unternehmen NMT für Erstübersetzungen, LLM-gestütztes KI-Post-Editing zur Überarbeitung der Ausgaben und menschliche Tester für das funktionale Korrektorat der Resultate einsetzte.

Lionbridge Aurora AI

Die Plattform Lionbridge Aurora AI™ orchestriert den gesamten Lebenszyklus globalen Contents: vom Einspeisen der Kundendaten über die Übersetzung mittels MT bis hin zum automatischen Post-Editing mit LLM und dem Einstellen der Ergebnisse in die Contentrepositorys.

Smart MT™: Maschinelle Übersetzung und KI auf Unternehmensebene

Lernen Sie die MT- und KI-Lösungen von Lionbridge für Unternehmen kennen, die Ihre globale Kommunikation durch die Nutzung der besten MT-Engines und optimale KI-Korrekturen verbessern.

Kundenspezifische Anpassung vs. Training von MT-Engines

Kundenspezifische Anpassung vs. Training von MT-Engines: Lernen Sie beide Methoden kennen, und erfahren Sie, wann sie sich zur Verbesserung der Ergebnisse automatischer Übersetzungen anbieten.

Ranking der Sprachen nach MT-Eignung

Die Bereitstellung von MT muss unter Berücksichtigung der Sprachen erfolgen. Unser Ranking der MT-Eignung ermöglicht faktenbasierte Entscheidungen.

MT in der Übersetzung

Dieses Dokument erläutert wichtige Begriffe aus dem Bereich der maschinellen Übersetzung.

Lernen Sie unsere Fachkraft für maschinelle Übersetzung und generative KI kennen

Die KI-Expertise von Lionbridge schafft leistungsfähige MT-Services und Sprachservices auf Basis generativer KI.

Rafa Moral

Vice President, Innovation 

Rafa beaufsichtigt F&E-Aktivitäten in den Bereichen Sprache und Übersetzung, darunter Machine Translation mit kundenspezifischen LLM, F&A-Assistenten, Einsatz von RAG, Resultatoptimierung und weitere Techniken zur kundenspezifischen Anpassung von LLM.

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Eine kurze Geschichte der maschinellen Übersetzung

1954: Forscher der Georgetown University stellen ein frühes MT-System vor.

1962: In den USA wird die Association for Machine Translation and Computational Linguistics gegründet.

1964: Die National Academy of Sciences gründet ein Komitee (ALPAC) für den Themenbereich MT.

1970: Das auf den Textilsektor spezialisierte französische Institut ENSAIT beginnt, Zusammenfassungen mit einem MT-System zu übersetzen.

1978: Systran beginnt mit der Übersetzung technischer Handbücher.

1989: Trados ist das erste Unternehmen, das Translation Memories entwickelt und vermarktet.

1991: Das erste kommerzielle MT-System für Russisch-Ukrainisch, Englisch-Ukrainisch und Deutsch-Ukrainisch wird an der Staatlichen Universität Charkow entwickelt.

1996: Systran und Babelfish bieten kostenlose Übersetzungen kurzer Texte im Web an.

2002: Lionbridge wickelt ein erstes kommerzielles MT-Projekt mithilfe einer regelbasierten MT-Engine ab.

Mitte der 2000er Jahre: Statistische MT-Systeme werden vorgestellt. Google Übersetzer kommt 2006 auf den Markt, Microsoft Live Translator im Jahr 2007.

2012: Google gibt bekannt, dass Google Translate täglich eine Textmenge übersetzt, die einer Million Bücher entspricht.

2016: Sowohl Google als auch Microsoft unterstützen die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT), die Fehler in der Wortreihenfolge korrigiert und zudem Wortschatz und Grammatik deutlich verbessert.

2020: Ab Oktober unterstützt Google Neural Machine Translation (GNMT) 109 Sprachen.

2022: Lionbridge-Experten berichten, dass die Leistung der MT-Systeme stagniert und alle überwachten Systeme vergleichbare Leistungen zeigen. Diese Entwicklung deutet darauf hin, dass das Paradigma der neuronalen maschinellen Übersetzung an seine Grenzen stößt und ein Paradigmenwechsel bevorsteht.

2022: OpenAI stellt im November die auf generativer KI basierende Engine ChatGPT der Öffentlichkeit vor und richtet damit das Augenmerk auf die sich entwickelnde Landschaft der Übersetzungstechnologien.

2023: Mit der Einführung weiterer Modelle, dem kontinuierlichen Strom an Weiterentwicklungen sowie Lösungen für verschiedene Branchen und Einsatzszenarien wird der Einsatz generativer KI immer selbstverständlicher.

2024 bis heute: Da die generative KI floriert, verschiebt sich die Relevanz der maschinellen Übersetzung hin zu einer Ergänzung der LLM.

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