Was sind Translation Memorys (TMs) und Termbanken (TBs)?
Ein Translation Memory (TM) ist eine Datenbank, in der Sätze oder Textsegmente in einer Sprache zusammen mit ihren übersetzten Entsprechungen in einer anderen Sprache gespeichert werden. In der Praxis kann ein Übersetzer bei der Bearbeitung eines neuen Inhalts jeden bereits übersetzten Satz aus dem TM abrufen, so dass er nicht noch einmal von Grund auf neu übersetzt werden muss. Eine Termbank (TB) hingegen ist ein organisiertes Glossar der Terminologie – sie enthält wichtige Begriffe oder Phrasen und ihre anerkannten Übersetzungen. Termbanken tragen dazu bei, dass alle Beteiligten dieselben konsistenten Übersetzungen für Schlüsselbegriffe (wie Produktnamen, juristische Ausdrücke oder Branchenjargon) verwenden.
Übersetzungsspeicher (Translation Memories) und Terminologiedatenbanken sind seit den 90er Jahren zentrale Arbeitsmittel für menschliche Übersetzer. Sie erhöhen Konsistenz und Effizienz, indem sie die Wiederverwendung früherer Übersetzungen ermöglichen und die Anwendung standardisierter Terminologie sicherstellen. Im Laufe der Zeit bauen Unternehmen umfangreiche TMs und TBs auf, die ihre bevorzugten Formulierungen, ihren Stil und ihre Fachterminologie in mehreren Sprachen widerspiegeln. Diese Ressourcen haben sich langfristig als wertvoll erwiesen, um Übersetzungsprojekte zu beschleunigen und eine gleichbleibend hohe Qualität sicherzustellen. Seit Kurzem gewinnen sie darüber hinaus auch für die automatische Übersetzung und den Einsatz KI-gestützter Systeme zunehmend an Bedeutung und entwickeln sich zu strategischen Ressourcen für den Betrieb und das Training moderner Sprachmodelle.
Kundenspezifische mehrsprachige KI-Modelle: sind sie erschwinglich?
Es ist noch nicht lange her, dass das Training eines grossen Sprachmodells unerschwinglich war. Frühe fortgeschrittene Modelle (wie das ursprüngliche GPT-3 im Jahr 2020) kosteten mehrere Millionen Dollar an Rechenleistung, um sie zu trainieren, und benötigten oft Monate auf spezieller Hardware. Nur Tech-Giganten mit grossem Geldbeutel konnten solche Projekte durchführen, während andere Organisationen sich auf allgemeine, vorab trainierte Modelle verlassen mussten.
Heute erleben wir jedoch einen Paradigmenwechsel. Grosse Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, OpenAI und Anthropic bieten jetzt Möglichkeiten zur Feinabstimmung von vorab trainierten Sprachmodellen zu einem Bruchteil der früheren Kosten. Anstatt ein KI-Modell von Grund auf zu entwickeln, können Unternehmen ein bestehendes grosses Modell nehmen und es anhand ihrer eigenen Daten weiter trainieren. So kündigte Amazon im Dezember 2025 neue Funktionen in seinen Bedrock- und SageMaker-KI-Plattformen an, um die Modellanpassung zu vereinfachen – einschliesslich Workflows zur Feinabstimmung der Verstärkung, die die Modellgenauigkeit erheblich steigern können. Diese Tools sowie ähnliche Angebote von Azure und OpenAI reduzieren die Kosten und die Komplexität bei der Entwicklung kundenspezifischer KI-Anwendungen erheblich. Der Azure Machine Learning Service von Microsoft bietet beispielsweise eine Plattform, die die Feinabstimmung von Sprachmodellen und deren Einsatz ohne grosse Infrastrukturinvestitionen unterstützt. Kurz gesagt ist die Feinabstimmung grosser Sprachmodelle auf eigenen Daten kein exotisches, millionenschweres Unterfangen mehr, sondern entwickelt sich zunehmend zu einer Standardgeschäftspraxis.
Für die Kunden von Übersetzungsagenturen bedeutet dieser Wandel, dass selbst mittelständische Unternehmen jetzt die Schulung oder Verfeinerung von KI-Modellen in Betracht ziehen können, die ihre spezifischen Bereiche und Sprachen verstehen. Anstatt eine KI zu verwenden, die für alle passt, kann ein Unternehmen eine KI haben, die seine Sprache „spricht“ – im wörtlichen und im übertragenen Sinne – indem sie die einzigartige Terminologie, die Produktinformationen und den Kommunikationsstil des Unternehmens einbezieht. Die Feinabstimmung eines Modells mit unternehmensspezifischen zweisprachigen Daten kann die Leistung der KI bei Aufgaben wie der Beantwortung von Kunden-E-Mails oder der Bearbeitung von Support-Chats in mehreren Sprachen erheblich verbessern. Im Wesentlichen kann ein unternehmensspezifisch zugeschnittenes KI-Modell natürlicher und präziser mit Kunden kommunizieren, da es auf Grundlage unternehmenseigener Inhalte trainiert wurde.
Warum sind strukturierte Sprachdaten für das KI-Training so wichtig?
Da die Anpassung von KI-Modellen immer einfacher wird, sind die Daten des Unternehmens zunehmend der Treibstoff für diese Modelle. Für sprachorientierte KI werden mehrsprachige Inhalte wie Übersetzungsspeicher und Termbanken zum entscheidenden Trainingsmaterial. Ein Translation Memory ist im Wesentlichen ein Speicher für gepaarte Sätze in verschiedenen Sprachen (Ausgangs- und Zielsprache), und eine Termbank ist eine Datenbank mit genehmigten Übersetzungen für wichtige Begriffe und Phrasen. Zusammen stellen diese Ressourcen das gesammelte sprachliche Wissen eines Unternehmens dar – alles, was das Unternehmen bereits übersetzt hat, zusammen mit der Art und Weise, wie es die Dinge am liebsten formuliert.
Diese zweisprachigen Inhalte sind unglaublich wertvoll für das Training von KI. Durch die Feinabstimmung eines Modells auf Ihren vorhandenen TMs und TBs fügen Sie der KI das spezifische Vokabular und den Schreibstil Ihres Unternehmens in allen unterstützten Sprachen hinzu. Studien haben gezeigt, dass die Feinabstimmung grosser Sprachmodelle mit unternehmensinternen Translation-Memory-Daten dazu führt, dass die Modelle bereichsspezifische Terminologie deutlich präziser verwenden und den gewünschten Stil besser nachahmen, was insgesamt zu qualitativ hochwertigeren Übersetzungen und Antworten führt. In einem Beispiel ermöglichte die Nutzung des firmeneigenen TMs einem benutzerdefinierten Modell, hochspezialisierte Texte mit dem richtigen Jargon und nuancierten Formulierungen viel besser zu verarbeiten als ein generisches Standardmodell. Im Wesentlichen lernt die KI aus früheren menschlichen Übersetzungen – sie wird immer geschickter darin, die bevorzugten Begriffe und Formulierungen zu erkennen, die Ihre Übersetzer im Laufe der Zeit festgelegt haben.
Dieser Trend stärkt auch die Rolle des Übersetzungsdienstleisters. Übersetzungsagenturen wie TTN TSM liefern nicht mehr nur übersetzte Dokumente, sondern werden zu Verwaltern der mehrsprachigen Wissensbestände ihrer Kunden. Anstatt die Übersetzungsarchive brachliegen zu lassen, kann ein Anbieter wie TTN TSM diese linguistischen Datenbanken so pflegen und kuratieren, dass sie für die KI-Nutzung bereit sind. Die Entwicklung massgeschneiderter KI-Modelle, die auf ein spezifisches Fachgebiet zugeschnitten sind, verbessert die Ergebnisqualität und maximiert den langfristigen Wert vorhandener Übersetzungsdaten. Bestehende Übersetzungen sind nicht nur statische Dateien im Speicher, sondern bilden die Grundlage für zukünftige mehrsprachige KI-Systeme, die Terminologie, Stil und Fachwissen eines Unternehmens präzise abbilden können.
Was versteht man unter abrufgestützter Generierung (RAG)?
Eine der neuesten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz ist die sogenannte „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG). Selbst ein fein abgestimmtes Sprachmodell kann bei sehr aktuellen Informationen oder bei der Beantwortung detaillierter, faktenbasierter Anfragen Schwierigkeiten haben. RAG ist eine Methode, bei der das KI-Modell nicht nur auf die Daten beschränkt ist, mit denen es trainiert wurde, sondern zum Zeitpunkt der Generierung einer Antwort mit einer externen Wissensquelle (z. B. einer Dokumentendatenbank oder einer Wissensbasis) verbunden ist. Mit anderen Worten: Wenn die KI eine Frage erhält, kann sie in Echtzeit relevante Informationen von einer externen Quelle abrufen und diese nutzen, um eine genauere Antwort zu geben. Dieser Ansatz nutzt „Grounding“, bei dem KI-Antworten auf spezifischen internen Daten basieren und nicht allein auf dem allgemeinen Trainingswissen des Modells. Wenn sich die KI bei ihren Antworten auf tatsächliche Referenztexte stützt, verringert sich das Risiko von „Halluzinationen“ (die KI denkt sich selbstbewusst klingende, aber falsche Informationen aus) drastisch, da sich das Modell bei der Formulierung seiner Antwort an realen Fakten oder genehmigten Inhalten orientiert.
Saubere Übersetzungsspeicher und Termbanken können als Teil dieser externen Wissensquelle für ein KI-System dienen. Beispielsweise kann ein mehrsprachiger Chatbot oder virtueller Assistent eingesetzt werden. Ist unklar, wie ein Satz zu übersetzen ist oder wie eine Frage zu bestimmten Produkten beantwortet werden soll, kann auf eine Datenbank mit früheren Übersetzungen oder freigegebener Terminologie zurückgegriffen werden. Dabei handelt es sich um eine Form der abrufgestützten Generierung – die KI ist nicht nur darauf trainiert, Antworten zu generieren, sondern auch, bei Bedarf Kontext aus relevanten Dokumenten zu ziehen. Mit der Zeit lernt das Modell, wann und wie es diese Referenzen zu Rate ziehen soll, und es wird immer besser darin, seine Antworten auf reale, vom Unternehmen genehmigte Informationen zu stützen, anstatt nur zu raten. Das Ergebnis ist ein KI-Assistent, der in jeder Sprache stets die richtigen Produktnamen, Haftungsausschlüsse und Fachausdrücke verwendet, da er darauf trainiert wurde, diese Details aus den sorgfältig gepflegten TMs und TBs zu entnehmen, wann immer es angebracht ist.
Warum müssen Übersetzungsdaten für KI sauber sein?
All diese KI-Vorteile gelten nur, wenn die zugrunde liegenden Daten sauber und gut gepflegt sind. Wenn Ihr Übersetzungsspeicher voller doppelter Einträge, veralteter Übersetzungen oder inkonsistenter Formulierungen ist, werden diese Fehler vom KI-Modell ebenfalls gelernt und reproduziert. Das Training oder die Feinabstimmung einer KI auf unübersichtlichen Daten kann zu einem Modell führen, das unwissentlich Fehler verbreitet oder unvorhersehbare Ergebnisse produziert. Enthält eine Terminologiedatenbank mehrdeutige oder fehlerhafte Übersetzungen von Begriffen, kann ein darauf aufbauender KI-gestützter Assistent Kunden irreführende oder falsche Informationen liefern. Kurz gesagt: „Garbage in, garbage out“ – eine KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird.
Daher ist es entscheidend, Zeit und Ressourcen in saubere Translation Memories (TMs) und Terminologiedatenbanken (TBs) zu investieren, um die Zukunftsfähigkeit eines Unternehmens sicherzustellen. Datenbereinigung und -kuratierung mögen nicht glamourös klingen, aber sie sind zu einem Eckpfeiler des KI-Erfolgs geworden. Ungenaue oder veraltete Daten führen zu fehlerhaften Vorhersagen und mangelndem Vertrauen in die Ergebnisse der KI, während gut kuratierte, aktuelle Daten es KI-Systemen ermöglichen, ihr Bestes zu geben und präzise und zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Immer mehr Firmen betrachten ihre mehrsprachigen Inhalte als Trainingsnahrung für Ihre KI: Eine ausgewogene, qualitativ hochwertige Ernährung führt zu einem gesunden, leistungsstarken Modell, während eine Junkfood-Diät mit Fehlern und Ungereimtheiten zu einem schwachen Modell mit problematischem Verhalten führt.
Für ein Übersetzungsbüro und seine Kunden bedeutet die Gewährleistung sauberer Daten einige praktische Dinge im Tagesgeschäft. Das bedeutet, dass Linguisten und Projektmanager den Übersetzungsspeicher sorgfältig mit validierten, korrekturgelesenen Übersetzungen aktualisieren (und alle Übersetzungen, die nicht den Qualitätsstandards entsprechen, ablehnen). Das bedeutet, dass doppelte Segmente entfernt oder gekennzeichnet werden und veraltete Übersetzungen gelöscht werden – zum Beispiel alte Firmenslogans oder veraltete Produktbeschreibungen, die nicht mehr relevant sind. Das bedeutet auch, dass die Terminologiedatenbank mit klarer, genehmigter Terminologie (und ggf. mit Verwendungshinweisen) erweitert und aktualisiert werden muss, so dass es kaum Unklarheiten bei der Übersetzung wichtiger Begriffe gibt. Auf diese Weise stellt die Agentur sicher, dass der Trainingsdatensatz für die Feinabstimmung eines KI-Modells oder den Einsatz eines mehrsprachigen Chatbots genau und konsistent ist und mit den aktuellen Standards und der Sprache des Unternehmens übereinstimmt. Die KI lernt dann genau die richtige Art und Weise, die Kunden in jeder Sprache anzusprechen, und spiegelt dabei die gleiche Qualität und den gleichen Tonfall wider, den auch menschliche Übersetzer erreicht haben.
Warum sind TMs und Termbanken eine Investition in die Zukunft der KI?
Mit Blick auf die Zukunft verschwimmen die Grenzen zwischen Übersetzungsdiensten und KI-Diensten immer mehr. Übersetzungsanbieter werden zu wichtigen Partnern bei der Entwicklung mehrsprachiger KI-Lösungen, da sie über die Daten verfügen, die diese KI-Systeme effektiv machen. Durch die Zusammenarbeit mit einem Übersetzungsdienstleister werden nicht nur aktuelle Dokumente übersetzt, sondern zugleich ein Bestand an zweisprachigem Wissen aufgebaut, der künftig für die Schulung KI-gestützter Kundenservice-Lösungen oder interner Wissensassistenten genutzt werden kann. Da Cloud-Plattformen wie AWS und Azure immer leistungsfähigere Tools für die benutzerdefinierte KI-Entwicklung anbieten und OpenAI und andere die Hürden für die Feinabstimmung weiter senken, werden Unternehmen, die über umfangreiche, saubere, domänenspezifische Daten verfügen, einen Wettbewerbsvorteil erlangen. Unternehmen mit gut gepflegten TMs und TBs werden in der besten Position sein, um schnell KI-Modelle zu entwickeln, die ihre Sprache sprechen und ihre Inhalte verstehen.
In diesem Zusammenhang geht es bei der Pflege sauberer TMs und TBs nicht nur um Übersetzungseffizienz, sondern auch um eine strategische Investition in die KI-Bereitschaft eines Unternehmens. Ein gut gepflegter Übersetzungsspeicher kann als paralleler Korpus all dessen betrachtet werden, was ein Unternehmen jemals in jeder Sprache an seine Kunden kommuniziert hat – im Grunde eine Goldgrube für das Training einer massgeschneiderten mehrsprachigen KI. Als unternehmenseigenes mehrsprachiges Referenzwerk mit validierten Bezeichnungen stellt eine Termbank sicher, dass KI-Systeme Terminologie korrekt anwenden und Fehlinterpretationen von Produktnamen oder rechtlichen Vorgaben vermeiden. Eine sorgfältige Pflege dieser Werte stellt sicher, dass zukünftige KI-Systeme auf einer belastbaren Wissensbasis aufbauen können – ein Aspekt von besonderem strategischem Interesse für Unternehmensleitungen.
Unternehmensleiter sollten diese Aussicht spannend finden. Das bedeutet, dass die Arbeit, die heute im Bereich Übersetzung und Lokalisierung geleistet werden, einen direkten Nutzen für zukünftigen KI-Projekte hat. Werden diese Werte frühzeitig und mit Sorgfalt gepflegt, kann jede künftig eingesetzte KI auf eine verlässliche und vertrauenswürdige Wissensbasis zurückgreifen. Der wichtige Vorbehalt ist natürlich, dass diese Daten richtig verwaltet werden müssen. So wie saubere Finanzdaten gepflegt werden, weil sie die Grundlage präziser Business-Intelligence-Berichte bilden, sollten auch saubere Sprachdaten gepflegt werden, da sie in präzise KI-Sprachmodelle einfliessen.
Letztlich geht die Bedeutung von Translation Memories und Termbanken weit über die Unterstützung menschlicher Übersetzer hinaus. Diese Ressourcen bilden die Basis mehrsprachiger KI-Fähigkeiten. Werden sie konsistent, vollständig und aktuell gehalten, können KI-Modelle trainiert werden, die Inhalte wirklich verstehen und präzise sowie souverän mit unterschiedlichen Zielgruppen kommunizieren. In einer Zukunft, in der KI einen wachsenden Anteil an Kundeninteraktionen und der mehrsprachigen Inhaltserstellung übernimmt, wird eine solide mehrsprachige Datengrundlage zu einem entscheidenden Differenzierungsmerkmal. Übersetzungsdienstleister sind mit ihrer Expertise im Umgang mit sprachlichen Daten natürliche Partner auf diesem Weg. Die Sicherstellung sauberer TMs und TBs heute ist eine der besten Möglichkeiten, sich auf eine KI-gesteuerte Zukunft vorzubereiten – eine Zukunft, in der qualitativ hochwertige mehrsprachige Daten der Treibstoff sein werden, der überlegene Kundenerlebnisse in jeder Sprache ermöglicht.