{"id":1672,"date":"2025-12-25T10:18:48","date_gmt":"2025-12-25T10:18:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/ai-machine-translation\/"},"modified":"2026-10-08T17:39:10","modified_gmt":"2026-10-08T15:39:10","slug":"ki-und-automatische-ubersetzung","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/de\/ttn-tms-documentation\/ki-und-automatische-ubersetzung\/","title":{"rendered":"KI und automatische \u00dcbersetzung"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"tms-title_H2\" id=\"\u00dcbersetzung-mit-allen-f\u00fchrenden-KI-\u00dcbersetzungsdiensten\"><strong>\u00dcbersetzung mit allen f\u00fchrenden KI-\u00dcbersetzungsdiensten<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">TTN TMS bietet in seinem Workflow drei Stufen der automatischen \u00dcbersetzung:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Vollst\u00e4ndiges Post-Editing<\/li>\n\n\n\n<li>Leichtes Post-Editing<\/li>\n\n\n\n<li>Vollst\u00e4ndig automatische \u00dcbersetzung<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Die Dateien werden systematisch von mehreren KI-\u00dcbersetzungsanbietern \u00fcbersetzt.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large tms-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"336\" src=\"\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Parallel-translation-using-all-major-AI-translation-services-1024x336.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-755\" srcset=\"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Parallel-translation-using-all-major-AI-translation-services-1024x336.png 1024w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Parallel-translation-using-all-major-AI-translation-services-300x98.png 300w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Parallel-translation-using-all-major-AI-translation-services-768x252.png 768w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Parallel-translation-using-all-major-AI-translation-services.png 1141w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"tms-figure-caption\">Abbildung 58: Parallele \u00dcbersetzung mit allen wichtigen KI-\u00dcbersetzungsdiensten<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Die \u00fcbersetzten Ausgaben werden miteinander verglichen, und das System erstellt mehrere Vergleichsmetriken, um zu bewerten, welcher Anbieter am besten abschneidet. Die automatischen \u00dcbersetzungen werden sowohl mit als auch ohne Verwendung von Translation Memory (TM) und Termbankdaten durchgef\u00fchrt. Dies erm\u00f6glicht eine Bewertung der Qualit\u00e4t jedes \u00dcbersetzungsanbieters und hilft bei der Entscheidung, welches LLM (Large Language Model) am besten funktioniert. Sie tr\u00e4gt auch dazu bei, den Mehrwert der von GroupShare bereitgestellten Daten zu ermitteln. Nicht zuletzt kann dieser Ansatz sogar erkennen, ob ein \u00dcbersetzer die \u00dcbersetzung selbst durchgef\u00fchrt oder ein KI-Tool verwendet hat. Jeder KI-Anbieter hat seine eigene \u00abDNA\u00bb oder sprachliche Signatur, die nur sehr schwer zu eliminieren ist; f\u00fcr einen menschlichen \u00dcbersetzer ist es fast unm\u00f6glich, den exakt gleichen Wortlaut zu wiederholen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">TTN TMS kann zahlreiche grosse Sprachmodelle (LLM) und maschinelle \u00dcbersetzungssysteme (MT) integrieren. Es f\u00fchrt Hunderte von Tests durch und berechnet verschiedene Vergleichsmetriken, wie die Anzahl der Revisionen, Revisionen pro Zeile, Levenshtein-Distanz, Jaccard-Index, BLEU-Score und Cosinus-\u00c4hnlichkeitsindex. Anschliessend werden die Ergebnisse nach ihrer Qualit\u00e4t eingestuft. Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass KI-\u00dcbersetzungen deutlich besser werden, wenn sie mit Hilfe eines Translation Memory und einer Termbank erstellt werden.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full tms-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"722\" height=\"656\" src=\"\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/MT-providers-ranked-by-multiple-comparison-metrics.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-751\" srcset=\"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/MT-providers-ranked-by-multiple-comparison-metrics.png 722w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/MT-providers-ranked-by-multiple-comparison-metrics-300x273.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 722px) 100vw, 722px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"tms-figure-caption\"><em>Abbildung 59: MT-Anbieter nach mehreren Vergleichsmassst\u00e4ben geordnet<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full tms-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"982\" height=\"316\" src=\"\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Continuous-quality-benchmarking-against-human-translation.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-736\" srcset=\"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Continuous-quality-benchmarking-against-human-translation.png 982w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Continuous-quality-benchmarking-against-human-translation-300x97.png 300w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Continuous-quality-benchmarking-against-human-translation-768x247.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 982px) 100vw, 982px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"tms-figure-caption\"><em>Abbildung 60: Qualit\u00e4tsbenchmarking im Vergleich zur menschlichen \u00dcbersetzung<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">TTN TMS verfolgt die Anzahl der vom menschlichen Korrektor vorgenommenen \u00c4nderungen und misst den Zeitaufwand im Vergleich zu einer herk\u00f6mmlichen \u00dcbersetzung.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-title_H2\" id=\"Terminologieextraktion\"><strong>Terminologieextraktion<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Das Terminologieextraktionstool ist eine zentrale Komponente des Systems; es ist nicht nur f\u00fcr klassische \u00dcbersetzer von grossem Nutzen, sondern auch f\u00fcr die Erstellung KI-gest\u00fctzter \u00dcbersetzungen mit Terminologieabgleich. Mit TTN TMS k\u00f6nnen Benutzer Begriffe aus Translation Memories, Websites oder grossen Dateispeichern extrahieren. Der \u00dcbersetzer oder \u00dcbersetzungsmanager kann aus einer Vielzahl von Extraktionswerkzeugen w\u00e4hlen, die \u00dcbersetzungskandidaten aus Parallelkorpora vorschlagen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">TTN TMS integriert eine Reihe von Extraktionsmaschinen und -diensten, darunter:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li class=\"tms-normal\">Rainbow Term Extraktion<\/li>\n\n\n\n<li>TBXTools<\/li>\n\n\n\n<li>tm2tb (Translation Memory to Termbase)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Kleinere parallele Korpora k\u00f6nnen auch mit ChatGPT 5.0 extrahiert werden. Es kann sich mit Azure Cognitive Services \u2013 Key Phrase Extraction verbinden, einer Cloud-basierten L\u00f6sung von Microsoft, die \u00fcber ein C#-SDK zug\u00e4nglich ist. Es handelt sich um einen kommerziellen Dienst. TTN TMS enth\u00e4lt NuGet-Pakete f\u00fcr Stanford CoreNLP, um POS-Tagging zu erm\u00f6glichen und vortrainierte Modelle zu verwenden. Stanford CoreNLP wird mit vortrainierten Segmentierungsmodellen sowohl f\u00fcr Chinesisch als auch f\u00fcr Arabisch geliefert.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large tms-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"705\" src=\"\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Term-extractor-with-proposed-terms-to-be-added-to-MultiTerm-database-1024x705.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-764\" srcset=\"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Term-extractor-with-proposed-terms-to-be-added-to-MultiTerm-database-1024x705.png 1024w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Term-extractor-with-proposed-terms-to-be-added-to-MultiTerm-database-300x207.png 300w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Term-extractor-with-proposed-terms-to-be-added-to-MultiTerm-database-768x529.png 768w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Term-extractor-with-proposed-terms-to-be-added-to-MultiTerm-database.png 1027w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"tms-figure-caption\"><em>Abbildung 61: Termextraktor mit Vorschl\u00e4gen f\u00fcr MultiTerm<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Die Benutzer k\u00f6nnen die Rangfolge der Kandidaten \u00fcberpr\u00fcfen, nach H\u00e4ufigkeit, L\u00e4nge und Bereich filtern und Begriffe aus der Vorschlagsliste in die endg\u00fcltige Liste ziehen \u2013 oder alle in einer einzigen Aktion akzeptieren. Genehmigte Eintr\u00e4ge werden normalisiert (z. B. Gross- und Kleinschreibung und Morphologie), de-dupliziert und direkt in die MultiTerm-Datenbank geschrieben.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Der Termextraktor beschleunigt das Onboarding neuer Linguisten, verbessert die Konsistenz zwischen den Projekten und reduziert die Nacharbeit, indem er die genehmigte Terminologie an der Quelle durchsetzt. Durch die R\u00fcckf\u00fchrung validierter Termini in Translation-Memory- und KI-\u00dcbersetzungspipelines wird die KI-gest\u00fctzte \u00dcbersetzung optimiert und die allgemeine \u00dcbersetzungsqualit\u00e4t verbessert. Die zentrale Pflege st\u00e4rkt die Terminologie-Governance, gew\u00e4hrleistet die R\u00fcckverfolgbarkeit und erm\u00f6glicht die schnelle Wiederverwendung dom\u00e4nenspezifischer Termini \u00fcber Sprachpaare und Programme hinweg.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-title_H2\" id=\"Terminologie-Synchronisation-mit-AI-Anbietern\"><strong>Terminologie-Synchronisation mit KI-Anbietern<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Die Terminologie (z. B. DeepL Glossaries) wird automatisch synchronisiert. Nach der Synchronisierung erzielt die automatische \u00dcbersetzung ein wesentlich besseres Ergebnis.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full tms-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"914\" height=\"508\" src=\"\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Automatic-synchronisation-between-MultiTerm-and-DeepL-glossary.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-730\" srcset=\"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Automatic-synchronisation-between-MultiTerm-and-DeepL-glossary.png 914w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Automatic-synchronisation-between-MultiTerm-and-DeepL-glossary-300x167.png 300w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Automatic-synchronisation-between-MultiTerm-and-DeepL-glossary-768x427.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 914px) 100vw, 914px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"tms-figure-caption\"><em>Abbildung 62: Automatische Synchronisierung zwischen MultiTerm und DeepL Glossar<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Der Benutzer kann den Synchronisierungsprozess \u00fcberwachen und neue Glossare auf DeepL l\u00f6schen, aber normalerweise ist kein menschliches Eingreifen erforderlich.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-title_H2\" id=\"Web-to-TM\"><strong>Web-to-TM<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Im Jahr 2006 brachte TTN TMS seine eigene \u00dcbersetzungssuchmaschine namens Keybot auf den Markt. Dieses Tool durchforstet das Internet mit hoher Geschwindigkeit nach mehrsprachigen Inhalten und erstellt f\u00fcr jede mehrsprachige Dom\u00e4ne, auf die es trifft, eine parallele Datenbank. Es kann auch grosse Dokumentenbest\u00e4nde verarbeiten, indem es zweisprachige Dateien aligniert und so aus vorhandenen \u00dcbersetzungen umfangreiche Parallelkorpora erzeugt.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large tms-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"343\" src=\"\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Client-specific-parallel-corpora-for-each-client-website-1024x343.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-734\" srcset=\"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Client-specific-parallel-corpora-for-each-client-website-1024x343.png 1024w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Client-specific-parallel-corpora-for-each-client-website-300x101.png 300w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Client-specific-parallel-corpora-for-each-client-website-768x257.png 768w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Client-specific-parallel-corpora-for-each-client-website.png 1032w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"tms-figure-caption\"><em>Abbildung 63: Kundenspezifische Parallelkorpora f\u00fcr jede Kunden-Website<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Die Keybot-Suchmaschine erkennt feine Unterschiede in der Terminologie der Kunden-Websites und st\u00e4rkt das Vertrauen in das TTN-System. Wenn ein Kunde beginnt, mit TTN zu arbeiten, erkennt das System bereits kundenspezifische Formulierungen, die sofort wiederverwendet werden k\u00f6nnen, indem vorhandene parallele Korpora in Translation Memories auf dem GroupShare-Server umgewandelt werden.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large tms-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"559\" src=\"\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Web-to-TM-converts-entire-websites-into-TMs-1024x559.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-781\" srcset=\"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Web-to-TM-converts-entire-websites-into-TMs-1024x559.png 1024w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Web-to-TM-converts-entire-websites-into-TMs-300x164.png 300w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Web-to-TM-converts-entire-websites-into-TMs-768x419.png 768w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Web-to-TM-converts-entire-websites-into-TMs.png 1071w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"tms-figure-caption\"><em>Abbildung 64: Web-to-TM wandelt ganze Websites in TMs um<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Um \u00fcbersetzte Websites zu finden, verwendet Keybot leistungsstarke Web-Crawler, die Websites durchsuchen und \u00fcbersetzte Texte extrahieren. Das System paart automatisch den Inhalt der Ausgangs- und der Zielsprache und verwandelt ganze Seiten in grosse parallele Korpora. Diese Crawler identifizieren effizient \u00fcbereinstimmende Texte in allen Sprachen und stellen sicher, dass kein \u00fcbersetztes Segment \u00fcbersehen wird.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large tms-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"514\" src=\"\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/High-performance-crawlers-extract-translated-text-from-the-web-1024x514.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-743\" srcset=\"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/High-performance-crawlers-extract-translated-text-from-the-web-1024x514.png 1024w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/High-performance-crawlers-extract-translated-text-from-the-web-300x151.png 300w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/High-performance-crawlers-extract-translated-text-from-the-web-768x386.png 768w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/High-performance-crawlers-extract-translated-text-from-the-web.png 1328w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"tms-figure-caption\"><em>Abbildung 65: Leistungsstarke Crawler extrahieren \u00fcbersetzte Texte aus dem Web<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Der Web-Crawler f\u00fchrt f\u00fcr jede gescannte Domain einen separaten Parallelkorpus und erfasst damit den vollst\u00e4ndigen mehrsprachigen Inhalt der jeweiligen Website.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large tms-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"549\" src=\"\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Automatic-integration-of-Keybot-TMs-during-project-generation-1024x549.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-729\" srcset=\"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Automatic-integration-of-Keybot-TMs-during-project-generation-1024x549.png 1024w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Automatic-integration-of-Keybot-TMs-during-project-generation-300x161.png 300w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Automatic-integration-of-Keybot-TMs-during-project-generation-768x412.png 768w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Automatic-integration-of-Keybot-TMs-during-project-generation.png 1305w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"tms-figure-caption\"><em>Abbildung 66: Automatische Integration von Keybot-TMs bei der Projekterstellung<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Sobald die Paralleltexte extrahiert und aligniert sind, werden sie in Translation Memories (TMs) umgewandelt und direkt auf dem GroupShare-Server publiziert. Diese TMs werden dann automatisch zu jedem neuen \u00dcbersetzungsprojekt hinzugef\u00fcgt. In der Praxis bedeutet dies, dass \u00dcbersetzer sofortigen Zugriff auf grosse Mengen an hochwertigen \u00fcbersetzten Inhalten haben, die f\u00fcr ihr Projekt relevant sind. Die TM-Daten dienen als wertvolle Referenz, die es den Linguisten erm\u00f6glicht, bew\u00e4hrte \u00dcbersetzungen wiederzuverwenden und die Konsistenz zu wahren, ohne dass manuelle Einstellungen erforderlich sind.<\/p>\n\n\n\n<p>Dank Web-to-TM erm\u00f6glicht TTN TMS Unternehmen, das gesamte sprachliche Potenzial des Internets zu nutzen. Die Plattform ist in der Lage, mehrsprachige Websites automatisch zu identifizieren und zu alignieren \u2013 selbst f\u00fcr Dom\u00e4nen, f\u00fcr die noch kein TM existiert \u2013 und sie in umfangreiche Translation Memories zu verwandeln. Dadurch werden \u00dcbersetzungsprojekte erheblich beschleunigt, die Konsistenz von Terminologie und Stil sichergestellt und die \u00dcbersetzungskosten durch die maximale Wiederverwendung vorhandener \u00dcbersetzungen gesenkt.<\/p>\n\n\n\n<p>Mit Web-to-TM werden ganze Dokumentensammlungen \u2013 wie Jahresberichte, Vertr\u00e4ge, technische Normen, Regelwerke und komplette Kataloge \u2013 abgeglichen und indexiert. Das Ergebnis ist eine umfassende, st\u00e4ndig wachsende linguistische Wissensbasis, die im Laufe der Zeit die \u00dcbersetzungsqualit\u00e4t und -effizienz im gesamten Unternehmen kontinuierlich verbessert.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen die von Web-to-TM erstellten \u00dcbersetzungsspeicher KI-gesteuerte \u00dcbersetzungssysteme direkt verbessern. Die Integration eines TMs mit modernen KI-\u00dcbersetzungsprogrammen erm\u00f6glicht konsistentere und genauere automatische \u00dcbersetzungen. Die KI kann die qualitativ hochwertigen, von Menschen gepr\u00fcften \u00dcbersetzungen im TM nutzen, um ihre Ausgabe zu steuern und so die Unstimmigkeiten zu vermeiden, die bei der maschinellen Roh\u00fcbersetzung h\u00e4ufig auftreten. Studien haben gezeigt, dass die Verwendung vorhandener TM-Inhalte in Verbindung mit generativen KI-Modellen die \u00dcbersetzungsqualit\u00e4t erheblich steigern kann \u2013 in einem Experiment wurde ein Anstieg der BLEU-Punktzahl um bis zu 20 Punkte festgestellt, nachdem die KI mit relevanten TM-Beispielen versorgt wurde. Die Kombination von KI-\u00dcbersetzung und robusten TMs bietet im Grunde das Beste aus beiden Welten: die Geschwindigkeit und den Umfang maschinell erstellter \u00dcbersetzungen und die Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit menschlich erstellter \u00dcbersetzungen. Diese Synergie erm\u00f6glicht es Unternehmen, ihre Kommunikation weltweit zu skalieren, ohne dabei an Qualit\u00e4t zu verlieren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-title_H2\" id=\"KI-Qualit\u00e4tspr\u00fcfung\"><strong>KI-Qualit\u00e4tspr\u00fcfung<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Unabh\u00e4ngig davon, ob eine \u00dcbersetzung manuell oder mit Hilfe einer maschinellen \u00dcbersetzungsmaschine erstellt wird, werden sowohl die urspr\u00fcngliche Version des \u00dcbersetzers als auch die korrekturgelesene Version des Textes einer KI-gest\u00fctzten Qualit\u00e4tspr\u00fcfung unterzogen. Dieser Prozess nutzt ein hochmodernes KI-System, um die besten Ergebnisse bei der \u00dcberpr\u00fcfung der \u00dcbersetzungsqualit\u00e4t zu erzielen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Im Rahmen der KI-Qualit\u00e4tspr\u00fcfung sendet das System einzelne Segmente aus den XLIFF-Dateien zur Auswertung an einen KI-Dienst. Die KI \u00fcberpr\u00fcft jedes Segment auf Genauigkeit, Grammatik, Rechtschreibung, terminologische Konsistenz und allgemeine sprachliche Qualit\u00e4t. Wenn die KI Probleme feststellt, werden diese in einer Berichtstabelle mit Verweisen auf das entsprechende Segment in der XLIFF-Datei aufgezeichnet.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large tms-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"239\" src=\"\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Reported-issues-from-the-AI-Quality-Check-1024x239.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-759\" srcset=\"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Reported-issues-from-the-AI-Quality-Check-1024x239.png 1024w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Reported-issues-from-the-AI-Quality-Check-300x70.png 300w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Reported-issues-from-the-AI-Quality-Check-768x179.png 768w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Reported-issues-from-the-AI-Quality-Check.png 1316w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"tms-figure-caption\"><em>Abbildung 67: Gemeldete Probleme aus der KI-Qualit\u00e4tspr\u00fcfung<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Diese KI-gesteuerte Pr\u00fcfung zeigt h\u00e4ufig Fehler auf, die von menschlichen Pr\u00fcfern \u00fcbersehen werden k\u00f6nnten. Ein h\u00e4ufiges Problem bei bestimmten maschinellen \u00dcbersetzungsprogrammen wie DeepL ist beispielsweise die w\u00f6rtliche \u00dcbersetzung von Eigennamen. Namen wie \u00abB\u00e4cker\u00bb, \u00abFischer\u00bb oder \u00abM\u00fcller\u00bb werden in der Zielsprache als gew\u00f6hnliche W\u00f6rter \u00fcbersetzt, anstatt als Namen erkannt zu werden. \u00c4hnliche Fehler treten auch bei Ortsnamen auf, etwa bei Namen wie \u00abBerg\u00bb, \u00abWald\u00bb oder \u00abBach\u00bb, die aufgrund ihrer lexikalischen Bedeutung wortw\u00f6rtlich \u00fcbersetzt werden k\u00f6nnen, obwohl es sich um feste geografische Bezeichnungen handelt. Zum Beispiel kann <em>Greenpeace<\/em> von DeepL als <em>la paix verte<\/em> auf Franz\u00f6sisch oder <em>gr\u00fcner Friede<\/em> auf Deutsch wiedergegeben werden. Das System f\u00fchrt eine automatische Doppelkontrolle durch, die solche Fehler aufdeckt und zur \u00dcberpr\u00fcfung kennzeichnet. Es ist jedoch zu beachten, dass es sich bei vielen von der KI angezeigten Problemen um Fehlalarme oder geringf\u00fcgige stilistische Vorschl\u00e4ge handelt, die keiner \u00c4nderung bed\u00fcrfen.<\/p>\n\n\n\n<p>In der Praxis erstellt das System einen KI-Qualit\u00e4tsbericht, nachdem der \u00dcbersetzer die erste \u00dcbersetzung abgeschlossen hat. Dieser Bericht wird dann an den Korrekturleser weitergeleitet, der die markierten Punkte \u00fcberpr\u00fcft und sich um die richtigen Probleme k\u00fcmmert, w\u00e4hrend er falsche oder irrelevante Vorschl\u00e4ge ignoriert. Nachdem der Korrekturleser die \u00fcberarbeitete \u00dcbersetzung hochgeladen hat, wird die KI-Qualit\u00e4tspr\u00fcfung f\u00fcr den aktualisierten Inhalt erneut durchgef\u00fchrt. Das System erkennt, welche zuvor gemeldeten Probleme gel\u00f6st wurden, und l\u00e4sst sie aus den neuen Ergebnissen heraus, so dass nur noch verbleibende oder neu entdeckte Probleme gemeldet werden. Am Ende dieses iterativen Prozesses erh\u00e4lt der \u00dcbersetzungsmanager einen abschliessenden, pr\u00e4gnanten Bericht \u00fcber die noch offenen Fragen und kann schnell feststellen, ob noch Probleme zu l\u00f6sen sind.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Die KI-Qualit\u00e4tspr\u00fcfung bietet ein wirksames Sicherheitsnetz f\u00fcr die Qualit\u00e4tssicherung. Dabei werden oft kleine, aber kritische Fehler wie Tippfehler in \u00dcberschriften oder im Vorspann, Fehler bei Eigennamen oder ausgelassene W\u00f6rter entdeckt. Diese zus\u00e4tzliche automatische \u00dcberpr\u00fcfung dient als wichtige Sicherheitsmassnahme, um Fehler in Dokumenten mit hohem Risiko \u2013 etwa in wichtigen Vertr\u00e4gen oder ver\u00f6ffentlichten Materialien \u2013 zu vermeiden, die ohne diese erg\u00e4nzende Qualit\u00e4tskontrolle m\u00f6glicherweise \u00fcbersehen worden w\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-title_H2\" id=\"Der-KI-Check-aus-Sicht-des-Kunden\"><strong>Der KI-Check aus Sicht des Kunden<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">F\u00fcr den Auftraggeber ist der KI-Check kein technisches Detail, sondern ein zus\u00e4tzlicher, unabh\u00e4ngiger Pr\u00fcfschritt, der in jedem Auftrag enthalten ist. Er erg\u00e4nzt das Vier-Augen-Prinzip, ersetzt es aber nicht. Die folgenden Abschnitte fassen zusammen, welchen konkreten Nutzen der Kunde daraus zieht.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full tms-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1075\" height=\"557\" src=\"\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/KI-Check-jedes-Segment-mit-kundenspezifischem-Prompt.png\" alt=\"Beim KI-Check wird jedes \u00fcbersetzte Segment mit einem kundenspezifischen Prompt \u00fcberpr\u00fcft\" class=\"wp-image-3242\" srcset=\"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/KI-Check-jedes-Segment-mit-kundenspezifischem-Prompt.png 1075w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/KI-Check-jedes-Segment-mit-kundenspezifischem-Prompt-300x155.png 300w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/KI-Check-jedes-Segment-mit-kundenspezifischem-Prompt-768x398.png 768w, https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/KI-Check-jedes-Segment-mit-kundenspezifischem-Prompt-1024x531.png 1024w\" sizes=\"auto, (max-width: 1075px) 100vw, 1075px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"tms-figure-caption\"><em>Abbildung 68: Beim KI-Check wird jedes \u00fcbersetzte Segment mit einem kundenspezifischen Prompt \u00fcberpr\u00fcft<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\" id=\"Zwei-Kontrollen,-die-unterschiedliche-Fehler-finden\"><strong>Zwei Kontrollen, die unterschiedliche Fehler finden<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Das QA-Tool des CAT-Systems pr\u00fcft die formale Seite der \u00dcbersetzung: Zahlen, Datumsangaben, Masseinheiten, Satzzeichen, Tags, die Leerzeichen vor franz\u00f6sischen Satzzeichen und vor allem die Einhaltung der Termbank. Der KI-Check pr\u00fcft die inhaltliche Seite: Bedeutet der Zielsatz dasselbe wie der Ausgangssatz? Die beiden Verfahren decken unterschiedliche Fehlerklassen ab. Zusammen ergeben sie ein deutlich engmaschigeres Netz als jede Kontrolle f\u00fcr sich allein.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\" id=\"Ein-mathematisches-Verfahren-\u2013-Auslassungen-fallen-auf\"><strong>Ein mathematisches Verfahren \u2013 Auslassungen fallen auf<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Das Transformer-Modell einer KI bildet die Bedeutung des Ausgangs- und des Zielsegments als Vektoren ab. Weichen diese Vektoren deutlich voneinander ab, meldet der KI-Check das Segment zur \u00dcberpr\u00fcfung. Das ist ein grunds\u00e4tzlich anderer Ansatz als die menschliche Korrektur: Ein fehlender Halbsatz, eine vergessene Verneinung oder eine Zahl, die im Zieltext nicht mehr auftaucht, entgeht diesem Verfahren praktisch nie \u2013 auch nicht am Ende eines langen Arbeitstages.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\" id=\"Kreuzpr\u00fcfung-durch-einen-zweiten-Anbieter\"><strong>Kreuzpr\u00fcfung durch einen zweiten Anbieter<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Wird ein Text maschinell \u00fcbersetzt, pr\u00fcft ihn immer ein anderes Modell: Claude pr\u00fcft ChatGPT, ChatGPT pr\u00fcft Claude. Keine KI beurteilt ihre eigene Arbeit. F\u00fcr den Kunden bedeutet dieser AI-AI-Check eine echte Zweitmeinung statt einer Selbstbest\u00e4tigung des \u00dcbersetzungsanbieters.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\" id=\"Landes--und-kundenspezifische-Regeln\"><strong>Landes- und kundenspezifische Regeln<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Der KI-Check wird nach den Regeln des Ziellands und der Zielsprache erzeugt. F\u00fcr Schweizer Kunden fliessen die Weisungen der Bundesverwaltung, die Regeln zur geschlechtergerechten Sprache und die Styleguides der betroffenen Sprachen in die Pr\u00fcfung ein. Hausregeln einzelner Kunden werden zus\u00e4tzlich hinterlegt; sie erg\u00e4nzen die Standardregeln, ohne sie zu ersetzen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\" id=\"Dokumentierte-Qualit\u00e4t-\u2013-auch-Monate-sp\u00e4ter\"><strong>Dokumentierte Qualit\u00e4t \u2013 auch Monate sp\u00e4ter<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">F\u00fcr jede Version einer Datei \u2013 die Fassung des \u00dcbersetzers und die Fassung des Korrektors \u2013 entsteht ein eigener Bericht mit Segmentnummer, Ausgangstext, Zieltext und Kommentar. Bereits gel\u00f6ste Punkte verschwinden im n\u00e4chsten Durchgang, sodass der Schlussbericht nur noch die offenen Fragen enth\u00e4lt. Alle Berichte bleiben im Auftragsarchiv abrufbar und dienen als Qualit\u00e4tsnachweis \u2013 bei internen R\u00fcckfragen ebenso wie bei Audits nach ISO 17100.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\" id=\"Keine-eigene-KI-Infrastruktur-n\u00f6tig\"><strong>Keine eigene KI-Infrastruktur n\u00f6tig<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Der Kunde braucht weder ein eigenes Abonnement bei einem KI-Anbieter noch Erfahrung im Schreiben von Prompts. Modellauswahl, Prompt-Entwicklung, Rechenkosten und Betrieb liegen bei TTN und sind im Auftragspreis enthalten. Auch die beteiligten \u00dcbersetzerinnen und \u00dcbersetzer m\u00fcssen daf\u00fcr keine teuren Pro-Versionen von Claude oder ChatGPT anschaffen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\" id=\"Auch-f\u00fcr-Texte-ausserhalb-des-Auftragswegs\"><strong>Auch f\u00fcr Texte ausserhalb des Auftragswegs<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">F\u00fcr Ausschreibungen, Probe\u00fcbersetzungen oder extern erstellte \u00dcbersetzungen steht ein auftragsunabh\u00e4ngiger KI-Check zur Verf\u00fcgung. Er ist \u00fcber <a href=\"https:\/\/www.ttn.ch\">www.ttn.ch<\/a> im Bereich Teamwork erreichbar und pr\u00fcft jede zweisprachige Datei nach denselben Regeln.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\" id=\"Was-der-KI-Check-nicht-leistet\"><strong>Was der KI-Check nicht leistet<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"tms-normal\">Rund 50 Prozent der gemeldeten Punkte sind Fehlalarme oder diskutable Stilvorschl\u00e4ge, die ignoriert werden k\u00f6nnen. Der Wert des Verfahrens liegt in den wenigen F\u00e4llen, in denen ein schwerwiegender Fehler entdeckt wird, bevor der Text beim Empf\u00e4nger liegt. Der KI-Check ersetzt darum weder den Korrektor noch die fachliche Pr\u00fcfung durch den Kunden \u2013 er ist das Sicherheitsnetz darunter. Er setzt zudem eine zweisprachige Datei voraus, in der Ausgangs- und Zieltext segmentweise verkn\u00fcpft sind: SDLXLIFF f\u00fcr Trados, PPF f\u00fcr Transit oder ein zweisprachiges Word-Review-Dokument. Der Check wird pro Auftrag ausgel\u00f6st und kann bei Texten mit besonderen Vertraulichkeitsauflagen weggelassen werden.<br><\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00dcbersetzung mit allen f\u00fchrenden KI-\u00dcbersetzungsdiensten TTN TMS bietet in seinem Workflow drei Stufen der automatischen \u00dcbersetzung: Die Dateien werden systematisch von mehreren KI-\u00dcbersetzungsanbietern \u00fcbersetzt. Abbildung 58: Parallele \u00dcbersetzung mit allen wichtigen KI-\u00dcbersetzungsdiensten Die \u00fcbersetzten Ausgaben werden miteinander verglichen, und das System erstellt mehrere Vergleichsmetriken, um zu bewerten, welcher Anbieter am besten abschneidet. 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