Häufige Fragen zu ownvia.

KI-Übersetzung bezeichnet die automatisierte Übersetzung von Texten mithilfe künstlicher Intelligenz.

Im Gegensatz zu älteren Übersetzungssystemen analysiert moderne KI nicht nur einzelne Wörter, sondern den gesamten Kontext eines Dokuments. Dadurch entstehen natürlichere und präzisere Übersetzungen. In professionellen Unternehmensprozessen wird KI zusätzlich mit Terminologie, Translation Memories und Unternehmenswissen kombiniert, um konsistente und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

Das bietet Unternehmen:

• Effizienz: Große Textmengen können in kurzer Zeit übersetzt werden.
• Skalierbarkeit: Mehrsprachige Inhalte lassen sich auch bei hohem Übersetzungsvolumen effizient bearbeiten.
• Höhere Qualität: Terminologie, Unternehmenssprache und bestehendes Übersetzungswissen können gezielt berücksichtigt werden.

KI-Übersetzung analysiert den gesamten Inhalt eines Textes und erstellt daraus eine kontextbezogene Übersetzung.

Im Gegensatz zu älteren Übersetzungssystemen bewertet moderne künstliche Intelligenz den Zusammenhang einzelner Sätze, erkennt sprachliche Muster und berücksichtigt Stil, Grammatik und Bedeutung. Dadurch entstehen deutlich natürlichere Übersetzungen.

Professionelle KI-Lösungen ergänzen diesen Prozess zusätzlich um Unternehmenswissen wie Terminologie, Translation Memories und Style Guides.

Das ermöglicht:

• Kontextbezogene Übersetzungen: Wörter werden passend zum Zusammenhang übersetzt.
• Natürlichere Sprache: Formulierungen wirken flüssiger und verständlicher.
• Höhere Konsistenz: Unternehmenswissen fließt direkt in den Übersetzungsprozess ein.

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Wie funktionieren KI-Übersetzungen?

Erfahren Sie, wie moderne KI-Übersetzungen den Kontext analysieren und warum Unternehmenswissen entscheidend für hochwertige Ergebnisse ist.

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KI-Übersetzung unterstützt Unternehmen dabei, Übersetzungsprozesse schneller, wirtschaftlicher und effizienter zu gestalten.

Gerade bei regelmäßig aktualisierten Inhalten oder großen Dokumentenmengen reduziert künstliche Intelligenz den manuellen Übersetzungsaufwand erheblich. Gleichzeitig können Inhalte schneller in mehreren Sprachen veröffentlicht werden.

Unternehmen profitieren von:

• Geringeren Übersetzungskosten: Wiederkehrende Arbeiten werden automatisiert.
• Schnellerer Time-to-Market: Mehrsprachige Inhalte stehen schneller zur Verfügung.
• Hoher Skalierbarkeit: Auch große Übersetzungsvolumen lassen sich effizient bearbeiten.

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 KI-Integration: Warum einzelne KI-Tools nicht ausreichen

Erfahren Sie, warum Unternehmen KI nicht isoliert einsetzen sollten und wie professionelle KI-Prozesse aufgebaut werden.

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Moderne KI-Übersetzungslösungen können nahezu alle gängigen Unternehmensdokumente automatisch übersetzen.

Dazu gehören unter anderem technische Dokumentationen, Bedienungsanleitungen, Verträge, Marketingunterlagen, Webseiten, Produktinformationen, Softwaretexte sowie interne Dokumente. Die meisten professionellen Lösungen unterstützen dabei zahlreiche Standarddateiformate und übernehmen das ursprüngliche Layout weitgehend automatisch.

Zu den häufig unterstützten Dateiformaten gehören beispielsweise:

• Microsoft Word (.docx)
• Microsoft Excel (.xlsx)
• Microsoft PowerPoint (.pptx)
• PDF
• HTML
• XML
• XLIFF
• SDLXLIFF
• JSON
• CSV

Das bietet Unternehmen:

• Breite Kompatibilität: Die meisten gängigen Dokument- und Austauschformate können direkt verarbeitet werden.
• Effiziente Arbeitsabläufe: Bestehende Dokumente müssen vor der Übersetzung nicht manuell umformatiert werden.
• Nahtlose Integration: Auch bestehende Übersetzungsprojekte und CAT-Tool-Formate lassen sich häufig weiterverwenden.

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Erfahren Sie, wie Unternehmen komplette Websites professionell und suchmaschinenoptimiert in mehrere Sprachen übersetzen.

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Klassische Maschinenübersetzung übersetzt Texte direkt vom Ausgangstext in die Zielsprache. Moderne KI-Übersetzung versteht darüber hinaus Zusammenhänge, berücksichtigt den Kontext und kann den Schreibstil gezielt anpassen.

Dadurch entstehen natürlichere und präzisere Übersetzungen. In professionellen Übersetzungsprozessen wird KI zusätzlich mit Unternehmenswissen wie Terminologie, Translation Memories, Style Guides und Referenzdokumenten kombiniert. So entstehen Übersetzungen, die nicht nur sprachlich korrekt, sondern auch fachlich und markenkonform sind.

Das bietet Unternehmen:

• Mehr Kontextverständnis: Die KI berücksichtigt den Zusammenhang eines gesamten Dokuments statt einzelner Sätze.
• Höhere Übersetzungsqualität: Terminologie, Unternehmenssprache und Stilvorgaben fließen direkt in die Übersetzung ein.
• Weniger Nachbearbeitung: Präzisere Ergebnisse reduzieren den Aufwand für die Qualitätssicherung.

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Erfahren Sie, welche Unterschiede zwischen klassischer Maschinenübersetzung, Large Language Models und modernen KI-Plattformen bestehen.

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Professionelle KI-Übersetzungslösungen nutzen Glossare und Terminologiedatenbanken, damit festgelegte Fachbegriffe in allen Übersetzungen einheitlich verwendet werden.

Dadurch werden beispielsweise Produktnamen, technische Begriffe, Markenbezeichnungen oder branchenspezifische Fachausdrücke automatisch erkannt und entsprechend den vorgegebenen Terminologieregeln übersetzt. So bleibt die fachliche Konsistenz auch bei großen Übersetzungsprojekten erhalten.

Dazu gehören unter anderem:

• Produktnamen
• Technische Begriffe
• Markenbezeichnungen
• Abkürzungen und Fachausdrücke
• Do-Not-Translate-Begriffe (Begriffe, die nicht übersetzt werden dürfen)

Das bietet Unternehmen:

• Einheitliche Terminologie: Freigegebene Begriffe werden konsequent verwendet.
• Höhere Übersetzungsqualität: Fachliche Fehler und uneinheitliche Übersetzungen werden reduziert.
• Stärkere Markenkommunikation: Produkt- und Unternehmensbegriffe bleiben in allen Sprachen konsistent.

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Terminologieextraktion mit KI: Der vollständige Leitfaden für Unternehmen

Erfahren Sie, wie Unternehmen Fachbegriffe automatisch erfassen und dauerhaft für KI-Übersetzungen nutzen.

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Unternehmenswissen sorgt dafür, dass KI nicht nur sprachlich korrekt übersetzt, sondern auch unternehmensspezifische Begriffe, Produktnamen und Formulierungen berücksichtigt.

Dazu gehören beispielsweise:

• Translation Memories
• Glossare
• Style Guides
• Referenzdokumente
• Webseiten
• frühere Übersetzungen

Dadurch entstehen deutlich konsistentere Ergebnisse.

Nein. KI ersetzt professionelle Übersetzer nicht, sondern unterstützt sie im Übersetzungsprozess.

Moderne KI erstellt innerhalb weniger Sekunden hochwertige Vorübersetzungen und übernimmt viele wiederkehrende Aufgaben. Erfahrene Fachübersetzer prüfen anschließend Terminologie, kulturelle Nuancen, Stil und branchenspezifische Anforderungen. Dieser Prozess – das sogenannte Post-Editing – stellt sicher, dass Übersetzungen den fachlichen, sprachlichen und unternehmensspezifischen Qualitätsanforderungen entsprechen.

Besonders bei Fachtexten, Verträgen, Marketinginhalten oder sensiblen Unternehmensinformationen bleibt die menschliche Expertise unverzichtbar.

Das bietet Unternehmen:

• Höhere Effizienz: KI verkürzt die Bearbeitungszeit und reduziert den manuellen Übersetzungsaufwand.
• Hohe Übersetzungsqualität: Fachübersetzer stellen Terminologie, Stil und fachliche Korrektheit sicher.
• Die optimale Kombination aus Mensch und KI: Geschwindigkeit und Automatisierung werden mit menschlicher Expertise und Qualitätskontrolle verbunden.

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Die Übersetzungsqualität mit ownvia ist wirklich gut. Kundenfeedback aus der Praxis

Erfahren Sie, warum KI und menschliche Qualitätssicherung gemeinsam die besten Ergebnisse erzielen.

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Ja – sofern die eingesetzte KI-Übersetzungslösung die Anforderungen der DSGVO erfüllt.

Nicht die künstliche Intelligenz selbst ist entscheidend, sondern wie Unternehmensdaten gespeichert, verarbeitet und geschützt werden. Gerade bei vertraulichen Inhalten sollten Unternehmen auf eine transparente Datenschutzstrategie und eine sichere Infrastruktur achten.

Worauf Unternehmen achten sollten:

• Kein KI-Training mit Kundendaten: Unternehmensdaten sollten nicht ohne Zustimmung zum Training öffentlicher oder externer KI-Modelle verwendet werden.
• Serverstandort innerhalb der EU: Die Verarbeitung sollte idealerweise in europäischen Rechenzentren oder unter nachweislich DSGVO-konformen Rahmenbedingungen erfolgen.
• Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV): Der Anbieter sollte einen rechtskonformen Vertrag zur Auftragsverarbeitung bereitstellen.
• Hohe Sicherheitsstandards: Verschlüsselte Datenübertragung sowie ein Rollen- und Berechtigungskonzept tragen dazu bei, vertrauliche Unternehmensdaten wirksam zu schützen.

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KI-Übersetzung steuerbar machen: ownvia als Motor Ihrer Internationalisierung

Erfahren Sie, warum Datenschutz, Unternehmenswissen und europäische Infrastruktur für professionelle KI-Übersetzungen entscheidend sind.

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Die Qualität einer KI-Übersetzung wird durch die Kombination aus automatischen Qualitätsprüfungen (Quality Assurance, QA) und menschlichem Post-Editing sichergestellt.

Professionelle Übersetzungsprozesse setzen auf mehrere Maßnahmen der Qualitätssicherung. Automatische QA-Prüfungen erkennen technische und formale Fehler bereits während des Übersetzungsprozesses. Anschließend überprüfen Fachübersetzer Terminologie, Kontext, Stil und fachliche Korrektheit, um eine hohe Übersetzungsqualität sicherzustellen.

Die wichtigsten Säulen der Qualitätssicherung:

• Automatische QA-Prüfungen: Kontrolle von Terminologie, Zahlen, Datumsangaben, Rechtschreibung sowie technischen Tags, beispielsweise in HTML- oder XLIFF-Dateien.
• Menschliches Post-Editing: Fachübersetzer prüfen Tonalität, Kontext, Stil und fachliche Präzision der Übersetzung.

Das bietet Unternehmen:

• Höhere Übersetzungsqualität: Automatische und manuelle Prüfungen ergänzen sich optimal.
• Weniger Nachbearbeitung: Fehler werden frühzeitig erkannt und effizient korrigiert.
• Zuverlässige Einhaltung von Unternehmensstandards: Terminologie, Style Guides und Qualitätsrichtlinien werden konsequent berücksichtigt.

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Translation Memories mit KI prüfen: So bleiben Vorübersetzungen aktuell

Erfahren Sie, warum die regelmäßige Pflege von Translation Memories die Qualität von KI-Übersetzungen nachhaltig verbessert.

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ownvia verbindet KI mit Unternehmenswissen, Translation Memories, Terminologie, Style Guides, Qualitätsprüfungen und professionellen Übersetzungsprozessen.

Anstatt Texte ausschließlich automatisch zu übersetzen, unterstützt ownvia Unternehmen dabei, vorhandenes Wissen intelligent in den Übersetzungsprozess einzubinden. Translation Memories, Glossare, Referenzdokumente, Style Guides und individuelle KI-Prompts arbeiten dabei nahtlos zusammen. So entstehen nachvollziehbare, konsistente Übersetzungen, die sich in bestehende Arbeitsabläufe integrieren und langfristig skalieren lassen.

Das bietet Unternehmen:

• Höhere Übersetzungsqualität: Unternehmenswissen fließt direkt in jede Übersetzung ein.
• Konsistente Unternehmenssprache: Terminologie, Stil und Markenkommunikation bleiben über alle Sprachen hinweg einheitlich.
• Weniger Post-Editing: Präzisere Übersetzungsvorschläge reduzieren den manuellen Prüfaufwand.
• Skalierbare Übersetzungsprozesse: KI-gestützte Workflows lassen sich effizient in bestehende Unternehmensprozesse integrieren.

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TMS neu gedacht: Bestehende Übersetzungsprozesse mit KI weiterentwickeln

Erfahren Sie, wie ownvia bestehende Übersetzungsprozesse erweitert, statt sie zu ersetzen.

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KI-Übersetzung unterstützt Unternehmen dabei, mehrsprachige Inhalte schneller, effizienter und konsistenter bereitzustellen.

In Kombination mit Unternehmenswissen, Terminologie, Translation Memories und menschlicher Qualitätskontrolle entwickelt sich KI-Übersetzung zu einem wichtigen Bestandteil moderner Übersetzungsprozesse. Unternehmen können internationale Inhalte effizient verwalten und gleichzeitig ihre Unternehmenssprache sowie ihre Qualitätsstandards über alle Märkte hinweg einheitlich sichern.

Die wichtigsten Vorteile auf einen Blick:

• Kürzere Time-to-Market: Mehrsprachige Inhalte können schneller erstellt und veröffentlicht werden.
• Geringere Übersetzungskosten: Automatisierte Prozesse reduzieren den manuellen Aufwand und steigern die Effizienz.
• Höhere Übersetzungsqualität: Unternehmenswissen, Terminologie und Translation Memories sorgen für konsistente Ergebnisse.
• Skalierbare internationale Kommunikation: Auch große Übersetzungsvolumen lassen sich zentral und effizient verwalten.

Ein Translation Memory ist das digitale Gedächtnis für Ihre Übersetzungen.

Jeder bereits übersetzte Satz wird gespeichert und kann bei zukünftigen Projekten automatisch wiederverwendet werden. Dadurch profitieren Unternehmen von:

• Mehr Konsistenz – Einheitliche Fachbegriffe und Unternehmenssprache über alle Dokumente hinweg.
• Höherer Effizienz – Wiederkehrende Inhalte müssen nicht erneut übersetzt werden.
• Geringeren Kosten – Bereits übersetzte Inhalte werden mehrfach genutzt.

Ein Translation Memory erkennt bereits übersetzte Inhalte und schlägt sie automatisch erneut vor.

Bei jedem Übersetzungsprojekt vergleicht das System neue Texte mit dem vorhandenen Übersetzungsbestand. Werden identische oder ähnliche Segmente gefunden, können diese direkt übernommen oder als Vorschlag genutzt werden.

Dadurch entstehen:

• schnellere Übersetzungsprozesse
• konsistente Formulierungen
• weniger manueller Übersetzungsaufwand

Ja. Vorhandene Translation Memories lassen sich in der Regel problemlos weiterverwenden.

Die meisten professionellen Übersetzungssysteme unterstützen den Import bestehender Übersetzungsdaten, beispielsweise im TMX-Format.

Das bedeutet für Unternehmen:

• bestehendes Übersetzungswissen bleibt erhalten
• keine doppelte Arbeit
• schneller Einstieg in neue Übersetzungsprojekte

Ein Translation Memory sorgt dafür, dass Ihr Übersetzungswissen dauerhaft im Unternehmen bleibt und mit jedem Projekt wertvoller wird.

Je größer der Sprachbestand wächst, desto stärkere Vorteile entstehen:

• Kostensenkung auf Knopfdruck: Je mehr Text sich in Folgeprojekten wiederholt, desto niedriger werden die Übersetzungskosten.

• Maximale Skalierbarkeit: Auch sehr große Textmengen und internationale Launch-Projekte lassen sich in einem Bruchteil der Zeit umsetzen.

• Volle Datenhoheit: Ihr Übersetzungswissen bleibt sicher in Ihrer Hand – unabhängig davon, welche Dienstleister oder Übersetzer Sie beauftragen.

• Verlässliche Markenstimme: Kunden und Partner erleben weltweit eine durchgängige und professionelle Unternehmenssprache.

Die meisten modernen Übersetzungslösungen unterstützen die gängigen Formate für den Import und Export von Translation Memories.

Am häufigsten werden TMX-Dateien (Translation Memory eXchange), Excel-Dateien (XLSX), CSV-Dateien sowie die nativen Formate vieler CAT-Tools unterstützt.

Für den systemübergreifenden Austausch hat sich TMX (Translation Memory eXchange) als internationaler Standard etabliert.

Dadurch profitieren Unternehmen von:

• Herstellerunabhängigkeit: Translation Memories können problemlos zwischen verschiedenen Übersetzungssystemen ausgetauscht werden.
• Investitionsschutz: Bereits aufgebaute Übersetzungsdaten bleiben langfristig erhalten und können weiter genutzt werden.
• Einfache Migration: Der Wechsel auf eine neue Übersetzungslösung gelingt ohne den Verlust wertvollen Übersetzungswissens.

Ein Translation Memory liefert der KI bewährte Übersetzungen als Referenz.

Anstatt jeden Satz neu zu formulieren, greift die KI auf bereits freigegebene Übersetzungen zurück. Das verbessert die sprachliche Konsistenz und sorgt dafür, dass Unternehmenssprache und Fachterminologie zuverlässig eingehalten werden.

Dadurch entstehen:

• konsistentere Übersetzungen
• höhere Qualität der KI-Ergebnisse
• weniger manueller Korrekturaufwand

Ein Translation Memory sollte regelmäßig sowie nach größeren Änderungen im Unternehmen überprüft und bereinigt werden.

Mit der Zeit können veraltete Fachbegriffe, doppelte Einträge oder fehlerhafte Übersetzungen entstehen. Typische Anlässe für eine Bereinigung sind Terminologie-Updates, Rebrandings, neue Produktgenerationen oder Software-Relaunches. Eine regelmäßige Pflege stellt sicher, dass Übersetzer und KI-Systeme ausschließlich auf aktuelle und freigegebene Übersetzungen zugreifen.

Eine regelmäßige Bereinigung sorgt für:

• Aktuelle Übersetzungsvorschläge: Veraltete Begriffe und frühere Produktbezeichnungen werden aus dem Translation Memory entfernt oder aktualisiert.
• Höhere Übersetzungsqualität: Übersetzer und KI greifen auf konsistente und geprüfte Referenzübersetzungen zurück.
• Maximale Konsistenz: Widersprüchliche Übersetzungsvarianten (Multiple Matches) werden reduziert und die Unternehmenssprache bleibt einheitlich.

Ein Translation Memory und ein Glossar erfüllen unterschiedliche Aufgaben und ergänzen sich ideal im professionellen Übersetzungsprozess.

Der wichtigste Unterschied liegt in den gespeicherten Informationen:

Translation Memory (TM): Speichert vollständige Sätze oder Textsegmente inklusive ihrer Übersetzung. Wiederkehrende Inhalte können dadurch automatisch erkannt und erneut verwendet werden.

Glossar (Terminologiedatenbank): Enthält einzelne Fachbegriffe, Produktnamen, Abkürzungen sowie deren verbindliche Übersetzung. Zusätzlich können bevorzugte Benennungen oder Begriffe definiert werden, die nicht übersetzt werden dürfen (Do-Not-Translate).

Gemeinsam sorgen beide Werkzeuge für:

• Einheitliche Terminologie: Fachbegriffe werden korrekt verwendet und in konsistente Übersetzungen eingebettet.
• Höhere Übersetzungsqualität: Übersetzer und KI-Systeme halten Terminologie- und Sprachvorgaben zuverlässig ein.
• Effizientere Übersetzungsprozesse: Weniger Rückfragen, weniger Korrekturen und eine gleichbleibend hohe Übersetzungsqualität.

Matches entstehen, indem ein Translation Memory neue Sätze oder Textsegmente automatisch mit bereits gespeicherten Übersetzungen vergleicht.

Für jedes neue Segment prüft das System, ob identische oder ähnliche Inhalte bereits im Translation Memory vorhanden sind. Je höher die Übereinstimmung, desto passender fällt der Übersetzungsvorschlag aus. So können vorhandene Übersetzungen direkt wiederverwendet oder als Grundlage für die weitere Bearbeitung genutzt werden.

Dadurch profitieren Unternehmen von:

• Automatischer Wiederverwendung: Bereits übersetzte Inhalte müssen nicht erneut erstellt werden.
• Schnelleren Übersetzungsprozessen: Passende Übersetzungsvorschläge stehen sofort zur Verfügung.
• Höherer Konsistenz: Wiederkehrende Formulierungen und Fachbegriffe werden einheitlich verwendet.

Nicht jeder Treffer ist identisch – deshalb unterscheiden Translation Memories verschiedene Match-Arten nach ihrem Übereinstimmungsgrad.

Je exakter ein Treffer ist, desto weniger Nachbearbeitung ist in der Regel erforderlich. Die wichtigsten Match-Arten sind:

Context Match (auch 101 %-Match genannt):
Der Satz ist identisch und befindet sich zusätzlich im gleichen Kontext, beispielsweise im selben Kapitel oder Dokument. Diese Match-Art bietet die höchste Sicherheit.

100 %-Match:
Der Satz stimmt vollständig mit einer bereits vorhandenen Übersetzung überein und kann in der Regel direkt übernommen werden.

Fuzzy Match:
Der Satz ist ähnlich, enthält jedoch kleinere Abweichungen, beispielsweise geänderte Zahlen, zusätzliche Wörter oder eine andere Formulierung. Das Translation Memory schlägt die vorhandene Übersetzung als Grundlage vor.

No Match:
Für den Satz ist keine passende Übersetzung im Translation Memory vorhanden. Er muss daher vollständig neu übersetzt werden.

Dadurch profitieren Unternehmen von:

• Schnelleren Übersetzungsprozessen: Je höher der Match-Grad, desto geringer der Bearbeitungsaufwand.
• Konsistenteren Übersetzungen: Bereits freigegebene Formulierungen werden konsequent wiederverwendet.
• Niedrigeren Übersetzungskosten: Wiederkehrende Inhalte können effizient genutzt werden.

Ja. Ein zentrales Translation Memory sorgt für eine einheitliche Unternehmenssprache über alle Abteilungen hinweg.

Mehrere Mitarbeitende, interne Übersetzer und externe Sprachdienstleister können gleichzeitig auf dasselbe Translation Memory zugreifen. Sobald eine Übersetzung freigegeben wurde, steht sie allen Beteiligten unmittelbar für zukünftige Projekte zur Verfügung.

Das bietet Unternehmen:

• Zentrale Verwaltung: Das gesamte Übersetzungswissen wird an einem zentralen Ort verwaltet.
• Maximale Konsistenz: Einheitliche Formulierungen und Fachbegriffe über alle Projekte, Abteilungen und Märkte hinweg.
• Keine Doppelarbeit: Bereits übersetzte Inhalte können von allen Teams wiederverwendet werden.

Ein Translation Memory wächst mit jeder freigegebenen Übersetzung und entwickelt sich zu einer wertvollen Wissensdatenbank Ihres Unternehmens.

Moderne Übersetzungssysteme können Millionen von Textsegmenten verwalten und passende Übersetzungen auch bei sehr großen Datenbeständen schnell bereitstellen. So bleibt das gesamte Übersetzungswissen Ihres Unternehmens langfristig erhalten und kann jederzeit wiederverwendet werden.

Das ermöglicht:

• Langfristigen Wissensaufbau: Bereits übersetzte Inhalte bleiben dauerhaft erhalten und stehen auch Jahre später noch zur Verfügung.
• Hohe Skalierbarkeit: Auch große Translation Memories mit Millionen von Segmenten können effizient verwaltet werden.
• Schnellen Zugriff: Bestehende Übersetzungen werden automatisch gefunden und als Vorschlag bereitgestellt.

Ja – sofern die eingesetzte Übersetzungsplattform die Anforderungen der DSGVO erfüllt.

Nicht das Translation Memory selbst ist entscheidend, sondern wie und wo die enthaltenen Übersetzungsdaten gespeichert, verarbeitet und geschützt werden. Unternehmen sollten deshalb auf eine datenschutzkonforme Infrastruktur und transparente Datenverarbeitung achten.

Wichtige Kriterien sind:

• DSGVO-konforme Serverinfrastruktur: Speicherung und Verarbeitung der Übersetzungsdaten unter Einhaltung der geltenden Datenschutzvorgaben – idealerweise innerhalb der EU.
• Verantwortungsvoller Umgang mit Unternehmensdaten: Übersetzungsdaten dürfen nicht ohne Zustimmung für das Training externer KI-Modelle oder andere Zwecke verwendet werden.
• Sicheres Rollen- und Berechtigungskonzept: Nur autorisierte Personen erhalten Zugriff auf vertrauliche Unternehmens- und Übersetzungsdaten.

ownvia verbindet Translation Memories, Terminologie, Style Guides und KI zu einem intelligenten Übersetzungsprozess.

Bereits vorhandene Übersetzungen aus dem Translation Memory werden gemeinsam mit Glossaren, Style Guides und Referenzdokumenten direkt in den KI-Übersetzungsprozess eingebunden. Dadurch entstehen Übersetzungen, die Ihre Terminologie, Ihren Schreibstil und Ihre bestehende Unternehmenssprache zuverlässig berücksichtigen.

Das bietet Unternehmen:

• Höhere Übersetzungsqualität: Die KI nutzt freigegebene Übersetzungen als verlässliche Kontextgrundlage.
• Konsistente Unternehmenssprache: Terminologie und Tone of Voice bleiben über alle Sprachen und Kanäle hinweg einheitlich.
• Weniger Nachbearbeitung: Durch die Kombination aus Translation Memory, Terminologie und KI reduziert sich der Aufwand für das Post-Editing deutlich.
• Mehr Nutzen aus vorhandenem Wissen: Bestehende Übersetzungen werden aktiv in neue KI-Übersetzungen eingebunden und schaffen langfristigen Mehrwert.

Translation Memories machen Übersetzungsprozesse langfristig schneller, wirtschaftlicher und konsistenter.

Mit jedem abgeschlossenen Übersetzungsprojekt wächst das Translation Memory und entwickelt sich zu einem wertvollen Wissensspeicher Ihres Unternehmens. Dieses digitale Kapital kann in zukünftigen Projekten automatisch wiederverwendet werden und verbessert sowohl klassische Übersetzungen als auch moderne KI-gestützte Übersetzungsprozesse.

Die wichtigsten Vorteile auf einen Blick:

• Geringere Übersetzungskosten: Bereits übersetzte Inhalte müssen nicht erneut erstellt werden.
• Schnellere Projektlaufzeiten: Wiederkehrende Inhalte stehen sofort als Übersetzungsvorschlag zur Verfügung.
• Einheitliche Unternehmenssprache: Terminologie und Formulierungen bleiben über alle Märkte und Sprachen hinweg konsistent.
• Nachhaltiger Wissensaufbau: Das Übersetzungswissen Ihres Unternehmens bleibt langfristig erhalten und kann jederzeit wiederverwendet werden.

Terminologie bezeichnet die Gesamtheit aller fach- und unternehmensspezifischen Begriffe, Benennungen und Abkürzungen, die innerhalb eines Unternehmens oder einer Branche verwendet werden. Sie legt eindeutig fest, welche Bezeichnungen für Produkte, Dienstleistungen, Bauteile oder Prozesse verwendet werden und sorgt so für eine konsistente Kommunikation.

Eine gepflegte Terminologie bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile:

• Eindeutigkeit: Jeder Begriff besitzt eine klar definierte Bedeutung und wird einheitlich verwendet.
• Markenkonsistenz: Einheitliche Benennungen stärken die Corporate Language und sorgen für einen professionellen Markenauftritt.
• Fachliche Präzision: Korrekte Fachbegriffe erhöhen die Qualität technischer Dokumentationen, Verträge, Marketingtexte und Übersetzungen.
• Weniger Fehler: Einheitliche Terminologie reduziert Missverständnisse und vermeidet inkonsistente Formulierungen.
• Bessere KI-Übersetzungen: Moderne KI-Systeme erzielen deutlich präzisere Ergebnisse, wenn sie auf definierte Unternehmensbegriffe zurückgreifen können.

Kurz gesagt: Terminologie bildet die Grundlage für konsistente Kommunikation, hochwertige Übersetzungen und den erfolgreichen Einsatz von KI im Unternehmen.

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Terminologieextraktion mit KI: Unternehmensglossare effizient erstellen

Erfahren Sie, wie KI Fachbegriffe automatisch erkennt, Glossare aufbaut und die Qualität von Übersetzungen sowie KI-generierten Inhalten nachhaltig verbessert.

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Ohne ein zentrales Terminologiemanagement verwenden verschiedene Abteilungen häufig unterschiedliche Begriffe für dieselben Produkte, Dienstleistungen oder Prozesse. Das führt zu Missverständnissen, einer uneinheitlichen Unternehmenssprache und unnötig hohen Übersetzungskosten.

Die wichtigsten Vorteile im Überblick:

• Einheitliche Unternehmenssprache: Einheitliche Bezeichnungen sorgen für einen professionellen Markenauftritt – über alle Produkte, Marketingkanäle und Sprachen hinweg.
• Spürbare Kostenersparnis: Je konsistenter Quelltexte und Fachbegriffe sind, desto schneller und kostengünstiger lassen sich Übersetzungen erstellen.
• Rechtssicherheit und Präzision: Eindeutige Begriffe in technischen Dokumentationen, Bedienungsanleitungen oder Verträgen reduzieren Missverständnisse und minimieren Haftungsrisiken.
• Bessere KI-Übersetzungen: Vordefinierte Fachbegriffe helfen KI-Systemen dabei, Produktnamen, Fachausdrücke und unternehmensspezifische Formulierungen korrekt und konsistent zu verwenden.

Weiterführender Fachbeitrag

Terminologieextraktion mit KI: Unternehmensglossare effizient erstellen

Erfahren Sie, wie KI Fachbegriffe automatisch erkennt, Glossare aufbaut und die Qualität von Übersetzungen nachhaltig verbessert.

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Ein Terminologie-Glossar ist eine strukturierte Sammlung freigegebener Fachbegriffe mit den dazugehörigen Definitionen, Übersetzungen und Verwendungsregeln. Es dient als zentrales Nachschlagewerk und stellt sicher, dass Begriffe im gesamten Unternehmen und in allen Sprachen einheitlich verwendet werden.

Ein Terminologie-Glossar enthält typischerweise:

• Freigegebene Fachbegriffe: Bevorzugte Benennungen für Produkte, Dienstleistungen, Bauteile oder Prozesse.
• Übersetzungen: Festgelegte Begriffe für alle Ziel- und Unternehmenssprachen.
• Definitionen: Erläuterungen, die die eindeutige Bedeutung eines Begriffs beschreiben.
• Regeln und Einschränkungen: Do-Not-Translate-Begriffe, zulässige Abkürzungen, unerwünschte Synonyme oder Hinweise zur korrekten Verwendung.

Ein gepflegtes Terminologie-Glossar hilft Unternehmen dabei, Übersetzungen zu vereinheitlichen, die Qualität von KI-Übersetzungen zu verbessern und die Unternehmenssprache über alle Abteilungen hinweg konsistent zu halten.

Obwohl beide Begriffe häufig synonym verwendet werden, besteht ein wichtiger Unterschied:

• Terminologie beschreibt den gesamten Bestand an fach- und unternehmensspezifischen Begriffen sowie die Regeln zu deren Verwendung.
• Ein Glossar ist das Dokument oder Verzeichnis, in dem diese Begriffe, Übersetzungen und Zusatzinformationen gesammelt und gepflegt werden.

Kurz gesagt: Terminologie ist das sprachliche Wissen eines Unternehmens – ein Glossar dokumentiert dieses Wissen.

Eine Terminologiedatenbank (auch Termbank genannt) ist die zentrale Plattform zur Verwaltung unternehmensweiter Terminologie.

Im Gegensatz zu einem einfachen Glossar, das häufig als Excel-Tabelle geführt wird, verwaltet eine Terminologiedatenbank Begriffe mehrsprachig und strukturiert in einer Datenbank.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Umfangreiche Informationen: Begriffe können mit Definitionen, Kontextbeispielen, Wortarten, Freigabestatus, Bildern oder Quellen ergänzt werden.
• Gemeinsame Nutzung: Mehrere Abteilungen, externe Übersetzer oder Dienstleister greifen gleichzeitig auf dieselbe Terminologie zu.
• Direkte Systemintegration: Terminologiedatenbanken lassen sich mit CAT-Tools, KI-Plattformen, Redaktionssystemen und Content-Management-Systemen verbinden.

TBX (TermBase eXchange) ist der internationale Standard (ISO 30042) für den Austausch von Terminologiedaten.
Das Format wurde speziell entwickelt, um Glossare und Terminologiedatenbanken zwischen unterschiedlichen Softwarelösungen verlustfrei auszutauschen.

Unternehmen nutzen Terminologie häufig in verschiedenen Systemen – beispielsweise in CAT-Tools, Redaktionssystemen, Content-Management-Systemen oder KI-Plattformen. Das TBX-Format stellt sicher, dass Fachbegriffe, Übersetzungen, Definitionen und weitere Terminologieinformationen vollständig erhalten bleiben und ohne aufwendige Nachbearbeitung in andere Systeme übernommen werden können.

Die wichtigsten Vorteile von TBX:

• Herstellerunabhängigkeit: Terminologiedaten können zwischen unterschiedlichen Softwarelösungen ausgetauscht werden.
• Internationale Standardisierung: Als ISO-Standard (ISO 30042) wird TBX von zahlreichen Übersetzungs- und Terminologiesystemen unterstützt.
• Langfristige Datensicherheit: Unternehmen bleiben unabhängig von einzelnen Softwareanbietern und können ihre Terminologie dauerhaft weiterverwenden.
• Effiziente Zusammenarbeit: Übersetzungsdienstleister, interne Teams und externe Partner arbeiten mit derselben Terminologie und vermeiden inkonsistente Fachbegriffe.

Kurz gesagt:
TBX ist das Standardformat für den professionellen Austausch von Terminologiedaten und sorgt dafür, dass Unternehmenswissen systemübergreifend erhalten bleibt.

Je nach eingesetzter Software, Unternehmensgröße und Anwendungsfall kommen unterschiedliche Dateiformate zum Einsatz:

• TBX (.tbx): Der internationale ISO-Standard für den verlustfreien Austausch professioneller Terminologiedaten zwischen unterschiedlichen Systemen.
• CSV (.csv): Ein einfaches, universelles Format für den schnellen Import, Export und die Bearbeitung in Tabellenform.
• Excel (.xlsx): Ideal für den Aufbau, die Pflege und den Austausch kleinerer Glossare.
• MultiTerm (.sdltb): Proprietäres Terminologieformat von CAT-Tools wie Trados Studio.
• Translation Memories (.tmx): Obwohl TMX kein Terminologieformat ist, können moderne Übersetzungsplattformen daraus automatisch Fachbegriffe extrahieren und in Glossare oder Terminologiedatenbanken übernehmen.

Nahtlose Weiterverwendung

Welches Format zum Einsatz kommt, hängt von Ihren bestehenden Systemen ab. Professionelle Übersetzungsplattformen ermöglichen den direkten Import vorhandener Terminologiedaten und helfen dabei, bereits vorhandenes Unternehmenswissen ohne manuellen Neuaufbau weiterzuverwenden.

Moderne KI-Übersetzungssysteme können Glossare und Terminologiedatenbanken direkt in den Übersetzungsprozess einbeziehen. In Kombination mit Translation Memories und weiterem Unternehmenswissen werden freigegebene Fachbegriffe, Produktnamen und Unternehmensbezeichnungen konsequent berücksichtigt.

Ohne Terminologie entscheidet die KI anhand statistischer Wahrscheinlichkeiten, welche Übersetzung am besten passt. Mit einem Unternehmensglossar erhält sie klare Vorgaben und verwendet definierte Begriffe konsistent über alle Dokumente hinweg.

Die Vorteile im Überblick:

• Einheitliche Fachbegriffe in allen Sprachen
• Weniger Nachbearbeitung durch Übersetzer
• Konsistente Unternehmenssprache über alle Inhalte hinweg
• Höhere Qualität bei technischen, medizinischen und juristischen Texten

Kurz gesagt:
Erst die Kombination aus KI, Terminologie, Translation Memories und Unternehmenswissen ermöglicht professionelle Übersetzungen, die fachlich korrekt, konsistent und markengerecht sind.

Weiterführender Fachbeitrag

KI-Integration in Unternehmensprozesse: Wie lässt sich KI erfolgreich integrieren?

Erfahren Sie, warum KI erst dann ihr volles Potenzial entfaltet, wenn sie mit Unternehmenswissen, Terminologie und bestehenden Prozessen verbunden wird.

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Ein Unternehmensglossar entsteht, indem wichtige Fachbegriffe, Produktnamen und unternehmensspezifische Formulierungen systematisch erfasst, bewertet und freigegeben werden. Ziel ist es, eine einheitliche Unternehmenssprache zu schaffen und dieses Wissen für Übersetzungen, Content-Erstellung und KI-Anwendungen nutzbar zu machen.

Die wichtigsten Schritte im Prozess:

• Fachbegriffe identifizieren: Relevante Begriffe aus Webseiten, Dokumentationen, Produktunterlagen oder Translation Memories erfassen.
• Bevorzugte Benennungen festlegen: Vorzugsbegriffe definieren und unerwünschte Synonyme oder Schreibweisen ausschließen.
• Übersetzungen definieren: Verbindliche Benennungen für alle Ziel- und Unternehmenssprachen festlegen.
• Definitionen und Regeln ergänzen: Erläuterungen, Do-Not-Translate-Vorgaben und Verwendungsregeln hinterlegen.
• Glossar regelmäßig pflegen: Neue Begriffe aufnehmen und bestehende Einträge kontinuierlich aktualisieren.

Heute muss dieser Prozess nicht mehr vollständig manuell erfolgen. Moderne KI-Lösungen erkennen Fachbegriffe automatisch in bestehenden Dokumenten, Webseiten oder Translation Memories und beschleunigen den Aufbau eines Unternehmensglossars erheblich.

Kurz gesagt:
Ein Unternehmensglossar entsteht durch die strukturierte Erfassung und Pflege von Fachbegriffen. Mit KI lässt sich dieser Prozess deutlich schneller automatisieren und bildet die Grundlage für konsistente Kommunikation und hochwertige KI-Übersetzungen.

Die manuelle Erstellung eines Glossars ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Moderne KI-Systeme können relevante Fachbegriffe heute automatisiert aus bestehenden Unternehmensdaten extrahieren und so den Aufbau eines Unternehmensglossars erheblich beschleunigen.

Typische Datenquellen für die Terminologieextraktion sind:

• Unternehmenswebseiten und Landingpages
• Technische Dokumentationen und Bedienungsanleitungen
• Bestehende Translation Memories (Satzspeicher)
• Produktkataloge sowie ERP- und PIM-Daten
• Bereits vorhandene Excel-Listen oder unvollständige Glossare

Wie KI dabei unterstützt:
Die KI analysiert große Textmengen, erkennt wiederkehrende Fachbegriffe und unternehmensspezifische Formulierungen, identifiziert deren Bedeutung im jeweiligen Kontext und schlägt passende Übersetzungen für weitere Zielsprachen vor. Anschließend können die Vorschläge fachlich geprüft und in ein zentrales Unternehmensglossar übernommen werden.

Kurz gesagt:
Die KI automatisiert die aufwendige Suche nach relevanten Fachbegriffen und unterstützt Unternehmen dabei, hochwertige Glossare deutlich schneller und effizienter aufzubauen.

Weiterführender Fachbeitrag

Wie funktioniert Terminologieextraktion mit KI?

Erfahren Sie, wie KI automatisch Fachbegriffe erkennt und daraus professionelle Unternehmensglossare erstellt.

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Terminologie sollte kontinuierlich gepflegt und regelmäßig überprüft werden. Neue Produkte, Software-Updates, geänderte Markenrichtlinien oder gesetzliche Vorgaben führen dazu, dass Fachbegriffe ergänzt, angepasst oder ersetzt werden müssen.

Warum eine regelmäßige Aktualisierung wichtig ist:

• Aktuelles Unternehmenswissen: Neue Fachbegriffe stehen allen Mitarbeitenden, Übersetzern und KI-Systemen zeitnah zur Verfügung.
• Vermeidung veralteter Begriffe: Nicht mehr freigegebene oder veraltete Bezeichnungen werden entfernt oder als nicht zulässig gekennzeichnet.
• Höhere Qualität bei KI-Übersetzungen: KI-Systeme greifen stets auf die aktuelle Terminologie zu und liefern konsistentere Ergebnisse.
• Einheitliche Kommunikation: Übersetzungen und Inhalte bleiben auch über viele Jahre und zahlreiche Projekte hinweg sprachlich konsistent.

Bewährte Vorgehensweise:
Viele Unternehmen aktualisieren ihre Terminologie anlassbezogen, beispielsweise bei Produktneuheiten, Rebrandings oder Software-Releases. Zusätzlich empfiehlt sich eine regelmäßige Überprüfung – etwa einmal pro Quartal –, um neue Begriffe zu bewerten, bestehende Einträge zu aktualisieren und das Unternehmensglossar kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Kurz gesagt:
Terminologie ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Regelmäßige Pflege stellt sicher, dass Unternehmenswissen, Übersetzungen und KI-Anwendungen dauerhaft auf dem aktuellen Stand bleiben.

Ein professionelles Terminologiemanagement sorgt dafür, dass Fachbegriffe, Produktnamen und unternehmensspezifische Formulierungen im gesamten Unternehmen einheitlich verwendet werden. Dadurch verbessert sich die Qualität der Unternehmenskommunikation und es entstehen konsistentere Übersetzungen sowie bessere Ergebnisse bei KI-gestützten Übersetzungsprozessen.

Die wichtigsten Vorteile im Überblick:

• Einheitliche Unternehmenssprache: Stärkt eine konsistente Corporate Identity über alle Kanäle, Produkte und Zielmärkte hinweg.
• Höhere Übersetzungsqualität: Reduziert Missverständnisse und sorgt für eine fachlich korrekte Verwendung von Terminologie.
• Weniger Korrekturen und Nacharbeit: Spart Zeit bei Lektorat, Freigaben und Post-Editing.
• Niedrigere Übersetzungskosten: Reduziert Rückfragen und erhöht die Wiederverwendung freigegebener Fachbegriffe.
• Schnellere Time-to-Market: Mehrsprachige Inhalte wie Webseiten, Produktinformationen und Dokumentationen können schneller veröffentlicht werden.
• Bessere Ergebnisse bei KI-Übersetzungen: KI-Systeme berücksichtigen freigegebene Terminologie und erzeugen konsistentere Übersetzungsvorschläge.
• Höhere Kundenzufriedenheit: Einheitliche und verständliche Inhalte stärken Vertrauen und reduzieren Missverständnisse.
• Langfristige Sicherung von Unternehmenswissen: Fachwissen bleibt zentral dokumentiert und steht Mitarbeitenden sowie Übersetzern dauerhaft zur Verfügung.

Kurz gesagt:
Professionelles Terminologiemanagement schafft die Grundlage für konsistente Kommunikation, hochwertige Übersetzungen und den erfolgreichen Einsatz von KI im Unternehmen.

ownvia integriert Terminologie direkt in den KI-gestützten Übersetzungsprozess. Bestehende Unternehmensglossare können importiert oder mithilfe von KI aus Webseiten, Dokumenten und Translation Memories erstellt werden. So steht das Unternehmenswissen während der Übersetzung unmittelbar zur Verfügung.

Während der Übersetzung berücksichtigt ownvia freigegebene Fachbegriffe, Produktnamen und unternehmensspezifische Vorgaben. Dadurch entstehen konsistentere Übersetzungen und der Aufwand für das Post-Editing wird reduziert.

Die wichtigsten Terminologie-Funktionen von ownvia im Überblick:

• Import bestehender Glossare: Unterstützung gängiger Formate wie Excel, CSV und TBX.
• KI-gestützte Terminologieextraktion: Automatische Erkennung relevanter Fachbegriffe aus Webseiten, Dokumenten und Translation Memories.
• Mehrsprachige Terminologieverwaltung: Zentrale Pflege von Fachbegriffen, Übersetzungen und Verwendungsregeln.
• Integration in KI-Übersetzungen: Berücksichtigung freigegebener Terminologie während des gesamten Übersetzungsprozesses.
• Kontinuierlicher Ausbau des Unternehmenswissens: Glossare können jederzeit erweitert und aktualisiert werden.

Kurz gesagt:
ownvia verbindet KI-Übersetzung mit Terminologie, Translation Memories und weiterem Unternehmenswissen. So entstehen konsistentere Übersetzungen, die den unternehmensspezifischen Sprachvorgaben besser entsprechen.

Weiterführender Fachbeitrag

Terminologieextraktion mit KI: Der vollständige Leitfaden für Unternehmen

Erfahren Sie, wie Unternehmen Fachbegriffe automatisch aus Webseiten, Dokumentationen und Translation Memories extrahieren und daraus ein zentrales Unternehmensglossar aufbauen.

→ Zum Fachbeitrag

Unternehmen verwenden täglich tausende Fachbegriffe, Produktnamen und unternehmensspezifische Formulierungen. Werden diese nicht zentral verwaltet, entstehen schnell unterschiedliche Bezeichnungen für denselben Sachverhalt. Das führt zu Missverständnissen, inkonsistenten Übersetzungen und einer uneinheitlichen Unternehmenssprache.

Mit einem professionellen Terminologiemanagement werden freigegebene Begriffe zentral gepflegt und allen Mitarbeitenden, Übersetzern und KI-Systemen zur Verfügung gestellt. Dadurch greifen alle Beteiligten auf dieselbe Terminologie zu – unabhängig von Abteilung, Sprache oder Standort.

Warum Terminologiemanagement unverzichtbar ist:

• Vermeidet uneinheitliche Fachbegriffe in Dokumentationen, Übersetzungen und Marketingmaterialien.
• Verbessert die Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen, Übersetzern und externen Dienstleistern.
• Schafft eine einheitliche Unternehmenssprache über alle Produkte, Märkte und Kommunikationskanäle hinweg.
• Unterstützt KI-gestützte Übersetzungen durch klare sprachliche Vorgaben und freigegebene Terminologie.
• Sichert wertvolles Unternehmenswissen, damit Fachbegriffe auch bei Personal- oder Dienstleisterwechseln erhalten bleiben.

Kurz gesagt:
Terminologiemanagement verhindert inkonsistente Kommunikation und schafft die Grundlage für eine einheitliche Unternehmenssprache, hochwertige Übersetzungen und den erfolgreichen Einsatz von KI.

Ein KI-Prompt ist die Arbeitsanweisung an ein KI-System. Er legt fest, welche Aufgabe die KI ausführen soll, welchen Kontext sie berücksichtigt und wie das gewünschte Ergebnis aussehen soll.

Je präziser ein Prompt formuliert ist, desto hochwertiger und relevanter fällt das Ergebnis aus. Professionelle KI-Prompts enthalten daher meist deutlich mehr als nur eine einfache Frage oder Anweisung. Im Unternehmensumfeld werden sie zusätzlich durch Terminologie, Styleguides, Referenzdokumente und weiteres Unternehmenswissen ergänzt, um konsistente und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen.

Typische Bestandteile eines guten KI-Prompts:

• Ziel: Was genau soll die KI tun?
• Kontext: Welche Hintergrundinformationen sind wichtig?
• Zielgruppe: Für wen ist das Ergebnis bestimmt?
• Tonalität und Stil: Soll der Text beispielsweise professionell, locker oder sachlich formuliert sein?
• Format: Soll das Ergebnis als Tabelle, Stichpunkte, E-Mail oder Fließtext ausgegeben werden?
• Fachwissen: Welche Fachbegriffe, Unternehmensvorgaben oder Referenzinformationen sollen berücksichtigt werden?

Ein Beispiel:

❌ Einfacher Prompt:

„Schreib einen Text über unser Produkt.“

✅ Professioneller Prompt:

„Erstelle eine kurze Produktbeschreibung für unsere Website. Die Zielgruppe sind junge Erwachsene. Verwende eine lockere Tonalität, berücksichtige unsere Fachterminologie und gib das Ergebnis in drei Stichpunkten aus.“

Kurz gesagt:
Ein KI-Prompt ist die Grundlage jeder KI-Anfrage. Je klarer Ziele, Kontext und Vorgaben beschrieben werden, desto präziser und konsistenter sind die Ergebnisse.

Die Qualität eines KI-Ergebnisses hängt maßgeblich von der Qualität des Prompts ab. Fehlen wichtige Informationen oder sind die Anweisungen unklar, liefert die KI häufig allgemeine, unvollständige oder fachlich ungenaue Ergebnisse.

Ein präziser Prompt gibt der KI klare Vorgaben und stellt den notwendigen Kontext bereit. Dadurch entstehen Ergebnisse, die besser zur jeweiligen Aufgabe, Zielgruppe und Unternehmenssprache passen.

Die wichtigsten Vorteile auf einen Blick:

• Weniger Nachbearbeitung: Präzise Prompts reduzieren den Aufwand für Korrekturen und Überarbeitungen.
• Höhere Produktivität: Klare Anweisungen führen schneller zu den gewünschten Ergebnissen.
• Konsistente Unternehmenssprache: Fachterminologie, Tonalität und Markenkommunikation werden einheitlicher berücksichtigt.
• Reproduzierbare Ergebnisse: Standardisierte Prompts liefern auch bei wiederkehrenden Aufgaben verlässliche Resultate.

Ein Beispiel aus der Praxis:

❌ Unpräzise:

„Übersetze diesen Text ins Englische.“

✅ Präzise:

„Übersetze diesen Text für Medizintechniker ins Englische. Verwende einen sachlichen Schreibstil, berücksichtige unsere Fachterminologie und achte auf eine präzise, normgerechte Sprache.“

Kurz gesagt:
Gute KI-Prompts liefern der KI alle relevanten Informationen und schaffen die Grundlage für hochwertige, konsistente und reproduzierbare Ergebnisse.

Prompt Engineering beschreibt die systematische Entwicklung, Optimierung und Verwaltung von KI-Prompts. Ziel ist es, KI-Anfragen so zu gestalten, dass sie dauerhaft hochwertige und reproduzierbare Ergebnisse liefern.

Während einzelne Prompts häufig spontan erstellt werden, verfolgt Prompt Engineering einen strukturierten Ansatz. Prompts werden entwickelt, getestet und kontinuierlich verbessert. Im Unternehmensumfeld fließen zusätzlich Terminologie, Styleguides, Referenzdokumente und weiteres Unternehmenswissen ein, damit die KI Ergebnisse liefert, die den Unternehmensstandards entsprechen.

Zu den wichtigsten Aufgaben des Prompt Engineerings gehören:

• Entwicklung professioneller KI-Prompts
• Optimierung bestehender Prompts
• Standardisierung wiederkehrender Aufgaben
• Einbindung von Unternehmenswissen
• Berücksichtigung von Terminologie und Styleguides
• Kontinuierliche Verbesserung der Ergebnisse

Ein Beispiel:

❌ Ohne Prompt Engineering:

Für jede Übersetzung wird ein neuer Prompt manuell erstellt.

✅ Mit Prompt Engineering:

Ein Unternehmen entwickelt eine standardisierte Prompt-Vorlage, die automatisch Terminologie, Styleguide und Unternehmenswissen berücksichtigt und für alle Marketingtexte wiederverwendet wird.

Kurz gesagt:
Prompt Engineering sorgt dafür, dass KI-Systeme dauerhaft konsistente, qualitativ hochwertige und nachvollziehbare Ergebnisse liefern.

Ein professioneller KI-Prompt besteht aus deutlich mehr als einer einfachen Anweisung. Er liefert der KI alle Informationen, die sie benötigt, um eine Aufgabe möglichst präzise und konsistent zu bearbeiten.

Je nach Anwendungsfall können unterschiedliche Informationen ergänzt werden. Besonders im Unternehmensumfeld spielen neben der eigentlichen Aufgabenbeschreibung auch Terminologie, Styleguides, Referenzdokumente und Unternehmenswissen eine wichtige Rolle.

Typische Bestandteile eines professionellen KI-Prompts sind:

• Aufgabe und Ziel
• Hintergrundinformationen und Kontext
• Zielgruppe
• Tonalität und Schreibstil
• Ausgabeformat
• Fachterminologie
• Unternehmenswissen
• Referenzdokumente
• Beispiele für das gewünschte Ergebnis

Ein Beispiel:

❌ Einfacher Prompt:

„Übersetze dieses Dokument.“

✅ Professioneller Prompt:

„Übersetze die Bedienungsanleitung ins Französische. Verwende unsere Terminologie, berücksichtige den Styleguide, formuliere sachlich und liefere das Ergebnis im Originalformat zurück.“

Kurz gesagt:
Ein professioneller KI-Prompt kombiniert Aufgabenbeschreibung, Kontext und Unternehmenswissen zu einer strukturierten Arbeitsanweisung. Dadurch entstehen hochwertige, konsistente und reproduzierbare KI-Ergebnisse.

Standard-Prompts liefern für allgemeine Aufgaben häufig gute Ergebnisse. Im Unternehmensalltag reichen sie jedoch oft nicht aus, da sie keine Informationen über Produkte, Fachbegriffe, Markenrichtlinien oder interne Prozesse enthalten.

Fehlt dieser Kontext, erstellt die KI zwar sprachlich korrekte Inhalte, berücksichtigt jedoch nicht die individuellen Anforderungen des Unternehmens. Das kann zu uneinheitlicher Kommunikation, falscher Terminologie oder zusätzlichem Korrekturaufwand führen.

Deshalb ergänzen Unternehmen ihre KI-Prompts häufig um:

• Unternehmenswissen
• Fachterminologie
• Styleguides
• Referenzdokumente
• Zielgruppeninformationen
• Vorgaben zur Unternehmenssprache

Ein Beispiel:

❌ Standard-Prompt:

„Erstelle einen Newsletter über unser neues Produkt.“

✅ Professioneller Unternehmens-Prompt:

„Erstelle einen Newsletter für Bestandskunden. Verwende unsere Unternehmenssprache, berücksichtige die Terminologie aus unserem Glossar und formuliere den Text im Stil unserer bisherigen Marketingkampagnen.“

Kurz gesagt:
Standard-Prompts liefern allgemeine Ergebnisse. Erst durch Unternehmenswissen entstehen Inhalte, die fachlich korrekt, konsistent und markengerecht sind.

Unternehmenswissen liefert der KI den fachlichen und organisatorischen Kontext, den sie für hochwertige Ergebnisse benötigt. Dazu gehören beispielsweise Produktinformationen, interne Richtlinien, Fachbegriffe, Zielgruppen oder bereits freigegebene Inhalte.

Je mehr relevantes Wissen in einen KI-Prompt einfließt, desto besser kann die KI die Anforderungen verstehen und passende Ergebnisse erzeugen.

Zum Unternehmenswissen gehören unter anderem:

• Produkt- und Leistungsbeschreibungen
• Fachterminologie
• Styleguides
• Unternehmensrichtlinien
• Referenzdokumente
• Freigegebene Übersetzungen und Inhalte

Ein Beispiel:

❌ Ohne Unternehmenswissen:

Die KI erstellt eine allgemeine Produktbeschreibung.

✅ Mit Unternehmenswissen:

Die KI verwendet die richtige Terminologie, berücksichtigt die gewünschte Tonalität und orientiert sich an bereits veröffentlichten Unternehmensinhalten.

Kurz gesagt:
Unternehmenswissen ergänzt KI-Prompts um den entscheidenden Kontext und verbessert dadurch Qualität, Konsistenz und Relevanz der Ergebnisse.

Terminologie und Styleguides geben der KI klare sprachliche Vorgaben. Während die Terminologie festlegt, welche Fachbegriffe verwendet werden sollen, definiert der Styleguide unter anderem Tonalität, Ansprache und Schreibstil.

Diese Informationen können direkt in den KI-Prompt integriert oder über hinterlegte Unternehmensvorgaben, Glossare und Referenzdokumente bereitgestellt werden. So entstehen Inhalte, die sprachlich und fachlich den Unternehmensstandards entsprechen.

Typische Vorgaben in einem professionellen KI-Prompt sind:

• Fachterminologie: Welche Begriffe verwendet oder vermieden werden sollen.
• Marken- und Produktnamen: Einheitliche Schreibweisen für Produkte, Funktionen und Unternehmensbezeichnungen.
• Tonalität und Ansprache: Beispielsweise Sie- oder Du-Form, sachlich, professionell oder locker.
• Sprachliche Regeln: Vorgaben zu Satzbau, Stil oder Formulierungen.
• Formatierung: Hinweise zu Überschriften, Tabellen, Aufzählungen oder Absatzstruktur.

Ein Beispiel:

❌ Ohne Vorgaben:

„Schreib einen Blogbeitrag über unser Produkt.“

Die KI verwendet unterschiedliche Fachbegriffe, wechselt zwischen Du- und Sie-Form und orientiert sich nicht an der Unternehmenssprache.

✅ Mit Terminologie und Styleguide:

„Schreib einen Blogbeitrag über unser Produkt. Verwende durchgehend die Sie-Form, nutze ausschließlich die freigegebenen Fachbegriffe aus unserem Glossar und orientiere dich an unserem sachlich-professionellen Schreibstil.“

Das Ergebnis berücksichtigt die Unternehmenssprache, verwendet die gewünschte Terminologie und sorgt für eine konsistente Kommunikation.

Kurz gesagt:
Terminologie und Styleguides helfen der KI, Inhalte zu erstellen, die fachlich korrekt, sprachlich konsistent und auf die Unternehmenskommunikation abgestimmt sind.

Referenzdokumente liefern der KI konkrete Beispiele für Inhalte, Struktur und Sprachstil. Anstatt der KI nur zu beschreiben, wie ein Ergebnis aussehen soll, zeigen sie anhand bereits freigegebener Dokumente, welche Formulierungen, welcher Aufbau und welche Detailtiefe gewünscht sind.

Dadurch versteht die KI den gewünschten Kontext besser und kann neue Inhalte erstellen, die sich an bestehenden Unternehmensdokumenten orientieren.

Geeignete Referenzdokumente sind beispielsweise:

• Bereits veröffentlichte Inhalte: Blogbeiträge, Newsletter oder Kundenschreiben.
• Technische Dokumentationen: Bedienungsanleitungen, Datenblätter oder Produktspezifikationen.
• Marketing- und Vertriebsunterlagen: Broschüren, Präsentationen oder Case Studies.
• Unternehmensdokumente: Richtlinien, Prozessbeschreibungen oder Schulungsunterlagen.

Ein Beispiel:

❌ Ohne Referenzdokument:

„Erstelle eine Produktbeschreibung für unser neues Modul.“

Die KI wählt eigenständig Struktur, Schreibstil und Detailgrad.

✅ Mit Referenzdokument:

„Erstelle eine Produktbeschreibung für unser neues Modul. Orientiere dich in Aufbau, Detailtiefe und Sprachstil an der angehängten Produktbeschreibung unseres bestehenden Moduls.“

Die neue Produktbeschreibung orientiert sich am Stil der vorhandenen Dokumentation und fügt sich nahtlos in die bestehende Produktreihe ein.

Kurz gesagt:
Referenzdokumente geben der KI ein konkretes Vorbild und helfen dabei, Inhalte zu erstellen, die fachlich, sprachlich und strukturell zu bereits bestehenden Unternehmensdokumenten passen.

Viele KI-Anfragen im Unternehmen wiederholen sich täglich – z. B. für Übersetzungen, Zusammenfassungen oder Marketingtexte. Anstatt dass jedes Teammitglied das Rad neu erfindet, werden erprobte Prompts als standardisierte Vorlagen (Prompt-Templates) zentral bereitgestellt.

Solche Vorlagen arbeiten oft mit flexiblen Platzhaltern (wie [Produktname] oder [Zielgruppe]), während feste Vorgaben zu Styleguide, Tonalität und Firmenwissen bereits fest integriert sind. Die Bereitstellung erfolgt meist über interne Knowledge Bases, Prompt-Management-Tools oder als eigene Firmen-GPTs.

Die wichtigsten Vorteile standardisierter Prompt-Vorlagen:

• Einheitliche Qualität: Alle Mitarbeitenden nutzen freigegebene Best Practices statt vager Eigenkreationen.

• Maximale Zeitersparnis: Kein langes Nachdenken über die richtige Formulierung – Vorlage kopieren, Platzhalter ausfüllen, fertig.

• Effizientes Onboarding: Neue Teammitglieder erzielen ab Tag 1 professionelle KI-Ergebnisse.

• Zentrale Pflege: Ändert sich der Markenauftritt, muss nur die zentrale Prompt-Vorlage angepasst werden.

Ein Beispiel:

❌ Ohne Standardisierung:

„Schreib mir eine Zusammenfassung dieser PDF.“

Jede Person formuliert den Prompt unterschiedlich und erhält Ergebnisse mit unterschiedlichem Aufbau, Umfang und Detailgrad.

✅ Mit Prompt-Vorlage:

„Fasse das folgende Dokument zusammen. Gliedere das Ergebnis in: 1. Kernaussage (max. zwei Sätze), 2. Die drei wichtigsten Erkenntnisse als Stichpunkte und 3. Konkrete Handlungsempfehlungen für das Team.“

Die Zusammenfassungen sind einheitlich aufgebaut und lassen sich einfacher vergleichen und weiterverarbeiten.

Kurz gesagt:
Standardisierte Prompt-Vorlagen sorgen für konsistente KI-Ergebnisse, beschleunigen Arbeitsabläufe und helfen Unternehmen, ihre Qualitätsstandards nachhaltig zu sichern.

Mit zunehmender Nutzung von KI entstehen in Unternehmen häufig zahlreiche Prompts für unterschiedliche Aufgaben. Ohne eine zentrale Verwaltung verwenden Mitarbeitende verschiedene Versionen, wodurch Qualität, Konsistenz und Nachvollziehbarkeit verloren gehen können.

Deshalb setzen viele Unternehmen auf eine zentrale Verwaltung ihrer KI-Prompts. Bewährte Prompt-Vorlagen werden an einem zentralen Ort gespeichert, gepflegt und allen Mitarbeitenden zur Verfügung gestellt. Änderungen an Terminologie, Styleguides oder Unternehmensrichtlinien müssen dadurch nur einmal vorgenommen werden und stehen anschließend unternehmensweit zur Verfügung.

Prompt-Vorlagen werden beispielsweise verwaltet in:

• Zentralen KI-Plattformen
• Wissensdatenbanken
• Dokumentationssystemen
• Speziellen Lösungen für Prompt-Management

Die wichtigsten Vorteile einer zentralen Prompt-Verwaltung:

• Einheitliche Prompt-Vorlagen: Alle Mitarbeitenden greifen auf dieselben freigegebenen Vorlagen zu.
• Zentrale Pflege: Änderungen werden nur einmal vorgenommen und stehen sofort allen zur Verfügung.
• Konsistente Qualitätsstandards: Unternehmensvorgaben werden einheitlich berücksichtigt.
• Bessere Zusammenarbeit: Bewährte Prompts können einfach geteilt und weiterentwickelt werden.

Ein Beispiel:

❌ Ohne zentrale Verwaltung:

„Erstelle ein Angebot für unseren Kunden.“

Jede Abteilung verwendet unterschiedliche Prompts, Produktbezeichnungen und Formulierungen.

✅ Mit zentraler Prompt-Verwaltung:

Alle Mitarbeitenden verwenden dieselbe freigegebene Prompt-Vorlage für Angebotsschreiben.

Die Angebote folgen einer einheitlichen Struktur, verwenden aktuelle Produktinformationen und entsprechen den definierten Unternehmensstandards.

Kurz gesagt:
Eine zentrale Prompt-Verwaltung hilft Unternehmen dabei, bewährte KI-Prompts einheitlich bereitzustellen, kontinuierlich zu pflegen und unternehmensweit wiederzuverwenden.

KI-Prompts sind keine statischen Vorlagen, sondern entwickeln sich gemeinsam mit den Anforderungen eines Unternehmens weiter. Neue Produkte, geänderte Unternehmensrichtlinien oder Erfahrungen aus der täglichen Nutzung machen regelmäßige Anpassungen sinnvoll.

Durch die kontinuierliche Optimierung werden KI-Prompts präziser und liefern langfristig bessere Ergebnisse. Gleichzeitig stellen Unternehmen sicher, dass Terminologie, Styleguides und Unternehmenswissen stets aktuell berücksichtigt werden.

KI-Prompts werden beispielsweise verbessert durch:

• Feedback aus dem Arbeitsalltag: Erfahrungen der Mitarbeitenden helfen dabei, Prompts gezielt weiterzuentwickeln.
• Neue Produkte oder Dienstleistungen: Änderungen im Portfolio werden in bestehende Prompt-Vorlagen übernommen.
• Aktualisierte Terminologie und Styleguides: Neue Fachbegriffe oder geänderte Unternehmensvorgaben fließen in die Prompts ein.
• Aktuelles Unternehmenswissen: Neue Referenzdokumente, Richtlinien oder Inhalte verbessern den fachlichen Kontext.
• Weiterentwicklung von KI-Modellen: Neue Modelle oder Funktionen können Anpassungen an bestehenden Prompts sinnvoll machen.

Ein Beispiel:

❌ Veraltete Prompt-Vorlage:

„Erstelle einen Produkttext für Version 2.0. Nutze das Glossar von 2023.“

Die KI verwendet veraltete Produktinformationen und berücksichtigt aktuelle Unternehmensvorgaben nicht.

✅ Aktualisierte Prompt-Vorlage:

„Erstelle einen Produkttext für Version 3.0. Nutze die aktuelle Terminologie, berücksichtige den überarbeiteten Styleguide und orientiere dich an den neuesten Produktinformationen.“

Der generierte Text entspricht den aktuellen Unternehmensstandards und verwendet die neuesten Informationen.

Kurz gesagt:
Regelmäßig gepflegte KI-Prompts sorgen dafür, dass Ergebnisse aktuell, konsistent und auf die Anforderungen des Unternehmens abgestimmt bleiben.

Wenn Mitarbeitende ohne klare Vorgaben mit KI arbeiten, schleichen sich schnell typische Fehler ein. Die Folge sind ungenaue Ergebnisse, zusätzlicher Korrekturaufwand und eine uneinheitliche Unternehmenskommunikation.

Die meisten Probleme entstehen dabei nicht durch die KI selbst, sondern durch unvollständige, widersprüchliche oder zu allgemeine Anweisungen.

Die häufigsten Fehler im Überblick:

• Zu allgemeine Formulierungen: Fehlen Zielgruppe, Tonalität oder Format, liefert die KI häufig allgemeine oder wenig passende Ergebnisse.
• Zu viele Aufgaben in einem Prompt: Werden mehrere komplexe Aufgaben gleichzeitig gestellt, leidet häufig die Qualität der Ergebnisse.
• Fehlender Kontext: Ohne Unternehmenswissen, Referenzdokumente oder Beispiele fehlen der KI wichtige Informationen.
• Keine klaren Vorgaben: Werden gewünschte oder zu vermeidende Formulierungen nicht definiert, entstehen uneinheitliche Ergebnisse.
• Unterschiedliche Prompt-Versionen: Verwendet jedes Team eigene Prompts, gehen Konsistenz und Qualitätsstandards verloren.

Ein Beispiel:

❌ Unstrukturierter Prompt:

„Schreib einen langen Text über unser Produkt und erstelle dazu auch fünf Social-Media-Beiträge sowie eine E-Mail.“

Die KI muss mehrere Aufgaben gleichzeitig lösen und liefert häufig oberflächliche Ergebnisse.

✅ Strukturierter Prompt:

„Erstelle eine Produktbeschreibung für unsere Website. Zielgruppe sind mittelständische Industrieunternehmen. Berücksichtige unsere Terminologie, den Styleguide und begrenze den Text auf maximal 200 Wörter.“

Die KI erhält klare Vorgaben und erstellt ein Ergebnis, das deutlich besser zu den Anforderungen passt.

Kurz gesagt:
Die meisten Fehler beim Prompt Engineering entstehen durch fehlenden Kontext, unklare Anweisungen und mangelnde Standardisierung. Klare Strukturen und einheitliche Prompt-Vorlagen helfen dabei, diese Fehler zu vermeiden.

Prompt-Vorlagen sind vordefinierte Anweisungen für wiederkehrende Aufgaben. Sie enthalten bereits wichtige Vorgaben wie Ziel, Tonalität, Format, Terminologie oder Unternehmenswissen. Mitarbeitende ergänzen lediglich die variablen Informationen, beispielsweise einen Text, Produktnamen oder Kundendaten.

Dadurch müssen bewährte KI-Prompts nicht jedes Mal neu erstellt werden. Gleichzeitig sorgen Prompt-Vorlagen für konsistente Ergebnisse und vereinfachen den Einsatz von KI im gesamten Unternehmen.

Die wichtigsten Vorteile im Überblick:

• Zeit sparen: Wiederkehrende Aufgaben lassen sich schneller bearbeiten, da bewährte Prompt-Vorlagen direkt genutzt werden können.
• Einheitliche Qualitätsstandards: Alle Mitarbeitenden arbeiten mit denselben freigegebenen Vorgaben.
• Weniger Nachbearbeitung: Terminologie, Styleguides und Unternehmenswissen werden von Anfang an berücksichtigt.
• Schnelleres Onboarding: Neue Mitarbeitende können bestehende Prompt-Vorlagen nutzen und sich schneller in wiederkehrende Arbeitsabläufe einarbeiten.
• Einfache Aktualisierung: Änderungen an Unternehmensrichtlinien oder Terminologie müssen nur einmal in der Vorlage vorgenommen werden.

Ein Beispiel:

❌ Ohne Prompt-Vorlage:

„Übersetze diese E-Mail ins Englische.“

Die Tonalität kann variieren und Fachbegriffe werden möglicherweise uneinheitlich übersetzt.

✅ Mit Prompt-Vorlage:

„Übersetze folgenden Text ins Englische. Nutze unser Glossar für Fachbegriffe, halte die Sie-Form ein und orientiere dich an unserem sachlich-freundlichen B2B-Schreibstil.“

Die Übersetzung berücksichtigt Terminologie, Tonalität und Unternehmensvorgaben bereits im ersten Entwurf.

Kurz gesagt:
Prompt-Vorlagen standardisieren wiederkehrende KI-Aufgaben, sparen Zeit und helfen Unternehmen dabei, konsistente und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

Professionelle KI-Prompts müssen nicht vollständig manuell erstellt werden. Moderne KI-Systeme können dabei unterstützen, bestehende Informationen zu analysieren und daraus strukturierte Prompt-Vorlagen zu entwickeln. Dieses Vorgehen wird häufig auch als Meta-Prompting bezeichnet.

Dafür können beispielsweise Unternehmenswebseiten, Styleguides, Referenzdokumente oder andere Wissensquellen ausgewertet werden. Die KI erkennt wiederkehrende Regeln, Tonalitäten und Anforderungen und überführt diese in eine strukturierte Prompt-Vorlage, die anschließend individuell angepasst und weiterentwickelt werden kann.

KI unterstützt die Erstellung professioneller Prompts unter anderem durch:

• Analyse bestehender Inhalte: Styleguides, Referenzdokumente oder Unternehmensinformationen werden ausgewertet.
• Strukturierung von Anforderungen: Aus Notizen oder Briefings entstehen klar aufgebaute Prompt-Vorlagen.
• Optimierung vorhandener Prompts: Bestehende Prompts werden analysiert und gezielt verbessert.
• Integration von Unternehmenswissen: Terminologie, Tonalität und weitere Vorgaben können direkt berücksichtigt werden.
• Erstellung von Testfällen: Beispielinhalte helfen dabei, neue Prompt-Vorlagen zu überprüfen und weiterzuentwickeln.

Ein Beispiel:

❌ Manuelle Erstellung:

Ein Mitarbeitender überträgt die wichtigsten Regeln aus einem umfangreichen Styleguide manuell in einen neuen Prompt.

Das ist zeitaufwendig und wichtige Vorgaben können leicht übersehen werden.

✅ KI-gestützte Erstellung:

„Analysiere den angehängten Styleguide und erstelle daraus eine Prompt-Vorlage für unsere Marketing-Texte. Berücksichtige Tonalität, Terminologie, No-Gos und Platzhalter für Produktinformationen.“

Die KI erstellt einen strukturierten Entwurf, der anschließend geprüft und bei Bedarf weiter verfeinert werden kann.

Kurz gesagt:
KI unterstützt Unternehmen dabei, professionelle Prompt-Vorlagen schneller zu erstellen und Unternehmenswissen systematisch in wiederverwendbare KI-Anweisungen zu überführen.

ownvia betrachtet KI-Prompts nicht als einzelne Texteingaben, sondern als Bestandteil eines strukturierten Übersetzungsprozesses. Ziel ist es, Unternehmenswissen dauerhaft für KI-Übersetzungen nutzbar zu machen und Übersetzungsprozesse zu standardisieren.

Dafür kombiniert ownvia KI-Prompts mit Terminologie, Styleguides, Referenzdokumenten, Translation Memories und weiterem Unternehmenswissen. Statt für jede Übersetzung einen neuen Prompt zu erstellen, entwickeln Unternehmen wiederverwendbare Prompt-Vorlagen, die zentral verwaltet, kontinuierlich gepflegt und unternehmensweit eingesetzt werden können.

Der integrierte KI-Prompt-Assistent unterstützt dabei, professionelle Übersetzungs-Prompt-Vorlagen zu erstellen. Hierfür können beispielsweise Unternehmenswebseiten, Styleguides, Referenzdokumente oder bereits vorhandene Übersetzungen analysiert werden. Aus diesen Informationen entwickelt ownvia strukturierte Prompt-Vorlagen, die anschließend individuell angepasst und kontinuierlich weiterentwickelt werden können.

Ein besonderer Vorteil besteht darin, dass diese Prompt-Vorlagen nicht statisch sind. Erhalten Unternehmen beispielsweise Rückmeldungen von z.B.  PostEditoren, können die entsprechenden Anforderungen direkt in die Vorlage übernommen werden. So verbessert sich die Prompt-Vorlage kontinuierlich und zukünftige Übersetzungen berücksichtigen dieses Wissen automatisch.

Mit ownvia können Unternehmen unter anderem:

• Übersetzungs-Prompt-Vorlagen zentral erstellen und verwalten
• Prompt-Vorlagen unternehmensweit wiederverwenden
• Terminologie, Styleguides und Referenzdokumente integrieren
• Translation Memories und Unternehmenswissen in KI-Übersetzungen einbinden
• Übersetzungs-Prompt-Vorlagen mithilfe des KI-Prompt-Assistenten entwickeln und optimieren
• Prompt-Vorlagen kontinuierlich anhand neuer Erkenntnisse und Rückmeldungen weiterentwickeln

Ein Beispiel:

❌ Ohne ownvia:

„Übersetze dieses technische Handbuch ins Englische.“

Jeder Mitarbeiter erstellt eigene Prompts. Die Ergebnisse unterscheiden sich hinsichtlich Terminologie, Tonalität und Qualität. Erkenntnisse aus früheren Übersetzungsprojekten gehen häufig verloren.

✅ Mit ownvia:

Das Übersetzungsteam verwendet eine zentrale Prompt-Vorlage für technische Dokumentationen. Darin sind Terminologie, Styleguide, Referenzdokumente und weitere Unternehmensvorgaben bereits hinterlegt. Nach einer Rückmeldung wird die Prompt-Vorlage angepasst, sodass zukünftige Übersetzungen diese Anforderung automatisch berücksichtigen.

Alle Mitarbeitenden greifen auf dieselbe freigegebene Prompt-Vorlage zu. Neue Erkenntnisse fließen kontinuierlich ein und verbessern die Qualität zukünftiger Übersetzungen.

Kurz gesagt:
ownvia verbindet KI-Prompts mit Unternehmenswissen, Terminologie und Translation Memories zu wiederverwendbaren Prompt-Vorlagen. Diese lassen sich kontinuierlich weiterentwickeln und sorgen dafür, dass Erfahrungen aus jedem Übersetzungsprojekt dauerhaft für zukünftige KI-Übersetzungen nutzbar werden.

Unternehmenswissen umfasst alle Informationen, Daten und Erfahrungswerte, die ein Unternehmen im Laufe der Zeit aufbaut und für seine täglichen Geschäftsprozesse nutzt. Es bildet die Grundlage für fundierte Entscheidungen, effiziente Arbeitsabläufe und eine konsistente Kommunikation.

Dazu gehören sowohl dokumentierte Informationen als auch das Wissen und die Erfahrungen der Mitarbeitenden. Gemeinsam sorgen sie dafür, dass Prozesse effizient ablaufen, Entscheidungen auf einer verlässlichen Wissensbasis getroffen werden und ein Unternehmen einheitlich nach innen und außen kommuniziert.

Zum Unternehmenswissen gehören unter anderem:

• Unternehmenskommunikation: Markenauftritt, Schreibstil, Tonalität und Kommunikationsrichtlinien
• Fachwissen: Branchenspezifisches Know-how, Fachbegriffe und Unternehmensstandards
• Produkt- und Leistungswissen: Informationen zu Produkten, Dienstleistungen und Lösungen
• Unternehmensinhalte: Freigegebene Informationen, Dokumentationen und veröffentlichte Inhalte
• Prozesswissen: Richtlinien, Arbeitsabläufe und bewährte Vorgehensweisen
• Erfahrungswissen: Erkenntnisse aus Projekten sowie kontinuierlich aufgebautes Know-how

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen erstellt Angebote, Marketingunterlagen und technische Dokumentationen. Greifen alle Beteiligten auf dieselbe Wissensbasis zurück, bleiben Sprache, Fachbegriffe und Inhalte über alle Bereiche hinweg konsistent. Das reduziert Abstimmungsaufwand und sorgt für einen einheitlichen Unternehmensauftritt.

✅ Kurz gesagt:
Unternehmenswissen umfasst die Informationen und Erfahrungen, die ein Unternehmen auszeichnen. Es bildet die Grundlage für effiziente Prozesse, fundierte Entscheidungen und eine konsistente Kommunikation.

Moderne KI-Systeme verfügen über umfangreiches Allgemeinwissen und können Texte verfassen, übersetzen oder zusammenfassen. Unternehmensspezifische Informationen wie Fachbegriffe, interne Richtlinien oder die gewünschte Unternehmenssprache kennen sie jedoch nicht automatisch.

Erst wenn relevantes Unternehmenswissen in KI-Prozesse einbezogen wird, kann KI Inhalte erstellen, die sich an den spezifischen Anforderungen, Qualitätsstandards und der Kommunikation eines Unternehmens orientieren. Dadurch entstehen konsistentere Ergebnisse und der Aufwand für nachträgliche Korrekturen wird reduziert.

Unternehmenswissen verbessert unter anderem:

• Fachliche Genauigkeit: Inhalte orientieren sich an den Produkten, Dienstleistungen und Anforderungen des Unternehmens.
• Konsistente Kommunikation: Sprache, Begriffe und Formulierungen bleiben über verschiedene Inhalte hinweg einheitlich.
• Höhere Qualität: Inhalte entsprechen besser den definierten Qualitätsstandards.
• Effizientere Arbeitsprozesse: Weniger manuelle Nachbearbeitung spart Zeit und erhöht die Produktivität.
• Stärkere Markenkommunikation: Einheitliche Inhalte sorgen für einen professionellen und wiedererkennbaren Unternehmensauftritt.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen erstellt Produktinformationen für die Website, Vertriebsmaterialien und technische Dokumentationen. Ohne eine gemeinsame Wissensbasis entstehen häufig unterschiedliche Formulierungen, Fachbegriffe und Botschaften. Dadurch wirkt die Unternehmenskommunikation uneinheitlich.

Wird bei der Erstellung aller Inhalte dieselbe Wissensgrundlage berücksichtigt, bleiben Sprache, Terminologie und Unternehmenskommunikation konsistent – unabhängig davon, wo die Inhalte veröffentlicht werden.

✅ Kurz gesagt:
Unternehmenswissen liefert der KI den notwendigen Kontext, um Inhalte nicht nur sprachlich korrekt, sondern auch fachlich präzise, konsistent und im Einklang mit den Anforderungen sowie der Kommunikation eines Unternehmens zu erstellen.

Unternehmenswissen umfasst weit mehr als einzelne Dokumente. Es setzt sich aus unterschiedlichen Informationen zusammen, die ein Unternehmen im Laufe der Zeit aufbaut und für seine tägliche Arbeit nutzt. Gemeinsam bilden sie die Grundlage für fundierte Entscheidungen, eine konsistente Kommunikation und effiziente Arbeitsprozesse.

Je vollständiger und aktueller dieses Wissen ist, desto leichter können Mitarbeitende und KI-Anwendungen auf eine gemeinsame Wissensbasis zugreifen und hochwertige Ergebnisse erzielen.

Zum Unternehmenswissen gehören beispielsweise:

• Unternehmenskommunikation: Sprache, Markenauftritt und Kommunikationsrichtlinien

• Fachwissen: Branchenspezifisches Know-how und bewährte Vorgehensweisen

• Produkt- und Leistungswissen: Informationen zu Produkten, Dienstleistungen und Lösungen

• Unternehmensprozesse: Interne Abläufe, Richtlinien und Qualitätsstandards

• Erfahrungswissen: Erkenntnisse aus Projekten sowie kontinuierlich aufgebautes Know-how

• Rechtliche und regulatorische Vorgaben: Gesetzliche Anforderungen und unternehmensinterne Richtlinien

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen erstellt Inhalte für Marketing, Vertrieb und Kundenservice. Greifen alle Beteiligten auf dieselbe Wissensbasis zurück, bleiben Sprache, Aussagen und fachliche Inhalte über alle Bereiche hinweg konsistent.

✅ Kurz gesagt:
Unternehmenswissen besteht aus verschiedenen Informationsarten, die gemeinsam eine einheitliche Arbeitsweise, konsistente Kommunikation und fundierte Entscheidungen im Unternehmen unterstützen.

Moderne KI-Systeme verfügen über umfangreiches Allgemeinwissen und können eine Vielzahl von Aufgaben unterstützen. Auf unternehmensinterne Informationen haben sie jedoch keinen automatischen Zugriff. Dazu gehören beispielsweise individuelle Prozesse, Produktdetails, interne Richtlinien oder die Unternehmenskommunikation.

Das schützt gleichzeitig sensible Unternehmensdaten. Welche Informationen einer KI zur Verfügung gestellt werden, entscheidet jedes Unternehmen selbst. Erst wenn relevantes Unternehmenswissen gezielt einbezogen wird, kann die KI dieses bei der Erstellung von Inhalten oder Übersetzungen berücksichtigen.

Unternehmenswissen wird nicht automatisch berücksichtigt, weil:

• Unternehmensdaten vertraulich sind: Interne Informationen stehen öffentlichen KI-Systemen nicht automatisch zur Verfügung.
• Jedes Unternehmen individuell arbeitet: Produkte, Prozesse und Arbeitsweisen unterscheiden sich von Unternehmen zu Unternehmen.
• Unternehmenskommunikation einzigartig ist: Fachbegriffe, Formulierungen und Markenbotschaften sind unternehmensspezifisch.
• Qualitätsstandards variieren: Jedes Unternehmen definiert eigene Anforderungen an Inhalte und Dokumente.
• Datenschutz eine wichtige Rolle spielt: Unternehmen entscheiden selbst, welche Informationen sie für KI-Anwendungen bereitstellen.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Zwei Unternehmen entwickeln vergleichbare Softwareprodukte. Obwohl beide dieselbe KI nutzen, unterscheiden sich ihre Fachbegriffe, Prozesse, Qualitätsrichtlinien und ihre Unternehmenskommunikation deutlich. Ohne diese unternehmensspezifischen Informationen kann die KI nur allgemeine Inhalte erstellen.

Werden der KI die relevanten Unternehmensinformationen bereitgestellt, orientieren sich die Ergebnisse an den individuellen Anforderungen, der Terminologie und der Unternehmenskommunikation des jeweiligen Unternehmens.

✅ Kurz gesagt:
KI kennt Ihr Unternehmenswissen nicht automatisch. Welche Informationen berücksichtigt werden, entscheidet jedes Unternehmen selbst. Erst durch die gezielte Einbindung relevanter Unternehmensinformationen entstehen Inhalte, die zur Sprache, den Prozessen und den Qualitätsstandards des Unternehmens passen.

Unternehmenswissen wird für KI dann besonders wertvoll, wenn es strukturiert, aktuell und auf den jeweiligen Anwendungsfall abgestimmt vorliegt. Viele Unternehmen verfügen bereits über eine große Menge an Wissen – beispielsweise in Dokumenten, Richtlinien oder internen Informationsquellen. Entscheidend ist jedoch, dass dieses Wissen konsistent gepflegt und für die jeweilige Aufgabe nutzbar ist.

Dabei kommt es nicht auf die Menge der verfügbaren Informationen an, sondern auf deren Qualität. Aktuelle, eindeutige und verlässliche Inhalte ermöglichen es KI-Systemen, bessere Ergebnisse zu erzeugen und sich an den Anforderungen eines Unternehmens zu orientieren.

Für eine erfolgreiche Nutzung von Unternehmenswissen sind insbesondere folgende Punkte wichtig:

• Relevanz: Es sollten nur Informationen berücksichtigt werden, die für die jeweilige Aufgabe tatsächlich benötigt werden.
• Aktualität: Unternehmenswissen sollte regelmäßig überprüft und auf dem neuesten Stand gehalten werden.
• Qualität: Geprüfte und konsistente Informationen führen zu zuverlässigeren Ergebnissen.
• Struktur: Klar organisierte Inhalte erleichtern die Nutzung und reduzieren Missverständnisse.
• Verfügbarkeit: Relevantes Unternehmenswissen sollte dort bereitstehen, wo es im Arbeitsalltag benötigt wird.

Typische Herausforderungen

Viele Unternehmen verfügen bereits über umfangreiches Unternehmenswissen. In der Praxis ist dieses jedoch häufig:

• auf verschiedene Abteilungen oder Systeme verteilt,
• nicht mehr aktuell,
• uneinheitlich gepflegt oder
• nur schwer auffindbar.

Dadurch arbeiten Mitarbeitende und KI-Anwendungen häufig mit unterschiedlichen Informationsständen. Eine zentrale und gepflegte Wissensbasis schafft die Voraussetzung für konsistente Inhalte und effiziente Arbeitsprozesse.

✅Kurz gesagt:
Nicht die Menge der Informationen entscheidet über die Qualität von KI-Ergebnissen, sondern deren Relevanz, Aktualität und Struktur. Gut gepflegtes Unternehmenswissen bildet die Grundlage für konsistente, verlässliche und qualitativ hochwertige Ergebnisse.

Unternehmen verfügen häufig bereits über eine Vielzahl wertvoller Dokumente, die sich als Grundlage für den Einsatz von KI eignen. Sie enthalten Fachwissen, beschreiben Produkte und Dienstleistungen oder definieren interne Standards und Prozesse. Oft muss dieses Wissen nicht neu erstellt, sondern lediglich systematisch genutzt werden.

Besonders wertvoll sind Dokumente, die regelmäßig gepflegt, fachlich geprüft und im Unternehmensalltag als verlässliche Informationsquelle verwendet werden. Sie helfen dabei, Inhalte konsistent zu erstellen und die Qualität von KI-Ergebnissen nachhaltig zu verbessern.

Besonders geeignete Dokumente sind beispielsweise:

• Produkt- und Leistungsbeschreibungen: Vermitteln Wissen über Produkte, Funktionen und Anwendungsbereiche.
• Technische Dokumentationen: Enthalten detaillierte Informationen zu Prozessen, Abläufen und technischen Zusammenhängen.
• Marketing- und Vertriebsunterlagen: Beschreiben die Unternehmenssprache, Zielgruppen und Markenkommunikation.
• Unternehmensrichtlinien: Definieren interne Vorgaben, Qualitätsstandards und Arbeitsweisen.
• Schulungs- und Wissensdokumente: Halten Erfahrungen, Best Practices und internes Know-how fest.

Worauf sollten Unternehmen achten?

Nicht jedes Dokument eignet sich gleichermaßen als Wissensquelle. Veraltete, widersprüchliche oder unvollständige Inhalte können die Qualität der Ergebnisse beeinträchtigen. Deshalb empfiehlt es sich, Dokumente regelmäßig zu überprüfen und nur freigegebene sowie aktuelle Informationen als Grundlage zu verwenden.

✅ Kurz gesagt:
Gut gepflegte Unternehmensdokumente gehören zu den wichtigsten Wissensquellen für KI. Je aktueller und verlässlicher die Inhalte sind, desto besser können sie zur Erstellung konsistenter und qualitativ hochwertiger Ergebnisse beitragen.

Unternehmenswebseiten gehören zu den wichtigsten Wissensquellen eines Unternehmens. Sie enthalten aktuelle Informationen über Produkte, Dienstleistungen, Fachbegriffe, Anwendungsbereiche sowie die Unternehmenskommunikation. Da Webseiten regelmäßig gepflegt werden, spiegeln sie häufig den aktuellen Wissensstand eines Unternehmens wider.

Im Gegensatz zu vielen internen Dokumenten sind Unternehmenswebseiten leicht zugänglich und werden regelmäßig aktualisiert. Sie eignen sich daher besonders gut, um Informationen schnell zu erfassen und eine konsistente Grundlage für Inhalte, Dokumentationen oder Übersetzungen zu schaffen.

Warum sind Unternehmenswebseiten als Wissensquelle besonders wertvoll?

• Aktuelle Informationen: Neue Produkte, Dienstleistungen und Unternehmensentwicklungen werden häufig zuerst auf der Unternehmenswebseite veröffentlicht.
• Einheitliche Unternehmenskommunikation: Sprache, Tonalität und Markenbotschaften sind bereits aufeinander abgestimmt und spiegeln den gewünschten Unternehmensauftritt wider.
• Fachliches Wissen: Produktseiten, Blogbeiträge oder FAQs vermitteln branchenspezifisches Know-how und erklären komplexe Themen verständlich.
• Hohe Aktualität: Unternehmenswebseiten werden regelmäßig gepflegt und spiegeln häufig den aktuellen Stand von Produkten, Dienstleistungen und Unternehmensinformationen wider.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen veröffentlicht auf seiner Unternehmenswebseite Produktbeschreibungen, Anwendungsbeispiele und Fachartikel. Diese Inhalte zeigen nicht nur, welche Leistungen angeboten werden, sondern auch, welche Fachbegriffe verwendet werden und wie das Unternehmen mit Kunden kommuniziert. Dadurch entsteht eine verlässliche Wissensbasis, die eine konsistente Kommunikation über verschiedene Unternehmensbereiche hinweg unterstützt.

Gut zu wissen:

Eine Unternehmenswebseite bildet in der Regel nur den öffentlich verfügbaren Teil des Unternehmenswissens ab. Internes Fachwissen, Arbeitsanweisungen oder Qualitätsrichtlinien befinden sich häufig in weiteren Dokumenten und ergänzen die öffentlich verfügbaren Informationen der Unternehmenswebseite.

✅ Kurz gesagt:
Unternehmenswebseiten gehören zu den wichtigsten Wissensquellen eines Unternehmens. Sie liefern aktuelle Informationen, vermitteln die Unternehmenskommunikation und schaffen eine verlässliche Grundlage für konsistente Inhalte.

Referenzdokumente sind bereits freigegebene und qualitativ hochwertige Unternehmensdokumente. Sie dienen als Orientierung für neue Inhalte und zeigen, wie ein Unternehmen fachliche Informationen, Terminologie und Unternehmenskommunikation in der Praxis verwendet.

Da Referenzdokumente bereits geprüft und im Unternehmensalltag eingesetzt wurden, gehören sie häufig zu den verlässlichsten Wissensquellen eines Unternehmens. Sie helfen dabei, neue Inhalte konsistent zu erstellen und bestehende Qualitätsstandards einzuhalten.

Welche Referenzdokumente eignen sich besonders?

• Produktbroschüren: Beschreiben Produkte, Leistungen und deren Vorteile.
• Technische Dokumentationen: Vermitteln Fachwissen, Prozesse und technische Zusammenhänge.
• Bedienungsanleitungen: Zeigen eine einheitliche Struktur sowie verständliche und präzise Formulierungen.
• Marketing- und Vertriebsunterlagen: Verdeutlichen die Unternehmenskommunikation und Markenbotschaften.
• Schulungsunterlagen: Enthalten bewährtes Wissen, interne Standards und Best Practices.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen erstellt regelmäßig neue Produktinformationen. Anstatt jede Beschreibung neu zu formulieren, dienen bereits veröffentlichte Broschüren und technische Dokumentationen als Referenz. Dadurch bleiben Sprache, Aufbau und fachliche Inhalte auch bei neuen Dokumenten konsistent.

Gut zu wissen:

Referenzdokumente sollten regelmäßig überprüft werden. Veraltete oder nicht mehr gültige Inhalte eignen sich nur eingeschränkt als Wissensgrundlage und sollten durch aktuelle Dokumente ersetzt werden.

✅ Kurz gesagt:
Referenzdokumente gehören zu den wertvollsten Wissensquellen eines Unternehmens. Sie helfen dabei, neue Inhalte auf Basis bereits geprüfter Informationen konsistent, verständlich und in hoher Qualität zu erstellen.

Styleguides gehören zu den wichtigsten Bestandteilen des Unternehmenswissens. Sie legen fest, wie ein Unternehmen kommuniziert und sorgen dafür, dass Inhalte unabhängig von Autor, Abteilung oder Sprache einheitlich erstellt werden.

Sie definieren verbindliche Regeln für Schreibstil, Tonalität und Formulierungen. Dadurch entstehen Inhalte, die zur Marke passen, professionell wirken und über alle Kommunikationskanäle hinweg konsistent bleiben.

Ein Styleguide kann beispielsweise festlegen:

• Ansprache: Soll die Zielgruppe gesiezt oder geduzt werden?
• Tonalität: Soll die Kommunikation sachlich, freundlich oder technisch sein?
• Schreibweise: Wie werden Produktnamen, Abkürzungen oder Fachbegriffe verwendet?
• Sprachliche Regeln: Gibt es Vorgaben zu Gendern, Zahlenformaten oder Datumsangaben?
• Markenkommunikation: Welche Formulierungen oder Begriffe sollen bevorzugt oder vermieden werden?

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen veröffentlicht Inhalte für seine Webseite, den Vertrieb und den Kundenservice. Ohne verbindliche Regeln unterscheiden sich Ansprache, Schreibstil und Formulierungen häufig zwischen den einzelnen Bereichen. Ein Styleguide sorgt dafür, dass alle Inhalte denselben sprachlichen und kommunikativen Standards folgen.

Gut zu wissen:

Ein Styleguide ersetzt keine Terminologie. Während Terminologie festlegt, welche Fachbegriffe verwendet werden, beschreibt ein Styleguide, wie Inhalte formuliert und kommuniziert werden. Beide ergänzen sich und tragen gemeinsam zu einer konsistenten Unternehmenskommunikation bei.

✅ Kurz gesagt:
Styleguides sorgen für eine einheitliche Unternehmenskommunikation. Sie definieren verbindliche Sprach- und Schreibregeln und helfen dabei, Inhalte konsistent, professionell und markengerecht zu erstellen.

Terminologie umfasst die festgelegten Fachbegriffe eines Unternehmens und gehört zu den wichtigsten Bestandteilen des Unternehmenswissens. Sie sorgt dafür, dass Produkte, Dienstleistungen, Prozesse und technische Sachverhalte überall einheitlich bezeichnet werden.

Eine konsistente Terminologie verbessert die Verständlichkeit und reduziert Missverständnisse. Gleichzeitig unterstützt sie Mitarbeitende, Dienstleister und KI-Anwendungen dabei, dieselben Begriffe konsequent zu verwenden und eine einheitliche Unternehmenskommunikation sicherzustellen.

Eine einheitliche Terminologie schafft eine gemeinsame sprachliche Grundlage und sorgt dafür, dass Informationen im gesamten Unternehmen konsistent verstanden und verwendet werden.

Warum ist Terminologie so wichtig?

• Eindeutige Fachbegriffe: Produkte, Dienstleistungen und Prozesse werden überall gleich bezeichnet.
• Konsistente Kommunikation: Alle Unternehmensbereiche verwenden dieselbe Sprache und vermeiden unterschiedliche Bezeichnungen für denselben Sachverhalt.
• Höhere Qualität: Einheitliche Begriffe verbessern die Verständlichkeit und erleichtern die fachliche Prüfung von Inhalten.
• Effizientere Zusammenarbeit: Mitarbeitende, Partner und Dienstleister greifen auf dieselbe Terminologie zurück.
• Bessere Ergebnisse mit KI: Einheitliche Fachbegriffe helfen dabei, Inhalte konsistent und fachlich präzise zu erstellen.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen bezeichnet eine Anwendung intern als „Kundenportal“. In Marketingunterlagen wird jedoch von „Serviceportal“, in der Dokumentation von „Benutzerportal“ und im Support von „Online-Portal“ gesprochen. Obwohl derselbe Sachverhalt gemeint ist, entstehen Missverständnisse und eine uneinheitliche Kommunikation.

Eine festgelegte Terminologie sorgt dafür, dass in allen Bereichen derselbe Fachbegriff verwendet wird. Das verbessert die Verständlichkeit und stärkt die Konsistenz der Unternehmenskommunikation.

Gut zu wissen:

Terminologie legt fest, welche Fachbegriffe verwendet werden. Ein Styleguide beschreibt dagegen, wie Inhalte formuliert werden – beispielsweise hinsichtlich Tonalität, Ansprache oder Schreibstil. Beide ergänzen sich und bilden gemeinsam eine zentrale Grundlage des Unternehmenswissens.

✅ Kurz gesagt:
Terminologie gehört zu den wichtigsten Bestandteilen des Unternehmenswissens. Einheitliche Fachbegriffe verbessern die Verständlichkeit, erhöhen die Qualität und sorgen für eine konsistente Kommunikation – sowohl zwischen Menschen als auch bei der Nutzung von KI.

Unternehmenswissen verändert sich kontinuierlich. Neue Produkte, Dienstleistungen, Prozesse oder gesetzliche Vorgaben führen dazu, dass bestehende Informationen regelmäßig ergänzt oder aktualisiert werden müssen. Nur aktuelles Unternehmenswissen kann langfristig als verlässliche Grundlage für Entscheidungen und hochwertige Inhalte dienen.

Ein systematisches Wissensmanagement hilft dabei, Informationen aktuell zu halten und allen Beteiligten eine gemeinsame Wissensbasis bereitzustellen. Dadurch bleiben Inhalte konsistent und die Qualität der Unternehmenskommunikation wird nachhaltig gesichert.

Wie bleibt Unternehmenswissen aktuell?

• Dokumente regelmäßig überprüfen: Fachliche Inhalte sollten in festgelegten Abständen kontrolliert und aktualisiert werden.
• Verantwortlichkeiten festlegen: Für wichtige Wissensbereiche sollte klar definiert sein, wer Inhalte pflegt und freigibt.
• Änderungen zentral dokumentieren: Neue Produkte, Prozesse oder Richtlinien sollten zeitnah in die vorhandene Wissensbasis übernommen werden.
• Veraltete Informationen entfernen: Nicht mehr gültige Inhalte sollten archiviert oder ersetzt werden.
• Unternehmenswissen kontinuierlich erweitern: Erfahrungen aus Projekten, Kundenfeedback oder neuen Anforderungen ergänzen die bestehende Wissensbasis.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen führt ein neues Produkt ein und aktualisiert gleichzeitig Produktbeschreibungen, Schulungsunterlagen und interne Richtlinien. Dadurch greifen alle Mitarbeitenden auf dieselben aktuellen Informationen zu und kommunizieren einheitlich – unabhängig von Abteilung oder Aufgabenbereich.

Gut zu wissen:

Unternehmenswissen ist kein einmaliges Projekt. Es entwickelt sich mit jedem neuen Produkt, jeder Prozessänderung und jeder neuen Erkenntnis weiter. Regelmäßige Pflege sorgt dafür, dass Informationen langfristig verlässlich und nutzbar bleiben.

✅ Kurz gesagt:
Unternehmenswissen sollte kontinuierlich gepflegt und aktualisiert werden. Nur aktuelle, freigegebene und verlässliche Informationen schaffen eine gemeinsame Wissensbasis und unterstützen konsistente Entscheidungen sowie hochwertige Inhalte.

Zentrales Unternehmenswissen sorgt dafür, dass Informationen im gesamten Unternehmen einheitlich verfügbar sind. Statt Wissen auf verschiedene Dokumente, Abteilungen oder Systeme zu verteilen, greifen alle Beteiligten auf dieselbe verlässliche Wissensbasis zu. Das verbessert die Zusammenarbeit, reduziert Missverständnisse und erleichtert fundierte Entscheidungen.

Gleichzeitig bildet zentrales Unternehmenswissen die Grundlage für konsistente Inhalte, effiziente Prozesse und den erfolgreichen Einsatz moderner KI-Anwendungen. Je aktueller und strukturierter die Wissensbasis ist, desto einfacher lassen sich Informationen wiederfinden und unternehmensweit nutzen.

Welche Vorteile bietet zentrales Unternehmenswissen?

• Konsistente Kommunikation: Alle Unternehmensbereiche greifen auf dieselben Informationen, Fachbegriffe und Kommunikationsrichtlinien zurück.
• Höhere Effizienz: Informationen müssen nicht mehrfach recherchiert oder doppelt erstellt werden, was Zeit und Aufwand spürbar reduziert.
• Bessere Zusammenarbeit: Mitarbeitende, Teams und externe Partner arbeiten auf einer gemeinsamen, verlässlichen Wissensbasis.
• Höhere Qualität: Einheitliche Informationen reduzieren Fehler und verbessern die Qualität von Dokumenten, Inhalten und Entscheidungen.
• Schnellere Einarbeitung: Neue Mitarbeitende finden wichtige Informationen schneller und können rascher produktiv arbeiten.
• Optimale Grundlage für KI: Aktuelles Unternehmenswissen hilft dabei, KI-Anwendungen mit relevanten Informationen zu unterstützen und konsistente Ergebnisse zu erzielen.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen verwaltet Produktinformationen, interne Richtlinien und Kommunikationsvorgaben zentral. Marketing, Vertrieb, Kundenservice und technische Redaktion greifen auf dieselben Informationen zu. Dadurch entstehen einheitliche Inhalte, Abstimmungen werden reduziert und neue Informationen stehen allen Bereichen zeitnah zur Verfügung.

Gut zu wissen:

Zentrales Unternehmenswissen bedeutet nicht, dass alle Informationen in einem einzigen System gespeichert sein müssen. Entscheidend ist, dass relevante Informationen aktuell, eindeutig und für berechtigte Personen leicht auffindbar sind.

✅ Kurz gesagt:
Zentrales Unternehmenswissen verbessert die Zusammenarbeit, erhöht die Qualität von Informationen und schafft eine gemeinsame Grundlage für effiziente Prozesse, konsistente Unternehmenskommunikation und den erfolgreichen Einsatz von KI.

Unternehmenswissen kommt in nahezu allen Bereichen eines Unternehmens zum Einsatz. Es sorgt dafür, dass Informationen konsistent genutzt, Entscheidungen fundiert getroffen und Inhalte effizient erstellt werden. Eine zentrale Wissensbasis unterstützt sowohl Mitarbeitende als auch moderne KI-Anwendungen dabei, auf aktuelle und verlässliche Informationen zuzugreifen.

Je besser Unternehmenswissen strukturiert und gepflegt ist, desto vielseitiger kann es genutzt werden – von der internen Zusammenarbeit bis hin zur Kommunikation mit Kunden und Geschäftspartnern.

Typische Anwendungsfälle für Unternehmenswissen sind:

• Marketing: Erstellung konsistenter Webseiten, Blogbeiträge, Broschüren und Kampagnen.
• Vertrieb: Einheitliche Produktinformationen, Angebote und Präsentationen.
• Kundenservice: Schnellere und konsistente Beantwortung von Kundenanfragen.
• Technische Dokumentation: Einheitliche Bedienungsanleitungen, Handbücher und technische Dokumente.
• Übersetzungen: Konsistente Verwendung von Terminologie, Unternehmenssprache und Fachwissen in allen Zielsprachen.
• Produktmanagement: Einheitliche Produktbeschreibungen und Dokumentationen über den gesamten Produktlebenszyklus.
• Personalwesen: Erstellung von Stellenanzeigen, Onboarding-Unterlagen und internen Richtlinien.
• KI-Anwendungen: Erstellung, Analyse, Zusammenfassung und Übersetzung von Inhalten auf Basis aktueller und relevanter Unternehmensinformationen.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen entwickelt ein neues Produkt. Das Marketing erstellt die Produktseite, der Vertrieb bereitet Verkaufsunterlagen vor, die technische Redaktion verfasst die Dokumentation und der Kundenservice bereitet Antworten auf häufige Fragen vor. Greifen alle Bereiche auf dieselbe Wissensbasis zu, entstehen konsistente Informationen über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg.

Gut zu wissen:

Unternehmenswissen entfaltet seinen größten Nutzen, wenn alle relevanten Unternehmensbereiche auf dieselben aktuellen Informationen zugreifen. Dadurch werden Doppelarbeit reduziert, Abstimmungen vereinfacht und die Qualität von Informationen sowie Entscheidungen nachhaltig verbessert.

✅ Kurz gesagt:
Unternehmenswissen unterstützt nahezu alle Unternehmensbereiche – von Marketing und Vertrieb über Kundenservice und technische Dokumentation bis hin zu Übersetzungen und KI-Anwendungen. Eine zentrale Wissensbasis sorgt dabei für konsistente Informationen, effizientere Prozesse und eine höhere Qualität.

Künstliche Intelligenz kann Unternehmenswissen dabei unterstützen, Informationen schneller zu finden, Inhalte effizienter zu erstellen und wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren. Voraussetzung dafür ist jedoch, dass die KI auf aktuelle, relevante und strukturierte Unternehmensinformationen zugreifen kann.

Je besser Unternehmenswissen gepflegt und organisiert ist, desto präzisere und konsistentere Ergebnisse kann eine KI liefern. Statt allgemeiner Antworten orientiert sie sich an den definierten Informationen, Fachbegriffen und Kommunikationsrichtlinien des Unternehmens.

Wie unterstützt KI bei der Nutzung von Unternehmenswissen?

• Schnellerer Zugriff auf Informationen: Relevantes Unternehmenswissen kann innerhalb weniger Sekunden gefunden und direkt genutzt werden.
• Effizientere Inhaltserstellung: KI unterstützt bei der Erstellung von Texten, Dokumentationen, E-Mails, Präsentationen oder Wissensartikeln auf Basis vorhandener Unternehmensinformationen.
• Einheitliche Kommunikation: Unternehmenssprache, Terminologie und Stilrichtlinien können bei der Erstellung neuer Inhalte berücksichtigt werden.
• Unterstützung bei Übersetzungen: KI kann vorhandenes Unternehmenswissen nutzen, um konsistente und qualitativ hochwertige Übersetzungen zu erstellen.
• Wissensmanagement: Informationen aus verschiedenen Quellen lassen sich schneller erschließen und für Mitarbeitende nutzbar machen.
• Entlastung bei Routineaufgaben: Wiederkehrende Aufgaben wie Zusammenfassungen, Dokumentationen oder die Beantwortung häufig gestellter Fragen können effizient unterstützt werden.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Mitarbeitender erstellt eine Produktbeschreibung für einen neuen Markt. Die KI greift auf freigegebene Produktinformationen, Terminologie und Kommunikationsrichtlinien des Unternehmens zu und erstellt einen präzisen ersten Entwurf. Dadurch wird die Bearbeitungszeit deutlich verkürzt und eine konsistente Unternehmenskommunikation unterstützt.

Gut zu wissen:

Die Qualität der KI-Ergebnisse hängt maßgeblich von der Qualität des bereitgestellten Unternehmenswissens ab. Veraltete, unvollständige oder widersprüchliche Informationen wirken sich direkt auf die Qualität der Ergebnisse aus. Ein regelmäßig gepflegtes Unternehmenswissen ist daher eine wichtige Voraussetzung für zuverlässige und konsistente KI-Ausgaben.

✅ Kurz gesagt:
KI macht Unternehmenswissen schneller nutzbar und unterstützt Unternehmen bei der Erstellung, Analyse und Nutzung von Informationen. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn aktuelles, strukturiertes und gepflegtes Unternehmenswissen als Grundlage dient.

Unternehmenswissen ist die Grundlage dafür, dass künstliche Intelligenz unternehmensspezifische Inhalte konsistent, fachlich korrekt und im gewünschten Kommunikationsstil erstellen kann. ownvia verbindet verschiedene Wissensquellen mit künstlicher Intelligenz, damit Inhalte, Dokumente und Übersetzungen auf Basis aktueller, relevanter und unternehmensspezifischer Informationen erstellt werden können.

Statt ausschließlich auf das allgemeine Wissen von KI-Modellen zu vertrauen, ermöglicht ownvia die gezielte Einbindung von Unternehmenswissen in den Arbeitsprozess. Dadurch können Fachbegriffe, Terminologie, Unternehmenssprache und bestehendes Unternehmenswissen bei der Erstellung neuer Inhalte gezielt berücksichtigt werden. Das verbessert die Konsistenz, reduziert manuellen Aufwand und unterstützt eine einheitliche Unternehmenskommunikation über alle Abteilungen und Sprachen hinweg.

Je mehr relevantes und aktuelles Unternehmenswissen einer KI zur Verfügung steht, desto besser kann sie Unternehmenssprache, Terminologie und bestehende Inhalte bei neuen Aufgaben berücksichtigen. Dadurch entstehen konsistentere Ergebnisse und der Aufwand für Korrekturen sowie Nachbearbeitungen kann deutlich reduziert werden.

Welche Wissensquellen kann ownvia nutzen?

• Unternehmenswebseiten: Öffentliche Informationen zu Produkten, Dienstleistungen, Prozessen und der Unternehmenskommunikation.
• Referenzdokumente: Handbücher, technische Dokumentationen, Richtlinien, Produktinformationen und andere freigegebene Unternehmensdokumente.
• Terminologie: Einheitliche Fachbegriffe, Produktnamen und definierte Übersetzungen für eine konsistente Kommunikation.
• Styleguides: Vorgaben zu Tonalität, Schreibstil, Corporate Language und sprachlichen Richtlinien.
• Translation Memories: Bereits übersetzte Inhalte können genutzt werden, um Konsistenz und Wiederverwendung zu unterstützen.
• Weitere Unternehmensquellen: Beispielsweise Prozessbeschreibungen, Schulungsunterlagen, Qualitätsrichtlinien oder andere freigegebene interne Dokumente können als Teil der zentralen Wissensbasis eingebunden werden.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen veröffentlicht gleichzeitig Produktinformationen auf seiner Website, erstellt Vertriebsunterlagen und übersetzt technische Dokumentationen für internationale Märkte. ownvia nutzt Terminologie, Translation Memories, Styleguides, Referenzdokumente und weitere Unternehmensinformationen als gemeinsame Wissensbasis. Dadurch entstehen konsistente Inhalte über alle Sprachen, Dokumente und Kommunikationskanäle hinweg, während sich der Aufwand für die Nachbearbeitung deutlich reduzieren kann.

Gut zu wissen:

Unternehmenswissen ist kein statischer Datenbestand, sondern entwickelt sich kontinuierlich mit neuen Produkten, Prozessen, Richtlinien und Erfahrungen weiter. Deshalb sollte die Wissensbasis regelmäßig gepflegt und aktualisiert werden. Welche Informationen als Unternehmenswissen genutzt werden, entscheidet das Unternehmen selbst. So bleibt das Unternehmenswissen langfristig aktuell und bildet eine verlässliche Grundlage für KI-Anwendungen, Übersetzungen und eine konsistente Unternehmenskommunikation.

✅ Kurz gesagt:
ownvia verbindet Unternehmenswissen mit künstlicher Intelligenz, damit Unternehmen Inhalte, Übersetzungen und Dokumente auf Basis einer zentralen Wissensbasis erstellen können. Durch die Kombination aus Unternehmenswebseiten, Referenzdokumenten, Terminologie, Styleguides, Translation Memories und weiteren Unternehmensquellen entstehen konsistente Ergebnisse, die die Unternehmenskommunikation unterstützen und den Einsatz von KI im Unternehmen effizienter machen.

Übersetzungsqualität beschreibt, wie präzise, vollständig und konsistent eine Übersetzung den Inhalt, die Bedeutung und die beabsichtigte Wirkung eines Ausgangstextes in der Zielsprache wiedergibt. Eine hohe Übersetzungsqualität berücksichtigt neben der sprachlichen Richtigkeit auch Terminologie, fachlichen Kontext, Stil, Zielgruppe und unternehmensspezifische Vorgaben.

Bei professionellen Übersetzungen entsteht Qualität nicht zufällig. Sie basiert auf dem Zusammenspiel aus KI-Systemen oder qualifizierten Übersetzern, konsistenter Terminologie, Unternehmenswissen, geeigneten Qualitätsprüfungen und – abhängig vom Einsatzbereich – einer abschließenden fachlichen Kontrolle.

Die wichtigsten Merkmale einer hohen Übersetzungsqualität

• Sprachliche und fachliche Korrektheit: Inhalte werden präzise, vollständig und fehlerfrei übertragen.
• Konsistente Terminologie: Fachbegriffe und Unternehmenssprache werden in allen Übersetzungen einheitlich verwendet.
• Vollständigkeit: Alle Informationen werden ohne Auslassungen oder Bedeutungsverlust übertragen.
• Zielgruppengerechter Stil: Tonalität, Schreibstil und Formulierungen entsprechen den Erwartungen der Zielgruppe.
• Nachvollziehbare Qualitätssicherung: Qualitätsprüfungen und KI-gestützte Korrekturvorschläge unterstützen die kontinuierliche Verbesserung der Übersetzungsqualität. 

✅Beispiel aus der Praxis

Eine KI-Übersetzung kann grammatikalisch fehlerfrei wirken. Werden jedoch Fachbegriffe uneinheitlich verwendet oder sicherheitsrelevante Warnhinweise in einer Anleitung falsch übertragen, entspricht die Übersetzung nicht den Anforderungen an eine professionelle Übersetzungsqualität.

✅Gut zu wissen

Die Qualität einer Übersetzung wird heute nicht mehr ausschließlich am Endergebnis gemessen. Auch konsistente Terminologie, KI-gestützte Qualitätsprüfungen, nachvollziehbare Korrekturvorschläge und transparente Prüfprozesse tragen entscheidend dazu bei, Übersetzungen effizient, sicher und verlässlich zu verbessern.

Die Übersetzungsqualität wird von einer Vielzahl technischer, sprachlicher und organisatorischer Faktoren beeinflusst. Neben der Qualität des Ausgangstextes spielen insbesondere Terminologie, Unternehmenswissen, Kontextinformationen, das eingesetzte KI-Modell sowie geeignete Qualitätssicherungsmaßnahmen eine entscheidende Rolle. Erst das Zusammenspiel dieser Faktoren ermöglicht konsistente, fachlich korrekte und zielgruppengerechte Übersetzungen.

Selbst leistungsfähige KI-Systeme können nur so gute Ergebnisse liefern, wie die bereitgestellten Informationen es zulassen. Unklare Formulierungen, mehrdeutige Fachbegriffe oder fehlende Vorgaben zu Terminologie, Stil und Zielgruppe erhöhen das Risiko von Fehlübersetzungen und unnötigem Nachbearbeitungsaufwand. Umgekehrt verbessert eine strukturierte Datenbasis die Qualität bereits beim ersten Übersetzungsentwurf erheblich.

Die wichtigsten Einflussfaktoren

• Qualität des Ausgangstextes: Klare, eindeutige und gut strukturierte Quelltexte bilden die Grundlage für präzise und verständliche Übersetzungen.
• Terminologie und Unternehmenswissen: Glossare, Styleguides, Referenzdokumente und Translation Memories helfen dabei, Fachbegriffe, Markensprache und unternehmensspezifische Formulierungen konsistent zu verwenden.
• Kontextinformationen: Angaben zu Zielgruppe, Dokumententyp, Verwendungszweck oder regulatorischen Anforderungen ermöglichen eine präzisere Interpretation des Ausgangstextes.
• KI-Modell und Übersetzungstechnologie: Je nach Sprachmodell, Fachgebiet und Sprachkombination können Qualität, Stil und Konsistenz der Übersetzung unterschiedlich ausfallen.
• Qualitätssicherung: KI-gestützte Qualitätsprüfungen sowie die fachliche Kontrolle durch Übersetzer oder Fachexperten helfen dabei, sprachliche, terminologische und inhaltliche Fehler frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren. 

✅Beispiel aus der Praxis

Ein Maschinenbauunternehmen übersetzt eine technische Bedienungsanleitung in mehrere Sprachen. Durch die Verwendung eines gepflegten Terminologie-Glossars, eines Styleguides und bestehender Translation Memories erkennt die KI den fachlichen Kontext und verwendet alle sicherheitsrelevanten Begriffe konsistent. Anschließende Qualitätsprüfungen stellen sicher, dass die Übersetzung sowohl sprachlich als auch technisch den Anforderungen entspricht.

✅Gut zu wissen
Viele Qualitätsprobleme entstehen bereits vor der eigentlichen Übersetzung. Ein klar formulierter Ausgangstext sowie gepflegte Terminologie, Unternehmenswissen und eindeutige Stilvorgaben verbessern die Übersetzungsqualität häufig stärker als der Wechsel auf ein leistungsfähigeres KI-Modell.

Die Übersetzungsqualität lässt sich anhand klar definierter Kriterien beurteilen. Entscheidend ist nicht nur, ob eine Übersetzung grammatikalisch korrekt ist, sondern ob sie den Inhalt vollständig, fachlich korrekt, terminologisch konsistent und zielgruppengerecht wiedergibt. Je nach Dokumenttyp müssen zusätzlich rechtliche, technische oder regulatorische Anforderungen berücksichtigt werden.

Professionelle Unternehmen bewerten Übersetzungen daher anhand strukturierter Qualitätskriterien und nicht nach dem persönlichen Sprachempfinden einzelner Personen. Dadurch werden Übersetzungen objektiv vergleichbar, nachvollziehbar und kontinuierlich verbessert.

Die wichtigsten Bewertungskriterien

• Inhaltliche Genauigkeit: Alle Informationen des Ausgangstextes werden vollständig und korrekt übertragen, ohne Bedeutungsverlust oder Fehlinterpretationen.
• Terminologische Konsistenz: Fachbegriffe, Produktnamen und unternehmensspezifische Formulierungen werden durchgehend einheitlich verwendet.
• Sprachliche Qualität: Grammatik, Rechtschreibung, Zeichensetzung und Lesbarkeit entsprechen den sprachlichen Standards der Zielsprache.
• Stil und Zielgruppe: Tonalität, Schreibstil und Formulierungen entsprechen der Zielgruppe sowie den Styleguides und Sprachrichtlinien des Unternehmens.
• Formale und fachliche Anforderungen: Layout, Zahlen, Maßeinheiten, Verweise sowie branchenspezifische oder regulatorische Vorgaben werden vollständig und korrekt übernommen. 

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Medizintechnik-Unternehmen prüft die Übersetzung einer Gebrauchsanweisung. Obwohl der Text grammatikalisch fehlerfrei ist, werden zwei freigegebene Fachbegriffe uneinheitlich verwendet. Zusätzlich wurde ein sicherheitsrelevanter Warnhinweis zu schwach formuliert. Erst die strukturierte Qualitätsprüfung macht diese Abweichungen sichtbar und ermöglicht eine gezielte Korrektur, bevor das Dokument veröffentlicht wird.

✅ Gut zu wissen

Viele Unternehmen setzen heute auf KI-gestützte Qualitätsprüfungen, um Übersetzungen objektiv zu bewerten. Dabei lassen sich Terminologiefehler, Inkonsistenzen oder formale Abweichungen deutlich schneller erkennen als bei einer ausschließlich manuellen Prüfung. Bei sicherheitskritischen, rechtlichen oder regulatorischen Inhalten ersetzen diese Prüfungen jedoch keine abschließende fachliche Freigabe durch qualifizierte Übersetzer oder Fachexperten.

Eine hohe Übersetzungsqualität entsteht durch strukturierte Qualitätssicherungsmaßnahmen während des gesamten Übersetzungsprozesses. Dazu gehören unter anderem gepflegte Terminologie, Styleguides, Translation Memories, Unternehmenswissen, KI-gestützte Qualitätsprüfungen sowie – je nach Anwendungsbereich – die fachliche Überprüfung durch qualifizierte Übersetzer oder Fachexperten.

Qualität wird nicht erst am Ende einer Übersetzung geprüft, sondern bereits bei der Vorbereitung des Ausgangsmaterials und während des gesamten Übersetzungsprozesses unterstützt. Je früher mögliche Abweichungen erkannt werden, desto effizienter lassen sie sich beheben und desto geringer fällt der anschließende Korrekturaufwand aus.

Die wichtigsten Maßnahmen zur Qualitätssicherung

• Terminologie konsequent verwenden: Freigegebene Glossare sorgen dafür, dass Fachbegriffe und Unternehmenssprache in allen Übersetzungen einheitlich verwendet werden.
• Unternehmenswissen einbinden: Styleguides, Referenzdokumente und Translation Memories helfen dabei, Stil, Kontext und bestehende Formulierungen konsistent zu übernehmen.
• KI-gestützte Qualitätsprüfungen nutzen: Automatisierte Prüfungen erkennen Terminologieabweichungen, Inkonsistenzen, fehlende Inhalte oder formale Auffälligkeiten bereits während der Bearbeitung.
• Menschliche Fachprüfung einplanen: Bei rechtlichen, technischen oder sicherheitsrelevanten Dokumenten stellt die Überprüfung durch qualifizierte Übersetzer oder Fachexperten sicher, dass fachliche und regulatorische Anforderungen erfüllt werden.
• Qualitätsprozesse kontinuierlich verbessern: Erkenntnisse aus Korrekturen und abgeschlossenen Projekten fließen in Glossare, Styleguides und Übersetzungsprozesse ein und verbessern so langfristig die Übersetzungsqualität. 

✅Beispiel aus der Praxis

Ein Softwareunternehmen übersetzt regelmäßig Benutzerhandbücher in zehn Sprachen. Während der Übersetzung prüft das System automatisch die Terminologie, erkennt fehlende Übersetzungen und weist auf Abweichungen von den Unternehmensrichtlinien hin. Vor der Veröffentlichung kontrolliert ein Fachübersetzer die sicherheitsrelevanten Inhalte. Dadurch werden Fehler frühzeitig erkannt und die Qualität der Übersetzungen nachhaltig verbessert.

✅ Gut zu wissen

Eine wirksame Qualitätssicherung bedeutet nicht, jede Übersetzung vollständig manuell zu prüfen. Moderne Übersetzungsprozesse kombinieren KI-gestützte Qualitätsprüfungen mit der fachlichen Bewertung durch Übersetzer oder Fachexperten. Dadurch lassen sich Übersetzungen effizienter erstellen, ohne Kompromisse bei Konsistenz, Nachvollziehbarkeit oder fachlicher Qualität einzugehen.

Terminologie gehört zu den wichtigsten Faktoren für eine hohe Übersetzungsqualität. Sie stellt sicher, dass Fachbegriffe, Produktnamen und unternehmensspezifische Formulierungen in allen Dokumenten konsistent und korrekt verwendet werden. Dadurch entstehen verständliche, einheitliche und fachlich präzise Übersetzungen.

Fehlt eine einheitliche Terminologie, werden identische Ausgangsbegriffe häufig unterschiedlich übersetzt. Das führt zu Missverständnissen, erhöht den Korrekturaufwand und kann insbesondere in technischen, medizinischen oder rechtlichen Dokumenten die Qualität, Verständlichkeit und Nachvollziehbarkeit einer Übersetzung erheblich beeinträchtigen.

Die wichtigsten Vorteile einer konsistenten Terminologie

• Einheitliche Fachbegriffe: Freigegebene Begriffe werden in allen Sprachen konsistent verwendet und sorgen für fachlich präzise Übersetzungen.
• Weniger Übersetzungsfehler: Eindeutige Terminologievorgaben reduzieren Fehlinterpretationen und verhindern unterschiedliche Übersetzungen desselben Begriffs.
• Höhere Effizienz: Übersetzer und KI-Systeme greifen auf freigegebene Begriffe zurück, anstatt Fachterminologie bei jedem Projekt erneut recherchieren oder interpretieren zu müssen.
• Stärkere Unternehmenssprache: Eine gepflegte Terminologie unterstützt die Unternehmenssprache und sorgt für einen konsistenten Markenauftritt über alle Sprachen und Kommunikationskanäle hinweg.
• Bessere KI-Ergebnisse: Werden Glossare bereits während des Übersetzungsprozesses berücksichtigt, können KI-Systeme Fachbegriffe deutlich konsistenter und kontextgerechter verwenden. 

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Medizintechnik-Unternehmen legt für einen sicherheitsrelevanten Fachbegriff eine verbindliche englische Übersetzung fest. Durch die Einbindung des Terminologie-Glossars verwendet die KI diesen Begriff in Handbüchern, Gebrauchsanweisungen und Beipackzetteln durchgängig einheitlich. Dadurch werden Missverständnisse reduziert und die Konsistenz über sämtliche Dokumente und Zielsprachen hinweg verbessert.

✅ Gut zu wissen

Ein professionelles Terminologie-Glossar enthält weit mehr als reine Wortübersetzungen. Es umfasst zusätzlich Definitionen, Anwendungsbeispiele, erlaubte und nicht freigegebene Begriffe (Deprecated Terms), Abkürzungen sowie Hinweise zum fachlichen Kontext. Diese Informationen unterstützen sowohl Übersetzer als auch KI-Systeme dabei, Fachbegriffe einheitlich und korrekt zu verwenden.

KI-gestützte Qualitätsprüfungen unterstützen Unternehmen dabei, Übersetzungen automatisiert auf sprachliche, terminologische und inhaltliche Auffälligkeiten zu überprüfen. Sie erkennen potenzielle Fehler bereits während oder unmittelbar nach der Übersetzung und helfen dabei, die Qualität effizient, konsistent und nachvollziehbar zu verbessern.

Im Gegensatz zu klassischen Rechtschreib- oder Grammatikprüfungen analysieren moderne KI-Systeme zusätzlich den fachlichen Kontext, die verwendete Terminologie, den Schreibstil sowie die Konsistenz innerhalb eines gesamten Dokuments. Dadurch lassen sich Abweichungen frühzeitig erkennen und gezielt korrigieren, bevor sie in veröffentlichte Inhalte gelangen.

Die wichtigsten Vorteile KI-gestützter Qualitätsprüfungen

• Frühe Fehlererkennung: Terminologieabweichungen, Inkonsistenzen, fehlende Inhalte oder formale Auffälligkeiten werden bereits während oder unmittelbar nach der Übersetzung erkannt.
• Kontextbezogene Prüfung: Die KI bewertet Formulierungen nicht nur sprachlich, sondern berücksichtigt auch den fachlichen Zusammenhang, die Zielgruppe und den Dokumentenkontext.
• Einheitliche Qualitätsstandards: Übersetzungen werden anhand definierter Vorgaben wie Glossaren, Styleguides und Unternehmenswissen objektiv geprüft.
• Effizientere Nachbearbeitung: Übersetzer und Fachexperten können sich gezielt auf die von der KI erkannten Auffälligkeiten konzentrieren, anstatt das gesamte Dokument erneut manuell zu prüfen.
• Skalierbare Qualitätssicherung: Auch große Dokumentenmengen lassen sich effizient und nach einheitlichen Qualitätskriterien analysieren.

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Hersteller von Industrieanlagen übersetzt technische Dokumentationen in zwölf Sprachen. Während der KI-gestützten Qualitätsprüfung erkennt das System eine Terminologieabweichung, eine fehlerhafte Maßeinheit sowie einen unvollständig übersetzten Warnhinweis. Die vorgeschlagenen Korrekturen werden vom Fachredakteur geprüft und vor der Veröffentlichung übernommen. Dadurch lassen sich Fehler frühzeitig beheben und die Qualität der Dokumentation nachhaltig verbessern.

✅ Gut zu wissen

KI-gestützte Qualitätsprüfungen treffen keine eigenständigen Entscheidungen. Sie identifizieren potenzielle Auffälligkeiten und unterstützen Übersetzer sowie Fachexperten mit nachvollziehbaren Hinweisen und Korrekturvorschlägen. Die finale Bewertung und Freigabe bleibt – insbesondere bei sicherheitskritischen, technischen oder rechtlichen Inhalten – weiterhin Aufgabe qualifizierter Fachpersonen.

KI-gestützte Korrekturvorschläge unterstützen Übersetzer und Fachexperten dabei, erkannte Auffälligkeiten schneller und gezielter zu beheben. Anstatt Fehler lediglich zu markieren, schlagen moderne KI-Systeme passende Formulierungen vor und berücksichtigen dabei Terminologie, Stilvorgaben, Unternehmenswissen sowie den fachlichen Kontext.

Dadurch wird die Nachbearbeitung (Post-Editing) effizienter, ohne dass die Verantwortung für die finale Übersetzung an die KI übergeht. Die vorgeschlagenen Änderungen können geprüft, angepasst oder übernommen werden und sorgen so für einen transparenten und kontrollierbaren Qualitätsprozess.

Die wichtigsten Vorteile KI-gestützter Korrekturvorschläge

• Konkrete Verbesserungsvorschläge: Anstatt Fehler lediglich zu kennzeichnen, schlägt die KI passende Formulierungen sowie Terminologie- und Stilanpassungen vor.
• Berücksichtigung des Kontexts: Die Vorschläge orientieren sich am fachlichen Zusammenhang, an der Zielgruppe sowie an Styleguides und Unternehmensvorgaben.
• Konsistente Terminologie: Glossare und Unternehmenswissen werden berücksichtigt, damit Fachbegriffe und unternehmensspezifische Formulierungen einheitlich verwendet werden.
• Effizientere Nachbearbeitung: Übersetzer und Fachexperten können sich gezielt auf die vorgeschlagenen Änderungen konzentrieren, anstatt das gesamte Dokument erneut manuell zu prüfen.
• Nachvollziehbare Entscheidungen: Jeder Korrekturvorschlag ist transparent nachvollziehbar und kann vor der Übernahme bewertet, angepasst oder verworfen werden.

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Hersteller medizinischer Diagnostikgeräte übersetzt eine Bedienungsanleitung. Während der Qualitätsprüfung erkennt das KI-System, dass ein Fachbegriff nicht der freigegebenen Terminologie entspricht, und schlägt die im Unternehmensglossar definierte Übersetzung vor. Der Fachübersetzer prüft den Vorschlag, übernimmt ihn und stellt so sicher, dass der Begriff in allen Dokumenten einheitlich verwendet wird.

✅ Gut zu wissen

Der eigentliche Mehrwert KI-gestützter Korrekturvorschläge liegt nicht in der automatischen Übernahme von Änderungen, sondern in der gezielten Unterstützung qualifizierter Bearbeiter. Die Kombination aus nachvollziehbaren KI-Vorschlägen und fachlicher Prüfung ermöglicht effizientere Übersetzungsprozesse und trägt dazu bei, die Qualität langfristig zu verbessern.

Nachvollziehbare KI-Ergebnisse schaffen Transparenz im Übersetzungsprozess. Sie zeigen, warum eine KI einen Begriff, eine Formulierung oder eine Korrektur empfiehlt, und ermöglichen es Übersetzern sowie Fachexperten, diese Vorschläge fundiert zu bewerten. Dadurch steigen sowohl die Übersetzungsqualität als auch das Vertrauen in KI-gestützte Übersetzungsprozesse.

Gerade bei technischen, medizinischen oder rechtlichen Dokumenten reicht ein Korrekturvorschlag allein häufig nicht aus. Unternehmen müssen nachvollziehen können, auf welcher Grundlage eine Änderung empfohlen wurde und ob sie mit Terminologie, Styleguides, Unternehmenswissen oder regulatorischen Anforderungen übereinstimmt. Transparente KI-Ergebnisse unterstützen deshalb fundierte Entscheidungen und nachvollziehbare Freigabeprozesse.

Die wichtigsten Vorteile nachvollziehbarer KI-Ergebnisse

• Mehr Transparenz: Bearbeiter erkennen, auf welche Vorgaben, Glossare oder Unternehmensregeln sich die Empfehlung der KI stützt.
• Fundierte Entscheidungen: Korrekturvorschläge können anhand von Terminologie, Unternehmenswissen und fachlichem Kontext objektiv bewertet werden.
• Höheres Vertrauen in KI: Verständliche Begründungen fördern die Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen, Übersetzern und Fachexperten.
• Effizientere Qualitätssicherung: Nachvollziehbare Hinweise reduzieren Rückfragen und erleichtern die fachliche Prüfung von Übersetzungen.
• Bessere Dokumentation: Transparent begründete Änderungen unterstützen nachvollziehbare Freigabe- und Qualitätsprozesse.

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Medizintechnik-Unternehmen erhält von der KI den Vorschlag, einen Fachbegriff in einer Gebrauchsanweisung zu ändern. Gleichzeitig zeigt das System an, dass die Empfehlung auf dem freigegebenen Unternehmensglossar sowie den Vorgaben des Styleguides basiert. Der Fachübersetzer kann die Änderung unmittelbar nachvollziehen, bewerten und sicher freigeben.

✅ Gut zu wissen

Nachvollziehbare KI-Ergebnisse sind ein wichtiger Bestandteil moderner KI-Governance und des Konzepts Explainable AI (erklärbare KI). Werden Korrekturvorschläge transparent begründet und mit Unternehmenswissen verknüpft, steigt nicht nur die Übersetzungsqualität. Auch Entscheidungen werden besser dokumentiert, Qualitätsprozesse nachvollziehbarer und die Zusammenarbeit zwischen Übersetzern, Fachexperten und Qualitätsverantwortlichen effizienter.

Ja. Moderne KI-Systeme können heute eine sehr hohe Übersetzungsqualität erreichen, die fachliche Verantwortung eines Menschen jedoch nicht vollständig ersetzen. Besonders bei technischen, medizinischen, rechtlichen oder sicherheitsrelevanten Inhalten bleibt die menschliche Qualitätskontrolle ein wichtiger Bestandteil des Übersetzungsprozesses.

KI kann Übersetzungen erstellen, Terminologie berücksichtigen, Inkonsistenzen erkennen und Korrekturvorschläge liefern. Ob eine Formulierung jedoch fachlich korrekt, rechtlich eindeutig oder zur Unternehmenssprache passt, sollte von qualifizierten Übersetzern oder Fachexperten geprüft werden. Die Kombination aus KI und menschlicher Expertise verbindet hohe Effizienz mit verlässlicher Übersetzungsqualität.

Die wichtigsten Vorteile der menschlichen Qualitätskontrolle

• Fachliche Bewertung: Fachexperten beurteilen, ob Inhalte fachlich korrekt und für den jeweiligen Anwendungsbereich geeignet sind.
• Berücksichtigung von Kontext und Nuancen: Menschen erkennen kulturelle Feinheiten, sprachliche Mehrdeutigkeiten und kommunikative Absichten, die KI nicht immer vollständig erfassen kann.
• Einhaltung regulatorischer Anforderungen: Bei medizinischen, technischen oder juristischen Dokumenten überprüfen Fachpersonen, ob gesetzliche und normative Vorgaben erfüllt werden.
• Schutz der Unternehmenssprache: Markenbotschaften, Tonalität und Corporate Language werden gezielt kontrolliert und konsistent umgesetzt.
• Kontinuierliche Verbesserung: Rückmeldungen aus der Qualitätskontrolle helfen dabei, Glossare, Styleguides und KI-Workflows kontinuierlich weiterzuentwickeln.

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Hersteller von Medizinprodukten nutzt KI, um Gebrauchsanweisungen in mehrere Sprachen zu übersetzen. Die KI erstellt eine Vorübersetzung unter Berücksichtigung von Terminologie und Unternehmenswissen. Anschließend prüft ein Fachübersetzer sicherheitsrelevante Hinweise, regulatorische Formulierungen und sprachliche Feinheiten, bevor das Dokument freigegeben wird.

✅ Gut zu wissen

Die internationale Norm ISO 17100 definiert Anforderungen an professionelle Übersetzungsdienstleistungen. Dazu gehört unter anderem die Revision einer Übersetzung durch eine zweite qualifizierte Person. KI kann diesen Prozess wirkungsvoll unterstützen und beschleunigen. Die Verantwortung für die fachliche Prüfung und finale Freigabe bleibt jedoch beim Menschen.

Unternehmenswissen verbessert die Übersetzungsqualität, indem es dem KI-System den notwendigen fachlichen, sprachlichen und inhaltlichen Kontext liefert. Dazu gehören beispielsweise Terminologie, Styleguides, Translation Memories, Produktinformationen sowie technische Dokumentationen. Je besser diese Wissensquellen eingebunden und gepflegt werden, desto konsistenter und präziser können Übersetzungsergebnisse ausfallen.

Ohne Unternehmenswissen verfügt eine KI zwar über allgemeines Sprachwissen, kennt jedoch nicht die individuellen Vorgaben eines Unternehmens. Erst durch die Einbindung interner Wissensquellen kann sie Fachbegriffe korrekt verwenden, die gewünschte Tonalität berücksichtigen und unternehmensspezifische Formulierungen konsistent anwenden.

Die wichtigsten Vorteile von Unternehmenswissen

• Höhere Terminologietreue: Freigegebene Fachbegriffe werden über verschiedene Dokumente und Sprachen hinweg konsistent verwendet.
• Einheitliche Unternehmenssprache: Tonalität, Schreibstil und Markenbotschaften bleiben über unterschiedliche Inhalte und Kommunikationskanäle hinweg konsistent.
• Bessere Kontextverarbeitung: Produktinformationen, technische Dokumentationen und Referenztexte helfen der KI, Inhalte fachlich präziser einzuordnen.
• Weniger Nachbearbeitung: Unternehmensvorgaben werden bereits während der Übersetzung berücksichtigt, wodurch der Aufwand für die anschließende Qualitätsprüfung reduziert werden kann.
• Nachhaltiger Wissensaufbau: Gepflegte Wissensquellen verbessern die Grundlage für zukünftige Übersetzungen und sorgen langfristig für konsistentere Ergebnisse.

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Maschinenbauunternehmen übersetzt technische Handbücher in acht Sprachen. Neben dem Unternehmensglossar werden Translation Memories, Styleguides und technische Produktdokumentationen in den Übersetzungsprozess eingebunden. Dadurch kann die KI Fachbegriffe und den gewünschten Schreibstil konsistenter anwenden. Die anschließende Qualitätsprüfung wird effizienter, da viele Unternehmensvorgaben bereits während der Übersetzung berücksichtigt wurden.

✅ Gut zu wissen

Unternehmenswissen umfasst weit mehr als Glossare. Auch Styleguides, Translation Memories, Produktkataloge, technische Dokumentationen, Schulungsunterlagen und freigegebene Referenzübersetzungen tragen dazu bei, die Qualität von KI-Übersetzungen nachhaltig zu verbessern. Je strukturierter und aktueller diese Wissensquellen gepflegt werden, desto zuverlässiger kann die KI sie im Übersetzungsprozess nutzen.

Styleguides verbessern die Übersetzungsqualität, indem sie klare Vorgaben für Sprache, Tonalität und Schreibstil definieren. Sie helfen sowohl KI-Systemen als auch Übersetzern dabei, Inhalte einheitlich zu formulieren und die gewünschte Unternehmenssprache über alle Sprachen hinweg konsistent umzusetzen.

Während Terminologie festlegt, welche Fachbegriffe verwendet werden, beschreibt ein Styleguide, wie Inhalte formuliert werden sollen. Dazu gehören beispielsweise Anredeformen, Satzlängen, Schreibweisen, Zielgruppenansprache, Gender-Regeln oder der gewünschte Kommunikationsstil. Werden diese Vorgaben konsequent berücksichtigt, entstehen Übersetzungen, die sprachlich, stilistisch und markenkonform überzeugen.

Die wichtigsten Vorteile von Styleguides

• Einheitliche Unternehmenssprache: Tonalität, Schreibstil und Markenbotschaften bleiben über Dokumente und Sprachen hinweg konsistent.
• Bessere Verständlichkeit: Klare Sprachregeln unterstützen verständliche und zielgruppengerechte Übersetzungen.
• Weniger stilistische Abweichungen: Übersetzer und KI-Systeme orientieren sich an denselben Vorgaben und erzielen dadurch einheitlichere Ergebnisse.
• Effizientere Qualitätsprüfung: Einheitliche Stilvorgaben erleichtern die Kontrolle und reduzieren den Aufwand für die Nachbearbeitung.
• Stärkere Markenidentität: Eine konsistente Sprache trägt dazu bei, dass Unternehmen weltweit mit einer einheitlichen Markenstimme auftreten.

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Softwareunternehmen veröffentlicht seine Benutzeroberfläche und Dokumentation in mehreren Sprachen. Der Styleguide legt fest, dass Anwender im Deutschen per „Sie“ angesprochen werden, kurze aktive Sätze verwendet und englische Fachbegriffe nur in definierten Fällen übernommen werden. Die KI berücksichtigt diese Vorgaben bereits während der Übersetzung. Dadurch wirken Benutzeroberfläche, Hilfetexte und Dokumentation sprachlich und stilistisch konsistent.

✅ Gut zu wissen

Ein Styleguide ergänzt ein Glossar, ersetzt es jedoch nicht. Während Glossare festlegen, welche Begriffe verwendet werden, definieren Styleguides, wie Inhalte formuliert werden sollen. Erst das Zusammenspiel aus Terminologie, Styleguides und Unternehmenswissen schafft die Grundlage für konsistente und qualitativ hochwertige KI-Übersetzungen.

Eine dauerhaft hohe Übersetzungsqualität entsteht nicht durch ein einzelnes KI-System, sondern durch das Zusammenspiel aus Terminologie, Unternehmenswissen, Styleguides, Translation Memories, Qualitätsprüfungen und menschlicher Expertise. Unternehmen, die diese Bausteine kontinuierlich pflegen und weiterentwickeln, schaffen die Grundlage für konsistente und zuverlässige Übersetzungen.

Übersetzungsqualität ist kein einmal erreichter Zustand, sondern ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess. Neue Produkte, Fachbegriffe, gesetzliche Anforderungen und Unternehmensrichtlinien verändern sich fortlaufend. Deshalb sollten Wissensquellen regelmäßig aktualisiert und die Ergebnisse systematisch überprüft werden.

Die wichtigsten Maßnahmen für eine dauerhaft hohe Übersetzungsqualität

• Terminologie pflegen: Neue Fachbegriffe, Produktnamen und freigegebene Übersetzungen regelmäßig ergänzen und aktualisieren.
• Unternehmenswissen erweitern: Styleguides, Translation Memories, Produktinformationen und Referenzdokumente kontinuierlich pflegen.
• Qualitätsprüfungen einsetzen: KI-gestützte Qualitätsprüfungen helfen dabei, Inkonsistenzen und potenzielle Fehler frühzeitig zu erkennen.
• Menschliche Expertise einbinden: Fachübersetzer und Fachexperten prüfen wichtige Inhalte und geben Übersetzungen frei.
• Ergebnisse kontinuierlich verbessern: Erkenntnisse aus Projekten und Qualitätsprüfungen fließen in Glossare, Styleguides und weitere Wissensquellen ein.

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein international tätiges Industrieunternehmen aktualisiert sein Unternehmensglossar, seine Styleguides und Translation Memories regelmäßig nach jedem abgeschlossenen Übersetzungsprojekt. Gleichzeitig werden Korrekturen aus der Qualitätsprüfung dokumentiert und in die Wissensbasis übernommen. Dadurch verbessert sich die Qualität der KI-Übersetzungen kontinuierlich, während der Aufwand für Nachbearbeitung und Korrekturen sinkt.

✅ Gut zu wissen

Die beste Übersetzungsqualität entsteht nicht allein durch leistungsfähige KI-Modelle. Entscheidend ist, wie gut Terminologie, Unternehmenswissen, Styleguides und Qualitätsprozesse miteinander verbunden sind. Je aktueller und strukturierter diese Wissensquellen gepflegt werden, desto zuverlässiger können KI-Systeme sie im Übersetzungsprozess nutzen.

ownvia unterstützt Unternehmen dabei, ihre Übersetzungsqualität nachhaltig zu verbessern, indem KI-Übersetzung mit Terminologie, Unternehmenswissen, Styleguides, Translation Memories und KI-gestützten Qualitätsprüfungen in einer zentralen Plattform zusammengeführt wird. Dadurch können Übersetzungsprozesse konsistenter, transparenter und effizienter gestaltet werden.

Anstatt sich ausschließlich auf die Leistungsfähigkeit eines einzelnen KI-Modells zu verlassen, verbindet ownvia alle relevanten Wissensquellen mit dem Übersetzungsprozess. Dadurch können unternehmensspezifische Vorgaben bereits während der Übersetzung berücksichtigt und durch KI-gestützte Qualitätsprüfungen sowie nachvollziehbare Korrekturvorschläge ergänzt werden. Die fachliche Prüfung und finale Freigabe verbleiben – insbesondere bei sensiblen oder regulierten Inhalten – weiterhin beim Menschen.

So unterstützt ownvia die Übersetzungsqualität

• Terminologie integrieren: Unternehmensglossare unterstützen die konsistente Verwendung freigegebener Fachbegriffe.
• Unternehmenswissen einbinden: Styleguides, Translation Memories, Referenzdokumente und weitere Wissensquellen können direkt in den Übersetzungsprozess integriert werden.
• KI-gestützte Qualitätsprüfungen nutzen: Automatisierte Prüfungen helfen dabei, terminologische, sprachliche und formale Auffälligkeiten frühzeitig zu erkennen.
• Nachvollziehbare Korrekturvorschläge bereitstellen: Transparente Hinweise unterstützen Bearbeiter dabei, Änderungen zu prüfen, anzupassen oder zu übernehmen.
• Menschliche Qualitätskontrolle unterstützen: Übersetzer und Fachexperten behalten jederzeit die Kontrolle über die fachliche Prüfung und finale Freigabe.

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Medizintechnik-Unternehmen übersetzt Bedienungsanleitungen in mehrere Sprachen. ownvia kombiniert das Unternehmensglossar, Styleguides, Translation Memories und technische Referenzdokumente mit KI-gestützten Qualitätsprüfungen. Terminologieabweichungen und stilistische Auffälligkeiten können frühzeitig erkannt und mit nachvollziehbaren Korrekturvorschlägen ergänzt werden. Nach der fachlichen Prüfung durch den Übersetzer lassen sich die Dokumente konsistent und effizient für die Veröffentlichung vorbereiten.

✅ Gut zu wissen

Eine hohe Übersetzungsqualität entsteht nicht allein durch leistungsfähige KI-Modelle. Entscheidend ist das Zusammenspiel aus Terminologie, Unternehmenswissen, Styleguides, Translation Memories, definierten Qualitätsprozessen und menschlicher Expertise. ownvia bündelt diese Bausteine in einer zentralen Plattform und unterstützt Unternehmen dabei, ihre Übersetzungsprozesse strukturierter, konsistenter und nachvollziehbarer zu gestalten.

Bei KI-gestützten Übersetzungen können vertrauliche Unternehmensinformationen oder personenbezogene Daten verarbeitet werden. Unternehmen sollten deshalb Datenschutz und IT-Sicherheit bei der Gestaltung ihrer Übersetzungsprozesse berücksichtigen.

ownvia nutzt für die KI-gestützte Verarbeitung Serverinfrastruktur von Microsoft Azure innerhalb der Europäischen Union.

Die ownvia Plattform wird auf Servern von Hetzner innerhalb der Europäischen Union betrieben. Damit verbleibt auch die Hosting-Infrastruktur innerhalb der EU.

Die über ownvia verarbeiteten Unternehmensdaten und Übersetzungsinhalte werden nicht zum Training von KI-Modellen verwendet.

Temporär bereitgestellte Inhalte, etwa Styleguides oder Referenzinhalte, können für die jeweilige Verarbeitung genutzt werden und werden anschließend gelöscht – spätestens nach 24 Stunden.

ownvia verarbeitet Unternehmensdaten innerhalb definierter technischer Prozesse und Zugriffsrechte.

Welche Daten mit ownvia verarbeitet werden dürfen, richtet sich nach den jeweiligen internen Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Vorgaben des Unternehmens.

Unternehmen sollten prüfen, ob Dokumente personenbezogene oder besonders schützenswerte Daten enthalten und welche Anforderungen für deren Verarbeitung gelten.

ownvia trennt die Daten verschiedener Kunden logisch voneinander. Benutzer können ausschließlich auf die Daten und Inhalte zugreifen, für die sie innerhalb ihres Unternehmens bzw. ihrer Organisation berechtigt sind. Daten anderer Kunden sind für sie nicht zugänglich.

ownvia ist als SaaS-Lösung konzipiert und wird auf Servern innerhalb der Europäischen Union betrieben. Eine lokale On-Premise-Installation ist derzeit nicht vorgesehen.

Kurzantwort: ownvia verbindet generative KI, Unternehmenswissen und professionelle Übersetzungsprozesse in einer zentralen Plattform. Statt sich auf ein einzelnes KI-Modell oder einen isolierten Übersetzungsdienst zu beschränken, ermöglicht ownvia Unternehmen und Sprachdienstleistern, KI-Übersetzungen zentral zu konfigurieren, mit eigenen Vorgaben anzureichern und flexibel in bestehende Systemlandschaften zu integrieren.

Warum ownvia?

• Unternehmenswissen wird Teil der Übersetzung: Prompts, Terminologie und weiteres Übersetzungswissen werden gezielt in die KI-Übersetzung einbezogen. So entsteht kein allgemeiner, sondern ein exakt abgestimmter Übersetzungsprozess.

• Zentrale Steuerung statt individueller KI-Nutzung: Translation Templates bündeln Übersetzungsvorgaben zentral. Teams, Übersetzer und angebundene Systeme greifen verlässlich auf definierte Konfigurationen für unterschiedliche Kunden und Anwendungsfälle zu.

• Modellübergreifend statt starr gebunden: Je nach Anwendungsfall können unterschiedliche KI-Modelle flexibel eingesetzt werden. Nicht ein einzelnes Modell steht im Mittelpunkt, sondern der für Ihr Unternehmen definierte Prozess.

• Bestehende Systeme bleiben erhalten: CAT-Tools, TMS, Content-Systeme und etablierte Arbeitsabläufe müssen nicht ersetzt werden. ownvia fügt sich als zentrale KI-Ebene nahtlos ein.

• Integration statt Insellösung: Über die ownvia API und Integrationen wie den ownvia AI Translation Provider für Trados Studio werden KI-Übersetzungen direkt in bestehende Workflows eingebunden.

• Automatisierung und Qualitätssicherung vereint: Übersetzungsprozesse lassen sich automatisieren, während Review-, Prüf- und Freigabeschritte flexibel da verankert bleiben, wo sie erforderlich sind.

✅ Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen verfügt bereits über ein TMS, CAT-Tools, eigene Terminologie und etablierte Freigabeprozesse. Gleichzeitig sollen moderne KI-Modelle eingesetzt werden. Statt bestehende Systeme zu ersetzen oder Übersetzungen mit ungesteuerten KI-Tools und individuellen Prompts durchzuführen, wird ownvia als zentrale KI-Ebene eingebunden. Übersetzungsvorgaben werden zentral verwaltet, für unterschiedliche Anwendungsfälle bereitgestellt und in die vorhandenen Prozesse integriert.

💡 Gut zu wissen:

Der entscheidende Mehrwert von ownvia liegt nicht allein im verwendeten KI-Modell. Modelle entwickeln sich weiter und können ausgetauscht werden. Entscheidend ist, wie Unternehmen ihre Übersetzungsvorgaben und ihr Wissen strukturiert mit KI verbinden und kontrolliert in ihre bestehenden Prozesse integrieren. Genau dafür schafft ownvia eine zentrale Plattform.

Kurzantwort: Eine Integration verbindet KI-Übersetzungsfunktionen direkt mit bestehenden Systemen und Arbeitsprozessen. Inhalte können dadurch dort verarbeitet werden, wo sie entstehen, ohne sie manuell zwischen verschiedenen Anwendungen übertragen zu müssen.

Die wichtigsten Integrationsformen im Überblick

• API-Schnittstellen: KI-Übersetzungsfunktionen werden direkt aus anderen Anwendungen und Systemen aufgerufen.
• Plugins und Konnektoren: Bestehende Software wird um KI-gestützte Übersetzungsfunktionen erweitert.
• Automatisierte Workflows: Inhalte können automatisiert zur Übersetzung übergeben, verarbeitet und anschließend weiterverarbeitet werden.
• Workflow-Integration: KI wird in bestehende Abläufe integriert, ohne vorhandene Systeme vollständig ersetzen zu müssen.

  ✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Unternehmen verwaltet Produktinformationen in einem PIM- oder Content-System. Über eine Schnittstelle können Texte an eine KI-Übersetzungsplattform übergeben, unter Berücksichtigung definierter Übersetzungsvorgaben verarbeitet und anschließend in den bestehenden Prozess zurückgeführt werden.

    💡 Gut zu wissen

Eine KI-Übersetzungsplattform muss bestehende Systeme nicht ersetzen. Über Schnittstellen und Integrationen können vorhandene Prozesse gezielt um KI-gestützte Übersetzungsfunktionen erweitert werden.

Kurzantwort: ownvia lässt sich über Schnittstellen und Integrationen in bestehende Übersetzungs- und Unternehmensprozesse einbinden. Dazu gehören insbesondere die ownvia API sowie die direkte Integration in Trados Studio.

Die wichtigsten Integrationsmöglichkeiten im Überblick

• ownvia API: Über die Schnittstelle können KI-gestützte Übersetzungsfunktionen in eigene Anwendungen, Systeme und automatisierte Workflows eingebunden werden.

• Trados-Studio-Integration: Der ownvia AI Translation Provider ermöglicht die Nutzung von ownvia direkt innerhalb der gewohnten Trados-Arbeitsumgebung.

• Translation Templates: Zentral in ownvia konfigurierte Translation Templates können über die Trados-Integration genutzt werden und beispielsweise Prompts, Terminologie und weiteres konfiguriertes Übersetzungswissen berücksichtigen.

• Individuelle Workflows: Über Schnittstellen kann ownvia in bestehende Content- und Übersetzungsprozesse eingebunden werden.

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Sprachdienstleister oder internes Übersetzungsteam arbeitet weiterhin in Trados Studio und nutzt dort die in ownvia zentral konfigurierten Translation Templates für die KI-Übersetzung. Alternativ kann die API genutzt werden, um Übersetzungsfunktionen in eigene Anwendungen und Prozesse einzubinden.

💡 Gut zu wissen

ownvia muss bestehende Software nicht ersetzen. Die Plattform kann vorhandene Werkzeuge und Prozesse gezielt um zentral gesteuerte KI-Übersetzungsfunktionen erweitern.

Kurzantwort: Ja. Über die ownvia API können KI-gestützte Übersetzungsfunktionen direkt in bestehende Anwendungen, Systeme und automatisierte Workflows integriert werden.

Was ermöglicht die ownvia API im Überblick?

• Systemintegration: ownvia kann mit bestehenden Unternehmensanwendungen und individuellen Softwarelösungen verbunden werden.
• Automatisierte Verarbeitung: Inhalte können über die API automatisiert zur Übersetzung übergeben, verarbeitet und anschließend weiterverarbeitet werden.
• Zentrale Übersetzungsvorgaben: Bei der Verarbeitung können zentral in ownvia konfigurierte Translation Templates mit Prompts, Terminologie und weiterem Übersetzungswissen genutzt werden.
• Workflow-Einbindung: KI-Übersetzungen können als fester Bestandteil bestehender Prozesse eingesetzt werden.

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Unternehmen möchte Produkttexte aus einer eigenen Software oder Datenbank übersetzen. Das System übergibt die Inhalte über die API an ownvia. Dort werden sie unter Berücksichtigung der konfigurierten Übersetzungsvorgaben verarbeitet und anschließend an das angebundene System zurückgegeben.

💡 Gut zu wissen

Über die API lassen sich Übersetzungsprozesse automatisieren, ohne dass Anwender jeden Übersetzungsvorgang manuell über die ownvia Benutzeroberfläche starten müssen.

Kurzantwort: Ja. ownvia kann bestehende Übersetzungsprozesse ergänzen und KI-gestützte Übersetzungsfunktionen flexibel in vorhandene Workflows einbinden. Bestehende Systeme und gewohnte Arbeitsweisen müssen dafür nicht ersetzt werden.

Wie kann ownvia bestehende Übersetzungsprozesse ergänzen?

• Bestehende Tools weiterverwenden: Über Integrationen wie den ownvia AI Translation Provider kann ownvia direkt in gewohnten Umgebungen wie Trados Studio genutzt werden.

• KI zentral konfigurieren: Translation Templates ermöglichen es, Prompts, Terminologie und Unternehmenswissen zentral in ownvia zu verwalten und prozessübergreifend bereitzustellen.

• Prozesse automatisieren: Über die ownvia API lassen sich wiederkehrende Übersetzungsschritte direkt in bestehende Workflows einbetten.

• Menschliche Prüfung beibehalten: Etablierte Review-, Korrektur- und Freigabeprozesse können weiterhin Bestandteil des Übersetzungsworkflows bleiben.

✅ Beispiel aus der Praxis:

Ein Übersetzungsteam arbeitet weiterhin mit seinen etablierten Prozessen in Trados Studio. Die KI-Übersetzung wird über ownvia eingebunden, während Übersetzer und Fachexperten ihre gewohnten Qualitäts- und Freigabeprozesse beibehalten können.

💡 Gut zu wissen:

ownvia ist darauf ausgelegt, vorhandene Strukturen zu ergänzen. KI kann gezielt dort eingebunden werden, wo sie bestehende Übersetzungsworkflows unterstützt und beschleunigt.

Kurzantwort: Ja. Mit dem ownvia AI Translation Provider können KI-gestützte Übersetzungen von ownvia direkt in Trados Studio genutzt werden. Übersetzer arbeiten dadurch in ihrer gewohnten Trados-Umgebung weiter und nutzen dort die zentral in ownvia konfigurierte KI-Übersetzung.

Wie funktioniert die Integration mit Trados Studio?

• Direkte Nutzung in Trados: ownvia wird als Translation Provider in den bestehenden Trados-Workflow eingebunden.

• Zentrale Translation Templates: Die für die Übersetzung verwendeten Templates mit beispielsweise Prompts und Modellauswahl werden zentral in ownvia verwaltet.

• Unternehmensspezifische Vorgaben: Terminologie und weiteres konfiguriertes Übersetzungswissen können bei der KI-Übersetzung berücksichtigt werden.

• Gewohnte Arbeitsumgebung: Übersetzer nutzen weiterhin die vertrauten Funktionen und Prozesse in Trados Studio.

✅ Beispiel aus der Praxis:

Ein Übersetzungsdienstleister arbeitet mit Trados Studio und möchte KI-Übersetzungen mit kundenspezifischen Vorgaben nutzen. Über den ownvia AI Translation Provider wählt er das passende Translation Template aus ownvia aus und übersetzt direkt in Trados – ohne den gewohnten Workflow verlassen zu müssen.

💡 Gut zu wissen:

Die Translation Templates werden zentral in ownvia verwaltet. Dadurch können einheitliche Übersetzungsvorgaben bereitgestellt werden, während Übersetzer weiterhin in ihrer gewohnten Trados-Umgebung arbeiten.

Kurzantwort: Ja. Mit ownvia können wiederkehrende Übersetzungsprozesse automatisiert und in bestehende System- und Content-Workflows eingebunden werden. Über die ownvia API lassen sich Inhalte zur KI-Übersetzung übergeben und anschließend weiterverarbeiten.

Welche Übersetzungsschritte lassen sich automatisieren?

• Inhalte übergeben: Texte und Inhalte können aus angebundenen Systemen automatisiert an ownvia übermittelt werden.

• Übersetzung durchführen: Die Inhalte werden mit den für den jeweiligen Prozess konfigurierten Übersetzungsvorgaben verarbeitet.

• Translation Templates nutzen: Prompts, Terminologie und weiteres Übersetzungswissen können zentral für die KI-Übersetzung bereitgestellt werden.

• Ergebnisse weiterverarbeiten: Übersetzte Inhalte können anschließend in den angebundenen Systemen oder Workflows weiterverarbeitet werden.

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Unternehmen veröffentlicht regelmäßig neue Produktinformationen. Statt die Inhalte für jede Sprache manuell in ein separates Übersetzungssystem zu übertragen, kann die Übersetzung über eine API-Integration in den bestehenden Prozess eingebunden werden. ownvia verarbeitet die Inhalte mit den vorgesehenen Übersetzungsvorgaben und stellt die Übersetzungen für die weitere Verarbeitung bereit.

💡 Gut zu wissen

Automatisierung bedeutet nicht, dass der Mensch aus dem Prozess verschwindet. Je nach Anwendungsfall können Review-, Prüf- oder Freigabeschritte weiterhin in den automatisierten Workflow eingebunden werden.

Kurzantwort: Nein. ownvia ergänzt bestehende Übersetzungswerkzeuge und Prozesse. Unternehmen und Sprachdienstleister können ihre vorhandene Systemlandschaft weiter nutzen und KI-gestützte Übersetzungsfunktionen gezielt integrieren.

Wie ergänzt ownvia bestehende Übersetzungswerkzeuge?

• Vorhandene Systeme weiter nutzen: Bestehende CAT-Tools, TMS oder Content-Systeme müssen nicht grundsätzlich ersetzt werden.

• KI-Funktionen integrieren: Über Schnittstellen und Integrationen kann ownvia in vorhandene Prozesse eingebunden werden.

• Trados Studio anbinden: Mit dem ownvia AI Translation Provider lässt sich ownvia direkt innerhalb von Trados Studio nutzen.

• KI zentral steuern: Translation Templates ermöglichen es, Prompts, Terminologie und weiteres Übersetzungswissen zentral in ownvia zu verwalten.

✅ Beispiel aus der Praxis:

Ein Sprachdienstleister nutzt bereits Trados Studio sowie etablierte Review- und Freigabeprozesse. Statt diese Infrastruktur zu ersetzen, bindet er ownvia für die KI-gestützte Übersetzung ein und führt die Qualitätssicherung weiterhin in seinen bestehenden Prozessen durch.

💡 Gut zu wissen:

ownvia kann als zentrale KI-Schicht in eine bestehende Übersetzungslandschaft integriert werden. Dadurch lassen sich vorhandene Systeme und Arbeitsweisen weiter nutzen und gezielt um KI-gestützte Übersetzungsfunktionen erweitern.

Kurzantwort: ownvia kann über Schnittstellen und Integrationen mit unterschiedlichen Unternehmens- und Übersetzungssystemen verbunden werden. Dazu gehören beispielsweise Content-Systeme, Übersetzungswerkzeuge und individuelle Softwarelösungen.

Welche Systeme kommen für eine Integration infrage?

• CAT-Tools: ownvia kann in bestehende Übersetzungsumgebungen eingebunden werden, beispielsweise über den ownvia AI Translation Provider in Trados Studio.

• Content- und Produktinformationssysteme: Inhalte aus CMS-, PIM- oder vergleichbaren Systemen können über Schnittstellen in Übersetzungsprozesse eingebunden werden.

• TMS und Übersetzungsplattformen: ownvia kann als KI-Komponente in bestehende Übersetzungsworkflows integriert werden.

• Individuelle Unternehmenssoftware: Über die ownvia API lassen sich auch eigene Anwendungen und Prozesse anbinden.

✅ Beispiel aus der Praxis

Ein Unternehmen verwaltet seine Produktinformationen in einem PIM-System. Über eine API-Integration können relevante Inhalte an ownvia übergeben, mit den vorgesehenen Übersetzungsvorgaben verarbeitet und anschließend im bestehenden Prozess weiterverwendet werden.

💡 Gut zu wissen

Welche Form der Integration sinnvoll ist, hängt von der bestehenden Systemlandschaft und dem jeweiligen Übersetzungsprozess ab. ownvia kann sowohl über vorhandene Integrationen als auch über die API in bestehende Umgebungen eingebunden werden.

Kurzantwort: ownvia unterstützt gängige Office-Dateien sowie professionelle CAT-Austauschformate wie XLIFF und SDLXLIFF.

Die wichtigsten Formate im Überblick

• Office-Dateien: Word, Excel und PowerPoint.

• XLIFF & SDLXLIFF: Austauschformate für die Einbindung in professionelle Übersetzungs- und CAT-Workflows.

• ownXLIFF: ownvia-eigenes Format für die strukturierte Weiterverarbeitung von Übersetzungsinhalten und zusätzlichen Übersetzungsinformationen.

💡 Gut zu wissen

Durch die Unterstützung von XLIFF und SDLXLIFF lässt sich ownvia auch in bestehende CAT-basierte Übersetzungsprozesse integrieren.

Kurzantwort: Ja. Bei unterstützten Dateiformaten verarbeitet ownvia gezielt die übersetzbaren Inhalte, während die Struktur des Dokuments für die Ausgabe erhalten bleibt.

Was wird dabei berücksichtigt?

• Dokumentstruktur: Absätze, Tabellen, Listen und weitere Strukturelemente bleiben erhalten.

• Formatierungen: Formatierungsinformationen werden bei der Verarbeitung berücksichtigt.

• Weiterverwendung: Die übersetzten Inhalte können anschließend wieder im entsprechenden Dokumentformat weiterverwendet werden.

Kurzantwort: Ja. In ownvia können mehrere Dateien gemeinsam für eine Übersetzung hochgeladen und verarbeitet werden. Dadurch lassen sich auch größere Mengen an Dokumenten effizient in einem Übersetzungsprozess bearbeiten.

Was bedeutet das für den Übersetzungsprozess?

• Mehrere Dokumente: Dateien können gemeinsam für einen Übersetzungsauftrag bereitgestellt werden.

• Einheitliche Vorgaben: Die gewählten Übersetzungsvorgaben können zentral auf die Dateien des Übersetzungsprozesses angewendet werden.

• Gemeinsame Verarbeitung: Statt Dokumente einzeln zu übersetzen, können mehrere Dateien in einem einzigen Vorgang verarbeitet werden.

Kurzantwort: Ja. ownvia unterstützt Austauschformate wie XLIFF und SDLXLIFF und kann dadurch Übersetzungsdateien aus professionellen CAT-Workflows verarbeiten.

Was bedeutet das für bestehende Übersetzungsprozesse?

• XLIFF: Standardisierte XLIFF-Dateien können für die Weiterverarbeitung in ownvia genutzt werden.

• SDLXLIFF: Dateien aus Trados Studio können in ownvia verarbeitet und anschließend im Übersetzungsworkflow weiterverwendet werden.

• Bestehende Workflows: Unternehmen und Sprachdienstleister nutzen vorhandene CAT-Prozesse weiter und binden ownvia gezielt für die KI-gestützte Übersetzung ein.

Kurzantwort: ownXLIFF ist eine für ownvia angepasste XLIFF-Variante für die strukturierte Verarbeitung von Übersetzungsdaten. Neben Ausgangs- und Zieltexten können damit zusätzliche Informationen aus dem ownvia-Übersetzungsprozess mitgeführt werden.

Wofür wird ownXLIFF verwendet?

• Strukturierte Übersetzungsdaten: Ausgangstexte und Übersetzungen werden segmentiert in einer Datei gespeichert.

• Weiterbearbeitung im ownEDITOR: ownXLIFF-Dateien können direkt im ownEDITOR geöffnet und weiterbearbeitet werden.

• Prozessinformationen: Zusätzliche Informationen aus der ownvia-Konfiguration bleiben zusammen mit den Übersetzungsdaten erhalten.

Kurzantwort: Ja. Bereits vorhandene Übersetzungen können in ownvia übernommen und für die weitere Bearbeitung genutzt werden. Dadurch muss ein bestehender Zieltext nicht vollständig neu übersetzt werden.

Wofür ist das sinnvoll?

• Bestehende Übersetzungen weiterbearbeiten: Vorhandene Zieltexte können in den Übersetzungsprozess übernommen und im ownEDITOR bearbeitet werden.

• KI-gestützte Optimierung: Bestehende Übersetzungen lassen sich mit den Funktionen von ownvia gezielt überarbeiten und optimieren.

• Professionelle Workflows: Vorhandene Übersetzungsstände lassen sich in weitere Prüf- oder Bearbeitungsprozesse einbinden.

• Bestehende Ressourcen weiter nutzen: Unternehmen und Sprachdienstleister können vorhandene Übersetzungen weiterverwenden, anstatt Übersetzungsinhalte für jeden Prozess neu erstellen zu müssen.

Kurzantwort: Der ownEDITOR ist die professionelle Arbeitsumgebung von ownvia für die Bearbeitung und Prüfung KI-gestützter Übersetzungen. Übersetzer, Revisoren und Unternehmen können Übersetzungen segmentweise prüfen, bearbeiten und mit den KI-Funktionen von ownvia weiter optimieren.

Was bietet der ownEDITOR?

• Strukturierte Bearbeitung: Ausgangstext, vorhandene Übersetzung und bearbeitete Übersetzung werden übersichtlich gegenübergestellt und segmentweise bearbeitet.

• KI-Unterstützung: Übersetzungen können direkt im Editor mit KI-Unterstützung geprüft, überarbeitet und optimiert werden.

• Terminologie im Kontext: Hinterlegte Terminologie wird direkt im Übersetzungsprozess berücksichtigt und im Editor sichtbar gemacht.

• Dokumentkontext: Die KI kann bei der Bearbeitung zusätzlichen Kontext aus dem Dokument berücksichtigen, statt einzelne Segmente ausschließlich isoliert zu betrachten.

• Professionelles Post-Editing: Menschliche Prüfung und KI-Unterstützung werden in einer gemeinsamen Arbeitsumgebung miteinander verbunden.

💡 Gut zu wissen

Der ownEDITOR ist nicht darauf ausgelegt, Übersetzer oder Revisoren zu ersetzen. Er unterstützt sie dabei, KI-generierte und bereits vorhandene Übersetzungen effizient zu prüfen, zu bearbeiten und nach definierten Vorgaben weiterzuentwickeln.

Kurzantwort: Beim Post-Editing im ownEDITOR werden KI-generierte oder bereits vorhandene Übersetzungen segmentweise geprüft und bei Bedarf überarbeitet. Übersetzer und Revisoren behalten dabei die volle Kontrolle über die finale Übersetzung und nutzen gleichzeitig die KI-Funktionen von ownvia für die gezielte Bearbeitung.

Wie unterstützt der ownEDITOR beim Post-Editing?

• Direkter Vergleich: Ausgangstext und Übersetzung werden übersichtlich gegenübergestellt.

• Segmentweise Bearbeitung: Übersetzungen können gezielt geprüft, korrigiert und angepasst werden.

• KI-Unterstützung: Die KI unterstützt auf Wunsch bei der Umformulierung oder Überarbeitung einzelner Segmente.

• Terminologieprüfung: Hinterlegte Terminologie wird direkt im Editor sichtbar gemacht, um Abweichungen gezielt zu erkennen.

• Menschliche Kontrolle: Übersetzer und Revisoren entscheiden final, welche Änderungen übernommen werden.

Kurzantwort: Im ownEDITOR unterstützt KI direkt bei der Prüfung und Überarbeitung von Übersetzungen. Nutzer können einzelne Segmente gezielt mit KI bearbeiten und dabei den vorhandenen Übersetzungskontext sowie die in ownvia hinterlegten Vorgaben nutzen.

Welche KI-Unterstützung bietet der ownEDITOR?

• Übersetzungen überarbeiten: Einzelne Segmente können mit KI-Unterstützung neu formuliert, optimiert oder an konkrete Anforderungen angepasst werden.

• Translation Chat: Fragen zu einzelnen Übersetzungen lassen sich direkt im Übersetzungsprozess mit der KI klären, um gezielt alternative Formulierungen zu erarbeiten.

• Kontext berücksichtigen: Bei der Bearbeitung kann zusätzlicher Dokumentkontext einbezogen werden, um Übersetzungsentscheidungen nicht ausschließlich auf einzelne Segmente zu beschränken.

• Terminologie einbeziehen: Hinterlegte Terminologie kann bei der KI-gestützten Bearbeitung berücksichtigt und direkt im Editor eingesehen werden.

• Mensch entscheidet: KI-Vorschläge unterstützen die Bearbeitung, während Übersetzer und Revisoren über die finale Formulierung entscheiden.

Kurzantwort: Der ownEDITOR unterstützt Übersetzer und Revisoren dabei, hinterlegte Unternehmensterminologie während der Bearbeitung direkt zu berücksichtigen. Verwendete Fachbegriffe werden im Editor sichtbar gemacht und mögliche Terminologieabweichungen können gezielt erkannt und geprüft werden.

Wie wird Terminologie im ownEDITOR unterstützt?

• Terminologie direkt im Editor: Hinterlegte Fachbegriffe und ihre vorgesehenen Übersetzungen werden während der Bearbeitung übersichtlich angezeigt.

• Abweichungen erkennen: Der ownEDITOR kennzeichnet Segmente, in denen hinterlegte Terminologie nicht entsprechend verwendet wurde.

• Gezielt prüfen: Segmente mit Terminologieabweichungen lassen sich über Filter isolieren und effizient bearbeiten.

• KI-Unterstützung: Hinterlegte Terminologie kann auch bei der KI-gestützten Überarbeitung von Übersetzungen berücksichtigt werden.

• Menschliche Kontrolle: Übersetzer und Revisoren prüfen die vorgeschlagene Terminologie im Kontext und entscheiden über die finale Formulierung.

Kurzantwort: Der Translation Chat ist ein direkt in den ownEDITOR integrierter KI-Assistent für die Arbeit an Übersetzungen. Nutzer können Fragen zu einzelnen Übersetzungssegmenten stellen, Formulierungen prüfen und alternative Übersetzungen erarbeiten, ohne den Übersetzungsprozess zu verlassen.

Wofür kann der Translation Chat genutzt werden?

• Übersetzungen hinterfragen: Nutzer können sich einzelne Übersetzungsentscheidungen erklären lassen und gezielt Rückfragen zu einem Segment stellen.

• Alternative Formulierungen: Die KI schlägt auf Wunsch unterschiedliche Übersetzungs- oder Formulierungsvarianten vor.

• Übersetzungen überarbeiten: Einzelne Segmente lassen sich anhand konkreter Anweisungen gezielt anpassen oder neu formulieren.

• Terminologie einbeziehen: Hinterlegte Terminologie kann bei der Arbeit mit dem Translation Chat berücksichtigt werden.

• Direkt im Arbeitsprozess: Der Chat steht direkt im ownEDITOR bereit, sodass Fragen und Korrekturen während des Post-Editings bearbeitet werden können.

💡 Gut zu wissen:

Der Translation Chat ersetzt nicht die Entscheidung des Übersetzers oder Revisors. Er dient als KI-gestütztes Werkzeug, um Übersetzungsentscheidungen zu prüfen, Alternativen zu entwickeln und Formulierungen gezielt zu verfeinern.

Kurzantwort: Der ownEDITOR bietet Funktionen für die strukturierte und effiziente Bearbeitung professioneller Übersetzungen. Übersetzungen können segmentweise geprüft, durchsucht und angepasst werden. Zusätzliche Bearbeitungsfunktionen unterstützen Übersetzer und Revisoren bei der täglichen Arbeit.

Welche Bearbeitungsfunktionen stehen zur Verfügung?

• Segmentweise Bearbeitung: Ausgangstext und Übersetzung werden übersichtlich gegenübergestellt und gezielt Segment für Segment bearbeitet.

• Suchen und Ersetzen: Begriffe und Formulierungen lassen sich gezielt suchen und innerhalb der Übersetzung ersetzen.

• Wiederholungen bearbeiten: Wiederkehrende Inhalte können dokumentweit erkannt und konsistent angepasst werden.

• Lesezeichen: Relevante Segmente lassen sich markieren, um sie später schnell wiederzufinden.

• Mehrere Übersetzungsdateien: Mehrere ownXLIFF-Dateien können gleichzeitig im ownEDITOR geöffnet und innerhalb eines Arbeitsprozesses bearbeitet werden.

Kurzantwort: Der ownEDITOR unterstützt Übersetzer und Revisoren dabei, Übersetzungen strukturiert zu prüfen und gezielt zu überarbeiten. Dabei verbindet er menschliche Qualitätskontrolle mit KI-Unterstützung, Terminologieprüfung und Funktionen für die effiziente Bearbeitung einzelner Segmente.

Wie können Übersetzungen im ownEDITOR geprüft werden?

• Direkter Vergleich: Ausgangstext und Übersetzung werden gegenübergestellt, sodass einzelne Segmente gezielt geprüft und bearbeitet werden können.

• Terminologie prüfen: Hinterlegte Terminologie wird im Editor sichtbar gemacht und mögliche Abweichungen lassen sich gezielt erkennen und filtern.

• KI-Unterstützung nutzen: Einzelne Formulierungen können mit KI-Unterstützung geprüft, überarbeitet oder alternativ formuliert werden.

• Translation Chat: Übersetzungsentscheidungen lassen sich direkt im Editor hinterfragen und alternative Formulierungen erarbeiten.

• Menschliche Freigabe: Übersetzer und Revisoren entscheiden über Änderungen und die finale Formulierung der Übersetzung.

💡 Gut zu wissen:

Der ownEDITOR kombiniert automatisierte Unterstützung mit menschlicher Prüfung. Die abschließende Qualitätsbewertung bleibt damit fester Bestandteil des professionellen Übersetzungsprozesses.

Kurzantwort: Der ownEDITOR verbindet professionelle Übersetzungsbearbeitung mit generativer KI, Unternehmenswissen und zentral definierten Übersetzungsvorgaben. Dadurch wird KI nicht als separates Werkzeug genutzt, sondern direkt in einen kontrollierbaren Übersetzungs- und Post-Editing-Prozess eingebunden.

Was macht den Ansatz des ownEDITOR besonders?

• KI direkt im Arbeitsprozess: Übersetzungen können direkt im Editor mit generativer KI geprüft, überarbeitet und gezielt weiterentwickelt werden.

• Unternehmenswissen einbeziehen: Hinterlegte Terminologie und weitere konfigurierte Übersetzungsvorgaben können bei der Bearbeitung berücksichtigt werden.

• Translation Chat: Übersetzer und Revisoren können Übersetzungsentscheidungen direkt im Editor mit der KI hinterfragen, Alternativen erarbeiten und Formulierungen gezielt überarbeiten.

• Kontext berücksichtigen: Zusätzlicher Dokumentkontext kann in die KI-gestützte Bearbeitung einbezogen werden, damit Übersetzungsentscheidungen nicht ausschließlich auf isolierten Segmenten basieren.

• Menschliche Kontrolle: KI unterstützt bei Übersetzung und Überarbeitung, während Übersetzer und Revisoren über die finale Formulierung entscheiden.

• Teil der ownvia-Plattform: Der ownEDITOR verbindet die menschliche Bearbeitung mit den zentral in ownvia hinterlegten Übersetzungsvorgaben und KI-Funktionen.

💡 Gut zu wissen:

Der entscheidende Unterschied liegt nicht in einer einzelnen KI-Funktion. Der ownEDITOR bringt generative KI, Unternehmenswissen und professionelle menschliche Übersetzungsarbeit in einer gemeinsamen Arbeitsumgebung zusammen. So können Unternehmen und Sprachdienstleister KI nutzen, ohne ihre fachlichen Vorgaben und die menschliche Kontrolle aus dem Übersetzungsprozess herauszulösen.

Eine Aktivierung ist ein einzelner Verarbeitungsschritt, bei dem Inhalte für eine bestimmte Funktion genutzt werden, zum Beispiel für eine Übersetzung, Analyse oder eine Micro-App.

Wenn ein Dokument übersetzt wird, entstehen Aktivierungen abhängig vom Umfang des Dokuments, der gewählten Sprache und der eingesetzten Funktion. Auch Micro-Apps können Aktivierungen verwenden, zum Beispiel wenn sie Texte prüfen, zusammenfassen, strukturieren oder in ein bestimmtes Format übertragen.

Kurz gesagt: Eine Aktivierung beschreibt, wie oft ein Inhalt technisch verarbeitet wird, damit die gewünschte Leistung erbracht werden kann.

Damit Sie vorab besser einschätzen können, welche Kosten bei der Übersetzung eines Dokuments entstehen, stellen wir ein Aktivierungsanalysetool bereit. Dort können Sie ungefähr berechnen, wie viele Aktivierungen für Ihr Dokument benötigt werden.

Zum Aktivierungsanalysetool

So erhalten Sie eine transparente erste Einschätzung, bevor Sie eine Übersetzung oder Micro-App-Funktion nutzen.

In ownvia enterprise bleiben Ihre Daten jederzeit sicher und unter Ihrer Kontrolle.

• Alle Daten werden ausschließlich auf EU-Servern verarbeitet.
• Es werden keine Daten dauerhaft gespeichert – außer jenen, die Sie bewusst zum Trainieren Ihrer Mikro-Apps hochladen.
• Tägliche Löschroutinen sorgen dafür, dass alle anderen Informationen automatisch entfernt werden.
• Sie entscheiden: Ergebnisse können Sie jederzeit herunterladen, lokal weiterbearbeiten oder zur weiteren Verarbeitung erneut in ownvia hochladen.

So behalten Sie die volle Kontrolle – ohne Datenreste in der Cloud.

In der Regel erstellen Sie Ihre Micro-Apps selbst – einfach, schnell und ohne Programmierkenntnisse. Die meisten unserer Kunden nutzen diese Möglichkeit eigenständig.

Sollten Sie jedoch Unterstützung benötigen oder eine speziell angepasste Micro-App wünschen, können Sie unsere Expertise jederzeit hinzubuchen. Unser Team entwickelt auf Anfrage maßgeschneiderte Lösungen oder unterstützt Sie bei der Erstellung – dieser Service ist optional und wird zusätzlich berechnet.

Eine Micro-App ist ein spezialisierter KI-Assistent, der entwickelt wurde, um eine bestimmte Aufgabe oder einen eng definierten Workflow effizient zu erfüllen. Auf unserer Plattform können Sie selbst oder durch das ownvia-Team spezifische KI-Prompts in solche Assistenten umwandeln und Unternehmensspezifische Informationen hinzufügen, damit diese optimal damit arbeiten.

Im Gegensatz zu umfangreichen Softwarelösungen, die eine breite Palette von Funktionen anbieten, konzentrieren sich Micro-Apps auf eine standardisierte Ausführung von sehr spezifischen Funktionen oder Prozessen.

Ja, ownvia unterstützt SDLXLIFF-Dateien direkt. Sie können diese Dateien übersetzen, vorhandene Übersetzungen prüfen und bei Bedarf automatisch nach definierten Vorgaben korrigieren.

Die Prüfung einer Übersetzung lässt sich in ownvia über das eigene Austauschformat ownxliff organisieren. Prozessbeteiligte können dafür kostenlos auf den ownvia Enterprise Server eingeladen werden, um Aufgaben schnell und unkompliziert gemeinsam zu erledigen.

Darüber hinaus unterstützt ownvia generell das XLIFF-Format – und ist damit auch mit Dateien vieler anderer CAT-Tools kompatibel.