Was versteht man unter KI-Übersetzung?

Die computergestützte Übersetzung hat in den letzten 50 Jahren einen langen Weg zurückgelegt und sich von elektronischen Wörterbuchkonvertierungen zu Übersetzungsmaschinen entwickelt, die mit künstlicher Intelligenz arbeiten. Jüngste Durchbrüche haben Tools hervorgebracht, die weit über Wort-für-Wort-Übersetzungen hinausgehen. Dank ihrer Fähigkeit, Syntax, Grammatik und Kontext zu verstehen, hat KI die Übersetzung komplexer Sprachen so einfach gemacht wie die Nutzung einer Website.

KI-Übersetzung erklärt

Die benutzerfreundlichen Übersetzungen, die generative KI für ein breites Publikum bereitstellt, haben viele Aspekte der Übersetzungsbranche verändert, ähnlich wie die Automatisierung die Fertigung revolutioniert hat. Ein Beispiel für den Einfluss der KI ist ihre Fähigkeit, eine Vielzahl von Anforderungen zu erfüllen. Für gelegentliche Nutzer erfüllt die KI-Textübersetzung einfache Anforderungen, die keiner weiteren Überprüfung bedürfen. Ein solcher leichtgewichtiger Dienst kann in vielen Fällen nützlich sein, beispielsweise um eine Produktseite in einer Fremdsprache zu verstehen oder um einen allgemeinen Überblick über den Inhalt eines Videos zu erhalten. In vielen dieser Fälle hätte man früher vielleicht im Wörterbuch nachgeschlagen, um Hilfe gebeten oder es gar nicht erst versucht. Nun macht die KI-Sprachübersetzung die Barrierefreiheit relativ mühelos.

In Bereichen wie der Rechtsdokumentation, in Notfällen oder im medizinischen Bereich eignet sich die KI-Übersetzung derzeit jedoch am besten als Hilfsmittel für professionelle Übersetzer und Fachexperten. Sie bietet das Beste aus beiden Welten: umfangreiche, leicht zugängliche Übersetzungen für einfachere Anfragen sowie Tools zur Beschleunigung detaillierterer Arbeiten. Dank dieser Technologie können Fachleute mehr Zeit für komplexere Aufgaben aufwenden, die absolute Genauigkeit oder ein tiefes kulturelles Verständnis erfordern. Das ist besonders wertvoll, da die digitale Arbeit und die Telearbeit die Weltwirtschaft verändern und mehr Sprachen in den Fokus rücken.

Wie wird KI in der Übersetzung eingesetzt?

Obwohl sich Übersetzungsalgorithmen rasant verbessern, eignet sich diese Technologie nach wie vor am besten für weniger kritische Situationen. KI funktioniert sehr gut, wenn beispielsweise ein schnelles Ergebnis ohne allzu komplexe Sätze oder Themen angestrebt wird und Sprachen mit einer großen Menge an Trainingsdaten zum Einsatz kommen.

Zu den gängigen Anwendungsbereichen der KI-Übersetzung gehören derzeit

• allgemeine Übersetzungen: KI-Übersetzungen bieten Menschen eine schnelle und einfache Möglichkeit, Fremdsprachen zu verstehen, ohne auf zeitaufwendige Übersetzungsmethoden zurückgreifen zu müssen, insbesondere in Situationen, in denen der Nutzer nur einen schnellen allgemeinen Überblick über den Inhalt erhalten möchte.
• professionelle Übersetzer: KI hat die Arbeitsweise professioneller Übersetzer verändert. Bei kritischen Dokumenten ist menschliches Fachwissen nach wie vor entscheidend für absolute Genauigkeit. Allerdings arbeiten Fachleute heute oft mit KI zusammen, wobei Projekte zunächst eine KI-Übersetzung als ersten Entwurf erhalten und anschließend von einer Fachperson überarbeitet werden. Das ähnelt der Vorgehensweise von IT-Teams, die KI-Automatisierung für kleinere Aufgaben einsetzen, damit sich Experten auf wichtigere Projekte konzentrieren können. Umstände wie rechtliche Verträge, Sicherheits- und Reparaturanweisungen sowie medizinische Berichte eignen sich ideal für den Einsatz von KI in Verbindung mit menschlichen Fachexperten.
• Echtzeitübersetzung: In Situationen, in denen eine Übertragung oder ein Stream Untertitel und Bildunterschriften verwendet, kann die KI-Übersetzung eine Echtzeitoption bieten, um die Zugänglichkeit durch eine Vielzahl von Sprachen zu erweitern. Um das zu realisieren, muss ein Streamer lediglich ein Übersetzungs-Plugin zu seiner Übertragungsplattform hinzufügen.
• Websites: Dank KI-Übersetzung können Websites Inhalte in mehreren Sprachen mit angemessener Genauigkeit anbieten. Dadurch lässt sich die Zielgruppe der Website auf einfache Weise erweitern und gleichzeitig eine verbesserte Benutzererfahrung anbieten, selbst für Sprachen, für die die KI nur über begrenzte Trainingsdaten verfügt.

Wie funktioniert KI-Übersetzung?

KI-Übersetzung funktioniert so, dass Text in einer Sprache aufgenommen, durch einen Übersetzungsalgorithmus verarbeitet und in einer anderen Sprache ausgegeben wird. Innerhalb dieses Grundgerüsts gibt es eine Reihe von Variationen, die sich auf Geschwindigkeit, Genauigkeit, Tiefe und Komplexität auswirken. Aktuelle KI-Übersetzungssysteme können große Mengen einfacher Texte massenhaft übersetzen – und wenn sie auf einer Cloud-Infrastruktur mit leistungsstarken semantischen Such- und Vektorfunktionen basieren, können Übersetzungsprozesse schnell und mit hoher Ausgabegeschwindigkeit ausgeführt werden. Da Sprache jedoch komplex und dynamisch ist, werden selbst die leistungsfähigsten KI-Übersetzungsmodelle kontinuierlich weiterentwickelt und verbessert, um in immer mehr Situationen eingesetzt werden zu können.

Die folgenden Punkte sind wichtige Aspekte des KI-Übersetzungsprozesses:

• Maschinelles Lernen in der KI-Übersetzung: ML-Algorithmen trainieren Übersetzungsmodelle häufig, indem sie denselben Text in verschiedenen Sprachen verwenden, um Muster in Grammatik, Syntax und Kontext zu verstehen. Da maschinelles Lernen ständig aus seinen Prozessen lernt, kann das Modell im Laufe der Zeit immer komplexere Vorgänge integrieren, um sowohl die Genauigkeit als auch die Effizienz zu verbessern.
• Die Rolle neuronaler Netze: Bei der beliebtesten Art der KI-Übersetzung spielen neuronale Netze als Motor des neuronalen maschinellen Übersetzungsprozesses eine Schlüsselrolle. Da neuronale Netze nichtlineare Analysen wie Mustererkennung und Beziehungsbewertungen durchführen können, sind sie ein wichtiger Bestandteil bei der Bewältigung komplexer Übersetzungselemente wie Syntax und Kontext.
• Natürliche Sprachverarbeitung: Komplexe KI-Übersetzungsmodelle verwenden einen Prozess, bei dem Wörter und Phrasen in Token zerlegt, diese Token als Vektoren kodiert und anschließend in eine andere Sprache dekodiert werden. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) bietet einen Mechanismus für den Tokenisierungsprozess. Mit NLP können Modelle Text und Sprache in Form von grammatikalischen Konstrukten (z. B. Substantiven oder Verben), Silben, Phrasen, Namen und Sentimentanalysen verstehen, was eine höhere Genauigkeit bei der Anwendung der Vektorkodierung ermöglicht.
• Datentraining und Sprachpaare: Sprachpaare bilden den Ausgangspunkt und das Ziel für KI-Übersetzungsmodelle als Eingabe- und Ausgabesprache. Das Datentraining für diese Paare umfasst in der Regel die Verwendung desselben Textes in verschiedenen Übersetzungen und die Erstellung von Korrelationen zwischen Wörtern, Phrasen und Syntax. Diese Paralleltexte können aus ausgewählten Schulungstexten, professionellen Übersetzungen oder bekannten Übersetzungen veröffentlichter Werke stammen.

Arten der KI-Übersetzung

Es werden mehrere KI-Übersetzungstechniken mit unterschiedlichen Komplexitätsgraden und Fähigkeiten eingesetzt. Die Genauigkeit und der Umfang von Übersetzungen hängen oft von der Art des LLM ab. Darüber hinaus hängen die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit des Modells von der erforderlichen Rechenleistung und den benötigten Ressourcen ab. Daher sollten Unternehmen bei der Entscheidung für eine bestimmte Art der KI-Übersetzung ihre Ziele und Ressourcen berücksichtigen. Beispielsweise bieten generative KI-Modelle ein besseres konzeptionelles Verständnis von Kontext und Nuancen, benötigen jedoch auch mehr Rechenressourcen.

Im Folgenden sind die gängigsten Arten der KI-Übersetzung aufgeführt:

• Regelbasierte KI-Übersetzung: Die grundlegendste Form der KI-Übersetzung ist eine Kombination aus direkten Wörterbuchübersetzungen und der Anwendung von Grammatikregeln. Da dieser Prozess binären Regeln folgt anstatt fortgeschrittenen Verfahren, führen die damit verbundenen Entscheidungen tendenziell zu einer Übersetzung, die zwar technisch korrekt ist, aber möglicherweise eine umständliche Syntax aufweist. Für kurze Ausdrücke und einfache Sätze eignet sich die regelbasierte Übersetzung gut. Bei komplexeren Texten kann jedoch eine genaue Überarbeitung im Nachhinein ein wertvoller Teil des Prozesses sein.
• Statistische KI-Übersetzung: Die statistische KI-Übersetzung ist fortgeschrittener als regelbasierte Übersetzungen und nutzt maschinelles Lernen, das anhand großer Sprachdatenmengen trainiert wurde. Diese Modelle konzentrieren sich oft auf die Übersetzung von Phrasen statt auf die Übersetzung einzelner Wörter. Die Phrasen werden anhand der statistischen Wahrscheinlichkeit ausgefüllt, die auf dem Referenzmaterial in den Trainingsdaten basiert. Diesen Modellen fehlt die Berücksichtigung des Kontexts oder kultureller Nuancen, was zu Genauigkeitsproblemen führen kann, die einer weiteren Überprüfung bedürfen.
• Neuronale maschinelle Übersetzung (NMT): NMT ist der aktuelle Standard für KI-Übersetzungen. Bei der NMT werden neuronale Netze verwendet, um Sprachdaten auf ähnliche Weise zu verarbeiten, wie es das menschliche Gehirn tut. NMT funktioniert so, dass zunächst eine Phrase aufgenommen wird, dann die Wörter als Vektoren in einer Sprache kodiert werden, bevor die Vektoren in eine andere Sprache dekodiert werden. Dieser Prozess ermöglicht es dem neuronalen Netzwerk, die Beziehungen zwischen Wörtern zu untersuchen, indem es die Komplexität von Syntax und Grammatik bewertet. Um diese Prozesse zu optimieren, laufen NMT-Modelle am besten in Clouds mit nativen Vektordatenbankfunktionen, die schnellere Abfragen und Ergebnisse ermöglichen.
• Hybridmodelle: In einigen Fällen kann ein Projekt mehrere Methoden kombinieren, um den Output und die Genauigkeit zu maximieren. Eine gängige Kombination verwendet regelbasierte Übersetzung als ersten Schritt für Wörter und verarbeitet die Ausgabe anschließend mit einer fortgeschritteneren Methode, wie beispielsweise statistischer KI-Übersetzung, zur Verfeinerung. Die Verwendung eines Hybridmodells birgt jedoch auch Risiken, darunter die Tatsache, dass Phrasen doppelt übersetzt werden, was zwei Schritte erfordert, die zu Ungenauigkeiten führen können, die eine weitere Überprüfung erforderlich machen.

Vorteile der KI-Übersetzung für Unternehmen

KI-Übersetzungen können Unternehmen in vielerlei Hinsicht Vorteile bringen, sowohl intern als auch extern. Durch den Einsatz von KI-Übersetzungen können Unternehmen sich schneller an eine zunehmend globale Belegschaft und einen Kundenstamm anpassen und gleichzeitig die Kommunikation und die betrieblichen Anforderungen vereinfachen. Im Folgenden sind einige der häufigsten Vorteile der KI-Übersetzung für Unternehmen aufgeführt:

• Kosteneinsparungen: KI-Übersetzungen erweitern die Sprachkompetenzen eines Unternehmens, ohne dass die Anzahl der mehrsprachigen Mitarbeiter erhöht werden muss. Jetzt kann sich das Übersetzungsteam auf komplexe oder risikoreiche Übersetzungen konzentrieren, während die KI die einfacheren Fälle mit geringerem Risiko übernimmt, um Zeit und Geld zu sparen.
• Verbesserte Genauigkeit im Laufe der Zeit: KI-Übersetzungsmodelle verbessern ihre Genauigkeit selbstständig, je mehr Übersetzungen vom Algorithmus verarbeitet werden. Jede Anfrage ist eine Gelegenheit für das KI-Modell, dazu zu lernen und sich zu verbessern. Bei der Anwendung in Unternehmen kann das Ergebnis verfeinert werden, um eine bessere Konsistenz und Genauigkeit zu erzielen.
• Skalierbarkeit über Sprachen hinweg: Dank eines in den Betriebsabläufen integrierten KI-Übersetzungstools kann die Plattform je nach Bedarf und Verfügbarkeit der Lösung um weitere Sprachen erweitert werden. Ob nativ integriert oder als Plug-in hinzugefügt, zusätzliche Sprachen unterstützen eine bessere Kommunikation, da sowohl die Belegschaft als auch die Kunden immer vielfältiger werden.
• Geschwindigkeit und Effizienz: Angesichts eines sich weltweit diversifizierenden Marktes für Mitarbeiter und Kunden können Übersetzungen Auswirkungen auf den Betrieb, den Kundenservice und andere Bereiche eines Unternehmens haben. Anstatt auf mehrsprachige Mitarbeiter zurückzugreifen, kann KI-Übersetzung Sprachbarrieren so gut überwinden, dass die Arbeit schnell vorangeht und mehrsprachige Ressourcen für komplexere Situationen gespart werden können.

Anwendungsfälle für KI-Übersetzungen in der Wirtschaft

Vor nicht allzu langer Zeit waren Übersetzungen noch eine Domäne einer ausgewählten Gruppe von Organisationen. Der Anstieg der Telearbeit, ein vielfältiger Kundenstamm und eine globalisierte Wirtschaft haben jedoch zu einem erhöhten Bedarf an schnellen und kostengünstigen Übersetzungstools geführt. KI-Übersetzungen erfüllen diese Anforderungen mühelos mit integrierten Sprachoptionen in Kundenserviceplattformen, schnellen, informellen Übersetzungen über ein webbasiertes Tool und anderen Methoden. Im Folgenden finden Sie eine Reihe gängiger Anwendungsfälle für KI-Übersetzungen in Unternehmen.

• Energie und Versorgungsunternehmen: Energie- und Versorgungsunternehmen profitieren von KI-Übersetzungen in ähnlicher Weise wie andere kundenorientierte Unternehmen – durch besseren Service in einer vielfältigen Community, interne Abläufe und mehrsprachige Lieferanten. Diese Art von Unternehmen kann KI-Übersetzungen auch nutzen, um regionale Umweltkommunikation, sich ändernde Vorschriften und Mitteilungen zu Emissionen oder Netzproblemen effizient zu bewältigen.
• Finanzdienstleistungen: Finanzdienstleister haben einen vielfältigen Kundenstamm und oft globale Interessen und Partnerschaften. KI-Übersetzungen helfen in all diesen Bereichen, einschließlich der Kommunikation zwischen Niederlassungen, der Verbesserung des Kundenservice und der Erstellung von Berichten. KI kann besonders effizient bei standardisierten Materialien wie Compliance-Unterlagen, Kundenauskünften und Dokumentationen eingesetzt werden.
• Behörden und öffentlicher Sektor: Behörden wie die Kfz-Zulassungsstelle oder die Steuerbehörde müssen mit einem breiten Spektrum an Sprachen und Hintergründen arbeiten. Für die Kommunikation und den Kundenservice bietet KI-Übersetzung einen einfacheren Weg für den Support, beispielsweise durch mehrsprachige Chatbots oder die Übersetzung von E-Mails in Fremdsprachen.
• Gesundheitswesen und Life Sciences: Zwar ist die KI-Übersetzung noch nicht in der Lage, medizinische Kommunikation mit hoher Verantwortung zu stemmen, doch kann sie die Effizienz in Bereichen wie Kundenservice, Produktbeschreibungen und klinischer Dokumentation verbessern. In diesem Bereich eignet sich KI aufgrund der Sensibilität des Materials oft am besten als erstes Übersetzungstool, das von Menschen überwacht und überarbeitet wird.
• Fertigung und Lieferkette: Durch globale Beschaffung und Lieferung kann KI-Übersetzung die Effizienz von Fertigungs- und Lieferkettenprozessen schnell verbessern. Statusaktualisierungen, Hinweise auf Probleme oder Verzögerungen, logistische Mitteilungen und Qualitätskontrollen können Grenzen und Sprachen überschreiten. KI-Übersetzungen bieten einen schnellen Weg, um alle auf dem gleichen Stand zu halten.
• Telekommunikation: Telekommunikationsunternehmen bedienen ein breites Kundenspektrum und verfügen möglicherweise über internationale Netzwerke. KI-Übersetzungen unterstützen sowohl die interne als auch die externe Kommunikation auf geschäftlicher und technischer Ebene und liefern Übersetzungen für Dokumentationen und Kundensupport-Inhalte.

KI-Übersetzung im Vergleich zur menschlichen Übersetzung

Obwohl KI-Übersetzung eine sich schnell entwickelnde Technologie ist, gibt es in einigen Bereichen noch immer Unterschiede zwischen KI-Übersetzungen und menschlichen Übersetzungen. Um diese Kluft zu überbrücken, hat sich die Übersetzungsbranche dahingehend verändert, dass sie die Vorteile der KI-Übersetzung nutzt, sich aber für bestimmte Anwendungsfälle weiterhin auf Menschen verlässt.

Wichtige Unterschiede

• Genauigkeit: Da Sprache von einer Kombination aus Wortwahl, Syntax und Grammatik abhängt, gilt dies auch für die Genauigkeit einer Übersetzung. Die Wissensdatenbank eines großen Sprachmodells zum Abwägen und Synthetisieren dieser Elemente mag für eine Sprache wie Englisch riesig sein, aber weniger verbreitete Sprachen verfügen nicht über ausreichend Trainingsdaten. Ebenso können hochpräzise Themen wie medizinische oder juristische Übersetzungen zusätzliche Überprüfungen erfordern, um die Genauigkeit sicherzustellen.
• Kultureller Kontext: Neben der Genauigkeit müssen bei Übersetzungen auch kulturelle Besonderheiten berücksichtigt werden. Während einige Arten kultureller Sensibilitäten leicht mit allgemeinen Regeln geregelt werden können, erfordern andere ein differenziertes Verständnis regionaler und kultureller Vorlieben und Gepflogenheiten. Insbesondere Sprachen mit begrenzten Trainingsdaten werden in diesem Zusammenhang von zusätzlichen Überprüfungen durch Fachexperten profitieren.
• Lange Inhalte: Sowohl auf Satz- als auch auf Dokumentebene kann KI mit längeren Inhalten Schwierigkeiten haben. Auf Satzebene können aufgrund von Struktur, Wortwahl und Grammatik in längeren Sätzen Feinheiten verloren gehen. Auf Dokumentebene liefert die KI-Übersetzung möglicherweise nicht immer eine einheitliche Struktur und einen einheitlichen Fluss. Außerdem können Rückverweise und andere Elemente verloren gehen, die im Originaltext enthalten sind. Während LLM-Entwickler die Fähigkeiten für diese Situationen ständig verbessern, benötigen Unternehmen, die längere Dokumente übersetzen müssen, möglicherweise mehr manuelle Eingriffe.
• Geschwindigkeit: KI-Übersetzungen können Texte viel schneller verarbeiten als Menschen. Für einfache Übersetzungen ohne medizinische, rechtliche oder sicherheitsrelevante Konsequenzen kann KI-Übersetzung die ideale Wahl sein.
• Seltene Sprachen: Sprachen, die von kleineren Bevölkerungsgruppen gesprochen werden, bieten im Vergleich zu Sprachen wie Englisch oder Mandarin weitaus weniger Trainingsdaten, mit denen gearbeitet werden kann. Das führt zu erheblichen Genauigkeitsproblemen für diese Sprachen, was Menschen, die selten gesprochene Sprachen beherrschen, einen Vorteil verschafft.
• Schreibstil: Der Schreibstil eines Dokuments kann persönlich sein, wie beispielsweise die bewusste Syntax eines Journalisten, oder branchenabhängig, wie beispielsweise bei wissenschaftlichen Arbeiten oder medizinischen Fachzeitschriften. KI-Übersetzungen können zwar die Bedeutung von Sätzen genau wiedergeben, aber LLMs haben möglicherweise Schwierigkeiten, die Absicht hinter dem Stil wiederzugeben. Ebenso können Eigennamen in der Standardsprache, wie Produktnamen und Titel, ein Übersetzungstool verwirren, genau wie spezielle Formatierungen in einem Dokument oder auf einer Webseite. In solchen Fällen kann ein menschlicher Übersetzer durch eine zusätzliche Überprüfung Fehler vermeiden.

Textanalyse und maschinelle Übersetzung in großem Umfang

Für Unternehmen, die Textanalysen und maschinelle Übersetzungen in großem Umfang durchführen müssen, bietet Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language ein leistungsstarkes und effizientes Tool, das in Anwendungen integriert werden kann. Mit einer Sentimentanalyse für mehr als 100 Sprachen und Übersetzungen in über 30 Sprachen bietet OCI Language ein sicheres, einsatzbereites Modell, das sich weiter anpassen lässt.

KI-Sprachübersetzung überwindet Kommunikationsbarrieren und hilft Einzelpersonen und Organisationen dabei, Informationen zu verbreiten und gleichzeitig die internationale Zusammenarbeit, den Handel und den kulturellen Austausch zu fördern. Obwohl die Technologie noch nicht ganz mit den Nuancen menschlicher Übersetzer mithalten kann, ermöglichen die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit der KI eine schnelle Übersetzung großer Textmengen und eine Kommunikation in Echtzeit.

Häufig gestellte Fragen zur KI-Übersetzung

Was ist KI-Übersetzung und wie unterscheidet sie sich von herkömmlichen Übersetzungsmethoden?

KI-Übersetzung bezeichnet den computergestützten Prozess der Übersetzung von Texten mithilfe eines KI-Modells. Traditionell wird der Text von einem zweisprachigen Mitarbeiter überprüft und methodisch in eine andere Sprache übersetzt. Dieser Prozess ist zwar manchmal langsam und mühsam, aber in der Regel sehr genau, da Fachwissen zu Variablen wie dem kulturellen Kontext vorhanden ist. KI-Übersetzungen bieten automatisierte Übersetzungen großer Textmengen für einen effizienteren Prozess, allerdings erfordert die derzeitige Technologie für hochtechnische oder sensible Texte noch immer einen menschlichen Übersetzer. Daher ist KI-Übersetzung eine gute Wahl für einfache, kurze und risikoarme Anwendungsfälle.

Welche Branchen können am meisten von KI-Übersetzungen profitieren?

Fast jede Branche mit mehrsprachigen Kunden, Partnern und Mitarbeitern kann von KI-Übersetzungen profitieren. Sie bieten eine schnelle und genaue Möglichkeit, die Kommunikation zwischen mehreren Parteien zu beschleunigen. Branchen mit komplexen und sensiblen Übersetzungsanforderungen werden weiterhin auf menschliche Fachkräfte angewiesen sein, die mit einem KI-Übersetzer zusammenarbeiten können.

Wie genau ist KI-Übersetzung im Vergleich zur menschlichen Übersetzung?

Es ist schwierig, die Genauigkeit von KI im Vergleich zu menschlichen Übersetzern präzise zu bestimmen, da Übersetzungsaufgaben mehrere dynamische Variablen aufweisen: Länge und Komplexität des Inhalts, Popularität der Sprache, kulturelle Nuancen, Sensibilität des Themas und Absicht des Autors. Darüber hinaus hängt das Training von Übersetzungsmaschinen von mehreren Faktoren ab, darunter die Menge der für eine Sprache verfügbaren Trainingsdaten und die Art der verwendeten Übersetzungstechnik. Eine einfache Möglichkeit, KI-Übersetzungen und menschliche Übersetzungen zu vergleichen, besteht darin, sich vor Augen zu halten, dass KI-Übersetzungen sich rasant weiterentwickeln und je nach Thema und Sprache äußerst zuverlässige Ergebnisse liefern können. Bei Themen, bei denen es auf Präzision und Sensibilität ankommt, kann jedoch für die abschließende Überprüfung auf einen menschlichen Übersetzer zurückgegriffen werden.