KI-Lokalisierung: Ihr Leitfaden für Einsteiger

Um ein globales Publikum zu erreichen, reicht es nicht mehr aus, nur Inhalte zu übersetzen.

Zum Glück ermöglicht die KI-Lokalisierung Unternehmen, in schnellen und skalierbaren Prozessen besser mit ausländischen Zielgruppen in Kontakt zu treten.

Hier erklären wir, was KI-Lokalisierung ist, wie sie im Vergleich zu herkömmlichen Methoden abschneidet und wie der Prozess aussieht.

Was ist KI-Lokalisierung?

KI-Lokalisierung ist die Verwendung skalierbarer Tools (maschinelle Übersetzung und generative KI), um Inhalte an verschiedene Regionen, Kulturen und Sprachen anzupassen.

Ganz gleich, ob es sich um eine Produktbeschreibung, ein Video oder eine App handelt, die Lokalisierung von Inhalten hilft Unternehmen, Zielgruppen in unterschiedlichen Märkten anzusprechen. Die KI-Lokalisierung macht die Übersetzung und Anpassung von Inhalten effizienter und genauer.

KI-Tools werden mit riesigen Datensätzen trainiert und können sprachliche Nuancen und kontextspezifische Bedeutungen viel besser verarbeiten als ältere Übersetzungssysteme.

Es ist jedoch erwähnenswert, dass es bei der KI-Lokalisierung nicht darum geht, menschliche Übersetzer zu ersetzen. Stattdessen ist es ein Tool, das ihre Fähigkeiten verbessert und es ihnen ermöglicht, sich auf Bereiche zu konzentrieren, die einen differenzierteren Ansatz erfordern, wie z. B. kulturelle Anpassung und Qualitätskontrolle.

KI-Lokalisierung im Vergleich zu traditioneller Lokalisierung

KI-Lokalisierung und traditionelle Lokalisierung unterscheiden sich erheblich:

• ‍Geschwindigkeit und Effizienz : Traditionelle Methoden umfassen oft mehrere Phasen, einschließlich Übersetzung, Überprüfung und Qualitätssicherung, deren Fertigstellung bei großen Projekten Wochen oder sogar Monate dauern kann. Eine KI-gestützte Lokalisierung hingegen kann riesige Mengen an Inhalten innerhalb weniger Stunden verarbeiten. ‍
• Wirtschaftlichkeit : Die manuelle Lokalisierung erfordert erhebliche Investitionen in die Humanressourcen, insbesondere wenn es sich um mehrere Sprachen handelt. KI reduziert den Bedarf an umfangreichen menschlichen Eingriffen, was die Kosten drastisch senken kann. Dadurch wird die Lokalisierung für kleinere Unternehmen oder Unternehmen mit begrenzten Budgets leichter zugänglich.‍
• Kulturelle Nuancen : menschliche Übersetzer bringen kulturelles Verständnis und Empathie in den Prozess ein, was dazu beiträgt, den Inhalt an die lokalen Gepflogenheiten, den Humor und die Sensibilität anzupassen. Zwar hat die KI erhebliche Fortschritte beim Verständnis von Kontexten gemacht, aber es gibt immer noch Situationen, in denen eine menschliche Berührung erforderlich ist, um sicherzustellen, dass der Inhalt auf kultureller Ebene Anklang findet. Beispielsweise lassen sich Redewendungen, Witze oder kulturspezifische Verweise mithilfe von KI allein möglicherweise nicht immer gut übersetzen.

Arten von KI-Lokalisierungstools

KI-Lokalisierungstools gibt es in verschiedenen Formen, die jeweils für bestimmte Aspekte des Lokalisierungsprozesses konzipiert sind. Hier sind einige der gängigsten Arten von KI-Lokalisierungstechnologien, die heute verwendet werden:

• ‍Tools für maschinelle Übersetzungen gehören zu den am häufigsten verwendeten KI-Lokalisierungstools. Plattformen wie Google Translate und DeepL verwenden fortschrittliche Algorithmen, um Text von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Diese Tools haben zwar einen langen Weg zurückgelegt, sind aber besonders nützlich für erste Übersetzungen oder wenn es auf Geschwindigkeit ankommt. ‍
• Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Bringen Sie die Lokalisierung auf die nächste Ebene, indem Sie die menschliche Sprache über die bloße Übersetzung hinaus analysieren und verstehen. NLP-Tools sind in der Lage, den Kontext, den Ton und sogar die Absicht hinter einem Inhalt zu verstehen. Dies macht sie besonders wertvoll, um sicherzustellen, dass übersetzte Inhalte die ursprüngliche Bedeutung und emotionale Wirkung behalten. ‍
• Große Sprachmodelle (LLMs) sind leistungsstarke KI-Systeme, die auf riesigen Datensätzen trainiert werden, um menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle können verwendet werden, um die Lokalisierung zu verbessern, indem Übersetzungen generiert werden, die den Kontext und kulturelle Nuancen berücksichtigen. LLMs wie GPT-4 und Claude sind in der Lage, Inhalte zu produzieren, die sich authentischer und persönlicher anfühlen. Sie können auch verwendet werden, um Variationen von Inhalten zu erstellen, die auf unterschiedliche regionale Präferenzen zugeschnitten sind.‍
• Spracherkennungs- und Synthesetools sind für die Lokalisierung von Audio- und Videoinhalten unerlässlich. Diese Tools transkribieren gesprochene Sprache in Text und generieren Voiceovers in mehreren Sprachen. Dadurch eignen sie sich ideal zum Synchronisieren von Videos oder zur Erstellung lokalisierter Sprachinhalte.

Der schrittweise Lokalisierungsprozess

Der KI-Lokalisierungsprozess wurde entwickelt, um die Anpassung von Inhalten für verschiedene Regionen zu rationalisieren und sie effizienter und zugänglicher zu machen. Im Folgenden wird Schritt für Schritt erklärt, wie der KI-Lokalisierungsprozess in der Regel funktioniert:

Schritt 1: Inhaltsanalyse

Der erste Schritt im KI-Lokalisierungsprozess ist die Inhaltsanalyse. KI-Tools analysieren den Quellinhalt, um dessen Komplexität, Sprachstruktur und kulturellen Kontext zu ermitteln. Dies hilft der KI, potenzielle Herausforderungen zu erkennen und den besten Ansatz für Übersetzung und Anpassung auszuwählen. Zur Inhaltsanalyse gehört auch die Erkennung idiomatischer Ausdrücke oder kulturspezifischer Elemente, die möglicherweise besondere Aufmerksamkeit erfordern.

Schritt 2: Maschinelle Übersetzung

Sobald der Inhalt analysiert ist, verwendet die KI maschinelle Übersetzung, um den Text in die Zielsprache zu konvertieren. Dieser Schritt basiert auf fortschrittlichen Algorithmen, die große Inhaltsmengen schnell verarbeiten können. Ziel ist es, einen ersten Entwurf zu erstellen, der die Bedeutung des ursprünglichen Inhalts genau wiedergibt. KI-Tools wie die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) stellen sicher, dass der übersetzte Text den ursprünglichen Ton und die ursprüngliche Absicht so gut wie möglich beibehält.

Schritt 3: Natural Language Processing (NLP) für kontextuelles Verständnis

Nach der ersten Übersetzung werden NLP-Tools verwendet, um die Übersetzung zu verfeinern, indem der Kontext und der emotionale Ton des Inhalts verstanden werden. NLP stellt sicher, dass sich der übersetzte Inhalt natürlich anfühlt und kontextuell für das Zielpublikum angemessen ist. Dieser Schritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass der Inhalt der lokalen Kultur entspricht und die beabsichtigte Wirkung beibehält.

Schritt 4: Voiceover und Synchronisation

Wenn es sich bei dem Inhalt um Audio oder Video handelt, kommen KI-gesteuerte Sprachsynthesetools ins Spiel. Diese Tools erzeugen natürlich klingende Voiceovers in der Zielsprache, wobei der Ton und die Emotionen des ursprünglichen Sprechers erhalten bleiben. Die KI-gestützte Synchronisation kann auch eine Lippensynchronisierung beinhalten, um sicherzustellen, dass der Ton nahtlos zum Bild passt.

Schritt 5: Qualitätssicherung und menschliche Überprüfung

Während KI den Großteil der Arbeit erledigt, ist die menschliche Überprüfung ein wesentlicher Bestandteil des Lokalisierungsprozesses. Linguisten und Lokalisierungsexperten überprüfen die KI-generierten Inhalte, um Genauigkeit, kulturelle Relevanz und emotionale Wirkung sicherzustellen. Dieser Schritt hilft dabei, alle Nuancen zu erkennen, die die KI möglicherweise übersehen hat, und stellt sicher, dass sich die lokalisierten Inhalte für die Zielgruppe authentisch anfühlen.

Beispiele für KI-Lokalisierungsprojekte

Hier sind einige bemerkenswerte Beispiele für KI-Lokalisierungsprojekte, die die Möglichkeiten und Auswirkungen dieser Technologie veranschaulichen:

Google Maps-Integration ist ein gutes Beispiel für KI-Lokalisierung in Aktion. Google hat seinen KI-Chatbot Gemini in Kartierungsanwendungen integriert, um seine Fähigkeit zu verbessern, lokalisierte Suchergebnisse bereitzustellen. Diese Integration ermöglicht es Nutzern, maßgeschneiderte Informationen zu erhalten, die auf ihren Standort und ihre Präferenzen zugeschnitten sind, sodass sie leichter lokale Unternehmen, Sehenswürdigkeiten oder Dienstleistungen finden können.

Die KI-Initiativen von Microsoft in Indien heben Sie die Bedeutung der Lokalisierung für einen vielfältigen Markt hervor. Mit über 22 Amtssprachen und zahlreichen Dialekten stellt Indien eine einzigartige Lokalisierungsherausforderung dar. Microsoft hat KI-Chatbots und Sprachassistenten entwickelt, die speziell auf indische Sprachen zugeschnitten sind, und seine KI-Technologien angepasst, um dieses vielfältige Publikum effektiv zu bedienen.

Der Einsatz von KI bei Netflix für Untertitelung und Synchronisation ist auch eine Erwähnung wert. Um den Anforderungen seines globalen Publikums gerecht zu werden, nutzt Netflix KI, um seine Untertitelungs- und Synchronisationsprozesse zu optimieren. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben kann Netflix seine umfangreiche Inhaltsbibliothek schnell und effizient lokalisieren und so sicherstellen, dass Zuschauer aus verschiedenen Regionen dieselben Sendungen und Filme in ihrer Muttersprache genießen können.

Die Kosten eines KI-Lokalisierungsprojekts

Die Implementierung von KI in der Lokalisierung kann zu erheblichen Kostensenkungen führen. Studien zufolge können durch automatisierte Übersetzungsworkflows die Lokalisierungskosten um bis zu 40% gesenkt werden. Unternehmen berichten von Einsparungen zwischen 500.000 und 2 Millionen US-Dollar pro Jahr, je nach Inhaltsvolumen.

Die Kosten eines KI-Lokalisierungsprojekts können jedoch aufgrund mehrerer Faktoren variieren:

• Umfang und Komplexität des Inhalts: Größere und komplexere Inhalte erfordern mehr Verarbeitungszeit und Ressourcen, was sich auf die Gesamtkosten auswirkt.
• Anzahl der Zielsprachen: Die Lokalisierung von Inhalten in mehrere Sprachen erhöht den Umfang und damit die Kosten des Projekts.
• Anforderungen an die Qualität: Projekte, die eine höhere Genauigkeit und kulturelle Nuancen erfordern, können eine zusätzliche menschliche Überprüfung erfordern, was die Kosten erhöht.
• Werkzeugauswahl: Die Wahl der KI-Lokalisierungstools, jedes mit seinem Preismodell, wirkt sich erheblich auf das Budget des Projekts aus.

Preismodelle für KI-Lokalisierungstools:

KI-Lokalisierungstools bieten in der Regel verschiedene Preisstrukturen:

• Modelle auf Abonnementbasis: Plattformen wie Checksub bieten abgestufte Abonnementpläne an, die auf Funktionen und Nutzungsstufen basieren.
• Tarife pro Wort oder pro Zeichen: Einige Dienste richten sich nach der Menge des verarbeiteten Textes und eignen sich für Projekte mit variablem Inhaltsvolumen.
• Unternehmenslösungen: Für umfangreiche Anforderungen sind maßgeschneiderte Unternehmenslösungen erhältlich, oft mit verhandelbaren Preisen, die auf spezifischen Anforderungen basieren.

Zusätzliche Überlegungen:

• Integrationskosten: Die Integration von KI-Tools in bestehende Workflows kann mit Integrationskosten verbunden sein.
• Schulung und Wartung: Die kontinuierliche Schulung der KI-Modelle und die Systemwartung können zusätzliche Kosten verursachen.
• Menschliche Aufsicht: Trotz der Automatisierung ist oft eine menschliche Überprüfung erforderlich, um die Qualität sicherzustellen, was die Gesamtkosten erhöht.

Komplettlösung für KI-Lokalisierung: Checksub

Wenn es darum geht, Ihre Inhalte effektiv zu lokalisieren, kann der Einsatz eines umfassenden KI-Lokalisierungstools den entscheidenden Unterschied ausmachen. Checksub bietet eine Komplettlösung, die den gesamten Lokalisierungsprozess optimiert, von der Generierung von Untertiteln bis hin zur Synchronisation von Voiceovers. So können Sie qualitativ hochwertige, kulturell relevante Inhalte für Zielgruppen auf der ganzen Welt bereitstellen.

• KI-gesteuerte Untertitel: Die Plattform automatisiert den Prozess der Generierung und Übersetzung von Untertiteln und spart so Zeit und Ressourcen. Sobald Sie Ihr Video hochgeladen haben, transkribiert Checksub das Audio und erstellt Untertitel in mehreren Sprachen. Dabei wird maschinelles Lernen verwendet, um die Genauigkeit sicherzustellen.
• KI-gestütztes Synchronisieren: Checksub nutzt fortschrittliche KI, um Voiceovers in mehreren Sprachen zu generieren und dabei den ursprünglichen Ton und die Emotionen des Sprechers beizubehalten. Checksub bietet sogar Funktionen zur Lippensynchronisierung, die sicherstellen, dass der synchronisierte Ton nahtlos zum Video passt, wodurch ein beeindruckendes Seherlebnis für Ihr Publikum entsteht.
• Mühelose Bearbeitung und Feinabstimmung: Lokalisierung ist niemals ein einheitlicher Prozess, und Checksub versteht das. Nachdem die KI Untertitel oder Synchronisationen generiert hat, haben Sie die volle Kontrolle über die Überprüfung, Anpassung und Feinabstimmung der Ausgabe. Das bedeutet, dass Sie einen kulturellen Kontext hinzufügen, Formulierungen verfeinern und sicherstellen können, dass Ihre Inhalte perfekt auf Ihre Zielgruppe zugeschnitten sind.

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