Die beste maschinelle Übersetzungssoftware 2026 – zum Ausprobieren (und Verwenden)

Was ist die beste maschinelle Übersetzungssoftware?

Angesichts des Innovationspotenzials der neuronalen maschinellen Übersetzung haben globale Technologiegiganten im Laufe der Jahre zunehmend die Sprachindustrie aufgemischt, was eine wichtige Frage aufwirft: Was ist die beste maschinelle Übersetzungssoftware auf dem Markt – und was macht sie so besonders?

So rasant sich die MT-Landschaft auch verändert, eine Einheitslösung gibt es nicht: Die beste maschinelle Übersetzungssoftware variiert je nach den spezifischen Übersetzungsanforderungen ihrer User. Selbst die weit verbreitete Annahme, dass NMT-Systeme erstklassige Übersetzungen liefern, hat ihre Feinheiten und Einschränkungen.

Die wichtigsten Faktoren bei der Bewertung maschineller Übersetzungssoftware:

Funktionen	Verschiedene Tools können in bestimmten Bereichen hervorragend sein, daher sollte eines gewählt werden, das zu den Übersetzungsbedürfnissen passt (z. B. medizinische Anweisungen vs. Marketingmaterial).
Einfache Bedienung	Es sollte sichergestellt werden, dass die MT-Software eine benutzerfreundliche Oberfläche hat und sich leicht in den bestehenden Übersetzungsworkflow integrieren lässt.
Anpassung	Die Fähigkeit des Tools bewerten, Sprachressourcen wie Glossare, Stilrichtlinien oder individuelle Terminologie zu integrieren. Das sorgt für höchste Genauigkeit und Markenkonsistenz.
Kosten	Das Preismodell berücksichtigen, egal ob kostenlos, abonnementsbasiert oder pro Wort.
Support	Das Niveau des angebotenen Kundensupports bewerten, was entscheidend sein kann, wenn beim Integrieren oder Verwenden der Software Probleme auftreten.
Datenschutz und Sicherheit	Prüfe die Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien des Dienstleisters und besprich die Auswirkungen auf dein Business mit deiner Rechtsabteilung, um gegen mögliche Datenverluste oder Datenschutzprobleme gewappnet zu sein.

1. Google Translate

Es gibt kaum jemanden, der noch nicht von Google Translate gehört hat. Die Integration in fast alle Google-Produkte ermöglicht es, hochwertige Ergebnisse zu erzielen – nicht nur für die gängigsten Sprachpaare, sondern auch für weniger verbreitete Sprachen.

Google Translate wurde 2006 eingeführt, hat aber erst 2016 richtig Fahrt aufgenommen, als Google einen großen Sprung machte und von einem statistischen, phrasenbasierten System zu einem neuronalen maschinellen Übersetzungssystem wechselte. Das markierte die Geburtsstunde der Google Neural Machine Translation (GNMT), die eine erheblich verbesserte Übersetzungsqualität mit sich brachte.

Tatsächlich war es ein doppelter Fortschritt. Der erste Teil bestand darin, das statistische Paradigma zu verlassen, das noch an der wortwörtlichen Übersetzung festhielt und keinen Kontext berücksichtigte. Rekurrente neuronale Netzwerke oder RNNs (eine spezifische Form von neuronalen Netzwerken, die verwendet werden, um Sätze zu kodieren und zu dekodieren) haben ihre Fähigkeit, den Kontext zu verstehen, erheblich verbessert, was zu deutlich flüssigeren Übersetzungen führte.

Obwohl andere Übersetzungsprozesse bereits künstliche neuronale Netzwerke einsetzten, lag die wirkliche Innovation in der Einführung des sogenannten Aufmerksamkeitsmechanismus (Attention Mechanism) oder Transformers.

Dieser Ansatz ermöglicht es dem System, lange Sätze zu übersetzen, ohne den Kontext und die Qualität zu opfern. Im Gegensatz zu RNNs, die Informationen aus jedem Teil eines Satzes sammeln und rechenintensiv sein können, kann eine Attention-Schicht sich auf die wichtigsten Aspekte des Ausgangstextes konzentrieren, unabhängig von der Satzlänge.

Mit Unterstützung für über 100 Sprachen und einer benutzerfreundlichen Oberfläche ist es Google Translate ein vielseitiges Tool für grundlegende Übersetzungsbedürfnisse. Allerdings kann es bei langen oder komplexen Inhalten Probleme haben, die kontextuelle Genauigkeit zu wahren, und es fehlen erweiterte Anpassungsoptionen für spezifische Fachbereiche.

Googles leistungsstarke Cloud-API bietet zusätzliche Funktionen, wie das Importieren und Exportieren von Übersetzungen in CAT-Tools. In den kostenpflichtigen Versionen sind mehr Zeichen und Funktionen verfügbar, die Funktionen wie das Erstellen benutzerdefinierter Übersetzungsmodelle mit Google AutoML bieten, sodass du Googles Engine mit eigenen zweisprachigen Daten trainieren kannst.

Allerdings ist die kostenlose Version auf grundlegende Funktionen beschränkt, was sie weniger geeignet für hochriskante oder nuancierte Business-Anwendungen macht, Und bei einem offenen System wie diesem ist es immer ratsam, die allgemeine Sicherheit zu berücksichtigen, insbesondere wenn sensible oder vertrauliche Unternehmensinformationen übersetzt werden müssen.

2. DeepL

DeepL wurde im Jahr 2017 gestartet – ursprünglich um Linguee, eine Datenbank für Humanübersetzungen, weiterzuentwickeln. Die Ingenieure des in Deutschland ansässigen Unternehmens wendeten die neueste Deep-Learning-Technik an (daher der Name des Unternehmens), um die damals modernste maschinelle Übersetzungssoftware zu entwickeln, indem sie die Modelle mit den Daten von Linguee trainierten.

DeepL hat den Ruf, qualitativ hochwertige Übersetzungen zu liefern, besonders in bestimmten Sprachpaaren. Es werden Anpassungsmöglichkeiten wie Terminologievorlieben und Tonanpassungen geboten, die die Benutzerfreundlichkeit erhöhen. Die Ergebnisse ähneln sehr denen von Google Translate.

DeepL Translator bietet ein kostenloses Tool zur maschinellen Übersetzung für die Integration in das Windows/iOS-Ökosystem. Die Sprachauswahl ist geringer als bei einigen Wettbewerbern, mit insgesamt 36 Sprachen (Stand 2025), indem du zweimal CTRL+C drückst oder ganze Word- und PowerPoint-Dokumente per Drag-and-Drop übersetzt.

Sowohl in der Weboberfläche als auch in der eigenständigen App lassen sich Übersetzungen anpassen, indem für ausgewählte Sprachpaare die Terminologie erzwungen wird. Bereits in der Gratisversion kannst du für bestimmte Sprachpaare entscheiden, spezifische (unternehmensspezifische) Terminologie in deiner Übersetzung zu verwenden, indem du einfach einen Schalter umlegst. Auf diese Weise geht DeepL eine der zuvor erwähnten Schwächen der maschinellen Übersetzung an – die Genauigkeit.

In der kostenpflichtigen Version DeepL Pro steht eine umfangreichere, unbegrenzte Terminologiefunktion zur Verfügung, zusammen mit anderen Einstellungen, wie der Möglichkeit, den Zieltext formeller oder informeller zu gestalten – ein Aspekt, der den Tonfall in Sprachen wie Deutsch oder Italienisch erheblich beeinflussen kann. Obwohl die Pro-Version auch wertvolle Funktionen wie Datenverschlüsselung, eine CAT-Tool-Integration und umfangreichere Terminologieoptionen bietet, fehlt die Fähigkeit, benutzerdefinierte Modelle mit firmeneigenen Daten zu trainieren – eine Einschränkung für Organisationen mit spezifischen Bedürfnissen.

Trotz seiner Stärken fehlt DeepL ein Translation Memory, sodass jeder zusätzliche Content als neue Datei behandelt wird, was zu Problemen führen kann, wenn du große Mengen an Content übersetzen musst. DeepL verlässt sich auch auf eine einzige maschinelle Übersetzungsengine, sodass die Antworten möglicherweise begrenzt sind und es Schwierigkeiten haben kann, die Qualität anderer Tools zu erreichen, insbesondere in weniger häufig genutzten Sprachen.

3. SYSTRAN Translate

SYSTRAN, ein Pionier in der maschinellen Übersetzung seit 1968, bietet robuste Lösungen, die auf reiner neuronaler maschineller Übersetzung (PNMT) basieren.

Mit dem kostenlosen maschinellen Übersetzungstool SYSTRAN translate kannst du Texte „unterwegs“ in über 140 Sprachkombinationen übersetzen und dabei auf die Kraft der Open-Source-Community vertrauen. „Open Source“ bedeutet Freiheit mit dem Quellcode, was mehr kreative Freiheit und technologische Agilität ermöglicht. Es bietet dir eine flexible und innovative Plattform. Allerdings wirken die Benutzeroberfläche und die Anpassungsoptionen im Vergleich zu neueren Tools veraltet.

Unter den großen Namen im Bereich der MT ist SYSTRAN der einzige, der sein Wissen teilt und von der Zusammenarbeit mit OpenNMT, einem Open-Source-Ökosystem für neuronale maschinelle Übersetzung und neuronales Sequenzlernen, profitiert. Diese Engine, gegründet von SYSTRAN im Dezember 2016, wurde zusammen mit Harvard NLP bereits erfolgreich in vielen Forschungs- und Firmenanwendungen eingesetzt.

Zahlende Abonnenten können von erweiterten Funktionen wie benutzerdefiniertem Modelltraining profitieren. Allerdings könnte für optimale Ergebnisse bei SYSTRAN ein besseres Setup und mehr Know-how erforderlich sein. Es glänzt bei technischem oder strukturiertem Content, kann aber bei kreativen oder kontextuell nuancierten Übersetzungen weniger effektiv sein.

SYSTRAN ist außerdem eines der wenigen Unternehmen, die nicht nur über NMT für jeden Aspekt des Übersetzungszyklus sprechen, sondern dies auch tatsächlich umsetzen. Es definiert sein eigenes Modell als hybride Übersetzung, die regelbasierte und statistische maschinelle Übersetzung kombiniert, um Folgendes zu garantieren:

• Vorhersehbare und einheitliche Übersetzungen
• Einhaltung der unternehmensspezifischen Terminologie
• Benutzbarkeit außerhalb des Fachgebiets
• Hochleistung
• Lernen aus bestehenden ein- und mehrsprachigen Korpora, mit minimalen Anpassungskosten usw.

4. Microsoft Translator

Microsoft Translator unterstützt 90 Sprachen und fügt sich nahtlos in Microsofts Ökosystem ein, was es für Organisationen, die bereits Office, Teams oder LinkedIn nutzen, praktisch macht. Es basiert auf der neuesten Technologie neuronaler Netzwerke mit einem aufmerksamkeitsbasierten Modell.

Microsoft hat Translator bereits 2009 offiziell auf den Markt gebracht, aber erst in den letzten Jahren konnte das Produkt an Bedeutung gewinnen und wurde regelmäßig aktualisiert. Heute ist es auch als eigenständige mobile App für iPhones und Android-Geräte verfügbar.

Ein interessantes Feature der kostenlosen Version von Microsoft Translator ist die Übersetzung von häufig verwendeten Ausdrücken, die im Alltag relevant sind. Mit nur einem Klick lassen sich alltägliche Fragen und Aussagen für Gespräche blitzschnell übersetzen. Die App unterstützt auch die Übersetzung von Straßenschildern durch Bilderkennung.

Für diejenigen, die Microsofts Übersetzungstechnologie über ein kostenpflichtiges Abonnement in ihre Übersetzungsabläufe integrieren möchten, sind die Angebote umfangreich. Neben der „Standard“-Textübersetzung können mit Azure Cognitive Services Translator ganze Dokumente übersetzt, eine REST-API genutzt und KI-Container verwendet werden. Am wichtigsten ist, dass es die Anpassung der maschinellen Übersetzung ermöglicht.

Nach Angaben von Microsoft ist es möglich, ab etwa 10.000 zweisprachig übersetzten Sätzen (Eingabe und Ausgabe) die Übersetzungsmodelle besser an deine Bedürfnisse anzupassen.

Obwohl die Integrationsfähigkeiten und Anpassungsoptionen überzeugen, kann die Übersetzungsqualität nicht immer mit spezialisierten Tools wie DeepL oder Phrase Portal für bestimmte Sprachpaare mithalten. Außerdem könnte die Bindung an das Microsoft-Ökosystem für Unternehmen, die nicht mit Microsoft-Workflows arbeiten, weniger attraktiv sein. Es eignet sich am besten für allgemeine Anwendungsfälle, ist aber weniger ideal für Nischen- oder hochspezialisierte Inhalte.

5. Amazon Translate

Amazon Translate, ein weiteres Online-MT-System von einem Big-Tech-Unternehmen, ist noch relativ neu auf dem Mearkt, da es erst 2017 gestartet wurde. Doch inzwischen liefert es robuste Übersetzungsfähigkeiten durch AWS. Angesichts der Unterstützung durch das Mutterunternehmen überrascht es nicht, dass Amazon Translate in der kurzen Zeit seit seiner Veröffentlichung bemerkenswerte Fortschritte gemacht hat. Wer nach einer kostenlosen Lösung sucht, dürfte jedoch enttäuscht werden: Um Amazons maschinelle Übersetzung zu nutzen, wird ein AWS-Konto benötigt.

Mit einem AWS-Konto gibt es zwei Millionen kostenlose Zeichen pro Monat – und die Bandbreite der von diesem NMT-System angebotenen Funktionen ist riesig:

• Individualisierung (Terminologie und parallele Daten)
• Kodierungsterminologie
• Batch-Übersetzung (Amazon S3) u.a.

Die Unterstützung für individuelle Anpassungen und parallele Daten ist zwar wertvoll, doch die Abhängigkeit von einem AWS-Konto und die Preisstruktur könnten für kleinere Organisationen eine Hürde sein.

Das Tool eignet sich vor allem für Projekte mit hohem Volumen in Unternehmen; allerdings könnten zusätzliche Investitionen in Fachwissen nötig sein, um sein Potenzial voll zu nutzen. Die Qualität kann bei weniger gängigen Sprachpaaren und domänenspezifischen Übersetzungen im Vergleich zu anderen führenden MT-Lösungen variieren.

6. Phrase Portal

Natürlich wäre es ein Fehler, hier nicht eine unserer eigenen Lösungen hervorzuheben.

Phrase Portal ist darauf ausgelegt, sich in verschiedene MT-Engines – einschließlich DeepL, Google und LLM-basierte Modelle – zu integrieren. Dabei wird automatisch die am besten geeignete Engine ausgewählt, basierend auf Sprachpaar und Fachbereich. Das macht Phras Portal zu einer flexiblen Option für eine Vielzahl von Übersetzungsanforderungen.

Die Benutzeroberfläche des Phrase Portals ist benutzerfreundlich und auch für Nicht-Spezialisten leicht zugänglich, was es Mitarbeitenden aus verschiedenen Bereichen – wie zum Beispiel Marketing, Personalwesen oder Rechtsabteilungen – ermöglicht, Content zu übersetzen, ohne auf Lokalisierungsteams angewiesen zu sein.

Dank der Integration mit Translation Memorys, Glossaren und individuellen MT-Profilen können die Bedürfnisse jeder Abteilung mit maßgeschneiderten Übersetzungen oder sogar personalisierten Portalen erfüllt werden, während die Markenkonsistenz und bevorzugte Terminologie für jede Abteilung in mehreren Sprachen gewahrt bleibt.

Beim Thema Sicherheit setzt das Phrase Portal auf Maßnahmen in Unternehmensqualität, einschließlich Datenschutz und kontrolliertem Benutzerzugriff – was für Organisationen, die mit sensiblen Informationen umgehen und die Risiken offener, öffentlicher MT-Tools vermeiden möchten, ein entscheidender Vorteil sein kann. Die Plattform kann eine Vielzahl von Dateitypen verarbeiten, sodass sich alltägliche Dokumente schnell und sicher übersetzen lassen.

Phrase Portal bietet ein umfangreiches Ökosystem und fortschrittlichste Steuerungsmöglichkeiten, die mehrsprachige Workflows im großen Stil optimieren können – insbesondere im Vergleich zu einfacheren, budgetfreundlicheren Tools. Letztendlich hängt die Eignung von der Komplexität der Bedürfnisse deiner Organisation und dem Wert ab, der auf Enterprise-Sicherheit und Individualisierung gelegt wird.

Was ist mit ChatGPT?

OpenAIs ChatGPT sollte nicht unerwähnt bleiben, wenn es um die besten Lösungen für maschinelle Übersetzung geht – insbesondere angesichts der jüngsten Aufmerksamkeit, die generative KI auf sich gezogen hat.

Tatsächlich erreichen GPT-4o und andere, auf großen Sprachmodellen basierende Lösungen (wie Claude 3 Opus, PaLM2 Text Unicorn oder Googles eigenes Gemini Pro 1.5) eine vergleichbare Leistung wie MT-Lösungen. In einigen Kombinationen von Fachbereich und Sprachpaar kann die maschinelle Übersetzung (MT) möglicherweise sogar übertroffen werden. Inzwischen haben sich LLM-basierte Übersetzungen schnell als Teil der Sprachdienstleistungen etabliert.

Wie in den zuvor genannten Fällen haben GPT-ähnliche Anwendungen ihre Vor- und Nachteile, die du sorgfältig abwägen solltest, wenn du automatisierte Übersetzungslösungen in Betracht ziehst:

• LLM-basierte automatisierte Übersetzung ist günstiger als traditionelle MT
• LLM-basierte automatisierte Übersetzung ist erheblich langsamer als traditionelle maschinelle Übersetzung, was sie weniger geeignet macht für Szenarien, in denen Echtzeit-Übersetzungsfähigkeiten benötigt werden
• Wie bei der maschinellen Übersetzung bieten LLMs Potenzial für Individualisierung, durch Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder Prompt Engineering

Das richtige maschinelle Übersetzungstool für deine Bedürfnisse

Diese Übersicht zeigt: Obwohl fast alle Entwickler von maschineller Übersetzung zu NMT übergegangen sind, hat jeder dieser Anbieter seinen eigenen Weg eingeschlagen.

Einerseits besteht die Strategie darin, ein breiteres Publikum mit einem komplett kostenlosen, benutzerfreundlichen Tool zu erreichen. Andererseits bieten einige Anbieter mehr Anpassungsoptionen, die darauf abzielen, das Tool auf spezifische Bedürfnisse zuzuschneiden.

Es ist klar, dass jeder Anbieter seine Stärken und Schwächen hat und es keine beste maschinelle Übersetzung oder eine Lösung gibt, die für alle passt.

Auf diese Weise findest du die passende Kombination von MT-Engines, um deine spezifischen Übersetzungsbedürfnisse zu erfüllen. Allerdings kannst du das volle Potenzial der maschinellen Übersetzung nur dann ausschöpfen, wenn alle Tools an einem Ort zugänglich und nutzbar sind. Dank eines cloudbasierten Translation Management Systems (TMS) ist dies jetzt in greifbarer Nähe.

Mit der Phrase Localization Platform holst du das Beste aus der maschinellen Übersetzungssoftware heraus.

Wenn Unternehmen maschinelle Übersetzung in großem Maßstab verwenden müssen, brauchen sie Technologie, die ihnen das Beste aus beiden Welten bieten kann: Effizienz und Qualität.

Vollständig in Phrase TMS eingebettet, ermöglichen dir die erweiterten MT-Management-Funktionen von Phrase Language AI Folgendes:

• Sofort mit der Übersetzung starten, ohne Entwicklerzeit oder -aufwand, indem vollständig verwaltete MT-Engines von führenden Anbietern wie Google, Amazon, DeepL oder Microsoft genutzt werden.
• Manuell können über 30 unterstützte generische und individuelle Engines hinzugefügt werden, falls eine bestimmte MT-Engine bevorzugt wird.
• Hochwertige maschinelle Übersetzungen für alle Mitarbeitenden zugänglich machen: Mit der leistungsstarken Phrase Language AI API lässt sich der Wert der maschinellen Übersetzung skalieren, indem unternehmensweit sicherer, firmenfreigegebener Zugriff auf maschinelle Übersetzungen ermöglicht wird.
• Unbegrenzte maschinelle Übersetzung für Post-Editing-Workflows nutzen, damit Linguisten effizienter arbeiten können.
• Mit der besten Engine arbeiten – automatisch ausgewählt, basierend auf dem Sprachpaar und Inhaltstyp.
• Inhalte, die nicht maschinell übersetzt werden sollten, automatisch herausfiltern.
• Qualitätstests, rechtliche und sicherheitstechnische Bewertungen, Einrichtung und Zahlung von Maschinenübersetzungs-Engines werden an spezialisierte Experten für maschinelle Übersetzung im Phrase-Team delegiert.
• Durch den Einsatz von Übersetzungsspeichern kann die Übersetzungsqualität um bis zu 50% mit Phrase NextMT – der ersten TMS-fähigen Maschinenübersetzungs-Engine – erhöht werden.
• Es wird sichergestellt, dass die MT-Engines die bevorzugte Terminologie mit der richtigen morphologischen Flexion verwenden – was den Aufwand für das Post-Editing reduziert.
• Formatierung und Platzhalter-Tags werden automatisch vom Quell- zum Zielinhalt übernommen.
• Für jedes maschinell übersetzte Segment wird basierend auf früheren Leistungsdaten eine Kennzahl erstellt, um nur dort nachzubearbeiten, wo es nötig ist.
• Bis zu 55% Kosteneinsparungen mit MTPE im Vergleich zur Humanübersetzung erzielen.

Mit dem Phrase Portal die Möglichkeiten erweitern

Wenn du eine Organisation bist, die Teams ohne Lokalisierungskompetenz stärken möchte und dabei Sicherheit und Konsistenz wahren will, bietet das Phrase Portal einen benutzerfreundlichen Self-Service-Ansatz für Übersetzungsanfragen. Nahtlos in die umfassendere Phrase Localization Platform integriert, kannst du auf dieselben zentralisierten Übersetzungsressourcen zugreifen – von Translation Memorys bis hin zu bevorzugten MT-Engines –, ohne Kompromisse bei Compliance oder Genauigkeit einzugehen.

Dieser ausgewogene Ansatz stellt sicher, dass alle im Unternehmen zur mehrsprachigen Content-Erstellung beitragen können, während das eigentliche Lokalisierungsteam die Kontrolle über Qualität und Terminologiestandards behält.

Entdecke fortschrittliche Funktionen für das Management der maschinellen Übersetzung

Indem du Phrase TMS, Language AI und Portal integrierst, kannst du deine Fähigkeiten in der maschinellen Übersetzung auf das nächste Level bringen.

Dieser ganzheitliche Ansatz optimiert nicht nur deinen gesamten Lokalisierungs-Workflow, sondern maximiert auch deine Rendite, indem er schnellere, qualitativ hochwertigere Übersetzungen liefert, die auf die Bedürfnisse deiner Marke zugeschnitten sind.

Entdecke das volle Potenzial moderner MT-Software und beschleunige dein globales Wachstum mit einer Lösung auf Unternehmensniveau.

Warum maschinelle Übersetzungssoftware?

Mit der Einführung moderner maschineller Übersetzungssoftware, die auf neuronalen Lernverfahren basiert, ist die maschinelle Übersetzung zu einem unverzichtbaren Bestandteil von Business-Übersetzungen geworden.

Schauen wir uns die 3 Hauptvorteile maschineller Übersetzungssoftware genauer an:

• Höhere Geschwindigkeit und größeres Volumen
• Erweiterte Barrierefreiheit
• Geringere Kosten

Höhere Geschwindigkeit und größeres Volumen

Mit fortlaufenden Verbesserungen bei den Algorithmen für maschinelles Lernen und der Hardware wird maschinelle Übersetzungssoftware noch schneller und effizienter. Nicht nur können Millionen von Wörtern nahezu sofort übersetzt werden, sondern die Übersetzungen verbessern sich auch kontinuierlich, während mehr Inhalte übersetzt werden.

Bei Projekten mit hohem Volumen bewältigt die MT-Software nicht nur das Volumen schnell, sondern kann auch mit anderen Softwareplattformen wie Content- oder Übersetzungsmanagementsystemen zusammenarbeiten, um den Inhalt zu organisieren. Das hilft, die Struktur und Bedeutung von Inhalten beim Übersetzen in mehrere Sprachen zu bewahren.

Erweiterte Barrierefreiheit

Die meisten Anwendungen für maschinelle Übersetzung unterstützen bis zu 100 Sprachen – und einige sogar noch mehr. Das bedeutet, dass Übersetzungen gleichzeitig an mehrere Zielmärkte geliefert werden können, wodurch eine Win-Win-Situation für Unternehmen und Kunden entsteht.

Durch den Abbau von Sprachbarrieren und die Verbesserung des Kundenerlebnisses hat die maschinelle Übersetzung Inhalte, Produkte und Dienstleistungen für potenzielle Käufer weltweit zugänglicher gemacht. Durch diese erweiterte Reichweite können Unternehmen ihren Marktanteil vergrößern und ihre Gewinne steigern.

Geringere Kosten

Die Kombination aus hoher Durchsatzgeschwindigkeit und der Möglichkeit, aus bestehenden Sprachpaaren zu wählen, die Dutzende von Kombinationen abdecken, bedeutet, dass maschinelle Übersetzungssoftware Übersetzungskosten senken kann, selbst wenn Humanübersetzer auch weiterhin Post-Editing durchführen.

Einfach gesagt, startet die MT-Software den Übersetzungsprozess mit der ersten Ausgabe – dann kommen menschliche Übersetzende ins Spiel, um die Übersetzungen zu verfeinern und sicherzustellen, dass sie die Bedeutung des Originalinhalts erfassen und für die Zielgruppe in einer bestimmten Region anpassen.

Um das Ganze noch weiter zu optimieren, können automatisierte Systeme zur Bewertung der Übersetzungsqualität – wie Phrase QPS – wertvoll sein. Diese Systeme bewerten die Qualität von Übersetzungen auf einer standardisierten Skala und bieten umsetzbare Einblicke in die Leistung der Inhalte. Damit können Linguisten effizient Probleme identifizieren und ihre Bemühungen dort bündeln, wo sie am dringendsten benötigt werden, was die Gesamtproduktivität steigert.

Auch ermöglicht die automatisierte Qualitätsbewertung intelligentere Workflows. Es ist möglich, Inhalte automatisch nach ihrem Qualitätsniveau zu kategorisieren, sodass nur hochwertige Übersetzungen weiterverarbeitet werden, während Segmente, die noch Feinschliff brauchen, zum Post-Editing weitergeleitet werden. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Effizienz, sondern gewährleistet auch Konsistenz und Übereinstimmung