KI kann enorme Kosten sparen in Textproduktion, Customer Service und auch in der Übersetzung. Damit diese Effizienzversprechen Realität werden können, muss die KI nicht nur das Unternehmen kennen, sondern auch das Fachgebiet präzise verstehen und den richtigen Sprachgebrauch beherrschen. Andernfalls holen Fehler und Missverständnisse die erhofften Zeitersparnisse schnell wieder ein. Entscheidend sind daher die Daten, mit denen KI-Systeme und Chatbots trainiert werden – sie müssen sauber, strukturiert und korrekt sein, um erfolgreiche Ergebnisse zu liefern. Wer nachhaltig von der Produktivitätssteigerung durch KI profitieren möchte, braucht also eine solide, bereinigte Datengrundlage als unabdingbare Voraussetzung.

Sprachdaten sind für Unternehmen mit hohem Übersetzungsaufkommen Gold wert. Jahrelang wurden Translation Memorys befüllt und Terminologiedatenbanken aufgebaut – immer mit dem Ziel, Übersetzungskosten zu senken, Konsistenz zu gewährleisten und Zeit zu sparen. Doch was als strategische Investition begann, hat sich in vielen Unternehmen zu einem unüberschaubaren Datenberg entwickelt. Das Horten von Sprachdaten führt zunehmend zum Gegenteil des ursprünglich Beabsichtigten: steigende Kosten, ineffiziente Prozesse und sogar Qualitätseinbußen bei Übersetzungen. Es wird also dringend Zeit für einen digitalen Frühjahrsputz.