16.04.2025

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.

KI-Systeme und insbesondere Chatbots benötigen umfassende Sprachdaten als Fundament für ihre erfolgreiche Anwendung. Ohne hochwertige Daten bleiben selbst die fortschrittlichsten Modelle weit hinter ihrem Potenzial zurück. Richtig implementiert und angewendet zeigen sich die Vorzüge in der Praxis deutlich: Unternehmen, die ihre KI-Systeme mit gut aufbereiteten Daten trainieren oder diese im RAG-Ansatz (Retrieval Augmented Generation) mitgeben, profitieren von präziseren Ergebnissen, weniger Nachkorrekturen und deutlich effizienterem Ressourceneinsatz. Die folgenden Beispiele verdeutlichen, wie bereinigte und strukturierte Sprachdaten KI-Anwendungen konkret verbessern und welche Mehrwerte sie für Ihr Unternehmen schaffen können.

Branchenspezifische Fachterminologie korrekt erkennen und anwenden: Stellen Sie sich vor, ein KI-Tool soll in der Medizintechnik eine Prozedur übersetzen und entdeckt den Begriff „haemophilia“. Ohne spezialisierte Sprachdaten könnte es diesen Begriff allgemeinsprachlich als „Gerinnungsstörung“ übersetzen. Mit korrekten medizinischen Fachtermini im Datensatz erkennt der Bot nicht nur den Begriff, sondern weiß auch, dass der Fachbegriff Hämophilie hier passender ist und kann die folgenden Informationen passend übersetzen.

Kontextbezogene Antworten für konkrete Anliegen generieren: Ein Kunde eines Produktes fragt: „Wie aktiviere ich den Energiesparmodus?“ Ohne kontextuelle Daten gibt ein Chatbot eine generische Antwort, also zum Beispiel eine Anleitung zur Aktivierung anhand von Schaltflächen, die in dem konkreten Produkt aber vielleicht nicht vorkommen. Dank der Daten aus Produkthandbüchern kann die KI mit einer präzisen, zum Produkt passenden Anleitung antworten – und das selbstverständlich auch in mehreren Sprachen.

Mehrsprachige Unterstützung anbieten, die kulturelle Besonderheiten berücksichtigt: Mehrere Handbücher sollen parallel in verschiedenen Sprachen erstellt werden. Dabei verwendet das deutsche System den Begriff „Inbetriebnahme“, während die direkte maschinelle Übersetzung ins Englische „taking into operation“ vorschlagen würde – ein Begriff, der für englische Muttersprachler:innen unnatürlich klingt. Die Fachübersetzer:innen haben deswegen bisher den Begriff „commissioning“ genutzt und auch im Translation Memory hinterlegt. Die KI kann nun auf diese Daten zugreifen und die Dokumente in jeder Zielsprache optimiert verfassen.

Konsistente Kommunikation über verschiedene Kanäle hinweg sicherstellen: Ein Unternehmen bezeichnet sein Hauptprodukt in Marketingmaterialien als „SmartSolution“, während es in der Technischen Dokumentation als „SS-2000“ bezeichnet wird. Ohne einheitliche Sprachdaten würden KI-gestützte Übersetzungssysteme die unterschiedlichen Benennungen einander nicht korrekt zuordnen. Dokumente würden entsprechend nicht gefunden oder Fragen vom Chatbot nicht korrekt beantwortet, da keine Verbindung zwischen diesen Termini hergestellt werden kann. Mit sauberen Terminologiedaten – in diesem Fall einer Synonymzuordnung der beiden Produktbezeichnungen – generiert die KI über alle Materialien hinweg konsistente und passende Inhalte. Die E-Mail für potenzielle Neukund:innen enthält dann den Marketingnamen, die Technische Dokumentation den Fachterminus, bei Fragen an den Chatbot werden alle betroffenen Materialien einbezogen. Dies stärkt die Markenidentität und verhindert Missverständnisse.

Ein Schlüssel, um diese gesteigerten Möglichkeiten mithilfe unternehmenseigener Daten zu erschließen, sind Translation Memorys (TMs) und Terminologiedatenbanken. Diese werden über Jahre in Übersetzungsprozessen aufgebaut und enthalten genau die wertvollen Informationen, die KI und Chatbots brauchen – und das mehrsprachig. Sie repräsentieren nicht nur die Unternehmenssprache, sondern auch das akkumulierte Fachwissen, das für präzise und hilfreiche KI-Interaktionen unerlässlich ist.

Nur weil ein Unternehmen eine große Menge an Sprachdaten besitzt, bedeutet das noch lange nicht, dass diese auch erfolgreich für KI-Anwendungen genutzt werden können. Terminologiedatenbanken und Translation Memorys wachsen kontinuierlich mit jedem Übersetzungsprojekt, müssen aber auch regelmäßig bereinigt und aktualisiert werden. Dies bleibt in der Praxis oft auf der Strecke. Deshalb enthalten über Jahre angesammelte Sprachdaten in TMs und Terminologiedatenbanken häufig:

• Veraltete Termini und Produktbezeichnungen
• Inkonsistente Übersetzungen identischer Segmente
• Fehlerhafte Segmentierungen oder Fragmente
• Widersprüchliche Definitionen und Anwendungshinweise
• Doppelte Einträge mit unterschiedlichen Informationen

Für KI-Systeme bedeutet dies ein Training mit widersprüchlichen, uneindeutigen oder irrelevanten Daten, was die Qualität der Ausgabe erheblich beeinträchtigen kann. Bei token-basierten Abrechnungsmodellen vieler KI-Anwendungen entstehen zudem unnötige Kosten durch die Verarbeitung redundanter oder fehlerhafter Daten.

Um Sprachdaten wirklich nutzbar für KI und Chatbots zu machen, ist neben der Nutzung von TMs und Terminologiedatenbanken auch ein systematischer Ansatz zur Datenbereinigung und -aufbereitung erforderlich. Die folgenden Schritte haben sich in der Praxis als besonders effektiv erwiesen:

Der erste Schritt besteht darin, vorhandene Sprachdaten systematisch zu analysieren. Dabei sollten folgende Aspekte betrachtet werden:

• Umfang und Struktur bestehender Translation Memorys und Terminologiedatenbanken
• Dubletten und widersprüchliche Einträge
• Anteil veralteter oder nicht mehr relevanter Inhalte
• Konsistenz über verschiedene Sprachen und Dokumenttypen hinweg

Eine detaillierte Analyse liefert nicht nur ein klares Bild des Bereinigungsbedarfs, sondern ermöglicht auch eine realistische Einschätzung des damit verbundenen Aufwands. Moderne Tools wie oneCleanup geben dabei Hilfestellung durch ihre automatisierte Analysefähigkeiten.

Nach der Analyse folgt die eigentliche Bereinigung. Diese umfasst typischerweise:

• Entfernen oder Zusammenführen doppelter Einträge
• Aktualisieren veralteter Terminologie
• Vereinheitlichen inkonsistenter Übersetzungen und Termini
• Ergänzen fehlender Informationen, insbesondere bei Schlüsselbegriffen
• Korrektur fehlerhafter Segmentierungen

Dieser Prozess sollte idealerweise durch eine Kombination aus automatisierten Tools und menschlicher Expertise erfolgen, um sowohl Effizienz als auch Qualität zu gewährleisten.

Bereinigte Sprachdaten müssen anschließend so aufbereitet werden, dass sie optimal für KI-Trainingsprozesse geeignet sind:

• Kategorisierung nach Themengebieten oder Produktlinien
• Kennzeichnung nach Aktualität und Relevanz
• Erstellung spezifischer Glossare für bestimmte Anwendungsbereiche
• Definition klarer Hierarchien bei konkurrierenden Terminologieinformationen

Für die maschinelle Übersetzung zeigt sich beispielsweise, dass nicht alle Terminologieeinträge gleichermaßen relevant sind. Durch eine intelligente Priorisierung lässt sich verhindern, dass die KI-Anwendung durch zu viele Vorgaben in ihrer Leistungsfähigkeit eingeschränkt wird.

Die Pflege von Sprachdaten ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Besonders für KI-Anwendungen, die regelmäßig mit neuen Daten trainiert werden, ist eine fortlaufende Qualitätssicherung unverzichtbar:

• Implementierung klarer Prozesse für die Aufnahme neuer Sprachdaten
• Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung von Schlüsselbegriffen
• Feedback-Schleifen zwischen KI-Nutzung und Sprachdatenpflege einrichten
• Automatisierte Qualitätschecks für neu hinzukommende Daten

Die systematische Bereinigung und strukturierte Aufbereitung von Sprachdaten mag zunächst wie ein zusätzlicher Aufwand erscheinen, doch die Investition zahlt sich in vielfältiger Weise aus. Unternehmen, die ihre Datenbestände gezielt pflegen, schaffen damit nicht nur die Grundlage für erfolgreiche KI-Implementierungen, sondern erzielen auch messbare Vorteile in der täglichen Anwendung:

1. Verbesserte KI-Performance: Chatbots und KI-Tools liefern präzisere, kontextbezogenere und hilfreichere Antworten.
2. Kosteneffizienz: Bei tokenbasierten KI-Modellen reduzieren bereinigte Daten die Verarbeitungskosten erheblich. Saubere TM-Daten führen außerdem zu teils deutlich geringeren Übersetzungskosten, auch bei der Humanübersetzung.
3. Konsistente Kommunikation: Die einheitliche Verwendung von Terminologie stärkt das Markenimage über alle Kommunikationskanäle hinweg.
4. Mehrsprachige Exzellenz: Qualitativ hochwertige Sprachdaten ermöglichen exzellente KI-Interaktionen in allen Unternehmenssprachen.
5. Skalierbarkeit: Mit einem soliden Fundament an bereinigten Sprachdaten lassen sich KI-Anwendungen leichter auf neue Themenbereiche, Sprachen oder Märkte ausweiten.

Die zunehmende Bedeutung von KI und Chatbots macht Sprachdaten zu einer strategischen Ressource, die weit über den ursprünglichen Übersetzungskontext hinausreicht. Unternehmen, die ihre vorhandenen Sprachdaten systematisch bereinigen, strukturieren und pflegen, schaffen damit die Grundlage für erfolgreiche KI-Implementierungen und einen gesicherten Wettbewerbsvorteil.

Möchten Sie das Potenzial Ihrer Sprachdaten für KI-Anwendungen voll ausschöpfen? Unsere Expert:innen analysieren Ihre Translation Memorys und Terminologiedatenbanken und entwerfen mit Ihnen eine maßgeschneiderte Strategie zur Datenbereinigung. Wir stehen Ihnen gerne für ein Beratungsgespräch zur Verfügung.