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Benennungsentscheidungen nach Lehrbuch sind zeitintensiv, komplex – und werden im Alltag daher oft pragmatisch und wenig systematisch getroffen. Doch lässt sich die Benennungsauswahl auch effizient und fundiert gestalten? Die Antwort lautet: ja – mit KI.
Das Industrieunternehmen SEW-EURODRIVE hat eine Anwendung auf Basis von GPT-4o-mini entwickelt, die Benennungen automatisiert nach Kriterien wie Gebräuchlichkeit und Normenkonformität gemäß Drewer & Schmitz (2017) bewertet. In diesem Vortrag zeigt das Terminologieteam, wie die KI-Anwendung entstanden ist, iterativ verbessert wurde und wie sie heute im Terminologie-Alltag unterstützt. Der Beitrag beleuchtet Potenziale und Grenzen der KI-gestützten Terminologiearbeit – und erklärt, warum menschliche Terminologen trotz aller Automatisierung als Kontrollinstanz unverzichtbar bleiben.
Takeaways
Die Teilnehmenden erfahren, nach welchen Kriterien Benennungen systematisch bewertet werden können – und wie dieser Prozess durch den gezielten Einsatz von KI effizient teilautomatisiert werden kann.
Prior knowledge
Es sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich. Grundkenntnisse in Terminologiearbeit und Künstlicher Intelligenz sind jedoch von Vorteil.