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Das Terminologiemanagement der BMW Group hat sich über Jahrzehnte zu einem Garanten für Qualität in den integrierten Sprachprozessen entwickelt. Ein auf die Nutzung durch menschliche Bearbeiter ausgerichteter Datenbestand fungiert als unverzichtbare Ressource für Autoren, Lektoren, Übersetzer und Post-Editoren und ist durch Tools und Prozesse voll in die Arbeitsabläufe integriert.
Der Durchbruch von KI auch in Sprachverarbeitungsprozessen macht Terminologie nicht überflüssig, sondern verlangt vielmehr nach deren gezieltem Use-Case-bezogenem Einsatz. Dabei ist die Übersetzung nur einer von vielen Use Cases.
Dem klassischen Terminologiemanagement steht ein Transformationsprozess bevor, der eine Analyse, Bereinigung und strategische Neuformation des Datenbestands umfasst und idealerweise selbst KI-gestützt erfolgt.
Anhand von zwei Fallbeispielen werden mögliche Vorgehensweisen zur KI-gestützten anwendungsfallspezifischen Aufbereitung eines großen, historisch gewachsenen Datenbestands und dessen Einbeziehung in KI-Anwendungen auch außerhalb des Übersetzungsmanagements vorgestellt.
Takeaways
Einblick in mögliche Maßnahmen zur Befähigung eines historisch gewachsenen Terminologiebestands für dessen Verwendung in KI-Anwendungen.
Prior knowledge
Praktische Erfahrungen mit Terminologiemanagement