Wir stellen deine neue Assistentin vor: MT von TextShuttle

Ein Blick auf die aktuellen Branchennews bestätigt, was wir bereits wussten: Maschinelle Übersetzung (MT) ist und bleibt ein fester Bestandteil unserer Arbeit als Sprachprofis. Und während Post-Editing weiterhin unerlässlich ist, eröffnet uns die immer besser werdende Qualität maschineller Übersetzungen neue kreative und spannende Möglichkeiten. Mit der tatkräftigen Unterstützung unserer Partner*innen bei TextShuttle testen wir nun eine neue Herangehensweise.

Wer oder was ist TextShuttle?

TextShuttle ist ein Schweizer Unternehmen, das massgeschneiderte Lösungen mit neuronaler maschineller Übersetzung (NMT) bietet. Ihr seid es auch leid, den MT-Output ständig mit Glossaren und Styleguides von Kund*innen abzugleichen? Dann bietet TextShuttle Abhilfe: Die individuell anpassbare Engine integriert Translation Memorys, Termbanken und Styleguides von Kund*innen und passt sich bei Bedarf an regionale Sprachvarianten an. Eine deutsche Übersetzung manuell auf den Schweizer Markt zuzuschneiden, gehört damit der Vergangenheit an.

Bei Supertext haben wir das System von TextShuttle einem internen Evaluierungsprozess unterzogen und konnten es dadurch noch genauer an die Wünsche und Bedürfnisse unserer Kund*innen anpassen. Eigene Fallstudien von TextShuttle zeigen, dass sich damit in Zukunft Zeitersparnisse von mehr als 40 % erzielen lassen. Das System von TextShuttle überträgt die Daten in verschlüsselter Form und speichert die verarbeiteten Texte nicht. Somit sind die Bedenken bezüglich Datenschutz, wie sie bei anderen MT-Systemen aufkommen, hier kein Thema.

Was bedeutet das für dich?

Während wir weiterhin ganz normale Post-Editing-Aufträge für unsere Kund*innen ausführen, bietet uns die Investition in das System von TextShuttle die Möglichkeit, ganz neue und innovative Wege der Arbeit mit MT zu erforschen. In Zukunft werden wir also auch bei Aufträgen mit einfachen und Fachübersetzungen in Trados einen vorausgefüllten MT-Output anbieten. Ihr – also unsere Sprachexpert*innen – könnt dann individuell entscheiden, was ihr mit dem Output macht. Ob du gute Vorschläge in deinen Zieltext einarbeitest, die Terminologie als Referenz nimmst oder nochmal ganz bei Null beginnst, ist ganz dir überlassen.

Mit diesem neuen Ansatz ist die Übersetzung also immer noch deine eigene Arbeit, aber dir wird dabei etwas unter die Arme gegriffen. Genau wie das Translation Memory soll dir der MT-Output Referenzen und Inspiration für deine Arbeit liefern. Der Unterschied ist, dass der MT-Output bereits im jeweiligen Trados-Segment eingetragen ist und du nicht mehr danach suchen musst. Und das Wichtigste: Wir bezahlen diese Aufträge auch weiterhin mit den Standardhonoraren für einfache bzw. Fachübersetzungen. Auch der Korrekturschritt durch eine*n Lektor*in bleibt bestehen.

In den nächsten Wochen werden wir diesen Ansatz mit einigen ausgewählten Kund*innen testen. Wir hoffen, du freust sich genauso wie wir darauf, die Vorzüge der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine zu entdecken!

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