Zehn Sprachen in drei Tagen: Notizen aus der Praxis zur Lokalisierung eines KI-Übersetzungsprodukts

Zwischen einem Freitagmorgen und einem Sonntagabend Anfang Juli entwickelte sich Transept von einem rein englischsprachigen Produkt zu einem, das elf Sprachen beherrscht. Deutsch, Ukrainisch und Chinesisch gingen zuerst an den Start, dicht gefolgt von brasilianischem Portugiesisch; Französisch, Spanisch, Tschechisch, Italienisch und Polnisch kamen am nächsten Tag hinzu; Türkisch bildete am Sonntag den Abschluss.

Wir entwickeln ein KI-Übersetzungstool. Es bei einer rein englischen Version zu belassen, wäre das stille Eingeständnis gewesen, dass wir nicht an unser eigenes Produktversprechen glauben. Also haben wir die Lokalisierung so umgesetzt, wie wir es unseren Nutzern empfehlen: maschinelle Übersetzung für die Masse, menschliches Urteilsvermögen für die Entscheidungen und ein Gedächtnis für jede Entscheidung, damit sie nie zweimal getroffen werden muss.

Jede Sprache bedeutete rund 3.300 Strings in der App, weitere 3.000 auf der Marketing-Website und im Hilfe-Center, sechs rechtliche Seiten und jede E-Mail, die das Produkt verschickt. Dieser Beitrag enthält unsere Notizen aus der Praxis: Dinge, die uns überrascht haben, Fallen, in die wir getappt sind, und solche, die wir gerade noch rechtzeitig bemerkt haben. Ob Sie nun kurz davor stehen, ein Produkt zu lokalisieren, oder ob Sie hauptberuflich übersetzen und wissen wollen, wie Software-Lokalisierung „aus dem Inneren der Maschine“ aussieht – dieser Text ist für Sie.

Warum wir es nicht einfach durch Google Translate gejagt haben

Das ist die naheliegende erste Frage. Maschinelle Übersetzung ist günstig und sofort verfügbar; jede String-Tabelle der Welt lässt sich an einem Nachmittag durch eine API schleusen. Warum also nicht einfach so?

Weil wir genau das versucht haben – und das Scheitern im eigenen Produkt bemerkten, noch bevor es ein Nutzer tat. Bei unserem ersten Durchgang für die Marketing-Seiten behandelten wir diese so, wie es die meisten String-Pipelines tun: als eine Tabelle aus zusammenhanglosen Zellen, nach Größe gruppiert, jede Zeile blind übersetzt. Das Ergebnis war grammatikalisch korrekt, plausibel – und doch unterschwellig leblos. Eine Überschrift und die dazugehörige ergänzende Phrase wurden durch zwei verschiedene Aufrufe übersetzt, die nie voneinander erfahren hatten. Eine FAQ-Antwort kannte ihre Frage nicht. Zwei Spalten einer Vergleichstabelle drifteten auseinander, weil keine von der Existenz der anderen wusste. Währenddessen las sich die Benutzeroberfläche der App, bei der jeder String mit einem Kontext-Hinweis versehen war, in jeder Sprache spürbar besser. Dasselbe Modell, derselbe Tag, dieselbe Pipeline. Der Unterschied war der Kontext.

Das wurde zur Regel für alles: Das Modell sieht zusammenhängende Einheiten, niemals zusammengewürfelte Fragmente, und jeder String wird von einer Notiz begleitet, wo er erscheint und was der Nutzer gerade tut, wenn er ihn sieht. „Speichern-Button“ ist kein Kontext-Hinweis. „Allgemeine Beschriftung des Speichern-Buttons für jedes Formular; der Nutzer hat gerade einen Wert bearbeitet und bestätigt diesen nun“ – das ist einer. Er ist für einen Übersetzer geschrieben, der die App noch nie geöffnet hat, und dabei ist es völlig egal, ob dieser Übersetzer ein Mensch oder ein Modell ist: Ohne diesen Hinweis produzieren beide nur Müll, und mit ihm werden beide verblüffend gut.

Übersetzungsqualität hängt primär vom Kontext ab und erst sekundär vom Übersetzer. Jeder professionelle Übersetzer wird Ihnen das bestätigen. Wie sich herausstellt, gilt das genauso, wenn der Übersetzer eine Maschine ist. Das ist praktisch, denn einer Maschine mehr Kontext zu geben, skaliert besser, als sie ständig zu belehren.

Die Branchenbezeichnung für den Workflow, bei dem wir letztendlich gelandet sind, lautet MTPE, Machine Translation Post-Editing. Die Maschine übernimmt den ersten Durchgang für alles; Menschen prüfen dort nach, wo es auf Vertrauen ankommt. Doch MTPE funktioniert nur in einer ganz bestimmten Reihenfolge: Der Mensch entscheidet, die Maschine führt aus, der Mensch verifiziert. Die Entscheidungen stehen an erster Stelle. Was mich zum Deutschen führt.

du oder Sie: Das Register ist eine Produktentscheidung

Deutsch war unsere erste Sprache, und sie erteilte uns schon wenige Stunden nach dem Launch die erste Lektion.

Im Deutschen gibt es zwei Arten der Anrede: das informelle du und das formelle Sie. Wir gingen mit dem du an den Start: freundlich, Startup-typisch – jenes Register, das die Hälfte der Apps auf Ihrem Handy nutzt. Dann sahen wir uns unsere tatsächliche Zielgruppe an (professionelle Übersetzer, Agenturen, Rechtsteams) und stellten das gesamte Produkt noch am selben Tag auf Sie um.

Die Lektion war, was eine Registerumstellung kostet: eine komplette Neuübersetzung von allem. Die Wahl des Pronomens zieht weite Kreise und beeinflusst Verbkonjugationen, Imperative, Possessivpronomen und sogar die Großschreibung. Wer hier String für String flickt, behält überall halb umgestellte Überreste zurück: ein Sie-Satz, in dem sich mittendrin ein du-Verb versteckt. Wir haben jeden Korpus von Grund auf neu übersetzt und danach mit Grep nach den verräterischen Wortstämmen von du/dein/dich gesucht, um sicherzugehen, dass die Umstellung überall gegriffen hat.

Die deutsche Homepage. D**er Markenslogan „Wo jede Entscheidung zum Gedächtnis wird“ erwies sich als Kernaussage über die Lokalisierung an sich.

Seitdem ist das Register die erste Frage, die wir bei jeder neuen Sprache klären, noch bevor auch nur ein einziger String übersetzt wird, weil es in sechstausend davon fest verankert ist. Spanisch wurde zum formellen usted – und zwar in der europäischen statt der lateinamerikanischen Variante –, um konsistent zum deutschen Sie und französischen vous zu bleiben. Italienisch wurde zum formellen Lei. Polnisch? Nun, Polnisch verdient einen eigenen Abschnitt.

Die Pluralregeln, vor denen niemand warnt

Jedes Team, das englische Software lokalisiert, tappt in dieselbe Falle: Englische Pluralformen sind so simpel, dass Ihr String-Format wahrscheinlich nur zwei Kategorien vorsieht: eine Sache, viele Sachen. Das Deutsche verhält sich genauso, was Sie noch tiefer in falscher Sicherheit wiegt. Dann fügen Sie eine slawische Sprache hinzu, und ganze Bereiche Ihrer Benutzeroberfläche fallen unbemerkt auf Englisch zurück.

Ukrainisch, meine Muttersprache und die Sprache, bei der ich die wenigsten Ausreden hatte, besitzt vier Pluralkategorien. Ein Dokument. Zwei, drei, vier Dokumente in einer anderen Form. Fünf bis zwanzig in einer dritten. Brüche in einer vierten. Da unsere String-Tabelle nur die zwei Kategorien nach englischem Muster enthielt, zeigte die App bei den Zahlen 2, 3, 4, 5, 11, 22 (der Mehrheit der Zahlen, die ein Nutzer tatsächlich sieht) Englisch an. Etwa achtzig Strings (Credits, Dokumente, Mitglieder, Dateien) – jeder einzelne eine sichtbare Nahtstelle mitten in einem ukrainischen Satz.

Die Build-Notiz von dem Tag, an dem wir es entdeckten. „Fällt auf Englisch zurück – ein unübersehbarer Bug“ ist eine glatte Untertreibung aus der Entwicklung.

Die Lösung ist theoretisch ganz einfach (man stellt jede Pluralform bereit, die die Grammatik der Sprache vorsieht, statt nur die zwei des Englischen), doch der Streifzug durch das, was diese Formen eigentlich sind, wurde zu meiner liebsten Sammlung an Kuriositäten des gesamten Projekts:

Zwei davon verdienen einen genaueren Blick.

Polnisch ist nicht Tschechisch. Es sind westslawische Schwestersprachen, weshalb wir annahmen, dass Polnisch dem tschechischen Muster folgen würde. Doch dem ist nicht so: Die Pluralregeln im Polnischen entsprechen denen des Ukrainischen, seiner ostslawischen Verwandten – allen Stammbäumen zum Trotz. Einundzwanzig Schritte heißt auf Polnisch „21 kroków“, auf Ukrainisch hingegen „21 крок“: Plural in der einen Sprache, Singular in der anderen – und das bei zwei Sprachen, die sich sonst in fast allem einig sind. Die Lehre daraus lässt sich verallgemeinern: Prüfen Sie die Grammatik, niemals die Sprachfamilie. Linguistische Verwandtschaft ist lediglich ein Anhaltspunkt.

Das Französische hat eine Pluralform, die ausschließlich bei einer Million existiert. Nicht „ungefähr eine Million“: bei exakt 1.000.000, 2.000.000 und so weiter. Bei jeder anderen Zahl verhält sich das Französische wie das Englische. Wir decken das nun ab, und ich hoffe, dass es eines Tages einem Nutzer mit einem Wortguthaben von glatt einer Million auffällt.

Noch eine Falle aus diesem Kapitel für die Entwickler: Der Sprachcode für Ukrainisch ist uk, nicht ua. ua ist der Ländercode. Wer ihn verwendet, erhält keine Fehlermeldung vom Plural-System; es fällt stattdessen auf die Regeln des britischen Englisch zurück, und das ganze oben beschriebene Dilemma geht von vorne los. Derselbe Unterschied wird Tschechisch (cs, nicht cz) und Dänisch (da, nicht dk) zum Verhängnis.

«Воркфлоу» чи «робочий процес»: Terminologie ist eine Reihe von Entscheidungen

Die schwierigsten Probleme waren nicht grammatikalischer Natur. Es waren die kleinen Grabenkämpfe um einzelne Wörter.

Nehmen wir Workflow. Das Ukrainische bietet eine eigene Lehnübersetzung an («робочий процес», wörtlich „Arbeitsprozess“), wie man sie im Wörterbuch findet. Doch Übersetzer, die den ganzen Tag mit dieser Software arbeiten, sagen nicht «робочий процес», sondern nutzen das Lehnwort «воркфлоу» – so wie das Englische rendezvous übernommen hat. Nach einigem Hin und Her haben wir uns für das Lehnwort entschieden. So liest es sich, wie die Branche tatsächlich spricht.

Oder nehmen wir Memory, den Namen einer unserer eigenen Funktionen. In unserer deutschen Lokalisierung behalten wir eine Handvoll Begriffe auf Englisch bei: Credits, Translation Memory. Deutsche Fachleute lesen das als Branchenvokabular, so wie Update oder Login. Als das Ukrainische jedoch dieselbe Liste nicht zu übersetzender Begriffe übernahm, stand „Translation Memory“ auf Englisch mitten in kyrillischen Sätzen – und las sich dort wie: Hier wurde wohl vergessen zu übersetzen. Ein lateinisches Wort in einem kyrillischen Text springt einem förmlich ins Auge. Schlimmer noch: Ukrainisch ist eine Flexionssprache. «Пам'ять» muss gebeugt werden, wenn sich der Satz darum herum biegt – ein unübersetztes englisches Substantiv weigert sich jedoch beharrlich. Wir haben es in «перекладацька пам'ять» korrigiert und dabei gelernt: Die Liste der Begriffe, die man nicht übersetzt, ist eine höchst individuelle Entscheidung für jede Sprache. Das Chinesische bewies denselben Punkt von der anderen Seite: Dort wird alles übersetzt (翻译记忆库 für Translation Memory, 术语库 für Glossar, 工作流 für Workflow), und nur die Produktnamen selbst bleiben lateinisch.

Unser gesamtes Produkt fußt auf dieser Erkenntnis: Terminologie ist eine stetig wachsende Sammlung von begründeten Entscheidungen. Dieses Wort, weil die Branche es so nennt; jenes auf Englisch, weil es ein Markenname ist; dieses hier übersetzt, weil die Schrift es verlangt. Man trifft die Entscheidung einmal, hält den Grund fest, und jedes künftige Dokument übernimmt sie. Genau dafür ist ein Glossar eigentlich da – und deshalb betrachten wir das Translation Memory als Entscheidungskontext und nicht bloß als eine Ansammlung übereinstimmender Sätze.

Verwandte Sprachen sind sich in nichts einig

Waren die Pluralformen die Pflichtübung in Grammatik, so war die Typografie der Kurs in Etikette – und die wichtigste Erkenntnis lautete: Nichts lässt sich einfach von einem Nachbarn auf den anderen übertragen.

Das Französische besteht auf einem Leerzeichen vor jedem Doppelpunkt, Semikolon, Ausrufe- und Fragezeichen (einem geschützten Leerzeichen, s'il vous plaît) und setzt Zitate in « Guillemets mit inneren Leerzeichen ». Das Spanische, direkt auf der anderen Seite der Grenze, macht genau das Gegenteil: Die Satzzeichen rücken eng zusammen, Guillemets umschließen ihren Inhalt «wie hier», und Fragen müssen mit einem umgedrehten Zeichen eingeleitet werden. ¿ und ¡ sind grammatikalische Pflicht.

Die subtilste Nuance lieferte das Italienische. Im formellen Italienisch werden Höflichkeitspronomen großgeschrieben (Lei, Suo, Sua), unter anderem um das förmliche „Sie“ vom kleingeschriebenen lei („sie“) zu unterscheiden. Das war hier wichtiger als anderswo, da unsere Texte ständig auf Literess verweisen – die definitiv eine lei ist –, unmittelbar neben Sätzen, die den Nutzer als Lei ansprechen. Ein einziger Großbuchstabe leistet hier tragende Arbeit bei der Desambiguierung. Das Italienische brach zudem mit der Konvention für Schaltflächen: Während Französisch und Spanisch Buttons mit dem Infinitiv beschriften (Enregistrer, Guardar), nutzt das Italienische den reinen Imperativ (Salva, Accedi). Das wirkt informell, ist es aber nicht – es ist schlichtweg die Art, wie italienische Software spricht.

Polnisch stellte uns vor eine Herausforderung, die uns bei keiner der zuvor behandelten Sprachen begegnet war: Die Höflichkeitsform ist geschlechtsspezifisch. Das deutsche Sie, das französische vous, das spanische usted – eine Form passt für alle. Im Polnischen nutzt man hingegen Pan für einen Mann und Pani für eine Frau; sogar Verben in der Vergangenheitsform richten sich nach dem Geschlecht der angesprochenen Person. Da wir das Geschlecht der Nutzer nicht kennen und es uns nicht zusteht, Mutmaßungen anzustellen, spricht das polnische Produkt so, wie es gute polnische Software eben tut: mit unpersönlichen Konstruktionen („Zapisano“, gespeichert), einer herzlichen Wir-Form des Unternehmens („Zapraszamy“, wir laden Sie ein) und direkter geschlechtsspezifischer Ansprache nur dort, wo sie absolut unvermeidbar ist.

Türkisch, unsere letzte Sprache, wirkte zunächst unkompliziert (ein geschlechtsneutrales, formelles siz, keinerlei grammatikalisches Geschlecht) – doch dann forderte die Orthografie ihren Tribut. Das große i ist im Türkischen ein İ mit Punkt, weshalb „iptal“ (Abbrechen) großgeschrieben zu „İptal“ wird; ein I ohne Punkt ist ein anderer Buchstabe und ein offensichtlicher Fehler. Sprachbezeichnungen werden großgeschrieben („Türkçe“), während sie in allen romanischen und slawischen Sprachen kleingeschrieben werden. Und da Türkisch eine agglutinierende Sprache ist, werden sogar unsere Markennamen, die eigentlich nie übersetzt werden, flektiert: Die Fallendung wird mit einem Apostroph angehängt, sodass Nutzer ein Upgrade auf „Pro'ya“ durchführen und in „Transept'e“ importieren. Die Marke selbst wird dekliniert. Das steht so in keinem i18n-Handbuch.

Das Chinesische wiederum war die Lektion in Physik: Satzzeichen in voller Breite（，。！？）, ein hauchdünner Leerraum an den Schnittstellen von CJK-Zeichen und lateinischer Schrift („使用 Transept 翻译“) und Texte, die am Ende nur etwa halb so lang ausfallen wie im Englischen. Nach dem Deutschen, das sich aufbläht und Layouts sprengt, schrumpft das Chinesische und lässt Schaltflächen überdimensioniert wirken. Die Benutzeroberfläche muss beidem standhalten.

Die blinden Passagiere: Strings, die nie zur Übersetzung gelangten

Die Lokalisierung kennt eine ganz eigene Art von Bug: den String, der das System gar nicht erst erreicht hat.

Unsere Übersetzungsabdeckung wird vom Compiler erzwungen: Ein String, bei dem eine Sprache fehlt, lässt sich buchstäblich nicht kompilieren. Aber diese Prüfung erkennt nur Strings, die eine Übersetzung angefordert haben. Ein Badge, das einen rohen Datenbankwert ausgibt (owner, direkt aus dem Enum), hat nie danach verlangt. Es schlüpfte durch jeden Build – Englisch in allen elf Sprachen – und blieb aus einem einfachen Grund unsichtbar: Solange die App rein englischsprachig war, wirkte hartcodiertes Englisch wie eine Tarnung.

In der ersten ukrainischen Nutzersitzung stieß man auf das owner-Badge. Dann auf die Bezeichnungen für die Zugriffsberechtigungen im Freigabedialog. Schließlich auf die gesamte Kommentarspalte: etwa 25 Strings, die nie die Übersetzungsebene erreicht hatten. Dazu hier ein Label für Screenreader, dort ein Platzhalter. Jede neue Sprache wurde so zur Bestandsaufnahme für alles Vorangegangene: Sobald der umgebende Text ins Ukrainische umspringt, leuchtet jeder blinde Passagier wie eine Signalrakete auf.

Eine neue Sprache einzuführen ist keine reine Übersetzungsaufgabe, sondern eine Volkszählung. Man weiß erst, welche Strings tatsächlich existieren, auffindbar und übersetzbar sind, wenn eine zweite Sprache jeden einzelnen von ihnen zum Appell antreten lässt. Planen Sie diesen Prüfdurchlauf fest im Zeitplan ein, denn der Compiler wird Sie nicht vor dem String retten, der nie nach einer Übersetzung verlangt hat.

Literess weigerte sich, auf Ukrainisch selbstgefällig zu sein

Mein Lieblings-Bug des gesamten Projekts ist, streng genommen, gar kein Bug. Wir können es noch immer nicht ganz erklären.

Literess, unsere hausinterne Editor-Assistentin (vielleicht kennen Sie sie bereits aus ihrem eigenen Artikel), verfügt über ein Repertoire von achtundvierzig Stimmungen. Ihr Avatar reagiert, während sie arbeitet: Sie wählt ihren Gesichtsausdruck so, wie sie ihre Worte wählt – als Teil der Antwort. Und ihr Markenzeichen ist dieser selbstgef**ällige Blick: das kleine, selbstzufriedene Grinsen, das sie aufsetzt, wenn sie einen Fehler findet, den man selbst übersehen hat.

Das tut sie in jeder Sprache. Diese „Ich-hab-deinen-Tippfehler-entdeckt“-Selbstgefälligkeit zeigt sie auf Deutsch, Französisch, Chinesisch und Polnisch. Dann stellten wir sie auf Ukrainisch um und testeten dieselben Situationen, die überall sonst zuverlässig dieses Grinsen hervorrufen – doch sie tat es nicht. Dasselbe Modell, derselbe Prompt, dieselbe Persönlichkeit, dieselben achtundvierzig Stimmungen zur Auswahl. Auf Ukrainisch bleibt sie fröhlich oder wird höchstens ernst. Sie weigert sich schlichtweg, auf Ukrainisch selbstgefällig zu sein.

Unsere beste Theorie ist die, die auch ein Übersetzer vorschlagen würde. Im Englischen kann smug durchaus liebevoll gemeint sein: Gegenüber einer Zeichentrick-Assistentin, die gerade einen Tippfehler gefunden hat, ist es praktisch ein Kompliment. Im Ukrainischen gibt es kein solches Wort: Die nächste Entsprechung, „самовдоволена“, ist ausschließlich eine Beleidigung. Eine plumpe, unsympathische Selbstgefälligkeit ohne Augenzwinkern, ohne Charme. Und ein Modell, das auf Ukrainisch denkt, scheint das zu wissen. Da sie ihre Antwort in einer Sprache formuliert, in der eine wohlwollende Selbstgefälligkeit als Konzept nicht existiert, greift sie auch emotional nicht darauf zurück. Das Wort ist in ihrem Vokabular vorhanden; der Widerwillen liegt in ihrem Verhalten.

Ich finde das gleichermaßen amüsant wie tiefgründig. In diesem ganzen Beitrag ging es um Strings (Pluralformen, Sprachebenen, Zeichensetzung), und hier haben wir einen Fall, in dem jeder String korrekt war und sich das Produkt trotzdem veränderte. Eine Sprache ist keine Hülle, die man einem KI-Produkt einfach überstreift; sie steuert das Modell, das sie trägt. Eine Agentin zu lokalisieren bedeutet, zusätzlich zu den Labels auch ihre Persönlichkeit pro Sprache zu prüfen: Man muss ihr begegnen und herausfinden, wer sie in der jeweiligen Sprache ist.

(Auch die Labels erforderten Sorgfalt, nur um das festzuhalten: Die Stimmung content – im Sinne von zufrieden – wäre im Deutschen fast als „Inhalt“ (content als Nomen) ausgeliefert worden, bis eine einzige Zeile Kontext für die Übersetzer die Bedeutung klärte. Die günstigste Maßnahme zur Qualitätssicherung in der Lokalisierung ist nach wie vor ein Satz, der dem Übersetzer erklärt, was ein String eigentlich ist.)

Der unglamouröse Teil: hreflang, Sitemaps und wie man sich nicht selbst Konkurrenz macht

Das alles nützt nichts, wenn niemand die Seiten findet. Hier ist also der SEO-Teil, kompakt zusammengefasst.

Sobald man dieselbe Seite in elf Sprachen veröffentlicht, geht Google standardmäßig davon aus, dass man elf Beinahe-Duplikate publiziert hat, die miteinander konkurrieren. Der Mechanismus, der das verhindert, ist die hreflang-Annotation – und die ist unnachgiebiger als jeder Compiler:

• Sie muss wechselseitig sein. Die englische Seite verweist auf das deutsche Pendant und das deutsche Pendant verweist mit dem identischen Satz zurück, sonst ignoriert Google das gesamte Gefüge. Ein einseitiges hreflang ist kein hreflang.
• **x-default**** verweist auf Ihre kanonische Version**: das Fallback für Nutzer, deren Sprache mit keinem Ihrer Angebote übereinstimmt.
• Verweisen Sie niemals auf eine Seite, die nicht existiert. Wenn die ukrainische Version einer Seite noch nicht live ist, erhält sie keinen Alternate-Link; ein ins Leere laufendes hreflang, das auf einen 404-Fehler verweist, ist schlimmer als gar keines. Das klingt offensichtlich, bis man es mit teilweise übersetzten Bereichen zu tun hat, was dann echte Buchführung erfordert: Unsere Journal-Artikel zum Beispiel werden einzeln übersetzt, sodass jeder Artikel nur die Sprachen ausweist, in denen er tatsächlich existiert.
• Sitemaps enthalten dieselben Annotationen. Wir haben unsere in einen Index aus sprachspezifischen Sitemaps umstrukturiert, was den angenehmen Nebeneffekt sprachspezifischer Indexierungsstatistiken in der Search Console hat: Man kann beobachten, wie die Seiten jeder Sprache einzeln in den Index einfließen, und sieht sofort, wenn eine davon hinterherhinkt.

Das alles ist das technische Fundament. Lokalisierung ohne diesen Unterbau zersplittert lediglich die eigene Autorität auf elf konkurrierende Kopien. Der gesamte SEO-Vorteil, die Sprache der Nutzer zu sprechen, steht und fällt damit, dass Google versteht, dass es sich um eine einzige Seite handelt – und nicht um elf.

Was wir nicht maschinell übersetzen ließen

Trotz aller Begeisterung für maschinelle Übersetzung haben wir drei Dinge ganz bewusst aus dem Workflow herausgehalten.

Diese Artikel. Das UI-Gerüst des Journals (Labels, Autorenzeilen, Navigation) wird wie alles andere maschinell übersetzt. Die Artikel selbst werden von uns manuell in Transept übersetzt. Ausführliche Texte mit Autorenangabe sind genau der Fall, in dem maschinelle Ergebnisse noch nicht gut genug sind. Unsere eigenen Essays im eigenen Editor zu übersetzen, ist der ehrlichste Produkttest, den wir uns vorstellen können. Die Version dieses Artikels, die Sie vielleicht auf Deutsch oder Ukrainisch lesen, hat genau den Editor, das Glossar und den Review-Workflow durchlaufen, die wir verkaufen.

Rechtliche Seiten. Die maschinelle Übersetzung erstellt die Entwürfe (wobei Firmennamen, Adressen, Daten und Klauselnummern fixiert bleiben), aber AGB und Datenschutzbestimmungen sind verbindliche Dokumente, die für jede Sprache von einem Anwalt geprüft werden. Ein Übersetzungsfehler in einem Marketingtext kostet Abzüge in der B-Note; in einem Vertrag kostet er echtes Geld.

Das letzte Wort bei vertrauenssensiblen Bereichen. Preise, Abrechnung, Authentifizierung, E-Mails: Ein Muttersprachler liest diese Texte, bevor wir eine Sprache als fertig betrachten. Das ist MTPE, wie es gedacht ist: Die Maschine schreibt jedes Wort, damit Menschen ihre knappe, teure Aufmerksamkeit nur den riskanten Stellen widmen können.

Hinter allen drei Punkten steht dieselbe Überlegung: Maschinelle Übersetzung ist ein Rohentwurf. Zu entscheiden, wo ein Rohentwurf ausreicht, ist die eigentliche Kernkompetenz der Lokalisierung. Zehn Sprachen in drei Tagen waren möglich, weil wir genau wussten, was die Maschine nicht tun sollte.

Wo jede Entscheidung Spuren hinterlässt

Werfen wir einen Blick zurück auf diese Liste. Formelle oder informelle Anrede. «Воркфлоу» statt «робочий процес». Translation Memory auf Englisch für Deutsche, «перекладацька пам'ять» für Ukrainer. Das großgeschriebene Lei, unpersönliches Polnisch, ein Apostroph vor türkischen Suffixen, eine Pluralform, die runden Millionen vorbehalten ist. Ein Assistent, der in neun Sprachen schmunzelt und es in der zehnten verweigert.

Kaum etwas davon hätte man vorab nachschlagen können, und worauf es am meisten ankommt, sind Entscheidungen: ausdiskutiert, festgelegt und die Grundlage, auf die sich Tausende Strings und jedes künftige Dokument stützen. Eine Entscheidung zu verlieren bedeutet, die Diskussion erneut bezahlen zu müssen; behält man nur die Entscheidung ohne die Begründung, wird die nächste Person sie ohnehin wieder neu verhandeln.

Genau deshalb haben wir unser Produkt letztlich so gebaut, wie wir es getan haben: Translation Memory als Entscheidungskontext, Glossare und Styleguides als der Ort, an dem Tonalität und Terminologie zu Hause sind, und ein Editor, dessen einzige Aufgabe es ist, dafür zu sorgen, dass nichts von dem, was entschieden wurde, in Vergessenheit gerät. Die Lokalisierung von Transept war das erste Mal, dass wir diese gesamte Philosophie im vollen Umfang auf unser eigenes Produkt angewendet haben. Die Tools hielten stand. Die oben genannten Lektionen lassen wir nun wieder einfließen, denn zehn Sprachen waren nur die Generalprobe, nicht das Finale.