Gibt es Sprachpaare, mit denen KI weniger gut umgehen kann?

Sprachpaare sind nicht gleichwertig.

Eine KI, die im Englischen und Spanischen hervorragende Ergebnisse liefert, kann bei isländischen Namen, thailändischer Segmentierung oder arabischen Dialekten ins Stolpern geraten.

Für Führungskräfte, die von einem herkömmlichen TMS auf KI-gesteuerte mehrsprachige Inhalte umsteigen, lautet eine der ersten praktischen Fragen, ob die Modellqualität tatsächlich je nach Sprachpaar variiert.

Im Folgenden wird erklärt, was die aktuellen Systeme auszeichnet, wo sie Schwierigkeiten haben, warum diese Lücken bestehen und wie man eine sinnvolle Human-in-the-Loop-Strategie plant, die Qualität, Geschwindigkeit und Kosten im Gleichgewicht hält.

Darum variiert die Qualität von Sprachpaaren

Verfügbarkeit von Daten

Modelle lernen anhand von Beispielen aus dem Internet. Übersetzungen aus dem Englischen in andere große europäische Sprachen sind online in großer Zahl zu finden, und diese Daten sind von hoher Qualität. Im Gegensatz dazu sind viele afrikanische und südostasiatische Sprachen seltener anzutreffen. Dieses Ungleichgewicht zeigt sich in der Qualität. Das Live-Dashboard von World Wide Web Technology Surveys (W3Techs) zeigt, dass im August 2025 etwa 49 % der bekannten Website-Inhalte in englischer Sprache verfasst sind – ein deutliches Signal dafür, wo die Schulungsdaten am reichhaltigsten sind.

●      Schriftsysteme und „Wortgrenzen“

Einige Sprachen – wie Thai, Laotisch und Khmer – verwenden keine Leerzeichen zwischen Wörtern. Zunächst müssen die Systeme erraten, wo die Wörter beginnen und enden, was zu Fehlern führt. Die thailändische Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache nennt die Segmentierung immer wieder als eine zentrale Herausforderung.

●      Komplexität der Grammatik (Morphologie)

Sprachen wie Finnisch, Ungarisch, Türkisch und Isländisch enthalten viele Informationen in den Wortendungen (Fall, Anzahl, Geschlecht). Die Test-Suites der 2024 Conference on Machine Translation (WMT 2024) zeigen hartnäckige Problembereiche für das Sprachpaar Englisch→Isländisch, darunter Idiome und Eigennamen, die die richtige Flexion benötigen.

●      Dialekte und Stil
Modernes Standardarabisch (MSA) unterscheidet sich von regionalen Dialekten. Jüngste gemeinsame arabische Aufgaben und Evaluierungen bestätigen, dass die Übersetzung zwischen Dialekt und MSA nach wie vor eine Herausforderung darstellt und von spezialisierter Schulung profitiert.

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Eine praktische Checkliste vor der Automatisierung

Listen Sie Ihre kritischen Sprachpaare und Inhaltstypen auf. Bei reguliertem, sicherheitskritischem oder markenprägendem Material sollten Sie standardmäßig eine Überprüfung durch Menschen einplanen – insbesondere bei Paaren mit höherem Risiko.

Führen Sie Tests mit Ihrem tatsächlichen Inhalt durch, nicht nur mit Beispielsätzen. Beziehen Sie vollständige Seiten, rechtliche Klauseln, UI-Strings und Produktnamen ein. Das entspricht dem erweiterten Bewertungsumfang von WMT 2024.

Lassen Sie Ergebnisse sowohl durch Menschen als auch anhand von Kennzahlen bewerten. Verwenden Sie automatisch ermittelte Qualitätspunktzahlen zur Triage und bestätigen Sie diese dann durch gezielte menschliche Überprüfung, wo das Risiko am höchsten ist. Rechnen Sie mit Unterschieden je nach Sprachrichtung und Domäne.

Legen Sie paarspezifische Regeln fest.

Beispiele:
  • „Englisch→Thai im rechtlichen Bereich – immer einem Menschen zur Überprüfung geben.“
  • „Englisch→Spanisches Marketing – veröffentlichen, wenn die Punktzahl ≥ X ist; andernfalls leichte Bearbeitung durch einen Menschen.“

Pflegen Sie ein aktuelles Glossar und einen Styleguide für jede Sprache. Dies verringert die Inkonsistenz – ein häufiges Problem bei der Skalierung.

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Die wichtigsten Erkenntnisse für Entscheidungsträger

●      Ja – KI-Systeme liefern bei einigen Sprachpaaren schlechtere Ergebnisse. Wenn Sie diese Sprachpaare kennen, wissen Sie genau, welche Möglichkeiten Ihnen zur Verfügung stehen.

●      Das Muster ist vorhersehbar: weniger Daten, kompliziertere Schriftsysteme und reichhaltigere Morphologie machen den Modellen das Leben schwer.

●      Eine umfassende Überarbeitung der Plattform ist nicht nötig, um zu handeln: Führen Sie Pilotprojekte nach Sprachpaaren durch, nutzen Sie menschliche und metrische Kontrollpunkte und kodifizieren Sie sprachpaar-spezifische Regeln, um zu entscheiden, wann Inhalte veröffentlicht, leicht bearbeitet oder zur menschlichen Überprüfung eskaliert werden sollen.