JotMe wird für eines gewählt: für Übersetzungen, auf die man sich verlassen kann. Wer täglich in Meetings sitzt, in denen ein einziges missverstandenes Wort teuer wird, kennt das Problem – und genau deshalb entscheiden sich unsere Kunden für uns.

Warum aber liefern so viele Tools trotz KI-Übersetzung Ergebnisse, die irgendwie nicht sitzen?

In diesem Beitrag möchte ich offenlegen, wie wir Ihre Daten nutzen, um Übersetzungen zu erzeugen, die zu Ihrer Arbeit passen.

Zunächst eine Feststellung: Die meisten Übersetzungstools liefern grammatikalisch einwandfreie Sätze. Falsch sind diese Übersetzungen also nicht. Der entscheidende Punkt liegt woanders. Ein und derselbe Satz lässt sich je nach Kontext auf ganz unterschiedliche Weise übersetzen. Wenn eine Übersetzung „daneben“ wirkt, liegt das meist daran, dass die KI nicht weiß, was die sprechende Person eigentlich sagen will – und was die zuhörende Person bereits weiß.

Nehmen wir ein Beispiel:

"The model is hallucinating."

Ohne Kontext bleibt offen, was mit „model“ gemeint ist: ein Fotomodel, das nach Drogenkonsum Halluzinationen hat, oder ein KI-Modell, das falsche Informationen erzeugt. Im Deutschen zwingt uns die Wortwahl sofort zu einer Entscheidung – und ohne Kontext ist es reine Ratesache, welche davon richtig ist.

Weiß die KI hingegen, dass Sie seit Wochen an einem KI-Produkt arbeiten und über neue KI-Funktionen sprechen, wählt sie zuverlässig die zweite Bedeutung.

Das ist ein einfaches Beispiel. Je komplexer ein Gespräch wird und je mehr Informationen im Spiel sind, desto schwieriger wird dieses Problem.

Damit sind wir beim eigentlichen Thema: Werfen wir einen Blick darauf, wie JotMe Ihre Daten einsetzt, um kontextbezogene und damit wirklich präzise Übersetzungen zu liefern.

JotMe kennt zwei Arten der Übersetzung

Unsere Übersetzung gliedert sich in zwei Bereiche:

1. Live-Übersetzung: Echtzeitübersetzung als Untertitel sowie von Stimme zu Stimme
2. Textübersetzung: Transkriptionen, Texteingabe und Chat

Beide bauen ihren Kontext auf leicht unterschiedliche Weise auf.

Wie die Live-Übersetzung Ihren Kontext nutzt

Für die Echtzeitübersetzung ziehen wir die folgenden Informationen als Kontext heran.

Nutzerprofil

Alles, was wir ab Ihrer Anmeldung über Sie wissen. Um die Genauigkeit zu erhöhen, können unsere KI-Agenten zusätzlich öffentlich zugängliche Informationen über Sie im Web recherchieren.

Betrieblicher Kontext

Das, was Sie beruflich tun. Wir bauen ihn aus Meeting-Notizen, Nachrichten im JotMe Chat, hochgeladenen Dateien und Interaktionen mit der JotMe AI auf. Für berechtigte Nutzer lässt sich der betriebliche Kontext über Verbindungen zu Gmail, Outlook, Notion, Google Drive und Microsoft Teams zusätzlich anreichern.

Echtzeit-Gedächtnis

Das, worüber im laufenden Meeting gerade gesprochen wird – es wird fortlaufend aktualisiert, während sich das Gespräch entwickelt.

Eigene Begriffe und Fachjargon

Ihre eigene Terminologie und interne Ausdrücke hinterlegen Sie selbst. Für berechtigte Nutzer können sich diese automatisch aus dem betrieblichen Kontext aktualisieren.

Anknüpfung an das zuvor Gesprochene

Wir beziehen ein bis zwei zuvor übersetzte Segmente mit ein, damit die Übersetzung natürlich fließt und nicht abgehackt wirkt.

Wie die Textübersetzung Ihren Kontext nutzt

Der Ansatz ist derselbe. Nur nutzt die Textübersetzung anstelle des Echtzeit-Gedächtnisses für gesprochene Sprache das Gesprächsgedächtnis und vorangegangene Chat-Nachrichten.

Nutzerprofil und betrieblicher Kontext entstehen exakt so wie bei der Live-Übersetzung. Zwei Punkte sind für die Textübersetzung charakteristisch.

Gesprächsgedächtnis

Der laufende Chat-Verlauf – er wird mit jeder Nachricht fortlaufend aktualisiert.

Anknüpfung an vorangegangene Chats

Eine oder zwei vorangegangene Chat-Nachrichten sorgen für Kohärenz. Auch hier gilt: Eigene Begriffe und Fachjargon lassen sich genauso einsetzen wie bei der Live-Übersetzung.

KI hat die Übersetzung verbessert – doch eine Lücke bleibt

KI hat die Übersetzungsqualität erheblich gesteigert. Trotzdem bleibt eine Lücke.

Wie eingangs erwähnt, gibt es für einen Satz nicht nur eine richtige Übersetzung. Fehlt der Kontext, kann eine KI weder die Absicht der sprechenden Person noch die erwartete Bedeutung sicher bestimmen.

Einfach immer mehr Kontext zu liefern, ist allerdings nicht die Lösung. Zu viel Kontext kann die Qualität sogar verschlechtern – ein Phänomen, das oft als Context Rot bezeichnet wird. Hinzu kommt ein Zielkonflikt mit der Geschwindigkeit: Die Live-Übersetzung läuft in Echtzeit, und je mehr Kontext einfließt, desto langsamer wird die Ausgabe. In manchen unserer Tests dauerte es über 30 Sekunden – für ein laufendes Gespräch schlicht unbrauchbar.

Unsere Tests zeigten: Eine Verzögerung von rund 1 bis 5 Sekunden wirkt natürlich und lässt zugleich genug Kontext zu, um hochpräzise zu übersetzen. Die richtige Balance zwischen Kontext, Geschwindigkeit und Übersetzungsgenauigkeit zu finden, gehört zu den zentralen Forschungsfragen, die wir bei JotMe lösen.

Wir werden weiter investieren, um die präziseste KI-Übersetzung zu liefern, die für den geschäftlichen Einsatz möglich ist. Bis zum nächsten Mal.