Metriken für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI: Was verfolgt werden sollte und warum
Früher war es einfach, den Erfolg eines Lokalisierungsprogramms zu messen: Man schaute sich den endgültigen Text an. Wenn die Grammatik korrekt war und die Terminologie übereinstimmte, galt der Prozess als erfolgreich. Mit dem Aufstieg der großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und der kontextbewussten Übersetzung ist es jedoch ein strategischer Fehler, sich ausschließlich auf das Endergebnis zu konzentrieren. Hochwertige Ergebnisse…