Übersetzungsanfragen nimmt die Schmalz Translation Service-Lösung nun über eine REST-Schnittstelle entgegen. Wie Sebastian Böhringer, der DevOps-Spezialist bei Schmalz, der das Programm mitentwickelt hat, erläutert, ist der Schmalz-Translation-Service in normaler Webservice mit einem Java Spring Boot Backend: Die etwas modernere Oberfläche basiert auf Vue als Framework. Und das Frontend kommuniziert über HTTP beziehungsweise eine REST-Schnittstelle mit dem Backend. Allerdings gibt es neben dem PIM-System auch noch weitere Datenquellen für die Übersetzungsjobs – so hängen beispielsweise auch andere Quellsysteme wie das CMS von Schmalz oder ein Wissenstransfer-Tool am STS-Programm.
Die STS-Anwender können zunächst auswählen, auf welchem Weg der Übersetzungsjob abgewickelt werden soll. Diese Einstellung kann sich von Sprache zu Sprache unterscheiden. So kann eine spezifische Übersetzung per DeepL geschehen, aber mitunter ist es auch sinnvoller, eine externe Übersetzungsagentur zu beauftragen oder die lokalen, landessprachlichen Kollegen zu bemühen. Dies ist nicht zuletzt für den Fall eine Option, dass in DeepL für eine Sprache noch kein Übersetzungsglossar hinterlegt ist.
Im Produkt- und Content-Marketing von Schmalz war man so klug, den eigenen professionellen DeepL-Account mit Glossaren zu füllen, in denen die umfassende Fachterminologie in die benötigten Sprachen übersetzt ist – das beseitigt ansonsten kaum überwindbare Hürden für eine notwendigerweise generalistische Übersetzungs-KI wie DeepL. Neben einem Glossar für die Übersetzungen aus dem Deutschen ins Englische hat Schmalz auch Glossar-Datenbanken für die Übersetzung aus dem Englischen in zahlreiche andere Sprachen erstellt und in DeepL hinterlegt: so etwa Chinesisch, Französisch, Italienisch, Japanisch, Niederländisch, Polnisch, Russisch und Spanisch.
Nachdem DeepL den Übersetzungsjob für die benötigten Sprachen von STS über die API erhalten und ihn per KI erledigt hat, gleicht DeepL seine Übersetzung mit den diversen von Schmalz hinterlegten Sprachglossaren ab und korrigiert, wo nötig. Dieses Ergebnis fließt dann zurück an das STS-Programm.
Nun hat der Übersetzungsjob den Status „Approval“. Das bedeutet, die landessprachliche Übersetzung durch DeepL wird von STS zur Prüfung und Freigabe an die lokalen Kollegen mit entsprechender Zugriffsberechtigung verteilt. Dabei sendet STS gleich relevante Kontextattribute mit, damit der landessprachliche Prüfer sieht, um welches der zahlreichen Schmalz-Produkte es sich bei den hier übersetzten Produktinformationen überhaupt handelt. Der Schmalz Translation Service zeigt ihm auch, ob bei der KI-Übersetzung durch DeepL schon ein landessprachliches Glossar verfügbar war oder nicht. Nun sehen beispielsweise der slowakische Kollege oder die Kollegin im STS den Originaltext und das Übersetzungsergebnis. Wollen sie noch etwas anpassen und verbessern, können sie das direkt in der STS-Oberfläche tun.
Ist das Übersetzungsergebnis dann zufriedenstellend, lässt es sich einfach mit einem Klick auf „Approve“ freigeben. Dann spielt der Übersetzungs-Service den abgeschlossenen Übersetzungsjob für diese Sprache über den Webservice zurück in das PIM-System, löscht ihn aus der Job-Liste und archiviert ihn. Für diesen Prozessschritt der Freigabe räumt Schmalz den Kolleginnen und Kollegen gemäß Übersetzungsprozess eine Woche Zeit ein.
