KI mit menschlichem Fachexperten — KI-Übersetzung, KI-Inhalte, Dubbing, Datenannotation und Verifikation in 225+ Sprachen
KI-Sprachmodelle kombiniert mit menschlichen Fachexperten: von MTPE und KI-Inhaltserstellung über Datenannotation und Dubbing bis hin zur Qualitätsverifikation. Wir arbeiten mit DeepL Pro, OpenAI, Anthropic und Google plus Phrase TMS, memoQ und Trados Studio — als Werkzeug, nicht als Endprodukt. Ein Partner, der Ihren gesamten KI-Sprachzyklus orchestriert, mit DSGVO-konformem Workflow und im Einklang mit der EU-KI-Verordnung.
KI-Sprachmodelle kombiniert mit menschlichen Fachexperten: von MTPE und Qualitätsschätzung über Datenannotation bis zu KI-Chatbots. Ein Partner orchestriert Ihren gesamten KI-Sprachzyklus, mit DSGVO-konformem Workflow, muttersprachlicher Qualitätskontrolle und im Einklang mit der EU-KI-Verordnung.
Menschliche Korrekturlesung auf jedem KI-Ergebnis (EU-KI-Verordnung Art. 14)
DSGVO-konformer Workflow mit Datacenter auf Kundenwunsch konfigurierbar
KI skaliert dort, wo Menschen das nicht können. Ohne menschliche Schicht liefern
KI-Modelle jedoch Output, der überzeugend klingt, aber Fehler enthält: Halluzinationen,
terminologische Brüche oder kulturelle Missverständnisse. Unser Ansatz vereint
KI-Geschwindigkeit mit muttersprachlicher Qualitätskontrolle. Das ist schneller als rein
manuelle Arbeit und zuverlässiger als reine Automatisierung.
Sprachreichweite
KI-Lösungen in 225+ Sprachen
Von den EU-Kernsprachen bis zu Märkten mit geringer Ressourcenlage bauen wir KI-Pipelines mit muttersprachlicher Qualitätskontrolle.
Wir analysieren Ihren Business Case und die Eigenschaften Ihrer Daten: Volumen, Sensibilität, Fachgebiet. Daraus leiten wir ab, welche KI-Lösung zu Ihrem Fall passt, statt eine Universallösung zu verkaufen.
02
Modellauswahl und Architektur
Wir wählen die Engine passend zum Use-Case: LLM, NMT oder NLP-Pipeline. Datenschutzkritisch? On-Premise oder Private Cloud. Volumenkritisch? Domänenspezifisch trainierte Modelle.
03
Human-in-the-Loop einrichten
Muttersprachliche Experten dort, wo es zählt: Post-Editoren für MTPE, Lektoren für KI-Inhalte, Annotatoren für Trainingsdaten. KI ohne menschliche Schicht liefern wir nicht.
04
Integration und Deployment
Einbindung in Ihren Workflow: REST-API, TMS-Anbindung, CMS-Integration. Für neue KI-Anwendungen: Produktionsdeployment in einer auf Kundenwunsch konfigurierten Cloud-Umgebung mit Monitoring und Service-Vereinbarung.
05
Monitoring und Iteration
Wir überwachen Qualitäts-Scores, Kosten und Latenz im laufenden Betrieb. Anhand realer Daten tunen wir das Modell, optimieren den Workflow und erweitern den Umfang schrittweise.
KI × Linguistik
Reine Automatisierung skaliert. Menschliche Fachexpertise sorgt dafür, dass die Skalierung auch stimmt.
Die besten KI-Sprachprojekte sind hybride Projekte. Die KI erledigt die Schwerstarbeit, der Mensch macht das Ergebnis publikationsreif. Wir bauen Workflows, in denen KI und Fachexpertise einander verstärken: kosteneffizient und produktionsreif.
Ein Partner vereint Sprachmodelle, Workflows und Linguisten unter einem Dach, von MTPE bis RLHF-Annotation.
Professionelle KI-Tools
Wir arbeiten mit DeepL Pro, OpenAI, Anthropic und Google plus Phrase TMS, memoQ und Trados Studio. Für uns sind das Werkzeuge: Die Modellauswahl richtet sich nach Ihrem Use-Case, das Ergebnis prüft ein Mensch.
Human-in-the-Loop
Jedes KI-Ergebnis wird von muttersprachlichen Sprachexperten geprüft und verfeinert. So vermeiden wir Halluzinationen und Qualitätsverluste, die rein automatisierte Lösungen nicht abfangen. Damit arbeiten wir im Einklang mit der menschlichen Aufsichtspflicht der EU-KI-Verordnung (Art. 14).
Skalierbar bis zu jedem Volumen
Vom Pilot mit tausend Wörtern bis zu Millionen pro Monat: Unsere KI-Workflows wachsen mit Ihrem Projektumfang, die muttersprachliche QA-Schicht bleibt dabei bestehen.
DSGVO-konformer Workflow
DSGVO-konformer Workflow mit auf Kundenwunsch konfigurierbarem Datacenter-Standort bei unterstützten Tools (in der Regel EU). Bei kommerziellen Vendor-Abonnements werden Kundendaten nicht für Modelltraining verwendet. Auftragsverarbeitungsverträge auf Anfrage.
Qualitätssicherung
KI, die funktioniert, weil Menschen mitschauen
Ein DSGVO-konformer Workflow mit Datacenter auf Kundenwunsch und muttersprachliche QA bilden das Fundament einer verlässlichen KI-Sprachpipeline.
EU-KI-Verordnung-alignedIm Einklang mit der menschlichen Aufsichtspflicht (Art. 14)
Muttersprachliche QAAuf KI-Output, wo die Arbeit es erfordert
Aus der Praxis
Konkrete KI-Projekte
Von Enterprise-Content-Pipelines über Pharma-LLM-Fine-Tuning bis zum Banking-Chatbot.
01Enterprise · KI-Pipeline
Case Study
Enterprise-Content-Pipeline — 14 Sprachen
Ein multinationaler Konzern hat eine KI-Content-Pipeline für 14 Sprachen aufgebaut: KI-Generierung + QE + Post-Editing + Verifikation. Durchsatz 8× im Vergleich zur manuellen Bearbeitung, Kosten 45 % niedriger, Qualität gleichwertig.
14Sprachen
erheblichDurchsatz
indikativ niedrigerKosten
02Pharma · LLM
Case Study
Pharma-LLM-Fine-Tuning — Annotation
Ein Pharmaunternehmen ließ 200.000 medizinische Beispiele in 12 Sprachen für das Fine-Tuning eines LLM annotieren. Muttersprachliche, medizinisch geschulte Annotatoren, DSGVO-konformer Workflow. Messbare Verbesserung der Modellqualität auf internen Benchmarks.
200kBeispiele
12Sprachen
verbessertQualität
03Finanzen · Chatbot
Case Study
Bank-Chatbot — 8 Märkte live
Eine Bank hat einen Kundenservice-Chatbot in 8 Märkten ausgerollt. LLM + eigene Wissensdatenbank, DSGVO-konform, Fallback auf menschliche Mitarbeiter. MVP in 5 Wochen, 40 % Self-Service innerhalb von 3 Monaten.
8Märkte
5 Wo.MVP
40 %Self-Service
Anwendungen
Für welche KI-Use-Cases?
8Use-Case-Typen
KI-Lösungen für Übersetzungs-Skalierung, Content-Produktion, Qualitätssicherung und maßgeschneiderte Anwendungen.
Mehrsprachige MTPE im großen Maßstab
KI-Content-Produktion
Verifikation von KI-Output
QE für Übersetzungs-Pipelines
Datenannotation für LLMs
Mehrsprachige Chatbots
Integration von Übersetzungs-APIs
NLP-Suche für E-Commerce
Vertraut von Behörden, Kanzleien & internationalen Unternehmen
HPBundesministerium der JustizBASFSiemensSAPBoschBMWCalvin KleinRocheLandesgerichtAmazonShellDeutsche BahnASMLAudi
HPBundesministerium der JustizBASFSiemensSAPBoschBMWCalvin KleinRocheLandesgerichtAmazonShellDeutsche BahnASMLAudi
MTPE (Machine Translation Post-Editing) kombiniert die Geschwindigkeit der maschinellen Übersetzung mit der Genauigkeit eines menschlichen Übersetzers. Geeignet für große Volumina technischer oder repetitiver Texte, bei denen eine deutliche Kosteneinsparung gewünscht ist — indikative Einsparung im Angebot bestätigt. Nicht geeignet für Marketingtexte oder kreative Inhalte — dafür bleibt eine vollständige manuelle Übersetzung oder eine Transcreation die bessere Wahl.
Wie funktioniert die KI-Qualitätsschätzung?
Die KI-Qualitätsschätzung (Quality Estimation, QE) analysiert maschinelle Übersetzungen ohne Referenzübersetzung. Der Algorithmus sagt voraus, welche Segmente eine hohe oder niedrige Qualität aufweisen, sodass Post-Editoren ihre Zeit gezielt einsetzen. Dies verkürzt die Nachbearbeitungszeit bei großen Volumina erheblich.
Für welche KI-Modelle bieten Sie Datenannotation an?
Mehrsprachige Datenannotation für große Sprachmodelle (LLMs), NLP-Modelle und ASR-Systeme. Dazu zählen Textklassifizierung, Named Entity Recognition (NER), Sentimentanalyse, Intent-Labeling und RLHF-Feedback in 225+ Sprachen. DSGVO-konform, muttersprachliche Annotatoren, IAA-Kappa ≥ 0,8.
Können Sie einen mehrsprachigen KI-Chatbot oder eine Übersetzungs-Integration bauen?
Ja. Unser KI-Entwicklungsteam baut sprachliche KI-Integrationen — mehrsprachige Chatbots, API-Anbindungen für die Übersetzung und automatisierte Übersetzungs-Workflows. Wir arbeiten mit DeepL Pro, OpenAI, Anthropic und Google APIs sowie Open-Source-Modellen. MVP in 4 bis 6 Wochen.
Wie gehen Sie mit DSGVO und Datenschutz um?
Wir arbeiten mit einem DSGVO-konformen Workflow. Der Datacenter-Standort ist auf Kundenwunsch bei unterstützten Tools konfigurierbar, in der Regel EU. Bei kommerziellen Vendor-Abonnements (DeepL Pro, OpenAI, Anthropic, Google) werden Kundendaten nicht für das Modelltraining verwendet. Für datenschutzkritische Anwendungen arbeiten wir mit On-Premise- oder Private-Cloud-LLM-Inferenz. Auftragsverarbeitungsverträge auf Anfrage.
Was bedeutet Human-in-the-Loop und warum ist es wichtig?
Human-in-the-Loop bedeutet, dass jedes KI-Ergebnis vor der Auslieferung von einem menschlichen Experten geprüft wird. Wir liefern keine reine KI-Automatisierung: Jedes MTPE-Segment, jeder KI-generierte Text und jede KI-Annotation wird durch einen muttersprachlichen Experten kontrolliert. So vermeiden wir Halluzinationen und Qualitätsverluste.
Wie ist Ihr Preismodell für KI-Lösungen aufgebaut?
Die Preise unterscheiden sich je Dienstleistung: MTPE pro Wort, KI-Inhaltserstellung pro Text, Annotation pro Einheit, KI-App-Entwicklung als Festpreisprojekt. Für wiederkehrende Workflows: monatliche Abonnements. Pilotphasen zum Einführungstarif, um den Business Case zu validieren. Vorab transparent, mit Mengenrabatten.
01Was ist MTPE und wann ist es geeignet?
MTPE (Machine Translation Post-Editing) kombiniert die Geschwindigkeit der maschinellen Übersetzung mit der Genauigkeit eines menschlichen Übersetzers. Geeignet für große Volumina technischer oder repetitiver Texte, bei denen eine deutliche Kosteneinsparung gewünscht ist — indikative Einsparung im Angebot bestätigt. Nicht geeignet für Marketingtexte oder kreative Inhalte — dafür bleibt eine vollständige manuelle Übersetzung oder eine Transcreation die bessere Wahl.
02Wie funktioniert die KI-Qualitätsschätzung?
Die KI-Qualitätsschätzung (Quality Estimation, QE) analysiert maschinelle Übersetzungen ohne Referenzübersetzung. Der Algorithmus sagt voraus, welche Segmente eine hohe oder niedrige Qualität aufweisen, sodass Post-Editoren ihre Zeit gezielt einsetzen. Dies verkürzt die Nachbearbeitungszeit bei großen Volumina erheblich.
03Für welche KI-Modelle bieten Sie Datenannotation an?
Mehrsprachige Datenannotation für große Sprachmodelle (LLMs), NLP-Modelle und ASR-Systeme. Dazu zählen Textklassifizierung, Named Entity Recognition (NER), Sentimentanalyse, Intent-Labeling und RLHF-Feedback in 225+ Sprachen. DSGVO-konform, muttersprachliche Annotatoren, IAA-Kappa ≥ 0,8.
04Können Sie einen mehrsprachigen KI-Chatbot oder eine Übersetzungs-Integration bauen?
Ja. Unser KI-Entwicklungsteam baut sprachliche KI-Integrationen — mehrsprachige Chatbots, API-Anbindungen für die Übersetzung und automatisierte Übersetzungs-Workflows. Wir arbeiten mit DeepL Pro, OpenAI, Anthropic und Google APIs sowie Open-Source-Modellen. MVP in 4 bis 6 Wochen.
05Wie gehen Sie mit DSGVO und Datenschutz um?
Wir arbeiten mit einem DSGVO-konformen Workflow. Der Datacenter-Standort ist auf Kundenwunsch bei unterstützten Tools konfigurierbar, in der Regel EU. Bei kommerziellen Vendor-Abonnements (DeepL Pro, OpenAI, Anthropic, Google) werden Kundendaten nicht für das Modelltraining verwendet. Für datenschutzkritische Anwendungen arbeiten wir mit On-Premise- oder Private-Cloud-LLM-Inferenz. Auftragsverarbeitungsverträge auf Anfrage.
06Was bedeutet Human-in-the-Loop und warum ist es wichtig?
Human-in-the-Loop bedeutet, dass jedes KI-Ergebnis vor der Auslieferung von einem menschlichen Experten geprüft wird. Wir liefern keine reine KI-Automatisierung: Jedes MTPE-Segment, jeder KI-generierte Text und jede KI-Annotation wird durch einen muttersprachlichen Experten kontrolliert. So vermeiden wir Halluzinationen und Qualitätsverluste.
07Wie ist Ihr Preismodell für KI-Lösungen aufgebaut?
Die Preise unterscheiden sich je Dienstleistung: MTPE pro Wort, KI-Inhaltserstellung pro Text, Annotation pro Einheit, KI-App-Entwicklung als Festpreisprojekt. Für wiederkehrende Workflows: monatliche Abonnements. Pilotphasen zum Einführungstarif, um den Business Case zu validieren. Vorab transparent, mit Mengenrabatten.
Social Proof
Kundenstimmen
Was Kunden über die Zusammenarbeit mit Ecrivus sagen, von KI-Start-ups bis zu Enterprise-ML-Teams.
★★★★★
“Die beglaubigten Übersetzungen für unsere internationalen Angelegenheiten werden schnell und sorgfältig geliefert. Unser fester Projektmanager kennt unsere Unterlagen in- und auswendig.
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文 ع अ Я α 한 ह د ç ß
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