Ben Faes, CEO von RWS – Interview-Serie

Ben Faes ist Chief Executive Officer der RWS Group. Er bringt mehr als 25 Jahre Erfahrung in der Leitung von digitalen Transformationen und der Skalierung von technologiegetriebenen Unternehmen mit, mit einer starken Bilanz bei der Steigerung des profitable Wachstums, der Entwicklung innovativer Go-to-Market-Modelle und der Aufbau von hochleistungsfähigen internationalen Teams.

Bevor er zu RWS kam, hatte Ben leitende Positionen in den Technologie- und Geschäftsdienstleistungssektoren inne. Bei AOL stieg er zum Managing Director für Frankreich auf, bevor er 2008 zu Alphabet (GOOG ) (GOOGL ) wechselte, wo er die Monetisierung von YouTube in Europa vorantrieb und später mehrere Google-Geschäfte in der EMEA-Region leitete, die schließlich zum Managing Director von Google Cloud für Südeuropa und aufstrebende Märkte führten. 2021 wurde er zum UK-CEO von Webhelp ernannt, und nach der Übernahme durch Concentrix leitete er globale Transformations- und Technologieinitiativen bei Concentrix Catalyst.

RWS ist ein globaler Anbieter von KI-Lösungen und Content-Dienstleistungen, der Organisationen hilft, Informationen im großen Maßstab zu erstellen, zu verwalten, zu übersetzen und zu schützen, indem er fortschrittliche Technologie mit menschlicher Expertise kombiniert. Das Unternehmen spezialisiert sich auf Bereiche wie Sprachübersetzung und Lokalisierung, geistiges Eigentum und KI-gestützte Content- und Datenlösungen, die es Unternehmen ermöglichen, effektiv über Märkte zu kommunizieren und Unternehmens-KI-Systeme mit kultureller und kontextbezogener Genauigkeit zu implementieren. Mit einer großen globalen Belegschaft und Jahrzehnten Erfahrung unterstützt RWS große Unternehmen bei der Umwandlung komplexer Daten in klare, vertrauenswürdige Inhalte, während es Innovationen beschleunigt und sicherstellt, dass Ideen weltweit verstanden werden.

Sie haben große Transformationen bei Unternehmen wie Google Cloud und jetzt bei RWS geleitet. Wie hat Ihre Erfahrung bei der Skalierung von Unternehmens-KI-Plattformen Ihre Herangehensweise an den Aufbau von Language Weaver Pro als mission-kritische Übersetzungssysteme und nicht als allgemeines Werkzeug geprägt?

Was ich bei der Skalierung von Unternehmens-KI gelernt habe, ist dies: Allgemeine Werkzeuge erreichen in hochriskanten Umgebungen schnell ihre Grenzen.

Unternehmen benötigen nicht nur etwas, das meistens funktioniert. Sie benötigen etwas, auf das sie sich verlassen können – etwas, das sie problemlos in kritische Workflows einbetten können, von HR bis hin zu Lokalisierung und Kundensupport.

Bei Language Weaver Pro haben wir nicht damit begonnen, zu fragen: “Wie bauen wir ein besseres Übersetzungsmuster?” Wir haben gefragt: “Wie muss ein Übersetzungssystem aussehen, damit ein Unternehmen es im großen Maßstab vertrauen kann?”

Das verschiebt den Fokus. Es geht nicht nur um die Qualität des Modells. Es geht um Konsistenz, Kontrolle, Skalierbarkeit und Sicherheit – die Dinge, die ein System in der realen Welt nutzbar machen.

Eines der Dinge, auf die ich am meisten stolz bin, ist, dass Language Weaver Pro nicht später für Unternehmen angepasst werden musste. Es wurde von Anfang an dafür entwickelt.

Während andere jetzt in Richtung Spezialisierung gehen, hat Language Weaver diese Spezialisierung bereits in seine Grundlagen integriert. Unsere Partnerschaft mit Cohere hat uns Weltklasse-KI-Fähigkeiten gebracht – und wir haben die erforderlichen Unternehmenskontrollen und sprachliche Expertise hinzugefügt, um sie wirklich im großen Maßstab nutzbar zu machen.

Language Weaver Pro basiert auf einem Modell mit über 100 Milliarden Parametern. Welche architektonischen oder Trainingsentscheidungen waren entscheidend, um starke Leistungen auf Absatz- und Dokumentenebene zu erzielen, wo viele Übersetzungssysteme typischerweise Schwierigkeiten haben?

Die meisten Übersetzungssysteme sind für den Satz als Übersetzungseinheit optimiert – was der historischen Arbeitsweise der Lokalisierungsindustrie entspricht. Das Problem ist, dass die Bedeutung nicht immer auf der Satzebene liegt. Mehrdeutigkeit, Terminologie-Konsistenz und Ton fallen alle über längere Textspannen. Um starke Leistungen auf der Absatzebene zu erzielen, waren bewusste Entscheidungen erforderlich, einschließlich der Wahl eines viel größeren Kontextfensters als typische Übersetzungssysteme.

Ein Problem, das die meisten Systeme hier sehen, ist, dass die Verarbeitung größerer Kontexte in der Regel mit längeren Verarbeitungszeiten einhergeht. Hier kommt die Mixture-of-Experts-Architektur ins Spiel. MoE ermöglicht es Language Weaver Pro, gleichzeitig groß genug zu sein, um komplexe, langfristige Inhalte zu bearbeiten, und effizient genug, um es im Unternehmensumfeld zu implementieren.

Die Plattform belegte in 31 von 32 Sprachen den ersten Platz in menschlich geleiteten Benchmarks. Wie unterscheidet sich die menschliche Bewertung von automatisierten Metriken, und warum ist diese Unterscheidung für Unternehmensanwendungen wichtig?

Automatisierte Metriken sind für die Skalierbarkeit unerlässlich. Um die Qualität konsistent zu messen, kann man nicht ständig menschliche Bewertungen in 32 Sprachen und Tausenden von Segmenten durchführen. Es gibt jedoch auch Einschränkungen. Traditionelle Metriken wie BLEU messen die Oberflächen-Übereinstimmung von Wörtern, was bedeutet, dass eine Übersetzung gut abschneiden kann, obwohl sie die Nuancen verfehlt, oder schlecht abschneiden kann, obwohl sie vollkommen genau ist. Selbst sophisticatedere neuronale Metriken sind nur Proxy für menschliche Urteile, keine Ersatz für sie. Eine Übersetzung, die technisch korrekt, aber im kulturellen Kontext tonal falsch ist, kann realen Schaden anrichten.

Deshalb haben wir beides durchgeführt. Die blinden menschlichen Bewertungen, die wir mit unseren eigenen professionellen Übersetzern durchgeführt haben, gaben uns die Domäne und kulturelle Sensibilität, die unsere Unternehmenskunden und deren Endnutzer wirklich schätzen.

Viele KI-Übersetzungssysteme haben Schwierigkeiten, die Konsistenz über lange Dokumente hinweg aufrechtzuerhalten. Wie bewahrt Language Weaver Pro die Bedeutung und den Kontext über Absätze hinweg, insbesondere in rechtlichen oder regulatorischen Inhalten?

Konsistenz ist eine der größten Herausforderungen bei der Übersetzung im großen Maßstab – und es ist nicht etwas, das allgemeine Modelle alleine lösen können.

Es ist auch ein Bereich, in dem wir einen echten Vorsprung haben. Lösungen wie Trados und Language Weaver haben seit Langem starke Terminologie-Kontrollen integriert, sodass man konsistente Sprache über sogar die größten, komplexesten Inhalte hinweg durchsetzen kann.

Das ist wichtiger denn je in regulierten Umgebungen. In rechtlichen oder Compliance-Inhalten ist Konsistenz kein Nice-to-Have – es ist entscheidend. Eine einzelne Variation in der Übersetzung eines definierten Begriffs kann einen Vertrag ungültig machen, eine regulatorische Einreichung verfälschen oder echtes Risiko einführen.

Terminologie-Kontrolle entfernt diese Unsicherheit. Sie stellt sicher, dass die endgültige Ausgabe genau die Sprache verwendet, die von den rechtlichen und Compliance-Teams genehmigt wurde – konsistent, im großen Maßstab.

Sie haben dies als einen Wechsel von der Übersetzung zur Sprachintelligenz bezeichnet. Was bedeutet das in der Praxis, und wie ändert es, wie Unternehmen mit mehrsprachigen Inhalten interagieren?

Seit Jahrzehnten hat die Branche die Übersetzung als mechanischen Prozess betrachtet, der Wörter von einer Sprache in eine andere umwandelt. Und obwohl spezialisierte menschliche Übersetzungsprozesse wie Transkreation existieren, hing dies alles von einem relativ langsamen Prozess ab, der auf Wortzahlen basierte. “Sprachintelligenz” ändert grundlegend dieses Paradigma. Es ist ein Wechsel von der Umwandlung von Wörtern zur tatsächlichen Verständnis von Bedeutung; es geht um das Erfassen von Kontext, Nuancen, Markenstimme und spezifischer Absicht hinter dem Inhalt, unabhängig von der ursprünglichen Sprache. Wir bewegen uns von einer passiven, reaktiven Aufgabe zu einer proaktiven, strategischen Fähigkeit.

In der Praxis, wenn unsere KI-Tools Übersetzungen flüssiger und kontextbewusster machen, kann die kulturelle Intelligenz-Ebene der menschlichen Schicht nicht nur Inhalte post-bearbeiten, sondern sich auch auf Relevanz und Auswirkung konzentrieren.

Die Plattform betont Governance, Terminologie-Kontrolle und Datensicherheit. Welche spezifischen Systeme sind vorhanden, um sicherzustellen, dass Übersetzungen die Anforderungen von Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen erfüllen?

Vertrauen ist die Grundlage unserer Plattform, insbesondere für regulierte Branchen. Zunächst bieten wir eine flexible Bereitstellung, die öffentliche Tools nicht können. Kunden können Language Weaver auf ihrem eigenen Premises oder in ihrer eigenen privaten Cloud ausführen. Dies stellt sicher, dass sensible Daten niemals ihre sichere Umgebung verlassen, was für die Erfüllung von Datenresidenzanforderungen unverzichtbar ist.

Zweitens bieten wir eine granulare Kontrolle über die Ausgaben, die sich mit den Anforderungen einer Branche ändern können. Kunden können ihre eigenen genehmigten Glossare direkt in das Modell einbetten. Dies garantiert, dass ein bestimmter rechtlicher Haftungsausschluss in der Finanzbranche oder ein genehmigter medizinischer Begriff in der Gesundheitsbranche jedes Mal korrekt und konsistent übersetzt wird, wodurch das Risiko nicht konformer Sprache eliminiert wird.

Schließlich ist Governance integriert. Die Plattform ist in bestehende Unternehmenssicherheitsframeworks integriert, bietet vollständige Audit-Verfolgungen und Zugriffskontrollen, und Kunden können den Inhalt immer an menschliche Experten im Loop weiterleiten, um Zertifikate der Genauigkeit oder für die vorgeschriebene Überprüfung zu erhalten.

Im Gegensatz zu allgemeinen KI-Modellen ist Language Weaver Pro speziell für die Übersetzung entwickelt. Welche Kompromisse gibt es zwischen Spezialisierung und Flexibilität, und warum wird Spezialisierung für Unternehmens-KI immer wichtiger?

Ein allgemeines Modell ist ein bisschen wie ein Schweizer Taschenmesser. Es ist vielseitig – es kann ein Rezept aus dem, was in Ihrem Kühlschrank ist, vorschlagen, einen Landschaftsplan skizzieren, ein Gedicht schreiben oder sogar einige Codezeilen versuchen.

Aber wenn es um mission-kritische Unternehmensarbeiten geht, reicht “gut genug” nicht aus. Man benötigt etwas Präzises. Man würde kein Schweizer Taschenmesser für eine Operation verwenden, es sei denn, man hätte keine andere Wahl. Man würde ein Präzisionsinstrument verwenden.

Das ist der Unterschied bei einem speziell entwickelten Modell wie Language Weaver Pro. Wir versuchen nicht, alles zu tun. Wir konzentrieren uns darauf, eine Sache außergewöhnlich gut zu machen – die Lieferung genauer, zuverlässiger Übersetzungen im großen Maßstab.

Das wird immer wichtiger. Die Einsätze sind einfach zu hoch für allgemeine Werkzeuge. Unternehmen benötigen Übersetzungen, denen sie vertrauen können – Inhalte, die klar, handhabbar und genau sind, jedes Mal.

Die Zusammenarbeit mit Cohere bringt Sprachexpertise und sichere KI-Infrastruktur zusammen. Wie ist das System entwickelt, um Leistung, Privatsphäre und Bereitstellungsflexibilität über Cloud, On-Premises und hybride Umgebungen hinweg auszugleichen?

Diese Zusammenarbeit ist fundamental für unsere Strategie, da sie auf einem Kernprinzip basiert, dass weltklasse-KI sich an die Sicherheitsposition des Kunden anpassen muss, nicht umgekehrt. Wir weigern uns, Unternehmen in ein einheitliches, öffentliches Cloud-Modell zu zwingen.

Unser Design erreicht dieses Gleichgewicht, indem es das KI-Modell von der Infrastruktur trennt, auf der es läuft. Cohere liefert das weltklasse-Grundmodell, während es ein Weltklasse-Partner von uns ist, und wir liefern die sprachliche Expertise und die Bereitstellungsflexibilität, für die wir bereits bekannt sind. Dies ermöglicht es uns, diese leistungsstarken, flüssigen Modelle überall dort bereitzustellen, wo die Daten unserer Kunden residieren. Für eine Bank oder eine Nachrichtenagentur bedeutet dies, es vollständig in ihren auf Premises-Maschinen zu betreiben. Für einen Gesundheitsdienstleister kann es in ihrer eigenen privaten Cloud zur Erfüllung der HIPAA-Vorschriften betrieben werden. Und für ein globales Technologieunternehmen kann ein hybrides Modell Leistung und Flexibilität über Regionen hinweg bieten, während es die Datensicherheit dort aufrechterhält, wo sie benötigt wird.

Der Schlüssel ist, dass der Kunde immer die Kontrolle hat. Sie erhalten die volle Leistung des branchenweit größten, fortschrittlichsten Übersetzungsmusters, ohne jemals Kompromisse bei ihrer Datenprivatsphäre oder Compliance-Anforderungen eingehen zu müssen. Wir liefern die Leistung an ihre Peripherie.

Eines der größten Risiken für Unternehmen ist die Übersetzung, die korrekt erscheint, aber subtile Fehler enthält. Wie identifiziert und reduziert Ihre Plattform diese Risiken, insbesondere in hochriskanten Szenarien?

Das ist ein fundamentaler Fehler allgemeiner KI, und als Unternehmen, das sich auf Sprachintelligenz spezialisiert hat, verstehen wir, dass dies ein inakzeptables Risiko darstellt. Plausibel klingendes Unsinn ist eine Belastung, kein Vermögen.

Wir versuchen, dieses Risiko auf mehrere Weise zu mindern. Zunächst sind unsere Modelle nicht auf dem unfilterten öffentlichen Internet trainiert. Sie basieren auf einem Fundament von vier Jahrzehnten hochwertiger, menschlich übersetzter und domänen-spezifischer linguistischer Daten. Dies lehrt das Modell, richtig zu sein, nicht nur flüssig. Es lernt die korrekte Art, komplexe Rechtsklauseln und präzise medizinische Anweisungen zu übersetzen, weil es von sauberen Daten und nicht von Internet-Gerüchten gelernt hat.

Wir geben unseren Kunden auch direkte Kontrolle über die Ausgabe. Durch Terminologie-Management und Feedback können sie die korrekte Übersetzung für ihre kritischsten und mehrdeutigsten Begriffe festlegen. Es stellt sicher, dass ein bestimmter Patentanspruch oder eine Arzneimittel-Wechselwirkungs-Phrase mit den korrekten Übersetzungen wiedergegeben wird, jedes Mal.

Schließlich schließen wir den Kreis. Unsere Systeme sind so konzipiert, dass sie menschliche Expertise für die Überprüfung und Verfeinerung integrieren. Diese ständige Rückmeldung von Experten-Linguisten und den eigenen Reviewern des Kunden schafft einen Kreislauf kontinuierlicher Verbesserung, der die Nuancen und subtilen Fehler, auf die allgemeine Modelle blind sind, erfasst.

Angesichts des starken Wettbewerbs von Tools wie DeepL und Google’s Gemini, sehen Sie die Zukunft der KI-Übersetzung in domänen-spezifischen Modellen, und was bedeutet das für das breitere KI-Ökosystem?

Lassen Sie mich dies mit einer Anekdote beantworten. Wir haben einen Kunden, einen großen Namen in der Computerbranche, der mit mehreren Übersetzungsdienstleistern zusammenarbeitet. Wir arbeiten mit dem größten Teil ihres Portfolios zusammen, und einer der Hauptgründe, warum sie uns wählen, ist, dass wir, wenn etwas nicht stimmt, es beheben können. Koreanische technische Terminologie nicht ganz passend? Wir haben ein Team dafür. Deutsche Zahlen verursachen Probleme? Wir haben Leute, die helfen können.

Das ist der breitere Punkt. Wir erwarten, dass zukünftige Fortschritte in der KI weniger von reinen Modellfortschritten und mehr von Lösungen kommen, die relevanten Kontext – linguistischen, kulturellen und domänen-spezifischen – nutzen können. RWS hat durch sein umfangreiches Produktportfolio, Jahrzehnte von proprietären Daten und tiefen Kundenbeziehungen genau diesen Kontext. Allgemeine Anbieter können ein Modell-Benchmark erreichen, aber sie können es nicht replizieren. Die Zukunft gehört Anbietern, die Grenz-KI mit menschlicher und institutioneller Expertise kombinieren, um sie in der realen Welt zum Funktionieren zu bringen – und genau da sitzen wir.

Vielen Dank für das großartige Interview, jeder, der mehr erfahren möchte, sollte RWS besuchen.