23.04.2026

Immer häufiger setzen Unternehmen KI ein, um schnell und günstig zu übersetzen. Wird dabei auf eine unternehmenseigene KI-Lösung gesetzt, sind Übersetzungen häufig nur ein „Nebenprodukt“. Denn die Technologie wird meist für andere Einsatzszenarien konzipiert und unabhängig von bestehenden Sprachprozessen betrachtet – mit teils schweren Folgen für Qualität, Konsistenz und Aufwand. Deshalb ist es wichtig, KI von Anfang an auch in Übersetzungsprozesse zu integrieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass Sprachexpert:innen und Übersetzer:innen weiterhin im Zentrum des Prozesses bleiben. Wie genau das funktioniert, erfahren Sie in diesem Blogpost.

Nicht selten werden Entscheidungen zum Umgang mit KI von der IT-Abteilung oder der Geschäftsleitung getroffen. Übersetzungen werden dabei schnell als zusätzlicher Use Case erkannt – allerdings ohne den bisherigen Übersetzungsprozess zu betrachten oder Sprachverantwortliche einzubeziehen. Denn unter „Übersetzung mit KI“ verstehen viele Unternehmen, dass ihr eingesetztes KI-System eine Datei in der gewünschten Fremdsprache ausgeben kann.

Die Leidtragenden dieser Vorstellung sind häufig die Sprachverantwortlichen im Unternehmen. Statt sie in die Prozessgestaltung einzubeziehen, werden sie vor vollendete Tatsachen gestellt. Übersetzungen verlieren damit ihren Status als eigenständiger Expertenbereich und werden zunehmend als Nebenprodukt betrachtet, das vom eingesetzten KI-Tool „mitgeleistet“ werden kann.

Es überrascht daher kaum, dass diese Strategie keinen großen Anklang bei den zuständigen Mitarbeiter:innen findet. Die größten Bedenken sind unter anderem:

• Zweifel an der Qualität: Sprachexpert:innen wissen, wie viel Expertise, Zeit und Energie in professionelle Übersetzungen fließen – und wie minderwertig oder schlichtweg falsch KI-Output teilweise sein kann.
• Loyalität zur klassischen Übersetzung: Viele Mitarbeiter:innen in Sprachabteilungen sind selbst Übersetzer:innen und wehren sich dagegen, ihr oft jahrzehntelang perfektioniertes Handwerk von einer KI ausführen zu lassen.
• Angst vor Jobverlust: Verständlicherweise ist die Sorge groß, komplett durch KI-Tools abgelöst zu werden. Das kann das Vertrauen innerhalb des Unternehmens zerstören und schlimmstenfalls zu Talentabwanderung führen.
• Fehlende Wertschätzung: Menschen wollen für ihre Arbeit geschätzt werden. Wenn signalisiert wird, dass maschinengenerierte Übersetzungen ausreichen, leidet die Motivation.

Die genannten Gründe können zu einer Blockadehaltung führen, durch die dem KI-System keine Chance gegeben wird. Hinzu kommt, dass viele Unternehmen davon ausgehen, den KI-Output einfach an Niederlassungen oder fremdsprachenkundige Mitarbeiter:innen zur Prüfung und Freigabe weitergeben zu können.

Doch dieser Ansatz ist riskant, da den Beauftragten oft die nötigen Ressourcen oder die ausgangssprachliche Kompetenz fehlen. Außerdem wird die Übersetzung isoliert und losgelöst von jeglichen Tools als ausgangssprachliche Datei erstellt, sodass auch bestehende Prüfworkflows und die Einbindung von Ressourcen wie Terminologiedatenbanken nicht mehr funktionieren. Erst wenn sich die mangelnde Textqualität in den KPIs niederschlägt, wird Entscheider:innen deutlich, dass hochwertige Übersetzungen zwingend die Mitarbeit von Sprachexpert:innen erfordern.

Wie also kann der professionelle Einsatz von KI bei Übersetzungen gelingen und was müssen Unternehmen dabei beachten?

Die Arbeit mit Sprachdaten, Dateien und Prozessen zur Qualitätskontrolle ist komplex. Professionelle Übersetzungen erfordern in der Regel spezialisierte CAT-Tools, die Inhalte vom Dateiformat entkoppeln und gleichzeitig Formatierungen erhalten. Durch die Einbindung von Translation Memorys und Terminologie werden alle Sprachressourcen genutzt – und das sorgt für mehr Konsistenz und geringere Kosten. Ergänzt wird der Prozess durch Terminologiearbeit, automatisierte Qualitätskontrollen und im Fall von maschinengenerierten Übersetzungen durch eine gezielte Nachbearbeitung durch Übersetzer:innen – das Post-Editing.

Large Language Models können in diesem Prozess als weitere Sprachressource genutzt werden, denn den meisten LLMs liegt mehrsprachiges Trainingsmaterial zugrunde. Bestehende Ressourcen wie Translation Memorys (TMs) können dann als weiteres Trainingsmaterial für ein Finetuning dienen, um die Ergebnisse der Maschine unternehmensspezifisch anzupassen. Dies führt aber nicht automatisch zu korrekten oder einheitlichen Ergebnissen.

In der Praxis zeigt sich:

• Sollen TM-Daten für ein KI-Training verwendet werden, sind meist eine Bereinigung und Kuratierung nötig.
• Ohne Einbindung in CAT-Tools arbeiten LLMs losgelöst vom Übersetzungsspeicher. Korrekturen am KI-Output fließen also nicht ins System zurück.
• Es ist keine Reproduzierbarkeit gegeben, sodass Fehler immer wieder oder auch in unterschiedlicher Form auftreten können.
• Über Jahre aufgebaute Sprachdaten können verloren gehen, wenn die Integration nicht möglich ist oder aufgrund eines zu geringen Volumens nicht genug Einfluss auf das System ausübt.

Large Language Models (LLMs) sollten als eine von vielen Ressourcen innerhalb bestehender Übersetzungsprozesse verstanden werden.

CAT-Tools bleiben dabei die spezialisierte Umgebung für professionelle Übersetzungen, insbesondere im Datenhandling und in der Prozesssteuerung, während KI gezielt als zusätzliche Ressource eingebunden wird. Dabei kommt vor allem der Einbindung aller verfügbaren Sprachressourcen – wie Translation Memorys und Terminologievorgaben – eine entscheidende Bedeutung zu. Denn nur durch das Zusammenspiel aller Ressourcen können Konsistenz und Korrektheit sichergestellt werden, während gleichzeitig die Zeit- und Kostenvorteile der KI greifen.

Entscheidend ist, dass der Übersetzungsprozess weiterhin dort verankert bleibt, wo er fachlich und technisch optimal gesteuert wird – und KI klar definierte Aufgaben innerhalb dieses Rahmens übernimmt.

Dabei lassen sich die Rollen klar unterscheiden:

Aufgaben der KI:

• Schnelle Erstellung von Übersetzungsentwürfen
• Unterstützung bei Standard- und Routineinhalten
• Verarbeitung großer Textmengen in kurzer Zeit
• Umsetzung von Vorgaben, z. B. über Glossare

Aufgaben von Sprachexpert:innen und Übersetzer:innen:

• Prüfung und Sicherung der inhaltlichen und sprachlichen Qualität (Post-Editing)
• Bewertung von Kontext, Tonalität und Bedeutung
• Korrektur von Fehlern, Auslassungen und stilistischen Unstimmigkeiten
• Sicherstellung konsistenter Unternehmenssprache und Terminologie
• Auswertung von Fehlerquellen und Erkennung von Optimierungspotenzial

Dies verdeutlicht, dass KI einen Übersetzungsprozess nicht ersetzen, sondern lediglich ergänzen soll. Sprachverantwortliche sollten diesen Prozess daher aktiv mitgestalten. Denn nur mit ihrem sprachlichen und prozessualen Know-how kann KI sinnvoll in bestehende Abläufe integriert werden.

KI entfaltet ihren größten Nutzen im Zusammenspiel mit bestehenden Übersetzungsprozessen, Sprachdaten, Post-Editing und Sprachexpertise. Sie sollte etablierte Workflows nicht ersetzen, kann sie aber effizient unterstützen. Unternehmen müssen daher bei der Einführung einer KI für Übersetzungen den bestehenden Übersetzungsprozess mitdenken und KI gezielt als Ergänzung zu menschlicher Expertise nutzen. Damit lassen sich Übersetzungen schneller anfertigen, ohne Qualitätseinbußen zu riskieren oder Sprachabteilungen vor den Kopf zu stoßen.

Möchten Sie LLMs in Ihrem Unternehmen einsetzen oder besitzen Sie bereits ein eigenes System? Die Expert:innen von oneword zeigen Ihnen gerne in einem unverbindlichen Beratungsgespräch, wie Sie Ihr Tool optimal in Ihre Prozesse integrieren oder eines unserer unternehmensspezifischen LLMs einbinden können.