25.08.2025

DeepL oder ChatGPT versprechen schnelle Übersetzungen auf Knopfdruck – doch was, wenn das Ergebnis enttäuscht? Viele Unternehmen stehen vor genau dieser Herausforderung: Die Übersetzung durch künstliche Intelligenz klingt zwar flüssig, doch bei genauerer Betrachtung zeigen sich Fehler in der Fachterminologie und inhaltliche Ungenauigkeiten. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit fehlerhaften KI-Übersetzungen umgehen und wann professionelle Übersetzungsprozesse unverzichtbar sind.

Die Situation kennen viele: Die Projekt-Deadline rückt näher, die Texte sind fertig – jetzt wird „nur noch“ eine Übersetzung gebraucht. Kann das nicht auch eine KI erledigen? DeepL oder ChatGPT versprechen schnelle Hilfe, denn mit wenigen Klicks ist jeder Text in der gewünschten Zielsprache verfügbar und liest sich auf den ersten Blick flüssig und stimmig. Die Ernüchterung erfolgt erst bei genauer Betrachtung: Sobald fachkompetente Muttersprachler:innen das Ergebnis prüfen, wird klar, dass der Teufel wie so oft im Detail steckt. Fachtermini stimmen nicht, Formulierungen sind missverständlich und oft gibt es auch inhaltliche Fehler.

Diese Situation ist typisch für KI-generierte Übersetzungen. Denn ChatGPT und Co. erstellen Texte auf Basis von Wortwahrscheinlichkeiten aus dem antrainierten Textkorpus. KI-Sprachmodelle sind also schlicht darauf trainiert, in einem permanent wiederholten Prozess jeweils das passendste nächste Wort in einem Text vorherzusagen. Aufgrund der schier unvorstellbaren Größe des Trainingsmaterials klingt das KI-Ergebnis meist sehr gut. Ein Aspekt, der die Fehlersuche deutlich erschwert, denn Eloquenz täuscht wie beim Menschen oft über inhaltliche Schwächen hinweg.

Was aber ganz klar fehlt, ist das „Wissen“, also die Kenntnis über das, was inhaltlich vermittelt werden soll. Da dieses nicht über Wortwahrscheinlichkeiten abgedeckt werden kann, bleiben Menschen als Sprach- und Fachexpert:innen unersetzlich. Denn nur sie verstehen den Inhalt, verfügen über das nötige Hintergrund- und Weltwissen und können implizite Informationen oder Mehrdeutigkeiten entschlüsseln und korrekt umsetzen.

Wer dennoch ChatGPT und Co. für Übersetzungen verwendet, sollte sich die Funktionsweise dieser Systeme bewusst machen: Die KI hat kein Vorwissen über Ihr Unternehmen, Ihre Branche, Ihre Produkte oder Ihre Kommunikationsweise. In der Regel starten diese Systeme bei jeder Anfrage bei null und haben dabei weder eine Erinnerung an vorherige Übersetzungen noch können sie die Konsistenz zu früheren Projekten herstellen.

Hier kommt „Context Engineering“ ins Spiel, also die Kunst, der KI alle notwendigen Hintergrundinformationen zur Verfügung zu stellen. Je präziser und vollständiger Sie den Kontext definieren, desto eher kann die Übersetzung gelingen. Zu den wichtigsten Kontextinformationen gehören Branche und Sachgebiet (z. B. Maschinenbau, Medizintechnik, IT), Textart (z. B. Bedienungsanleitung, Marketingbroschüre, technische Spezifikation), Zielgruppe (z. B. Fachpublikum oder Endverbraucher:innen), Verwendungszweck sowie spezielle Anforderungen an Terminologie und Stil.

Auch bestehende Übersetzungen oder Beispieltexte können dem System helfen, Ihren Unternehmensstil zu erfassen, vorausgesetzt Sie kennzeichnen diese klar als reine Kontextbeispiele.

Eine Garantie für eine korrekte Umsetzung gibt es jedoch nicht, denn KI-Systeme arbeiten nicht deterministisch. Bei identischer Eingabe erhält man in der Regel unterschiedliche Ergebnisse, wodurch sich die Ausgabe niemals sicher voraussagen lässt.

KI-Übersetzungen müssen daher vor der Weitergabe in nachgelagerte Prozesse unbedingt sorgfältig geprüft werden. Keinesfalls sollten ungeprüfte Texte schon ins Desktop Publishing (DTP) oder in andere nachgelagerte Verarbeitungsstufen gegeben werden, da im Nachhinein auffallende Fehler und die notwendigen Korrekturen erhebliche zusätzliche Kosten verursachen können.

Da für die notwendige Prüfung sowohl das sichere Beherrschen von Ausgangs- und Zielsprache als auch Fachwissen nötig sind, kommen an dieser Stelle idealerweise professionelle Übersetzungsdienstleister ins Spiel.

Denn bei der Bewertung von KI-Übersetzungen zeigt sich: Der tatsächliche Aufwand für das Unternehmen wird häufig nicht vollständig eingepreist. Das Identifizieren von Fehlern, die Recherche korrekter Fachtermini, die Überarbeitung unpassender Formulierungen und die Herstellung von textinterner Konsistenz – all diese Tätigkeiten sind nötig, binden aber qualifizierte Mitarbeiter:innen, die in der Regel andere Kernaufgaben haben und daher mit den Aufgaben meist auch deutlich länger beschäftigt sind, als dies professionelle Übersetzer:innen wären. Die mangelnde Reproduzierbarkeit von KI-Übersetzungen verschärft dieses Problem: Auch identische Texte werden von einer Anfrage zur nächsten unterschiedlich übersetzt. Jedes Ergebnis bedarf dementsprechend einer vollständigen Überprüfung, was den Zeitaufwand weiter erhöht.

Die Lösung ist nicht der Verzicht auf maschinelle Übersetzung, sondern ihr professioneller Einsatz. Im Rahmen von MTPE (Machine Translation + Post-Editing) nutzen professionelle Übersetzungsdienstleister durchaus KI-Systeme, jedoch eingebettet in etablierte Qualitätsprozesse. Der entscheidende Unterschied liegt in der systematischen Nachbearbeitung durch Fachexpert:innen.

Diese verfügen nicht nur über muttersprachliche Kompetenz, sondern auch über branchenspezifisches Fachwissen. Sie erkennen, wo maschinelle Übersetzungssysteme Mehrdeutigkeiten falsch interpretiert haben, wo implizite Informationen verloren gingen oder kulturelle Nuancen missverstanden wurden. In erster Linie finden sie aber sprachliche und inhaltliche Fehler und passen einen Text auch stilistisch an. Aus einer KI-generierten Rohübersetzung entsteht so ein qualitativ hochwertiger Text.

Ein weiterer Pluspunkt: In der professionellen Übersetzung ist KI nur eine von mehreren wertvollen Ressourcen, die den Übersetzungsprozess unterstützen. Durch den Aufbau und die Nutzung von Translation Memorys (TM) werden Texte satzweise gespeichert und stehen in dieser Form für Folgeprojekte zur Verfügung. Das garantiert Konsistenz und ermöglicht deutliche Kosten- und Zeiteinsparungen, da Texte nicht immer wieder neu übersetzt und geprüft werden müssen. Die KI kommt dann nur dort zum Einsatz, wo Sätze komplett neu übersetzt werden müssten. Auch Terminologievorgaben in Form einer Datenbank oder einer Liste zahlen deutlich auf die Qualität einer Übersetzung ein und ermöglichen eine fachlich präzise und prüfbare Verwendung von Fachtermini. Alle drei Ressourcen – KI, TM und Terminologie – können in einem CAT-Tool zur Übersetzung kombiniert werden, um beste Ergebnisse zu erzielen.

Gerade bei technischen Dokumentationen, wo Haftungsfragen relevant sind, bietet eine strukturierte Qualitätssicherung zusätzliche Sicherheit. Hierbei werden auch individuelle Vorgaben eines Unternehmens geprüft, um die Einhaltung aller Vorgaben und damit höchste Qualität sicherzustellen. Professionelle Übersetzungssysteme wie unsere oneSuite ermöglichen zudem, Übersetzungen direkt im Originallayout zu prüfen, bevor kostspielige Korrekturschleifen im Desktop-Publishing (DTP) entstehen.

Die Entscheidung zwischen Ad-hoc-KI-Übersetzung und professionellem Übersetzungsmanagement ist letztlich eine Frage der Prioritäten. Für interne Kommunikation oder erste Entwürfe mögen Tools wie ChatGPT oder DeepL durchaus ihren Zweck erfüllen. Bei technischen Dokumentationen, Bedienungsanleitungen oder rechtlich relevanten Texten hingegen zählen Qualität, Genauigkeit und die langfristige Perspektive.

Der nachhaltige Wirtschaftsvorteil professioneller Übersetzungen entsteht durch die systematische Wiederverwendung geprüfter Inhalte, die kontinuierliche Weiterentwicklung von Terminologiedatenbanken und die nahtlose Integration in bestehende Dokumentationsprozesse. Während bei KI-Tools jede Übersetzung ein isoliertes Ereignis bleibt, bauen Sie mit professionellem Übersetzungsmanagement einen Wissensschatz auf, der mit Ihrem Unternehmen wächst. Durch die Kombination von KI-Technologie und menschlicher Expertise nutzen Sie das Beste aus beiden Welten – und bleiben qualitativ auf der sicheren Seite.

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