20.05.2025

Zahlreiche Unternehmen setzen bereits auf maschinelle oder KI-generierte Übersetzungslösungen, um Prozesse zu beschleunigen und Kosten zu reduzieren. Doch in der Praxis bleiben die erhofften Einsparungen oft hinter den Erwartungen zurück. Nur weil man KI einsetzt, garantiert das noch keine optimalen Ergebnisse oder signifikante Kostensenkungen. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, bedarf es einer durchdachten Strategie, gezielter Anpassungen an verschiedenen Punkten des Übersetzungsprozesses und menschlicher Handgriffe an genau den richtigen Stellen. Mit unserem 5-Schritte-Plan zeigen wir Ihnen, wie Sie Ihre Übersetzungskosten mit KI-Unterstützung nachhaltig und spürbar senken können, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen.

Die Zahl der Unternehmen in Deutschland, die KI-Lösungen aktiv einsetzen, hatte sich 2024 mit 27 Prozent im Vergleich zum Vorjahr verdoppelt. Doch trotz dieser beeindruckenden Adaptionsrate bleibt die Realität für viele ernüchternd: Die erhofften Kosteneinsparungen werden ohne die richtigen Rahmenbedingungen bisher nur selten erreicht. In der Praxis zeigen sich zum Beispiel bei maschineller Übersetzung (MT) zahlreiche Herausforderungen. Eine zentrale Schwierigkeit besteht in der kontextuellen Verarbeitung. KI-Systeme erfassen den fachlichen und kulturellen Zusammenhang von Texten häufig nur unzureichend, wodurch branchenspezifische Terminologie, Mehrdeutigkeiten und feine Bedeutungsnuancen selbst für fortschrittliche Systeme problematisch bleiben. Dies führt zu Übersetzungen, die zwar grammatikalisch korrekt sind, aber inhaltlich ungenau oder im Kontext unpassend sind. Bei Fachterminologie wird diese Problematik besonders deutlich. Hier können verschiedene KI-Systeme für denselben Begriff völlig unterschiedliche Übersetzungen liefern.

Die Inkonsistenz der Ergebnisse stellt eine weitere Hürde dar. Da sich KI-Systeme in ständiger Weiterentwicklung befinden, können identische Ausgangstexte zu verschiedenen Zeitpunkten unterschiedlich übersetzt werden. Diese mangelnde Beständigkeit erschwert nicht nur standardisierte Prozesse, sondern gefährdet auch die Planungssicherheit. Denn die Auswirkungen ziehen sich durch den gesamten Workflow: Jeder Übersetzungsdurchlauf erfordert eine vollständige Nachbearbeitung und umfassende Qualitätskontrollen.

Nicht zu unterschätzen ist auch der Einfluss der jeweiligen Sprachkombination. Während die Übersetzungsqualität zwischen Deutsch und Englisch dank umfangreicher Trainingsdaten meist überzeugt, kann die Leistung bei anderen, vor allem bei selteneren Zielsprachen deutlich abfallen. Zudem wird bei vielen Sprachen Englisch als Relaissprache eingesetzt, sodass ein Text immer erst ins Englische und erst dann in die Zielsprache übersetzt wird. Dies passiert unbemerkt im Hintergrund, birgt aber deutliches Fehlerpotenzial. Denn durch jede „Zwischenübersetzung“ kann es aufgrund von Mehrdeutigkeiten, Fehlinterpretationen oder Verallgemeinerungen zu Übersetzungsfehlern kommen.

Diese Herausforderungen bedeuten jedoch nicht, dass KI-gestützte Übersetzungen ihre Optimierungsversprechen nicht einlösen können. Mit dem richtigen Ansatz lassen sich die genannten Stolperfallen umgehen und das volle Potential der Technologie ausschöpfen. Entscheidend ist ein strukturiertes Vorgehen, das sowohl die technischen als auch die prozessualen Aspekte berücksichtigt. Im Folgenden stellen wir Ihnen unseren 5-Schritte-Plan vor, mit dem Sie Ihre KI-Übersetzungen optimieren und Ihre Übersetzungskosten nachhaltig senken können.

Eine fundierte Machbarkeitsanalyse bildet das Fundament für erfolgreiche KI-Übersetzungen. Nicht jeder Text eignet sich gleichermaßen für die maschinelle Übersetzung, selbst wenn diese technisch fast immer möglich wäre. Die Wirtschaftlichkeit hängt von zahlreichen Faktoren ab: dem eingesetzten MT-System, der Sprachkombination, dem Fachgebiet und nicht zuletzt der Qualität des Ausgangstextes. Die Analyse sollte differenziert erfolgen und keine Textart pauschal ausschließen. Denn die Eignung kann auch pro Zielsprache variieren: Ein Marketingtext kann maschinell übersetzt beispielsweise ins Englische hervorragende Ergebnisse liefern, während die KI-Übersetzung desselben Textes ins Italienische umfangreiche Nachbearbeitungen erfordert. Auch zwischen Textarten gibt es erhebliche Unterschiede: Im Softwarebereich führen kurze, kontextlose GUI-Elemente beispielsweise häufig zu Fehlern beim MT-Einsatz, während längere Fehlermeldungen mit mehr Kontext deutlich bessere Ergebnisse erzielen.

Besonders kritisch sollte die Machbarkeitsanalyse bei hochspezialisierten Texten der Technischen Dokumentation ausfallen. Hier erfordert die DIN EN IEC/IEEE 82079-1 höchste Präzision, da fehlerhafte Übersetzungen schwerwiegende Folgen haben können. Die Norm empfiehlt den Einsatz qualifizierter Fachübersetzer:innen etwa für Gebrauchsanweisungen. Eine maschinelle Übersetzung sollte hier nur unterstützend zum Einsatz kommen. Ähnliches gilt in stark regulierten Bereichen wie der Medizintechnik und generell bei einem hohen Risikolevel eines Textes.

Die Qualität der MT-Ergebnisse wird maßgeblich durch die Ausgangsqualität der Texte bestimmt. Übersetzungsgerechtes Schreiben ist dabei ein wirksamer Hebel, um ohne direkte Eingriffe in das MT-System bessere Ergebnisse zu erzielen. Konkret bedeutet dies: Texte sollten klare, präzise Satzstrukturen enthalten und nicht unnötig komplex formuliert sein. Mehrdeutigkeiten, verschachtelte Sätze und kulturspezifische Redewendungen stellen selbst fortschrittliche KI-Systeme vor Probleme. Durch eine bewusste Vereinfachung und Standardisierung von Texten können potenzielle Fehlerquellen in der maschinellen Übersetzung erheblich reduziert werden.

Ebenso wichtig ist die Formatierung. Denn standardisierte Formate und einheitliche Strukturen verhindern fehlerhafte Segmentierungen und sorgen dafür, dass das MT-System den Text zusammenhängend und korrekt verarbeiten kann. Besonders bei technischen Dokumenten mit komplexen Auflistungen, Tabellen oder eingebetteten Grafiken ist dieser Aspekt entscheidend. Mit vergleichsweise geringem Aufwand in der Texterstellung lassen sich also die Effizienz der maschinellen Übersetzungen steigern und kostspielige Missverständnisse und Nachbearbeitungen minimieren.

Die Kombination aus maschineller Übersetzung und strukturierten Sprachdaten bildet einen besonders wirkungsvollen Ansatz zur Qualitätssteigerung und Kostensenkung. Zwei zentrale Werkzeuge stehen hierbei im Mittelpunkt: Glossare und Translation Memorys (TMs).

Ein terminologisches Glossar fungiert als verbindliche Vorgabe für die KI und sorgt für terminologische Korrektheit und Konsistenz. Es enthält die wichtigsten Fachbegriffe eines Unternehmens zusammen mit den gewünschten fremdsprachlichen Entsprechungen. Durch diese gezielte Anreicherung übersetzen KI-Systeme Fachtermini nicht mehr nach statistischer Wahrscheinlichkeit, sondern gemäß den Unternehmensvorgaben. Besonders in hochspezialisierten Branchen oder bei Unternehmen mit individueller Terminologie kann dies den entscheidenden Qualitätsunterschied ausmachen.

Während Glossare für die korrekte Fachterminologie sorgen, liefert die Einbindung von Translation Memorys eine Konsistenz zu bisherigen Übersetzungen. Denn in TMs sind Texte auf Segmentebene gespeichert, um sie jederzeit wiederverwenden zu können. Meist handelt es sich um Sätze, manchmal auch einzelne Wörter, die bei jedem neuen Übersetzungsprojekt automatisch abgeglichen werden. Das System identifiziert dabei exakte Übereinstimmungen, die unverändert übernommen werden können, sowie ähnliche Segmente, die nur teilweise angepasst werden müssen. Diese Wiederverwendung bereits übersetzter Inhalte führt zu direkten Kosteneinsparungen, da für identische oder ähnliche Textpassagen reduzierte Tarife gelten.

Die Kombination aus KI, Glossaren und Translation Memorys schafft einen synergetischen Effekt: Die KI liefert eine Grundübersetzung für alle Textteile, die noch nicht im TM vorhanden sind und setzt dabei dank Glossareinbindung die gewünschte Fachterminologie um. Bereits erstellte Übersetzungen werden durch das TM vorübersetzt und mit dem KI-Ergebnis zusammengeführt. Dieses Vorgehen optimiert nicht nur die Qualität der Übersetzungen, sondern senkt auch nachhaltig die Kosten durch effiziente Wiederverwendung bestehender Inhalte.

Die reine maschinelle Übersetzung ohne menschliches Eingreifen gleicht einem ungetesteten Autopiloten – ein Risiko, das in professionellen Kontexten selten akzeptabel ist und einen erheblichen Kostenfaktor mit sich bringt. Die Lösung liegt in einem hybriden Ansatz: Machine Translation und Post-Editing (MTPE) verbindet die Stärken beider Welten und schafft einen optimierten Workflow für hochwertige Übersetzungen.

Bei MTPE erstellt zunächst die KI eine Rohübersetzung, die anschließend von spezialisierten Posteditor:innen überprüft und optimiert wird. Diese Fachkräfte korrigieren nicht nur offensichtliche Fehler, sondern verfeinern auch Nuancen, passen Fachterminologie an und sorgen für stilistische Kohärenz. Der Prozess ist dabei deutlich effizienter als eine vollständig manuelle Übersetzung. Die maschinelle Vorarbeit reduziert den Zeitaufwand erheblich.

Entgegen der intuitiven Annahme, dass jeder zusätzliche Prozessschritt die Kosten erhöht, führt die Integration von Post-Editing tatsächlich zu Einsparungen. Die maschinelle Übersetzung liefert eine solide Grundlage, während die menschliche Nachbearbeitung gezielt auf problematische Aspekte fokussiert. Diese Kombination vermeidet sowohl die hohen Kosten vollständig manueller Übersetzungen als auch die Qualitätsrisiken rein maschineller Lösungen. Besonders wertvoll ist der Lerneffekt: Übersetzer:innen können wiederkehrende Fehler in unternehmensspezifischen MT- und LLM-Systemen identifizieren, kategorisieren und dokumentieren. Dieses strukturierte Feedback fließt in die kontinuierliche Verbesserung des Systems ein. Mit jedem Durchlauf werden die Ergebnisse im Idealfall präziser und der Nachbearbeitungsaufwand geringer.

Die Leistungsfähigkeit von KI-Übersetzungssystemen steht und fällt mit der Qualität ihrer Trainingsdaten. Selbst die fortschrittlichsten Algorithmen können aus minderwertigen Datenbeständen keine herausragenden Ergebnisse generieren. Die Gefahr ist hoch, dass die Ergebnisse mit zunehmendem Datenmüll immer schlechter werden, denn unsaubere Sprachdaten beeinträchtigen maschinelle Übersetzungssysteme nachhaltig. Ein mit widersprüchlichen Übersetzungsvarianten trainiertes System reproduziert diese Inkonsistenzen und potenziert sie unter Umständen. Bei Terminologiedatenbanken zeigt sich ein ähnliches Bild: Zu umfangreiche oder widersprüchliche Einträge verwirren das System und führen zu schlechteren Übersetzungsergebnissen.

Eine systematische Datenbereinigung umfasst verschiedene Aspekte:

• Entfernung formal unsauberer Daten
• Korrektur falscher Zuordnungen
• Beseitigung von Dubletten und widersprüchlichen Einträgen
• Aktualisierung veralteter Terminologie und Inhalte

Automatisierte Analysetools wie oneCleanup untersuchen große Datenmengen effizient auf ihr Bereinigungspotenzial. Dabei werden skriptbasierte Analysen mit linguistischer Expertise kombiniert und ermöglichen eine schnelle Einschätzung des tatsächlichen Bereinigungsbedarfs. Die Investition in saubere Datenbestände zahlt sich mehrfach aus: Die Qualität der maschinellen Übersetzungen verbessert sich unmittelbar, während die Kosten für Post-Editing und Qualitätssicherung sinken. Bereinigte Daten bilden zudem eine solide Grundlage für die Weiterentwicklung unternehmensspezifischer KI-Modelle, die mit jeder Iteration präziser werden.

Die regelmäßige Pflege von Sprachdaten sollte nicht als einmaliges Projekt, sondern als kontinuierlicher Prozess verstanden werden – ein zentraler Bestandteil jeder langfristigen KI-Strategie im Übersetzungsbereich.

Die erfolgreiche Integration von KI in Übersetzungsprozesse ist kein Zufall, sondern das Ergebnis einer durchdachten Strategie. Der vorgestellte 5-Schritte-Plan bietet einen strukturierten Ansatz, um Übersetzungskosten nachhaltig zu senken und gleichzeitig Qualität sicherzustellen: von der strategischen Auswahl geeigneter Inhalte über die Optimierung von Ausgangstexten bis zur systematischen Datenbereinigung. Jeder Schritt trägt dazu bei, das volle Potenzial der KI auszuschöpfen.

Entscheidend dabei ist das Verständnis, dass künstliche Intelligenz kein Ersatz für menschliche Expertise ist, sondern ein leistungsstarkes Werkzeug, das durch gezielte Anpassungen und die richtige Einbindung in bestehende Prozesse seinen wahren Wert entfaltet. Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, profitieren von signifikanten Kosteneinsparungen bei gleichbleibender oder sogar verbesserter Übersetzungsqualität.

Sie möchten KI nutzen, um Ihre Übersetzungsprozesse zu optimieren und Kosten zu senken? Unsere Expert:innen beraten Sie zu konkreten Einsparungsmöglichkeiten und maßgeschneiderten Lösungen.

Wir stehen Ihnen gerne für ein Beratungsgespräch zur Verfügung.