25.03.2026

Viele Unternehmen setzen regelmäßig KI-Tools ein, um Inhalte schnell und günstig zu übersetzen. Doch diese vermeintliche Produktivitätssteigerung hat ihren Preis, denn ohne Qualitätskontrolle können fehlerhafte oder minderwertige Inhalte in Umlauf geraten und dem Markenruf nachhaltig schaden. In diesem Beitrag erfahren Sie, wo KI in der Übersetzung heute produktiv unterstützt und wo menschliche Expertise unverzichtbar bleibt.

Übersetzungen auf Knopfdruck sind kein neues Phänomen. Spätestens seit dem Durchbruch der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) 2016 stehen automatische Übersetzungen nahezu überall zur Verfügung. Viele Tools sind sogar direkt in Smartphones, Browser oder Anwendungen integriert.

Diese Entwicklung hat verändert, wie Unternehmen Sprachdienstleistungen wahrnehmen – mit Folgen wie:

• Übersetzungen werden oft nur noch mit Tools angefertigt
• Sinkende Zahlungsbereitschaft für professionelle Übersetzungen
• Wahrnehmung von Übersetzung als automatisierbarer Standardprozess

Mit dem Aufkommen generativer KI (GenAI) hat sich der Hype nochmals verstärkt. Weil sich KI-Systeme über Prompts und Kontext gezielt beeinflussen lassen, wirkt es schnell so, als ließen sich Übersetzungen vollständig automatisieren.

Maschinelle Übersetzungen enthalten nach wie vor inhaltliche und sprachliche Fehler und deutliche Schwächen. Terminologie und Kontext werden oft nicht korrekt erfasst, Inhalte werden wortwörtlich übertragen. Im professionellen Einsatz führen solche Ungenauigkeiten zu hohen Nachbearbeitungsquoten, die die erhofften Kostenvorteile schnell zunichtemachen.

Deshalb sollten KI-Übersetzungen in professionelle Prozesse eingebettet und durch menschliche Qualitätssicherung begleitet werden, statt sie komplett an ein KI-Tool auszulagern und „auf das Beste zu hoffen“.

Mögliche Ansätze sind zum Beispiel:

• Machbarkeitsanalyse vor dem Projekt
• Einsatz als Ressource innerhalb von Übersetzungssoftware (CAT-Tools)
• Translation Memorys (TM) und Nutzung vorhandener TM-Matches
• Bearbeitung und Review durch erfahrene Sprachprofis

So können Unternehmen Übersetzungen gezielt mit KI anfertigen, ohne Risiken bei der Qualität einzugehen oder lange Nachbearbeitungsprozesse zu verursachen.

Nicht alles, was technisch möglich ist, eignet sich auch für KI-Übersetzungen. Deshalb beginnt jedes KI-Übersetzungsprojekt idealerweise mit einer Machbarkeitsanalyse, die feststellt, ob maschinelle Übersetzung und Post-Editing für einen Text überhaupt sinnvoll sind.

Dazu sind folgende Fragen wichtig

1. Technisch: Lassen sich die Dateien in einem CAT-Tool verarbeiten? Ist die Segmentierung sinnvoll?
2. Sprachlich: Eignet sich die Zielsprache für maschinelle Übersetzung mit Nachbearbeitung (MTPE)? Ist der Ausgangstext sprachlich korrekt?
3. Inhaltlich: Eignen sich Textsorte und Sachgebiet für MTPE?
4. Begleitend: Gibt es Referenzmaterialien, frühere Übersetzungen, Stilrichtlinien oder Terminologievorgaben?

Erst wenn diese Punkte geklärt sind, lässt sich realistisch einschätzen, ob und wie KI-Übersetzungen sinnvoll eingesetzt werden können.

Je nach Textsorte unterscheiden sich die Anforderungen an Übersetzungsprozesse.

Technische Texte sind meist neutral formuliert, enthalten jedoch viel Fachterminologie sowie kurze, kontextarme Fragmente wie Menütexte oder Fehlermeldungen. Besonders bei sicherheitsrelevanten Inhalten wie Bedienungsanleitungen kann ein falsch übersetzter Begriff schwerwiegende Folgen haben.

Marketingtexte müssen gut lesbar sein, den Ton der Marke treffen und Nutzer:innen auf einer emotionalen Ebene erreichen. Häufig erfordern diese Textsorten auch Wortspiele oder kreative Formulierungen in der Zielsprache, die nicht 1:1 aus dem Original übersetzt werden können.

Solche Unterschiede beeinflussen stark, wie gut maschinelle Übersetzung funktioniert und wie hoch der Nachbearbeitungsaufwand ausfällt. Daher sollten Unternehmen KI-Tools in bestehende Übersetzungsprozesse integrieren und mit professionellen Übersetzungsressourcen wie CAT-Tools und Terminologiedatenbanken arbeiten.

Doch was passiert, wenn die entsprechenden Prozesse und Terminologievorgaben im Umgang mit KI-Übersetzungen fehlen? Dann riskieren Unternehmen Folgendes:

• Inhalte werden regelmäßig komplett neu übersetzt.
• Hoher Nachbearbeitungsaufwand für Prüfung und Freigabe relativiert Kosteneinsparungen.
• Ohne Terminologievorgaben liefern KI-Systeme keine verlässlichen Fachtermini, sondern wählen die wahrscheinlichste Formulierung.
• Terminologiekorrekturen können bis zu 45 % des Nachbearbeitungsaufwands beim Post-Editing ausmachen.

Gerade deshalb ist es wichtig, sich nicht allein auf Technologie zu verlassen, sondern auch menschliche Expertise einzubinden.

Viele Inhalte lassen sich heute mit wenigen Klicks übersetzen. Immer häufiger fallen Sätze wie: „Dafür benötigen wir keine teuren Übersetzer:innen. Das erledigen wir schnell mit ChatGPT oder DeepL.“

Leider sparen Unternehmen hier oft am falschen Ende. Entgegen der allgemeinen Annahme machen auch Systeme Fehler – und die meisten von KI übersetzten Inhalte müssen dringend durch Menschen geprüft werden, um die gewünschte Korrektheit und Qualität sicherzustellen.

Und das bringt uns direkt zum nächsten Punkt: Diese Qualität lässt sich nicht immer direkt beurteilen. Wenn Unternehmen Inhalte in Sprachen veröffentlichen, die intern niemand beherrscht, können sie nur schwer einschätzen, ob eine KI-Übersetzung tatsächlich korrekt ist. Die Orientierung am (vermeintlich) guten Output für einzelne Sprachen führt oft zur falschen Annahme, dass alle benötigten Sprachen mit dem entsprechenden Tool gut umgesetzt werden können.

Richtig integriert kann KI Übersetzungsprozesse beschleunigen und Kosten senken. Auf strukturierte Workflows, die Einbindung in etablierte Tools, Terminologie und menschliche Qualitätssicherung sollten Unternehmen dennoch nicht verzichten: Technologie liefert Geschwindigkeit, Fachwissen garantiert Zuverlässigkeit. Nur die Kombination aus professionellen Prozessen und sprachlich-technischem Know-how sorgt dafür, dass KI-Übersetzungen wirklich sinnvoll eingesetzt werden können.

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