Wann reicht KI und wann braucht es den Profi? Das sind die Qualitätslevel eines guten Übersetzungsdienstleisters
Die drei zentralen Qualitätsstufen in der Übersetzung
Moderne Sprachdienstleister arbeiten typischerweise mit drei Qualitätsniveaus:
Reine KI-Übersetzung mit Terminologie-Training (Machine Translation, MT) oder Modelle mit Linguistic Prompt Engineering (LLM)
KI-Übersetzung mit Post-Editing (MT + Human-in-the-loop)
Humanübersetzung mit Lektorat
1. Reine KI-Übersetzung: wenn Geschwindigkeit und Masse zählen
Bei der reinen KI-Übersetzung wird der Text vollständig von einer Engine oder einem LLM übersetzt, ohne menschliches Review. Das ist die schnellste und günstigste Variante. Ein guter Sprachdienstleister bringt der KI aber vorher die Terminologie des Kunden bei, damit die Fachbegriffe verwendet werden. So entsteht selbst bei der reinen KI-Übersetzung ein viel besseres Ergebnis, als wenn der Kunde die KI ohne Sprachdienstleister nutzt.
Geeignet für:
- interne Kommunikation (Mails, interne Newsletter, Protokolle)
- hochstrukturierte Inhalte, die immer demselben Muster folgen
- erste Inhaltserschließung („Worum geht es in diesem Dokument?“)
- große Textmengen, die nur zum Verständnis benötigt werden
- Datenanalysen, Vorab-Sichtung von Unterlagen
Voraussetzung:
Die Inhalte sind nicht (rechtlich) kritisch, müssen in der Regel nicht veröffentlicht werden und Fehler sind zwar lästig, aber nicht geschäftsgefährdend.
Risiken:
- stilistisch holprige Formulierungen
- fehlender Zielgruppenfokus und falscher Tonfall
- keine strukturierte Qualitätskontrolle oder Speicherung für Folgeprojekte
- Ansprache und Formulierung lassen sich präzise anlernen
- Der Tonfall wird auf die gewünschte Zielgruppe zugeschnitten
- Sonderwünsche wie Zeichenbegrenzungen lassen sich umsetzen
Reine KI lohnt sich, wenn es ausreicht, dass die Übersetzung grob richtig ist und sie primär der Information dient, nicht dem Image.
Vorteil: LLM mit Linguistic Prompt Engineering
Mit Linguistic Prompt Engineering wird die Qualität jedoch immer besser. Damit lassen sich große Sprachmodelle (LLM) heute schon genau für den gewünschten Anwendungszweck trainieren. Das minimiert die Risiken der klassischen KI.
Was ein LLM mit Linguistic Prompt Engineering besser macht:
- Ansprache und Formulierung lassen sich präzise anlernen
- Der Tonfall wird auf die gewünschte Zielgruppe zugeschnitten
- Sonderwünsche wie Zeichenbegrenzungen lassen sich umsetzen
2. KI-Übersetzung mit Post-Editing: der Standard für viele Unternehmen
Hier erzeugt eine trainierte KI zunächst eine Vorübersetzung. Anschließend überarbeiten professionelle Übersetzerinnen und Übersetzer den Text (Post-Editing). Qualifizierte Dienstleister nutzen dazu Translation-Management-Systeme, Terminologiedatenbanken und klar definierte Prozesse.
Geeignet für:
- technische Dokumentation (z. B. Bedienungsanleitungen, Datenblätter)
- Support- und Helpcenter-Texte
- Schulungsunterlagen und E-Learning-Inhalte
- große Textvolumen mit mittlerem bis hohem Qualitätsanspruch
- multilingual skalierende Inhalte, die regelmäßig aktualisiert werden
Vorteile:
- höherer Durchsatz bei niedrigeren Kosten im Vergleich zur reinen Humanübersetzung
- stabile Terminologie durch Terminologiedatenbanken
- Speicherung der finalen Fassungen im Translation Memory. Wiederverwendung und Konsistenz bei Folgeaufträgen
- menschliche Qualitätskontrolle: Korrektur von Logikfehlern, stilistischen Brüchen, falschen Zahlen, Daten und Fakten
Wann ist das besonders sinnvoll?
Immer dann, wenn Fehler teuer werden können, aber ein kreativer Stil nicht im Vordergrund steht. Beispiel: technische Texte, die korrekt, klar und konsistent sein müssen.
3. Humanübersetzung: das Premium-Level
Bei kritischen oder besonders sichtbaren Texten wird der Text von erfahrenen Fachübersetzerinnen und -übersetzern komplett neu in die Zielsprache gebracht. Optional gibt es ein anschließendes Korrekturlesen durch eine zweite Fachperson (Vier-Augen-Prinzip). Immer ist eine strukturelle Qualitätssicherung enthalten.
Geeignet für:
- Marketing- und Kampagnentexte, Claims, Slogans
- Corporate Websites und Imagebroschüren
- Nachhaltigkeitsberichte und Geschäftsberichte
- rechtlich und regulatorisch relevante Inhalte
- CEO-Statements und Pressemitteilungen
Warum ist hier keine reine KI-Lösung ausreichend?
- Markenbotschaft, Tonalität und kulturelle Nuancen müssen exakt passen
- kleine Nuancen können rechtlich oder reputationsseitig große Wirkung haben
- häufig werden internationale Stakeholder, Investoren oder Behörden adressiert. Hier ist maximale Präzision Pflicht
Professioneller Sprachdienst bedeutet hier: Fachwissen, Sprachgefühl, kulturelles Verständnis und abgestimmte Terminologie, kombiniert mit Tools wie Translation-Memory und Styleguides.
Was ist bei welchem Text sinnvoll? Eine Orientierung
- Interne Mails, Chatnachrichten, Meetingnotizen
→ Reine KI-Übersetzung
Schnell, ausreichend gut, Fehler sind meist verkraftbar. - Technische Handbücher, Montageanleitungen, Sicherheitsinformationen
→ KI + Post-Editing oder Humanübersetzung (je nach Risiko)
Fachterminologie, Sicherheitshinweise und Normen müssen korrekt und konsistent sein. - Produkttexte im Webshop, Standard-Marketingtexte, Newsletter
→ KI + Post-Editing
Hier zählen sowohl Konsistenz als auch ein ansprechender Stil. Die KI-Vorarbeit spart Zeit, die Sprachprofis sorgen für Feinschliff, auch wenn das Ergebnis nicht an das Niveau einer reinen Humanübersetzung herankommt. - Marken-Kampagnen, Claims, Headlines, Slogans
→ Humanübersetzung
Transkreation statt reine Übersetzung: Es geht um Wirkung, nicht um eine Eins-zu-eins-Übertragung. - Nachhaltigkeitsberichte, Geschäftsberichte, rechtliche Dokumente
→ Humanübersetzung
Regulatorische Anforderungen, Fachterminologie und Glaubwürdigkeit stehen im Fokus. - E-Learning-Kurse und Schulungsinhalte
→ KI + Post-Editing,idealerweise direkt im passenden Format wie XLIFF
Hier ist wichtig, dass der Inhalt fachlich korrekt, didaktisch stimmig und sprachlich gut verständlich ist.
Alle Inhalte mit KI übersetzen? Warum das selten aufgeht
Viele Unternehmen überlegen: „Wir lassen alles erstmal von der KI übersetzen und geben es dann ins Lektorat.“ Klingt effizient. Ist es aber selten.
Die typischen Fallstricke:
- Untrainierte Engines
Ohne kundenspezifische Terminologie und Training entstehen inkonsistente Übersetzungen. Fachbegriffe fehlen oder werden falsch eingesetzt. - Nachbearbeitung wird teurer als gedacht
Wenn eine KI sehr freie oder fehlerhafte Übersetzungen liefert, ist das Post-Editing oft aufwendiger, als den Text gleich professionell übersetzen zu lassen. Der vermeintliche Kostenvorteil verpufft. - Keine Speicherung, keine Wiederverwendung
Viele frei zugänglichen KI-Tools speichern keine segmentierten Übersetzungen in einem Translation Memory. Für Folgeprojekte fängt man wieder bei null an. - Fehlende Qualitätssicherung
KI prüft sich nicht selbst: Zahlen, Referenzen, Bezüge und Layoutkontext brauchen menschliche Kontrolle.
Die Lösung sind professionell trainierte Large Language Models (LLM) und MT-Engines, eingebunden in Translation-Management-Systeme und kombiniert mit menschlicher Expertise.
Wie gut ist KI-Übersetzung heute wirklich?
KI-Übersetzungen sind heute beeindruckend, vor allem bei:
- gängigen Sprachkombinationen (z. B. Deutsch–Englisch, Englisch–Französisch)
- standardisierten Texten und klaren Mustern
- gut gepflegter Terminologie und sauberem Prompting
Professionell eingesetzte Large Language Models (LLM) können:
- Fachbegriffe und Stil an Unternehmen anpassen
- in Translation-Plattformen wie MultiSearch eingebunden werden
- durch kontinuierliches Training immer bessere Ergebnisse liefern
Die Grenzen bleiben:
- echtes Verständnis von Kontext, Ironie, Subtext, Kultur
- kreative Neuschöpfung von Sprache (Claim, Headline, Wortspiel)
- Verantwortung für regulatorische oder rechtliche Korrektheit
Hier braucht es weiterhin muttersprachliche Sprachexpertinnen und -experten.
Fazit: Das richtige Qualitätslevel entscheidet
- KI ist ein starkes Werkzeug, aber kein Selbstläufer.
- Wer alles blind durch generische Tools jagt, spart selten und riskiert viel.
- Der Schlüssel sind klare Qualitätslevel, abgestimmt auf Textart, Risiko und Zielgruppe.
Best Practice für Unternehmen:
- Texte klassifizieren (intern, technisch, Marketing, rechtlich, Reporting).
- Pro Kategorie ein passendes Qualitätslevel festlegen.
- Terminologie und Translation-Memorys konsequent aufbauen und pflegen.
- KI-Übersetzung professionell aufsetzen mit Training, Prompting und Post-Editing.
So wird aus KI und Humanübersetzung kein Entweder-oder, sondern ein System, das Qualität, Geschwindigkeit und Kosten intelligent ausbalanciert und Ihre internationale Kommunikation langfristig stärkt.
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Unser Autor
Dominik Rapp ist seit 2012 bei Schmieder Übersetzungen als Projektmanager tätig. Der frühere Zeitungsredakteur recherchiert Inhalte zu Trendthemen und formuliert daraus interessante, hilfreiche und gelegentlich auch witzige Beiträge für unseren Blog.
