Neue Transparenzregeln für KI: Qualität braucht den Menschen

Maschinelle Übersetzung (MÜ) mit anschließendem Post-Editing (PE) hat sich für viele Hersteller zu einer wichtigen Strategie entwickelt. Prozesse werden schneller und Übersetzungskosten können sinken. Brauchen wir dann noch qualifizierte Übersetzer:innen? Die klare Antwort lautet: Ja! 

Weitere Informationen: Kurze Fakten: Transparenzregeln für KI-Systeme – Die digitale Zukunft Europas gestalten

Brauchbare Texte entstehen lange vor der Übersetzung

KI versteht keine Botschaften, sondern verarbeitet Muster. Dafür ist ein qualitativ hochwertiger Ausgangstext mit klaren Stilregeln und präziser Terminologie essenziell. Der Grundstein für die Automatisierung beginnt also lange vor der Übersetzung. Autor:innen müssen ganz klar wissen, was sie aussagen wollen. Die Kernbotschaft muss sitzen und richtig formuliert sein!
Bla-bla bleibt Bla-bla, die KI übersetzt es nur in eine andere Sprache.

Eine gepflegte Terminologie reduziert den Aufwand

Maschinelle Übersetzung lohnt sich erst, wenn zumindest 60 % des Textes direkt übernommen werden können. Unklare Formulierungen können für MÜ-Systeme eine Herausforderung darstellen. Terminologie spielt eine entscheidende Rolle bei Fachtexten, wiederkehrenden Produktbezeichnungen und mehrsprachigen Projekten, bei denen dieselben Begriffe über verschiedene Dokumente und Abteilungen hinweg konsistent verwendet werden müssen. Zeit in konsequente Terminologiepflege zu investieren lohnt sich, denn je mehr Einträge aus der Alltagssprache in der Terminologie-Datenbank enthalten sind, desto länger dauert die Qualitätssicherung.
Mehrdeutige Begriffe sind wahre Zeitfresser.

Gute Post-Editor:innen korrigieren nicht, sie entscheiden

Post-Editing ist eine kognitiv und professionell anspruchsvolle Aufgabe. Editor:innen benötigen eine hohe Sprachkompetenz, Fachwissen, tiefes Domänenverständnis und die entsprechende Erfahrung im Human-in-the-Loop-Prozess.  Je besser die maschinelle Übersetzung ist, desto schwieriger wird die Überarbeitung. Offensichtliche Fehler verschwinden, übrig bleiben subtile Bedeutungsverschiebungen, die nur Fachleute erkennen.
Für Post-Editing braucht es fundierte Entscheidungskompetenz.

Automation Bias: Die Maschine wird es schon richtig machen

Ein unterschätzter Faktor bei der MÜ sind die sogenannten Automation Biases (Verzerrungen).Wenn die Ergebnisse der KI gut sind, wird die Versuchung größer, ihnen ungeprüft zu vertrauen. Viele Übersetzungen lesen sich flüssig und überzeugend, transportieren aber nicht die eigentliche Aussage des Ausgangstextes.
Die Gefahr liegt nicht in schlechten Übersetzungen, sondern in gut klingenden, aber falschen Übersetzungen.

Der wahre Benefit entsteht durch Prozesse

Unser Ansatz bei text-it lautet, Prozesse so einzurichten, dass Menschen und KI ihre jeweiligen Stärken ausspielen können. Dabei verfolgen wir den Ansatz: Automatisierte Stützprozesse … ja, unbedingt! Aber nicht als Ersatz für Fachwissen, Erfahrung und Entscheidungskompetenz.

Als erstes österreichisches Unternehmen mit der Zertifizierung nach ISO 18587 verfügen wir seit vielen Jahren über Erfahrung mit Maschineller Übersetzung, Post-Editing und automatisierter Qualitätssicherung.

Unser Leistungsspektrum umfasst:

• Beratung zu Übersetzungs-, Terminologie- und Lokalisierungsprozessen
• Aufbau und Implementierung automatisierter Übersetzungsworkflows
• Maschinelle Übersetzung mit Post-Editing nach ISO 18587
• Fachübersetzungen in zahlreichen Sprachen
• Terminologiemanagement als Teil des internen Wissensmanagements
• Automatisierte und manuelle Qualitätsprüfungen
• Optimierung von Ausgangstexten für Übersetzung und KI

Anfragen: kontakt[at]text-it.at

Stand 08/2026