Terminologische Inkonsistenz: Das unterschätzte Qualitäts- und Sicherheitsrisiko

Die konsistente Verwendung von Fachbegriffen scheint auf den ersten Blick ein eher nachrangiges Problem. Doch in der technischen Dokumentation können terminologische Ungenauigkeiten schwerwiegende Folgen haben – zusätzlich zu den in unserem zweiten Blogbeitrag beschriebenen Haftungsrisiken durch Übersetzungsfehler.

Die drei Haupttypen von Terminologiefehlern

Nach einer Analyse von Trados gibt es drei Hauptarten von Terminologiefehlern, die regelmäßig in technischen Übersetzungen auftreten:
1. Inkorrekte Terminologie: Die Benennung eines Konzepts mit falschen Begriffen
2. Inkonsistente Terminologie: Die Verwendung unterschiedlicher Begriffe für dasselbe Konzept
3. Mehrdeutige Terminologie: Die Verwendung ein und desselben Begriffs für verschiedene Konzepte

Diese Fehlertypen können besonders bei maschinellen Übersetzungen auftreten, da KI-Systeme ohne spezifische terminologische Steuerung dazu neigen, synonyme Ausdrücke zu variieren – was in der literarischen Übersetzung wünschenswert sein mag, in der technischen Dokumentation jedoch problematisch ist.

Das besondere Problem der Terminologie bei KI-Übersetzungen

Während wir in unserem ersten Blogbeitrag die allgemeinen technologischen Grundlagen moderner KI-Übersetzung dargestellt haben, konzentrieren wir uns hier auf die spezifische Herausforderung der Terminologiekonsistenz.

Eine Studie der TU Darmstadt (2025) hat eine besondere Schwachstelle selbst fortschrittlicher KI-Übersetzungssysteme identifiziert: In 43% der analysierten maschinell übersetzten Maschinendokumentationen wurden variierende Übersetzungen kritischer Fachbegriffe innerhalb desselben Dokuments festgestellt – trotz der ansonsten hohen Übersetzungsqualität.

Diese terminologischen Inkonsistenzen treten besonders häufig bei folgenden Begriffsarten auf:
• Produktbezeichnungen und Komponentennamen
• Sicherheits- und Warnhinweise
• Steuerungselemente und Funktionsbezeichnungen
• Maßeinheiten und technische Parameter
• Prozessschritte und Bedienungsabläufe

Das Skalierungsproblem

Mit wachsender Dokumentation und zunehmender Sprachvielfalt verschärft sich das Problem exponentiell. Ein mittelständisches Unternehmen mit 500 Seiten Dokumentation in 10 Sprachen verwaltet effektiv 5.000 Seiten technischen Inhalt. Ohne systematisches Terminologiemanagement wird die konsistente Verwendung von Fachbegriffen praktisch unmöglich.

Zudem steigt mit jeder Aktualisierung der Dokumentation das Risiko terminologischer Abweichungen – ein Problem, das durch den Einsatz verschiedener Übersetzer oder wechselnder KI-Systeme noch verstärkt wird.

KI-integrierte Terminologieverwaltung: Die Lösung für konsistente Fachsprache

Die gute Nachricht: Moderne KI-Technologien können nicht nur Teil des Problems, sondern auch Teil der Lösung sein. Die Integration von künstlicher Intelligenz in die Terminologieverwaltung hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und bietet neue Möglichkeiten für terminologische Konsistenz.

Evolution der Terminologiesysteme

Die Entwicklung der Terminologieverwaltung hat einen bemerkenswerten Weg zurückgelegt:
• 1990er Jahre: Einfache Glossare in Tabellenform
• 2000er Jahre: Erste dedizierte Terminologiedatenbanken
• 2010er Jahre: Integration in CAT-Tools und Translation Management Systeme
• Ab 2020: KI-gestützte Terminologiearbeit mit semantischem Verständnis und automatisierter Extraktion

Diese Evolution spiegelt den wachsenden Stellenwert der Terminologiearbeit in der technischen Kommunikation wider. Was einst als optionale Zusatzleistung galt, ist heute ein zentraler Bestandteil professioneller Übersetzungs- und Dokumentationsprozesse.

Kernkomponenten moderner KI-gestützter Terminologieverwaltung

Ein leistungsfähiges KI-gestütztes Terminologiesystem umfasst heute mehrere Komponenten:

1. Intelligente Terminologieextraktion: KI-Systeme identifizieren potenzielle Fachbegriffe in Ausgangstexten auf Basis linguistischer Muster und statistischer Relevanz.

2. Multilinguale Termbanken: Strukturierte Datenbanken speichern Fachbegriffe mit Definitionen, Kontextbeispielen und Übersetzungen in allen relevanten Sprachen.

3. Terminologie-Injektion: Die direkte Integration der Termbanken in die KI-Übersetzungssysteme, um die konsistente Verwendung definierter Fachbegriffe zu gewährleisten.

4. Automatisierte Qualitätssicherung: Prüfmechanismen, die terminologische Konsistenz in Echtzeit während des Übersetzungsprozesses sicherstellen.

5. Kontinuierliches Lernen: Die Fähigkeit des Systems, aus Korrekturen und neuen Begriffen zu lernen und sich an veränderte terminologische Anforderungen anzupassen.

Verbindung zwischen Terminologie, Translation Memory und KI-Übersetzung

Moderne CAT-Tools wie memoQ bieten eine nahtlose Integration von Terminologiedatenbanken, Translation Memory und KI-Übersetzung. Diese Synergie ist entscheidend für optimale Ergebnisse: Translation Memories gewährleisten Konsistenz auf Satz- und Absatzebene, während Terminologiedatenbanken die Konsistenz einzelner Fachbegriffe sicherstellen. Die KI-Komponente wiederum ermöglicht kontextuelles Verständnis und intelligente Anpassungen.

Wie memoQ in seiner Dokumentation beschreibt, sind Termdatenbanken weit mehr als nur Informationsquellen – sie sind ein wesentlicher Teil der Übersetzungsanweisungen. Wenn ein Ausdruck in einer Termdatenbank enthalten ist, wird von Übersetzern erwartet oder sogar verlangt, die dort angegebene Übersetzung zu verwenden.

Die technologischen Grundlagen: Wie KI die Terminologiearbeit revolutioniert

Die technologischen Fortschritte, die KI-gestützte Terminologieverwaltung ermöglichen, basieren auf den gleichen Grundprinzipien, die auch moderne Übersetzungs-KI antreiben, werden jedoch speziell für terminologische Anforderungen optimiert.

LLMs als Basis für intelligente Terminologiearbeit

Large Language Models (LLMs) sind für die Terminologieextraktion besonders wertvoll, da sie Kontext verstehen und semantische Beziehungen erkennen können. Im Gegensatz zu herkömmlichen regelbasierten Ansätzen sind sie in der Lage, Begriffe und ihre Übersetzungen präziser zu identifizieren und Ähnlichkeiten besser zu bewerten, wie KERN in seiner Beschreibung von Terminologiemanagement-Lösungen ausführt.

Die Integration von neuronalen Netzwerken mit traditionellen Terminologiedatenbanken eröffnet neue Möglichkeiten für die semantische Verarbeitung und kontextbezogene Analyse von Fachbegriffen. Besonders vielversprechend sind neuro-symbolische Ansätze, die die Flexibilität und Lernfähigkeit neuronaler Netzwerke mit der präzisen Regelanwendung symbolischer Systeme kombinieren.

Automatisierte Terminologieextraktion und -validierung

Die automatisierte Extraktion und Validierung von Terminologie stellt einen der größten Fortschritte in der KI-gestützten Terminologieverwaltung dar. Ein Beispiel hierfür ist das Pilotprojekt von TANNER, bei dem GPT-4 zur Erstellung konsistenter Terminologielisten aus unstrukturierten Betriebsanleitungen eingesetzt wurde.

Der Prozess umfasst typischerweise mehrere Schritte:

1. Bilinguale Term-Extraktion: KI-Systeme identifizieren potenzielle Fachbegriffe im Ausgangstext und deren Entsprechungen in der Zielsprache.

2. Manuelle Validierung durch Terminologen: Trotz Automatisierung bleibt die Expertise von Fachleuten entscheidend, um die Qualität und Relevanz der extrahierten Begriffe sicherzustellen.

3. Anpassung der Termbank für spezifische Anwendungszwecke: Die extrahierten und validierten Begriffe werden in strukturierte Termbanken überführt.

Die Ergebnisse werden typischerweise in strukturierten Formaten wie Excel bereitgestellt, die eine detaillierte Analyse ermöglichen. In Spalten werden wichtige Informationen zu jedem Begriff festgehalten: der Begriff in der Ausgangs- und Zielsprache, das Segment, aus dem er entnommen wurde, sowie Tags und Rankings nach festgelegten Extraktionsparametern.

Integration in bestehende Übersetzungs-Workflows

Die nahtlose Integration in bestehende Übersetzungs-Workflows ist entscheidend für den Erfolg KI-gestützter Terminologieverwaltung. Mit memoQ ist diese Integration besonders effektiv möglich, da das Tool sowohl fortschrittliche Terminologiefunktionen als auch eine umfassende KI-Unterstützung bietet.

Die Terminology Injection Funktion ermöglicht es, dass beim maschinellen Übersetzen eines Textes die in der Termbank definierten Begriffe automatisch und konsistent verwendet werden – ein entscheidender Fortschritt gegenüber generischen KI-Übersetzungen, die ohne terminologische Vorgaben arbeiten.

Praxisbeispiele und messbare Erfolge

Die praktischen Vorteile KI-gestützter Terminologieverwaltung zeigen sich in konkreten Anwendungsfällen und messbaren Ergebnissen.

Fallstudie: Terminologische Konsistenz durch domänenspezifisches Training

Ein besonders eindrucksvolles Beispiel für die Wirksamkeit KI-gestützter Terminologieverwaltung bietet eine Übersetzungsagentur, die vom autonomen Training eigener Übersetzungsmodelle auf Kundendomänen berichtete. Pro Training wurde ein Qualitätszuwachs von 10 bis 15 BLEU-Punkten erreicht – ein beeindruckender Anstieg, der bedeutet, dass die maschinellen Übersetzungen nach der terminologischen Anpassung erheblich näher an einer menschlichen Fachübersetzung lagen.

Die Integration von Terminologiedatenbanken und Styleguides direkt in die Übersetzungs-Engine ermöglichte eine präzise und konsistente Übersetzung, die generische Übersetzer-Apps nicht leisten konnten.

Messbare Qualitätsverbesserungen und ROI

Die Richard Wolf GmbH berichtet von greifbaren Vorteilen durch die Zentralisierung ihrer Terminologieverwaltung: Eine jährliche Kosteneinsparung von 40.000 EUR konnte erzielt werden, begleitet von einer erheblichen Reduktion des internen Organisationsaufwands.
Florian Happe, Vice President Forschung & Entwicklung bei der Richard Wolf GmbH, betont: „Seitdem wir unsere Übersetzungsprojekte für alle Sprachen einheitlich organisieren und auch die Translation Memories zentralisiert haben, benötigen wir intern keine Übersetzungstools mehr. Das spart Kosten und reduziert unseren Organisationsaufwand erheblich.“

Während wir in unserem vierten Blogbeitrag bereits die allgemeinen wirtschaftlichen Vorteile einer soliden Qualitätssicherung dargestellt haben, werden diese durch eine konsequente Terminologieverwaltung noch verstärkt.

Überwindung typischer Implementierungshürden

Die Einführung KI-gestützter Terminologieverwaltung ist nicht ohne Herausforderungen. Dokuwerk beschreibt den notwendigen Perspektivwechsel treffend: KI sollte als „neuer Praktikant in der Terminologiearbeit“ betrachtet werden. Sie muss zunächst mit gutem Material „gefüttert“ werden und lernen, wobei das Prinzip „garbage in, garbage out“ gilt. Erst nach umfangreicher Arbeit am sogenannten Prompting erreicht eine KI den „Praktikantenstatus“ und kann Aufgaben übernehmen, die jedoch weiterhin von einem Profi kontrolliert werden müssen.

Diese Analogie verdeutlicht einen wichtigen Punkt: Trotz aller technologischen Fortschritte bleibt menschliche Expertise in der Terminologiearbeit unverzichtbar. KI kann den Prozess unterstützen und effizienter gestalten, ersetzt jedoch nicht die Notwendigkeit terminologischer Fachkenntnisse.

Implementierungsleitfaden: In 5 Schritten zu konsistenter Fachsprache

Der Weg zu einer erfolgreichen KI-gestützten Terminologieverwaltung lässt sich in fünf konkrete Schritte gliedern:

1. Bestandsaufnahme und Zielsetzung

Beginnen Sie mit einer umfassenden Analyse Ihrer aktuellen terminologischen Situation:
• Welche Fachbegriffe sind in Ihrer Dokumentation zentral?
• In welchen Sprachen benötigen Sie konsistente Terminologie?
• Welche bestehenden Ressourcen (Glossare, Style Guides) können genutzt werden?
• Welche konkreten Ziele soll die Terminologieverwaltung erreichen?

Eine klare Zielsetzung ist entscheidend für den Erfolg des Projekts. Definieren Sie messbare Kriterien wie die Reduktion terminologischer Inkonsistenzen um einen bestimmten Prozentsatz oder die Verkürzung der Übersetzungszeit durch optimierte Terminologiearbeit.

2. Technologische Grundlagen schaffen

Die Wahl der richtigen Technologie ist ein kritischer Erfolgsfaktor. Wir empfehlen:
• CAT-Tool mit umfassender Terminologieunterstützung: memoQ bietet ausgereifte Funktionen für Terminologieverwaltung und Integration mit KI-Übersetzungssystemen.
• Strukturierte Termbank: Etablieren Sie eine zentrale Terminologiedatenbank, die alle erforderlichen Informationen zu jedem Fachbegriff enthält.
• KI-Komponente: Integrieren Sie KI-Funktionen für Terminologieextraktion und -validierung.
Besonders wichtig ist die Möglichkeit zur Terminologie-Injektion – die Fähigkeit, definierte Fachbegriffe direkt in den KI-Übersetzungsprozess einzuspeisen.

3. Initiale Terminologieextraktion und -validierung

Mit den technologischen Grundlagen können Sie nun Ihre Terminologiedatenbank aufbauen:
• Führen Sie eine KI-gestützte Terminologieextraktion auf Basis Ihrer bestehenden Dokumentation durch.
• Lassen Sie die extrahierten Termkandidaten durch Fachexperten validieren.
• Ergänzen Sie die validierten Terme mit Definitionen, Kontextbeispielen und Übersetzungen.
Dieser Schritt ist arbeitsintensiv, bildet aber das Fundament für alle weiteren Maßnahmen. Je sorgfältiger die initiale Terminologiearbeit, desto besser die späteren Ergebnisse.

4. Integration in den Übersetzungsworkflow

Nun geht es darum, die Terminologiedatenbank in Ihren Übersetzungsprozess zu integrieren:
• Konfigurieren Sie Ihr CAT-Tool (idealerweise memoQ) für die automatische Terminologieprüfung.
• Etablieren Sie Regeln für den Umgang mit Terminologie im Übersetzungsprozess.
• Schulen Sie alle Beteiligten im Umgang mit den Terminologiewerkzeugen.
Besonders wichtig ist die Einbindung der Terminologie in den KI-Übersetzungsprozess. Die Terminologie-Injektion sorgt dafür, dass KI-Übersetzungen Ihre definierten Fachbegriffe korrekt und konsistent verwenden.

5. Kontinuierliche Verbesserung und Pflege

Terminologiearbeit ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess:
• Etablieren Sie regelmäßige Qualitätskontrollen der terminologischen Konsistenz.
• Aktualisieren Sie die Terminologiedatenbank bei neuen Produkten oder Begriffsänderungen.
• Nutzen Sie Feedback aus Übersetzungsprojekten zur Verbesserung der Terminologiearbeit.
• Passen Sie die KI-Komponente kontinuierlich an Ihre sich entwickelnden Anforderungen an.
Eine dedizierte Verantwortlichkeit für die Terminologiepflege ist entscheidend – sei es durch interne Mitarbeiter oder externe Spezialisten.

Vermeidung von KI-Halluzinationen in der Terminologiearbeit

Wie in unserem Beitrag zu Haftungsrisiken bereits angesprochen, stellen „Halluzinationen“ – Fälle, in denen KI-Systeme scheinbar plausible, jedoch faktisch falsche Informationen generieren – eine besondere Herausforderung dar. In der Terminologiearbeit ist dieses Risiko besonders kritisch zu bewerten.

Um es zu minimieren, empfehlen sich folgende Maßnahmen:
• Hochwertige Trainingsdaten: Verwenden Sie nur verifizierte, hochwertige Terminologiedaten für das Training Ihrer KI-Systeme.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): Verknüpfen Sie die KI-generierte Terminologie mit gesicherten Quellen wie branchenspezifischen Glossaren oder normativen Texten.
• Human in the Loop: Implementieren Sie Feedback-Schleifen mit menschlichen Experten, die die von KI generierten Ergebnisse überprüfen und korrigieren.

Diese Sicherheitsmaßnahmen stellen sicher, dass Ihre KI-gestützte Terminologieverwaltung verlässliche und präzise Ergebnisse liefert.

Zukunftsausblick und Fazit

Die KI-gestützte Terminologieverwaltung steht an der Schwelle zu weiteren bedeutenden Entwicklungen, die ihre Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit weiter verbessern werden.

Entwicklungstrends

Mehrere vielversprechende Trends zeichnen sich ab:
• Multilinguale KI-Modelle: Die Entwicklung großer multilingualer Sprachmodelle wie Teuken-7B vom Forschungsprojekt OpenGPT-X bietet eine solide Grundlage für die Entwicklung multilingualer Terminologiedatenbanken, da sie ein tiefes Verständnis verschiedener Sprachen mitbringen.
• Automatisierte Qualitätssicherung: KI-Systeme werden zunehmend in der Lage sein, terminologische Konsistenz selbstständig zu überwachen und Verbesserungsvorschläge zu unterbreiten.
• Semantische Terminologienetzwerke: Statt isolierter Begriffsdefinitionen werden zukünftige Systeme komplexe Begriffsnetze mit semantischen Beziehungen zwischen Fachbegriffen abbilden können.
• Visuelle Terminologieerkennung: Die Integration von visueller KI wird es ermöglichen, Fachbegriffe auch aus technischen Zeichnungen und Produktbildern zu extrahieren und in die Terminologieverwaltung einzubinden.

Langfristige strategische Vorteile

Die Investition in KI-gestützte Terminologieverwaltung bietet weit mehr als nur kurzfristige Effizienzgewinne:
• Stärkere Markenidentität: Konsistente Fachsprache über alle Dokumente und Sprachen hinweg stärkt Ihre Markenidentität und das Vertrauen Ihrer Kunden.
• Rechtliche Absicherung: Präzise und einheitliche Terminologie reduziert das Risiko kostspieliger Missverständnisse und daraus resultierender Haftungsfälle.
• Schnellere Markteinführung: Effizientere Übersetzungsprozesse verkürzen die Time-to-Market für internationale Produkteinführungen.
• Skalierbarkeit: Mit einer soliden terminologischen Basis können Sie Ihre Dokumentation problemlos auf neue Sprachen und Märkte ausdehnen.

Handlungsempfehlungen

Für Dokumentationsverantwortliche ergeben sich daraus klare Handlungsempfehlungen:

1. Starten Sie jetzt: Die Einführung KI-gestützter Terminologieverwaltung wird mit wachsender Dokumentation und zunehmender Sprachvielfalt immer komplexer. Je früher Sie beginnen, desto größer der Nutzen.

2. Investieren Sie in Expertise: Kombinieren Sie technologische Lösungen mit terminologischem Fachwissen – sei es durch eigene Mitarbeiter oder externe Spezialisten.

3. Denken Sie prozessorientiert: Betrachten Sie Terminologiearbeit nicht als isolierte Aufgabe, sondern als integralen Bestandteil Ihres gesamten Dokumentations- und Übersetzungsprozesses.

4. Messen Sie den Erfolg: Definieren Sie KPIs für Ihre Terminologiearbeit und überwachen Sie regelmäßig die Fortschritte.

5. Bleiben Sie flexibel: Die KI-Technologie entwickelt sich rasant weiter. Behalten Sie neue Entwicklungen im Blick und passen Sie Ihre Strategie entsprechend an.

Konsistente Fachsprache ist kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit für international agierende Unternehmen. Mit KI-gestützter Terminologieverwaltung verfügen Sie über die Werkzeuge, um dieses Ziel effizient und nachhaltig zu erreichen.

Als PRODOC Translations unterstützen wir Sie gerne dabei, die Vorteile KI-gestützter Terminologieverwaltung für Ihr Unternehmen zu erschließen. Mit unserer Kombination aus technologischem Know-how und langjähriger Erfahrung in der technischen Übersetzung helfen wir Ihnen, die sprachliche Konsistenz Ihrer technischen Dokumentation über alle Sprachen hinweg sicherzustellen.
Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Beratungsgespräch, in dem wir gemeinsam analysieren, wie KI-gestützte Terminologieverwaltung Ihre technische Kommunikation auf die nächste Stufe heben kann.