Qualitätssicherung bei KI-gestützten Übersetzungen – So geht’s richtig

In den vergangenen Blogbeiträgen haben wir die rasante Entwicklung der KI-Übersetzungstechnologie beleuchtet und auf die erheblichen Haftungsrisiken sowie die Vereinbarkeit mit ISO-Standards hingewiesen. Nun steht die entscheidende Frage im Raum: Wie sichern Sie die Qualität Ihrer KI-gestützten Übersetzungen konkret ab?

Die verborgene Gefahr unsichtbarer Übersetzungsfehler

Die Qualität moderner KI-Übersetzungen ist auf den ersten Blick oft beeindruckend. Doch die größte Gefahr liegt genau darin: Sie vermitteln ein trügerisches Gefühl der Sicherheit. Während offensichtliche Fehler leicht zu erkennen sind, bleiben subtile Bedeutungsverschiebungen oft unentdeckt – mit potenziell schwerwiegenden Folgen.

Ein alarmierendes Beispiel aus der Praxis: Bei einer Wartungsanleitung für Industriemaschinen verwandelte ein fortschrittliches KI-System den Satz „Lubricate bearings every 500 operating hours“ in der chinesischen Übersetzung in „Apply edible oil every 500 hours“. Die Folge waren vorzeitige Lagerausfälle mit einem dokumentierten Gesamtschaden von 2,4 Millionen Euro.

Selbst bei etablierten NMT-Systemen wurden in einer Studie der TU Darmstadt (2025) in 43% der analysierten maschinell übersetzten Maschinendokumentationen variierende Übersetzungen kritischer Fachbegriffe innerhalb desselben Dokuments festgestellt. So wurde beispielsweise der englische Begriff „emergency stop“ im Deutschen inkonsistent als „Not-Halt“ und „Not-Aus“ übersetzt – was in der Maschinenrichtlinie unterschiedliche Sicherheitsfunktionen bezeichnet.

Solche Qualitätsprobleme können durch traditionelle Übersetzungsprozesse nicht mehr zuverlässig abgefangen werden. Die KI-gestützte technische Übersetzung erfordert neue, spezialisierte Ansätze zur Qualitätssicherung.

Die wachsenden Risiken ungeprüfter KI-Übersetzungen

Die rechtlichen und wirtschaftlichen Folgen mangelhafter Übersetzungsqualität sind gravierender als viele Unternehmen vermuten. Allein 2024 wurden in Deutschland 17 Produkthaftungsfälle dokumentiert, bei denen fehlerhafte maschinelle Übersetzungen zu Personenschäden führten. Die durchschnittliche Schadensersatzsumme betrug 235.000 Euro pro Fall – ungeachtet der Kosten für Rückrufaktionen und nachhaltige Imageschäden.

Mit der Novelle der EU-Produkthaftungsrichtlinie (2024/2853) wird die Verantwortung explizit auf KI-Systeme erweitert: Ab 2026 gilt Software, einschließlich Übersetzungs-LLMs, als „Produkt“ im rechtlichen Sinne. Dies bedeutet, dass fehlende Updates oder unzureichendes Training Ihrer KI-Modelle als grobe Fahrlässigkeit gewertet werden können.

Das Problem verschärft sich durch ein falsches Sicherheitsverständnis: Eine Umfrage unter technischen Redakteuren ergab, dass 73% der Befragten die Qualität der KI-Übersetzungen ihrer Sicherheitshinweise überschätzten. Bei einer unabhängigen Prüfung enthielten jedoch 62% dieser vermeintlich einwandfreien Übersetzungen Fehler, die potenziell zu Fehlbedienungen führen könnten.
Diese wachsenden Risiken machen deutlich: Eine systematische Qualitätssicherung für KI-gestützte Übersetzungen ist keine Option, sondern eine Notwendigkeit für jedes international agierende Unternehmen.

ISO-konforme Post-Editing-Strategien als Lösungsansatz

Die ISO 18587, die zentrale Norm für Post-Editing, bietet einen strukturierten Rahmen für die Qualitätssicherung maschineller Übersetzungen. Sie definiert zwei grundlegende Ansätze:

Light vs. Full Post-Editing: Der richtige Ansatz für Ihre Anforderungen

Light Post-Editing umfasst minimale Modifikationen der maschinellen Übersetzung, um sie verständlich, faktisch korrekt und grammatikalisch hinreichend zu machen. Der Fokus liegt auf der korrekten Vermittlung der Bedeutung, wobei nur größere und kritische Fehler korrigiert werden. Der resultierende Text kann „roboterartig“ oder etwas unnatürlich klingen, ist aber ausreichend flüssig, damit ein Leser die Bedeutung verstehen kann.

Full Post-Editing ist ein gründlicherer Prozess, der laut ISO 18587 „eine Qualität erreichen muss, die von einer rein humanen Übersetzung nicht zu unterscheiden ist“. Dies umfasst die Sicherstellung grammatikalischer Korrektheit, Anwendung von Zeichensetzungs-, Rechtschreib- und Silbentrennungsregeln sowie stilistische Anpassungen.

Die folgende Tabelle basierend auf der ISO 18587-Norm verdeutlicht die Unterschiede:

Kriterium Vollständiges Post-Editing Leichtes Post-Editing
Inhalt Editieren von unpassenden Inhalten Editieren von unpassenden Inhalten
Semantik Berichtigung von falscher oder unklarer Bedeutung Berichtigung von falscher oder unklarer Bedeutung

Vollständigkeit Richtigstellung von Zusätzen und Auslassungen Richtigstellung von Zusätzen und Auslassungen

Grammatik Sicherstellung von grammatikalischer Korrektheit Keine Sicherstellung erforderlich
Interpunktion Anwendung von Zeichensetzungsregeln Keine Anwendung erforderlich
Rechtschreibung Anwendung von Rechtschreibregeln Keine Anwendung erforderlich
Silbentrennung Anwendung von Silbentrennungsregeln Keine Anwendung erforderlich
Für technische Dokumentation ist Full Post-Editing der Standard, während Light Post-Editing für interne Materialien oder Inhalte mit kurzer Lebensdauer geeignet sein kann.

Die 5 entscheidenden Qualitätskriterien für technische Übersetzungen

In der technischen Dokumentation haben sich fünf zentrale Kriterien für die Bewertung der Übersetzungsqualität etabliert:

1. Terminologische Konsistenz: Fachbegriffe müssen durchgängig einheitlich übersetzt werden

2. Faktische Richtigkeit: Technische Informationen wie Maßeinheiten, Teilenummern und Sicherheitshinweise müssen präzise übertragen werden

3. Vollständigkeit: Keine Auslassungen oder Hinzufügungen von Informationen

4. Zielgruppenorientierung: Die Übersetzung muss für die jeweiligen Anwender verständlich sein

5. Formatintegrität: Layout, Strukturen und Tags müssen korrekt übernommen werden

Diese Kriterien bilden die Grundlage für jedes effektive Qualitätssicherungssystem in der technischen Übersetzung.

Der 5-Stufen-Qualitätssicherungs-Workflow in der Praxis

Ein effektiver QS-Workflow für KI-gestützte Übersetzungen umfasst fünf klar definierte Phasen:

1. Eignungsprüfung und Vorbereitung

In dieser Phase wird der Ausgangstext analysiert und seine Eignung für maschinelle Übersetzung bewertet. Nicht jeder Text eignet sich für KI-Übersetzungen – bei werblichen oder stilistisch anspruchsvollen Texten ist oft eine manuelle Übersetzung empfehlenswerter.

Die Vorbereitung umfasst:
• Analyse der Texttypen und deren Kritikalität
• Definition des gewünschten Qualitätsniveaus (Light oder Full Post-Editing)
• Bereitstellung von Terminologiedatenbanken und Translation Memories
• Vorbereitung des Ausgangstexts für optimale KI-Verarbeitung

2. KI-gestützte Übersetzung mit Terminologie-Integration

In dieser Phase erfolgt die eigentliche maschinelle Übersetzung, idealerweise mit aktiver Terminologiesteuerung. Moderne CAT-Tools wie memoQ bieten „Adaptive MT“-Funktionen, die firmeneigene Glossare automatisch in KI-Übersetzungen einbinden und so terminologische Konsistenz sicherstellen.

Hierbei kommt der Integration von Terminologievorgaben in MÜ-Systeme eine entscheidende Rolle zu. Selbst modernste KI-Systeme benötigen eine klare Vorgabe der unternehmensspezifischen Fachbegriffe, um konsistente Ergebnisse zu liefern.

3. Professionelles Post-Editing nach ISO 18587

Die Nachbearbeitung durch qualifizierte Fachübersetzer bildet das Herzstück des Qualitätssicherungsprozesses. Diese Post-Editoren müssen sowohl sprachlich qualifiziert als auch mit dem Fachgebiet vertraut sein. Die ISO 18587 definiert die erforderlichen Kompetenzen und Prozessschritte klar.
Das Post-Editing umfasst:
• Korrektur inhaltlicher Fehler und Missverständnisse
• Sicherstellung terminologischer Konsistenz
• Bei Full PE: Anpassung an stilistische Vorgaben und Verbesserung der Lesbarkeit
• Prüfung der Formatierung und strukturellen Integrität

4. Unabhängige Revision (4-Augen-Prinzip)

Für besonders kritische Inhalte wie Sicherheitshinweise oder rechtlich relevante Abschnitte ist eine zusätzliche, unabhängige Überprüfung durch einen zweiten Fachübersetzer unerlässlich. Diese Person hat keinen Einblick in den bisherigen Übersetzungsprozess gehabt und prüft das Ergebnis objektiv.

5. Automatisierte Qualitätskontrolle und Dokumentation

Moderne CAT-Tools bieten umfangreiche Funktionen für die automatisierte Qualitätskontrolle, die den menschlichen QS-Prozess ergänzen:

• QA-Checks für Zahlen, Einheiten und Tags
• Terminologieprüfung gegen Unternehmensglossar
• Konsistenzprüfung zwischen verschiedenen Dokumenten
• Formale Prüfungen (Rechtschreibung, Zeichensetzung)

Die Dokumentation des gesamten QS-Prozesses ist entscheidend für die Nachvollziehbarkeit und Rechtssicherheit. Sie umfasst nachweisbare Prozessschritte und Prüfungen, die im Streitfall als Sorgfaltsnachweis dienen können.

Risiko-basierte Priorisierung: Mehr Sicherheit bei gleichem Budget
Im realen Geschäftsumfeld steht für die Qualitätssicherung selten unbegrenztes Budget zur Verfügung. Ein risiko-basierter Ansatz hilft, die verfügbaren Ressourcen optimal einzusetzen.

Kategorisierung von Inhalten nach Kritikalität

Die folgende dreistufige Klassifizierung hat sich in der Praxis bewährt:
Stufe 1 (Höchstes Risiko):
• Sicherheitshinweise, Warnungen, rechtliche Informationen
• Bedienungsanleitungen für gefährliche Maschinen
• Medizinische oder pharmazeutische Informationen
Stufe 2 (Mittleres Risiko):
• Standard-Bedienungsanleitungen
• Technische Spezifikationen
• Installations- und Wartungsanleitungen
Stufe 3 (Niedriges Risiko):
• Interne Schulungsmaterialien
• Allgemeine Produktinformationen
• Interne Kommunikation

Differenzierte QS-Strategie nach Risikoklassen

Das Grundprinzip lautet: „Testen, was wichtig ist, nicht alles testen“ – besonders relevant für große Projekte mit begrenzten QS-Ressourcen.
Für jede Risikoklasse empfiehlt sich eine angepasste QS-Strategie:

Stufe 1:
• Full Post-Editing nach ISO 18587
• Zusätzliche unabhängige Revision (4-Augen-Prinzip)
• Umfassende automatisierte QS-Prüfungen
• Stichprobenartige Rückübersetzung kritischer Passagen

Stufe 2:
• Full Post-Editing nach ISO 18587
• Automatisierte QS-Prüfungen
• Stichprobenartige Revision ausgewählter Passagen

Stufe 3:
• Light Post-Editing oder reine MT mit automatisierter QS
• Stichprobenartige Überprüfung

Dieser differenzierte Ansatz erlaubt es, den Qualitätssicherungsaufwand gezielt dort zu investieren, wo das Risiko am höchsten ist, ohne das Gesamtbudget zu sprengen.

Wirtschaftlichkeit durch intelligente Qualitätssicherung

Entgegen der intuitiven Annahme, dass mehr Qualitätssicherung stets höhere Kosten bedeutet, kann eine intelligente QS-Strategie tatsächlich zu erheblichen Kosteneinsparungen führen.
ROI-Optimierung: Wie QS zum Kostenvorteil wird
Eine Kosten-Nutzen-Analyse des ifo-Instituts liefert aufschlussreiche Daten: Unternehmen, die mindestens 18% ihres Übersetzungsbudgets in validierte KI-Prozesse investieren, erreichen eine Schadensreduktion von 74% bei gleichzeitiger Effizienzsteigerung um 39%.
Die Kostenstruktur verschiebt sich dabei:
• KI-Übersetzung: 25-30% der ursprünglichen Übersetzungskosten
• Post-Editing & QS: 40-50% der ursprünglichen Übersetzungskosten
• Prozessimplementierung: Einmalig 10-15% der jährlichen Übersetzungskosten

Praxisbeispiel: Messbare Wirtschaftlichkeit

Die Richard Wolf GmbH konnte durch die Zentralisierung ihrer Übersetzungsprojekte eine jährliche Kosteneinsparung von 40.000 EUR erzielen. Durch den Einsatz zentralisierter Translation Memories und strukturierter QS-Prozesse wurde nicht nur die Qualität verbessert, sondern auch der interne Organisationsaufwand erheblich reduziert.

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.“

Die versteckten Kostenfallen unzureichender Qualitätssicherung

Zu den offensichtlichen Kosten durch Haftungsfälle kommen weitere wirtschaftliche Einbußen:

• Rückrufkosten: Ein mittelgroßer Maschinenhersteller bezifferte die Kosten für einen übersetzungsbedingten Rückruf auf durchschnittlich 430.000 Euro – ohne Berücksichtigung von Schadensersatzansprüchen.

• Reputationsschäden: Studien zeigen, dass fehlerhafte technische Dokumentation die Kundenzufriedenheit um bis zu 62% reduzieren kann, mit direkten Auswirkungen auf Folgegeschäfte und Markenwahrnehmung.

• Produktivitätsverluste: Unklare oder fehlerhafte Anleitungen erhöhen den Support-Aufwand und führen zu Anwendungsfehlern, die die Gesamtbetriebskosten (TCO) der Produkte steigern.
Diese versteckten Kosten übersteigen oft die Investitionen in eine solide Qualitätssicherung um ein Vielfaches.

Handlungsempfehlungen: In 5 Schritten zu sicheren KI-Übersetzungen

Basierend auf unserer langjährigen Erfahrung in der technischen Übersetzung und den aktuellen Best Practices empfehlen wir folgende konkrete Maßnahmen:

1. Bestandsaufnahme und Risikokategorisierung
Inventarisieren Sie Ihre verschiedenen Dokumenttypen und klassifizieren Sie diese nach Kritikalität. Berücksichtigen Sie dabei:
• Rechtliche Relevanz
• Sicherheitsbezug
• Zielgruppe und Verwendungszweck
• Aktualisierungshäufigkeit

2. Definition differenzierter QS-Prozesse
Entwickeln Sie für jede Risikokategorie einen maßgeschneiderten QS-Prozess:
• Festlegung des Post-Editing-Typs (Light oder Full)
• Definition der erforderlichen Prüfschritte
• Bestimmung der Verantwortlichkeiten
• Festlegung von QS-KPIs (z.B. maximale Fehlerquote)

3. Technologische Basis schaffen
Implementieren Sie eine integrierte technologische Infrastruktur:
• CAT-Tool mit KI-Integration (wir empfehlen memoQ)
• Zentralisiertes Terminologiemanagement
• Automatisierte QS-Checks
• Revisionsfunktionen für das 4-Augen-Prinzip

4. Qualifikation der Beteiligten sicherstellen
Investieren Sie in die Qualifikation Ihrer Mitarbeiter und externen Dienstleister:
• Training für Post-Editoren nach ISO 18587
• Schulung der Technischen Redakteure in übersetzungsgerechtem Schreiben
• Sensibilisierung der Entscheider für rechtliche Risiken

5. Kontinuierliche Verbesserung etablieren
Implementieren Sie einen PDCA-Zyklus (Plan-Do-Check-Act) für Ihre Übersetzungsprozesse:
• Regelmäßige Stichprobenprüfungen
• Feedback-Schleifen mit Nutzern und Vertriebspartnern
• Kontinuierliche Optimierung der KI-Modelle durch Feedback
• Regelmäßige Überprüfung der QS-Kriterien und -prozesse

Fazit: Sicherheit und Effizienz sind vereinbar

Die Qualitätssicherung bei KI-gestützten Übersetzungen ist kein notwendiges Übel, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor für international agierende Unternehmen. Eine durchdachte, risiko-basierte QS-Strategie schützt nicht nur vor rechtlichen Risiken, sondern steigert auch die Effizienz Ihrer Übersetzungsprozesse und verbessert letztlich die Kundenzufriedenheit.

Die Zukunft liegt in hybriden Ansätzen, die die Geschwindigkeit und Kosteneffizienz maschineller Übersetzung mit der Präzision und dem kulturellen Verständnis menschlicher Experten kombinieren. Die technologischen Möglichkeiten für diese Integration sind bereits vorhanden – die Herausforderung liegt in der Entwicklung und Implementierung maßgeschneiderter, normkonformer Prozesse.

Als ISO 17100-zertifizierter Übersetzungsdienstleister mit über 30 Jahren Erfahrung in der technischen Dokumentation unterstützen wir Sie bei PRODOC Translations gerne auf dem Weg zu einer effizienten, rechtssicheren Qualitätssicherung für Ihre KI-gestützten Übersetzungen.
In einem unverbindlichen Erstgespräch analysieren wir gemeinsam Ihre spezifischen Anforderungen und zeigen Ihnen konkrete Optimierungsmöglichkeiten auf. Kontaktieren Sie uns für eine persönliche Beratung.