Seit Jahren hält sich die Vorstellung, Übersetzen sei im Grunde ein technisches Problem.
Ein Text hinein, ein Text hinaus. Der Rest ist Rechenleistung.

Der aktuelle FAZ-Artikel über Übersetzer und Künstliche Intelligenz liest sich wie eine notwendige Korrektur dieses Denkens. Nicht, weil KI scheitert – sondern weil sie oft falsch verstanden wird.

In der Praxis sind KI- und MT-Tools längst Alltag. Sie beschleunigen Abläufe, erhöhen Konsistenz, helfen bei Routinearbeit. Wer professionell mit Sprache arbeitet und diese Werkzeuge ignoriert, arbeitet ineffizient. So einfach ist das.

Seit Jahren hält sich die Vorstellung, Übersetzen sei im Grunde ein technisches Problem.
Ein Text hinein, ein Text hinaus. Der Rest ist Rechenleistung.

Der aktuelle FAZ-Artikel über Übersetzer und Künstliche Intelligenz liest sich wie eine notwendige Korrektur dieses Denkens. Nicht, weil KI scheitert – sondern weil sie oft falsch verstanden wird.

In der Praxis sind KI- und MT-Tools längst Alltag. Sie beschleunigen Abläufe, erhöhen Konsistenz, helfen bei Routinearbeit. Wer professionell mit Sprache arbeitet und diese Werkzeuge ignoriert, arbeitet ineffizient. So einfach ist das.

Aber Geschwindigkeit ersetzt keine Verantwortung

Gerade bei fachlichen, strategischen oder rechtlich sensiblen Texten zeigt sich, was im Automatisierungsdiskurs gern übersehen wird. Laut Ekaterina Lapshinova-Koltunski sind KI-Übersetzungen „im Vergleich zu den menschlichen Übersetzungen immer noch sehr wörtlich, also sehr nah am Ausgangstext“. Bei generativer KI komme hinzu, dass Inhalte halluziniert werden können – also schlicht erfunden.

Das ist kein theoretisches Problem.
Ein Text kann sprachlich korrekt sein und dennoch fachlich unpräzise, tonal falsch oder kontextuell riskant. Und genau diese Abweichungen sind es, die in Unternehmen später teuer werden.

Die entscheidende Frage ist daher nicht, ob KI Übersetzer ersetzt.
Sondern wer den Output beurteilt, steuert und verantwortet.

Professionelle Übersetzungsarbeit bedeutet heute zunehmend, KI-Ergebnisse einzuordnen: Terminologie zu prüfen, implizite Bedeutungen zu erkennen, Stil und Wirkung zu kontrollieren. Kurz: zu wissen, wann ein Text funktioniert – und wann nicht.

Für Unternehmen, die KI einsetzen oder einsetzen wollen, liegt darin kein Widerspruch.
Effizienz und Qualität schließen sich nicht aus.

Aber Vertrauen entsteht nicht automatisch. Es braucht Expertise.Sprache ist kein neutrales Transportmittel. Und genau deshalb sollte man sie nicht unbeaufsichtigt automatisieren.

Wenn Sie wissen möchten, wo KI hilft – und wo menschliche Expertise unverzichtbar ist –, freue ich mich über ein Gespräch. Sie finden mich hier.

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