Mensch oder KI bei technischen Übersetzungen?
Maschinelle und KI-gestützte Übersetzungen werden auch bei technischen Übersetzungen immer häufiger nachgefragt. Besonders bei der Übersetzung technischer Dokumentationen erhalten wir zunehmend Anfragen nach zwei Varianten: KI-Übersetzung mit Post-Editing oder menschliche technische Fachübersetzung.
Die Entscheidung unserer Kunden fällt dabei klar aus: In rund 9 von 10 Fällen wählen sie die menschliche Übersetzung, obwohl der Preisunterschied durchschnittlich nur etwa 2 Cent pro Wort beträgt. Der Grund liegt nicht im Bauchgefühl, sondern in klaren technischen, rechtlichen und qualitativen Anforderungen.
1. Technische Terminologie erfordert Fachwissen – nicht nur Sprachmodelle
Technische Dokumentationen bestehen nicht aus Alltagssprache. Sie enthalten:
- normierte Fachbegriffe
- firmenspezifische Terminologie
- sicherheitsrelevante Formulierungen
- feste Benennungen für Baugruppen, Funktionen und Prozesse
KI-Systeme „erraten“ Begriffe statistisch. Fachübersetzer wissen, welcher Begriff im jeweiligen technischen Kontext korrekt ist – und welcher nicht übersetzt werden darf.
Gerade bei wiederkehrenden technischen Dokumentationen wie Handbüchern, Wartungsanleitungen oder Serienmaschinen ist terminologische Konsistenz entscheidend. Im Maschinenbau entscheiden präzise Fachbegriffe, konsistente Benennungen von Baugruppen sowie eindeutig formulierte Anweisungen darüber, ob eine Dokumentation sicher verstanden und korrekt umgesetzt wird. Menschliche Fachübersetzer arbeiten hier mit definierten Glossaren und technischem Kontextverständnis – ein Qualitätsniveau, das reine KI-Übersetzungen in dieser Form nicht zuverlässig erreichen.
2. Haftung, Sicherheit und Normen lassen keinen Spielraum
Technische Übersetzungen sind keine Marketingtexte. Fehler können hier:
- Fehlbedienungen verursachen
- Sicherheitsrisiken darstellen
- Haftungsfragen nach sich ziehen
- Normkonformität gefährden
Menschliche Fachübersetzungen folgen klaren Prozessen (z. B. Vier-Augen-Prinzip, ISO-konforme Workflows).
KI-Übersetzungen liefern keine rechtliche oder technische Verantwortung.
Unsere Kunden entscheiden sich bewusst für Sicherheit – nicht für ein statistisches Sprachmodell.
3. Kontextverständnis über ganze Dokumentationen hinweg
KI arbeitet satzweise oder abschnittsweise.
Technische Dokumentationen funktionieren jedoch systemisch:
- Begriffe müssen über Kapitel hinweg identisch bleiben
- Querverweise müssen korrekt interpretiert werden
- Funktionen bauen logisch aufeinander auf
Ein menschlicher Übersetzer erkennt Zusammenhänge zwischen:
- Montage, Inbetriebnahme und Wartung
- Software-Dialogen und Handbuchtexten
- Zeichnungen, Stücklisten und Beschreibungen
Dieses Dokumentenverständnis ist ein zentraler Qualitätsfaktor – und einer der Hauptgründe gegen reine KI-Übersetzungen.
4. Qualitätssicherung ist mehr als "Nachbearbeiten"
KI-Angebote werden häufig mit „Post-Editing“ beworben. In der Praxis bedeutet das jedoch oft:
- stilistische Korrekturen
- punktuelle Terminologieanpassungen
- keine vollständige fachliche Prüfung
Bei einer menschlichen technischen Übersetzung erfolgt die Qualitätssicherung strukturiert:
- Fachübersetzung durch spezialisierte Übersetzer
- Lektorat durch zweiten Muttersprachler
- Terminologie- und Konsistenzprüfung
- Prüfung von Zahlen, Einheiten, Warnhinweisen
Das Ergebnis ist nachhaltige Qualität, nicht nur eine „akzeptable“ Übersetzung.
5. Der Preisunterschied ist gering – der Qualitätsunterschied erheblich
In der Realität liegt der Preisunterschied zwischen:
- KI-Übersetzung mit Post-Editing
- menschlicher technischer Fachübersetzung
bei durchschnittlich rund 2 Cent pro Wort.
Bei einer 50-seitigen technischen Dokumentation entspricht das oft weniger als einem Prozent der gesamten Projektkosten – verglichen mit Entwicklung, Produktion oder Inbetriebnahme.
Unsere Kunden bewerten das nüchtern: das Risiko einer unklaren oder fehlerhaften technischen Übersetzung ist deutlich teurer als die minimale Ersparnis durch KI.
Fazit: KI ist ein Werkzeug – aber kein Ersatz für technische Fachübersetzer
KI-Übersetzungen können in bestimmten Szenarien sinnvoll sein – etwa für interne Entwürfe oder Vorabinformationen.
Für veröffentlichte technische Dokumentationen, Schulungsunterlagen oder sicherheitsrelevante Texte bleibt die menschliche Übersetzung der Standard.
Dass sich 9 von 10 unserer Kunden bewusst für diese Variante entscheiden, bestätigt unsere tägliche Erfahrung.
Sie möchten beide Varianten vergleichen?
Gerne erstellen wir zwei transparente Angebote – KI-gestützt und menschlich – und beraten Sie ehrlich, welche Lösung für Ihre technische Dokumentation sinnvoll ist.
| Kriterium | Menschliche technische Übersetzung | KI-Übersetzung + Post-Editing |
|---|---|---|
| Terminologie (Fachbegriffe) | Kontextbasiert, fachlich begründet, stabil | Je nach Engine und Post-Editing-Qualität schwankend |
| Konsistenz über Kapitel/Versionen | Sehr gut (Translation Memory/Glossar + menschliche Kontrolle) | Oft uneinheitlich, besonders ohne strikte QA |
| Sicherheit/Warnhinweise | Hohe Verlässlichkeit durch Fachprüfung | Risiko von Nuancenfehlern bleibt (v. a. bei Light Post-Editing) |
| Norm- und Compliance-Nähe | Gut planbar (Prozess, Review, Dokumentation) | Stark abhängig vom Post-Editing-Umfang und Prüfprozess |
| Kontextverständnis | Über das gesamte Dokument hinweg | Häufig satz-/abschnittsgetrieben |
| Stil & Klarheit (Anleitungen) | Zielgruppen- und branchengerecht, eindeutig | Kann technisch klingen, aber unpräzise oder uneinheitlich sein |
| Haftungs-/Risikoprofil | Niedriger durch kontrollierten Prozess | Höher, wenn QA reduziert ist oder Zeitdruck besteht |
| Interner Aufwand beim Kunden | Gering (weniger Rückfragen/Korrekturschleifen) | Kann steigen (mehr Rückfragen, mehr Abstimmung, mehr Abnahmen) |
| Lieferzeit | Planbar und skalierbar mit Team | Teils schneller, aber zusätzliche QA kann Zeit kosten |
| Kosten | Höher | Oft etwas günstiger (z. B. ~2 Cent/Wort weniger) |
| Empfehlung | Veröffentlichung, Sicherheit, Serienprodukte, Kundendokumentation | Interne Inhalte, Vorab-Versionen, begrenzte Qualitätsziele |
Für interne Zwecke kann KI sinnvoll sein. Für veröffentlichte technische Dokumentationen entscheiden sich unsere Kunden überwiegend für menschliche Fachübersetzungen.
Häufige Fragen: Mensch vs. KI bei technischen Übersetzungen
1) Sind KI-Übersetzungen für technische Dokumentationen geeignet?
Für interne Entwürfe oder schnelle Verständnishilfen: ja. Für veröffentlichte technische Dokumentationen (Handbuch, Montage, Sicherheitshinweise, Schulung) ist das Risiko von Terminologie-, Kontext- und Normfehlern meist zu hoch.
2) Was ist der Unterschied zwischen KI-Übersetzung und Post-Editing?
Bei der KI-Übersetzung erzeugt das System den Text automatisch. Post-Editing bedeutet, dass ein Mensch diesen Output nachbearbeitet. Je nach Umfang (Light/Full) kann das von „nur grob verständlich machen“ bis zu „publikationsreif“ reichen.
3) Warum wählen 9 von 10 Kunden die menschliche Übersetzung?
Weil bei Technik Terminologie, Konsistenz, Kontext und Sicherheit entscheidend sind – und weil der Preisunterschied in der Praxis oft nur ca. 2 Cent pro Wort beträgt, die Risikoreduktion aber groß ist.
4) Wie groß ist der Preisunterschied zwischen KI+Post-Editing und menschlicher Übersetzung?
Typisch liegt der Unterschied im Durchschnitt bei etwa 2 Cent pro Wort (abhängig von Textsorte, Format, Zielsprachen, Terminologie und QA-Anforderungen).
5) Wann ist KI+Post-Editing sinnvoll?
Wenn Inhalte intern bleiben, die Zeit extrem knapp ist oder es um Vorab-Versionen geht. Auch bei sehr gut gepflegter Terminologie/Translation Memory kann Post-Editing effizient sein – vorausgesetzt, die Qualitätsziele sind klar definiert.
6) Wie stellt ihr Terminologie und Konsistenz sicher?
Durch Fachübersetzer, Terminologiearbeit (Glossare), Translation Memory, definierte Freigaben sowie Qualitätskontrollen (z. B. Konsistenz-, Zahlen- und Einheitenchecks).
Praxisbeispiel: Warum sich Kunden bei technischen Übersetzungen für den Menschen entscheiden
Bei sicherheitsrelevanten technischen Dokumentationen setzen unsere Kunden auf menschliche Fachübersetzer statt KI – für normgerechte Terminologie, klare Anleitungen und maximale Qualität.