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TV #007 Wenn KI falsch übersetzt: Warum ungeprüfte KI-Übersetzungen zum echten Risiko werden

aus Technische Dokumentation - Der Podcast zu allen Themen der technischen Dokumentation · 04.05.2026 · 24 Min.

Worum es geht

Der Podcast behandelt die zunehmende Nutzung von KI-Tools wie DeepL für die Übersetzung technischer Dokumentationen und die damit verbundenen Risiken. Während KI-Übersetzungen schnell und kostengünstig sind, entstehen große Gefahren, wenn die Ergebnisse ungeprüft übernommen werden, da technische Texte präzise Fachbegriffe und eindeutige Bedeutungen erfordern. Ungenauigkeiten in Begriffen, Funktionsbeschreibungen oder Sicherheitsanweisungen können schwerwiegende Folgen haben, von Sicherheitsrisiken bis hin zu rechtlicher Haftung. Der Sprecher betont, dass die Qualität der Übersetzung stark von der Qualität der Ausgangstexte abhängt und dass menschliche Nachbearbeitung und klare Prozesse unerlässlich sind. Zudem werden organisatorische Aspekte wie fehlende Regeln, Datenschutz und Verantwortlichkeiten hervorgehoben, die das Risiko erhöhen. Abschließend wird empfohlen, den Einsatz von KI-Übersetzungen sorgfältig zu planen, klare Regeln zu definieren und technische Redaktionen in den Prozess einzubinden, um Risiken zu minimieren.

Beschreibung

Immer mehr Unternehmen setzen bei Übersetzungen in der technischen Dokumentation auf KI oder Tools wie DeepL. Der Grund ist meist klar: Zeitdruck, Kostendruck und der Wunsch nach schnellen Ergebnissen in vielen Sprachen. Das Problem ist jedoch oft nicht das Tool selbst, sondern die ungeprüfte Übernahme der Ergebnisse in Betriebsanleitungen, Warnhinweise, Sicherheitshinweise oder Marketingunterlagen. In dieser Folge sprechen wir darüber, warum KI-Übersetzungen in der technischen Dokumentation nur dann sinnvoll eingesetzt werden können, wenn Ausgangstexte, Terminologie, Prüfprozesse und Freigaben stimmen. Wir zeigen, welche Risiken ungeprüfte Übersetzungen mit sich bringen, wer am Ende haftet und warum gerade fehlende interne Regeln in Unternehmen zum eigentlichen Problem werden. Außerdem geht es um einen Punkt, der häufig übersehen wird: Die Qualität der KI-Übersetzung hängt stark von der Qualität der Ausgangssprache ab. Schlechte Quelltexte und fehlende Terminologiearbeit führen fast zwangsläufig zu schwachen Ergebnissen in der Zielsprache.

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