Automatische Übersetzung
Maschinelle Übersetzungen mit Post-Editing
- Maschinelle Übersetzungen (MÜ) in 70 Sprachen
- Qualitätssicherung nach DIN ISO 17100 und DIN ISO 18587
- Beratung: KI-Workflows, die zu Ihren Texten passen
Automatische Übersetzung Ihrer Texte
Übersetzungsbüro mit KI-Erfahrung
Automatische Übersetzung, ja oder nein? In der heutigen Zeit stehen Kostensenkungsmaßnahmen ganz oben auf der Prioritätenliste vieler Führungskräfte. Das Interesse an maschineller Übersetzung (MÜ oder MT für engl. machine translation) und KI ist größer denn je.
- „Wie viel kann ich mit maschineller Übersetzung sparen?“
- „Was ist die Qualität von MÜ und für welche Texte kann ich es einsetzen?“
- „Können große Sprachmodelle (LLMs) die Qualitätskontrolle übernehmen?“
Das sind einige der Fragen, die viele heute beschäftigen. Wir geben Ihnen hier konkrete Antworten und Entscheidungshilfen.
Die maschinelle Übersetzung hat sich erheblich verbessert, vor allem durch Technologien wie Google Translate, DeepL und Large Language Models (LLM) wie ChatGPT. Die Kosten für eine nachbearbeitete maschinelle Übersetzung hängen stark von der erforderlichen Nachbearbeitungsarbeit ab. Bei vielen Projekten können die Kosten jedoch auf etwa 60-70 % der Kosten für eine neue Übersetzung gesenkt werden.
Die Qualität der maschinellen Übersetzung ist heute besser als in den Anfangsjahren der neuronalen maschinellen Übersetzungssysteme. Einige MT-Systeme ermöglichen heute die Integration von Terminologie, was die Genauigkeit und Konsistenz der Übersetzungen weiter verbessert.
Seit 2008 beschäftigt sich D.O.G. aktiv mit maschineller Übersetzung. Aus einem gemeinsamen Forschungsprojekt mit der französischen Universität ISIT gingen Funktionen in unserer Qualitätssicherungssoftware ErrorSpy hervor, mit denen Fehler von Übersetzungsmaschinen besser erkannt und korrigiert werden können. Heute nutzen wir diese Erfahrung, um unseren Kunden die bestmöglichen Übersetzungslösungen zu bieten.
KI-Übersetzung in alle Sprachen
In alle Sprachen Texte und Apps automatisch übersetzen
Benötigen Sie eine automatische Übersetzung von Internetseiten? Oder möchten Sie eine Google Translate Übersetzung prüfen lassen? Wir schicken Ihnen innerhalb kürzester Zeit ein Angebot.
Automatische Übersetzung mit KI-gestützter Nachbearbeitung (LLMs)
Rundum-Lösung für maschinelle Übersetzungen
Automatisierte Übersetzung ist längst Realität – mit neuronalen Netzwerken, Large Language Models (LLMs) und spezialisierten Engines. Doch nicht jeder Text eignet sich für eine vollautomatische Lösung. Die Kunst besteht darin, Inhalte gezielt nach Risiko und Zielgruppe zu klassifizieren und den passenden Übersetzungsprozess zu wählen.
D.O.G. hilft Unternehmen dabei, maschinelle Übersetzung sicher und effizient einzusetzen – ohne Black-Box-Risiken. Stattdessen setzen wir auf eine Kombination aus Beratung, Auswahl der richtigen Tools und Qualitätssicherung.
Unser Ansatz: Maschinelle Übersetzung und KI dort einsetzen, wo sie sinnvoll sind.
Wir entwickeln mit Ihnen risikobasierte Übersetzungsworkflows, die sich am Content-Typ orientieren, Zeit sparen, Qualität sichern und sich flexibel an Ihr Content-Volumen anpassen. Dabei kombinieren wir bewährte Tools wie DeepL mit aktuellen KI-Technologien – stets kontrollierbar, transparent und nachvollziehbar.
Was uns unterscheidet:
- Wir setzen auf offene Systeme zur maschinellen Übersetzung, die Sie selbst steuern und anpassen können.
- Wir unterstützen Sie dabei, generative KI effektiv einzusetzen – etwa durch maßgeschneiderte Prompts für Ihre Prozesse.
Herausforderungen der maschinellen Übersetzung
KI und MTPE: Wir verfügen über notwendige Kenntnisse
Automatische Übersetzung ja, aber nicht für alle Texte
Unternehmen produzieren und verwenden eine ganze Menge an Informationen. Sie dienen unterschiedlichen Zwecken (reine Information und Kommunikation, Werbung, Bedienung von Maschinen usw.), sind rechtlich bindend oder nicht (wie die Bedienungsanleitungen, die die neue Maschinenverordnung (EU) 2023/1230 (MVO) vorgibt, die seit Juli 2023 Nachfolgerin der europäischen Maschinenrichtlinie 2006/42/EG ist). Sie sind anspruchsvoll formuliert oder stark standardisiert.
Je nachdem, wie diese Merkmale und Kriterien ausfallen, wird eine maschinelle Übersetzung empfohlen oder eine menschliche Übersetzung bevorzugt. Weitere Informationen zur maschinellen Übersetzung und ihren Grenzen finden Sie in diesem Blogartikel: Vollautomatische Übersetzungen: Traum oder bald Realität?.
Grundsätzlich muss man wissen, dass maschinelles Übersetzen besser funktioniert, wenn:
- das Thema und die Sprachkombination vorher vom Translation Engine gelernt wurde. Dies erfolgt in der Phase des maschinellen Lernens, während eine relativ große Menge an zweisprachigen Texten (v.a. Segmente aus Translation-Memorys) vom Deep- Learning-Algorithmus verarbeitet wurde.
- Qualitätsabstriche gegenüber Humanübersetzungen vertretbar sind: eine korrekte Übersetzung ist nicht zwangsläufig eine gute Übersetzung. Außerdem ist bei MÜ das Restrisiko einer Fehlübersetzung größer als bei Humanübersetzern.
- die Mengen an Texten ausreichen, um das System wirtschaftlich zu betreiben.
- der Text einfach geschrieben ist: kurze Sätze, kaum Mehrdeutigkeiten, standardisierte Terminologie und Syntax. Besser noch: Der Autor weiß, wie MÜ funktioniert und schreibt Texte, die für maschinelles Übersetzen optimiert sind.
- der Text nur Informationszwecken dient. Das ist z.B. der Fall bei der internen Kommunikation, wenn man wissen möchte, „was im Dokument/in einer Mail drin steht“, wenn der technischer Kundendienst verstehen muss, was für ein Problem zu lösen ist.
- der Zeitfaktor im Vordergrund steht: MÜ ist eindeutig schneller, auch mit Post-Editing.
MÜ ist nicht unbedingt eine Konkurrenz zu Translation-Memory-Systemen. Es ist eher ein weiteres Werkzeug, mit dem Übersetzungen produziert werden können.
Machine Translation: Die häufigsten Fehler und Herausforderungen
Menschliche Übersetzer und maschinelle Übersetzungssysteme machen beide Fehler, aber die Art der Fehler unterscheidet sich oft. Maschinelle Übersetzungssysteme können beispielsweise Schwierigkeiten haben, Eigennamen korrekt zu übersetzen, sie verstehen viele Abkürzungen nicht und können sogar Informationen hinzufügen, die im Originaltext nicht vorhanden sind. Manchmal lassen sie auch Wörter aus der Übersetzung aus. Solche Fehler sind nicht immer leicht zu erkennen, insbesondere wenn der übersetzte Satz ansonsten flüssig und korrekt klingt. Eine Übersicht der typischen Fehler maschineller Übersetzungssysteme haben wir in diesem Artikel der tekom-Zeitschrift zusammengefasst.
Das ist der Grund, warum wir bei D.O.G. eine Kombination aus maschineller Übersetzung, KI-gestützter Qualitätssicherung und menschlicher Überprüfung anbieten. Wir nutzen die Geschwindigkeit und Effizienz der maschinellen Übersetzung, ergänzt durch die Genauigkeit und das Verständnis menschlicher Übersetzer. Auf diese Weise können wir die Vorteile beider Ansätze nutzen und gleichzeitig ihre Schwächen minimieren.
Unabhängig davon, ob wir ein weit verbreitetes System wie DeepL oder ein großes Sprachmodell (Large Language Model – LLM) verwenden, bereiten wir immer die Fachterminologie vorab auf und binden sie ein. Dies hilft, die Genauigkeit und Konsistenz der Übersetzungen zu verbessern und einige der häufigsten Fehlerquellen zu minimieren. Unser Ziel ist es immer, unseren Kunden die bestmöglichen Übersetzungsergebnisse zu liefern.
Deswegen ist es wichtig, Post-Editoren auszubilden, sie über die Fehlerarten zu informieren, die sie suchen müssen. Und die Typologie dieser Fehler unterscheidet sich je nach Typ von Übersetzungsengine, der eingesetzt wurde: statistische maschinelle Übersetzungssysteme (SMT – Statistical Machine Translation) machen andere Fehler als neuronale maschinelle Übersetzungssysteme (NMT – Neural Machine Translation).
Seit ihrer Gründung vor über 20 Jahren beschäftigt sich D.O.G. sehr intensiv mit dem Thema Übersetzungsqualität und seit dem Jahr 2008 speziell mit der Qualität maschineller Übersetzungssysteme. Wir haben eigene Tools und Metriken entwickelt, um diese Qualität zu überprüfen. Bevor die maschinelle Übersetzung startet, identifizieren wir die Segmente, die für den MÜ-Prozess nicht geeignet sind und sortieren sie aus bzw. kennzeichnen wir sie für weitere Bearbeitungsschritte.
Von unserer Erfahrung können Sie profitieren.
Kosten und Nutzen von automatischen Übersetzungen
Die Einführung maschineller Übersetzung ist heute kein aufwändiges IT-Großprojekt mehr – sondern eine strategische Entscheidung darüber, wo und wie KI-Technologie sinnvoll in bestehende Übersetzungsprozesse eingebunden werden kann. Anstelle eigener Modelltrainings mit hohem Daten- und Ressourcenbedarf setzen moderne Unternehmen zunehmend auf bestehende, leistungsfähige Systeme, die durch gezielte Konfiguration, Datenvorbereitung und Qualitätssicherung auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten werden.
Statt in die Entwicklung eigener Engines zu investieren, liegt der Schlüssel heute in der intelligenten Nutzung offener Systeme – sei es durch Schnittstellenanbindung (API), Prompting-Strategien, Terminologie-Kontrolle oder hybride Workflows mit Post-Editing.
Die Kosten entstehen somit nicht mehr durch GPU-gestützte Trainingsläufe, sondern durch:
- Initialanalyse und Planung, z. B. durch Content-Klassifikation, Risikobewertung und Auswahl geeigneter Workflows
- Tool-Integration, z. B. von bestehenden MÜ-Engines, LLMs, Terminologie- und QA-Werkzeugen (wie LookUp, ErrorSpy etc.)
- Prompt-Engineering, also die Entwicklung und Optimierung von Anweisungen für generative KI, angepasst an Texttyp, Stil und Terminologievorgaben
- Qualitätssicherung und Prozesssteuerung, einschließlich Nachbearbeitung, automatisierter Prüfungen und Feedback-Schleifen
- Optional: technische Infrastruktur (z. B. On-Premise-Lösungen oder dedizierte APIs), wenn dies aus Datenschutz- oder Compliance-Gründen erforderlich ist
Der Nutzen liegt in der nachhaltigen Entlastung von Ressourcen, verkürzten Durchlaufzeiten, größerer Konsistenz sowie einer besseren Skalierbarkeit bei steigendem Content-Volumen. Richtig eingesetzt, kann maschinelle Übersetzung zwischen 30 und 50 % Zeit- und Kostenersparnis ermöglichen – ohne Einbußen bei Qualität und Terminologietreue.
Gerne helfen wir Ihnen dabei, die wirtschaftlich sinnvollen Einsatzbereiche zu identifizieren, konkrete Potenziale zu beziffern und eine Lösung aufzubauen, die sich in Ihrer Realität wirklich rechnet.
Betrieb und Nutzung des Systems: Auch in der Einsatzphase muss das System von Fehlern lernen und mit neuen Themen und Daten trainiert werden. Schließlich kommen die Kosten des Post-Editing, die im Grunde die Zeit widerspiegeln, die Post-Editoren für die Korrektur von Maschinenfehlern investieren.
Wir berechnen die Kosten für die Einrichtung der Lösung (einmalige Kosten) und für die Nutzung des Systems getrennt. Für den laufenden Betrieb zahlen Sie also einen Preis pro Wort, der unter den Kosten einer Humanübersetzung liegt. Nach Abstimmung der Eckdaten für Ihre Lösung können wir Ihnen hierfür ein Angebot unterbreiten.
Die Wirtschaftlichkeit einer MÜ-Lösung hängt schließlich von ihrem Einsatzmodell ab. Wenn Sie bereits durch den Einsatz von Translation-Memory- Systemen große Einsparungen erzielen und zukünftig dieselben Dokumente maschinell übersetzen möchten, dann könnten die Einsparungen eher gering sein. Wenn Sie aber neue Texte und Inhalte übersetzen, die sie vorher nicht oder ohne Übersetzungstechnologien übersetzt haben, dann steigt die Wirtschaftlichkeit einer maschinellen Übersetzungslösung sehr schnell.
Ihre qualitätsgeprüfte automatische Übersetzung in 6 Schritten
Mit D.O.G. zur KI-gestützten Übersetzungslösung
Sie möchten Ihre Übersetzungskosten durch maschinelle Übersetzung senken. Aber Sie haben Bedenken hinsichtlich der erreichten Qualität und des Risikos schwerwiegender Fehler. Neben dem Einsatz von KI für die Übersetzung von Texten und der Arbeit von erfahrenen Post-Editing-Profis nutzt D.O.G. GmbH Große Sprachmodelle (Large Language Models) und Methoden der künstlichen Intelligenz, um Stil- oder Bedeutungsfehler in maschinellen Übersetzungen zu finden und zu beseitigen. Hier zeigen wir Ihnen, wie wir gemeinsam eine zuverlässige und qualitativ hochwertige Lösung für maschinelle Übersetzungen aufbauen.
Was wollen Sie erreichen?
Inhalte klassifizieren und priorisieren
Systeme und Tools auswählen
Sprachdaten & Terminologie vorbereiten
Workflows aufbauen und absichern
Einsatz der KI-Lösung
Je nach Zielsetzung entstehen unterschiedliche Workflows und Implementierungen. Auch hier hilft Ihnen unser Team von Spezialisten und Softwareentwicklern, die passende Lösung umzusetzen.
Automatische Übersetzung mit Post Editing für verschiedene Industrien
In diesen Branchen setzen wir maschinelle Übersetzungssoftware ein
Dies sind einige der Branchen, in denen wir maschinelle Übersetzungen anbieten:
Automatische Übersetzung Englisch und weitere Sprachen
Automatische Übersetzung mit Post-Editing in diese Sprachen
Wir bieten eine breite Auswahl von Sprachkombinationen für die maschinelle Übersetzung Ihrer Inhalte an. Hier sind einige der meistgefragten Sprachpaare:
- Maschinelle Übersetzung Deutsch → Englisch
- Maschinelle Übersetzung Englisch → Deutsch
- Maschinelle Übersetzung Deutsch → Spanisch
- Maschinelle Übersetzung Spanisch → Deutsch
- Maschinelle Übersetzung Deutsch → Französisch
- Maschinelle Übersetzung Französisch → Deutsch
Qualität von automatischen Übersetzungen
Unser Ziel bei MÜ: Qualität und Zeitersparnis
Qualität sichern – bevor Fehler entstehen
Um diese Risiken zu vermeiden, setzen wir auf bewährte Qualitätssicherungsverfahren. Mit Tools wie ErrorSpy und LookUp analysieren wir KI-generierte Übersetzungen systematisch, erkennen sprachliche Abweichungen und terminologische Inkonsistenzen. Ergänzend erstellen wir KI-gestützte Prüfberichte, die kritische Passagen markieren und transparent machen, wo menschliches Fachwissen gefragt ist.
So verbinden wir die Effizienz der KI mit der Präzision menschlicher Expertise – für zuverlässige und skalierbare Prozesse.
KI-Qualitätsbericht
Maschinelle Übersetzung und Datensicherheit
Viele Unternehmen setzen auf maschinelle Übersetzung, um sensible Inhalte wie vertrauliche Dokumente, rechtliche Texte oder interne Kommunikation sicher zu verarbeiten. Öffentliche Online-Tools bergen jedoch das Risiko unbeabsichtigter Datenlecks – ein Szenario, das keine Geschäftsführung in Kauf nehmen sollte.
Bei D.O.G. priorisieren wir den geschützten und transparenten Einsatz von KI. Statt eigene Systeme zu entwickeln, arbeiten wir mit etablierten, datenschutzkonformen MÜ- und LLM-Lösungen, die sich nahtlos in Ihre sicheren Workflows integrieren lassen. Für Tests, Prompt-Optimierung und Simulationen nutzen wir lokal gehostete Modelle auf unserem DSGVO-konformen Server in Deutschland.
Ihre Infrastruktur, Ihre Kontrolle: Sie entscheiden, wo und wie die Systeme betrieben werden – ob lokal in Ihrem Rechenzentrum oder in einer abgesicherten Cloud-Umgebung innerhalb Europas. Wir unterstützen Sie dabei, die passende Lösung zu implementieren, damit Sie stets die volle Hoheit über Ihre Daten behalten.
Machine translation + Post-Editing nach ISO 18587
Viele Unternehmen benötigen maschinelle Übersetzungslösungen in Verbindung mit Post-Editing. Zwar definiert die neue Norm über das Posteditieren maschinell erstellter Übersetzungen (ISO 18587:2017) zwei Posteditierstufen Full und Light Post-Editing, aber in der Praxis hängen die Kriterien für eine akzeptable Qualität stark von den verfolgten Zielen und eingesetzten Engines ab.
In der Übersetzungspraxis werden Texte häufig durch eine Kombination aus Segmenten aus einem Translation-Memory und maschineller Übersetzung erstellt. Um einen optimalen Qualitätssicherungsprozess zu gewährleisten, ist es entscheidend, eine klare Strategie für die Kennzeichnung der Herkunft der Segmente zu entwickeln. Dadurch wird sichergestellt, dass jedes Segment – ob menschlich übersetzt oder maschinell generiert – die entsprechende Überprüfung und ggf. Nachbearbeitung erfährt.
Wir helfen Ihnen, für die von Ihnen gewählte Lösung die optimalen Qualitätsziele für die Arbeit der Post-Editoren zu definieren. Daraus entstehen Vorgaben für die Arbeit der Post-Editing-Fachkräfte.
Übersetzungstools für maschinelle Übersetzung
Mensch, DeepL oder ChatGPT?
Wenn Sie nach Rom reisen möchten, dann können Sie zwischen unterschiedlichen Verkehrsmitteln wählen. Dasselbe gilt für maschinelles Übersetzen. Es gibt nicht ein System und eine Vorgehensweise, sondern mehrere Alternativen, die von Ihrem jeweiligen Content, Ihrem Datenumfang und Budget abhängen.
So kann man durchaus zwischen Alternativen wie den folgenden wählen:
- Nutzung von DeepL mit unternehmensspezifischen Glossaren
- Einsatz großer Sprachmodelle, die Stil und Übersetzungsrichtlinien durch individuelle Prompts umsetzen
- Kombination aus maschineller Vorübersetzung (MÜ) und anschließender LLM-Optimierung
- Zu weiteren Optionen beraten wir Sie gerne!
FAQ
Diese Fragen werden im Zusammenhang mit MÜ oft gestellt
Ja. Umso mehr, wenn es sich um kostenlose Online-Übersetzer handelt. Das Risiko schwerwiegender Fehler ist bei der maschinellen Übersetzung größer als bei Humanübersetzungen. Manche Sätze lesen sich sehr gut. Es fehlt aber eine wichtige Information oder eine Aussage wurde falsch verstanden. Dies wird von unerfahrenen Post-Editoren oder Post-Editoren, die das Fachgebiet nicht kennen, nicht immer erkannt. Mit geschulten Post-Editoren und Qualitätssicherungstools sowie einer für MÜ optimierten Terminologie lässt sich dieses Risiko deutlich verringern. Man kann es aber nie ganz ausschließen. Eine Entscheidung für MÜ muss daher auch diese Aspekte berücksichtigen.
Die Norm DIN ISO 18587 befasst sich mit dem Post-Editing und legt die Anforderungen an die Qualifikation von Post-Editoren fest. Aus pragmatischer Sicht unterscheidet sich das Post-Editing von der Revision menschlicher Übersetzungen, auch wenn es viele Gemeinsamkeiten gibt. Der Post-Editor muss je nach Anforderung an das Qualitätsniveau des Endergebnisses (vollständiges Post-Editing oder leichtes Post-Editing) den Wunsch nach Perfektion unterdrücken können und sich auf die notwendigen Korrekturen beschränken. Er muss wissen, welche spezifischen Arten von Fehlern MÜ-Maschinen machen, denn Maschinen machen manchmal Fehler, die Menschen nie oder nur sehr selten passieren (z. B. Hinzufügen von Text). Deshalb ist es wichtig, auf Dienstleister wie die D.O.G. GmbH zurückzugreifen, die Erfahrung mit dem Post-Editing haben.
Technologien für erfolgreiche maschinelle Übersetzungen
D.O.G.-Technologien unterstützen maschinelle Übersetzungsprogramme
Der Erfolg maschineller Übersetzungslösungen steht und fällt mit der Fähigkeit, Übersetzungsfehler zu entdecken und die richtige Fachterminologie einzusetzen. Hier hat D.O.G. ganz besondere technologische Vorteile. Seit der Firmengründung vor 23 Jahren haben wir Wert darauf gelegt, Softwareprodukte zu entwickeln, die die Qualität unserer Leistung unterstützen. Insbesondere helfen uns dabei ErrorSpy und LookUp.
LookUp ist ein intelligentes Terminologieverwaltungssystem. In LookUp können Relationen zwischen Begriffen erfasst werden, wodurch Kontextinformationen verfügbar sind. Unsere softwaregestützten Prüfungen berücksichtigen diese Relationen und Ihre Terminologie. Somit sind unsere Post-Editoren besser in der Lage, maschinelle Fehler zu erkennen.
ErrorSpy unterstützt den Post-Editoren beim Aufspüren und Korrigieren maschineller Übersetzungsfehler:
- ErrorSpy kann fehlende Übersetzungen erkennen
- ErrorSpy meldet Terminologiefehler
- ErrorSpy prüft die Interpunktion, die Zahlen, die Konsistenz der Übersetzung
- ErrorSpy arbeitet zusätzlich mit regulären Ausdrücken. Typische Maschinenfehler können als regulärer Ausdruck hinterlegt und automatisch erkannt werden.
- ErrorSpy erkennt den Kontext und kann falsche Übersetzungen in einem bestimmten Kontext melden (z.B. bei der Übersetzung eines Wortes wie „Leistung“).
Das KI-Know-how von den D.O.G.-Entwicklern und die Möglichkeit, maschinelle Übersetzungssysteme direkt zu beeinflussen, bringen schon jetzt erhebliche Vorteile. Davon können Sie profitieren.
Übersetzungsservice im Bereich KI-Übersetzungen
Automatische Übersetzung Ihrer Texte
Welche Texte eignen sich für eine Online Übersetzung mit Korrekturlesen?
Nicht alle Inhalte brauchen denselben Aufwand. Mit unserer Content-Matrix helfen wir Ihnen, Texte strategisch einzuordnen und den richtigen Übersetzungsansatz zu wählen:
- Technische Dokumentation: KI-gestützte Vorübersetzung + fachliches Post-Editing
(z. B. Handbücher, Datenblätter, Spezifikationen) - Marketing & Website: KI + Lokalisierung durch muttersprachliche Spezialisten
(z. B. Kampagnen, Claims, Produktseiten) - Interne Kommunikation: Vollautomatische Übersetzung mit Basisprüfung
(z. B. E-Mails, Protokolle, Newsletter) - Rechtliche Inhalte: Klassische Humanübersetzung
(z. B. Verträge, AGB, Compliance-Dokumente)
Diese Matrix ist keine starre Regel – sondern ein pragmatischer Kompass für wirtschaftlich sinnvolle Entscheidungen.
Möchten Sie von den Vorteilen der maschinellen Übersetzung profitieren?
Nehmen Sie doch Kontakt mit uns auf. In einem unverbindlichen Gespräch besprechen wir, wie automatische Übersetzungen Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.
