Terminologiearbeit ist seit jeher der Schlüssel zu konsistenten und qualitativ hochwertigen Übersetzungen. Mit dem Einzug von KI und Large Language Models (LLMs) verändern sich die Übersetzungsprozesse grundlegend. Doch gerade dadurch rückt die Terminologie noch stärker in den Mittelpunkt.
„KI übersetzt doch inzwischen alles perfekt – wozu also noch Terminologiemanagement?“
Diese Frage hören wir als Sprachdienstleister immer häufiger. Doch wer einmal erlebt hat, wie ein einziger falsch übersetzter Fachbegriff eine Produktbeschreibung, ein Handbuch oder eine Marketingbotschaft entstellt, weiß: Terminologie ist kein Nebenschauplatz – sie ist das Fundament qualitativ hochwertiger Übersetzung.
In Zeiten von LLMs und generativer KI verändert sich das Wie von Terminologiearbeit. Ihr Warum bleibt aber unverändert.
Warum Terminologie das Rückgrat jeder Übersetzung ist
Terminologie ist weit mehr als ein Wörterbuch. Sie definiert, wie ein Unternehmen über seine Produkte, Dienstleistungen und Werte spricht.
Ob „Controller“, „Control Module“ oder „Control Unit“: Der richtige Begriff sorgt für Wiedererkennung, Vertrauen und rechtliche Sicherheit.
Fehlt eine gepflegte Terminologie, entstehen Inkonsistenzen. In der Praxis führt das zu:
- abweichenden Übersetzungen für denselben Begriff,
- erhöhtem Korrekturaufwand,
- unnötigen Mehrkosten, multipliziert mit der Anzahl der Zielsprachen,
- uneinheitlicher Markenkommunikation,
- Missverständnissen bei Kunden oder Anwender*innen.
Gerade bei umfangreichem, mehrsprachigen Content aus den Bereichen technische Dokumentation oder Marketing ist ein durchgängiges Terminologiemanagement entscheidend, um Konsistenz und Präzision im Übersetzungsprozess zu gewährleisten.
Vom Glossar zur integrierten Lösung: Erfolgreicher Übersetzungsprozess dank Terminologie
Früher lag Terminologiearbeit oft außerhalb des eigentlichen Übersetzungsprozesses – in Form von Excel-Tabellen oder statischen Listen. Heute lässt sie sich nahtlos in Translation-Management-Systeme (TMS) integrieren.
Das ermöglicht:
- automatische Terminologievorschläge direkt im CAT-Tool,
- Terminologieprüfung während der Übersetzung,
- zentrale Pflege und Freigabeprozesse.
Damit wird Terminologie zu einem lebendigen Bestandteil des Workflows – und nicht zur nachträglichen Qualitätskontrolle.
Wie KI und LLMs Terminologiearbeit verändern
KI-Systeme und LLMs eröffnen neue Möglichkeiten, Terminologie dynamischer und intelligenter zu pflegen. Einige konkrete Anwendungen können sein:
- KI-Terminologieextraktion:
KI kann mehrsprachige Texte schnell analysieren, um relevante Fachbegriffe automatisch zu erkennen und als Termkandidaten vorzuschlagen. Das spart Zeit in der Erstellungsphase und hilft, bisher unberücksichtigte Terminologie zu identifizieren. Die finale Validierung bleibt jedoch Aufgabe menschlicher Expert*innen. - Aufbau Terminologie-Datenbank:
Fehlen noch Übersetzungen oder eine definierte Struktur, kann generative KI den Aufbau einer Terminologiedatenbank unterstützen. Varianten und Synonyme lassen sich so effizient clustern, während Metadaten wie Kontext, grammatikalische Angaben oder Definitionsvorschläge automatisch generiert werden. Die finale Prüfung und Freigabe bleiben jedoch in menschlicher Hand. - Terminologieprüfung durch KI:
Terminologiefehler aus der regelbasierten Prüfung werden an die KI geschickt und dort im Gesamtkontext unter Beachtung der terminologischen Zusatzinformationen bewertet bzw. korrigiert.
Diese neuen Ansätze machen Terminologiearbeit schneller, skalierbarer und datengetriebener. Gleichzeitig bleibt sie auf die Validierung durch Menschen angewiesen – denn KI versteht nicht automatisch Unternehmenssprache oder Markenwerte.
Grenzen und Risiken: Wenn KI Begriffe „erfindet“
So leistungsfähig LLMs sind, sie bergen auch Risiken. Denn ein KI-Modell kann:
- Begriffe halluzinieren – also plausible, aber falsche Termini erzeugen.
- Kundenspezifische Vorgaben übersehen, wenn diese nicht eindeutig im Prompt oder System hinterlegt sind.
- Vertrauliche Terminologiedaten gefährden, wenn sie in öffentlich zugängliche Systeme eingespeist werden.
Daher gilt: KI kann unterstützen, aber nicht entscheiden. Für die Entscheidung, ob ein Begriff terminologisch korrekt, markenkonform und kontextgerecht ist, ist menschliche Expertise weiterhin unerlässlich.
Best Practices: So kombinieren wir menschliche Expertise mit KI-Power
Wir als Sprachdienstleister sehen den Mehrwert darin, Technologie sinnvoll einzusetzen – nicht blind zu automatisieren. Erfolgreiche Terminologiearbeit im KI-Zeitalter beruht auf fünf Prinzipien:
- Zentralisierung:
Alle Terminologiedaten gehören in eine zentrale Datenbank – nicht in verstreute Listen. - Integration:
Terminologie muss direkt mit CAT-Tools verbunden sein, damit Übersetzer*innen live darauf zugreifen können. - KI als Assistenz, nicht als Ersatz:
KI-Tools unterstützen bei Recherche, Extraktion und Prüfung – die finale Freigabe bleibt menschlich. - Sicherheitsbewusstsein:
Sensible Terminologiedaten sollten ausschließlich in datenschutzkonformen, kontrollierten Systemen verarbeitet werden.
Terminologie bleibt strategisches Unternehmenswissen
Künstliche Intelligenz und große Sprachmodelle verändern grundlegend, wie wir mit Sprache arbeiten – doch sie ersetzen kein Terminologiemanagement. Richtig eingesetzt, machen sie es sogar effizienter und intelligenter. Denn Terminologie ist das Sprachgedächtnis eines Unternehmens.
Gerade im Zeitalter der generativen KI sind klare und gepflegte Begriffe entscheidend, damit Mensch und Maschine wirklich dieselbe Sprache sprechen.
Kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihre Terminologie effizient aufbauen, konsistent pflegen und KI-gestützt optimieren möchten – wir unterstützen Sie bei jedem Schritt.
Hier erfahren Sie mehr über unsere Services in Kombination mit KI für ein effizientes Terminologiemanagement.
