Frank Wöhrle, Author at STAR Deutschland

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Quick Wins für die technische Redaktion – wie lokale LLMs Ihren Alltag beschleunigen

Posted on: Februar 27th, 2026 by Frank Wöhrle No Comments

Erfahren Sie, warum lokale Large Language Models (LLMs) als Geheimtipp für die technische Redaktion gehandelt werden und wie Sie mit KI ganz konkret Routineaufgaben automatisieren können.

Hat Ihr Unternehmen noch keinen wissensbasierten Chatbot im Einsatz? Möchten Sie sicherstellen, dass Ihre sensiblen Daten den Rechner nicht verlassen? Dann finden Sie hier praxisnahe Tipps für den erfolgreichen Einstieg.

Warum ein lokales LLM in der Redaktion Sinn ergibt

Ob Produktänderungen, API-Updates oder neue Features – technische Dokumentation muss oft kurzfristig angepasst werden. Genau hier punkten lokale LLMs wie Ollama:

Datenhoheit: Ihre Inhalte bleiben im Haus.
Offline-Fähigkeit: Auch ohne Internetanbindung einsatzbereit.
Kosteneffizienz: Keine laufenden Cloud-Gebühren.

Hinweis: Stimmen Sie Installation und Konfiguration unbedingt mit Ihrer IT-Security ab – Sicherheit geht vor!

Mittlerweile stehen eine Reihe von geeigneten lokalen LLM-Umgebungen zur Verfügung, mit denen sich einfache Aufgaben in der Redaktion erfüllen lassen. Wir haben uns die Plattform Ollama einmal genauer angesehen.

Ollama im Überblick – die lokale LLM-Plattform

Wer steckt dahinter?

Ollama ist eine Open-Source-Plattform zur lokalen Ausführung von Large Language Models (LLMs). Entwickelt wurde sie von Jeffrey Morgan (CEO) und Michael Chiang, den Köpfen hinter Kitematic, heute Teil von Docker.

Über 156.000 GitHub-Stars (Stand 2025) zeigen: Das Projekt wächst rasant. Unterstützt durch Y Combinator, bleibt Ollama dennoch Community-getrieben. Die Plattform ermöglicht es, verschiedene LLMs lokal auf Ihrem Rechner (Windows, MacOS, Linux) zu betreiben. Im Gegensatz zu cloudbasierten Diensten bleiben Ihre Daten in Ihrer Kontrolle.

Vorteile von Ollama

Keine Cloud-Uploads vertraulicher Daten
Einbindung vorhandener Referenzdokumente
Schnelle, wiederholbare Textgenerierung für Handbücher, API-Dokus oder Hilfen

Empfohlene Modelle

Llama3 / Llama3.1 – gute Balance aus Größe & Tempo
Mistral – ideal für kurze, präzise Abschnitte
Gemma3 – stark bei Textvorschlägen und Zusammenfassungen

Nach dem ersten Start von Ollama wird das Modell lokal geladen. Die Installation erfolgt einfach über einen Installer, die Anwendung kann dann über eine Oberfläche oder aus der CMD/Powershell-Konsole gestartet werden.

Ihr lokales LLM in wenigen Schritten startklar machen

1. Installation

Laden Sie Ollama über https://ollama.com/download herunter und folgen Sie den Installationsanweisungen. Danach begrüßt Sie das charmante Lama.

2. Herunterladen eines geeigneten Modells

Nach der Installation können Sie ein lokales Modell herunterladen, das für technische Dokumentation geeignet ist oder ein bereits installiertes Modell verwenden.

Öffnen Sie Ollama, klicken Sie auf „Download“ und wählen Sie
z. B. llama3.2, gemma3:4b oder mistral.

Alternativ können Sie über die Konsole in Windows (CMD oder Powershell) weitere Modelle herunterladen:

Verwenden Sie dazu den Befehl: ollama pull llama3:8b

Warten Sie, bis das Modell vollständig geladen ist – und schon kann’s losgehen.

Hands-on: So erstellen Sie einen neuen Abschnitt auf Basis eines Referenzdokuments

Ausgangssituation

Referenzhandbuch (z. B. Word oder PDF) mit älterer Version der Dokumentation liegt vor.
Neue Features oder geänderte Technologie, die eine Überarbeitung oder Neuauflage des Dokuments erforderlich machen.

So geht’s: Handbuch effizient aktualisieren – mit lokaler Unterstützung

Content-Reuse: Analyse bestehender Referenzdokumente (PDF, DOCX) mit LLM
Strukturierung: Automatische Generierung von Überschriften, Listen und Absätzen
Terminologie-Harmonisierung: Angleichung der Fachterminologie mit gezieltem Prompt

Praktische Tipps – Prompt Engineering für lokale LLMs leicht gemacht

Der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht im Modell selbst, sondern im „Prompt Engineering“. Da wir im Vergleich zu GPT-4 ein lokal recht kleines Modell verwenden, müssen wir hier sehr präzise sein. Für unseren Use Case möchten wir auf Basis eines bestehenden Handbuches die neue Funktion „Kommentare auf Segment-Ebene“ erstellen.

Prompt zur Erstellung eines Kapitels

Für unsere Anfrage haben wir uns folgenden Prompt ausgedacht. Wichtig ist hier auf das Referenzdokument zu verweisen, das Sie per Drag and Drop einfügen können.

Und schon antwortet das freundliche Lama:

Beispiel-Prompts für nützliche weitere Anfragen

# Zusammenfassung des Inhalts
„Fasse den Inhalt dieser Datei in 10 Stichpunkten zusammen.“

# Erstellung eines neuen Abschnitts
Modell llama3: „Erstelle einen neuen Abschnitt für das Feature ‚Batch Export‘ im Stil des Referenzdokuments. Verwende kurze, klare Sätze und eine Überschrift Ebene 3. Fokus auf Schritt-für-Schritt-Anleitung.“

# Anpassung der Formatierung
„Wandle alle Schritt-Listen im folgenden Text in nummerierte Listen um. Behalte die Fachbegriffe bei, aber vereinfache die Formulierungen leicht.“

Unser Tipp: Immer das Referenzdokument mitgeben – so bleiben Stil und Struktur konsistent.

Speichern und Nachbearbeitung

Auch gute KI braucht redaktionellen Feinschliff:

Überprüfen Sie die technische Richtigkeit der generierten Inhalte.
Passen Sie die Formulierung an Ihren Redaktionsstil an.
Ergänzen Sie Screenshots oder Diagramme, falls erforderlich.
Testen Sie die beschriebenen Schritte, um ihre Korrektheit sicherzustellen.
Testen Sie verschiedene Modelle, die zu Ihren Anforderungen passen.

Fazit: Datenschutz trifft Produktivität

Lokale LLMs wie Ollama eröffnen neue Möglichkeiten für die Erstellung technischer Dokumentation – und das ganz ohne Cloudabhängigkeit. Mit präzisem Prompt-Engineering und gezielter Nachbearbeitung können Sie erhebliche Zeitersparnisse erzielen, ohne auf Datenschutz und Datenhoheit verzichten zu müssen. Probieren Sie es aus: Sie werden überrascht sein, wie schnell Sie erste Ergebnisse erzielen.

Weitere „Quick Wins“ für die Technische Redaktion

Anwendungsbereich	Beschreibung
Automatische Strukturierung	Aus langen Fließtexten werden klare Überschriften, Listen und Absätze.
Vorlagen-Erstellung	Aus einem Referenzdokument entsteht ein standardisiertes Template (z. B. konsistente Struktur für „Funktionsbeschreibung“, „Voraussetzungen“, „Beispiele“).
Sprachliche Angleichung	Alle Abschnitte werden in einen einheitlichen Stil und dieselbe Tonalität gebracht (z. B. „Du“ vs. „Sie“, Passiv vs. Aktiv).

Was Sie bei lokalen LLMs beachten sollten

Technische Limitierungen

Kontextfenster:

Problem: Große Dokumente ( > 50 Seiten) → Möglicher Informationsverlust bei der Verarbeitung durch das LLM
Lösung: Kapitelweise Verarbeitung

Hallucination-Risiko:

Problem: Fiktive technische Details in Generierung
Lösung: Prompt-Modifikation mit Restriktionen, z.B. „Ändere ausschließlich den explizit markierten Bereich.“, „Erfinde keine technischen Spezifikationen.“

Compliance

DSGVO: Konformität gewährleistet durch On-Premise-Betrieb
Sicherheitsaudit: Risikoanalyse durch IT-Security vor Implementierung durchführen

Lokale LLMs: Grenzen heute und Perspektiven für morgen

Wenn lokale Systeme an ihre Grenzen stoßen – etwa bei teamweiter Zusammenarbeit oder größeren Dokumentmengen – ist der nächste Schritt klar: eine integrierte, cloudbasierte Lösung.

Sprechen Sie uns an – wir zeigen Ihnen, wie Sie KI optimal in Ihre Redaktionsprozesse einbinden können.

Wenn nur die KI übersetzt – wer haftet dann?

Posted on: Januar 27th, 2026 by Frank Wöhrle No Comments

Einfach, schnell, kostengünstig: KI-Tools übersetzen heute ganze Dokumente in Sekunden. Doch die entscheidende Frage lautet: Wer haftet bei KI-Übersetzungen, wenn etwas schiefläuft?

Gerade im Unternehmensumfeld ist Übersetzung mehr als reine Sprache – sie stellt eine rechtliche und wirtschaftliche Verantwortung dar. Fehlerhafte Übersetzungen können Verträge verzerren, Produktanleitungen unbrauchbar machen, Marken beschädigen oder schlimmstenfalls sogar zu Personenschäden führen. Und im Haftungsfall? Nicht die KI, sondern Sie als Anwender tragen die Verantwortung.

Das Risiko: Haftung bei KI-Übersetzungen

Viele Unternehmen nutzen inzwischen KI-Tools spontan und unabhängig von bestehenden Prozessen. Doch diese Tools übernehmen weder Verantwortung noch Gewährleistung.

In den Nutzungsbedingungen der meisten Anbieter ist klar festgehalten: Haftung ausgeschlossen. Kommt es durch falsche oder missverständliche Übersetzungen zu finanziellen Schäden, gehen diese zu Lasten des Unternehmens, das KI eingesetzt hat.

Hinzu kommt das Thema Datenschutz. Wer interne oder vertrauliche Dokumente in ein öffentliches KI-System lädt, gibt diese Daten faktisch an Dritte weiter. Das kann nicht nur gegen interne Sicherheitsrichtlinien, sondern auch gegen die DSGVO verstoßen.

Kurz gesagt: Die Kombination aus Haftungslücke und Datenschutzrisiko macht unkontrollierte KI-Übersetzungen zu einem echten Risiko – insbesondere in regulierten Branchen.

Professionelle Alternativen: Verantwortung inklusive

Als zertifizierter Sprachdienstleister sehen wir KI als Werkzeug – nicht als Ersatz für eine professionelle Dienstleistung. Unser Leistungsversprechen:
Technologische Effizienz, menschliche Prüfung und rechtliche Verantwortung.

Wir arbeiten nach ISO 17100 und sichern durch strukturierte Prozesse ab, dass jede Übersetzung fachlich korrekt, konsistent und rechtskonform ist.
Der entscheidende Unterschied: Wir verantworten die Ergebnisse und stehen für sie ein, weil unsere Übersetzungen dokumentiert, geprüft und freigegeben werden.

Human in the Loop: die Balance zwischen KI und Mensch

Unsere Antwort auf die Frage der Haftung bei KI-Übersetzungen ist klar: Human in the Loop.

Wir setzen KI dort ein, wo sie Sinn ergibt – in Vorübersetzung, Terminologiearbeit oder Qualitätssicherung – aber niemals ohne abschließende menschliche Kontrolle.
Jede Übersetzung wird von erfahrenen Fachübersetzer*innen geprüft, überarbeitet und freigegeben.

So profitieren unsere Kunden von einer Effizienzsteigerung, ohne Qualität, Datenschutz oder rechtliche Sicherheit zu gefährden.

Wie wir KI intelligent integrieren

KI ist bei uns ein fester Bestandteil des Workflows – allerdings ausschließlich innerhalb geschützter, zertifizierter Systeme. Wir nutzen KI für:

Maschinelle Vorübersetzung, kombiniert mit Post-Editing durch unsere Fachübersetzer*innen.
Terminologieextraktion, um relevante Begriffe automatisch zu erkennen.
Terminologieersetzung und Terminologieprüfung, um konsistente Sprache sicherzustellen.
Harmonisierung, also die Anwendung von Stilrichtlinien und Layout-Vorgaben.

Dieser Ansatz spart Zeit, wahrt Qualität und sorgt für vollständige Nachvollziehbarkeit. Die KI unterstützt – aber die Entscheidungen trifft der Mensch.

CAT-Tool oder KI-Tool? Ein entscheidender Unterschied

Viele verwechseln CAT-Tools (Computer Aided Translation) mit KI-Tools. Dabei unterscheiden sie sich in wesentlichen Punkten.

Aspekt	CAT-Tool	KI-Tool (frei oder webbasiert)
Zweck	Unterstützung professioneller Übersetzungsprozesse	Sofortübersetzungen für Endnutzer*innen
Datenhoheit	Lokale oder DSGVO-konforme Umgebung	Cloudbasiert, unbekannte Datenpfade
Translation Memory (TM)	Kundenspezifisches, gepflegtes Spracharchiv	Keine nachhaltige Speicherung
Terminologieverwaltung	Nutzung freigegebener Fachterminologie	Keine Kontrolle oder Freigabeprozesse
Qualitätssicherung	Integrierte Prüfmechanismen, Human in the Loop	Keine Kontrolle oder Haftung
Haftung	Dienstleister übernimmt Verantwortung	Ausschluss in den AGBs

Das Translation Memory als Qualitätsspeicher

Ein Tool wie Transit^NXT ist mehr als Software – es ist ein Prozessanker. Es speichert geprüfte Übersetzungen im Translation Memory (= TM), verbindet sie mit freigegebener Terminologie und erlaubt eine kontrollierte Integration maschineller Vorschläge.

Dadurch sichern wir terminologische Konsistenz, Corporate Language und Effizienz nachhaltig.
KI-Vorschläge werden stets im TM-Kontext geprüft, harmonisiert und angepasst.

So bleibt jedes Projekt konsistent, nachvollziehbar und haftungssicher. KI-Systeme dagegen agieren isoliert: Sie produzieren Texte – keine verantworteten Übersetzungen.

Juristische Realität: KI haftet nicht

Auch juristisch ist die Lage eindeutig. Eine KI kann weder Vertragspartner sein noch Verantwortung übernehmen. Wenn eine fehlerhafte Übersetzung einen Schaden verursacht – etwa durch falsche Sicherheitsangaben, fehlerhafte Montageanleitungen oder missverständliche Geschäftsklauseln – bleibt die Haftung immer beim Unternehmen.

Ein professioneller Anbieter dagegen bietet dokumentierte Qualitätssicherung, Versionshistorie, nachvollziehbare Prüfprozesse und ist für den Notfall auch mit einer Betriebshaftpflichtversicherung abgesichert.
Erst dadurch entsteht Rechts- und Haftungssicherheit, wie sie ISO-zertifizierte Sprachdienstleister wie STAR Deutschland gewährleisten.

KI ersetzt nicht menschliches Urteilsvermögen

Moderne KI-Systeme können Syntax und Stil imitieren, aber kein Bewusstsein für Kontext, Kultur oder Intention entwickeln.
Unsere Übersetzer*innen erkennen, wann Begriffe juristisch oder technisch anders zu verstehen sind, wann Ironie im Marketing-Text erhalten bleiben muss, oder wann etwas kulturell angepasst werden sollte.

Diese Form von Sprache ist kein Produkt reiner Datenverarbeitung – sie ist Ergebnis professioneller Erfahrung.
Das ist der Unterschied zwischen einem generierten Text und einer verantworteten Übersetzung.

Fazit: Kontrolle schafft Haftungssicherheit

KI-gestützte Übersetzung ist eine Chance – aber keine Garantie.
Wer Übersetzungen vollautomatisch erstellt, überträgt Verantwortung an Systeme, die keine tragen können.

Unser Ansatz kombiniert das Beste aus beiden Welten:

KI für Geschwindigkeit und Effizienz,
CAT-Tools für Konsistenz und Nachvollziehbarkeit,
Menschen für Qualität, Haftung und kulturelles Verständnis.

So gewährleisten wir, dass jede Übersetzung rechtlich sicher, sprachlich präzise und datenschutzkonform ist.

Denn bei uns gilt: KI unterstützt – der Mensch sichert ab.
Nur so entsteht echte Sicherheit bei der Haftung von KI-Übersetzungen.

Unübersetzbare Begriffe in der technischen Übersetzung – Präzision trifft Verständnis

Posted on: Dezember 18th, 2025 by Frank Wöhrle No Comments

Sprache als Werkzeug präziser Kommunikation

Technische Sprache lebt von Genauigkeit. In der Dokumentation, im Service und in der Produktbeschreibung ist jedes Wort entscheidend – eine oder zwei Bedeutungsnuancen können den Unterschied zwischen einer korrekten Bedienung und einer Fehlfunktion ausmachen.

Doch manchmal stoßen Übersetzer*innen dabei auf scheinbar unübersetzbare Begriffe: Wörter oder Formulierungen, die sich nicht eins zu eins in eine andere Sprache übertragen lassen, weil sie zu stark im kulturellen oder fachlichen Kontext verwurzelt sind. Im Maschinenbau betrifft das etwa Begriffe wie „Betriebsmittel“, „Leistungsaufnahme“ oder „Toleranzfeld“ – Wörter, die in der Übersetzung präzise, aber zugleich verständlich bleiben müssen.

Unübersetzbare Fachbegriffe – Herausforderung und Qualitätsmerkmal

Was in der Alltagssprache das Wort „Fernweh“ ist, findet in der Fachsprache sein Pendant in Termini, die keine direkte Entsprechung haben. „Lastfall“ etwa steht für ein komplexes Berechnungsszenario, das in keiner anderen Sprache exakt dieselbe semantische Tiefe hat. Oder der Begriff „Einspannlänge“ – für Außenstehende kryptisch, für Ingenieur*innen eine exakt definierte Größe.

Solche Fälle zeigen: Unübersetzbare Fachbegriffe sind kein Mangel an Sprache, sondern ein Beweis für ihre Präzision. Eine gute Übersetzung muss also nicht wortwörtlich sein, sondern sinngemäß, funktional korrekt und fachlich nachvollziehbar.

Strategien für das Übersetzen von Fachsprache

Professionelle Übersetzer*innen im technischen Bereich nutzen verschiedene Strategien, um mit schwer übersetzbaren Begriffen umzugehen:

Umschreibung: Wenn es kein direktes Äquivalent gibt, wird die Funktion oder Anwendung beschrieben.
Beispiel: „Leistungsaufnahme“ → „electrical power consumed by the unit during operation“.
Fachspezifische Terminologiearbeit: Durch Terminologiedatenbanken und Glossare bleiben alle Begriffe konsistent – auch bei internationalen Projekten.
Transcreation im technischen Kontext: In Marketingtexten oder Produktbroschüren wird bei Bedarf nicht nur übersetzt, sondern kreativ lokalisiert, um dieselbe Wirkung zu erzielen.
Beispiel: „wartungsarm“ kann je nach Zielmarkt als „low-maintenance“ oder „maintenance-friendly“ übertragen werden – je nach gewünschtem Tonfall.

So entsteht eine Kommunikation, die sowohl die Fachsprache präzise abbildet als auch die Denkweise des Zielpublikums berücksichtigt.

Mensch und Maschine – Präzision im Zusammenspiel

KI-Engines leisten heute erstaunlich viel, auch und vor allem im Bereich der technischen Übersetzung. Doch wo Fachwissen, Erfahrung und Kontextverständnis gefragt sind, stößt sie oft an Grenzen. Wenn eine KI „clearance“ automatisch mit „Spielraum“ übersetzt, erkennt nur der Mensch, ob es sich im Kontext einer Welle eher um ein „Lagerspiel“ handelt.

Deshalb kombinieren moderne Übersetzungsdienstleister maschinelle Effizienz mit menschlicher Präzision – durch Post-Editing und Fachprüfung. Nur so lassen sich unübersetzbare Begriffe sinnvoll einordnen und in die terminologische Systematik des Unternehmens integrieren.

Sprache wandelt sich – und mit ihr die Technik

Mit jedem neuen Produkt, jeder Innovation entstehen auch neue Begriffe. Sie spiegeln nicht nur technologische Entwicklung, sondern auch Denkweise wider. Ein Übersetzungsdienstleister mit Schwerpunkt auf Maschinenbau bewegt sich also mitten im Spannungsfeld zwischen Sprache, Technologie und internationalen Normen.

Ob Montageanleitungen, CE-konforme Dokumentation oder Produktkataloge – das Ziel bleibt gleich: Verständlichkeit über Sprachgrenzen hinweg. Und genau dort, wo Worte an ihre Grenzen stoßen, beginnt die eigentliche Arbeit des Übersetzers.

Fazit: Zwischen Fachsprache und Feingefühl

Unübersetzbare Begriffe erinnern uns daran, dass Sprache kein starres System ist – gerade nicht im technischen Bereich. Übersetzen bedeutet, komplexe Sachverhalte greifbar zu machen, ohne ihre Präzision zu verlieren.

Als langjährig erfahrener Sprachdienstleister wissen wir: Jeder Begriff hat Gewicht. Darum übersetzen wir nicht nur Wörter, sondern verstehen, was sie in der Praxis bedeuten – für Konstrukteur*innen, Techniker*innen und alle, die mit Präzision arbeiten.

Unübersetzbar? Doch keinesfalls unüberwindbar. Sprechen Sie uns an.

E-Learning weltweit wirksam gestalten: Mit professioneller Lokalisierung zu echten Lernerfolgen

Posted on: November 27th, 2025 by Frank Wöhrle No Comments

E-Learnings gelten in vielen Unternehmen als zentrale Säule der Weiterbildung – vom globalen Onboarding-Kurs bis hin zur komplexen Produktschulung. Gleichzeitig zeigen Projekte immer wieder ähnliche Herausforderungen: Inhalte, die im Ursprungsland hervorragend funktionieren, verlieren in anderen Märkten an Wirkung, werden missverstanden oder schlicht nicht genutzt. Der Grund liegt selten im didaktischen Konzept, sondern meist in der Art und Qualität der Lokalisierung.

Warum Unternehmen auf E-Learning setzen

Aus Unternehmenssicht sprechen zahlreiche Faktoren für digitale Lernformate.
Mitarbeitende können flexibel lernen – unabhängig von Ort, Zeitzone und Endgerät, was geografisch verteilten Teams entgegenkommt.

E-Learnings unterstützen eigenverantwortliches, zeitlich unabhängiges Lernen: Inhalte stehen on demand zur Verfügung, ohne auf feste Schulungstermine angewiesen zu sein. Durch ihren modularen Aufbau lassen sich Lerneinheiten klar strukturieren, gezielt kombinieren und bei Bedarf schrittweise aktualisieren.

Das individuelle Lerntempo ist ein weiterer Vorteil: Mitarbeitende können komplexe Inhalte pausieren, wiederholen oder vertiefen, ohne den Lernfluss anderer zu stören. Zudem ermöglichen digitale Trainings maßgeschneiderte Lerninhalte – zugeschnitten auf Funktionen, Regionen oder Zielgruppen im Unternehmen.

Multimediale Elemente wie Videos, Animationen, interaktive Übungen oder Quizze schaffen ein reichhaltiges Lernerlebnis und erhöhen die Aufmerksamkeit. Werden Inhalte mehrsprachig angeboten, trägt dies wesentlich zur Barrierefreiheit bei und macht Lernangebote für internationale Belegschaften wirklich zugänglich.

Unterm Strich führen diese Faktoren bei gelungener Umsetzung zu gesteigerten Lernerfolgen – messbar an Wissenstransfer, Anwendung im Arbeitsalltag und reduzierten Fehlerraten.

Komplexität moderner E-Learning-Formate

In der Praxis zeigt sich schnell: E-Learnings sind deutlich komplexer als klassische Schulungsunterlagen.
Ein typisches Modul umfasst Folien oder Bildschirmaufnahmen, eingebettete Videos, gesprochene Kommentare, Untertitel sowie interaktive Elemente wie Quizfragen, Gesprächssimulationen o.ä.

Für die Lokalisierung bedeutet das, dass sich zu übersetzende Inhalte nicht nur in einer Datei oder einem Format finden, sondern verteilt in Authoring-Tools wie Adobe Captivate, Articulate Storyline, Articulate Rise, iSpring, Elucidat, Lectora etc., SCORM-Paketen, Video- und Audio-Skripten sowie ggf. in externen Quellen (z.B. Kursbeschreibungen, Inhalte ggf. im Kurs verknüpfter Dateien) befinden und teilweise (Video-, Audioskripte) vor der Lokalisierung noch transkribiert werden müssen. Hinzu kommen technische Anforderungen – etwa Zeichensatzunterstützung, Platzbeschränkungen in Buttons oder die Synchronisation von Untertiteln und Voice-Overs.

Wer diese Komplexität unterschätzt, steht während des Projekts oft vor Problemen: fehlende Text-Exporte, inhaltlich ähnliche Texte in unterschiedlichen Formaten, nicht übersetzte UI-Elemente oder Videos, die nachträglich teuer bearbeitet werden müssen. Ein strukturiertes Vorgehen, das alle Bestandteile von Beginn an berücksichtigt, ist daher für einen reibungslosen Lokalisierungsprozess entscheidend.

Lernen in der Muttersprache: ein Effizienzfaktor

Aus didaktischer Perspektive ist gut belegt, dass Lerninhalte am besten verinnerlicht werden, wenn sie in der eigenen Muttersprache aufgenommen werden können. Lernende müssen dann weniger kognitive Ressourcen auf das Verstehen der Sprache verwenden und können sich stärker auf Inhalte, Zusammenhänge und Anwendung konzentrieren.

Gerade bei komplexen, sicherheitsrelevanten oder rechtlichen Themen ist dies entscheidend, um Missverständnisse und Fehlinterpretationen zu vermeiden. Auch der emotionale Zugang spielt eine Rolle: Sprache beeinflusst, wie glaubwürdig, wertschätzend und motivierend ein Training wahrgenommen wird.

Für Unternehmen bedeutet das: Selbst Mitarbeitende mit guten Fremdsprachenkenntnissen profitieren von Trainings in ihrer Muttersprache – und zwar in Form schnellerer, stabilerer Lernfortschritte. Wer diese Effekte systematisch nutzt, erhöht die Wirksamkeit globaler Lernprogramme deutlich und rechtfertigt zugleich die Investition in Lokalisierung.

Lektorin sitzt lächelnd mit Headset an Schreibtisch in modernem Büro.

Rolle professioneller Fachübersetzungen in der E-Learning-Lokalisierung

Damit E-Learnings in anderen Sprachen dasselbe Lernziel erreichen wie im Original, genügt eine reine Wort-für-Wort-Übertragung nicht. Muttersprachliche Fachübersetzer*innen verbinden sprachliche Kompetenz mit Branchenwissen und kennen die Terminologie sowie die üblichen Formulierungen im jeweiligen Fachgebiet.

Sie achten darauf, dass Fachbegriffe konsistent verwendet werden, Anweisungen klar und handlungsorientiert formuliert sind und didaktische Feinheiten erhalten bleiben. Zugleich passen sie Beispiele, Metaphern oder Referenzen an, wenn diese kulturell oder kontextuell nicht ohne Weiteres übertragbar sind.

Professionelle Übersetzung trägt damit maßgeblich dazu bei, dass Lernziele schnell erreicht werden: Inhalte werden leichter verstanden, besser erinnert und eher in die Praxis umgesetzt. Ein sauber definierter Terminologie- und Review-Prozess unterstützt zudem die unternehmensweite Konsistenz, insbesondere bei einer Vielzahl von Kursen und Sprachen.

Bedeutung professionell lokalisierter Audios und Videos

Audios und Videos sind in modernen E-Learnings zentrale Träger von Information und Motivation – und stellen besondere Anforderungen an die Lokalisierung. Sprechertexte müssen so übersetzt werden, dass sie in Tonfall, Länge und Rhythmus zum Bildmaterial passen und gleichzeitig fachlich korrekt sein.

Bei Voice-Overs kommt die Auswahl geeigneter Sprecherinnen und Sprecher bzw. einer zufriedenstellenden KI-Software hinzu, die zum Corporate Image und zur Zielgruppe passen. Neben der Stimme sind Elemente wie Sprechergeschlecht, -alter, Aussprachequalität, Dialektfärbung, evtl. Hintergrundgeräusche wie Musik etc. entscheidend, um Missverständnisse zu vermeiden und ein professionelles Gesamtbild zu vermitteln.

Essentiell sind die Vorgaben des Kunden zu gewünschter Aussprache, Umgang mit Abkürzungen, barrierefreier Sprache (Gendern) etc., da die Zufriedenheit des Auftraggebers nicht zuletzt von ihrer Umsetzung abhängt.

Untertitel wiederum müssen präzise, gut lesbar und synchron zum Gesprochenen sein; sie erfordern oft eine kondensierte, aber inhaltlich vollständige Formulierung. Nicht zuletzt können visuelle Elemente – etwa eingeblendete Texte oder UI-Screens – Anpassungen verlangen, damit sie in der Zielsprache verständlich bleiben und formal in die Gestaltung passen.

Lizenz zum E-Lernen

Last, not least sind beim Einsatz von Humanstimmen im Rahmen der Vertonung vom Kunden auch Verwendungszweck und Reichweite zu klären. Sollen die vertonten E-Learnings ausschließlich intern oder auch öffentlich verwendet werden? Ist eine Option zum gewerblichen Verkauf an Dritte geplant?
Je nach Übertragungsart und Art der Medien-/Rechtenutzung kann das jeweilige Tonstudio eine Lizenzgebühr pro eingesetztem*r Sprecher oder Sprecherin verlangen. Meist geht es dabei um Pauschalgebühren mit unbegrenzter Gültigkeit.

Fazit: Lokalisierung als integraler Bestandteil der E-Learning-Strategie

E-Learning entfaltet sein volles Potenzial erst dann, wenn Inhalte sprachlich und kulturell passgenau umgesetzt sind. Unternehmen, die E-Learnings international ausrollen möchten, sind gut beraten, Lokalisierung von Beginn an als festen Bestandteil der Konzeption zu betrachten – nicht als nachgelagerten Übersetzungsschritt.

Die Kombination aus didaktisch durchdachten Kursen, muttersprachlicher Fachübersetzung und professionell lokalisierten Audio- und Videoelementen bildet die Grundlage für echte Lernerfolge in mehreren Sprachen. So werden globale Trainingsprogramme konsistent, effizient und wirksam – und erfüllen den Anspruch, Wissen weltweit zugänglich zu machen, ohne an Qualität einzubüßen.

Nehmen Sie Kontakt zu uns auf, wenn Sie erreichen wollen, dass Ihre Lerninhalte international genau die Wirkung entfalten, die Sie sich wünschen – wir sind Ihr Multiplikator!

Terminologie im Übersetzungsprozess: Warum sie im KI-Zeitalter wichtiger ist als je zuvor

Posted on: Oktober 30th, 2025 by Frank Wöhrle No Comments

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.

tekom-Jahrestagung 2025

Posted on: Oktober 7th, 2025 by Frank Wöhrle No Comments

Seien Sie herzlich willkommen!

Vom 11. bis 13. November findet die größte Tagung für Technische Kommunikation statt.
Besuchen Sie uns auf der tekom im Foyer am Stand 21 und erfahren Sie mehr über unsere Sprachdienstleistungen, Enterprise-Technologien und neuesten Entwicklungen.

Ihr kostenloses Ticket zur tekom-Messe

Wir möchten Sie gerne zur tekom-Jahrestagung einladen. Füllen Sie einfach dieses Formular aus, und wir übermitteln Ihnen umgehend Ihren persönlichen Messecode für die Registrierung.

Bitte beachten Sie:
Der Messecode ist nur gültig für den Besuch der Messe. Das Messeticket ist nicht gültig für den Besuch der Tagung.

STAR KI-Workshop auf der tekom

In unserem STAR-Workshop „Co-Pilot KI?! Mit KI-Unterstützung erfolgreich durch Sprach- und Übersetzungsprozesse navigieren“ am 12. November um 16:30 Uhr lernen Sie, wie Sie NMT- und LLM-Technologien effizient und nachhaltig für Sprach- und Übersetzungsprozesse einsetzen können.

Hier geht es zur Anmeldung

STAR-Expertendemos direkt an unserem Stand (Foyer 21):

Entdecken Sie live an unserem Stand, wie Sie mit unseren Lösungen Zeit sparen – unsere kostenlosen Demos machen es erlebbar!

Übersetzungsservices mit KI-Unterstützung
Di. 11.11, 11:00 Uhr und Mi. 12.11, 13:00 Uhr
Workflow-Automatisierung & Konnektivität
Di.11.11, 16:00 Uhr, Mi. 12.11, 16:00 Uhr und Do. 13.11, 11:00 Uhr
Personalisierte Content Delivery
Di.11.11, 13:00 Uhr, Mi. 12.11, 11:00 Uhr und Do. 13.11, 13:00 Uhr

Standparty am 11.11 ab 18 Uhr – Drinks, Snacks & gute Gespräche!

Wir laden Sie herzlich ein zu unserer Standparty am Di. 11.11 ab 18:00 Uhr. Kommen Sie einfach vorbei – wir freuen uns darauf, den Messetag gemeinsam mit Ihnen ausklingen zu lassen!

Wir freuen uns auf einen interessanten Austausch mit Ihnen!

Transit NXT Service Pack 18: Smarte Funktionen für Übersetzungsworkflows – jetzt verfügbar!

Posted on: September 9th, 2025 by Frank Wöhrle No Comments

Mit dem Transit NXT Service Pack 18 stellt die STAR Group eine leistungsstarke Erweiterung ihres Translation-Memory-Systems vor – ein echter Gamechanger für professionelle Übersetzer*innen und Projektmanager*innen!

Was ist neu? – Highlights im Überblick

Vielfältige Verbesserungen: Das Update erweitert gezielt die Funktionalitäten, um das Übersetzen noch effizienter zu gestalten. Zahlreiche Wünsche der Anwenderinnen wurden umgesetzt
Variablenübersetzung in InDesign-Dokumenten: Besonders spannend: Jetzt lassen sich Variablen in InDesign-Dokumenten direkt übersetzen. Dies eröffnet Übersetzerinnen zusätzliche Flexibilität im Umgang mit komplexen Layoutdateien.

Warum lohnt sich Service Pack 18?

Maschinelle Übersetzung: DeepL Pro unterstützt nun auch Sprachvarianten in Glossaren (z. B. für Englisch, Portugiesisch und Chinesisch). Für Textshuttle kann nun gesteuert werden, ob Terminologie aus Projektwörterbüchern an Textshuttle übertragen wird oder nicht.
Projektaustausch: Transit NXT unterstützt ab sofort Phrase-Projekte. Nutzer*innen können MXLIFF-Dateien direkt entpacken, übersetzen und wieder in Phrase zurückspielen.
Optimierte Websuche: In der integrierten Websuche wurde die Priorisierung der Dienste optimiert, um erste Ergebnisse noch schneller zu erhalten.

Für wen lohnt sich SP 18 besonders?

Professionelle Übersetzer*innen, die häufig mit DTP-Tools wie InDesign arbeiten und variable Inhalte effizient bearbeiten wollen.
Projektmanager*innen, die ihre Teams mit einer noch leistungsfähigeren CAT-Umgebung ausstatten möchten.
Unternehmen, die hohe Qualität, Geschwindigkeit und Flexibilität in der Lokalisierung anstreben.

Über diesen Link gelangen Sie direkt zum Download

Weitere Informationen finden Sie unter: https://www.star-deutschland.net/technologie-software/softwareprodukte/

tekom-Jahrestagung 2025 – Vorschau

Posted on: Juli 28th, 2025 by Frank Wöhrle No Comments

In weniger als 4 Monaten startet die nächste tekom-Jahrestagung in Stuttgart.
Vom 11. bis 13. November findet die größte Tagung für Technische Kommunikation statt.
Erfahren Sie mehr über unsere Sprachdienstleistungen, Enterprise-Technologien und neuesten Entwicklungen.

KI-Workshop von STAR

In unserem STAR-Workshop „Co-Pilot KI?! Mit KI-Unterstützung erfolgreich durch Sprach- und Übersetzungsprozesse navigieren“ am 12. November lernen Sie, wie Sie NMT- und LLM-Technologien effizient und nachhaltig für Sprach- und Übersetzungsprozesse einsetzen können.

Weitere Details unter: https://jahrestagung.tekom.de/tagungsprogramm

Sichern Sie sich jetzt Ihr Ticket

Sichern Sie sich heute schon Ihr Ticket zur tekom 2025 unter: https://jahrestagung.tekom.de/tickets

Wir freuen uns auf viele spannende Vorträge und einen interessanten Austausch mit Ihnen!

STAR auf dem MT Summit 2025: Trends, Impulse und Innovationen

Posted on: Juli 8th, 2025 by Frank Wöhrle No Comments

Der diesjährige MT Summit fand in Genf, Schweiz, statt und bot ein abwechslungsreiches Programm aus Tutorials, Workshops und inspirierenden Vorträgen rund um die Themen maschinelle Übersetzung (MT) und große Sprachmodelle (LLMs).

Als Platin-Sponsor war die STAR AG gemeinsam mit drei Expert*innen aus Entwicklung, Support und Vertrieb vor Ort. Außerdem besuchte Julian Hamm, Language Technology Consultant bei STAR, die einwöchige Konferenz, um das Unternehmen zu vertreten und neue Ideen sowie Impulse aus Forschung und Industrie mitzunehmen.

Passend zu den sommerlichen Temperaturen gaben Technologieanbieter und Vertreter*innen aus namhaften Unternehmen und Institutionen in Vorträgen und Poster-Sessions Einblicke in die heißesten Trends der Sprachbranche. Das engagierte Organisationsteam der Genfer Universität stellte ein vielseitiges Hauptprogramm zusammen und schuf Raum für wertvollen Austausch.

Human in the Cockpit – Mensch und Maschine geschickt kombiniert

Trotz beeindruckender Fortschritte im Bereich der generativen KI wurde auch bei diesem MT Summit klar: Ohne den Menschen geht es nicht!

An diese Philosophie knüpfte auch unsere Sponsor-Präsentation mit dem Titel Human in the Cockpit – How GenAI is shaping the localisation industry and what it means for technology and business strategies an. Diana Ballard und Julian Hamm zeigten darin, welchen Einfluss die generative KI auf die Lokalisierungsbranche hat und welche Use Cases für den KI-Einsatz besonders relevant sind.

Als langjähriger Technologie- und Übersetzungspartner kennt STAR die Anforderungen der User*innen genau und optimiert die eigenen Tools und Lösungen kontinuierlich, um sie durch smarte Integrationen zukunftssicher zu machen.

Am STAR-Stand konnten die Teilnehmer*innen die praktische Umsetzung in Live-Demos erleben und sich mit unseren Expert*innen zu verschiedenen Aspekten der KI-Nutzung austauschen.
Neben der Integration von bekannten LLM-Systemen wie ChatGPT stellte das Team auch die Arbeit an kleineren lokalen Modellen vor, darunter das für die Terminologiearbeit optimierte Projekt TermFusion, das für den Betrieb keine dedizierte GPU benötigt und daher recht ressourcenarm arbeitet. Mithilfe lokaler Modelle sollen etwa die Termextraktion aus zweisprachigen Datensätzen oder die intelligente Korrektur von Terminologievorgaben ermöglicht werden. Basierend auf diesem Ansatz werden aktuell auch weitere Modelle entwickelt, die für ein effizienteres Arbeiten im Übersetzungstool sorgen sollen.

Künstliche Intelligenz in der Lokalisierung: Gekommen, um zu bleiben!

Aktuelle Statistiken zur KI-Nutzung in Unternehmen bestätigen, dass diese Entwicklungen nicht nur eine Randerscheinung sind. Vor allem Kundenkontakt, Marketing und Kommunikation sind vielversprechende Einsatzgebiete, die bereits jetzt intensiv bedient werden.

**Umfrage: Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz in Unternehmen 2025**
Veröffentlicht von Statista Research Department, 20.05.2025

Auch wenn die KI-Nutzung in der Lokalisierung noch sehr unterschiedlich ausgeprägt ist, wird deutlich: Eine One-Size-Fits-All-Lösung gibt es nicht. Denn nur, wer den Use Case kennt und die Anforderungen klar definieren kann, weiß auch, wie die Technologie sinnvoll und nachhaltig eingesetzt werden kann.

Nach fünf Tagen des intensiven Austauschs mit Vertreter*innen aus Forschung und Industrie nehmen wir sieben wichtige Erkenntnisse mit:

Die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) bleibt die am weitesten verbreitete Sprachtechnologie in Lokalisierungsprozessen. Zugleich werden LLMs zunehmend für die Optimierung des NMT-Outputs eingesetzt. Gerade im Forschungsbereich wird die NMT-Technologie immer stärker durch LLMs verdrängt.

Systeme und Workflows werden immer stärker darauf ausgerichtet, verschiedene Übersetzungsressourcen nahtlos miteinander zu verbinden. Translation Memories (TM) und Terminologiedatenbanken liefern wichtige übersetzungsrelevante Informationen und können skalierbar eingesetzt werden, um bessere, konsistentere Übersetzungen zu erzeugen. Eine sich mittlerweile etablierende Methode ist die sogenannte Retrieval-Augmented Generation (RAG), bei der kleinere Datenbanken als Referenz für die Texterstellung bzw. Übersetzung herangezogen werden können.

Generische KI-Modelle sind Open-Sourcen-Modellen für bestimmte Use Cases überlegen. Das Customizing in Form von Übersetzungsregeln oder automatischen Terminologieanpassungen hält Einzug in viele kommerzielle Lösungen. Diese Methode verspricht, das bisherige dedizierte Training von NMT-Systemen mittel- bis langfristig abzulösen.

Steigende Übersetzungsvolumina und der allgemeine Preisdruck erfordern den Einsatz von intelligenten Analyse-Tools, um den Mehrwert des KI-Einsatzes zu bewerten und Prozesse nachhaltig zu automatisieren. Besonders relevant sind derzeit die Integrationen von Modellen zur MT Quality Estimation sowie die Bewertung von Übersetzungen mit geeigneten Metriken, teilweise auch mit LLM-Unterstützung.

Nicht alle Aufgaben müssen zwingend von einem LLM erledigt werden. Klassische regelbasierte Ansätze, wie etwa der Einsatz von regulären Ausdrücken bei der Qualitätssicherung, haben nach wie vor ihre Berechtigung und können teilweise effizienter als LLM-basierte Mechanismen sein.

LLMs sind bereits jetzt performant genug, um Texte auf Dokumentebene analysieren und weit entfernte Zusammenhänge erkennen zu können. Die Übersetzung im CAT-Tool erfolgt aber fast immer segmentbasiert. Ist hier ein technologisches Umdenken notwendig? Der Appell ist klar: Die Verschmelzung zwischen Erstellsystemen und Übersetzungsressourcen schreitet weiter voran. Das erfordert neue und innovative Ansätze für den Umgang mit Übersetzungsressourcen und KI-Systemen.

Immer mehr Content wird von generativer KI erzeugt oder übersetzt. Dies hat auch einen Einfluss auf unsere Kultur, Sprache und unser Sozialleben, etwa durch den erhöhten Medienkonsum über Social-Media-Plattformen oder die schrittweise Verdrängung von Minderheitensprachen. Forscher*innen untersuchen derzeit Auswirkungen von generativer KI auf unser Kommunikationsverhalten.

Sie waren nicht beim MT Summit 2025 dabei und möchten noch mehr über aktuelle Trends erfahren?

Sehen Sie sich jetzt unsere Webinaraufzeichnungen an und erfahren Sie, wie Sie Übersetzung, Terminologie und Content-Erstellung nachhaltig verbessern.

Transit NXT: Das unterschätzte CAT-Tool, das Profis überzeugt

Posted on: Juli 2nd, 2025 by Frank Wöhrle No Comments

Wer regelmäßig mit CAT-Tools (computerunterstützte Übersetzungssoftware) arbeitet, denkt meist zuerst an Trados Studio, memoQ oder Across. Ein Name fällt dabei eher selten – völlig zu Unrecht: Transit NXT: das unterschätzte CAT-Tool der STAR Group. Dabei ist es ein echtes Kraftpaket für alle, die strukturiert, konsistent und terminologieorientiert arbeiten wollen.

Was ist Transit NXT eigentlich?

Transit ist ein professionelles CAT-Tool, das bereits seit den 1990ern am Markt ist. Es kombiniert klassische Segmentierung mit einer projektorientierten Arbeitsweise – inklusive Translation Memory, Terminologieverwaltung, Vorschaumöglichkeiten, Qualitätsprüfungen und zahlreichen Funktionen speziell für die technische Dokumentation.
Unbedingt erwähnenswert sind die umfangreichen und stetig erweiterten KI-Features, die in Form kurzer Videos auf unserem YouTube-Kanal illustriert sind.

5 Gründe, warum viele Profis seit Jahren auf Transit NXT setzen

1. Terminologie live und kontextbezogen

Transit arbeitet nahtlos mit TermStar zusammen. Begriffe aus der Terminologie werden den Übersetzer*innen direkt im Editor angezeigt – inklusive Definition, Kontext und Quelle. Diese umfassende Integration ist ein klarer Vorteil gegenüber Tools, bei denen Terminologie oft nur am Rand mitläuft.

2. Projektstruktur statt Dateichaos

Anders als andere CAT-Tools denkt Transit in Projekten mit klarer Ordnerstruktur. Das erleichtert große oder langfristige Übersetzungsprojekte enorm – besonders bei regelmäßigen Updates oder komplexen Workflows.

3. Technische Formate? Transit kann’s.

Ob DITA, XML, FrameMaker, InDesign oder XLIFF – Transit hat bei der Vielfalt der nativ unterstützten Dateiformate oft die Nase vorn. Viele andere Tools benötigen hier Zusatzmodule oder Konvertierungen.

4. Lokale Installation – volle Datenhoheit

Transit NXT funktioniert komplett lokal – ohne Cloud-Zwang. Für Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen ist das ein entscheidender Vorteil gegenüber cloudbasierten Lösungen.

5. Qualitätssicherung auf höchstem Niveau

Mit automatisierten Prüfungen, In-Context-Preview und Variantenvergleich bietet Transit NXT ein präzises Qualitätsmanagement, das besonders bei technischen Inhalten durch seine hohe Effizienz überzeugt.

Für wen ist Transit besonders geeignet?

Technische Übersetzer*innen, die mit komplexen Formaten arbeiten.
Behörden, Industrieunternehmen und Dienstleister, die sensible Daten lokal halten müssen.
Freelancer*innen, die hohen Wert auf zuverlässige Terminologiepflege legen.
Übersetzungsagenturen, die strukturierte Großprojekte effizient managen wollen.

Neugierig geworden?

Transit NXT ist kein Einsteiger-Tool – aber genau deshalb eine spannende Option für alle, die Wert auf Struktur, Terminologie und Formatvielfalt legen.

Möchten Sie sehen, wie Transit in der Praxis funktioniert? Dann fordern Sie direkt eine unverbindliche Testversion an.