KI-gestützte Übersetzungssysteme bieten beeindruckende Möglichkeiten zur Beschleunigung multilingualer Prozesse – doch ihre Wirksamkeit hängt entscheidend von einem durchdachten Terminologiemanagement ab. Nur wer seine Fachterminologie systematisch steuert, kann die Potenziale der KI voll ausschöpfen und gleichzeitig die sprachliche Identität seiner Marke bewahren.

Was ist Terminologiemanagement?

Definition:

Terminologiemanagement ist die systematische Erfassung, Pflege und Nutzung von Fachbegriffen, um konsistente Kommunikation über alle Sprachen hinweg zu gewährleisten.

Warum es wichtig ist:

• Definiert, wie ein Unternehmen über Produkte, Dienstleistungen und Markenwerte spricht
• Verhindert Inkonsistenzen und Qualitätsverlust in Übersetzungen
   

Beispiel:

Der deutsche Begriff „Leitung“ kann in der technischen Dokumentation auf verschiedene Weise ins Englische übersetzt werden, beispielsweise als „line“ oder „cable“. Im geschäftlichen Kontext kann er jedoch auch mit „head“ wiedergegeben werden und bezeichnet die für eine Abteilung verantwortliche Person. Die Leiterin oder der Leiter ist für die Gesamtleitung, Organisation und den täglichen Betrieb der ihr unterstellten Abteilung verantwortlich und fungiert als wichtigste Schnittstelle zwischen ihrem eigenen Team und der Geschäftsleitung.

Ein zentrales Terminologiemanagement stellt sicher, dass stets die gleiche, markenkonforme Übersetzung genutzt wird.
 

Warum Terminologie im Übersetzungsprozess entscheidend ist

Fehlende Terminologie kann folgende Problematiken mit sich bringen:

• Inkonsistente Übersetzungen desselben Begriffs
• Erhöhter Korrekturaufwand
• Steigende Kosten bei mehrsprachigen Inhalten
• Uneinheitliche Markenkommunikation
• Missverständnisse bei Kunden oder Anwender*innen
   

Kernaussage:

Ein durchgängiges Terminologiemanagement ist entscheidend, um Qualität, Effizienz und Markenidentität in Übersetzungen zu sichern.
 

Warum Terminologie im KI-Zeitalter noch wichtiger wird

LLMs und generative KI ermöglichen schnelle Übersetzungen, kennen aber keine unternehmensspezifische Terminologie.

• Ohne klar definierte Begriffe entstehen Inkonsistenzen.
• Qualitätskontrolle und Markenführung können leiden.
• Menschliche Expertise bleibt unverzichtbar.
   

Terminologiemanagement ist die Voraussetzung dafür, dass KI-gestützte Übersetzungen konsistent und markenkonform sind.
 

Wie KI Terminologiearbeit effizienter macht

KI kann Terminologiearbeit unterstützen, aber nicht ersetzen. Typische Einsatzbereiche:

• KI-Terminologieextraktion: Automatische Erkennung relevanter Fachbegriffe aus Texten
• Aufbau von Terminologiedatenbanken: Vorschläge für Synonyme, Varianten und Metadaten
• Terminologieprüfung: Unterstützung bei der Korrektur unter Berücksichtigung des Gesamtkontexts
   

Hinweis:

Die finale Validierung durch menschliche Expert*innen ist immer erforderlich.
 

Grenzen von KI in der Terminologiearbeit

LLMs können:

• Begriffe halluzinieren (plausible, aber falsche Termini generieren)
• Kundenspezifische Vorgaben übersehen
• Vertrauliche Daten gefährden, wenn sie in öffentlichen Systemen verarbeitet werden
   

Fazit:

KI unterstützt Übersetzer*innen, ersetzt aber nicht die menschliche Expertise.
 

Best Practices für Terminologiemanagement im KI-Zeitalter

1. Zentralisierung: Alle Begriffe in einer zentralen Datenbank verwalten
2. Integration: Direkter Zugriff für Übersetzer*innen über CAT-Tools
3. KI als Assistenz: Unterstützung bei Recherche, Extraktion und Prüfung; finale Freigabe durch Menschen
4. Sicherheitsbewusstsein: Sensible Daten nur in datenschutzkonformen Systemen verarbeiten
5. Regelmäßige Aktualisierung: Terminologie kontinuierlich an neue Produkte, Märkte oder Richtlinien anpassen
    

Tipp:

Diese Vorgehensweise macht Übersetzungen konsistent, effizient und markenkonform – unabhängig von der eingesetzten Technologie.
 

Terminologie als strategisches Unternehmenswissen

Terminologie ist das Sprachgedächtnis eines Unternehmens. Sie garantiert, dass Mensch und Maschine dieselbe Sprache sprechen, steigert Vertrauen, reduziert Fehler und sichert die Qualität mehrsprachiger Inhalte.

Kernaussage:

Unternehmen, die Terminologie systematisch pflegen und KI-gestützt nutzen, erhöhen Effizienz, Konsistenz und Markenwert.
 

FAQ: Häufige Fragen zu Terminologiemanagement & KI

Was ist der Unterschied zwischen Glossar und Terminologiedatenbank?
→ Ein Glossar ist statisch. Eine Terminologiedatenbank ist dynamisch, zentral gepflegt und direkt in Übersetzungs-Workflows integriert.

Kann KI Terminologie automatisch erstellen?
→ KI kann Vorschläge liefern, Synonyme generieren und Metadaten bereitstellen, ersetzt aber nicht die menschliche Validierung.

Warum ist Terminologie bei LLM-Übersetzungen entscheidend?
→ LLMs arbeiten statistisch, nicht markenkonform. Ohne festgelegte Terminologie entstehen Inkonsistenzen und Qualitätsverluste.
 

Fazit

Terminologiemanagement ist im KI-Zeitalter wichtiger denn je. Richtig eingesetzt, verbindet es menschliche Expertise mit KI-Unterstützung, sichert Konsistenz und Markenidentität und macht Übersetzungsprozesse effizienter.

Handlungsempfehlung: Kontaktieren Sie uns, um Ihre Terminologie professionell aufzubauen, konsistent zu pflegen und KI-gestützt zu optimieren.

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.

KI – Gestartet als Buzzword, danach etabliert in der Alltagssprache, mittlerweile Grundanforderung für viele Anwendungen und Prozesse. Und auch vor der Sprachenindustrie macht die Technologie nicht Halt. Seit ChatGPT wissen wir: Übersetzen kann nun auch völlig interaktiv sein. Große Sprachmodelle (Large Language Models oder LLMs) in Chatbot-Form fluten mittlerweile den Markt. Gefühlt jede Woche erscheint ein neues Modell, das sich ankündigt, die Mitstreiter in puncto Effizienz, Qualität und Zuverlässigkeit zu überbieten. Die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) scheint noch gar nicht so alt zu sein – und nun diskutieren wir bereits darüber, wann diese Technologie vom Markt verschwunden sein und durch generative KI ersetzt werden wird.

Die zentrale Frage lautet: Effizienter übersetzen mit KI – aber wie?

KI für gezielte Optimierung der Übersetzungsqualität

Auch wenn die Technologie im Laufe der letzten fünf Jahre einen deutlichen Sprung nach vorn gemacht hat, sind die Ergebnisse der häufig verwendeten und etablierten NMT-Systeme nicht immer ausreichend gut. Das kann verschiedene Ursachen haben:

• Die gewünschte Sprachkombination wurde nicht mit ausreichend Material trainiert oder wird durch den Einsatz einer Relaissprache (oft Englisch) bedient. Dadurch kann es zu strukturellen Problemen oder Sinnfehlern kommen.
• Das MT-System kennt nicht die fachgebiets- oder kundenspezifische Terminologie.
• Das MT-System wurde für Inhalte verwendet, die einen hohen stilistischen Anspruch haben bzw. ein zielgruppenorientiertes Übersetzen erfordern.

Handbücher, Marketingtexte oder Inhalte mit hoher Kundensichtbarkeit erreichen durch eine reine maschinelle Übersetzung daher häufig nicht den gewünschten Qualitätsstandard. Die Optimierung der maschinellen Texte übernehmen dann Sprachprofis im Rahmen eines Post-Editings. Dabei werden maschinelle Übersetzungen genau geprüft, mit dem ausgangssprachlichen Text verglichen und bei Bedarf korrigiert.

Das CAT-Tool als zentrale Übersetzungsplattform ermöglicht ein effizientes Arbeiten und bietet durch zahlreiche Automatisierungsmöglichkeiten eine gezielte Unterstützung bei der Qualitätssicherung. Doch wo genau kommt hier KI zum Einsatz? LLMs wie ChatGPT von OpenAI sind durchaus in der Lage, Übersetzungen zu produzieren, die ähnlich wie DeepL oder Google Translate je nach Anwendungsfall einen guten Ausgangspunkt für die weitere Verarbeitung liefern.

Ein deutlicher Qualitätssprung lässt sich jedoch erreichen, wenn man die Übersetzungsanfragen durch den gezielten Einsatz von Prompts und die Zugabe von Referenzdateien verbessert. Grundvoraussetzung dafür sind aber neben einem durchdachten Prompt Engineering-Design auch validierte Übersetzungsressourcen in Form von Translation Memory- und Terminologiedatenbanken.

KI für bessere Übersetzungsressourcen

Häufig stellt man sich wie bei jeder neuen Technologie die Frage: Was kann die KI für mich tun?

Wenn Sie KI nachhaltig in Ihre Sprachprozesse integrieren möchten, sollten Sie sich aber zunächst fragen: Was kann ich für die KI tun?

Gut gepflegte Übersetzungsressourcen leisten einen entscheidenden Beitrag dazu, die Ergebnisse Ihrer KI-Lösung zu verbessern. Denken Sie zum Beispiel an das Thema Terminologie: Wenn Sie ein generisches System wie DeepL für Ihre Übersetzungsprozesse verwenden, erhalten Sie ohne die Integration eines Glossars Übersetzungen, die nicht mit Ihrer Firmenterminologie übereinstimmen.

Sie bauen Terminologie gerade erst auf und möchten nicht auf die Vorteile von MT verzichten? Nutzen Sie Sprachmodelle, um potenzielle Terminologie aus Ihren ein- oder mehrsprachigen Dokumenten zu extrahieren. Ebenso können Sie KI für die Prüfung Ihrer Translation Memory-Datenbanken einsetzen, um etwa inkonsistente Übersetzungen zu finden oder die Bereinigung bzw. Korrektur über große Datensätze hinweg zu automatisieren. Nutzen Sie dann konsequent diese Ressourcen, um die Übersetzungsqualität Ihres Sprachmodells zu erhöhen oder den Output von NMT-Systemen zu verbessern.

Co-Pilot KI? Sicher ans Ziel mit der neuen STAR-Webinar-Reihe

Sie sehen: Wir begeistern uns sehr für das Thema KI. Auch wenn wir nicht behaupten, dass sie alles neu macht. Die Technologie bietet aber viele Optimierungspotenziale, wenn man sie effizient und nachhaltig einsetzt.

Unsere Begeisterung möchten wir Ihnen natürlich nicht vorenthalten und Sie herzlich zu unserer im März startenden Webinar-Reihe „Co-Pilot KI: Neue Wege zu smarten Sprachprozessen“ einladen.

Wie genau funktioniert generative KI eigentlich? Welchen Vorteil bietet sie für die Übersetzung? Wie kann ich Sprachmodelle für die Erstellung von Produkttexten einsetzen? Kann ich meine eigene KI trainieren? Und was passiert eigentlich mit meinen Daten?

Diese und viele weiteren Fragen beantwortet unser Language Technology Consultant Julian Hamm und geht dabei auf die vielseitigen Einsatzzwecke generativer KI ein, darunter die Bereiche Übersetzung, Terminologiemanagement, Content-Erstellung oder Content Delivery. Im ersten Themenblock erwarten Sie folgende Inhalte:

• Was ist generative KI, und wofür kann ich sie einsetzen?
• Wie kann KI bei der Übersetzung unterstützen?
• Wie kann ich KI für die Terminologiearbeit einsetzen?
• Welche Vorteile bietet KI für die Content-Erstellung?

Weitere Informationen zu den Veranstaltungen sowie das Anmeldeformular finden Sie hier.

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme!