Post-Editing maschineller Übersetzungen (MTPE): Wie Unternehmen KI-gestützte Übersetzungen in zuverlässige Inhalte umwandeln

Globale Unternehmen produzieren größere Mengen mehrsprachiger Inhalte als je zuvor. Produktdokumentationen, Schulungsportale, interne Wissensdatenbanken und Marketingmaterialien müssen häufig gleichzeitig in mehreren Sprachen verfügbar sein. Um dieser Nachfrage gerecht zu werden, setzen viele Unternehmen auf die maschinelle Übersetzung oder KI-gestützte Übersetzung.

Allerdings sind die Rohergebnisse maschineller Übersetzungen selten bereit für den professionellen Einsatz. Zwar sind KI-Systeme in der Lage, Übersetzungen mit großer Geschwindigkeit zu erstellen, doch die Ergebnisse können Inkonsistenzen, Terminologiefehler oder stilistische Probleme aufweisen, die den Inhalt für geschäftliche oder kundenorientierte Kontexte ungeeignet machen.

In diesen Fällen ist das Nachbearbeiten der maschinellen Übersetzung, das sogenannte Post-Editing maschineller Übersetzungen (MTPE) unverzichtbar. Branchenberichte zur Erforschung der Einführung der maschinellen Übersetzung zeigen, dass Unternehmen zunehmend auf eine Kombination aus KI-gestützter Übersetzung und menschlicher Überprüfung (Review) setzen. Das MTPE kombiniert die Geschwindigkeit der maschinellen bzw. KI-gestützten Übersetzung mit dem Fachwissen professioneller Linguisten und gewährleistet so, dass die übersetzten Inhalte korrekt, konsistent und für ihren beabsichtigten Zweck geeignet sind. Für Unternehmen, die große Volumina mehrsprachiger Inhalte bearbeiten müssen, schafft dieser Ansatz eine zuverlässige Brücke zwischen KI-gestützter Effizienz und professioneller Kommunikation.

Was ist unter dem Post-Editing maschineller Übersetzungen (MTPE) zu verstehen?

Das sogenannte Post-Editing maschineller Übersetzungen (MTPE), also die Nachbearbeitung maschineller Übersetzungen, ist der Prozess, bei dem professionelle Linguisten die von einem maschinellen oder einem KI-gestützten Übersetzungssystem übersetzten Texte überprüfen und optimieren. Die Maschine erstellt den ersten Entwurf, der anschließend von einem sogenannten Post-Editor korrigiert und verfeinert wird, um die Genauigkeit der Terminologie zu gewährleisten und das erforderliche Qualitätsniveau zu erreichen.

Der entscheidende Unterschied im Vergleich zur traditionellen Übersetzung liegt im Arbeitsablauf:

• Menschliche Übersetzung: ein professioneller Übersetzer erstellt die Übersetzung von Anfang an, häufig gefolgt von einer Überprüfung.
• Post-Editing maschineller Übersetzung (MTPE): eine Maschine erstellt den ersten Entwurf, und ein Linguist bearbeitet das Ergebnis, um Genauigkeit, Verständlichkeit und Konsistenz zu gewährleisten.

Das Ziel beim MTPE ist es nicht einfach, „Fehler zu beheben“. Es geht darum, ein vordefiniertes Qualitätsniveau zu erreichen, das auf dem Zweck des Inhalts, der Zielgruppe und dem Geschäftsrisiko basiert. Manche Inhalte lassen sich mit minimalem Bearbeitungsaufwand schnell weiterverarbeiten, während andere Materialien eine umfangreichere Überarbeitung erfordern.

Die internationale Norm ISO 18587:2017definiert die Anforderungen an Nachbearbeitungsprozesse im Bereich der professionellen Übersetzungsdiensteistungen und beschreibt die Kompetenzen, über die professionelle Post-Editoren verfügen müssen.

Übersetzungsmethode	Beschreibung
Menschliche Übersetzung	Ein Linguist übersetzt den Text von Grund auf neu.
Maschinelle Übersetzung oder KI-gestützte Übersetzung	Eine Maschine oder ein sogenanntes LLM erstellt die Übersetzung automatisch.
Post-Editing einer maschinellen Übersetzung (MTPE)	Eine Maschine erstellt den ersten Entwurf, und ein Linguist optimiert das Ergebnis.

Wie ein MTPE-Workflow abläuft

Ein gut konzipierter MTPE-Workflow umfasst mehrere Schritte, die die Effizienz und Qualität der Übersetzung gewährleisten.

Schritt 1: Vorbearbeitung des Ausgangsmaterials

Bevor die maschinelle oder KI-gestützte Übersetzung auf den Text angewendet wird, führen viele Unternehmen eine Vorbearbeitung durch, um die Qualität des Ausgangstextes zu optimieren. Ein klarer und konsistenter Ausgangsinhalt verbessert die Ergebnisse der maschinellen Übersetzung erheblich.

Typische Vorbearbeitungsschritte umfassen:

• Entfernung mehrdeutiger Formulierungen
• Standardisierung von Produktnamen und Terminologie
• Verwendung vereinfachter Sprache für Anweisungen oder Verfahren
• Standardisierung von Zahlen, Datumsformaten und Einheiten

Durch die Reduzierung von Mehrdeutigkeiten im Ausgangstext können Unternehmen die Konsistenz der Übersetzung verbessern und den Zeitaufwand für die Nachbearbeitung verringern.

Schritt 2: Post-Editing und Qualitätssicherung

Nach maschineller Erstellung des Übersetzungsentwurfs wird der Inhalt von einem professionellen Linguisten überprüft. Dieser Prozess umfasst üblicherweise zwei Phasen:

Post-Editing

• Korrektur von Übersetzungsfehlern und Auslassungen
• Sicherstellen, dass die Terminologie mit genehmigten Glossaren übereinstimmt und keine verbotenen Begriffe enthalten sind
• Überprüfung von Zahlen, Maßangaben und Formatierung
• Überprüfung von Platzhaltern, Tags oder Variablen

Qualitätssicherung (QS)

• Gewährleistung der terminologischen Konsistenz
• Aufdecken von fehlenden oder doppelten Inhalten
• Prüfung der Formatierung und technischen Elemente
• Sicherstellen der Konsistenz in allen Dokumenten und bei wiederkehrenden Formulierungen

Diese Qualitätssicherungsschritte sind besonders wichtig in Unternehmensumgebungen, in denen die Genauigkeit der Übersetzung Auswirkungen auf das Kundenerlebnis, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder die Produktsicherheit hat.

Hier ist eine kurze Checkliste, die Sie verwenden können:

QS-Element	Warum es wichtig ist	Am besten geeignet für
Einhaltung der terminologischen Vorgaben	Verhindert „Begriffsverschiebungen“ in technischen/juristischen/behördlichen Texten	Gemischte Portfolios
Zahlen/Einheiten/Daten	Kleine Fehler können sicherheitsbezogene, rechtliche oder technische Problemen nach sich ziehen	Technisch/regulatorisch
Tags/Platzhalter	Fehlerhafte oder falsch platzierte Variablen können zu Fehlern in Softwareschnittstellen, Formatierungsproblemen bei den Inhalten oder Ausfällen bei automatisierten Veröffentlichungsprozessen führen	Software/Lokalisierung
Konsistenz	Verkürzung der Prüfzeit und Verbesserung der Wiederverwendung	Umgebungen mit großen Inhaltsvolumina

Häufige Fehler von maschinellen Übersetzungen, die Post-Editoren beheben

Selbst hochentwickelte maschinelle Übersetzungssysteme können vorhersehbare Fehlertypen erzeugen. Post-Editoren sind darin geschult, diese Probleme schnell zu erkennen und zu beheben.

Zu den häufigsten Problemen gehören:

• Falsche Übersetzungen: Wörter mit mehreren Bedeutungen werden falsch übersetzt.
• Auslassungen: Teile der ursprünglichen Botschaft werden versehentlich weggelassen.
• Zusätze: Es wird eine zusätzliche Bedeutung eingeführt, die im Ausgangstext nicht vorhanden ist.
• Fehler durch Mehrdeutigkeit: Satzstrukturen werden falsch interpretiert.
• Falsche Freunde: Ähnlich aussehende Wörter, die jedoch in den verschiedenen Sprachen unterschiedliche Bedeutungen haben, werden falsch übersetzt.
• Halluzinationen der KI-Übersetzung: Die KI erfindet Informationen, überspringt wichtige Inhalte oder interpretiert den Kontext falsch und präsentiert diese Fehler als korrekte Übersetzungen.

In gemischten Unternehmensportfolios ist die sogenannte Begriffsverschiebung eine der teuersten Fehlerarten:

• „Derselbe Begriff“ wird in einem Dokument auf drei verschiedene Arten übersetzt.
• Ein Fachbegriff wird durch ein allgemeinsprachliches Synonym „abgeschwächt“.
• Ein juristischer Fachbegriff wird zwar flüssig übersetzt, ist aber in dem jeweiligen Fachgebiet nicht korrekt.

Im Rahmen des Post-Editings wird sichergestellt, dass der übersetzte Inhalt die ursprüngliche Botschaft präzise wiedergibt und gleichzeitig in der Zielsprache klar und verständlich bleibt.

Wann sollten Unternehmen MTPE einsetzen?

Das Post-Editing maschineller Übersetzungen eignet sich besonders gut für Unternehmen, die große Volumina mehrsprachiger Inhalte bearbeiten müssen und dabei auf Geschwindigkeit und Effizienz angewiesen sind.

Typische Unternehmensanwendungen umfassen:

• Produktdokumentation und Handbücher
• Kundensupportportale
• Wissensdatenbanken und interne Dokumentation
• Umfangreiche Website-Inhalte
• Interne Kommunikation zwischen globalen Teams

Doch MTPE ist nicht immer der beste Ansatz.

Unternehmen können sich für eine menschliche Übersetzung anstelle eines MTPE entscheiden, wenn

• der Inhalt Patentansprüche oder komplexe Rechtsverträge umfasst,
• Genauigkeitsfehler Sicherheitsrisiken bergen könnten,
• der Text sehr kreativ oder markenspezifisch ist,
• der Quelltext schlecht geschrieben oder extrem mehrdeutig ist.

Die Auswahl des geeigneten Workflows gewährleistet, dass die Übersetzungsprozesse effizient bleiben, ohne Kompromisse bei Qualität oder Zuverlässigkeit einzugehen.

Skalierung mehrsprachiger Inhalte durch Post-Editing maschineller Übersetzung (MTPE)

Laut aktuellen Studien der Lokalisierungsbranche hat sich die Kombination von maschineller Übersetzung und menschlicher Expertise für viele Unternehmen als praktikable Lösung für das Management großer Volumina globaler Inhalte erwiesen.

Das Post-Editing bietet Unternehmen die folgenden Möglichkeiten:

• Verkürzen der Bearbeitungszeiten für Übersetzungen
• Managen großer Volumina mehrsprachiger Inhalte
• Gewährleisten einer einheitlichen Terminologie auf allen Märkten
• Steuern der Übersetzungsqualität durch strukturierte Arbeitsabläufe

Durch die Kombination von KI-Übersetzungstechnologien mit professioneller sprachlicher Überprüfung und robusten Qualitätssicherungsprozessen können Unternehmen Übersetzungsabläufe erstellen, die sowohl skalierbar als auch zuverlässig sind.

Als Language Intelligence Partner unterstützt Seprotec Multilingual Solutions Unternehmen bei der Implementierung strukturierter Übersetzungsworkflows auf Basis von Analysen der Risikostufe der Textinhalte. Diese Workflows reichen von rein menschlichen Übersetzungen bis hin zu vollständig KI-gestützten Prozessen, wobei innerhalb dieses Spektrums zahlreiche Hybridmodelle möglich sind. Hybride Arbeitsabläufe vereinen fortschrittliche Technologie, geschulte Linguisten und kontrollierte Qualitätsprozesse und erschaffen so ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit. Das Ergebnis ist eine schnellere Produktion mehrsprachiger Inhalte, die die geforderte Genauigkeit und Konsistenz bieten, die globale Unternehmen benötigen.

KI- gestützte und hybride Übersetzungsworkflows mit Seprotec.ai

Für Unternehmen, die die Optionen einer stärkeren Automatisierung ihrer Übersetzungsstrategien sondieren, spielen KI-gestützte Übersetzungstechnologieplattformen eine wichtige Rolle, da sie eine Skalierung des Managements KI-gestützter Arbeitsabläufe ermöglichen.

Seprotec.ai bietet eine kontrollierte Umgebung für Unternehmen, die KI-gestützte oder hybride Übersetzungsprozesse implementieren möchten, ohne Abstriche bei der Qualität und Governance zu machen.

Sichere Übersetzungsumgebungen sind besonders wichtig für Unternehmen, die sensible Daten verarbeiten, und orientieren sich häufig an Rahmenwerken wie der Norm ISO/IEC 27001 für Informationssicherheit.

Die Plattform unterstützt Unternehmen bei Folgendem:

• Bereitstellung sicherer KI-gestützter Übersetzungsumgebungen für sensible Unternehmensinhalte
• Anwendung von terminologischen Vorgaben und Qualitätskontrollen im Rahmen der KI-gestützten Übersetzung
• Automatische Zuweisung von Inhalten zu KI-basierten, MTPE- oder menschlichen Übersetzungsworkflows je nach Risikostufe des Inhalts
• Überwachung der Leistung und Gewährleistung von Konsistenz über große, mehrsprachige Inhaltsportfolios hinweg

Durch die Kombination von KI-gestützter Technologie, linguistischer Expertise und strukturierten Qualitätsprozessen können Unternehmen Übersetzungsprozesse skalieren und gleichzeitig die in Unternehmensumgebungen benötigte Genauigkeit, Konsistenz und Daten-Governance gewährleisten.

Fazit

Maschinelle Übersetzungen bieten Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, doch die Rohergebnisse von KI-gestützten Übersetzungen allein sind im Bereich der Unternehmenskommunikation selten ausreichend. Das sogenannte Post-Editing (MTPE), also die Nachbearbeitung maschineller Übersetzungen, gleicht dieses Ungleichgewicht aus, indem es die automatisierte Übersetzung mit einer sprachlichen Expertenprüfung kombiniert.

Mit dem richtigen Workflow, der klare Ausgangsinhalte, definierte Qualitätsziele und eine strenge Qualitätssicherung umfasst, können Unternehmen maschinell generierte Entwürfe in zuverlässige mehrsprachige Inhalte umwandeln.

Für Unternehmen, die in globale Märkte expandieren, ist MTPE nicht einfach nur eine kostensparende Technik, sondern eine praktische Strategie, um Übersetzungen zu skalieren und gleichzeitig die Qualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, die für internationale Texte unerlässlich sind.

Unternehmen, die effektive MTPE-Programme implementieren möchten, können von der Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Language Intelligence Partner wie Seprotec profitieren, der ein Portfolio aus linguistischer Expertise, Technologieintegration und unternehmensreifen Übersetzungsprozessen anbietet.

Häufig gestellte Fragen: Post-Editing maschineller Übersetzungen (MTPE)

Ist Post-Editing günstiger als eine menschliche Übersetzung?

In vielen Fällen kann Post-Editing die Übersetzungskosten senken, insbesondere bei großen Inhaltsvolumina, wie technischen Dokumentationen, Wissensdatenbanken oder internen Mitteilungen.

Die Kosteneinsparungen hängen jedoch von mehreren Faktoren ab:

• Qualität des Ausgangstextes
• Eignung des Inhalts für die maschinelle Übersetzung
• Verfügbarkeit von Translation Memories, Terminologiedatenbanken, Firmenglossaren und Styleguides
• Erforderlicher Umfang der Nachbearbeitung (leicht oder umfassend)
• Implementierung von Terminologiemanagement- und Qualitätssicherungsprozessen

Bei korrekter Umsetzung kann MTPE die Effizienz steigern und gleichzeitig die professionelle Übersetzungsqualität aufrechterhalten.

Wann sollten sich Unternehmen für das Post-Editing maschineller Übersetzung (MTPE) entscheiden?

MTPE ist besonders nützlich, wenn Unternehmen große Inhaltsvolumina innerhalb kurzer Zeit übersetzen müssen und dabei ein akzeptables Qualitätsniveau beibehalten müssen.

Typische Anwendungsfälle sind:

• Produktdokumentation
• Kundensupportinhalte
• Wissensdatenbanken
• Interne Mitteilungen
• Umfangreiche Website-Inhalte

Allerdings müssen hochsensible Inhalte wie Rechtsverträge, Patente oder sicherheitskritische Dokumente unter Umständen weiterhin von menschlichen Linguisten übersetzt werden.

Ist bei einer maschinellen Übersetzung von Unternehmensinhalten die Vertraulichkeit gewährleistet?

Ja, aber die Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Übersetzungstechnologien in sicheren und kontrollierten Umgebungen ausgeführt werden. Öffentliche KI-Tools können vertrauliche Daten preisgeben, wenn sie nicht ordnungsgemäß reguliert sind.

Viele Unternehmen nutzen private KI-Übersetzungsumgebungen in Kombination mit professionellen linguistischen Überprüfungs-, Terminologiemanagement- und Qualitätssicherungsprozessen, wie beispielsweise seprotec.ai. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, von der Automatisierung zu profitieren und gleichzeitig sensible Informationen zu schützen und die Übersetzungsqualität aufrechtzuerhalten.