KI-Übersetzung in der Technischen Dokumentation

Bei kaum einem KI-Thema ist der Fortschritt so handfest wie bei der Übersetzung. Maschinelle Übersetzung liefert für technische Prosa inzwischen Ergebnisse, die vor wenigen Jahren undenkbar waren – strukturell korrekt, fachlich meist stimmig, sprachlich oft überraschend flüssig. Und weil Übersetzung in mehrsprachigen Redaktionen der größte Einzelposten ist, ist die Verlockung entsprechend groß.

Genau deshalb lohnt der genaue Blick. Denn zwischen „die Maschine übersetzt gut" und „wir können ungeprüft ausliefern" liegt die gesamte Verantwortung des Herstellers. Die Zielsprachfassung einer Betriebsanleitung ist keine Serviceleistung, sondern eine Herstellerangabe: Sie muss vollständig sein, fachlich stimmen und in der Amtssprache des Ziellandes vorliegen. Ein Übersetzungsfehler in einem Warnhinweis ist ein Instruktionsfehler – unabhängig davon, wer oder was ihn erzeugt hat.

Dieser Artikel zeigt den Workflow, in dem MT ihren richtigen Platz hat: als Lückenfüller nach dem Translation Memory, gesteuert von der Termbasis, gefolgt von Post-Editing und einem Qualitäts-Gate. Dazu die beiden Post-Editing-Stufen, das Zusammenspiel der drei Bausteine – und die Stellen, an denen besondere Sorgfalt gilt.

Wo MT heute steht

Zunächst eine faire Einordnung, weil beide Extreme in die Irre führen. Für technische Prosa liefert maschinelle Übersetzung heute Ergebnisse, die als Ausgangspunkt taugen: Satzbau meist korrekt, Fachvokabular oft passend, die Struktur des Ausgangstexts erhalten. Bei gut geschriebenen, kurzen Sätzen in einer verbreiteten Sprachrichtung ist der Anteil der Segmente, die praktisch unverändert übernommen werden können, erheblich – und das ist der Grund, warum sich der Einsatz rechnet.

Was MT nicht leistet, ist die Beurteilung des Kontexts. Sie sieht ein Segment, nicht die Maschine dahinter; sie kennt nicht die Konvention des Hauses, nicht den Unterschied zwischen zwei ähnlichen Bauteilen und nicht die normative Bindung eines Signalworts. Und sie hat eine Eigenart, die für Dokumentation besonders relevant ist: Ohne Vorgabe übersetzt sie denselben Fachbegriff im selben Dokument in mehreren Varianten, weil jede für sich sprachlich vertretbar ist.

Daraus folgt die Rolle, die MT in einem seriösen Ablauf einnimmt: Sie ist ein Lückenfüller, kein Übersetzer. Sie erzeugt Rohmaterial für Segmente, für die es keinen geprüften Speichertreffer gibt – schnell, gleichförmig und in großen Mengen. Was daraus eine Übersetzung macht, ist der Schritt danach. Wer diese Rollenverteilung akzeptiert, bekommt einen erheblichen Nutzen; wer MT als Ersatz für Übersetzung betrachtet, bekommt ein Haftungsproblem mit gutem Sprachgefühl — und das ist die unangenehmste Variante, weil sie sich richtig anfühlt.

Ein Punkt, der die Erwartung sortiert: Die Qualität schwankt erheblich zwischen Sprachrichtungen. Deutsch nach Englisch oder Französisch liefert typischerweise deutlich bessere Ergebnisse als Deutsch nach Ungarisch, Finnisch oder in asiatische Sprachen — nicht weil die Modelle dort schlechter wären, sondern weil weniger Trainingsmaterial für Fachtexte in dieser Richtung vorlag und die Sprachstrukturen weiter auseinanderliegen. Praktisch heißt das: Der Post-Editing-Aufwand ist je Sprache unterschiedlich, und wer ihn pauschal kalkuliert, rechnet für manche Sprachen zu knapp.

Der Workflow

Schritt eins ist die Vorbereitung, und hier entscheidet sich das Ergebnis. Der Ausgangstext wird geprüft – kurze Sätze, eindeutige Bezüge, konsistente Benennungen –, die Termbasis für die Zielsprache liegt vor, das Translation Memory ist aktuell. Wer diesen Schritt überspringt, macht MT für Ergebnisse verantwortlich, deren Ursache im Ausgangstext liegt. Ein mehrdeutiger deutscher Satz wird in acht Sprachen achtmal mehrdeutig – nur eben jedes Mal anders.

Schritt zwei: Das Translation Memory hat Vorrang. Was schon einmal übersetzt, geprüft und freigegeben wurde, kommt aus dem Speicher – nicht aus der Maschine. Das klingt selbstverständlich und wird trotzdem gelegentlich falsch gemacht, wenn jemand MT über den gesamten Text laufen lässt. Ein geprüftes Segment ist einer Neuübersetzung immer überlegen, egal wie gut die Maschine ist: Es wurde von einem Menschen verantwortet, und es ist konsistent mit dem, was der Kunde bereits kennt. Schritt drei ist dann MT für den Rest – mit der Termbasis als Vorgabe, soweit die eingesetzte Lösung das unterstützt.

Schritt vier ist das Post-Editing: Ein fachkundiger Mensch prüft und korrigiert, Segment für Segment. Und Schritt fünf ist das QS-Gate – die maschinelle Prüfung auf Terminologietreue, Zahlen und Einheiten, Vollständigkeit, Platzhalter und Formatierung. Solche Prüfungen bringen die gängigen Übersetzungswerkzeuge mit, und sie finden zuverlässig genau das, was menschliche Aufmerksamkeit nach der dritten Stunde übersieht. Am Ende fließt das Ergebnis ins Translation Memory zurück – und zwar nur das geprüfte. Wer ungeprüfte MT-Ausgabe in den Speicher schreibt, vergiftet ihn für alle künftigen Projekte — und merkt es erst Jahre später.

Technisch läuft das Ganze in aller Regel über die etablierten Austauschformate der Übersetzungsbranche — der Text wird aus dem Redaktionswerkzeug exportiert, segmentweise bearbeitet und zurückgespielt, ohne dass Layout oder Auszeichnung verloren gehen. Wichtig ist dabei, dass Platzhalter, Verweise und Formatierungsauszeichnungen im Zieltext erhalten bleiben; auch das prüft das QS-Gate. Wie dieser Austausch bei einem konkreten Werkzeug aussieht, beschreibt der Beitrag zur Mehrsprachigkeit mit RoboHelp — das Prinzip ist bei anderen Werkzeugen dasselbe.

Abb.: Fünf Schritte mit klarer Rangfolge – und der Rückfluss ins TM nur für Geprüftes.

Eine Anmerkung zu den Werkzeugklassen, weil sie oft vermischt werden: Zwischen einer klassischen MT-Engine, die in ein Übersetzungswerkzeug eingebunden ist, und einem allgemeinen Sprachmodell gibt es Unterschiede in der Handhabung. Die eingebundene Engine arbeitet segmentweise, respektiert Auszeichnungen und lässt sich über die Termbasis steuern — sie ist der Normalfall im professionellen Ablauf. Ein Sprachmodell kann mehr Kontext berücksichtigen und auf Anweisungen reagieren, fügt sich aber schlechter in den segmentbasierten Ablauf ein. Für Redaktionen mit etabliertem Übersetzungsprozess bleibt die eingebundene Variante meist die praktikablere.

Die drei Bausteine und ihre Rangfolge

Damit zum Zusammenspiel, das den wirtschaftlichen Kern ausmacht. Das Translation Memory ist der geprüfte Speicher: Es enthält, was schon einmal übersetzt und freigegeben wurde, satzweise abgelegt. Sein Wert wächst mit jedem Projekt, und er ist der Grund, warum Übersetzungskosten bei gepflegtem Bestand über die Jahre sinken statt zu steigen. Die Termbasis ist die verbindliche Vorgabe: Sie legt fest, wie Fachbegriffe in der Zielsprache heißen – und wie ausdrücklich nicht.

Und MT ist der Lückenfüller. Entscheidend ist, dass diese Rangfolge auch technisch abgebildet wird: erst Speichertreffer, dann Termbasis-gesteuerte Maschinenübersetzung, dann menschliche Prüfung. Wer die Reihenfolge umdreht oder Bausteine weglässt, verliert überproportional. MT ohne Termbasis erzeugt die erwähnten Varianten desselben Begriffs – und macht damit ausgerechnet das kaputt, was Technische Dokumentation ausmacht. MT ohne TM übersetzt jedes Mal neu, was längst geprüft vorlag, und man bezahlt die Prüfung ein zweites Mal.

Daraus ergibt sich auch die Reihenfolge des Aufbaus, und sie ist eindeutig: erst Terminologie, dann Translation Memory pflegen, dann MT einsetzen. Wer mit MT beginnt, spart im ersten Projekt und zahlt in jedem folgenden drauf – weil der Speicher mit unsauberen Segmenten gefüllt wird und die Begriffe auseinanderlaufen. Wie ein pragmatischer Terminologie-Einstieg aussieht, beschreibt der eigene Beitrag dazu; für dieses Thema genügt der Hinweis, dass er die Voraussetzung ist, nicht die Kür — und in diesem Themenfeld die Investition mit der besten Verzinsung.

Abb.: Drei Bausteine mit fester Rangfolge – und der Hinweis, in welcher Reihenfolge man sie aufbaut.

Post-Editing: zwei Stufen

Post-Editing ist der Schritt, der aus Rohmaterial eine Übersetzung macht – und es gibt ihn in zwei Ausprägungen, die man auseinanderhalten muss. Das leichte Post-Editing zielt auf Verständlichkeit und sachliche Richtigkeit: Fachliche Fehler werden korrigiert, Missverständliches geklärt, Terminologie angeglichen, Zahlen geprüft. Was stilistisch holprig bleibt, bleibt holprig. Das Ergebnis ist erkennbar nicht muttersprachlich formuliert – und für viele Zwecke völlig ausreichend.

Das vollständige Post-Editing zielt auf ein Ergebnis, das von einer Humanübersetzung nicht zu unterscheiden ist: alles aus der leichten Stufe, plus Stil, Idiomatik, zielsprachlicher Satzbau und Konsistenz über das ganze Dokument. Das ist aufwändiger – und immer noch deutlich schneller als eine Neuübersetzung, weil die Struktur steht und ein erheblicher Teil der Segmente unverändert bleibt.

Die Zuordnung ist im Doku-Kontext klar: Leichtes Post-Editing passt für interne Unterlagen, Servicehinweise, Wissensdatenbanken und kurzlebige Inhalte. Für Betriebsanleitungen und alles Ausgelieferte gilt das vollständige Post-Editing – von fachkundigen Muttersprachlern, nicht von einem Kollegen, der die Sprache „ganz gut kann". Entscheidend ist außerdem, dass die Stufe vor dem Auftrag festgelegt wird: Wer leichtes Post-Editing bestellt und volle Qualität erwartet, bekommt weder das eine noch das andere – und ärgert sich anschließend über einen Dienstleister, der genau das geliefert hat, was vereinbart war.

Abb.: Zwei Stufen mit klaren Anwendungsfällen – und die Festlegung gehört vor den Auftrag.

Zur Rolle des Übersetzers gehört eine Klarstellung, weil sie im Haus für Unruhe sorgt: Post-Editing ist keine geringerwertige Tätigkeit, sondern eine andere. Sie verlangt dieselbe Fach- und Sprachkompetenz wie Übersetzen, dazu die Fähigkeit, einen vorliegenden Text kritisch gegen die Quelle zu prüfen — was manchen Übersetzern schwerer fällt als das eigene Formulieren, weil ein flüssiger Zieltext die Aufmerksamkeit einlullt. Gute Post-Editoren sind deshalb nicht automatisch gute Übersetzer und umgekehrt; wer den Übergang plant, sollte das ansprechen statt vorauszusetzen.

Die Rechnung: was sich tatsächlich ändert

Bevor es um Sorgfalt geht, die wirtschaftliche Seite — denn sie ist der Grund, warum das Thema überhaupt auf dem Tisch liegt. Übersetzung wird klassisch nach Wortzahl abgerechnet, mit Abschlägen für Speichertreffer. Kommt MT ins Spiel, verschiebt sich die Struktur: Aus einem Übersetzungsauftrag wird ein Post-Editing-Auftrag, der anders kalkuliert wird — meist nach Zeitaufwand oder mit einem eigenen Wortpreis für maschinell vorübersetzte Segmente.

Wie groß die Ersparnis ausfällt, hängt an drei Faktoren, und keiner davon ist die Qualität der Maschine. Erstens der Speicherquote: Je mehr aus dem Translation Memory kommt, desto weniger bleibt für MT — bei gepflegtem Bestand und geringen Änderungen kann das der Hauptposten sein. Zweitens der Qualität des Ausgangstexts, die über den Korrekturaufwand entscheidet. Und drittens der Post-Editing-Stufe, die man vereinbart hat. Wer ohne diese drei Faktoren rechnet, bekommt Angebote, die sich nicht vergleichen lassen — und wählt am Ende nach dem Preis statt nach der Leistung.

Realistisch bleibt festzuhalten: Die Ersparnis ist spürbar, aber sie ist nicht die Größenordnung, die manche Werbeaussage suggeriert — jedenfalls nicht für ausgelieferte Betriebsanleitungen mit vollständigem Post-Editing. Der größere Hebel liegt oft woanders: in der Wiederverwendung, die die zu übersetzende Wortzahl von vornherein senkt, und in der Terminologie, die die Speichertrefferquote erhöht. Beides zahlt auf MT ein und wirkt unabhängig davon weiter.

Wo besondere Sorgfalt gilt

Sechs Bereiche verdienen bei maschineller Übersetzung erhöhte Aufmerksamkeit, und drei davon betreffen die Sicherheit unmittelbar. Erstens die Warnhinweise: Ein vollständiger Warnhinweis besteht aus Signalwort, Art der Gefahr, möglicher Folge und Abwendungsmaßnahme. Jedes dieser Elemente muss in der Zielsprache korrekt und vollständig ankommen – und MT neigt dazu, Elemente zusammenzuziehen oder Nuancen zu verlieren. Warnhinweise gehören deshalb als feste Bausteine ins Translation Memory und werden bei Änderungen gesondert geprüft, nicht im Fluss mitübersetzt.

Zweitens die Signalwörter selbst. „Gefahr", „Warnung" und „Vorsicht" sind normativ belegte Begriffe mit definierter Bedeutungsabstufung, und ihre Entsprechungen in anderen Sprachen sind ebenso festgelegt. MT kennt diese Bindung nicht und wählt womöglich ein sprachlich naheliegendes Synonym – womit die Abstufung verloren geht. Signalwörter gehören fest verdrahtet in die Termbasis, für jede Zielsprache. Drittens die Verneinungen: „Nicht öffnen, solange die Anlage läuft" – wenn hier eine Verneinung verloren geht oder sich der Bezug verschiebt, kehrt sich die Aussage ins Gegenteil. Das ist selten, kommt vor und ist besonders gefährlich, weil der Satz trotzdem sinnvoll klingt.

Die anderen drei Bereiche betreffen die Brauchbarkeit. Zahlen und Einheiten: Dezimaltrennzeichen und Tausenderzeichen unterscheiden sich je nach Sprache, und eine falsch übertragene Zahl ist ein handfester Fehler – hier hilft das maschinelle QS-Gate zuverlässig. Rechtliche Angaben wie Konformitätshinweise und Gewährleistung sind oft landesspezifisch und gehören als geprüfte Bausteine je Zielland hinterlegt statt übersetzt. Und die Textexpansion: Zieltexte werden länger oder kürzer, Umbrüche verschieben sich, Beschriftungen passen nicht mehr – deshalb braucht jede Sprachfassung eine eigene Layoutprüfung, nicht nur die Ausgangssprache.

Abb.: Sechs Punkte – die obere Reihe entscheidet über Sicherheit, die untere über Brauchbarkeit.

Für Redaktionen mit strukturierten Beständen kommt ein Vorteil hinzu, der sich mit MT verstärkt: Wiederverwendete Bausteine werden einmal übersetzt und in allen Publikationen genutzt. Was für das Translation Memory gilt, gilt hier eine Ebene höher — der Baustein ist nicht nur satzweise gespeichert, sondern als Ganzes wiederverwendet. Wer beides kombiniert, senkt die zu übersetzende Menge doppelt: durch Wiederverwendung auf Inhaltsebene und durch Speichertreffer auf Satzebene. In mehrsprachigen Redaktionen ist das der stärkste wirtschaftliche Hebel überhaupt.

Zwei Sonderfälle verdienen Erwähnung, weil sie in der Maschinenbau-Praxis regelmäßig auftauchen. Erstens Bildbeschriftungen: Text in Grafiken wird von der Übersetzungskette nicht erfasst und muss gesondert behandelt werden — ein weiteres Argument für textfreie Abbildungen mit nummerierten Legenden im Fließtext, wie es der Single-Source-Beitrag empfiehlt. Zweitens Bedienoberflächen: Wenn eine Anleitung Menüpunkte oder Schaltflächen benennt, müssen diese exakt der übersetzten Softwareoberfläche entsprechen. MT übersetzt sie sinngemäß, was fast immer falsch ist — solche Begriffe gehören als feste Einträge in die Termbasis, abgeglichen mit der Softwarelokalisierung.

Was der Ausgangstext dazu beiträgt

Eine Erkenntnis aus der Praxis, die die Reihenfolge der Verbesserungsarbeit bestimmt: Ein erheblicher Teil schlechter MT-Ergebnisse hat seine Ursache nicht in der Maschine, sondern im deutschen Ausgangstext. Schachtelsätze mit drei Nebensätzen, unklare Bezüge bei „dieser" und „derselbe", Substantivierungen, uneinheitliche Benennungen, implizite Bezüge auf Vorheriges – all das macht Übersetzung schwer, für Menschen wie für Maschinen. Der Unterschied ist nur, dass ein menschlicher Übersetzer nachfragt und eine Maschine rät.

Daraus folgt ein doppelter Nutzen der Quellenpflege: Kurze, eindeutige Sätze mit konsistenter Terminologie verbessern die MT-Qualität spürbar – und sie verbessern gleichzeitig die Verständlichkeit für den deutschen Leser. Man optimiert also nicht für die Maschine, sondern für die Verständlichkeit, und die Maschine profitiert mit. Wer beim Post-Editing bemerkt, dass an derselben Textstelle in mehreren Sprachen korrigiert werden muss, hat einen Befund über den Ausgangstext, nicht über die Übersetzung.

Praktisch lohnt deshalb eine Rückkopplung: Auffälligkeiten aus dem Post-Editing werden gesammelt und fließen in die Überarbeitung der Quelle ein. Diese Schleife kostet wenig und wirkt über alle Sprachen gleichzeitig – bei acht Zielsprachen achtfach. Für Redaktionen, die ohnehin an ihrer Textqualität arbeiten, ist das ein willkommener Nebeneffekt; für alle anderen ist es das schlagendste Argument, damit anzufangen.

Ein praktischer Hinweis zur Einführung: Man beginnt sinnvollerweise nicht mit der Betriebsanleitung, sondern mit den weniger kritischen Inhalten — internen Servicehinweisen, Wissensdatenbank-Artikeln, Schulungsunterlagen. Dort lässt sich der Ablauf erproben, die Termbasis wachsen und der Post-Editing-Aufwand realistisch messen, ohne dass ein Fehler unmittelbar in die Auslieferung geht. Nach zwei bis drei Projekten weiß man, wie das eigene Material auf MT reagiert — und kann die Entscheidung für die Anleitungen auf Erfahrung statt auf Prospektversprechen stützen.

Bleibt die Frage, wie sich das mit der Vorbereitung auf die EU-Maschinenverordnung verträgt. Der Zusammenhang ist enger, als er scheint: Wer digital bereitstellt, muss die Anleitung in der Amtssprache des Ziellandes dauerhaft verfügbar halten — und bei mehr Zielmärkten wächst die Zahl der Sprachfassungen entsprechend. Genau hier hilft eine funktionierende Übersetzungskette: Sie macht zusätzliche Sprachen bezahlbar. Umgekehrt wird eine Redaktion ohne Terminologie und Translation Memory bei jeder neuen Zielsprache den vollen Preis zahlen — und zwar dauerhaft, weil jede Änderung erneut anfällt.

Praktisch lohnt es deshalb, die Übersetzungskette und die MVO-Vorbereitung gemeinsam zu betrachten statt nacheinander. Wer ohnehin Anleitungen überarbeitet, kann bei dieser Gelegenheit den Ausgangstext übersetzungsgerecht schärfen, die Terminologie aufsetzen und den Speicher bereinigen. Der Zusatzaufwand ist gering, wenn die Texte ohnehin angefasst werden — und deutlich höher, wenn man beides in getrennten Vorhaben angeht.

Vertraulichkeit und Werkzeugwahl

Wie bei jedem KI-Einsatz stellt sich die Frage, welche Inhalte in welches Werkzeug dürfen. Für Übersetzung ist die Lage in einem Punkt einfacher: Was übersetzt wird, ist meistens ohnehin für die Auslieferung bestimmt – eine Betriebsanleitung enthält selten Geheimnisse. Kritischer sind Servicedokumentationen mit internen Parametern, kundenspezifische Anlagenbeschreibungen und alles, was vor der Freigabe übersetzt wird.

Praktisch entscheidet die Einbindung: Professionelle Übersetzungsdienstleister und die gängigen Übersetzungswerkzeuge arbeiten mit vertraglich geregelten MT-Anbindungen, bei denen die Verarbeitung geklärt ist – das ist der Normalfall und unproblematisch. Anders sieht es aus, wenn jemand nebenbei Absätze in einen frei zugänglichen Dienst kopiert, weil es schneller geht. Diese Abkürzung ist verbreitet, und sie ist genau der Fall, den eine Hausregel adressieren sollte – nicht mit einem Verbot, sondern mit einem benannten, erlaubten und bequemen Weg.

Beim Dienstleister lohnt außerdem die Nachfrage nach dem konkreten Ablauf: Wird MT eingesetzt, mit welcher Post-Editing-Stufe, wer führt sie durch, und wie wird geprüft? Diese Fragen sind legitim und werden von seriösen Anbietern gern beantwortet. Sie sind auch die Grundlage für einen fairen Preisvergleich – ein Angebot mit leichtem Post-Editing ist naturgemäß günstiger als eines mit vollständigem, und wer beides nebeneinanderlegt, vergleicht Unterschiedliches miteinander.

Ein letzter Blick auf die Entwicklung, weil die Frage bei jedem Gespräch kommt: Wird das Post-Editing irgendwann überflüssig? Die Qualität steigt weiter, und der Korrekturaufwand sinkt — beides ist absehbar. Was sich nicht ändert, ist die Verantwortungsfrage: Die Zielsprachfassung bleibt eine Herstellerangabe, für die jemand einstehen muss. Selbst wenn eine Maschine in neunundneunzig von hundert Fällen richtig liegt, entscheidet der hundertste über Sicherheit — und je seltener Fehler werden, desto schwerer sind sie zu entdecken, weil die Aufmerksamkeit nachlässt. Die Prüfung wird deshalb eher gezielter als überflüssig — sie verlagert sich auf die Stellen, an denen etwas auf dem Spiel steht.

Fazit

Maschinelle Übersetzung ist in der Technischen Dokumentation angekommen und liefert echten Nutzen – aber als Lückenfüller in einer Kette, nicht als Ersatz für Übersetzung. Die Rangfolge lautet: Translation Memory zuerst, MT für den Rest mit Termbasis als Vorgabe, dann Post-Editing durch fachkundige Menschen, dann ein maschinelles QS-Gate. Für ausgelieferte Betriebsanleitungen gilt vollständiges Post-Editing; leichtes Post-Editing hat seinen Platz bei internen Unterlagen und Wissensdatenbanken.

Besondere Sorgfalt verlangen Warnhinweise, Signalwörter und Verneinungen – dort entscheidet die Übersetzung über Sicherheit, und dort gehören feste Bausteine und muttersprachliche Fachprüfung hin. Der beste erste Schritt ist allerdings ein anderer: die Termbasis für die fünfzig wichtigsten Begriffe in den Zielsprachen. Sie ist die Voraussetzung dafür, dass MT überhaupt konsistente Ergebnisse liefert. Wenn du bei Workflow, Terminologie oder der Abstimmung mit dem Dienstleister Unterstützung willst: Genau dabei unterstütze ich dich gern; die Details findest du auf der Beratungsseite zur Technischen Dokumentation.

Häufige Fragen zur maschinellen Übersetzung

Können wir Betriebsanleitungen maschinell übersetzen lassen?

Maschinell vorübersetzen ja, ungeprüft ausliefern nein. Die Zielsprachfassung ist eine Herstellerangabe: Sie muss vollständig und fachlich richtig sein und in der Amtssprache des Ziellandes vorliegen. Ein Übersetzungsfehler in einem Warnhinweis ist ein Instruktionsfehler, unabhängig davon, wer ihn erzeugt hat. Der brauchbare Weg lautet deshalb: MT als Lückenfüller nach dem Translation Memory, gesteuert von der Termbasis, gefolgt von vollständigem Post-Editing durch fachkundige Muttersprachler.

Was ist der Unterschied zwischen leichtem und vollständigem Post-Editing?

Leichtes Post-Editing zielt auf Verständlichkeit und sachliche Richtigkeit: Fachliche Fehler und Missverständliches werden korrigiert, Terminologie angeglichen, Zahlen geprüft – stilistisch Holpriges bleibt stehen. Vollständiges Post-Editing kommt zusätzlich auf Stil, Idiomatik und Konsistenz über das ganze Dokument und liefert ein Ergebnis, das von einer Humanübersetzung nicht zu unterscheiden ist. Für ausgelieferte Anleitungen gilt die vollständige Stufe; die Festlegung gehört vor den Auftrag, nicht danach.

Warum brauchen wir eine Termbasis, wenn die MT so gut ist?

Weil MT ohne Vorgabe denselben Fachbegriff im selben Dokument in mehreren Varianten übersetzt – jede für sich sprachlich vertretbar, in der Summe aber genau das Gegenteil von Technischer Dokumentation. Eine Termbasis legt fest, wie ein Begriff in der Zielsprache heißt und wie nicht; sie steuert den MT-Lauf und dient anschließend als Prüfgrundlage im QS-Gate. Bei Signalwörtern kommt hinzu, dass sie normativ belegt sind – die Entsprechungen gehören fest verdrahtet, nicht sprachlich frei gewählt.

Dürfen MT-Ergebnisse ins Translation Memory?

Nur nach dem Post-Editing. Der Speicher lebt davon, dass alles darin einmal von einem Menschen verantwortet wurde – wer ungeprüfte MT-Ausgabe hineinschreibt, zerstört genau diese Eigenschaft. Beim nächsten Projekt erscheinen solche Segmente als hohe Übereinstimmung, werden als bestätigt behandelt und weniger sorgfältig geprüft; der Fehler pflanzt sich fort. Wo Werkzeuge das automatisch anders handhaben, gehört die Einstellung überprüft, und verunreinigte Bestände werden gekennzeichnet und flächendeckend nachgeprüft.

Worauf achten wir bei Sicherheitstexten besonders?

Auf drei Dinge. Erstens die Vollständigkeit der Warnhinweise: Signalwort, Gefahrenart, mögliche Folge und Abwendungsmaßnahme müssen alle in der Zielsprache ankommen – deshalb gehören Warnhinweise als feste Bausteine ins Translation Memory statt im Fluss mitübersetzt zu werden. Zweitens die Signalwörter, deren Abstufung normativ belegt ist. Drittens Verneinungen: Eine verlorene Verneinung kehrt die Aussage ins Gegenteil, und der Satz klingt trotzdem sinnvoll. Alle drei brauchen muttersprachliche Fachprüfung.