KI-Übersetzung korrigieren lassen
Eine KI-Übersetzung kann schnell erstellt sein und trotzdem fachlich, stilistisch oder terminologisch falsch liegen. eLengua prüft maschinell erstellte Übersetzungen und hilft Ihnen einzuschätzen, ob eine einfache Korrektur reicht, ein Post-Editing nötig ist oder eine Neuübersetzung sinnvoller wäre.
Was diese Seite klärt
Der wichtigste Punkt ist nicht die Frage, ob KI „gut“ oder „schlecht“ ist. Entscheidend ist, welches Qualitätsniveau Ihr Text braucht. Ein interner Entwurf braucht weniger Prüfung als eine Website, ein wissenschaftlicher Text, ein technisches Dokument oder ein öffentlich sichtbarer Fachtext.
In 6 Fragen zum passenden Qualitätsniveau
Mit diesen Fragen lässt sich schnell erkennen, ob eine einfache Korrektur genügt oder ob die KI-Übersetzung intensiver geprüft werden sollte.
- Wofür wird der Text verwendet?
Intern, auf einer Website, in einer Bewerbung, in einem Angebot, in einer Studie oder in einem offiziellen Dokument? - Wie hoch ist das Risiko bei Fehlern?
Nur unschön, geschäftlich relevant, reputationskritisch, fachlich sensibel oder rechtlich problematisch? - Wie fachlich ist der Text?
Allgemeinsprache, Marketing, Technik, Wissenschaft, Medizin, Recht, Wirtschaft oder öffentliche Kommunikation? - Gibt es feste Begriffe und Stilvorgaben?
Glossar, Produktnamen, interne Terminologie, Zielgruppenansprache oder verbindliche Schreibweisen? - In welchem Format liegt der Text vor?
Word, PDF, Website-Text, Präsentation, Tabelle, Layoutdatei oder reiner Fließtext? - Wie gut ist die KI-Ausgangsübersetzung?
Nur kleine Sprachfehler oder deutliche Sinnverschiebungen, falsche Begriffe, Auslassungen und unnatürlicher Stil?
Das 3-Stufen-Modell: Korrektur, Light Post-Editing oder Full Post-Editing
So lässt sich der Auftrag sauber einordnen, ohne den Text unnötig groß zu machen.
| Stufe | Geeignet für | Was geprüft wird | Nicht ideal für |
|---|---|---|---|
| 1. Sprachliche Korrektur | Einfache KI-Übersetzungen, interne Texte, kurze Webtexte, E-Mails oder einfache Informationsseiten. | Rechtschreibung, Grammatik, Zeichensetzung, Lesbarkeit und offensichtliche sprachliche Fehler. | Fachtexte, rechtlich sensible Inhalte, wissenschaftliche Texte oder veröffentlichungsreife Dokumente. |
| 2. Light Post-Editing | Brauchbare KI-Übersetzungen, die sprachlich und terminologisch nachbearbeitet werden müssen. | Sinn, Vollständigkeit, Terminologie, Stil, Konsistenz und typische KI-Fehler. | Texte mit sehr schlechter Ausgangsqualität oder hohem Haftungs- oder Reputationsrisiko. |
| 3. Full Post-Editing | Webseiten, Studien, Reports, technische Dokumentation, Fachartikel und öffentlich sichtbare Texte. | Fachliche Plausibilität, Zielgruppenpassung, Terminologie, Tonalität, Struktur, Konsistenz und Gesamtwirkung. | Texte, bei denen die KI-Basis so schwach ist, dass eine Neuübersetzung wirtschaftlicher wäre. |
Typische Fehler in KI-Übersetzungen
Viele KI-Übersetzungen wirken auf den ersten Blick flüssig. Genau darin liegt das Risiko: Fehler sind oft nicht sofort sichtbar, sondern stecken in Bedeutung, Terminologie oder Tonalität.
Sinnverschiebungen
Der Satz klingt korrekt, bedeutet aber nicht mehr exakt dasselbe wie der Ausgangstext. Besonders kritisch ist das bei Fachtexten, Angeboten, Verträgen, Studien und Produktinformationen.
Falsche Fachbegriffe
KI wählt oft Begriffe, die allgemein plausibel wirken, aber in der Branche oder im konkreten Fachgebiet nicht passen.
Zu glatter Stil
Der Text liest sich flüssig, aber generisch. Für Webseiten, Bewerbungen, wissenschaftliche Texte oder Unternehmenskommunikation kann das unpassend sein.
Inkonsistente Schreibweisen
Produktnamen, Zahlen, Einheiten, Abkürzungen und Begriffe werden nicht durchgehend gleich behandelt.
Qualitätskriterien, die in der Praxis entscheiden
Sprache
- Rechtschreibung
- Grammatik
- Zeichensetzung
- Lesefluss
Übersetzung
- Sinn und Vollständigkeit
- Terminologie
- Zielsprachlogik
- Konsistenz
Verwendung
- Zielgruppe
- Tonalität
- Format
- Veröffentlichungsreife
Mini-Glossar: Korrektur, Post-Editing und Neuübersetzung
Korrektur: Sprachliche Prüfung eines bereits vorhandenen Textes.
Post-Editing: Nachbearbeitung einer maschinellen Übersetzung als Übersetzung, inklusive Sinn, Terminologie und Zielsprachlogik.
Light Post-Editing: Korrektur auf Verständlichkeit und grundlegende Nutzbarkeit.
Full Post-Editing: Gründliche Überarbeitung mit höherem Qualitätsziel, etwa für Veröffentlichung, Fachtexte oder Unternehmenskommunikation.
Neuübersetzung: Sinnvoll, wenn die KI-Ausgangsübersetzung zu fehlerhaft ist.
Ablauf & Qualitätssicherung
Der Prozess bleibt bewusst transparent. So können Sie einschätzen, was geprüft wird und welche Bearbeitung für Ihren Text sinnvoll ist.
1. Erste Einschätzung
Wir prüfen Textart, Sprachpaar, Zweck, Fachlichkeit, Umfang und Ausgangsqualität der KI-Übersetzung.
2. Qualitätsstufe wählen
Je nach Risiko und Ziel empfehlen wir Korrektur, Light Post-Editing, Full Post-Editing oder Neuübersetzung.
3. Terminologie und Stil
Falls vorhanden, berücksichtigen wir Glossare, Styleguides, Produktnamen, Zielvarianten und Referenztexte.
4. Prüfung und Lieferung
Die Überarbeitung erfolgt nachvollziehbar. Auf Wunsch mit Kommentaren, Änderungsmodus oder gesonderten Rückfragen.
Kostenrahmen: Preistreiber je Qualitätsstufe
Der Aufwand hängt nicht nur von der Wortzahl ab. Entscheidend sind Ausgangsqualität, Fachlichkeit, Format, gewünschtes Qualitätsniveau und Deadline.
| Aufwand | Typische Situation | Preistreiber |
|---|---|---|
| Niedrig | Gute KI-Übersetzung, wenig Fachsprache, klares Word-Dokument. | Kurzer Umfang, einfache Sprache, keine komplexe Formatierung. |
| Mittel | Fachtext, Website-Text oder Unternehmenskommunikation mit Terminologie. | Glossar, Stilvorgaben, Konsistenzprüfung, Zielgruppenanpassung. |
| Hoch | Schwache KI-Basis, sensible Inhalte, wissenschaftliche oder technische Texte. | Full Post-Editing, Rückfragen, Fachprüfung, komplexe Formate, Express. |
Konkrete Preise hängen vom Text ab. Für eine sinnvolle Einschätzung reichen meist Textauszug, Umfang, Sprachpaar, Zweck und gewünschter Liefertermin.
Datenschutz & Vertraulichkeit: Was darf in KI-Tools – und was besser nicht?
Bei KI-Übersetzungen ist nicht nur die sprachliche Qualität wichtig. Gerade bei vertraulichen, internen oder sensiblen Texten sollte klar sein, wie der Text verarbeitet wurde und welche Vertraulichkeit nötig ist.
| Textart | Einschätzung | Empfehlung |
|---|---|---|
| Öffentliche Webtexte | Meist weniger kritisch. | Korrektur oder Light Post-Editing möglich. |
| Interne Unternehmensunterlagen | Abhängig vom Inhalt. | Vertraulichkeit vorab klären; keine unnötige Tool-Nutzung. |
| Recht, Medizin, Forschung, sensible Daten | Kritisch. | Professioneller Prüfprozess statt ungeprüfter Selbstkorrektur. |
Hinweis: Diese Einordnung ersetzt keine Rechtsberatung. Sie hilft dabei, den passenden Bearbeitungsweg für vertrauliche Texte zu wählen.
Selbstprüfung & Warnsignale: Wann reicht Tool-Korrektur – und wann nicht?
Selbstprüfung kann reichen bei:
- kurzen internen Texten
- geringem Fehlerrisiko
- wenig Fachterminologie
- nicht vertraulichen Inhalten
- Texten, die nicht veröffentlicht werden
Professionelle Prüfung ist sinnvoll bei:
- öffentlich sichtbaren Webseiten und Landingpages
- wissenschaftlichen, technischen oder juristischen Texten
- Bewerbungen, Angeboten und Geschäftsunterlagen
- sensiblen oder vertraulichen Inhalten
- Texten mit Terminologie, Markenstimme oder hoher Sichtbarkeit
Für welche Texte eignet sich die Korrektur von KI-Übersetzungen?
Web & Unternehmen
Webseiten, Landingpages, Produkttexte, Präsentationen, Angebote und Unternehmenskommunikation.
Wissenschaft & Fachtexte
Abstracts, Studien, Reports, Fachartikel, Projektberichte und Texte für Institute oder NGOs.
Technik & Dokumentation
Handbücher, technische Dokumente, Produktinformationen, Anleitungen und interne Unterlagen.
Sie haben bereits eine KI-Übersetzung?
Senden Sie uns den Text oder einen Auszug. Wir prüfen, welches Qualitätsniveau sinnvoll ist, und erstellen ein transparentes Angebot für Korrektur, Post-Editing oder Neuübersetzung.
Häufige Fragen zur Korrektur von KI-Übersetzungen
Ist Korrekturlesen dasselbe wie Post-Editing?
Nein. Korrekturlesen konzentriert sich stärker auf Sprache, Rechtschreibung, Grammatik und Lesbarkeit. Post-Editing prüft zusätzlich, ob die maschinelle Übersetzung inhaltlich, terminologisch und stilistisch als Übersetzung funktioniert.
Kann ich eine DeepL- oder ChatGPT-Übersetzung korrigieren lassen?
Ja. Entscheidend ist nicht das Tool, sondern die Qualität des Ergebnisses, die Textart und das Risiko bei Fehlern.
Wann reicht eine einfache Korrektur?
Eine einfache Korrektur kann reichen, wenn der Text wenig fachlich ist, intern genutzt wird und keine hohen Risiken bei Fehlern bestehen.
Wann ist Full Post-Editing sinnvoll?
Full Post-Editing ist sinnvoll bei öffentlich sichtbaren, fachlich sensiblen oder reputationsrelevanten Texten – etwa Webseiten, Studien, technischen Dokumenten, Reports oder wichtigen Unternehmensunterlagen.
Wann ist eine Neuübersetzung besser?
Eine Neuübersetzung ist besser, wenn die KI-Übersetzung viele Sinnfehler enthält, Fachbegriffe falsch verwendet oder stilistisch komplett am Ziel vorbeigeht.
Was brauchen Sie für ein Angebot?
Hilfreich sind Text oder Textauszug, Sprachpaar, Zielvariante, Zweck, Umfang, Deadline, gewünschtes Qualitätsniveau und vorhandene Terminologie oder Referenztexte.