Als jemand, die sich täglich mit Software, KI und praktischen Tests beschäftigt, habe ich mich gefragt: Wie viel echtes Wissen steckt in KI‑Übersetzern wie DeepL und Google Translate? Die Oberfläche macht den Eindruck von Perfektion — flüssige Sätze, schnelle Ergebnisse, oft ohne offensichtliche Fehler. Aber reicht das für anspruchsvolle Texte, Fachdokumentation oder rechtliche Formulierungen? In diesem Artikel nehme ich drei Fallstudien unter die Lupe und zeige, wo die Stärken und Schwächen liegen. Ich beschreibe meine Methoden offen, nenne Quellen und verlinke zu weiterführenden Materialen.

Methodik: Wie ich die Tests durchgeführt habe

Transparenz ist mir wichtig. Bei jedem Test habe ich folgenden Ablauf eingehalten:

  • Auswahl von drei Texttypen: literarischer Auszug, technisches Handbuchabschnitt, offizielles Verwaltungsformular.
  • Übersetzung jeweils mit DeepL (Web & Pro) und Google Translate (Web & Cloud API) in beide Richtungen (DE ↔ EN).
  • Manueller Vergleich: Lesbarkeit, Terminologie, Fehlinterpretationen, Stiltreue. Bei Technik‑Text habe ich zusätzlich Codebeispiele geprüft.
  • Fachliche Überprüfung durch Referenzquellen: Wörterbücher, Branchenleitfäden, offizielle Glossare (z. B. IATE für EU‑Begriffe) sowie wissenschaftliche Studien zu MT (Maschinelle Übersetzung).
  • Dokumentation der Fehlerklassen: Wortwahl, Syntaktische Fehler, Halluzinationen (erfundene Fakten), kulturelle Missverständnisse, datenschutzrelevante Hinweise.

    • Quellen und weiterführende Literatur am Ende jedes Fallbeispiels.

    Fallstudie 1 — Literarischer Auszug: Stil treu oder nur Wort für Wort?

    Ich habe einen Ausschnitt aus einem modernen deutschsprachigen Kurztext gewählt (Erzählende Sprache, Metaphern, stilistische Feinheiten). Ziel: Prüfen, ob die Übersetzer nur semantisch übertragen oder auch Ton und Stil bewahren.

    Ergebnis (Kurzbeschreibung):

  • DeepL: Liefert meist idiomatischere Sätze, bessere Flüssigkeit und behält metaphorische Bilder öfter bei. Jedoch tendiert DeepL bei ungewöhnlichen Metaphern dazu, diese in neutralere Formulierungen umzuwandeln — stilistische Schärfe geht teilweise verloren.
  • Google Translate: Sehr robust in Wortfür-Wort‑Übersetzungen, bei Metaphern oft wörtliche Übersetzungen, die im Zieltext holprig oder sinnentstellend wirken. Bei umgangssprachlichen Passagen kann Google flüssig werden, verliert aber gelegentlich Nuancen.

    • Beispiel (vereinfacht): Original: „Der Abend legte seinen Mantel über die Stadt.“

  • DeepL: „The evening draped its coat over the city.“ (bewahrt Bild, liest sich poetisch)
  • Google: „The evening put its coat over the city.“ (funktional, weniger bildhaft)

    • Interpretation: Für literarische Inhalte ist DeepL tendenziell besser geeignet, aber keines der Tools ersetzt menschliche Lektoren. Beide neigen dazu, kreative Sprachbilder zu nivellieren oder zu literal zu übersetzen.

    Quellen: Studien zur literarischen MT-Übersetzung (z. B. P. Simard et al.), DeepL‑Technikbeschreibungen auf deepL.com/tech (siehe Whitepaper).

    Fallstudie 2 — Technische Dokumentation: Terminologie und Präzision

    Ich habe einen Abschnitt aus einem API‑Handbuch und eine Fehlerbeschreibung aus einer Softwaredokumentation getestet. Wichtige Kriterien: korrekte Fachbegriffe, genaue Handlungsschritte, Unmissverständlichkeit — ein falscher Begriff kann hier fatale Folgen haben.

    Ergebnis (Kurzbeschreibung):

  • DeepL: Sehr gute Erkennung und Übersetzung gängiger IT‑Termini. Bei seltenen Fachbegriffen oder proprietären Produktnamen ersetzt DeepL manchmal Begriffe durch allgemeinere Entsprechungen (z. B. „RPC‑Call“ → „remote procedure call“ korrekt, aber Markenbezug geht verloren).
  • Google Translate: Robust, oft ähnliche Qualität. Vorteil der Google Cloud API: kontrollierbare Glossare (bei Einsatz der API kann man Terminologie erzwingen). In Webinterface fällt das weniger auf.

    • Tieferer Befund: Beide Systeme haben Probleme mit Kontext, der nur im vor- und nachgelagerten Dokument sichtbar ist. Beispiele:

  • Fehler bei Maßeinheiten, wenn sie implizit sind (z. B. „10 Minuten“ vs. „10 ms“ durch fehlende Abkürzung → riskante Interpretation).
  • Codefragmente: Beide Tools verändern oft Zeichen oder Anführungszeichen, wenn sie versuchen, Formatierung „lesbarer“ zu machen — gefährlich für Copy‑Paste in technischen Umgebungen.

    • Praktische Empfehlung: Bei technischer Dokumentation Glossare, TM (Translation Memory) und Terminologie‑Management einsetzen. Für vertrauliche technische Inhalte prüfe ich On‑Prem‑Lösungen (z. B. DeepL Pro mit Unternehmenshosting) oder Self‑hosted MT für maximale Kontrolle.

    Quellen: Google Cloud Translation Dokumentation zu Glossaries, DeepL Pro Features, ACM‑Publikationen zu MT & Terminologie.

    Fallstudie 3 — Rechtliches / Verwaltung: Haftung und Präzision

    Ich habe einen Abschnitt eines amtlichen Formulars / einer Allgemeinen Geschäftsbedingung (AGB) übersetzen lassen. Hier zählen jedes Wort und die rechtliche Verbindlichkeit.

    Ergebnis (Kurzbeschreibung):

  • DeepL: Liefert oft natürlicher klingende Formulierungen, kann aber juristische Feinheiten glätten (z. B. „haftet nicht“ vs. „ist von der Haftung ausgenommen“ — Unterschied in juristischem Gewicht möglich).
  • Google Translate: Ebenfalls akkurat bei klaren Sätzen, aber bei verschachtelten juristischen Konstruktionen entstehen syntaktische Veränderungen, die Rechtswirkung verändern könnten.

    • Besondere Risiken:

  • Halluzinationen: KI kann hier selten „erfundene“ Klauseln nicht aus dem Nichts hinzufügen, aber sie kann Formulierungen so verändern, dass die Bedeutung anders ausfällt — ein hohes Risiko bei rechtlicher Nutzung.
  • Haftungsfragen: Übersetzungen durch automatische Systeme sind in Rechtsstreitigkeiten kaum als alleinige Grundlage geeignet. Expertenprüfung ist Pflicht.

    • Praktische Maßnahmen: Automatische Übersetzungen als Rohentwurf verwenden, immer Juristen/Korrekturleser einsetzen, für offizielle Zwecke zertifizierte menschliche Übersetzer heranziehen.

    Quellen: EU‑Glossare (IATE), juristische Übersetzungsstandards, Veröffentlichungen von Übersetzerverbänden.

    Vergleichstabelle: DeepL vs Google Translate (Kurzüberblick)

    KriteriumDeepLGoogle Translate
    Flüssigkeit / StilSehr gut, oft idiomatischGut, manchmal zu wörtlich
    Technische TerminologieSehr gut, Glossar‑Support in ProGut, API bietet Glossare
    Literarische ÜbersetzungBesser bei MetaphernWörtlicher, riskanter für Stil
    Datenschutz / On‑PremDeepL Pro On‑Prem möglichGoogle Cloud Regionale Optionen
    API & IntegrationenGute API, IntegrationenSehr umfassende Cloud‑Ecosystem
    FehlerartenStilglättung, TerminologievariantenLiteralität, Syntaxveränderungen

    Schlussbemerkungen zur praktischen Nutzung (kein Fazit)

    Was nehme ich persönlich aus den Tests mit? KI‑Übersetzer sind heute beeindruckend nützlich: Sie sparen Zeit, liefern brauchbare Rohübersetzungen und sind in vielen Alltagsfällen ausreichend. Aber es gibt klare Grenzen:

  • Für kreative Texte: gute Basis, aber ein menschlicher Lektor bleibt unerlässlich, wenn Stil zählt.
  • Für technische Dokumentation: Glossar und Terminologie‑Kontrolle sind Pflicht; man darf nicht blind auf das Webinterface vertrauen.
  • Für rechtliche Texte: KI liefert keine rechtssichere Übersetzung — juristische Prüfung ist unverzichtbar.

    • Datenschutz: Wenn Texte vertrauliche Informationen enthalten, achte auf Provider‑Optionen (z. B. DeepL Pro, Google Cloud mit regionaler Datenhaltung). Lies die Nutzungsbedingungen genau — einige Dienste können Metadaten nutzen, um Modelle zu verbessern (oder bieten dagegen kostenpflichtige Ausnahmen an).

    Wenn Sie möchten, kann ich die Originaltexte, die ich getestet habe, anonymisiert und kommentiert zur Verfügung stellen oder die Tests als herunterladbares Paket mit Vergleichsübersetzungen und Fehlerannotationen bereitstellen. Sagen Sie mir, welche Fallstudie Sie vertiefen wollen — ich arbeite gern detaillierte Checklisten und Vorlagen für den Einsatz von KI‑Übersetzern in Redaktion, Produktdokumentation oder Recht aus.