Der Vormarsch der Künstlichen Intelligenz in der Übersetzungsbranche

Die Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren in nahezu allen Bereichen des Alltags und der Wirtschaft Einzug gehalten – auch die Übersetzungsbranche ist davon nicht ausgenommen. Immer mehr Unternehmen und Privatpersonen greifen auf KI-basierte Übersetzungstools zurück, um Texte schnell und kostengünstig in andere Sprachen zu übertragen. Namen wie DeepL, Google Translate oder ChatGPT sind längst keine Nischenphänomene mehr, sondern werden täglich millionenfach genutzt.

Der technologische Fortschritt in der maschinellen Übersetzung ist dabei durchaus beeindruckend: KI-Systeme liefern heute oft flüssige, grammatikalisch korrekte Texte, die auf den ersten Blick professionell wirken. Gerade bei häufig gesprochenen Sprachen mit einfacher Struktur kann das Ergebnis in vielen Fällen zufriedenstellend sein – zumindest auf sprachlicher Oberfläche.

Doch je komplexer die Ausgangssprache, je spezifischer der Fachinhalt oder je feiner die kulturellen Nuancen, desto deutlicher zeigen sich die Grenzen der Technologie. Insbesondere bei Sprachpaaren mit sehr unterschiedlichen grammatikalischen Strukturen, wie etwa Deutsch und Ungarisch, stößt KI schnell an ihre Grenzen – mit potenziell weitreichenden Folgen für die Qualität und Verständlichkeit der Übersetzung.

Im nächsten Kapitel beleuchten wir, warum das Ungarische für KI-Systeme eine besondere Herausforderung darstellt – und welche Risiken sich daraus ergeben können.

 

Die Grenzen von KI bei der Übersetzung ins Ungarische

Ungarisch gilt nicht ohne Grund als eine der komplexesten europäischen Sprachen. Ihre Struktur unterscheidet sich grundlegend von germanischen oder romanischen Sprachen – und genau das stellt Künstliche Intelligenz vor große Herausforderungen. Obwohl moderne KI-Systeme beeindruckende Fortschritte gemacht haben, fehlt ihnen oft das tiefere Sprachverständnis, das für eine präzise ungarische Übersetzung erforderlich ist.

1. Agglutination statt Flexion

Während Sprachen wie Deutsch mit Fällen und Wortendungen arbeiten, basiert das Ungarische auf agglutinierender Morphologie. Das bedeutet: Bedeutungen und grammatikalische Informationen werden durch das Anhängen zahlreicher Suffixe an Wortstämme gebildet. Ein einziges Wort kann im Ungarischen Informationen enthalten, die im Deutschen ganze Satzteile benötigen. KI-Systeme, die primär für indogermanische Sprachmuster trainiert wurden, geraten hier schnell an ihre Grenzen.

2. Freie Wortstellung

Im Ungarischen ist die Wortstellung relativ flexibel und stark vom Fokus des Satzes abhängig. Der gleiche Satz kann je nach Betonung ganz unterschiedlich strukturiert werden – mit Nuancen, die für ein korrektes Verständnis entscheidend sind. KI kann diese feinen Bedeutungsverschiebungen nicht zuverlässig erfassen, da sie oft nur formale Syntaxmuster erkennt, aber nicht die kommunikativen Absichten dahinter.

3. Fehlendes Idiomatik-Verständnis

Sprichwörter, feste Wendungen und idiomatische Ausdrücke sind für KI ein Minenfeld – besonders beim Ungarischen, das reich an metaphorischen Formulierungen ist. Ohne ein tiefes kulturelles Verständnis wird aus einem scheinbar klaren Satz schnell eine holprige oder gar sinnentleerte Übersetzung.

4. Polysemie und Semantik

Viele ungarische Wörter sind kontextabhängig und können mehrere Bedeutungen haben. KI-Modelle scheitern häufig daran, die passende Bedeutung im jeweiligen Zusammenhang korrekt zu wählen – insbesondere wenn sie nicht ausreichend kontextsensitiv trainiert wurden.

Diese strukturellen Unterschiede führen dazu, dass selbst bei einfachen Texten häufig grobe Übersetzungsfehler auftreten – mit potenziell peinlichen oder sogar gefährlichen Konsequenzen. Im nächsten Kapitel sehen wir uns dazu einige konkrete Beispiele an.

 

Kontextprobleme und typische Fehlerquellen

Eines der größten Probleme bei KI-gestützten Übersetzungen ist die mangelnde Fähigkeit, sprachlichen Kontext korrekt zu erfassen. Während ein menschlicher Übersetzer den Gesamtzusammenhang eines Textes versteht und semantische Feinheiten entsprechend berücksichtigt, analysieren viele KI-Systeme Sätze isoliert oder stützen sich lediglich auf statistische Wahrscheinlichkeiten. Das kann zu Übersetzungen führen, die formal korrekt erscheinen, inhaltlich aber völlig danebenliegen.

Beispiel aus der Praxis: “Buchen” wird zu “könyv”

Ein besonders aufschlussreiches Beispiel begegnete uns kürzlich auf der Website eines österreichischen Hotels, das seine Inhalte offenbar automatisiert ins Ungarische übertragen ließ. Der Satzteil „Jetzt buchen“ wurde dabei mit „Most könyv“ wiedergegeben.
Das Problem: „könyv“ bedeutet „Buch“ – also das physische Objekt, nicht die Handlung des Reservierens. Die korrekte Übersetzung für „buchen“ im Sinne von „eine Reservierung vornehmen“ lautet „foglalni“ bzw. im Imperativ „Foglaljon most!“

Solche Übersetzungsfehler wirken auf ungarischsprachige Besucher nicht nur unprofessionell, sondern wecken Misstrauen – und führen im schlimmsten Fall zum Abbruch des Kauf- oder Buchungsvorgangs.

Weitere typische Fehltritte:

• „Verfahren“ wird oft je nach Kontext unterschiedlich verwendet: Im technischen Sinn („Herstellungsverfahren“ = „eljárás“), im juristischen Sinn („Gerichtsverfahren“ = ebenfalls „eljárás“), im Sinne von „sich verfahren“ aber völlig anders („eltévedni“). KI-Systeme wählen hier oft die falsche Variante.
• „Stelle“ – kann Arbeitsplatz, Ort oder eine Behörde bedeuten. Ohne Kontext übersetzt KI oft wörtlich mit „hely“, was nicht immer korrekt ist.
• Formulierungen wie „sich etwas vorstellen“ – wörtlich übersetzt, ergibt das keinen Sinn im Ungarischen. Die idiomatisch richtige Wendung hängt vom Kontext ab: „elképzelni“ für geistige Vorstellung, „bemutatkozni“ für eine persönliche Vorstellung usw.

Diese Beispiele zeigen: Eine wörtlich korrekte Übersetzung reicht nicht aus. Die Semantik muss verstanden werden – etwas, das KI-Systeme nur sehr begrenzt leisten können.

 

Spezialbereiche: Medizin, Jura und Wirtschaft – gefährliche Fallstricke

In Fachgebieten wie Medizin, Recht oder Wirtschaft können Übersetzungsfehler besonders gravierende Folgen haben. Während in der Tourismus- oder Marketingbranche ein ungenauer Ausdruck „nur“ die Professionalität infrage stellt oder Kunden abschreckt, kann ein falsches Wort in einem juristischen Vertrag oder einem medizinischen Befund rechtliche oder gesundheitliche Konsequenzen nach sich ziehen.

Juristische Texte: Missverständnisse mit rechtlichem Gewicht

Das ungarische Rechtssystem hat eigene Begrifflichkeiten und Strukturen, die sich nicht immer eins zu eins ins Deutsche übertragen lassen – und umgekehrt. Wenn ein KI-System etwa Begriffe wie „Prokura“, „Verjährung“ oder „Pfändung“ nicht korrekt übersetzt oder mit einem unpassenden ungarischen Pendant versieht, kann das zu schwerwiegenden Auslegungsproblemen führen.
Beispiel: Die Übersetzung von „Schenkungsvertrag“ als einfache „ajándékozás“ (Schenkung allgemein), ohne die juristisch exakte Formulierung „ajándékozási szerződés“, kann in amtlichen Zusammenhängen zu einer Ablehnung oder Ungültigkeit führen.

Medizinische Texte: Gesundheitsgefährdung durch ungenaue Sprache

In medizinischen Übersetzungen ist Genauigkeit überlebenswichtig. Begriffspaare wie „gutartig/bösartig“, „Nebenwirkungen“, „Dosierung“ oder „Kontraindikation“ müssen nicht nur exakt übersetzt, sondern auch korrekt kontextualisiert werden. Ein maschinell erzeugter Satz wie „A gyógyszer nem ajánlott“ (Das Medikament wird nicht empfohlen) klingt auf Ungarisch harmlos, während eigentlich ein ausdrückliches Verbot gemeint ist – etwa „szigorúan ellenjavallt“ (streng kontraindiziert).

Wirtschaft und Finanzen: Stil und Präzision sind entscheidend

Auch im wirtschaftlichen Bereich kommt es auf exakte Terminologie und formelle Ausdrucksweise an. Ein falsch übersetzter Bilanzbegriff oder ein unpassender Ton in einem Geschäftsbericht kann das Vertrauen von Partnern und Investoren untergraben.
Zudem: Ungarische Geschäftskorrespondenz folgt stilistisch anderen Konventionen als deutsche. KI-Systeme liefern hier häufig zu saloppe oder zu wörtliche Ergebnisse.

Diese Beispiele zeigen deutlich: KI kann zwar unterstützen – aber sie ersetzt kein juristisches, medizinisches oder wirtschaftliches Fachwissen, gepaart mit sprachlicher und kultureller Kompetenz. Im nächsten Kapitel gehen wir darauf ein, wie KI sinnvoll genutzt werden kann – und wo die Grenzen liegen.

 

KI als Werkzeug – aber nur mit der richtigen Methodologie

Trotz aller Schwächen und Grenzen ist Künstliche Intelligenz kein Feind der professionellen Übersetzungsarbeit – im Gegenteil: Richtig eingesetzt, kann sie ein nützliches Hilfsmittel sein. Doch der Schlüssel liegt im „richtig eingesetzt“. Wer sich blind auf maschinelle Ergebnisse verlässt, riskiert unprofessionelle, missverständliche oder gar gefährliche Inhalte. Wer jedoch eine strukturierte Herangehensweise verfolgt, kann Effizienz und Qualität sinnvoll kombinieren.

Maschinenübersetzung ist ein Rohtext – kein fertiger Inhalt

Ein häufiges Missverständnis: Viele Nutzer betrachten die KI-Ausgabe als fertigen Text, den man einfach so veröffentlichen kann. Dabei ist der maschinell erzeugte Text eher mit einem ersten Entwurf zu vergleichen, der von einem menschlichen Fachübersetzer oder Lektor noch gründlich überarbeitet werden muss. Erst durch diesen „Feinschliff“ wird der Text professionell, korrekt und stilistisch angemessen.

Post-Editing durch Muttersprachler: unverzichtbar

Die Nachbearbeitung von maschinellen Übersetzungen – das sogenannte Post-Editing – ist eine zentrale Aufgabe in der heutigen Übersetzungsarbeit. Besonders bei Sprachpaaren wie Deutsch–Ungarisch ist es entscheidend, dass ein muttersprachlicher Lektor oder Übersetzer eingebunden wird, der:

• sprachlich und fachlich fit ist,
• kulturelle Kontexte erkennt,
• stilistische Feinheiten versteht,
• und terminologische Konsistenz gewährleistet.

Ohne diese menschliche Komponente bleiben selbst gut trainierte KI-Systeme anfällig für typische Übersetzungsfehler.

Die Gefahr des „Vertrauensvorschusses“

Ein weiteres Problem: Weil KI-generierte Texte häufig auf den ersten Blick „richtig“ klingen, trauen viele Leser (und auch Ersteller) dem Ergebnis zu schnell – ein gefährlicher Trugschluss. Gerade im Ungarischen kann ein fehlerhafter Kasus, ein falsches Suffix oder eine leicht missverständliche Wortwahl den Sinn völlig verändern – ohne dass es sofort auffällt.

KI-Übersetzungen sind also kein Ersatz für menschliches Sprachgefühl – sie sind ein Werkzeug. Doch wie bei jedem Werkzeug entscheidet die Hand, die es führt, über das Ergebnis.

 

Weitere Stolperfallen bei KI-gestützten Übersetzungen

Neben den bereits genannten strukturellen und kontextuellen Problemen gibt es eine Vielzahl weiterer sprachlicher und kultureller Stolperfallen, die bei der Übersetzung ins Ungarische auftreten können – insbesondere, wenn der Text von einem KI-System ohne professionelle Nachbearbeitung übernommen wird.

1. Höflichkeitsformen und Anrede

Das Ungarische kennt eine klare Trennung zwischen informeller und formeller Ansprache. Ein deutsches „Sie“ kann im Ungarischen mit „ön“, „maga“ oder im Geschäftsverkehr mit passivischen Konstruktionen wiedergegeben werden – je nach Tonfall, Beziehungsebene und Branche.
KI-Systeme sind oft nicht in der Lage, diese Nuancen zu erfassen, und wählen stattdessen eine unpassende oder gar als unhöflich empfundene Form. Das wirkt in Kundenkommunikation schnell distanziert oder respektlos.

2. Uneinheitliche Terminologie

Ein häufiges Problem bei maschinellen Übersetzungen ist Inkonsistenz. Dasselbe Fachwort kann an verschiedenen Stellen unterschiedlich übersetzt werden – etwa einmal als „szerződés“, ein anderes Mal als „megállapodás“ für „Vertrag“. Ohne einheitliche Terminologiedatenbank oder bewusste Kontrolle durch eine Fachkraft entstehen dadurch verwirrende oder unprofessionelle Texte.

3. Fehlende stilistische Konsistenz

Maschinelle Übersetzungen tendieren dazu, zwischen steifem Amtsdeutsch und zu lockerer Alltagssprache zu schwanken. Für den Leser entsteht dadurch ein Text, der nicht wie aus einem Guss wirkt – was vor allem im geschäftlichen oder institutionellen Kontext den Eindruck von Unprofessionalität erweckt.

4. Umgang mit kulturell geprägten Ausdrücken

Redewendungen, Wortspiele oder lokal gefärbte Ausdrücke lassen sich meist nicht wörtlich übersetzen. KI neigt dazu, diese entweder zu ignorieren oder unpassend zu übertragen.
Beispiel: Das deutsche Wortspiel „Alles im grünen Bereich“ würde bei wörtlicher Übersetzung ins Ungarische („Minden a zöld területen van“) schlichtweg keinen Sinn ergeben.

5. HTML- oder Layout-Konflikte

In Webtexten, Formularen oder Broschüren muss Text nicht nur sprachlich korrekt, sondern auch layouttechnisch passen. Da ungarische Wörter oft deutlich länger sind als ihre deutschen Entsprechungen, kommt es bei fixen Textfeldern (z. B. Buttons mit „Bezahlen“, „Senden“) schnell zu Platzproblemen, die KI nicht erkennt.

Diese Stolperfallen zeigen: Selbst wenn ein KI-Text auf den ersten Blick brauchbar erscheint, verbirgt sich darin oft eine Vielzahl kleiner, aber bedeutsamer Fehlerquellen. Im nächsten Kapitel erläutern wir, warum es sinnvoll und notwendig ist, professionelle Sprachmittler in jeden Übersetzungsprozess einzubeziehen – auch (und gerade) bei KI-generierten Texten.

 

Warum professionelle Qualitätssicherung unerlässlich ist

Die zunehmende Verfügbarkeit und Leistungsfähigkeit von KI-Übersetzungstools bietet zweifellos Vorteile – schnellere Bearbeitungszeiten, niedrigere Kosten und einfache Bedienung. Doch diese Vorteile dürfen nicht darüber hinwegtäuschen, dass maschinelle Übersetzungen keine Garantie für sprachliche oder inhaltliche Richtigkeit bieten – insbesondere nicht bei komplexen Sprachpaaren wie Deutsch–Ungarisch.

Maschinell erzeugte Texte mögen auf den ersten Blick korrekt erscheinen, doch sie verbergen oft gravierende Schwächen: fehlender Kontext, falsche Begriffe, kulturelle Missverständnisse, unangemessene Höflichkeitsformen oder stilistische Inkonsistenzen. Was im privaten Umfeld nur verwirrend wirkt, kann in professionellen oder sensiblen Bereichen – etwa Recht, Medizin oder Wirtschaft – ernsthafte Konsequenzen haben.

Die Lösung liegt nicht im Verzicht auf KI, sondern im sachkundigen Umgang mit ihr. KI kann als hilfreiches Werkzeug dienen – etwa zur Vorübersetzung, Ideenfindung oder Effizienzsteigerung. Doch der finale Text muss immer von einem professionellen Übersetzer oder muttersprachlichen Lektor geprüft, angepasst und gegebenenfalls komplett neu formuliert werden.

Professionelle Qualitätssicherung sorgt dafür,

• dass der Tonfall zur Zielgruppe passt,
• dass die Fachterminologie einheitlich und korrekt ist,
• dass keine peinlichen oder kritischen Fehlübersetzungen auftreten,
• und dass Ihre Botschaft so ankommt, wie sie gemeint ist – auch auf Ungarisch.

Die Investition in Sprachkompetenz ist kein Luxus, sondern ein wesentlicher Bestandteil jeder erfolgreichen internationalen Kommunikation.