Inhalt
Machine Translation verspricht schnellere Übersetzungen, geringere Kosten und mehr Effizienz. Die Praxis in der Technischen Redaktion zeigt jedoch: Der Faktor Mensch bleibt wichtig. Der Vortrag berichtet aus der Einführung der DeepL-API in einem XML-basierten Redaktionssystem zur Pflege zweisprachiger Technischer Dokumentation (Englisch/Deutsch) und zeigt, wie sich MTPE (Machine Translation Post-Editing) durch die Technische Redaktion selbst im Redaktionsalltag bewährt.
Im Mittelpunkt stehen nicht API-Details, sondern Erfahrungen aus der Praxis: Welche Rolle spielen übersetzungsgerechtes Schreiben, Terminologiearbeit und Review-Prozesse? Warum liefern Glossare (nicht immer) die erwarteten Ergebnisse? Weshalb werden gerade kurze Segmente und fehlender Kontext schnell zum Qualitätsproblem?
Der Vortrag zeigt offen, wo Machine Translation produktiver macht, wo zusätzlicher Aufwand entsteht und warum menschliche Qualitätssicherung trotz KI unverzichtbar bleibt.
Das lernen Sie
Die Teilnehmenden erfahren aus diesem Erfahrungsbericht, wie MTPE mit DeepL im Redaktionsalltag funktioniert, welche Stolperfallen und Grenzen es mit sich bringt und warum Qualität weiterhin Menschen braucht.
Vorkenntnisse
Grundkenntnisse in Technischer Dokumentation oder Übersetzungsprozessen sind hilfreich. Erfahrungen mit Redaktionssystemen, Terminologiearbeit oder Machine Translation sind von Vorteil, aber nicht erforderlich.