Warum ist Google Translate so schlecht? 5 Probleme mit MT

Zum Bestellen eines Biers im Urlaub oder zum schnellen Verstehen einer E-Mail haben wir alle schon mal Google Translate eingesetzt. Die Technologie gilt als beeindruckende Ingenieursleistung und wurde über die Jahre deutlich verbessert. Im Unternehmenskontext bleibt die Nutzung dennoch ein relativ riskantes Spiel. Auch wenn Google Translate für Gelegenheitsnutzer nach wie vor das Werkzeug der Wahl ist, bleibt die Frage: warum ist es für professionelle Zwecke so schlecht geeignet?

Das Kernproblem ist simpel. Google Translate arbeitet wie eine Maschine. Es werden Muster, Wahrscheinlichkeiten und Syntax verarbeitet, jedoch keine Bedeutung verstanden. Die Tragweite einer juristischen Formulierung oder die feine Ironie einer Marketingzeile können nicht „erfühlt“ werden. Bei Inhalten mit hohem Risiko entsteht ein Output, der zwar flüssig wirkt, aber ohne echtes Weltverständnis generiert wurde.

Wie genau ist Google Translate und wie funktioniert es?

Vor einigen Jahren basierte Google Translate noch auf rein statistischer maschineller Übersetzung. Dabei wurden Phrasen vor allem gegen große zweisprachige Korpora abgeglichen, die aus bestehenden Dokumenten gewonnen wurden. Heute kommt Googles neuronale maschinelle Übersetzung (GNMT) in Form von Machine Learning zum Einsatz. Dabei werden Übersetzungen über die wahrscheinlichste Wortsequenz in der Zielsprache erzeugt.

Auf den ersten Blick sehen die Ergebnisse oft beeindruckend aus, und die Technologie hat sich spürbar verbessert. Gleichzeitig entsteht durch die hohe Lesbarkeit ein trügerisches Gefühl von Verlässlichkeit. Maschinelle Übersetzung kann Texte liefern, die in der Zielsprache sehr flüssig klingen, sich aber deutlich vom Sinn des Ausgangstextes entfernen. Flüssigkeit ist jedoch nicht gleichbedeutend mit Genauigkeit.

Die Übersetzungsqualität hängt außerdem stark vom jeweiligen Sprachpaar ab. Bei Kombinationen wie Englisch und Spanisch ist das Trainingsdatenvolumen groß, wodurch häufig solide Resultate entstehen. Bei selteneren Sprachpaaren fällt die Genauigkeit dagegen deutlich ab. Zusätzlich werden grammatische Muster zwar oft gut reproduziert, Kontext bleibt jedoch ein Schwachpunkt. Wörter werden als statistische Einheiten verarbeitet, nicht als kommunikative Absicht. Dadurch können einzelne Begriffe korrekt wirken, während die intendierte Aussage verzerrt oder verloren geht. Google Translate arbeitet eben mit Wahrscheinlichkeiten, nicht mit Bedeutungen oder kulturellen Aspekten.

5 Gründe, warum Google Translate so schlecht ist

Für Start-ups und Content-Teams kann die vollautomatisierte Übersetzung zunächst wie eine schnelle Kostenersparnis wirken. Der Einsatz von Google Translate als Übersetzungsdienst erscheint verlockend, doch die Risiken für Genauigkeit und Markenimage werden häufig unterschätzt. In der Praxis können schnell Fallstricke entstehen, die die Wahrnehmung, Glaubwürdigkeit und Konsistenz direkt beeinflussen.

1. Kontext und Bedeutung sind nicht austauschbar

Für Übersetzungen werden statistische Modelle und neuronale maschinelle Übersetzung eingesetzt. Einzelne Wörter können korrekt übertragen werden, während idiomatische Wendungen und Umgangssprache häufig verloren gehen. Übersetzt wird nach Wahrscheinlichkeit, nicht nach Intention. Redewendungen, Metaphern und kulturell geprägte Formulierungen sind besonders fragil. Was in einer Sprache idiomatisch funktioniert, kann in der anderen Sprache irreführend oder unsinnig werden, sobald zu wörtlich übertragen wird. Die Bedeutungstreue ist durch Flüssigkeit auf Satzebene nicht garantiert.

2. Mangelhafte Kontrolle über Tonalität

Die Tonalität ist eine strategische Entscheidung. In professionellen Arbeitsabläufen wird sie bewusst gewählt. Rechtstexte, Marketing-Headlines, Onboarding-Flows und Social Content folgen jeweils eigenen Konventionen. Solche Unterschiede können von Machine-Translation-Tools nicht zuverlässig berücksichtigt werden, da sie weder die Zielgruppe noch das Medium oder die Markenstimme verstehen. Dadurch kippen Übersetzungen häufig in unangemessene Register – mal zu förmlich, mal zu salopp. In Sprachen mit formellen Anrede- und Höflichkeitssystemen wie Deutsch oder Spanisch fallen solche Brüche sofort auf und wirken sich im professionellen Kontext negativ aus.

3. Datenschutzrisiken und IP-Exposure

Durch die Nutzung von Google Translate werden Inhalte an ein externes System außerhalb der eigenen Kontrolle übertragen. Je nach Produktvariante, Konfiguration und Jurisdiktion können Eingaben geloggt oder im Rahmen von Community- und Trainingsprozessen verarbeitet werden. Das Einfügen vertraulicher Inhalte, Kundendaten oder NDA-geschützter Informationen in eine öffentliche Übersetzungsoberfläche erzeugt vermeidbare Compliance- und IP-Risiken. Aus Governance-Sicht reicht dieser Punkt häufig aus, um den Einsatz in vielen Szenarien auszuschließen!

4. Strukturprobleme bei komplexen Sätzen

Kurze, einfache Sätze werden in der Regel akzeptabel übertragen. Längere Konstruktionen hingegen legen strukturelle Schwächen offen. Grammatik und Syntax unterscheiden sich zwischen Sprachen erheblich, besonders in Paaren wie Deutsch und Englisch. Komplexe Sätze werden nicht immer korrekt umgebaut, wodurch ein grammatisch holpriger oder semantisch verzerrter Output entsteht. Das Ergebnis wirkt fast richtig, enthält aber falsche Gewichtungen oder Logikfehler.

5. Terminologische Abweichungen

Markensprache lebt von Kontinuität. In professionellen Setups wird mit Glossaren und Styleguides gearbeitet, um zu gewährleisten, dass Schlüsselbegriffe über Seiten und Releases hinweg stabil bleiben. Maschinelle Übersetzung wendet Terminologiemanagement jedoch nicht kontrolliert an. So können Rollenbezeichnungen, Feature-Namen oder Produktkonzepte innerhalb eines Dokuments unterschiedlich dargestellt werden. Dadurch erodiert mit der Zeit die Klarheit, da Terminologie-Drift zu inkonsequentem Output führt und die Genauigkeit reduziert.

Beispiele: Wo Machine Translation scheitert

Die Übersetzungsqualität variiert stark je nach Sprachpaar, Kontext und Anwendungsfall. Selbst in gut unterstützten Sprachen bleiben vorhersehbare Fehlmuster bestehen.

Gender-Bias durch Inferenz

Spanisch verlangt an Stellen, an denen z. B. Englisch keines benötigt, das grammatische Genus. Das ist in automatischen Übersetzungssystemen gut dokumentiert. Fehlt der Kontext, wird das Genus statistisch inferiert. In der Praxis können dabei Stereotype reproduziert werden. Obwohl grammatikalisch korrekt, bleibt dieser Output für ideologisch getriebene Menschen, die zwischen Genus und Sexus nicht differenzieren können, semantisch aufgeladen.

Lexikalische Mehrdeutigkeit

Die französische Sprache ist stark vom Kontext abhängig, um Bedeutungen zu klären. Ein Wort wie avocat kann je nach Kontext Anwalt oder Avocado bedeuten. Bei mangelnden Kontextsignalen wird eben geraten und solche Fehlübersetzungen bleiben häufig unbemerkt, bis sie den Leser erreichen. In Situationen mit geringem Risiko wirkt das eher humorvoll. In Markeninhalten, Menüs oder Produktbeschreibungen untergräbt es jedoch die Glaubwürdigkeit und kann sich schnell aus den falschen Gründen verbreiten.

Nicht-lateinische Schriften, strukturelle Fehlanpassung

Sprachen wie Japanisch und Chinesisch unterscheiden sich in Bezug auf Syntax, Höflichkeitsstufen und Informationsdichte grundlegend von unserer Sprache. Maschinelle Übersetzungen bewahren zwar oft die oberflächliche Höflichkeit, verzerren jedoch die tatsächliche Bedeutung oder vermitteln korrekte Informationen in einem Ton, der abrupt oder unangemessen wirkt. Der Output liest sich zwar gut, entspricht aber nicht den Erwartungen der Nutzer.

Diese Fehler sind keine Einzelfälle, sondern strukturelle Einschränkungen.

Website-Übersetzung und SEO-Risiken

Auch bei Website-Übersetzungen reicht maschinelle Übersetzung allein nicht aus.

Sichtbarkeit in der Suche

Aus SEO-Sicht ist eine automatische Übersetzung ohne anschließende Überprüfung problematisch. Es fehlen Qualitätsgarantien, eine klare Intent-Ausrichtung und einheitliche Terminologie. Solche Seiten performen im Web oft schwach oder werden gar nicht indexiert. Eine Lokalisierung ohne SEO-Strategie produziert übersetzte Seiten, die keinen Traffic generieren.

Vertrauen und Konversion

KI-Übersetzungen werden von Muttersprachlern meist sofort erkannt. Formulierungen wirken leicht „schief“. Es fehlt der Rhythmus. Die Terminologie springt. Da Sprachqualität mit Produktqualität verknüpft wird, ist eine gute Lokalisierung wichtig. Eine schlechte Lokalisierung schadet dem Vertrauen, noch bevor die Wertversprechen überhaupt bewertet werden können.

Tools vs. Wirkung

CAT-Tools wie Weglot und Übersetzungs-Plugins wie TranslatePress erleichtern das Übersetzen. Wirksamkeit entsteht dadurch jedoch nicht automatisch. Ohne Anpassung von Datumsformaten, Währungen, Maßeinheiten, rechtlichen Referenzen und kulturellen Konventionen bleibt die gewünschte Wirkung häufig aus.

Warum die Übersetzungsqualität ein Systemproblem ist

Maschinelle Übersetzung und Large Language Models sind nicht das Problem, sondern deren unkontrollierter Einsatz. MT-Tools wie Google Translate funktionieren gut, wenn die Intention und das Risiko niedrig sind, zum Beispiel:

• Zum groben Verständnis eingehender Nachrichten.
• Für interne Dokumentation ohne externe Sichtbarkeit.
• Für Reisen und Ad-hoc-Kommunikation.
• Für manuelle Erstentwürfe, die anschließend professionell post-editiert werden.

Probleme entstehen eher, wenn Sprachentscheidungen ungesteuert bleiben, insbesondere wenn:

• Genauigkeit rechtliche, medizinische oder sicherheitsrelevante Folgen hat.
• Markenwahrnehmung und Vertrauen entscheidend sind.
• Terminologische Kohärenz erforderlich ist.
• Kontext und Intention die Bedeutung prägen.
• Nuance und Kontextarbeit notwendig sind.

Der Erfolg oder Misserfolg von Übersetzungssystemen hängt von der Governance ab. Die Absicht muss definiert werden, die Terminologie kontrolliert und die Ergebnisse im Laufe der Zeit validiert werden. Ohne diese Steuerung produzieren selbst fortschrittliche Modelle Inhalte, die zwar lokal flüssig, aber global unstimmig sind. Die Markensprache scheitert also nicht an Maschinen. Sie scheitert, weil niemand die Verantwortung dafür übernimmt.

Für international tätige Unternehmen ist maschinelle Übersetzung unerlässlich, aber menschliche Überprüfung, Nachbearbeitung und Lokalisierungsstrategie bleiben notwendig. Bei Modilingua ist MT Teil der Infrastruktur. Effizienz entsteht durch kontrollierte Arbeitsabläufe.

Google Translate ist praktisch, wenn es um schnelle Bequemlichkeit geht. Für die Geschäftswelt sind Eigentümerschaft, Regeln und Rechenschaftspflicht jedoch unerlässlich.

Häufig gestellte Fragen