Künstliche Intelligenz wird derzeit oft in einem Atemzug mit dem Dolmetschen und Übersetzen genannt. Moderne Systeme entwickeln sich rasant und werden zunehmend bei internationalen Veranstaltungen eingesetzt. Dass Unternehmen diese Technologien immer positiver bewerten, ist eine ernst zu nehmende Entwicklung.
Daraus lässt sich jedoch nicht ableiten, dass KI heute nachweislich besser dolmetscht als professionelle Konferenzdolmetscher. Darauf weist der Verband der Konferenzdolmetscher (VKD) im Bundesverband der Dolmetscher und Übersetzer (BDÜ) angesichts aktueller Berichterstattungen hin.
Marktumfragen und wissenschaftliche Qualitätsstudien beantworten unterschiedliche Fragen. Wer Aussagen über die Qualität des Dolmetschens treffen möchte, muss untersuchen, ob Botschaften vollständig, sachlich korrekt, situativ angemessen, mit der richtigen Intention und Wirkung sowie verständlich beim Publikum ankommen – nicht nur, wie neue Technologien von Auftraggebern wahrgenommen werden.
Marktwahrnehmung ist nicht gleich Dolmetschqualität
Eine kürzlich erschienene Marktstudie eines Anbieters von KI-Dolmetschlösungen dokumentiert die Einschätzungen von Personen, die Veranstaltungen organisieren oder Sprachdienstleistungen einkaufen.[1] Natürlich lässt sich hier die Frage nach dem Bias einer solchen Untersuchung stellen. Sie liefert dennoch Erkenntnisse über Markttrends und die Akzeptanz von KI.
Nicht untersucht wurden dabei die eigentliche Dolmetschqualität oder der Kommunikationserfolg beim Publikum. Genau diese Fragen stehen im Mittelpunkt unabhängiger wissenschaftlicher Forschung.
Wissenschaftliche Evidenz zeichnet ein differenzierteres Bild
Eine 2025 veröffentlichte Studie der Universität Warschau verglich professionelle Simultandolmetscher, Dolmetschstudierende und zwei aktuelle KI-Dolmetschsysteme unter realitätsnahen Konferenzbedingungen.
Professionelle Dolmetscher erzielten die höchste Qualität. Die KI-Systeme produzierten deutlich mehr sinnverändernde Fehler, Probleme bei der Spracherkennung sowie Defizite bei der Berücksichtigung des Kontexts. Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass maschinelles Dolmetschen trotz erheblicher Fortschritte das Qualitätsniveau professioneller Konferenzdolmetscher derzeit noch nicht erreicht.[2]
Zu einem ähnlichen Ergebnis gelangt eine aktuelle Untersuchung der Dolmetschwissenschaftlerin Kayo Matsushita. Sie untersuchte nicht die Wahrnehmung durch Auftraggeber, sondern den tatsächlichen Informationserhalt beim Publikum. Journalisten, die einer professionellen Simultanverdolmetschung folgten, verstanden die Inhalte besser als Teilnehmer, die ein KI-Dolmetschsystem nutzten. Gleichzeitig empfanden sie die KI-Verdolmetschung als kognitiv anstrengender.[3]
In einer vergleichenden Fallstudie zur automatischen Qualitätsbeurteilung fand Prof. Anja Rütten in einem halbstündigen Redeabschnitt bei automatischer Übersetzung 44 größere bis substanzielle inhaltliche Abweichungen vom Original, bei der menschlichen Simultanverdolmetschung derselben Ausgangsrede hingegen nur fünf.[4]
Nach aktuellem Stand der Dolmetschforschung stellt KI-Dolmetschen zwar eine bedeutende technologische Entwicklung dar, die von professionellen Konferenzdolmetschern genutzt wird, jedoch sind professionelle Dolmetscher bei komplexen Kommunikationsaufgaben derzeit weiterhin überlegen.
KI ist Teil der Zukunft des Dolmetschens
Der VKD versteht künstliche Intelligenz ausdrücklich nicht als Gegensatz zur professionellen Dolmetschkompetenz. Viele Konferenzdolmetscher nutzen KI bereits heute zur Vorbereitung ihrer Einsätze – etwa bei Terminologierecherche oder Dokumentenanalyse. Auch das aktuelle VKD-Positionspapier beschreibt KI als wichtige technologische Entwicklung mit großem Potenzial, weist zugleich aber auf ihre Grenzen in anspruchsvollen Kommunikationssituationen hin.
Dr. Sabine Seubert, 1. Vorsitzende des VKD, erläutert:
Künstliche Intelligenz wird das Dolmetschen nachhaltig verändern. Die entscheidende Frage lautet aber nicht, welche Technologie beliebter oder besser ist, sondern welche Kommunikation besser gelingt und ob Botschaften wirklich verstanden werden.
Daher muss man dorthin schauen, wo die eigentliche Kommunikation ankommt: ins Publikum. Genau das messen wissenschaftliche Studien – nicht allein Marktumfragen.
Evidenz statt Schlagzeilen
Die öffentliche Diskussion über künstliche Intelligenz verdient eine sachliche Grundlage. Marktumfragen zeigen, wie neue Technologien wahrgenommen werden. Wissenschaftliche Studien zeigen, wie zufriedenstellend deren Nutzung tatsächlich ist.
Beides ist wichtig – aber beides beantwortet unterschiedliche Fragen.
Der VKD setzt sich deshalb für eine differenzierte und faktenbasierte Debatte über den Einsatz künstlicher Intelligenz im Dolmetschen ein. Die technologische Entwicklung verläuft rasant und eröffnet neue Möglichkeiten. Aussagen über die Qualität von Verdolmetschung sollten jedoch auf unabhängiger wissenschaftlicher Evidenz beruhen.
Über den VKD
Der Verband der Konferenzdolmetscher im BDÜ e.V. (VKD) vertritt als Berufsverband die Interessen von Konferenzdolmetscher:innen in Deutschland. Er hat seinen Sitz in Köln, wurde 2003 gegründet und zählt derzeit ca. 750 Mitglieder mit 34 Arbeitssprachen. Der VKD bürgt für die Qualität seiner Mitglieder mit einem Gütesiegel: Die Aufnahmekriterien des Verbandes entsprechen der DIN-Norm 2347:2025-04 „Dolmetschdienstleistungen – Konferenzdolmetschen – Anforderungen und Empfehlungen“.
Der Dachverband BDÜ e. V. ist mit mehr als 6.500 Mitgliedern der größte deutsche Berufsverband der Branche. Seine Mitglieder vertreten insgesamt 90 Sprachen und sind Expert:innen für eine Vielzahl von Fachgebieten.
Quellen
[1] https://offers.wordly.ai/state-of-ai-translation-2026-ty?submissionGuid=828d27dd-af65-4a87-bb5a-b9dfa054c129
[2] Korybski, T., Figiel, W., Tryuk, M., & Górnik, M. (2026): „Experimenting with Machine Interpreting in the PL-EN Language Pair: Are We (Getting) Close to “Human-Like” Quality?“ International Journal of Language, Translation and Intercultural Communication, 11, 1–14.
[3] Matsushita, K. (2026): „Understanding AI interpreting in context: A comprehension-based evaluation of human vs. machine-generated interpretations in a real-world setting“. International Journal of Language, Translation and Intercultural Communication, 11, 71–85.
[4] Rütten, Anja (2026): “Can Automatic Quality Estimation Help to Pre-Assess the Quality of Human Simultaneous Interpretation and Automatic Speech Translation? An Exploratory Case Study Based on MQM-Inspired Assessment Metrics for Interpreting (AMI) and COMET”. Lebende Sprachen, Apr. 2026. DOI.org (Crossref).
PM VKD