Fortbildungsformat: Training

Viele Übersetzerinnen und Übersetzer nutzen Large Language Models wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Perplexity bereits für einzelne Aufgaben im Arbeitsalltag. Doch wie lassen sich aus ersten Erfahrungen wiederholbare Arbeitsabläufe entwickeln? Wie können verschiedene KI-Systeme sinnvoll miteinander kombiniert werden? Und wie entsteht aus einzelnen Prompts ein effizienter Workflow für professionelle Übersetzungsprojekte?

In diesem interaktiven Training bauen Sie auf den Grundlagen des Prompt Engineerings auf und entwickeln eigene KI-gestützte Arbeitsprozesse für Ihren individuellen Übersetzungsalltag. Sie lernen, komplexere Aufgaben in einzelne Arbeitsschritte zu zerlegen und KI-Systeme gezielt für Recherche, Terminologiearbeit, Übersetzung, Pre-Editing, Post-Editing und Qualitätssicherung einzusetzen.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung wiederverwendbarer Prompt-Strategien. Sie erfahren, wie sich Aufgaben systematisch strukturieren, Rollen definieren und Arbeitsanweisungen standardisieren lassen, sodass nachvollziehbare und konsistente Ergebnisse entstehen.

Anhand praxisnaher Beispiele vergleichen wir verschiedene KI-Systeme hinsichtlich ihrer Stärken und Einsatzgebiete und diskutieren, wann spezialisierte Werkzeuge oder klassische CAT-Tools weiterhin Vorteile bieten.

Nach kurzen theoretischen Einführungen entwickeln Sie in praktischen Übungen eigene Prompt-Bibliotheken und KI-Workflows, die sich unmittelbar auf Ihre tägliche Arbeit übertragen lassen. Sie lernen, wie Sie wiederkehrende Aufgaben standardisieren, Zeit sparen und gleichzeitig die sprachliche Qualität und Konsistenz Ihrer Übersetzungen sichern können.

Dieses Webinar bildet die Brücke zwischen klassischem Prompt Engineering und den weiterführenden Themen der Veranstaltungsreihe wie Terminologie-Governance, Context Engineering und KI-gestützten Übersetzungsprozessen.

Lernziele

Nach dem Webinar können Sie

1. komplexe Übersetzungsaufgaben in strukturierte KI-Workflows zerlegen und effizient bearbeiten, 
2. wiederverwendbare Prompt-Strategien für Recherche, Übersetzung, Terminologiearbeit sowie Pre- und Post-Editing entwickeln, 
3. verschiedene KI-Systeme und Werkzeuge entsprechend ihrer jeweiligen Stärken gezielt kombinieren, 
4. KI-generierte Ergebnisse systematisch bewerten, Qualität sichern und bestehende Übersetzungsprozesse nachhaltig optimieren. 

Das Training richtet sich an Teilnehmer*innen, die bereits erste Erfahrungen mit Large Language Models gesammelt haben oder den Grundlagenkurs besucht haben.

Für die Teilnahme benötigen Sie einen Laptop oder PC mit Kamera und Mikrofon sowie einen Zugang zu mindestens einem aktuellen KI-System (z. B. ChatGPT, Claude, Gemini oder Perplexity).

Für die praktischen Übungen können Sie gerne eigene, veröffentlichte oder zur Nutzung freigegebene Texte mitbringen.

Achtung: Dieses Online-Training ist auf 10 Teilnehmer begrenzt.

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Prof. Dr. Rachel Herwartz ist Honorarprofessorin für Translation und Terminologiemanagement am SDI München sowie Dozentin für Wirtschaftsinformatik und KI-gestützte Unternehmensprozesse an der FOM Hochschule.

Als Gründerin der gemeinnützigen Initiative TermTechnologies und Beraterin bei LangOps Intelligence beschäftigt sie sich mit der Frage, wie Unternehmen und Organisationen Terminologie, Wissensbestände und Sprachprozesse für den Einsatz generativer KI und KI-Agenten nutzbar machen können.

Ihr Schwerpunkt liegt auf AI Terminology Governance, also der systematischen Verbindung von Terminologiemanagement, Knowledge Management, Content Governance und modernen KI-Workflows. Dabei entwickelt sie Methoden, mit denen Sprachressourcen nicht nur für Übersetzungen, sondern auch für Retrieval-Augmented Generation (RAG), Context Engineering, Agentensysteme und KI-gestützte Unternehmensprozesse eingesetzt werden können.

Als Referentin spricht sie regelmäßig auf Fachveranstaltungen von BDÜ, tekom, DTT und QSD über Terminologie, KI und Language Operations.

Ihr LinkedIn Profil: https://www.linkedin.com/in/rachelherwartz/f