DTT-Webinar: Terminologieregeln für KI nutzbar machen
DTT-Webinar
KI trifft Terminologieprüfung und -korrektur: Neue Ansätze für Qualitätssicherung und Governance
Termin & Ort:
Montag, 5. Oktober 2026, 10:30 – 12:00 Uhr, online
Referentin:
Prof. Dr. Rachel Herwartz
Inhalte:
Konsistente Terminologie ist ein wesentlicher Baustein professioneller Übersetzungen und technischer Kommunikation. Doch die manuelle Prüfung von Begriffen auf Konsistenz, Normkonformität und korrekte Verwendung ist zeitaufwendig und erfordert ein hohes Maß an Aufmerksamkeit.
Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT eröffnen hier neue Möglichkeiten: Terminologie automatisiert prüfen, unerwünschte Benennungen erkennen und Regelverstöße identifizieren.
Gleichzeitig integrieren immer mehr Translation-Memory-Systeme und CAT-Tools KI-Funktionalitäten direkt in ihre Arbeitsabläufe. Doch wie zuverlässig arbeiten diese Verfahren in der Praxis?
In diesem 90-minütigem Webinar werfen wir einen praxisnahen Blick auf die KI-gestützte Terminologieprüfung und -kontrolle. Sie erfahren, wie Sprachmodelle gezielt für die Qualitätssicherung eingesetzt werden können und wie sich durch Context Engineering reproduzierbare und nachvollziehbare Ergebnisse erzielen lassen. Dabei zeigen wir, wie Terminologievorgaben, bevorzugte und verbotene Benennungen sowie bestehende Terminologiebestände systematisch in den Prüfprozess integriert werden können.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz von Term-RAG (Terminology Retrieval-Augmented Generation). Anhand konkreter Beispiele zeigen wir, wie KI-Systeme gezielt mit terminologischem Wissen versorgt werden können, um konsistente und normgerechte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus stellen wir mit AI Terminology Governance einen neuen Ansatz vor, mit dem sich terminologische Qualitätsanforderungen, Prüfregeln und Verantwortlichkeiten in KI-gestützten Workflows systematisch steuern und absichern lassen.
Darüber hinaus betrachten wir die aktuellen Entwicklungen in Translation-Memory-Systemen und CAT-Tools, die zunehmend eigene KI-Funktionen für Übersetzung, Terminologie und Qualitätssicherung bereitstellen. Wir diskutieren, wie sich diese neuen Möglichkeiten sinnvoll in bestehende Prozesse integrieren lassen und welche Rolle Übersetzer und Linguisten künftig in einer KI-gestützten Arbeitsumgebung einnehmen – hin zum strategischen Qualitätsmanager und Kurator sprachlicher Wissensbestände.
Über die Referentin:
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.
Weitere Informationen und Anmeldung:
In Kooperation mit der BDÜ Weiterbildungs- und Fachverlags GmbH veranstalten wir regelmäßig Webinare, die sich mit praktischen Themen aus den Bereichen Terminologiearbeit, Wissensmanagement und KI beschäftigen. Alle DTT-Webinare zählen zum DTT-Terminologiezertifikat.
Für den Erhalt des DTT-Terminologiezertifikats müssen zwei DTT-Webinare und weitere DTT-Fortbildungsveranstaltungen besucht werden.
Veranstalter der Webinare:
BDÜ Weiterbildungs- und Fachverlags GmbH
webinare@bdue.de und
Deutscher Terminologie-Tag e.V. (DTT)
Stand: 13.07.2026, Änderungen vorbehalten
