Interview mit Martin Bächtold, CEO von TTN Translation Network und Erfinder des TermBoy
Genf, im Juli 2026
Seit über drei Jahrzehnten entwickelt Martin Bächtold in Genf Übersetzungstechnologie. Mit dem TermBoy hat er einen KI-Agenten geschaffen, der Fachterminologie selbständig aufbaut, vereinheitlicht und im Web publiziert – und der Unternehmen ganz nebenbei in den Antworten von ChatGPT, Claude und Gemini sichtbar macht. Ein Gespräch über Sprachsalat, den Urmeter und ausgehungerte Chatbots.
Wie kamen Sie zur Programmierung von Terminologie-Datenbanken?
Ich studierte und arbeitete im Silicon Valley. Als ich nach Genf zurückkam, programmierte ich den ersten Server für den Austausch von Übersetzungen via Modem. Er funktionierte vollautomatisch, und die Übersetzungen wurden dadurch viel günstiger. Aber als ich sie kontrollierte, standen mir die Haare zu Berge.
Warum?
Es gab damals noch keine Terminologie-Datenbanken, und die Übersetzer übersetzten die Fachbegriffe nach ihrem Gusto. Wenn drei Übersetzer an einem tausendseitigen Handbuch über eine Telefonanlage arbeiteten, hatten wir für ein und dasselbe Objekt vier oder fünf Begriffe. Das trieb die Leser in den Wahnsinn.
Wieso ist eine einheitliche Sprache so wichtig?
Ohne Sprache können Sie höchstens ein Vogelnest bauen – mit Sprache können Sie Versailles bauen. Die Begriffe müssen allerdings unter den Handwerkern abgestimmt sein, sonst endet es wie beim Turmbau zu Babel.
Im Mittelalter hatten wir in der kleinen Schweiz rund 280 verschiedene Längenmasse. Der Handel wurde dadurch extrem schwierig, und bis in die Mitte des 19. Jahrhunderts rafften Hungersnöte regelmässig den ärmsten Teil der Bevölkerung dahin. 1799 wurde dann in Paris der Urmeter hinterlegt. Er war einer der Grundsteine dafür, dass die Produktivität förmlich explodierte: Erst die Vereinheitlichung von Masseinheiten und Normen liess Handel und Wohlstand wachsen. Einheitliche Normen und eine einheitliche Sprache bilden das Fundament wirtschaftlichen Wohlstands.
Wieso funktionieren KI-Übersetzungen oft so miserabel?
Zuerst kam 2017 DeepL, 2022 folgte ChatGPT – beide übersetzen schnell und praktisch kostenlos. Viele Kunden mit grossen Online-Katalogen liessen sich anfänglich von der Qualität blenden: Die Übersetzungen waren verführerisch gut formuliert, stimmten aber hinten und vorne nicht. In jedes Content-Management-System wurde ein Knopf eingebaut – «Übersetzen mit DeepL» –, und für ein paar Centimes kam die Übersetzung, die früher Hunderte von Franken gekostet hatte.
Allerdings übersetzen DeepL und ChatGPT wie die Übersetzer in den frühen Neunzigerjahren: Die Begriffe sind frei erfunden und wechseln bei jedem Text – ein enormer Sprachsalat. Wenn Kunden bestellten, erhielten sie das falsche Produkt; die Leute im Verkauf verloren den Überblick. Viele Firmen kehrten zur klassischen Übersetzung zurück, aber da war es oft schon zu spät: Der Wurm war überall drin.
Wieso erfanden Sie den TermBoy?
Zwischen der Sprache eines Übersetzers und jener in einer Werkstatt oder Fabrik liegt ein meilenweiter Graben. Nehmen wir eine Uhrenwerkstatt oder eine Carrosserie: Der Übersetzer in seinem Büro hat keine Ahnung, wie dort gesprochen wird – und wenn er seinen Text abliefert, greifen sich die Fachleute an den Kopf.
Wir bauten deshalb ein System, das die Begriffe auf den Websites der Kunden zusammensucht, Bilder, Beispieltexte, Referenzen zu Normen und Wikipedia sowie Sprachbeispiele ergänzt und alles in einer Datenbank speichert. Jeder Text, der übersetzt werden muss, wird von einer KI nach neuen Begriffen abgesucht. Kommen Begriffe vor, die noch nicht definiert sind, gehen sie per WhatsApp oder E-Mail an eine Fachperson zur Validierung. Der TermBoy bildet die Brücke zwischen der Werkstatt und dem Büro des Übersetzers.
Alle Übersetzer arbeiten heute mit sogenannten CAT-Tools, in die Übersetzungsspeicher und Terminologie-Datenbanken eingebunden sind; sie können so direkt auf die Begriffe zugreifen. Mit diesem System lassen sich die Fachbegriffe mit äusserst wenig Aufwand vereinheitlichen – und eine ganze Branche profitiert: Lernende, Lehrpersonen, Übersetzer, Verkauf, Versicherungen und Kunden.
Wie kann der TermBoy die Sichtbarkeit für Künstliche Intelligenz verbessern?
Das war ein Zero-Shot-Effekt – also ein Effekt, der ursprünglich gar nicht beabsichtigt war. Wir publizierten die Begriffe und die Links im Sitemap-File, und plötzlich war es wie beim Taubenfüttern: Die Chatbots bildeten eine Traube und rissen sich um die Begriffe wie ausgehungerte Vögel.
Als wir dann automatische Übersetzungen machten, sahen wir, dass die Bots auf den TermBoy zugreifen und die Begriffe in ihren Antworten verwenden. Das ist alles noch im Experimentierstadium, aber wir gehen davon aus, dass Berufsverbände und Kunden mit einer umfangreichen Produktepalette enorm davon profitieren werden. Wenn alle die gleichen Begriffe verwenden, wird alles einfacher – und es geht wie am Schnürchen.
Was kostet der TermBoy?
Weniger, als viele denken: fünf Rappen pro Begriff und Sprachversion für die Erstellung, danach ein Rappen pro Jahr im Abonnement. Eine Datenbank mit 10’000 Begriffen in vier Sprachen kostet ohne Installation rund 2’000 Franken in der Erstellung und 400 Franken pro Jahr – inklusive KI-Rechenkosten, Betrieb, Backup und Wartung. Von Hand aufgebaut, käme dieselbe Datenbank auf gegen 400’000 Franken. Einheitliche Terminologie ist damit erstmals auch für KMU und Verbände erschwinglich.
Wie wird der TermBoy aufgesetzt?
Der TermBoy wird für jeden Kunden individuell aufgesetzt. In der Automobil- oder Uhrenbranche sucht die KI passende Fotos zusammen und illustriert den Begriff so, dass man sofort versteht, worum es sich handelt. Im Finanzbereich ist es komplizierter: Was wollen Sie zeigen – eine Banknote? Hier sind die Definition, die Beispielsätze und die Querverweise entscheidend.
Gewisse Kunden wollen zudem, dass ihre Produkte mit Bild in die Datenbank aufgenommen und die Charakteristiken zusammengefasst werden. Verbände, NGOs oder Interessenvertretungen wiederum möchten ihre Fachthemen mit präzisen Definitionen abstecken, damit sich die KI eine möglichst konkrete Vorstellung ihrer Anliegen machen kann – und sie in den Antworten korrekt wiedergibt. Beim Aufsetzen legen wir deshalb gemeinsam fest, welche Quellen massgebend sind, welche Felder eine Karteikarte enthält und wer die Einträge freigibt.
Kann man den Begriffen einer KI überhaupt trauen?
Blind trauen darf man ihr nicht – deshalb berechnet der TermBoy für jeden Eintrag einen Zuverlässigkeitscode, gestützt darauf, wie häufig und wie konsistent ein Begriff in den Quellen verwendet wird. Liegt die Zuverlässigkeit unter 80 Prozent, geht der Eintrag automatisch per SMS, WhatsApp oder E-Mail an eine Fachperson des Kunden. Sie prüft, korrigiert und gibt frei. Die Maschine macht die Fleissarbeit, der Mensch behält das letzte Wort – ganz wie beim Vier-Augen-Prinzip, nach dem wir seit Jahrzehnten übersetzen.
Und wo bleiben die Daten?
In der Schweiz. Die Termbase läuft auf unseren eigenen Servern in Genf, und wir sind nach ISO 27001 für Informationssicherheit zertifiziert – neben ISO 9001 und ISO 17100 für Übersetzungsdienstleistungen. Für die Recherche setzen wir KI-Modelle ein, die Hoheit über die Datenbank bleibt aber beim Kunden: Es ist seine Terminologie.
Wo steht die Fachterminologie in fünf Jahren?
Ich hoffe: dort, wo die Masseinheiten seit dem Urmeter stehen. Jede Branche einigt sich auf ihre Begriffe, publiziert sie maschinenlesbar, und Mensch wie Maschine greifen auf dieselben Definitionen zu. Die KI beschleunigt diese Entwicklung enorm, weil sie Terminologie zum ersten Mal bezahlbar macht. Wer seine Begriffswelt jetzt ordnet, redet in fünf Jahren mit – wer es nicht tut, wird von den Chatbots schlicht übergangen.
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