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Bezahlt Low-Code 🇩🇪 Deutschsprachig 🇪🇺 EU-Server Geprüft: April 2026

SDL Trados Studio

RWS (Formerly SDL)

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De-facto-Standard für professionelle Übersetzungen. Integriert Neural Machine Translation, Custom Glossaries, Translation Memory und umfangreiche Qualitätskontrolle. Ideal für Pharma-Dossier-Übersetzungen mit terminologischer Konsistenz.

Kosten: ca. 300–800 € pro Lizenz/Monat (abhängig von Module); für Übersetzungsbüros oft monatliche Abos

Stärken

  • Branchenstandardtool mit größtem Feature-Set für Pharma-Übersetzer:innen
  • Native Integration von DeepL, Google Translate, MS Translator via APIs
  • Vollständige Glossar- und Translation-Memory-Verwaltung
  • Hochmoderne AI-assistierte Fuzzy-Matching und Terminology-Extraktion
  • Vollständige Audit-Trails und Compliance-Dokumentation

Einschränkungen

  • Lizenzkosten sind hoch für Einzelnutzer oder Kleinbüros
  • Steile Lernkurve — erfordert spezialisierte Schulung
  • Plugin-Ökosystem kann fragmentiert sein, nicht alle Features sind native

Passt gut zu

Spezialisierte Übersetzungsbüros mit Pharma-Schwerpunkt Große Unternehmen mit regulatorischen Übersetzungsanforderungen Projekte, die hohe terminologische Konsistenz über mehrere Sprachen brauchen

So steigst du ein

Schritt 1: Trados-Lizenz erwerben — einzeln (Freelancer) oder als Agentur-Paket mit mehreren Seats.

Schritt 2: Glossar-Setup — pharmazeutische Fachbegriffe in deine Zielsprachen als Glossar definieren. Kann durch einen Pharmaübersetzer oder einen Glossar-Service erfolgen.

Schritt 3: Integration mit Neural MT (DeepL/Google) — einmalige Konfiguration, danach automatische Vorübersetzung mit Glossar-Anwendung.

Ein konkretes Beispiel

Ein Schweizer Pharmaunternehmen bereitet ein Zulassungsdossier in 8 Sprachen vor (DE, FR, IT, ES, PT, RO, EL, BG). Mit Trados + Glossar + DeepL-Integration: 500.000 Wörter Original. Pro Sprache normalerweise 100+ Stunden Post-Editing. Mit AI-Vorübersetzung: 30–40 Stunden Post-Editing je Sprache. Gesamtkosten Übersetzung sinken von ca. EUR 375.000 auf EUR 200.000 bei gleichbleibender Qualität. Turnaround von 14 Wochen auf 7 Wochen.

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Empfohlen in 2 Use Cases

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