In Nederland en Europa staat de vertaalbranche onder druk door kunstmatige intelligentie. Bedrijven en overheden vertalen steeds vaker met DeepL, Google Translate, Microsoft Translator en modellen als GPT-4o. Het aantal actieve vertalers daalt en opdrachten verschuiven van volledig handwerk naar controle van machinevertalingen. Dit raakt ook de overheid, want de Europese AI-verordening heeft gevolgen voor gebruik van vertaal- en taalmodellen in publieke diensten.
Vertaalwerk verandert door AI
Organisaties zetten machinevertaling in om sneller en goedkoper te werken. Veel teksten worden eerst door een algoritme vertaald en daarna door mensen verbeterd. Vertaalbureaus in Nederland passen hun processen hierop aan en bieden hybride workflows aan.
Het werk van vertalers verschuift naar post-editing, oftewel nabewerking van machinevertaling. Dat vraagt andere vaardigheden, zoals terminologiebeheer en het handhaven van tone of voice. Deadlines worden korter en de nadruk ligt op consistentie en foutdetectie.
Freelancers merken dat opdrachten vaker via platforms en portals lopen. De vraag verschuift naar snelle correctierondes in plaats van volledige vertalingen. Dit verandert het verdienmodel en vergroot de concurrentie tussen generalisten.
Tarieven komen onder druk
Voor nabewerking gelden meestal lagere woordtarieven dan voor handmatige vertaling. Opdrachtgevers sturen op volume en doorlooptijd, waardoor marges krapper worden. Sommige bureaus bieden bundels waarin AI-kosten en menselijke controle samen worden afgerekend.
Specialisatie biedt tegenwicht aan deze prijsdruk. Juridische, medische en financiële vertalingen vragen diep vakinhoudelijk begrip en zorgvuldige aansprakelijkheid. Ook beëdigde vertalingen blijven een niche waarin menselijk toezicht essentieel is.
In Nederlandse aanbestedingen blijft kwaliteit een zwaar wegingscriterium. Overheidswebsites, voorlichtingsmateriaal en beleidsdocumenten moeten helder en foutloos zijn. Steeds vaker wordt AI gebruikt voor een eerste versie, maar human-in-the-loop is de norm bij publicatie.
Kwaliteit vraagt menselijk toezicht
Neurale machinevertaling levert goede resultaten op bij standaard- en routineteksten. Toch blijven nuance, stijl en context lastige punten, vooral in lange of specialistische documenten. Generatieve modellen kunnen bovendien “hallucineren” en onjuiste feiten introduceren.
De prestaties verschillen per tool en domein. DeepL scoort sterk op Europese talen en zakelijke toon, terwijl Google Translate breedte en dekking biedt. Modellen als GPT-4o en Gemini presteren creatief, maar missen soms terminologische consistentie zonder duidelijke instructies.
Om kwaliteit te borgen, combineren bureaus machinevertaling met vertaalgeheugens en terminologielijsten. Nabewerking richt zich op inhoudelijke juistheid, juridische implicaties en stijl. Zonder die controle blijven subtiele fouten vaak onopgemerkt.
Post-editing is het proces waarbij een mens een door een algoritme gemaakte vertaling controleert en verbetert op betekenis, stijl en consistentie.
AVG stelt duidelijke grenzen
Wie online vertaalt, verwerkt mogelijk persoonsgegevens. Onder de AVG zijn dataminimalisatie, versleuteling en een verwerkersovereenkomst verplicht. Gevoelige informatie mag niet zomaar in gratis webinterfaces worden geplakt zonder afspraken en loggingcontrole.
Er zijn opties die beter passen bij Europese privacy-eisen. DeepL Pro belooft geen opslag van vertaalde tekst en biedt EU-gegevensverwerking. Microsoft Translator via Azure en Google Cloud Translation kunnen binnen een EU-gebied draaien, en de Europese Commissie biedt eTranslation voor publieke organisaties met EU-hosting.
Beëdigde vertalers hebben bovendien een wettelijke geheimhoudingsplicht. Zij moeten afwegen of cloudsoftware past binnen contracten en beroepsethiek. Praktisch betekent dit: anonimisering waar mogelijk en alleen vertalen via diensten met aantoonbare AVG-conformiteit.
AI-verordening beïnvloedt strategie
De Europese AI-verordening legt op het moment van schrijven nieuwe regels op aan aanbieders en gebruikers van algemene AI-systemen. Transparantie over AI-gebruik en documentatie van modellen worden belangrijker in contracten en audits. Voor taaltechnologie in publieke dienstverlening is menselijk toezicht cruciaal.
Grote taal- en vertaalmodellen vallen als “general purpose AI” onder specifieke plichten. Samenvattingen van trainingsdata en duidelijke gebruiksvoorwaarden helpen inkopers risico’s te beoordelen. Organisaties zullen leveranciers vragen om risicobeoordelingen en impactanalyses bij aanbestedingen.
De timing is eveneens relevant voor de markt. De eerste verplichtingen gelden gefaseerd, met eisen voor algemene AI-systemen die naar verwachting vanaf 2025 ingaan en strengere regimes later. Vertaalbureaus die hun AI-keten kunnen uitleggen en beheersen, hebben daardoor een concurrentievoordeel.
Nederlandse markt zoekt balans
Bedrijven willen snelheid en lagere kosten, maar niet ten koste van reputatie en juridische zekerheid. Daarom groeit de vraag naar vertalers die AI slim combineren met vakkennis. Terminologiebeheer, kwaliteitscontrole en sectorervaring worden onderscheidende factoren.
Technisch gezien schuift de branche naar geïntegreerde omgevingen. CAT-tools zoals Trados, memoQ en Smartcat koppelen vertaalgeheugens aan engines van DeepL, Google of eTranslation. Dit verkort de doorlooptijd en maakt kwaliteit reproduceerbaar.
Voor professionals ligt de kans in specialisatie en compliance. Investeren in datahygiëne, terminologie en modelprompting verhoogt de waarde van het werk. Zo ontstaat een nieuw evenwicht tussen algoritmen en vakmensen in de Europese vertaalmarkt.
