ChatGPT Bilder übersetzen: Anleitung und Automatisierung

Um ein Bild mit ChatGPT zu übersetzen, lädst du es im Chat hoch und schreibst dazu, in welche Sprache der Text übersetzt werden soll. Das funktioniert auch im Gratis-Plan, allerdings mit Limits bei Datei- und Bild-Uploads. Gut klappt es bei gedrucktem Text wie Screenshots, Schildern, Menükarten oder Formularen, unzuverlässiger bei Handschrift und komplexen Tabellen. Wer regelmässig viele Dokumente auslesen und übersetzen muss, automatisiert den Ablauf besser mit einer Plattform wie Make, die Bild, AI-Modell und Zielsystem verbindet.
Veröffentlicht am
June 6, 2024
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Ein Foto einer fremdsprachigen Speisekarte, ein Screenshot aus einer italienischen Software, ein Lieferschein auf Polnisch: ChatGPT kann den Text auf solchen Bildern erkennen und direkt übersetzen. Dieser Artikel zeigt dir, wie das Schritt für Schritt geht, wo die Grenzen liegen und was du tun kannst, wenn aus einzelnen Bildern ein wiederkehrender Arbeitsschritt wird.

So übersetzt du ein Bild mit ChatGPT

  1. Öffne einen neuen Chat in ChatGPT, im Browser oder in der App.
  2. Lade das Bild über das Büroklammer- oder Plus-Symbol hoch. In der App kannst du auch direkt ein Foto aufnehmen.
  3. Schreib dazu, was du brauchst, zum Beispiel: "Lies den Text auf diesem Bild aus und übersetze ihn ins Deutsche. Behalte die Reihenfolge und die Absätze bei."
  4. Prüfe das Ergebnis. Bei Zahlen, Namen und Fachbegriffen lohnt sich ein Blick aufs Original.

Das funktioniert auch im Gratis-Plan. OpenAI begrenzt dort aber die Anzahl Datei- und Bild-Uploads. Wer täglich viele Bilder verarbeitet, stösst schnell an dieses Limit.

Prompts, die bessere Ergebnisse liefern

Je genauer du beschreibst, was du willst, desto brauchbarer ist die Antwort. Drei Beispiele:

  • "Übersetze den Text ins Deutsche und gib ihn als Tabelle mit den Spalten Original und Übersetzung aus."
  • "Das ist ein Lieferschein. Lies Lieferant, Datum, Artikelnummern und Mengen aus und übersetze die Artikelbezeichnungen ins Deutsche."
  • "Übersetze nur den Text auf dem Schild und erkläre kurz, was er im Kontext bedeutet."

Der zweite Prompt zeigt, was über das reine Übersetzen hinausgeht: ChatGPT versteht, um welche Art Dokument es sich handelt, und kann gezielt einzelne Felder herausziehen. Genau diese Fähigkeit wird später bei der Automatisierung wichtig.

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Automatisierter Ablauf: Lieferscheine mit AI auslesen und übersetzen

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Wofür das gut funktioniert und wo die Grenzen liegen

Zuverlässig klappt die Übersetzung bei gut lesbarem, gedrucktem Text: Screenshots, Fotos von Schildern oder Menükarten, Produktetiketten, einfache Formulare und Präsentationsfolien. Auch gemischte Sprachen auf einem Bild sind meist kein Problem.

Schwieriger wird es bei Handschrift, unscharfen oder schräg fotografierten Bildern und bei komplexen Tabellen mit vielen Spalten. Hier verrutschen Zeilen oder einzelne Werte werden falsch gelesen. Das Layout des Originals bleibt ausserdem nicht erhalten. Du bekommst den Text, aber kein übersetztes Bild. Wer ein fertig gestaltetes Dokument in einer anderen Sprache braucht, muss es danach neu setzen.

Bei rechtlich relevanten Dokumenten wie Verträgen oder behördlichen Schreiben ersetzt eine AI-Übersetzung keine geprüfte Fachübersetzung.

Datenschutz: welche Bilder du nicht hochladen solltest

Was du in ChatGPT hochlädst, kann OpenAI zur Verbesserung der Modelle verwenden, sofern du das in den Einstellungen unter Data Controls nicht deaktivierst. Für private Fotos einer Speisekarte ist das unkritisch. Für Geschäftsdokumente sieht es anders aus.

Lade keine Bilder mit Personendaten, Kundendaten, Gesundheitsinformationen oder vertraulichen Geschäftszahlen in einen privaten ChatGPT-Account hoch. Das betrifft zum Beispiel Rechnungen mit Kundenadressen, Bewerbungsunterlagen oder Arztzeugnisse. Nach dem Schweizer Datenschutzgesetz (DSG) bleibt dein Unternehmen für diese Daten verantwortlich, auch wenn ein AI-Tool sie verarbeitet. Für den geschäftlichen Einsatz braucht es deshalb eine saubere Lösung mit klaren Einstellungen zur Datenverwendung.

Wenn aus Einzelfällen ein Prozess wird

Ein Bild im Chat zu übersetzen dauert eine Minute. Kommen aber jede Woche 50 fremdsprachige Lieferscheine, Rechnungen oder Formulare rein, wird daraus ein Arbeitsschritt, den jemand manuell erledigt: hochladen, Prompt schreiben, Ergebnis kopieren, ins richtige System übertragen. An dieser Stelle lohnt sich eine Automatisierung.

Beispiel: fremdsprachige Lieferscheine automatisch erfassen

Ein Handelsunternehmen erhält Lieferscheine von Lieferanten aus Italien, Polen und Tschechien per E-Mail. Ein automatisierter Ablauf mit Make könnte so aussehen:

  1. Make überwacht ein bestimmtes Postfach und holt jeden neuen Anhang ab.
  2. Das Bild oder PDF geht an ein AI-Modell, zum Beispiel von OpenAI, Anthropic oder Google. Das Modell liest Lieferant, Datum, Artikelnummern und Mengen aus und übersetzt die Artikelbezeichnungen ins Deutsche.
  3. Das Ergebnis kommt als strukturierter Datensatz zurück, nicht als Fliesstext.
  4. Make schreibt die Daten in das Zielsystem, etwa ein monday.com Board oder das ERP.
  5. Unsichere Fälle, zum Beispiel ein unleserlicher Scan, landen bei einer Person zur Kontrolle, statt automatisch weiterverarbeitet zu werden.

Der letzte Schritt ist wichtig. Eine gute Automatisierung verarbeitet nicht blind alles, sondern erkennt, wann ein Mensch draufschauen muss.

Auch die Kosten lassen sich steuern. Bindest du das AI-Modell in Make mit einem eigenen Account beim Anbieter an, zählt der Aufruf in Make als ein Credit, und die Token-Kosten bezahlst du direkt beim AI-Anbieter. Wie Make funktioniert und wie sich die Kosten zusammensetzen, erklären wir hier:

Wann AI die richtige Wahl ist und wann nicht

Nicht jedes Dokument braucht ein AI-Modell. Sind die Lieferscheine immer gleich aufgebaut und in einer Sprache, reicht oft eine klassische Texterkennung (OCR) mit festen Regeln. Das ist günstiger und berechenbarer. AI lohnt sich, wenn Dokumente unterschiedlich aussehen, in mehreren Sprachen ankommen oder der Inhalt verstanden werden muss, etwa um eine Artikelbezeichnung der richtigen internen Produktkategorie zuzuordnen.

So unterstützt dich Blinno bei der AI-Integration

Blinno ist Make Gold Partner und monday.com Platinum Partner. Wir bauen solche Abläufe für KMU, von der Dokumentenerfassung über automatische Antwortvorschläge bis zu AI-Agents, die Aufgaben in CRM oder ERP übernehmen. Dabei arbeiten wir mit dem AI-Tool, das zu euch passt, ob ChatGPT, Claude, Gemini oder Copilot.

Wir starten mit einem Workshop, in dem wir eure Abläufe anschauen und klären, wo AI tatsächlich etwas bringt und wo eine einfache Automatisierung reicht. Danach setzen wir die Use Cases um und schulen dein Team, damit die Lösung im Alltag genutzt wird.

Du hast einen Prozess mit vielen Dokumenten, Bildern oder Übersetzungen im Kopf? Buche ein kostenloses Erstgespräch mit uns.

Häufig gestelle Fragen (FAQ)

Was unterscheidet monday AI von generischen AI-Tools wie ChatGPT?

Der Unterschied liegt im Kontext: Generische AI-Tools kennen deine Marke, deine Kampagnen und deine Team-Struktur nicht. monday.com AI ist direkt mit deinen Boards, Daten und Workflows verbunden – es kennt den Status deiner aktuellen Kampagne, weiss, wer zuständig ist, und handelt entsprechend.

Was unterscheidet Agentic AI von klassischer RPA?

RPA folgt starren, vordefinierten Regeln und stößt bei Abweichungen schnell an Grenzen. Agentic AI trifft eigenständig Entscheidungen, verarbeitet auch unstrukturierte Daten wie Text oder E-Mails und passt sich an neue Situationen an.

Wie lange dauert es, bis ein Agentic-AI-Pilotprojekt Ergebnisse zeigt?

Bei einem klar abgegrenzten Prozess und guter Datengrundlage lassen sich erste, messbare Effekte häufig schon innerhalb weniger Wochen zeigen.

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