Das Würzburger Startup KLAO entwickelt eine KI-basierte Plattform zur Übersetzung von Texten in Leichte Sprache. Behörden und Organisationen sollen so gesetzliche Vorgaben zur Barrierefreiheit effizienter erfüllen können
Das 2021 gegründete Unternehmen KLAO aus Würzburg bietet eine Plattform an, die mithilfe künstlicher Intelligenz Texte automatisiert in Leichte Sprache überträgt. Zielgruppe sind vor allem Behörden, Kommunen und Organisationen, die gesetzlich verpflichtet sind, Informationen barrierefrei bereitzustellen. Nach Angaben des Unternehmens werden die Übersetzungen zusätzlich von einer Prüfgruppe aus Menschen mit Lernschwierigkeiten kontrolliert, um die Einhaltung der einschlägigen DIN-Normen zu gewährleisten.
Technische Umsetzung und Produktstruktur
KLAO stellt drei zentrale Produkte bereit: Ein webbasiertes Übersetzungstool für Verwaltungen, ein API-Portal für die Integration in externe Systeme sowie ein Zertifizierungsportal, das Institutionen mit geprüften Lektorinnen und Lektoren vernetzt. Die Web-App wird als Jahreslizenz angeboten, während die API-Nutzung auf einem tokenbasierten Modell basiert. Das Zertifizierungsportal ermöglicht es, Texte offiziell abnehmen zu lassen, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
Die technische Lösung kombiniert maschinelle Übersetzung mit menschlicher Kontrolle. Nach Unternehmensangaben ist dies notwendig, da rein KI-basierte Ansätze bislang weder die gesetzlichen Vorgaben noch die Anforderungen an Inklusion vollständig abdecken. Die Plattform soll so eine Brücke zwischen Automatisierung und Qualitätssicherung schlagen.
Markthürden und regulatorischer Kontext
Die Einführung von KLAO erfolgt vor dem Hintergrund verschärfter gesetzlicher Vorgaben zur digitalen Barrierefreiheit in Deutschland. Seit Inkrafttreten entsprechender Regelungen sind öffentliche Stellen verpflichtet, Informationen in Leichter Sprache bereitzustellen. Die Umsetzung gestaltet sich jedoch in der Praxis oft schwierig, da klassische Übersetzungsdienste kostenintensiv sind und viele Kommunen mit begrenzten Budgets arbeiten. KLAO adressiert diese Problematik mit einem skalierbaren Softwareansatz, der laut Anbieter die Kosten senken und die Einhaltung der Normen erleichtern soll.
Die Markteinführung im öffentlichen Sektor ist jedoch mit langen Verkaufszyklen verbunden. Nach Angaben des Unternehmens können zwischen Erstkontakt und Vertragsabschluss mehrere Monate vergehen. Hinzu kommt die angespannte Haushaltslage vieler Kommunen, die Investitionen in neue digitale Lösungen erschwert. Ähnliche Herausforderungen wurden auch in anderen deutschen Startups beobachtet, wie etwa bei den Finanzierungsbedingungen, die in einer Analyse zu aktuellen Startup-Finanzierungen thematisiert wurden.
Entwicklungsperspektiven und offene Fragen
Für die kommenden Monate plant KLAO die Einführung eines Plugins, das die Integration der Übersetzungsfunktion in bestehende Systeme weiter vereinfachen soll. Das Unternehmen befindet sich nach eigenen Angaben in einer Pilotphase mit ausgewählten Partnern. Ein zentrales Ziel ist es, die Reichweite in deutschen Städten und Kommunen zu erhöhen und so mehr Menschen den Zugang zu verständlichen Informationen zu ermöglichen.
Offen bleibt, wie sich die Nachfrage nach solchen Lösungen langfristig entwickelt und inwieweit die Kombination aus KI und menschlicher Kontrolle auch bei steigenden Textvolumina wirtschaftlich tragfähig bleibt. Unabhängige Bewertungen zur tatsächlichen Qualität der Übersetzungen liegen bislang nicht vor. Auch die Frage, wie sich die regulatorischen Anforderungen in den kommenden Jahren verändern, bleibt für Anbieter wie KLAO relevant.
Leichte Sprache ist ein speziell geregeltes Sprachformat, das darauf abzielt, komplexe Informationen für Menschen mit kognitiven Einschränkungen verständlich zu machen. In Deutschland ist die Bereitstellung von Inhalten in Leichter Sprache für viele öffentliche Stellen verpflichtend. Die DIN-Norm 32975 legt dabei Anforderungen an die Gestaltung und Prüfung solcher Texte fest. Digitale Lösungen wie KLAO versuchen, den Übersetzungsprozess zu automatisieren, stoßen jedoch an Grenzen, wenn es um die Einhaltung aller normativen und inklusiven Vorgaben geht. Die Kombination aus KI-gestützter Vorübersetzung und menschlicher Prüfung gilt derzeit als praktikabler Ansatz, um Qualität und Skalierbarkeit zu verbinden.
