Der Aufsatz untersucht die Verwendung geschlechtersensibler Sprache in einem Korpus von Online-Pressemittelungen (d. h. Originaltexten) und entsprechenden deutschen Leichte-Sprache-Übersetzungen, die entweder von der Software SUMM AI (d. h. KI-Übersetzungen) erstellt wurden oder von Menschen produziert wurden (d. h. menschliche Übersetzungen). Im Mittelpunkt der Analyse stehen Personenbezeichnungen, die durch Neutralisierungsstrategien (wie substantivierte Partizipien und Kollektiva) und Sichtbarkeitsstrategien (wie Doppelnennungen und Gendersternchenformen) gebildet werden. Hauptergebnisse der Untersuchung sind: Neutralisierungsstrategien sind mehr in den Übersetzungen vorhanden, während Sichtbarkeitsstrategien häufiger in den Originaltexten eingesetzt werden. Quantitative Gemeinsamkeiten bestehen zwischen den menschlichen und den KI-Übersetzungen, z. B. bei den Prozentsätzen von Kollektiva und Abstrakta und von Gendersternchenformen. Quantitative Unterschiede betreffen insbesondere substantivierte Partizipien und Adjektive und Doppelnennungen.