Skalierbare Übersetzungsworkflows für globale Teams

Ist ein Unternehmen in drei verschiedenen Märkten tätig, ist die Übersetzung noch zu bewältigen. Bei 10 verschiedenen Märkten und 20 Sprachen müssen besondere Strategien entwickelt werden. Der Unterschied zwischen Unternehmen, die eine solche Aufgabe managen können und denen, die hinterherhinken, besteht nicht einfach im Budget. Der Workflow muss stimmen.

Aufgrund unserer 35-jährigen Erfahrung in der Zusammenarbeit mit weltweit tätigen Unternehmen wissen wir, worauf es ankommt. Unternehmen, die von Anfang an in einen soliden Übersetzungsworkflow investieren, können über lange Sicht Kosten sparen und eine bessere Qualität erzielen – im Gegensatz zu denen, die regelmäßig von vorn anfangen müssen.

In diesem Leitfaden wird erläutert, wie ein skalierbarer Übersetzungsworkflow gestaltet werden kann: vom Contenteingang bis zur finalen Lieferung, einschließlich eines praktischen Rahmenplans für die Entscheidung, ob Humanübersetzungen oder Machine Translation für eine schnellere und sicherere Abwicklung eingesetzt werden sollten.

Übersetzungsworkflow: Definition und wichtige Merkmale

Was zeichnet einen Übersetzungsworkflow im Unternehmenskontext aus?

Anhand des Übersetzungsworkflows wird bestimmt, wie der Content vom Ausgangstext bis zum übersetzten Zieltext verarbeitet wird. Er umfasst, wie Anfragen verarbeitet werden, wie übersetzt wird, welche Qualitätsprüfungen Anwendung finden und wie der übersetzte Content sein Ziel erreicht.

Im Unternehmenskontext gibt es nicht nur einen Prozess, sondern ein ganzes System an zusammenhängenden Prozessen, Rollen und Technologien. Er dient als übergreifender Rahmen für die Zusammenarbeit von Menschen, KI, Sprachtechnologien und Unternehmenssystemen als ein geregeltes multilinguales Modell. Es wird definiert, wie Übersetzungsanfragen angenommen, klassifiziert und priorisiert werden, welches Übersetzungsverfahren für welche Contentart verwendet wird und wie Abnahmen über verschiedene Märkte hinweg organisiert werden. Auch bestimmt er das Zusammenspiel von technologischen Ökosystemen auf Kunden- und Anbieterseite, darunter für Contentmanagement, Translation Management Systeme, KI und MT-Engines, Terminologiedatenbanken, QA-Tools und andere geschäftliche Anwendungen.

Von einem grundlegenden Workflow unterscheidet sich ein Workflow im Unternehmenskontext in drei Punkten: er ist dokumentiert und wiederholbar, er wird durch klare Verantwortlichkeiten gesteuert, und er ist in bestehende Unternehmenssysteme wie CMS-, ERP- und PIM-Plattformen integriert.

Übersetzungsworkflow vs. Übersetzungsprozess: die wesentlichen Unterschiede

Diese Begriffe werden synonym verwendet, beschreiben jedoch unterschiedliche Sachverhalte. Der Übersetzungsprozess umfasst die linguistische Arbeit: Analyse, Umsetzung, Lektorat. Der Übersetzungsworkflow hingegen umfasst weitere Faktoren: Projektmanagement, Technologien, Freigabeprozesse und Auslieferungslogistik.

Ein Unternehmen kann über exzellente Übersetzende, gleichzeitig aber über einen suboptimalen Workflow verfügen. Nach unserer Erfahrung liegen die meisten Skalierungsprobleme außerhalb der eigentlichen linguistischen Arbeit.

5 Stufen eines professionellen Übersetzungsworkflows

Stufe 1 — Contenteingang und Weiterleitung von Anfragen

Jede Übersetzungsanfrage gelangt über einen Eingangspunkt in den Workflow. In unstrukturierten Umgebungen ist dies oftmals das E-Mail-Postfach. Bei Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten, handelt es sich jedoch um ein Anfragenportal, das direkt in das Translation Management System (TMS) integriert ist.

In einem guten System werden Contentart, Zielsprachen, Deadline und Wortanzahl sofort erfasst. Diese Informationen reichen bereits aus, um den Auftrag ohne Rückfragen direkt weiterzuleiten. Fehlt eine dokumentierte Weiterleitungslogik, wird die Anfrage einfach an die nächste verfügbare Person geschickt, sodass nicht von einem strukturierten System gesprochen werden kann.

Stufe 2 — Übersetzung: human, maschinell oder hybrid

Die Auswahl eines Übersetzungsverfahrens ist nicht länger nur eine Entscheidung zwischen Humanübersetzung und Machine Translation. In Workflows moderner Unternehmen wird das Zusammenspiel von KI-Modellen, MT-Engines, humanem Fachwissen und Qualitätskontrolle durch Geschäftsrichtlinien, Contentrisiko und Qualitätsanforderungen bestimmt. Eine richtlinienbasierte Weiterleitung bestimmt, welche Engine, welcher Workflow und welches Level an humaner Intervention für die jeweilige Contentart angemessen ist.

Der häufigste Fehler besteht darin, den gesamten Content pauschal mit einem Verfahren zu bearbeiten: zu großer Anteil an Humanübersetzungen für interne Unterlagen oder Verarbeitung von reguliertem Content in MT-Engines ohne vordefinierte Qualitätsschwellen.

Stufe 3 — Lektorat und Qualitätssicherung

Die Anforderungen an das Lektorat unterscheiden sich je nach Contentart. Content der Stufe 1 erfordert ein umfassendes Lektorat durch Fachkräfte. Machine Translation mit Post-Editing (MTPE) erfordert ein Post-Editing durch qualifizierte Fachkräfte auf dem für das Projekt definierten Qualitätsniveau. Beim einfachen Post-Editing liegt der Schwerpunkt auf zweckmäßigem Content, während umfangreiches Post-Editing darauf abzielt, eine mit der Humanübersetzung vergleichbare Qualität zu erreichen.

Automatisierte Tools zur Qualitätssicherung wie Terminologievalidatoren und KI-basierte Qualitätseinschätzung können vor oder während des Lektorats durch eine Fachkraft eingesetzt werden. Sie decken Fehler auf, die üblicherweise nur in mehreren Prüfschleifen aufgedeckt würden.

Stufe 4 — Abnahme, Compliance und juristische Bewertung

Hochsensibler Content erfordert neben der linguistischen Überprüfung oftmals eine zusätzliche Abnahme. Fachkräfte mit Kenntnissen in den Bereichen Recht, Compliance oder in dem jeweiligen Sachgebiet überprüfen den übersetzten Content auf regulatorische Genauigkeit, Markenausrichtung oder marktspezifische Compliance. Dies geschieht unabhängig von der linguistischen Qualitätssicherung: es wird überprüft, ob der Content für den Zielmarkt angemessen ist und nicht nur, ob er linguistisch korrekt ist.

Im Zuge von Kosteneinsparungen wird dieser Schritt auch schon einmal übersprungen. Dies kann sich als fatal erweisen, da nachträglich erforderliche Überarbeitungen mehr Kosten verursachen können als ein vorheriges Lektorat.

Stufe 5 — Lieferung und Veröffentlichung

Ein skalierbarer Workflow ermöglicht eine weitestgehende Automatisierung der Lieferung. Neben der Vernetzung des TMS mit CMS-, ERP- oder PIM-Plattformen steuern moderne multilinguale Workflows das Zusammenspiel von APIs, Unternehmensanwendungen und KI-Services und ermöglichen so die sichere Weiterleitung von Content im Unternehmen ohne manuelles Eingreifen.

Warum Übersetzungsworkflows versagen, wenn Teams global werden

Versteckte Kosten von manueller Weiterleitung und Ad-hoc-Entscheidungen

Ohne eine dokumentierte Weiterleitungslogik führt jede Anfrage zu einem Kompetenzgerangel, und das Projektmanagement fällt Entscheidungen basierend auf Verfügbarkeit oder Gewohnheit statt auf Contentart oder Risikostufe. Das Ergebnis zeigt sich in inkonsistenter Qualität und nicht kalkulierbaren Kosten.

Zusätzliche Kosten verursachen aber nicht nur die erforderlichen Nacharbeiten, sondern vor allem der Koordinationsaufwand: Teams in unterschiedlichen Zeitzonen vergeuden Zeit mit Vergabeentscheidungen, die in einem dokumentierten System automatisch ablaufen würden.

Bindung an einen Anbieter und Grenzen der Technologien

Die Festlegung auf eine bestimmte MT-Engine oder nur einen TMS-Anbieter erzeugt eine Abhängigkeit, die der erforderlichen Flexibilität angesichts sich verändernder Geschäftsanforderungen entgegensteht. Übersetzungstechnologien verändern sich stetig und schnell und die Leistung von Engines schwankt je nach Sprachkombination und spezifischem Content-Fachbereich erheblich. Die optimale Engine für juristischen Content auf Spanisch ist unter Umständen nicht passend für technische Unterlagen auf Japanisch.

Seprotec zeichnet sich als technologieunabhängiger Sprachdienstleister aus. Statt eine einzelne Plattform oder KI-Engine zu bewerben, beraten wir unsere Kundinnen und Kunden hinsichtlich der für den jeweiligen Anwendungsfall am besten geeigneten Kombination unterschiedlicher KI-Modelle, Sprachtechnologien, Workflows und Fachkräfte. Diese Unabhängigkeit erlaubt es Unternehmen, ihren Technologiestack ohne Bindung an einen einzelnen Anbieter zu entwickeln.

Inkonsistente Terminologie in verschiedenen Märkten und Abteilungen

Ohne eine gemeinsam nutzbare Terminologiedatenbank entwickelt sich in jeder Abteilung für jede einzelne Sprache ein eigenes Vokabular. Die Marketingabteilung benutzt einen bestimmten Begriff, die Rechtsabteilung einen anderen, das Produktionsteam wiederum einen anderen. Über 20 Sprachen hinweg entwickelt sich dadurch ein Risiko für Marke und Compliance, das nur mit hohem Kostenaufwand wieder aufzulösen ist.

Ein zentralisierter Bestand von Termbanken, die in das TMS integriert und allen Übersetzenden zugänglich sind, ist eine der wirksamsten Investitionen für globale Teams zur Sicherstellung der Übersetzungsqualität.

Entwicklung eines Modells zur Contentabstufung für Ihren Übersetzungsworkflow

Ein einzelner Übersetzungsworkflow lässt sich nicht auf alle Contentarten anwenden. Mithilfe einer Contentabstufung lassen sich Dokumente nach Risikostufe und Wichtigkeit der Kommunikation einstufen und somit der passende Workflow für jede Stufe. Hierdurch lassen sich isolierte und nicht abgestimmte Weiterleitungsentscheidungen vermeiden – stattdessen ergibt sich ein wiederholbarer und skalierbarer Prozess.

Bei unseren Unternehmenskunden verwenden wir ein Modell mit 3 Abstufungen, das an Risikoprofil und Contentart angepasst ist.

Stufe 1 — Risikoreicher Content: 100 % Humanübersetzung

Juristische Vereinbarungen, Zulassungsanträge, Patentanmeldungen, Managementkommunikation und klinische Dokumentation erfordern eine reine Humanübersetzung. Die Fehlerkosten bei diesem Content wiegen schwerer als der mögliche Effizienzgewinn durch den Einsatz automatisierter Systeme – unabhängig davon, ob es sich um einen juristischen, finanziellen oder Reputationsschaden handelt.

Content der Stufe 1 erfordert außerdem Übersetzende mit Fachkompetenz, z. B. für den medizinisch-regulatorischen Bereich oder für IP-Recht, anstelle von Generalisten.

Stufe 2 — Allgemeiner Content: Kombination aus MT und Post-Editing

Marketingmaterialien, technische Dokumentation, Content für Kundensupport und allgemeine Produktbeschreibungen lassen sich gut in einem hybriden Verfahren bearbeiten. Mit MT wird eine Vorübersetzung erstellt: Expertinnen und Experten für Post-Editing korrigieren dann Fehler, passen den Stil an und überprüfen die Terminologie. Die Bearbeitungszeiten verkürzen sich hierdurch deutlich, ohne dass Kompromisse bei der Qualität eingegangen werden müssen.

Hybride Workflows sind besonders geeignet, wenn die MT-Engine auf fachbereichsspezifischen Content und Termbanken des Unternehmens abgestimmt ist.

Stufe 3 — Großer Umfang, geringes Risiko: Machine Translation

Interne Kommunikation, Metadaten, Produktkategorisierungsdaten und umfangreicher Content zu internen betrieblichen Abläufen können mit Machine Translation und automatischer Qualitätssicherung verarbeitet werden. Hierdurch können Vorteile bezüglich der Geschwindigkeit und des bearbeitbaren Volumens erzielt werden, die Investitionskosten für Projekte der Stufe 1 ausgleichen.

Klassifizierung des Contents anhand von Stufen

Eine solche Klassifizierung sollte dokumentiert und vor der Umsetzung mit allen Abteilungen vereinbart werden. Die meisten Vergabeentscheidungen lassen sich durch 5 Faktoren klassifizieren: Zielgruppe (intern vs. extern), regulatorisches Risiko, Markensensibilität, Volumen und Komplexität des Sprachenkombination. Eine Entscheidungsmatrix macht Entscheidungen von Fall zu Fall überflüssig.

Technologiestack für skalierbare Übersetzungsworkflows

Translation Management Systeme als Grundlage des Übersetzungsworkflows

Ein Translation Management System (TMS) bestimmt den Workflow von Eingang bis Lieferung. Es umfasst Translation Memories, Glossar-Management, Nachverfolgung des Projektstatus und die Weiterleitung des Contents an die richtigen Stellen. Ohne ein TMS müsste bei einem Workflow auf Spreadsheets, E-Mail-Kommunikation und das institutionelle Gedächtnis zurückgegriffen werden. Eine Vorgehensweise, die bei großen Volumina zum Scheitern verurteilt ist.

Die wichtigsten Auswahlkriterien für TMS im Unternehmen: API-Konnektivität mit bestehenden Systemen im Unternehmen, Unterstützung für die Integration mehrerer MT-Engines und Workflowanpassung nach Stufenmodell.

MT-Engines und private KI-Umgebungen

Nicht alle MT-Engines sind gleich leistungsstark und nicht alle MT-Umgebungen sind gleich sicher. Öffentliche Übersetzungstools für Endverbraucher verarbeiten Inhalte üblicherweise unter der Bedingung, dass die Daten zur Verbesserung des Services verwendet werden dürfen. Bei Unternehmenscontent würde hier eine Gefährdung der Datenhoheit entstehen, die in den meisten internen Sicherheitsrichtlinien noch nicht berücksichtigt wird.

Unsere Seprotec.ai-Plattform ist nur ein Puzzleteil in einem umfassenden multilingualen Ökosystem an Technologien. Als technologieunabhängiger Sprachdienstleister integrieren wir die jeweils am besten geeigneten KI-Modelle, Sprachtechnologien und Unternehmenssysteme entsprechend den jeweiligen betrieblichen, Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen unserer Kundinnen und Kunden. Content, der über Seprotec.ai verarbeitet wird, verlässt niemals unsere private, geschlossene Umgebung und wird keinesfalls für das Training unternehmensweit genutzter KI-Modelle verwendet, sondern ausschließlich nach den mit unseren Kundinnen und Kunden vereinbarten Rahmenbedingungen zur Datenverarbeitung verwendet.

Integration von CMS, ERP und PIM für automatische Lieferung

Der letzte Schritt im Workflow befasst sich mit der Übertragung des übersetzten Contents in das Veröffentlichungssystem. An dieser Stelle kommt es am häufigsten zu Fehlern durch manuelle Vorgänge. Durch die Vernetzung zwischen TMS und Unternehmenssystemen wie CMS, ERP oder PIM lässt sich dieser Schritt automatisieren, so dass Fehler bei der Dateiverarbeitung, doppelte Uploads oder Versionsabweichungen vermieden werden.

Steuerung des Übersetzungsworkflows für globale Teams

Eine Frage der Verantwortung: wer steuert den Übersetzungsworkflow?

In den meisten Unternehmen erstreckt sich die Übersetzungsarbeit über mehrere Abteilungen. Zunehmend geschieht dies unter Einbeziehung von KI-Prozessen: Unternehmen müssen über klare Verantwortlichkeiten in Bezug auf KI-Richtlinien, Modellauswahl, Steuerung der Terminologie und Daten sowie multilinguale Qualitätsstandards verfügen, die den operativen Workflow begleiten.

Die Festlegung einer einzelnen verantwortlichen Person mit funktionsübergreifender Zuständigkeit, üblicherweise ein Translation Manager oder Localization Director, löst die meisten Koordinierungsprobleme, bevor sich diese auf die Produktion auswirken können.

Zentralisierte und dezentrale Modelle für die Übersetzungssteuerung

Eine zentralisierte Steuerung bedeutet, dass sich ein Team um alle Übersetzungsanfragen, die Zusammenarbeit mit Anbietern und Qualitätsstandards kümmert. Bei einer dezentralen Steuerung hingegen werden die Verantwortlichkeiten an regionale oder Geschäftseinheitsteams verteilt.

Die meisten Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten, verwenden ein hybrides System. Ein zentrales Kompetenzzentrum legt Standards fest, verwaltet Technologien und ist für die Zusammenarbeit mit wichtigen Anbietern zuständig, während regionale Teams im Rahmen dieser Standards tätig sind. Hierdurch ist vor Ort eine gewisse Flexibilität sichergestellt, jedoch ohne dass es dadurch zu terminologischen Unstimmigkeiten zwischen den verschiedenen Märkten kommt.

Wichtige Funktionsträger: Translation Manager, Vendor Manager und Terminology Owner

Drei Funktionsträger spielen unabhängig von der Teamgröße eine wichtige Rolle bei der Umsetzung des Workflows. Der Translation Manager koordiniert Anfragen und Ressourcen. Für die Zusammenarbeit mit externen Sprachdienstleistern und Technologieanbietern ist der Vendor Manager verantwortlich. Die Pflege der Terminologiedatenbanken sowie die Sicherstellung der Konsistenz über Sprachen und Contentarten hinweg übernimmt der Terminology Owner.

In kleineren Unternehmen sind alle drei Funktionen in einer Person vereint. Entscheidend ist allein, dass die Verantwortlichkeiten klar verteilt sind.

Best Practices für das Skalieren des Übersetzungsworkflows

Standardisieren vor dem Automatisieren

Automatisierung beschleunigt die Verarbeitung. Das Ziel besteht jedoch nicht darin, einfach so viele KI-Tools wie möglich zu verwenden, sondern die richtige Kombination aus Technologien innerhalb eines gesteuerten multilingualen Betriebsmodells einzusetzen. Das bedeutet: Workflow standardisieren, Steuerung und Regeln festsetzen, und erst dann automatisieren.

Wiederverwendbare Assets aufbauen: Translation Memories und Glossare

In Translation Memories werden zuvor bestätigte Übersetzungen sich wiederholender Segmente gespeichert. Glossare sorgen dafür, dass Terminologie über Sprachen und Übersetzende hinweg konsistent verwendet wird. Beide Assets werden mit der Zeit immer wertvoller: Je länger sie gepflegt und verwendet werden, desto wirksamer werden sie im Hinblick auf neue Volumina.

Nach unserer Erfahrung können Kundinnen und Kunden ihre Übersetzungskosten dank dieser Assets innerhalb von 2 bis 3 Jahren um 20-30 % verringern, ohne dass sie den Anbieter wechseln oder ihre Prozesse stark anpassen müssen.

Kombination aus KI-Effizienz und menschlicher Fachkenntnis

Die effektivsten Übersetzungsworkflows laufen weder vollständig automatisiert ab noch werden sie zu 100 % von Fachkräften gestemmt. KI ist für große Volumina, Konsistenz und Geschwindigkeit zuständig. Fachkräfte dagegen sind für Nuancen, mögliche Risiken und fachlich komplexe Fragen zuständig. Das Abstufungsmodell kann hier bei der richtigen Verteilung der Ressourcen helfen.

Überwachung der Workflowleistung durch Metriken für Qualität und Volumen

Skalierbare Workflows werden durch Daten bestimmt. Nützliche Metriken befassen sich hierbei z. B. mit übersetzten Wörtern pro Monat nach Stufe und Sprache, Kosten pro Wort nach Stufe und Anbieter, Bearbeitungszeit nach Servicevereinbarung (SLA) und Fehlerraten je Überprüfungsdurchgang. Anhand dieser Punkte können Engpässe aufgedeckt, Abstufungsentscheidungen überprüft und Budgetentscheidungen der Finanzabteilung unterstützt werden.

Was globale Teams für die Skalierung der Übersetzungsworkflows wissen müssen

Welche Schritte durchläuft ein professioneller Übersetzungsworkflow?

Die wichtigsten Schritte umfassen Contenteingang, Weiterleitungsentscheidung, Übersetzung (human, MT, hybrid), Lektorat, Compliance- oder SME-Abnahme und die Lieferung. Bei Workflows in Unternehmen kommen zusätzliche vorgeschaltete Schritte für die Anfragenklassifizierung und Termbankvalidierung hinzu, sowie die nachgelagerte Automatisierung mit der Verbindung des TMS mit dem Veröffentlichungssystem.

Wann sollte Machine Translation statt einer Humanübersetzung eingesetzt werden?

Machine Translation ist für Content mit großem Volumen und geringem Risiko geeignet, bei dem die Bearbeitungszeit eine wichtigere Rolle spielt und der Output vor der Veröffentlichung ein Lektorat durch Fachkräfte durchläuft. Reine Humanübersetzungen sind hingegen geeignet für regulierten Content, markensensible Inhalte, juristische Dokumente und jeglichen Content, bei dem ein einzelner Fehler zu juristischen Konsequenzen oder Reputationsschäden führt.

Was ist ein TMS und wird es von jedem globalen Team benötigt?

Ein TMS automatisiert den Workflow, hinterlegt Translation Memories, verwaltet Projektzeitpläne und lässt sich in Unternehmenssysteme integrieren. Teams, die pro Monat weniger als 20.000 Wörter in 2 bis 3 Sprachen übersetzen, kommen meist ohne ein TMS aus. Darüber hinaus amortisiert ein TMS durch weniger Koordinierungsaufwand und die Wiederverwendung von Translation Memories innerhalb des ersten Jahres seine Investitionskosten.

Wie wird Konsistenz in der Übersetzung über mehrere Sprachen hinweg sichergestellt?

Eine zentralisierte Termbank, die allen Übersetzenden zugänglich ist, und die in das TMS integriert ist, ist der Grundpfeiler für Konsistenz. Kombiniert mit Translation Memories und sprachspezifischen Styleguides wird so sichergestellt, dass Produktnahmen, Markenbegriffe und Konzepte konsistent gehandhabt werden, unabhängig davon, wer den Content übersetzt oder wann.

Was ist der Unterschied zwischen MT und MTPE?

MT ist der Output einer Übersetzungsengine, der ohne Intervention von Fachkräften erstellt wird. MTPE ist MT-Output, der anschließend durch Fachkräfte für das Post-Editing überprüft und ggf. korrigiert wird. MTPE gibt es in 2 Abstufungen: Bei leichtem Post-Editing werden nur schwerwiegende Fehler unter Beachtung der MT-Struktur korrigiert; bei einem umfassenden Post-Editing wird der Output fast an die Qualität einer Humanübersetzung herangebracht. Die meisten Unternehmen verwenden in ihren Workflows für Content, der sich an externe Zielgruppen richtet, MTPE anstelle von reiner MT.

Was ist ein Sprachdienstleister?

Ein Sprachdienstleister (LSP) befasst sich mit viel mehr als nur der reinen Übersetzung. Er hilft Unternehmen dabei, multilinguale Prozesse zu entwickeln und zu integrieren und sie durch KI, Sprachtechnologien, humanes Fachwissen und Unternehmensworkflows zu steuern. Das Ziel besteht in messbaren multilingualen Unternehmensergebnissen statt isolierten Übersetzungen.