Übersetzungsmanagement neu gedacht : Bewährte Verfahren für moderne Workflows im Zeitalter der KI

In zahlreichen Unternehmen wurde das Übersetzungsmanagement nicht gezielt entwickelt, sondern hat sich im Laufe der Zeit herausgebildet. Bei Bedarf wurden neue Tools eingeführt, Workflows zur Unterstützung spezifischer Anforderungen hinzugefügt und Anbieter oder Technologien zur Lösung unmittelbarer Herausforderungen integriert.

Mit der Zeit entsteht so zwar eine funktionierende Lösung, die jedoch oft eher wie ein Flickenteppich wirkt. Jedes Teil erfüllt einen bestimmten Zweck. Jeder Workflow liefert Ergebnisse. Doch es gibt selten einen einzigen Punkt, an dem alles aufeinander abgestimmt, strukturiert und strategisch gesteuert ist. Dies wird besonders dann deutlich, wenn Unternehmen ihre Abläufe skalieren und optimieren oder neue Technologien wie KI einführen wollen. KI kann zwar verschiedene Phasen des Übersetzungsprozesses – von der Automatisierung von Workflows über die Übersetzung bis hin zur Qualitätssicherung – unterstützen, erfordert jedoch auch eine bestimmte Infrastruktur, die viele bestehende Systeme nicht bieten.

Die neue Realität im Übersetzungsmanagement

Das Übersetzungsmanagement ist nicht mehr nur eine eigenständige Funktion innerhalb isolierter Projekte. Es hat sich fest in den allgemeinen Geschäftsabläufen etabliert.

Content stammt mittlerweile aus verschiedenen Quellen – CMS-Plattformen, PIM-Systemen, CCMS-Umgebungen, Produktlebenszyklus-Systemen – und wird abteilungs- und regionenübergreifend ausgetauscht. Gleichzeitig sind Akteure aus verschiedenen Teams mit jeweils eigenen Prioritäten, Zeitplänen und Tools beteiligt.

Durch diesen Wandel hat sich das Übersetzungsmanagement zu etwas viel Umfassenderem entwickelt:

• Ein fortlaufender Prozess statt einer einmaligen Aufgabe
• Ein funktionsübergreifendes Vorhaben unter Einbeziehung mehrerer Teams
• Ein wesentlicher Bestandteil der weltweiten Bereitstellung von Content

In diesem Umfeld reichen traditionelle Ansätze mit linearen Workflows und manueller Koordination nicht mehr aus. Diese Entwicklung bringt zwar deutliche Vorteile hinsichtlich Geschwindigkeit und Skalierbarkeit mit sich, führt jedoch auch zu einem neuen Maß an betrieblicher Komplexität, für das viele bestehende Systeme nicht ausgelegt sind.

Wo das Übersetzungsmanagement heute unter Druck steht

Infolgedessen treten branchenübergreifend ähnliche Engpässe auf – nicht als Einzelfälle, sondern als strukturelle Einschränkungen innerhalb bestehender Workflows:

• Workflows, die auf manuellen Übergaben zwischen Systemen beruhen (z. B. CMS, PIM, TMS)
• Der Aufwand für die Vorbereitung, Bereinigung und Abstimmung des Contents vor der Übersetzung nimmt zu
• Uneinheitliche Nutzung von KI-Tools und MT-engines in den verschiedenen Teams und bei den verschiedenen Contentarten
• Eingeschränkte Möglichkeiten zur Standardisierung von Prozessen über verschiedene Workflows und Abteilungen hinweg

Diese Herausforderungen sind auf Projektebene oft nicht erkennbar. Einzelne Projekte werden zwar erfolgreich umgesetzt, doch mit zunehmendem Umfang häufen sich Ineffizienzen an, die Verbesserungen, Automatisierungen oder Innovationen erschweren.

In der Praxis zeigt sich dies häufig bei Content, der über mehrere Systeme hinweg ausgetauscht wird. So können beispielsweise Produktdaten in einem PIM-System verwaltet werden, während die zugehörige Dokumentation in einer CCMS-Umgebung bearbeitet wird. Beide Inhalte müssen übersetzt werden, beide werden regelmäßig aktualisiert und beide folgen ihren eigenen Workflows.

Jeder Vorgang läuft isoliert ab, doch die Abstimmung von Aktualisierungen, Terminologie und Zeitplanung zwischen den einzelnen Vorgängen gestaltet sich mit der Zeit immer komplexer.

Fragen, die in der Praxis häufig aufkommen

Wenn Übersetzungsworkflows diese Ausmaße an Komplexität erreichen, tauchen im Tagesgeschäft häufig bestimmte Fragen auf:

Warum lässt sich das Übersetzungsmanagement mit steigendem Contentvolumen immer schwerer skalieren?

Weil Workflows oft organisch wachsen und nicht immer für kontinuierliche Contentströme ausgelegt sind. Mit steigendem Arbeitsvolumen treten manuelle Vorbereitungsschritte, Systemübergaben und der Koordinationsaufwand deutlicher zutage.

Wie lassen sich Übersetzungsworkflows ohne Beeinträchtigung bestehender Prozesse verbessern?

In den meisten Fällen lassen sich Verbesserungen eher durch die Strukturierung des Bestehenden erzielen – durch die Standardisierung der Vorbereitungsabläufe, die Festlegung klarer Workflow-Varianten und die Reduzierung unnötiger manueller Schritte – und nicht durch eine komplette Neugestaltung.

Warum führt der Einsatz von KI im Übersetzungsmanagement manchmal zu uneinheitlichen Ergebnissen?

Dies liegt daran, dass KI in den verschiedenen Teams und Anwendungsfällen oft unterschiedlich eingesetzt wird. Ohne klare Regeln für den Zeitpunkt und die Art der Anwendung können die Ergebnisse und Qualitätserwartungen auseinandergehen, anstatt einheitlicher zu werden.

Wie lässt sich Automatisierung am besten in Übersetzungsworkflows integrieren?Wie lässt sich Automatisierung am besten in Übersetzungsworkflows integrieren?

Automatisierung ist bei gut strukturierten Workflows am effektivsten. Sind die Prozesse nicht klar definiert, kann die Automatisierung Ineffizienzen eher verstärken als verringern. Diese Fragen deuten auf dasselbe grundlegende Problem hin: Beim Übersetzungsmanagement geht es nicht mehr nur um die Ausführung, sondern auch um die Struktur.

Bewährte Verfahren für die Modernisierung des Übersetzungsmanagements

Für eine Verbesserung des Übersetzungsmanagements ist keine vollständige Umgestaltung erforderlich. In den meisten Fällen entsteht Fortschritt durch die Strukturierung des Bestehenden und die Reduzierung unnötiger Komplexität.

1. Die Vorbereitung als zentralen Prozessschritt betrachten

Die Vorbereitung wird oft unterschätzt, wirkt sich jedoch direkt auf Geschwindigkeit, Qualität und Kosten aus.

Zu einer gut strukturierten Vorbereitung gehört:

• Erstellung von Quellcontent, der für die KI-gestützte Übersetzung geeignet sind
• Einheitliche Formate für Quellcontent
• Eindeutig definierte Begriffe und Referenzmaterialien
• Bereinigung und regelmäßige Aktualisierung der Sprachressourcen (Translation Memory, Terminologie usw.)
• Abstimmung zwischen Quellsystemen und Übersetzungsworkflows

Durch die Standardisierung dieses Schritts werden die nachfolgenden Prozesse wesentlich berechenbarer und lassen sich leichter automatisieren.

2. Workflow-Varianten statt eines einheitlichen Standardprozesses definieren

Unterschiedliche Contenttypen erfordern unterschiedliche Kontrollstufen.

Beispiel:

• Technische Dokumentationen erfordern unter Umständen eine strukturierte Überprüfung und Validierung
• Bei Produktcontent mit hohem Volumen stehen möglicherweise Geschwindigkeit und Automatisierung im Vordergrund
• Bei reguliertem Content kann eine Rückverfolgbarkeit und Nachprüfbarkeit erforderlich sein

Anstatt alles in einen einzigen Workflow zu zwängen, definieren führende Unternehmen Workflow-Varianten mit jeweils einer klaren Kombination aus:

• Automatisierungsgrad
• KI-Nutzung
• Mitwirkung von Menschen

Dies sorgt für Flexibilität ohne Kontrollverlust.

3. KI strukturiert und koordiniert einführen

Bei KI-gestützten Übersetzungen geht es nicht mehr um das „Ob“, sondern um das „Wie“. In vielen Bereichen wird KI schrittweise eingeführt – häufig an verschiedenen Stellen in unterschiedlichen Workflows.

Ein effektiverer Ansatz konzentriert sich auf die Orchestrierung:

• Auswahl ders geeigneten Engines je nach Content und Sprache
• Festlegen des Zeitpunkts für die automatische Qualitätsevaluierung (AQE) oder die automatisierte Nachbearbeitung (APE)
• Integration von KI in bestehende Workflows statt deren separater Nutzung

Moderne Lösungen kombinieren zunehmend KI-gestützte Übersetzung (Machine Translation, AQE, APE) mit menschlicher Mitwirkung, um im großem Maßstab zweckmäßige Ergebnisse sicherzustellen. Entscheidend ist nicht die Technologie an sich, sondern wie sie im gesamten Prozess eingesetzt wird und wie konsequent sie gesteuert wird.

4. Workflows automatisieren – sobald sie strukturiert sind

Automatisierung wird oft als nächster Schritt angesehen, bringt jedoch nur dann einen Mehrwert, wenn die Workflows klar definiert sind.

Sobald die Vorbereitung und die Workflow-Varianten festgelegt sind, kann die Automatisierung auf folgende Bereiche angewendet werden:

• Dateiverwaltung und Weiterleitung von Content
• Aufgabenzuweisung und Workflow-Auslöser
• Integration zwischen Systemen (z. B. CCMS, PIM, TMS)
• Orchestrierung automatisierter Workflows über Systeme, Contenttypen, Sprachen und verschiedene Anwendungsfälle hinweg

Angesichts der zunehmenden Komplexität multilingualer Betriebsabläufe benötigen Unternehmen immer häufiger Workflows, die verschiedene Technologien, Automatisierungsstufen und KI-gestützte Prozesse auf strukturierte Weise koordinieren können. Dazu gehören Bereiche wie KI-Übersetzung, automatische Qualitätsevaluierung, Nachbearbeitung und manuelle Überprüfung, die alle in umfassendere multilinguale Workflows integriert sind, anstatt separat verwaltet zu werden. Dadurch werden manuelle Arbeitsschritte reduziert und die Bearbeitungszeiten verkürzt, ohne dass die Komplexität zunimmt.

5. Das gesamte Setup vereinfachen

In zahlreichen Fällen ist die Komplexität nicht auf einen Mangel an Tools zurückzuführen, sondern auf zu viele nicht zusammenhängende Tools. Im Laufe der Zeit sammeln sich in Unternehmen oft Folgendes an:

• Verschiedene Übersetzungstools
• Parallele Workflows
• Sich überschneidende Zuständigkeiten

Eine Vereinfachung der Einrichtung bedeutet nicht zwangsläufig den Verlust von Funktionen. Das bedeutet:

• Workflows nach Möglichkeit konsolidieren
• Unnötige Übergaben reduzieren
• Tools und Verantwortlichkeiten klarer aufeinander abstimmen

In manchen Fällen ist hierfür auch externe Unterstützung erforderlich – etwa durch die Einbindung von Partnern, die bei der zentralisierten Verwaltung und Koordination multilingualer Prozesse helfen können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es beim Übersetzungsmanagement heutzutage weniger um die fachliche Kompetenz als vielmehr um die Koordination geht.

Die meisten Unternehmen verfügen bereits über die erforderlichen Tools, Technologien und Fachkenntnisse. Die Herausforderung besteht in der Abstimmung dieser Aspekte zur Förderung von Skalierbarkeit, Konsistenz und Innovation.

Mit zunehmender Komplexität werden schrittweise Verbesserungen, insbesondere in den Bereichen Workflow-Struktur, Automatisierung und KI-Orchestrierung, unerlässlich.

Als einer der weltweit führenden Partner im Bereich Sprachintelligenz betrachten wir bei Seprotec Multilingual Solutions multilinguale Abläufe nicht als isolierte Dienstleistungen, sondern als miteinander verknüpfte Prozesse. Sie sollen sich mit den Bedürfnissen unserer Kundschaft weiterentwickeln und langfristige Effizienz sicherstellen.

Deshalb haben wir das Seprotec KI-gestützte multilinguale Ecosystem ins Leben gerufen. Es verbindet Systeme, Workflows und Technologien zu einer einheitlicheren und besser verwaltbaren Struktur und hilft Unternehmen bei der Skalierung, Vereinfachung und kontinuierlichen Verbesserung ihrer multilingualen Abläufe. Wenn Sie herausfinden möchten, wie Ihre aktuellen Workflows hinsichtlich Skalierbarkeit und KI-Integration optimiert werden können, unterstützen wir Sie gerne mit einem strukturierten Ansatz.