Wenn wir mit unseren Kunden sprechen, ist KI das Thema, über das niemand sprechen will. KI ist günstig und weit verbreitet, daher wächst natürlich der Druck, sie einzusetzen. Dieser Druck geht oft von den höheren Führungsebenen aus. Das Ziel ist klar: Kosten senken, Durchlaufzeiten verkürzen und dabei ein akzeptables Qualitätsniveau gewährleisten. Der Austausch bewährter Lokalisierungsprozesse gegen eine schnelle KI-Lösung ist jedoch keineswegs ohne zusätzliche Komplexität.
In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie Content-Teams den steigenden Erwartungen gerecht werden können: Kosten reduzieren, die Time-to-Market verkürzen und gleichzeitig eine konstant hohe Qualität gewährleisten. Wir zeigen Ihnen, was Sie dabei beachten sollten, und geben Ihnen einige Anregungen, wie KI Ihre bewährten Lokalisierungsprozesse verbessern kann – statt sie zu ersetzen.
Der Druck durch KI und steigende Erwartungen
Führungskräfte verknüpfen KPIs zunehmend mit dem Einsatz von KI. In vielen Unternehmen wird KI in erster Linie als Mittel zur Kostensenkung betrachtet. Damit verbunden sind Erwartungen an schnellere Durchlaufzeiten und weniger Abhängigkeit von menschlichen Arbeitsschritten, die oft als Hindernis für einen reibungslosen Ablauf angesehen werden.
Gleichzeitig werden die Budgets für herkömmliche Lokalisierungs-Workflows eingefroren oder gekürzt, während Unternehmen zunächst herausfinden wollen, wie sie mit dem Thema KI umgehen und diese sinnvoll einsetzen können. Während lokale Märkte einen steigenden Bedarf an lokalisierten Inhalten anmelden, werden die dafür erforderlichen Mittel häufig zurückgehalten – in der Erwartung, durch neue KI-gestützte Ansätze künftig Einsparungen zu erzielen.
In manchen Unternehmen gelten kleinere KI-basierte Workflows bereits als Lösung für nahezu alle Anforderungen und Probleme in der Lokalisierung. Allerdings werden diese Workflows oft auf Unternehmensebene eingeführt, ohne dass sie für diese Komplexität konzipiert oder getestet wurden – selbst in regulierten Branchen wie der Medizintechnik.
KI ist weder ein einfaches Add-on noch ein universeller Shortcut. Damit KI einen echten Mehrwert liefern kann, ohne neue Risiken zu erzeugen, muss sie Teil eines strukturierten Lokalisierungsansatzes sein – getragen von klaren Verantwortlichkeiten, skalierbaren Prozessen und einer engen funktionsübergreifenden Zusammenarbeit.
Managementgerechte Kommunikation von Kosten-, Qualitäts- und Geschwindigkeitszielen
Vor dem Zeitalter der KI gab es bei Lokalisierungsprozessen einen Zielkonflikt zwischen niedrigen Kosten, hoher Geschwindigkeit und guter Qualität.
In einer kürzlich durchgeführten interaktiven Veranstaltung mit unseren Kunden erläuterte Jonas Steno Olsen, Strategic Solution Consultant bei LanguageWire, weshalb dieser Zielkonflikt in Unternehmensumgebungen besonders herausfordernd ist und wie Content-Teams diese Komplexität erfolgreich bewältigen können:
Früher waren Geschwindigkeit, Kosten und Qualität so etwas wie Optionen auf einer Speisekarte, von denen man sich nur zwei aussuchen konnte. Schnelle und hochwertige Übersetzungen waren teuer, schnelle und günstige Übersetzungen waren nicht qualitativ hochwertig usw.
Die Einführung von KI hat diese Erwartungshaltung jedoch grundlegend verändert. Viele gehen mittlerweile davon aus, dass alle drei Ziele gleichzeitig erreicht werden können, was sowohl für Führungskräfte als auch für Sprachexpert:innen neue Herausforderungen mit sich bringt.
Fortschritte in der KI-Technologie führen zu Verbesserungen in Bezug auf Qualität, Geschwindigkeit und Kosten. Die Definition dessen, was als „ausreichend gute“ Qualität gilt, bleibt eine zentrale Herausforderung (auf die wir in diesem Artikel näher eingehen). Gleichzeitig verändert KI Übersetzungsprozesse auf deutlich grundlegendere Weise.
Wenn Übersetzer:innen auf der Grundlage von KI-Übersetzungsergebnissen arbeiten, haben sie nun eine deutlich bessere Ausgangsbasis. Dies reduziert den Aufwand, verkürzt die Durchlaufzeiten und senkt die Produktionskosten. Im kleinen Maßstab kann eine reine KI-Übersetzung scheinbar ausreichend erscheinen, da Tools wie ChatGPT oder Copilot in einfachen Situationen recht gute Ergebnisse liefern.
Sobald diese Workflows jedoch aufUnternehmensebene ausgeweitet werden, steigt die Komplexität. Governance, Konsistenz, regulatorische Anforderungen und Markenrisiken zeigen schnell die Grenzen kleinerer KI-Experimente auf. Jonas Rat ist eindeutig.
Stehen Sie vor der Herausforderung, mehr Stehen Sie vor der Herausforderung, mehr Stehen Sie vor der Herausforderung, mehr Content mit demselben Budget zu lokalisieren und gleichzeitig steigende Qualitätsanforderungen zu erfüllen, ist eine differenzierte Lokalisierungsstrategie entscheidend. Auch wenn KI alle drei Faktoren verbessert, bleiben bei einer Skalierung auf Unternehmensebene Zielkonflikte bestehen.
Die Entscheidung darüber, ob Kosten, Geschwindigkeit oder Qualität priorisiert werden sollen, ist eine strategische Managemententscheidung und nicht allein eine operative Aufgabe der Lokalisierungsteams.
Die Lösung: Flexible Workflows für wechselnde Anforderungen
Eine Möglichkeit, diesen Zielkonflikt zu veranschaulichen, ist ihn sichtbar und messbar zu machen.
Durch die strukturierte Erfassung von Inhaltstypen, Prioritäten, Vorlagen und Workflows in einer übersichtlichen Tabelle lassen sich die Auswirkungen unterschiedlicher Ansätze auf Kosten, Qualität und Geschwindigkeit transparent darstellen. Jede Entscheidung wird in Echtzeit abgebildet und macht sowohl die aktuellen als auch geschätzten zukünftigen Kosten der ausgewählten Workflows transparent.
Das erleichtert fundierte Gespräche mit dem Management. Anstatt über Annahmen zu diskutieren, können Sie konkret aufzeigen, welche Auswirkungen die Wahl eines schnelleren oder kostengünstigeren Workflows hat und was dies für die Qualität bedeutet.
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Ihr Unternehmen ist sowohl in Frankreich als auch in Polen tätig. Aufgrund des Kostendrucks beschließen Sie jedoch, den französischen Markt niedriger zu priorisieren und dort einen schlankeren Lokalisierungs-Workflow einzusetzen. Sie könnten auf eine nachbearbeitete maschinelle Übersetzung (PEMT) umsteigen und den Umfang der menschlichen Nachbearbeitung im Vergleich zum bisherigen Prozess reduzieren.
Durch die Dokumentation von Workflow-Anpassungen und deren Auswirkungen auf Kosten und erwartete Qualität können Sie dem Management helfen, Prioritäten und deren praktische Konsequenzen besser zu visualisieren. Wenn beispielsweise auf dem französischen Markt vermehrt Qualitätsbeschwerden gemeldet werden, welche sich allmählich auf die Leistung auswirken, können Sie dem Management konkrete Fakten vorlegen: Das haben wir geändert, das haben wir beibehalten, und das waren die Auswirkungen. Welche Prioritäten sollten wir künftig setzen?
Damit haben Lokalisierungsmanager:innen eine praktische Möglichkeit, aufzuzeigen, wie die Parameter Kosten, Geschwindigkeit und Qualität angepasst werden und welche Auswirkungen dies hat. Außerdem lassen sich so Kapazitäten und Ressourcen leichter dorthin lenken, wo sie den größten Mehrwert schaffen, ohne dabei zwangsläufig die Gesamtkosten zu steigern.
Wir bei LanguageWire helfen Ihrem Team fundierte Entscheidungen zu treffen, Workflows flexibel anzupassen und die Auswirkungen verschiedener Optionen auf Kosten, Qualität und Geschwindigkeit transparent zu bewerten – ohne dabei operative Engpässe zu schaffen.
Wenn Ihr Management Kosteneinsparungen fordert, können Sie einen schlankeren Workflow wählen. Bei Bedenken hinsichtlich der Qualität, können Sie ebenfalls aufzeigen, welche Auswirkungen die Priorisierung eines anspruchsvolleren Workflows auf Qualität, Kosten und Geschwindigkeit hat. Entscheidend ist, dass diese Entscheidungen transparent, strukturiert und leichter zu begründen sind.
Dieser Ansatz verhindert, dass Lokalisierungsteams oder LanguageWire bei veränderten Anforderungen zum Engpass werden. Teams können Workflows flexibel anpassen, rasch auf neue Prioritäten reagieren und dabei sowohl ihre Liefergeschwindigkeit als auch die Kontrolle über ihre Prozesse beibehalten.
Auf diese Weise fördert das Modell nicht nur die operative Flexibilität. Außerdem bietet dieser Ansatz Lokalisierungsmanager:innen eine praktische Grundlage, Zielkonflikte transparent zu kommunizieren und ihre Entscheidungen zu begründen, wenn Erwartungen in Bezug auf KI, Kosten und Geschwindigkeit aufeinanderprallen.
Vorlage für die Lokalisierungsstrategie herunterladen
Eine strukturierte Herangehensweise an die Lokalisierung erleichtert konstruktive Gespräche über Geschwindigkeit, Kosten und Qualität.
Sie können sich dies selbst in einem Dokument oder im Notiztool erstellen. Oder nutzen Sie unsere einfache Vorlage, um schnell loszulegen.
Try the templatePassen Sie Contenttypen, Workflows und den Umfang der menschlichen Qualitätsprüfung an, um ein besseres Verständnis dafür zu erhalten, wie sich Ihre Entscheidungen sowohl auf die aktuellen als auch auf die prognostizierten Kosten sowie auf die erwarteten Qualitätsergebnisse auswirken.
Auf diese Weise können Sie praxisnah von Annahmen zu Daten übergehen und so klarere, fundiertere Gespräche mit Ihrem Management über Prioritäten und Kompromisse führen.
Sobald Sie Ihre Konfiguration getestet haben, können Sie uns gerne Ihre Ergebnisse mitteilen. Wir helfen Ihnen dabei, diese in einen skalierbaren Workflow umzusetzen, der optimal auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten ist.
Talk to a localisation expert
