Eine Plattform, alle Sprachen: Von dezentralen Prozessen zur globalen Sprachstrategie
Das Projekt im Überblick
| Unternehmen: | WAGNER Unternehmensgruppe |
| Branche: | Beschichtungstechnik |
| Mitarbeitende: | ca. 1.800 weltweit |
| Ausgangssituation: | WAGNER hatte viele verteilte Übersetzungsprozesse, Tools und Dienstleister. Es fehlten zentrale Steuerung, einheitliche Terminologie und ein klarer Workflow. |
| Herausforderungen: | Unterschiedliche Translation Memorys und Datenquellen, inkonsistente Terminologie, hoher Koordinationsaufwand, unklare Datensicherheit, steigende Übersetzungsvolumina |
| Lösung: | Schmieder setzte eine zentrale, SaaS-basierte Übersetzungsplattform auf. Dabei wurden Translation Memorys und Terminologie konsolidiert, KI-Engines angebunden und Fachabteilungen in den Freigabeprozess integriert. |
| Eingesetzte Lösungen: |
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| Ergebnis: | Mehr Qualität und Konsistenz, schnellere Übersetzungsprozesse, weniger Aufwand und Kosten, skalierbare, sichere Lösung für neue Sprachen und Märkte |
| Nächste Schritte: | Ausbau der Plattform für weitere Sprachen, Märkte und Anwendungsfälle sowie laufende Pflege von Terminologie und KI-Engines. |
Die Ausgangssituation:
WAGNER stand vor einer typischen, aber entscheidenden Herausforderung: Über Jahre waren unterschiedliche Übersetzungsprozesse, Dienstleister und Tools im Einsatz. Es fehlte eine zentrale Steuerung und eine durchgängige Datenbasis.
Mehrere Abteilungen beauftragten Übersetzungen, teilweise bei unterschiedlichen Dienstleistern und mit eigener Terminologie. Translation Memorys lagen in verschiedenen Systemen beim bisherigen Sprachdienstleister, im eigenen TMS und in Tool-Silos einzelner Fachbereiche.
Gleichzeitig nahmen Volumen und Takt zu: technische Dokumentation, Produktinformationen, Marketinginhalte und digitale Touchpoints sollten schnell in mehreren Sprachen vorliegen – mit hohem Qualitätsanspruch, klaren Freigabeprozessen und gesteigerter Effizienz. Gesucht wurde eine konsistente, datensichere, skalierbare Lösung für alle Sprachen und Zielmärkte.
Die zentralen Probleme aus Sicht von WAGNER:
- Fragmentierte Sprachdaten (mehrere Memorys, kein einheitlicher Bestand)
- Inkonsistente Terminologie über Abteilungen und Kanäle hinweg
- Abhängigkeit von einzelnen Tools und Engines
- Kein transparenter, durchgängiger Workflow mit Freigabe durch Fachabteilungen
- Unklare Datensicherheit wegen unterschiedlicher Anbieter
- Zunehmender Koordinationsaufwand bei steigenden Volumina
- Hohe Kosten ohne nachhaltige Speicherung oder KI-Strategie
WAGNER suchte daher nicht nur einen neuen Dienstleister, sondern einen Partner, der die gesamte Übersetzungsarchitektur neu aufsetzt. Mit KI-Unterstützung, aber eingebettet in robuste, kontrollierbare Prozesse.
Projektansatz: Von der Bestandsaufnahme zur integrierten Übersetzungsplattform
Schmieder Übersetzungen hat das Projekt mit WAGNER bewusst nicht als Tool-Einführung, sondern als Prozess-Redesign aufgesetzt. Im Zentrum stand eine SaaS-basierte Übersetzungsplattform, die Sprachdaten, Workflows und KI-Technologie bündelt und langfristig skalierbar macht. Das sind die Grundprinzipien, mit denen Schmieder MultiSearch und andere Plattformlösungen entwickelt.
Der Weg dorthin verlief in mehreren klar definierten Schritten:
1. Bestandsanalyse
Schmieder hat alles durchleuchtet: Welche Abteilungen brauchen Übersetzungen? Sind professionelle Dienstleister eingebunden? Wie läuft der Freigabeprozess?
Dabei hat Schmieder nicht nur Informationen gesammelt, sondern auch koordiniert, wer für welche Daten zuständig ist und die Bereitstellungen zusammengeführt.
2. Konsolidierung der Translation Memorys
Im ersten Schritt wurden die vorhandenen Translation Memorys aus zwei Quellen gesammelt:
- Memorys des früheren Dienstleisters
- Memorys aus dem bestehenden Translation-Memory-System von WAGNER
Alle Memorys wurden gesichtet, bereinigt und strukturiert in die Systemlandschaft von Schmieder integriert. Dabei wurden die Memorys wegen unterschiedlicher Subsprachen und Fachbereiche nicht blind zusammengelegt. Diese sind weiterhin einzeln oder kombiniert für jedes Projekt steuerbar.
3. Terminologie zusammenführen, bereinigen, KI-fähig machen
Parallel dazu wurde die Unternehmensterminologie neu geordnet. Aus Glossaren, Tabellen, lokalen Listen und Tool-Exporten entstand eine konsolidierte Terminologiedatenbank.
Die Arbeit umfasste:
- Zusammenführen von Bezeichnungen aus unterschiedlichen Quellen
- Auflösen von Widersprüchen und Dubletten
- Definition eindeutiger Benennungen je Sprache
- Kennzeichnung von „Do-not-translate“-Einträgen (z. B. Produktnamen)
- Ergänzung von Definitionen, Kontexten und Anwendungsregeln
Der entscheidende Schritt: Die Terminologie wurde so aufbereitet, dass sie nicht nur von Menschen, sondern auch von KI-Engines eindeutig verarbeitet werden kann. Schmieder nutzt hier denselben Denkansatz wie in anderen KI-Projekten: Terminologie als Navigationssystem für die Maschine, nicht als loses Glossar.
So entstand eine Terminologiebasis, die sowohl in der Plattform als auch im Prompting bzw. in den Parametern der angebundenen Engines genutzt werden kann.
4. Eigenständige Weiterentwicklung im TermPortal
Damit die Terminologie immer aktuell bleibt, nutzt WAGNER das TermPortal. So nimmt das Unternehmen laufend neue Terme in die Datenbank auf, aktualisiert veraltete Begriffe oder erweitert Einträge um neue Sprachen. Mit drei Nutzergruppen, die mit unterschiedlichen Rechten versehen sind, ist sichergestellt, dass die Termarbeit strukturiert abläuft.
- Standardnutzer mit Leserecht: Für die meisten Mitarbeitenden ist die Terminologiedatenbank das zentrale Nachschlagewerk für alle Begriffe in allen Sprachen.
- Intensivnutzer mit Vorschlagsrecht: Bestimmte Markt- und Produktverantwortliche haben die Möglichkeit, neue Benennungen vorzuschlagen oder Anpassungen an bestehenden vorzunehmen.
- Termgremium mit Entscheidungsrecht: Regelmäßig wertet das Termgremium die neuen Vorschläge aus und entscheidet, welche umgesetzt werden. Ein freigegebener Term steht für alle Nutzergruppen sofort zur Verfügung.
5. Übersetzungsplattform als zentrales Bedienfeld
Auf dieser Datenbasis wurde eine Übersetzungsplattform implementiert, über die WAGNER sämtliche Übersetzungsaufträge steuert.
Funktional umfasst sie insbesondere Folgendes:
- Hochladen und Verarbeiten verschiedener Dateiformate (von Office über InDesign bis XLIFF)
- Nutzung der konsolidierten Translation Memorys
- Nutzung und Abfrage der Terminologie
- Automatische Vorübersetzung der neuen Inhalte über angebundene KI-Engines
- Intuitives Interface für einfache Nutzung
Die Plattform fungiert damit als Schaltzentrale: Sie bündelt KI, Memory und Terminologie in einem Workflow und ersetzt Insellösungen sowie manuelle Koordination per E-Mail.
6. Pro Sprache ist die passende KI-Engine flexibel austauschbar
Ein zentraler Baustein der Lösung ist die anbieterunabhängige Anbindung verschiedener KI-Engines. Schmieder bindet für jede Sprache die besten KI-Anbieter an und kann diese jederzeit austauschen. Das ist sinnvoll, wenn ein neuer, besserer Anbieter auf den Markt kommt oder sich die Datenschutz- und Nutzungsbedingungen ändern.
Für WAGNER bedeutet das:
- Für jede Zielsprache lässt sich die Engine auswählen, die die beste Balance aus Qualität, Stabilität und Terminologie-Treue zeigt.
- Ein Engine-Wechsel ist jederzeit möglich, beispielsweise wenn sich die Leistungsfähigkeit der Anbieter oder deren Umgang zur Datensicherheit verändert oder neue Sprachen hinzukommen.
Damit vermeidet WAGNER eine strategische Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter und bleibt technologisch beweglich. Ein wichtiger Punkt in einem Markt, in dem sich Leistungsprofile der Engines in kurzen Zyklen verändern.
7. Fachabteilungen im Freigabe-Workflow statt PDF-Kommentierung
Schmieder hat den Freigabeprozess bei Wagner bewusst so gestaltet, dass ausgewählte Abteilungen integraler Bestandteil des Workflows sind:
- Technische Dokumentation und Produktmanagement prüfen sicherheits- und funktionskritische Inhalte.
- Das Marketing behält bei kommunikativen Texten die Markenstimme im Blick.
- Lokale Niederlassungen können bei Bedarf länderspezifische Anpassungen oder regulatorische Feinheiten prüfen.
Diese Rollen sind direkt in der Plattform abgebildet. Das heißt: Die Fachabteilungen arbeiten nicht mit PDF-Anhängen oder statischen Exports, sondern sehen und bearbeiten die Inhalte im System inklusive Status, Kommentaren und Versionierung.
Dadurch entsteht ein klarer, reproduzierbarer Freigabe-Workflow, statt informeller Stichproben.
Zusammenspiel von Mensch, Technologie und Prozess
Das Projekt bei Wagner zeigt exemplarisch, wie Schmieder Übersetzungen KI in ein kontrolliertes, professionelles Umfeld einbettet, statt sie isoliert zu nutzen.
- Die KI-Engines liefern Geschwindigkeit und skalierbare Vorübersetzungen.
- Translation Memorys und Terminologie sorgen dafür, dass die Maschine auf einem konsistenten Sprachfundament arbeitet.
- Die Plattform bindet alle Komponenten in einen Workflow, der Abteilungen und Stakeholder sichtbar einbezieht.
- Sprachexperten von Schmieder übernehmen Post-Editing, Qualitätssicherung und die laufende Pflege von Memory und Terminologie.
Damit deckt die Lösung genau die Probleme ab, die bei unkoordiniertem KI-Einsatz typischerweise auftreten: Inkonsistenz, fehlende Wiederverwendbarkeit, terminologische Fehler und unklare Verantwortlichkeiten.
Ergebnisse für WAGNER
Die Effekte lassen sich auf drei Ebenen klar benennen.
1. Qualität und Konsistenz
Die eingebetteten Memorys und die bereinigte Terminologie führen zu klarer, wiedererkennbarer Sprache in allen Zielsprachen. Fachtermini, Produktbezeichnungen und sicherheitsrelevante Formulierungen werden über Dokumente und Kanäle hinweg einheitlich verwendet.
Durch den strukturierten Freigabe-Workflow sinkt die Fehlerquote. Gleichzeitig steigt das Vertrauen der Fachabteilungen in die Übersetzungen, weil sie aktiv Einfluss haben.
2. Effizienz und Time-to-Market
Die zentrale Plattform, die KI-Vorübersetzung und die Wiederverwendung der Daten aus dem Translation Memory verkürzen die Durchlaufzeiten deutlich.
WAGNER kann heute:
- höhere Volumina parallel abwickeln,
- Übersetzungen früh in Produkt- und Kommunikationsprozesse einbinden,
- bei Aktualisierungen von Dokumenten gezielt nur geänderte Textsegmente bearbeiten lassen.
Das reduziert sowohl Koordinationsaufwand als auch Kosten bei gleichzeitig höherer Transparenz.
3. Zukunftsfähigkeit und Skalierbarkeit
Mit der anbieterunabhängigen Engine-Architektur und der SaaS-basierten Plattform ist Wagner technologisch vorbereitet auf:
- neue Sprachen und Märkte,
- neue Engine-Generationen,
- zusätzliche Anwendungsfälle (z. B. interne Wissensdatenbanken, Support-Inhalte, E-Learning).
Die Sprachdaten (Memory, Terminologie) gehören dem Unternehmen und bleiben nutzbar – unabhängig davon, welche Engine im Hintergrund arbeitet.
4. Datensicherheit als Grundanforderung
Für WAGNER spielt Datensicherheit eine zentrale Rolle, weil neben Marketingtexten auch technische, funktions- und sicherheitsrelevante Dokumente übersetzt werden. Schmieder hat die Lösung deshalb so konzipiert, dass alle Sprachdaten (Memory, Terminologie, Projektdaten) unter der Hoheit von WAGNER bleiben und nicht in öffentliche Trainingspools externer KI-Anbieter fließen. Die SaaS-Plattform arbeitet mit verschlüsselter Übertragung, rollenbasierten Zugriffsrechten und klar definierten Nutzergruppen, sodass nur Berechtigte auf sensible Inhalte zugreifen. KI-Engines werden datenschutzbewusst angebunden und sind pro Sprache austauschbar, falls sich Leistungsprofile oder Datenschutzbedingungen ändern. So verbindet WAGNER die Vorteile von KI-gestützten Übersetzungen mit einem kontrollierten, revisionssicheren Umgang mit kritischen Dokumenten.
Fazit: von der dezentralen Sprachlandschaft zur zentralen Übersetzungsplattform
Die Zusammenarbeit zwischen WAGNER und Schmieder Übersetzungen zeigt, wie sich eine gewachsene, fragmentierte Übersetzungslandschaft in eine integrierte, KI-gestützte Plattformlösung überführen lässt. Ohne Kontrollverlust und ohne Qualitätsabstriche.
Der Mehrwert liegt nicht in einem einzelnen Feature, sondern in der Kombination:
- Übersetzungsplattform als zentrale Steuerungseinheit
- Detailliert steuerbare Memorys
- Terminologie, die für Mensch und Maschine funktioniert
- Pro Sprache optimal ausgewählte und flexibel wechselbare KI-Engines
- Fachabteilungen, die im Freigabe-Workflow verankert sind
So wird KI nicht zum Risiko, sondern zum Beschleuniger auf Basis sauberer Daten, klarer Prozesse und professioneller Sprachkompetenz.
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Unser Autor
Dominik Rapp ist seit 2012 bei Schmieder Übersetzungen als Projektmanager tätig. Der frühere Zeitungsredakteur recherchiert Inhalte zu Trendthemen und formuliert daraus interessante, hilfreiche und gelegentlich auch witzige Beiträge für unseren Blog.
