Der Weg zum KI-ROI im Jahr 2026

Im Jahr 2025 verbrachten Unternehmen viel Zeit damit, mit künstlicher Intelligenz zu experimentieren. Teams aus verschiedenen Abteilungen probierten verschiedene KI-Modelle aus, darunter Schreibassistenten, Notiztools, Chatbots und einfache Automatisierungsprojekte.

Diese ersten KI-Initiativen führten zu kurzfristigen Produktivitätssteigerungen: schnellere Entwürfe, schnellere Antworten und kürzere Überprüfungszyklen. Die Verbesserungen blieben jedoch auf einzelne Teams beschränkt. Ohne ein Umdenken hinsichtlich der systemübergreifenden Umsetzung der Ergebnisse dieser KI-Projekte blieben umfassendere Renditen aus.

Eine andere Gruppe von Unternehmen verfolgte hingegen einen anderen, stärker vernetzten Ansatz. Anstatt isolierte KI-Technologien einzusetzen, nutzten sie KI, um die Arbeitsabläufe zu optimieren, die die größten Reibungsverluste verursachten. Dazu gehörten die täglichen, sich wiederholenden Arbeiten wie:

Sie automatisierten die Übergaben, Formatierungen, Versionierungen, Übersetzungen und Veröffentlichungsschritte, die den gesamten Prozess verlangsamten, um die betriebliche Effizienz zu steigern.

Im Laufe der Zeit zeigte sich, dass es nicht darauf ankam, wer KI-Lösungen einsetzte, sondern wie sie eingesetzt wurden. Unternehmen, die KI in ihre Arbeitsabläufe integrierten, konnten echte operative Vorteile erzielen, während diejenigen, die KI auf isolierte Pilotprojekte beschränkten, nur auf Abteilungsebene Fortschritte erzielten.

Zu Beginn des Jahres 2026 prägt diese Unterscheidung die Art und Weise, wie Unternehmen über den ROI von KI denken. Der Wert von KI liegt nicht mehr in einzelnen Tools oder Punktlösungen. Er liegt in KI-gesteuerten, vernetzten Systemen, die um Menschen herum aufgebaut sind und in denen koordinierte KI-Agenten gemeinsam mit Ihren Mitarbeitern die sich wiederholenden Aufgaben übernehmen, die alles andere verlangsamen.

Bis Ende 2025 hatten die meisten Unternehmen bewiesen, dass KI-Tools funktionieren können. Sie beschleunigen das Schreiben, unterstützen bei Besprechungen, erstellen Entwürfe für Inhalte und beantworten Fragen. Die Tools hielten, was sie versprachen, aber die Ergebnisse blieben fragmentiert.

Jede Abteilung führte ihr eigenes Pilotprojekt durch, oft ohne Abstimmung oder gemeinsame Ziele:

• Das Marketing hatte ein Entwurfswerkzeug

• Die Personalabteilung testete einen Chatbot

• L&D probierte Übersetzungssoftware aus

• Der Support probierte KI-Ticket-Routing aus

• Die IT bewertete ein Agent-Orchestrierungs-Framework

Jede Maßnahme löste ein kleines Problem, veränderte jedoch nicht die Art und Weise, wie die Arbeit innerhalb des Unternehmens ablief, um die Geschäftsziele zu erreichen.

Was alles verlangsamte, waren nicht die Werkzeuge selbst, sondern die Lücken zwischen ihnen:

Hier verbrachten die Teams die meiste Zeit, und hier waren die KI-Systeme nicht ausreichend vernetzt, um hilfreich zu sein.

Organisationen, die einen bedeutenden ROI erzielten, waren nicht diejenigen mit den höchsten KI-Investitionen. Es waren diejenigen, die diese grundlegenden operativen Schritte automatisiert hatten.

2026 ist das Jahr, in dem sich die Geschichte ändert. Unternehmensleiter gehen über Pilotprojekte hinaus und konzentrieren sich darauf, KI in ihren Organisationen zu skalieren. Die Priorität liegt nun darauf, Teams und Systeme miteinander zu verbinden, damit die Arbeit effizient und konsistent abläuft, wobei KI die Koordination übernimmt, die früher alles verlangsamte.

Wenn KI innerhalb des Arbeitsablaufs eingesetzt wird, verwandelt sie verstreute Bemühungen in einen kontinuierlichen, durchgängigen Prozess, bei dem Kontext und Ergebnis aufeinander abgestimmt bleiben.

Technisch gesehen bedeutet dies ein koordiniertes System von KI-Agenten, die jeweils parallel in verschiedenen Bereichen des Workflows arbeiten – von der Planung und Erstellung bis hin zur Qualitätsprüfung und Lokalisierung. In der Praxis übernehmen diese Multi-Agent-Teams die repetitiven Aufgaben, die Teams bisher ausgebremst haben, und sorgen dafür, dass alle Schritte miteinander verbunden, konsistent und überwacht sind. Zusammen bilden sie parallele Agent-Workflows, die Inhalte ohne manuelle Übergaben vom Entwurf bis zur Veröffentlichung begleiten.

Stellen Sie sich das wie ein Team von KI-Agenten vor, die parallel arbeiten, jeweils mit einer definierten Rolle, und sich über den gesamten Workflow hinweg koordinieren, um alles von der Erstellung und Lokalisierung bis hin zur Formatierung und Veröffentlichung zu erledigen. Ein Agent kann Inhalte umschreiben, ein anderer die Markenstimme durchsetzen, ein weiterer übersetzt, ein weiterer wendet Terminologie an, ein weiterer formatiert für bestimmte Plattformen und ein weiterer veröffentlicht in Ihrem CMS, LMS, HRIS, PIM oder DAM.

Jeder Agent:

• Hat eine definierte Rolle

• Erhält strukturierte Eingaben

• Liefert vorhersehbare Ergebnisse

• Arbeitet unabhängig oder parallel mit anderen zusammen

Gemeinsam koordinieren diese Multi-Agent-Teams die Erstellung und Lokalisierung von Inhalten, sodass jeder Schritt vernetzt, konsistent und überwacht bleibt. Die Teams müssen sich keine Gedanken über die zugrunde liegenden parallelen Agent-Workflows machen – sie spüren einfach die Vorteile eines vernetzten Systems, in dem:

Die Arbeit durchläuft nun automatisch alle Phasen, während sich die Mitarbeiter auf die Teile konzentrieren, die Kontextwissen oder Fachkenntnisse erfordern.

Diese parallel arbeitenden Teams von Agenten bilden die Struktur – menschliche Zusammenarbeit macht sie wirkungsvoll.

Jedes Unternehmen wird von Teams geleitet, die für wichtige Geschäftsergebnisse verantwortlich sind: Kampagnen starten, Pflege von Schulungsinhalten, Verwaltung von Websites oder Erstellung von regulierten Dokumentationen. Diese Teams verschwinden nicht mit der Einführung von KI. Sie erhalten Unterstützung. 

Es handelt sich hierbei nicht um isolierte Tools, sondern um koordinierte Teams von Agenten, die in einer strukturierten Umgebung arbeiten, in der jede Übergabe automatisiert ist und alle Ergebnisse aufeinander abgestimmt bleiben.

In einem Mensch-Agent-System stehen die Menschen im Mittelpunkt, während KI-Agenten ihnen zur Seite stehen, um repetitive Schritte zu übernehmen, die die Arbeit verlangsamen.

Agenten bearbeiten verschiedene Anwendungsfälle, darunter:

Menschen sorgen für Kontext, Beurteilung und Überwachung. Agenten kümmern sich um Umfang und Ausführung. Das Ergebnis ist ein Workflow, der kontinuierlich abläuft, anstatt bei jeder Übergabe zu pausieren.

Hier werden die ROI-Kennzahlen sichtbar. Die Teams konzentrieren sich auf die Entscheidungsfindung und die Verbesserung der Ergebnisse, anstatt sich mit der Verwaltung von Prozessen zu beschäftigen.

In jedem dieser Beispiele arbeiten Multi-Agent-Teams hinter den Kulissen und koordinieren mehrere Arbeitsabläufe miteinander – von Inhaltsaktualisierungen bis hin zu Lokalisierung und Compliance.

L&D-Teams haben seit langem mit Versionskontrolle und globaler Abstimmung zu kämpfen. Eine Richtlinienänderung in einer Region kann Monate dauern, bis sie sich auf alle Schulungsmodule, alle Sprachen und alle Plattformen auswirkt.

Smith & Nephew, ein weltweit tätiges Unternehmen im Bereich Gesundheitstechnologie, sah sich dieser Herausforderung direkt gegenüber. Die Schulungsinhalte mussten ständig aktualisiert, lokalisiert und in Dutzenden von Märkten auf ihre Konformität überprüft werden. Nach der Einführung eines agentenbasierten Workflows:

• Aktualisierungen der Richtlinien lösten automatisch neue Entwürfe aus.

• Terminologie- und Compliance-Regeln wurden sofort angewendet.

• Die Lokalisierung erfolgte parallel in über 20 Sprachen.

• Aktualisierte Module wurden direkt in ihrem LMS veröffentlicht.

Die Geschäftsziele, deren Koordination zuvor Wochen in Anspruch nahm, konnten nun innerhalb weniger Tage erreicht werden. Das L&D-Team konzentriert sich nun auf die Qualität der Schulungen, anstatt sich um Aktualisierungen über verschiedene Formate, Regionen und Systeme hinweg zu kümmern.

Globale Websites müssen sich schnell weiterentwickeln – Produktseiten, Hilfezentren, Landing Pages und Dokumentationen ändern sich häufig. Bei herkömmlichen Arbeitsabläufen mussten Teams Aktualisierungen manuell verfolgen, Übersetzungen ad hoc anfordern und Änderungen regionweise umsetzen.

Kids2, ein weltweit tätiges Unternehmen für Babyprodukte, hat diesen Prozess durch die Umstellung auf ein kontinuierliches, agentenbasiertes Lokalisierungsmodell transformiert. Seine Agenten:

1. Erkannte Aktualisierungen in Quellsystemen

2. Sofort generierte lokalisierte Inhalte

3. Konsequente Anwendung von Marken- und Terminologieregeln

4. Direkte Übertragung von Aktualisierungen in regionale CMS-Umgebungen

Die Lokalisierung, die früher Wochen dauerte, erfolgt nun innerhalb weniger Stunden. Produktseiten und Marketinginhalte bleiben in allen Märkten einheitlich, ohne dass eine manuelle Koordination erforderlich ist.

Unzusammenhängende Tools führen oft zu inkonsistenten Ergebnissen, wenn Inhalte durch mehrere Teams, Sprachen und Kanäle laufen.

Wunderman Thompson, das Amazon-Shops und E-Commerce-Inhalte für mehr als 150 Kunden verwaltet, war täglich mit dieser Komplexität konfrontiert. Durch die Einführung eines gemeinsamen, agentenbasierten Workflows:

1. Die Markenstimme und Terminologie wurden automatisch durchgesetzt.

2. Das Translation Memory sorgte für Konsistenz über alle Märkte hinweg.

3. Inhaltsvarianten für jede Region wurden sofort generiert.

4. Die Veröffentlichung auf mehreren Marktplätzen verlief reibungslos.

Ihr Team steigerte die Kapazität um 30 % bei gleichbleibender Mitarbeiterzahl – ein Beweis dafür, dass koordinierte Arbeitsabläufe die Produktivität der Mitarbeiter ohne zusätzliche operative Belastung steigern.

Die anfängliche Begeisterung und der Hype um die Einführung von KI veranlassten viele Unternehmen dazu, eigene koordinierte Systeme aus KI-Agenten aufzubauen, um bestehende Prozesse zu optimieren. Einige waren damit in kleinem Maßstab erfolgreich, doch die meisten stießen auf die gleichen Herausforderungen.

Die Ingenieurteams waren stark ausgelastet. Die Integration in bestehende Systeme dauerte länger als erwartet. Governance- und Datensicherheitsanforderungen verlangsamten die Implementierung. Selbst wenn Pilotprojekte funktionierten, erforderte ihre Wartung die ständige Aufmerksamkeit der technischen Teams, die bereits voll ausgelastet waren.

Das Ergebnis war vorhersehbar. Interne Bemühungen lieferten zwar einen Proof of Concept, aber keine langfristigen Auswirkungen. Die Systeme funktionierten in einer Abteilung, konnten jedoch nicht auf das gesamte Unternehmen übertragen werden.

Bei der Messung des ROI von KI wollen Führungskräfte Ergebnisse, die sie sofort messen können, und nicht erst nach mehrjährigen Entwicklungszyklen. Sie benötigen Systeme, die zuverlässig und konform sind und sich in die bereits verwendeten Tools integrieren lassen.

Aus diesem Grund entscheiden sich viele Unternehmen für speziell für diesen Zweck entwickelte Plattformen, anstatt zu versuchen, alles selbst aufzubauen.

Sollten Sie interne Lokalisierungs-Workflows aufbauen oder in eine Plattform investieren? Dieser Fragebogen und diese Checkliste helfen Marketingverantwortlichen dabei, Geschwindigkeit, Umfang, Kosten und Risiken zu bewerten, bevor sie eine langfristige Entscheidung treffen.

Systeme wie Smartcat bieten eine vollständig integrierte Workflow-Umgebung für Menschen und Agenten, die mehrere Agenten innerhalb einer strukturierten Umgebung koordiniert, in der jeder Schritt miteinander verbunden ist und kontinuierlich optimiert wird. Anstatt bei Null anzufangen, beginnen Teams mit einer Infrastruktur, die sofort funktioniert und sich auf die Verbesserung der Geschäftsergebnisse konzentriert. Das Ergebnis sind schnellere Auswirkungen und ein messbarer ROI bei mehrsprachigen und globalen Content-Operationen.

Heute nutzen mehr als ein Viertel der Fortune-1000-Unternehmen Smartcat für mehrsprachige und globale Content-Operationen.

Unternehmensabläufe entwickeln sich hin zu einer kontinuierlichen Zusammenarbeit zwischen Menschen, KI-Agenten und vernetzten Systemen. Das neue Modell zeichnet sich durch folgende Merkmale aus:

• Menschen, die sich auf Entscheidungen, Kreativität und Kontext konzentrieren

• KI-Agenten, die sich um repetitive Aufgaben, Koordination und Konsistenz kümmern

• Systeme, die alle Phasen des Workflows über Regionen, Sprachen und Plattformen hinweg miteinander verbinden

Das Ergebnis ist eine koordinierte, skalierbare Arbeitsweise ohne Qualitätseinbußen. Unternehmen, die dieses Modell jetzt einführen, schaffen damit die operative Grundlage, die in den kommenden Jahren die Erstellung und Bereitstellung von Inhalten bestimmen wird.