Es gibt zwei Wege, ein globales Unternehmen zu sein.
An erster Stelle steht die Präsenz. Man ist auf den Märkten vertreten. Irgendwann kommt man dort an. Nicht alles ist auf dem neuesten Stand – manche Seiten sind sechs Monate im Rückstand, manche Schulungsmodule beziehen sich auf das Compliance-Rahmenwerk des letzten Jahres, manche Produktbotschaften spiegeln noch die alte Positionierung wider. Aber man macht das Beste daraus.
Man fügt die Teile zusammen. Man füllt die Lücken, wenn Beschwerden eingehen, und rennt in alle Richtungen, wenn eine Änderung der Vorschriften eine Neuprogrammierung in 23 Märkten gleichzeitig erzwingt. Es ist chaotisch. Es ist teuer, und zwar auf eine Weise, die sich in keiner einzelnen Haushaltslinie niederschlägt. Und man hat nie das Gefühl, dass man die Situation ganz im Griff hat – denn das ist sie auch nicht.
Der zweite Ansatz ist der Betrieb: die Pflege eines lebendigen Content-Systems statt bloßer Präsenz. Wenn Störungen auftreten, wie beispielsweise regulatorische Änderungen oder Produktumstellungen, ersetzen koordinierte Arbeitsabläufe Notfallteams. Ein einziger Prozess aktualisiert Hunderte von Assets regionenübergreifend, wobei die Rechts- und lokalen Teams nur das überprüfen, was notwendig ist. Diese Koordination stellt sicher, dass Sie nicht nur auf Veränderungen vorbereitet sind, sondern diese auch als Erste auf den Markt bringen.
Diese Kluft – zwischen globaler Präsenz und dem Betrieb eines globalen Content-Managements – ist die strategische Trennlinie, auf die sich Führungskräfte im Jahr 2026 konzentrieren sollten. Und die Daten zeigen, dass sich die meisten Unternehmen noch immer auf der falschen Seite dieser Trennlinie befinden, wobei sich deutliche Schwachstellen abzeichnen.
Wir haben über 200 Führungskräfte und Fachleute aus der Unternehmenswelt befragt für „The State of Global Enterprise Growth in 2026“ befragt, um zu verstehen, wie sich die Anforderungen an Inhalte und die Geschäftsziele in den letzten 12 Monaten verändert haben und wie die Teams darauf reagieren.
Es zeigte sich das Bild eines Marktes, der KI auf der Aufgabenebene eingeführt hat und auf der Workflow-Ebene ins Stocken geraten ist – und in dem sich die Unternehmen, die sich vom Rest des Feldes abheben, dadurch auszeichnen, dass sie diese Aufgaben zu einem tatsächlich funktionierenden Ganzen verknüpft haben.
Die Nachfrage lässt nicht nach
Der Druck ist nahezu allgegenwärtig.
98 % der Unternehmensteams berichten von einem Anstieg der Anforderungen an Inhalte im Vergleich zum Vorjahr Anstieg des Bedarfs an Inhalten im Vergleich zum Vorjahr. Für die meisten Unternehmen ist der Content-Betrieb daher der limitierende Faktor in Bezug auf Geschwindigkeit, Konsistenz und Compliance.
Es handelt sich hier nicht um eine Handvoll schnell wachsender Teams, die den Durchschnitt verzerren. 73 % der Teams gaben an, dass die Nachfrage nach Inhalten über ein stabiles Niveau hinaus gestiegen ist – das sind fast drei von vier. Nur 2 % verzeichneten ein gleichbleibendes oder rückläufiges Arbeitsaufkommen.
Alle anderen produzieren Inhalte – an mehr Orten und für ein breiteres Publikum.
Und „mehr“ bedeutet nicht nur mehr Sprachen, auch wenn Sprachen ein Teil davon sind: 52 % der Unternehmen haben im vergangenen Jahr mindestens eine neue Sprache hinzugefügt. Der tiefer liegende Zusammenhang ist, dass dieselben Quellinhalte nun für mehr Kanäle angepasst, lokal relevant gehalten und entsprechend den sich ändernden politischen, regulatorischen und Compliance-Anforderungen aktualisiert werden müssen. Das Sprachwachstum ist die sichtbare Spitze; die Komplexität innerhalb bestehender Märkte ist der Eisberg.
Diese Komplexität hat einen Namen, und er überrascht viele: Der schwierigste Aspekt der Globalisierung ist nicht die Übersetzung. Als wir L&D-Teams fragten, was ihre Komplexität vor allem bestimmt, lautete die häufigste Antwort die Geschwindigkeit der regulatorischen und Compliance-Anforderungen (50 %) – also die Aktualisierung der Inhalte bei sich ändernden Vorschriften.
Für die Mitglieder des Marketingteams waren die wichtigsten Faktoren die Erweiterung der Vertriebskanäle (51 %) sowie Markenintegrität und -sicherheit (50 %). Gleicher Druck, andere Ursachen. Und das zusätzlich zu der üblichen Herausforderung, die Konversionsraten zu steigern.
Beide Umfragen bestätigten diesen Druck: 75 % der L&D-Teams und 71 % der Marketing-Teams verzeichneten einen Anstieg des Gesamtarbeitsaufwands für die Content-Produktion um mindestens 25 % im Vergleich zum Vorjahr.
KI hielt Einzug – auf der Aufgabenebene
Hier ist die gute Nachricht, und sie ist wirklich gut. KI beschleunigt bereits die frühen, überschaubaren Phasen der Content-Arbeit.
80 % der Unternehmen geben an, dass sich die Erstellung von Inhalten durch den Einsatz von KI beschleunigt hat, und 68 % berichten von einer effizienteren Recherche und Zusammenfassung.
Das Erstellen einer Landingpage, die Umwandlung eines Webinars in eine Folge-E-Mail, die Erstellung eines ersten Entwurfs für ein Schulungsmodul – all das sind echte Zeitersparnisse, von denen die Teams profitieren. 64 % der Teams nutzen mittlerweile KI, um bestimmte Schritte im Content-Lebenszyklus zu automatisieren.
Aber lesen Sie diese Statistik noch einmal genau durch: konkrete Schritte. Die Erfolge konzentrieren sich auf Bereiche, in denen die Arbeit individuell und in sich geschlossen ist. Sobald Inhalte weitergeleitet werden müssen – zur Überprüfung, zur Lokalisierung, zur Freigabe oder zur Veröffentlichung in verschiedenen Regionen –, schwindet die Geschwindigkeit.
Die in Schritt eins gewonnene Zeit nützt nichts, wenn sich der Inhalt in Schritt acht stapelt. Ein Etiketten-Update kann zwar in zwei Tagen entworfen werden, braucht aber sechs Wochen, um 47 Märkte zu erreichen – nicht, weil jemand langsam übersetzt, sondern weil die Übergaben zwischen den Bereichen Zulassung, Übersetzung, Design und Veröffentlichung manuell, dateibasiert und anfällig sind.
Keiner der Befragten gab an, über vollständig autonome, durchgängige Workflows zu verfügen. Und 26 % der Unternehmensteams geben an, dass ihre Content-Workflows nach wie vor vollständig von Menschen gesteuert werden, ohne jeglichen Einsatz von KI.
Der Engpass liegt nicht im Modell. Es ist alles, was zwischen den Modellen liegt.
Die fehlende Ebene: Orchestrierung
Was unterscheidet Teams, die die Auswirkungen der KI auf Unternehmensebene spüren, von Teams, die sie lediglich an ihrem eigenen Arbeitsplatz wahrnehmen?
Es ist kein besseres Modell. Es ist ein vernetztes Modell.
67 % der Teams haben ihre Content-Tech-Stacks nur teilweise integriert. Nur 12 % geben an, über einheitliche oder vollständig koordinierte Stacks zu verfügen.
Wenn die Systemlandschaft fragmentiert ist, führt bereits eine kleine Änderung – etwa eine Aktualisierung der Produktbeschreibung oder eine Überarbeitung der Compliance-Richtlinien – zu Nacharbeit in verschiedenen Sprachen und Formaten, da die Teams Aufgaben, Freigaben und die Qualitätssicherung nicht über einen gemeinsamen Workflow abwickeln können.
Ein Instructional Designer bei einem weltweit tätigen Medizintechnikhersteller beschrieb die dortige Praxis wie folgt: Lerninhalte werden in Articulate erstellt, exportiert, an eine Übersetzungsagentur weitergeleitet, übersetzt, anschließend wieder importiert und veröffentlicht.
Jeder Pfeil in diesem Satz steht für einen Übergabeprozess, bei dem Kontext, Zeit und Konsistenz verloren gehen. Derzeit schließt ein einziger, vernetzter SCORM-Workflow diese Lücken.
Die Orchestrierung ist die Ebene, die die Automatisierung auf Aufgabenebene in einen vernetzten Betriebsprozess verwandelt. Sie macht den Unterschied zwischen einer KI, die einzelne Schritte beschleunigt, und einer KI, die ganze Arbeitsabläufe schneller und über Märkte, Sprachen und Updates hinweg besser wiederholbar macht. Und die Daten zeigen, dass fast niemand dies bisher umgesetzt hat – genau deshalb ist es das Neuland.
Was die Teams mit dem höchsten ROI anders machen
Der Bericht unterteilte die Unternehmen nach dem von ihnen tatsächlich angegebenen KI-ROI – von „kein messbarer ROI“ bis hin zu „höchster ROI“, wobei KI die Ausführung bei höchster Komplexität ohne zusätzliche Belastung oder Personalaufstockung unterstützt. Die Teams an der Spitze setzten keine anderen Chatbots ein. Sie hatten vielmehr unterschiedliche Betriebsmodelle entwickelt, die ihnen langfristig helfen sollten.
Teams mit dem höchsten KI-ROI berichten mit 6,5-mal höherer Wahrscheinlichkeit von deutlich schnelleren Lokalisierungs- und Globalisierungsabläufen als Teams mit niedrigerem ROI.
Das Muster zeigt sich in allen vier Dimensionen:
Plattformkonsolidierung: Teams mit einem einheitlichen KI-Tech-Stack geben 1,6-mal häufiger den höchsten KI-ROI an als Teams mit fragmentierten Stacks.
Umfassendere Automatisierung: Teams, die Automatisierung auf Prozessebene (und nicht nur auf Aufgabenebene) einsetzen, geben mit 1,7-mal höherer Wahrscheinlichkeit den höchsten ROI an.
Markteinführungsgeschwindigkeit: Teams mit dem höchsten ROI geben 6,5-mal häufiger an, dass ihre Lokalisierungs- und Globalisierungsabläufe um mehr als 50 % schneller sind.
Weniger Reibungsverluste bei der Überprüfung: Sie geben mit 30 % höherer Wahrscheinlichkeit an, dass es bei der Veröffentlichung von KI-generierten Inhalten zu keinen oder nur minimalen Verzögerungen durch Governance- und Compliance-Prüfungen kommt.
Dieser letzte Punkt ist wichtiger, als es auf den ersten Blick scheint. 38 % der Unternehmen geben an, dass Sicherheits-, Rechts- oder Compliance-Prüfungen die Einführung von KI-Plattformen oft oder immer verzögern.
Bei großem Umfang verlagert sich der Engpass von der Modellleistung hin zu den Genehmigungen.
Teams mit hohem ROI verzichten nicht auf Governance – sie gestalten sie wiederholbar, indem sie Kontrollmechanismen und Rechenschaftspflichten direkt in den Arbeitsablauf integrieren, anstatt sie erst im Nachhinein anzuhängen. Das ist es, was die Geschwindigkeit eines Vorreiters nachhaltig macht und nicht nur zu einem einmaligen Sprint werden lässt.
Die Ausbildungslücke, die all dem zugrunde liegt
Es gibt noch einen weiteren Grund, warum Content-Prozesse fragmentiert bleiben, und zwar einen eher unscheinbaren: Die meisten Unternehmen haben ihren Mitarbeitern nie beigebracht, , wie man KI konsequent einsetzt, da dies möglicherweise nicht direkt zu ihren Aufgaben und Zuständigkeiten gehört.
58 % der Unternehmen setzen nach wie vor auf selbstgesteuertes KI-Lernen oder verzichten gänzlich auf formelle Schulungen. (34 % selbstgesteuertes Lernen; 24 % keine formelle Schulung.)
Wenn die KI-Kenntnisse ungleichmäßig verteilt sind, bleibt auch die Akzeptanz ungleichmäßig, und die Ergebnisse hängen eher von einigen wenigen Power-Usern als vom gesamten Team ab. Teams mit strukturierten Schulungen berichten mit doppelt so hoher Wahrscheinlichkeit von Automatisierung auf Prozessebene und mit 1,4-mal höherer Wahrscheinlichkeit von einer um mehr als 50 % schnelleren Lokalisierung als Teams mit informellen Schulungen oder ohne Schulungen.
Interessanterweise die Branche, in der KI-Schulungen am schnellsten institutionalisiert werden, ist Life Sciences – derselbe Sektor, der dem stärksten Druck durch rasante regulatorische Veränderungen ausgesetzt ist. Wenn die Kosten für fehlerhafte Inhalte am höchsten sind, ist strukturierte Weiterbildung keine Option mehr.
Von der Präsenz zum Betrieb
Rechnet man die Zahlen zusammen, wird die These noch deutlicher: Die Nachfrage nach Inhalten steigt bei fast allen (98 %). KI beschleunigt die einfachen Schritte (80 %). Doch die Arbeitsabläufe, die diese Schritte miteinander verbinden, erfolgen bei den meisten nach wie vor manuell (nur 12 % sind automatisiert), Überprüfungen verzögern bei vielen weiterhin die Veröffentlichung (38 %), und die Schulungen finden bei der Mehrheit nach wie vor informell statt (58 %).
Das ist der Unterschied zwischen Präsenz und Betrieb – und diese Lücke hat konkrete Kosten zur Folge. Jede Compliance-Aktualisierung, die sechs Wochen statt sechs Tage dauert, ist ein Sicherheitsrisiko. Jede Produkteinführung, bei der die Auslieferung je nach Markt gestaffelt erfolgt, ist eine verpasste Chance. Jedes Content-Asset, das außerhalb des Workflows liegt, stellt ein Risiko für die Versionskontrolle dar.
Die Unternehmen, die sich an die Spitze setzen, behandeln globale Inhalte genauso wie jeden anderen geschäftskritischen Vorgang: mit gemeinsamer Verantwortung über den gesamten Lebenszyklus hinweg, standardisierten Genehmigungsabläufen je nach Risikostufe, messbaren Bearbeitungszeiten und einer vernetzten Plattform, auf der Erstellung, Lokalisierung, Überprüfung und Veröffentlichung in einem einzigen Workflow ablaufen – mit integrierter Transparenz und Kontrollmöglichkeiten.
Smartcat, die KI-Plattform für die Marktanpassung in großem Maßstab
Genau hier kommt Smartcat ins Spiel – nicht als Tool, das eine Kategorie ersetzt, sondern als Ebene, die hochwertige Content-Prozesse über die bereits in Unternehmen genutzten Systeme hinweg koordiniert und dabei KI-Übersetzung, kontextbezogene Überprüfung und Governance kombiniert, damit bei der Übergabe zwischen den Teams weniger Fehler auftreten.
Die Unternehmen, die diese Ebene aufgebaut haben, arbeiten nicht nur schneller. Sie veröffentlichen ein einziges globales Update als koordinierte Version. Sie erschließen neue Märkte, ohne zusätzliches Personal einzustellen. Wenn es zu Umbrüchen kommt – sei es durch regulatorische Vorgaben, den Wettbewerb oder andere Faktoren –, geraten sie nicht in Hektik. Sie steuern den Arbeitsablauf. Und sie wissen bereits, dass sie als Erste auf dem Markt sein werden.
KI im Unternehmensbereich wird erwachsen. Die nächste Herausforderung ist kein intelligenteres Modell, sondern ein Content-Management, das auf alles vorbereitet ist.
