Es gibt zwei Möglichkeiten, ein globales Unternehmen zu sein.
Das Erste ist Präsenz. Sie sind an den Märkten aktiv. Man kommt irgendwann ans Ziel. Nicht alles ist aktuell – einige Seiten hinken sechs Monate hinterher, einige Schulungsmodule enthalten eine Referenz auf das Compliance-Rahmenwerk des letzten Jahres, manche Produkt-Nachrichten spiegeln noch die alte Positionierung wider. Aber du kriegst das hin.
Setz es zusammen. Sie stopfen die Lücken, wenn die Beschwerden eingehen, und geraten in Hektik, wenn eine regulatorische Änderung eine gleichzeitige Überarbeitung in 23 Märkten erzwingt. Es ist chaotisch. Es ist auf eine Art und Weise teuer, die sich niemals in einem einzelnen Budgetposten niederschlägt. Und es fühlt sich nie ganz unter Kontrolle an, weil es das auch nicht ist.
Der zweite Ansatz ist der Betrieb: die Pflege eines lebendigen Content-Systems statt einer bloßen Präsenz. Wenn Störungen wie regulatorische Änderungen oder Produktwechsel auftreten, ersetzen koordinierte Workflows Notfall-Taskforces. Ein Prozess aktualisiert Hunderte von Assets über Regionen hinweg, wobei die Rechtsabteilung und lokale Teams nur das überprüfen, was notwendig ist. Diese Orchestrierung stellt sicher, dass Sie nicht nur auf Änderungen vorbereitet sind, sondern damit als Erste am Markt sind.
Diese Lücke – zwischen einer globalen Präsenz und dem Betrieb eines globalen Content-Managements – ist die strategische Kluft, auf die sich Führungskräfte von Unternehmen im Jahr 2026 konzentrieren sollten. Und die Daten zeigen, dass die meisten Organisationen immer noch auf der falschen Seite stehen, wobei sich Schmerzpunkte löschen herauskristallisieren.
Wir haben über 200 Führungskräfte und Praktiker aus Unternehmen für The State of Global Enterprise Growth in 2026 befragt, um zu verstehen, wie sich die Content-Anforderungen und Geschäftsziele in den letzten 12 Monaten verändert haben und wie Teams darauf reagieren.
Benchmark-Daten von mehr als 200 Führungskräften aus Unternehmen zeigen, warum vernetzte Content-Workflows das weitere Neuland für globales Wachstum sind und wie man dorthin gelangt.
Das Bild, das sich ergab, ist ein Markt, der KI auf der Ebene der Aufgaben eingeführt hat und auf der Ebene der Workflows ins Stocken geraten ist – und in dem die Unternehmen, die sich vom Feld absetzen, diejenigen sind, die diese Aufgaben zu etwas verbunden haben, das tatsächlich funktioniert.
Die Nachfrageseite kühlt sich nicht ab
Der Druck ist nahezu allgegenwärtig.
98 % der Enterprise-Teams erstatten Bericht über jährliche Steigerungen des Content-Bedarfs. Für die meisten Organisationen macht dies die Content-Operations zu dem limitierenden Faktor für Geschwindigkeit, Konsistenz und Compliance.
Hierbei handelt es sich nicht um eine Handvoll schnell wachsender Teams, die den Durchschnitt verzerren. 73 % der Teams gaben im Bericht ein Wachstum der Content-Nachfrage über stabile Ebenen hinaus an – fast drei von vier. Nur 2 % verzeichneten eine gleichbleibende oder abnehmende Arbeitsbelastung.
Alle anderen produzieren Inhalte, an mehr Orten, für mehr Zielgruppen.
Und „mehr“ bedeutet nicht nur mehr Sprachen, obwohl Sprachen ein Teil davon sind: 52 % der Unternehmen haben im vergangenen Jahr mindestens eine neue Sprache hinzugefügt. Die tiefere Geschichte ist, dass derselbe Inhalt der Quelle nun über mehr Kanäle hinweg angepasst, lokal relevant gehalten und aktualisiert werden muss, wenn sich Richtlinien-, Regulierungs- und Compliance-Anforderungen ändern. Das Sprachwachstum ist die sichtbare Spitze; die Komplexität innerhalb bestehender Märkte ist der Eisberg.
Diese Komplexität hat einen Namen, und sie überrascht die Menschen: Der schwierigste Teil der Globalisierung ist nicht die Übersetzung. Auf die Frage an L&D-Teams, was ihre Komplexität antreibt, lautete die häufigste Antwort Geschwindigkeit bei Regulierung und Compliance (50 %) – Inhalte auf dem neuesten Stand zu halten, wenn sich die Regeln ändern.
Für Mitglieder des Marketing-Teams waren die wichtigsten Treiber die Kanalexpansion (51 %) und die Integrität und Sicherheit der Marke (50 %). Gleicher Druck, verschiedene Quellen. Dies kommt zu der üblichen Herausforderung hinzu, die Conversion-Preise zu steigern.
Beide Bereiche berichteten über den Druck: 75 % der L&D-Teams und 71 % der Marketing-Teams verzeichneten im Jahresvergleich einen Anstieg der gesamten Arbeitsbelastung bei der Inhaltserstellung um mindestens 25 %.
KI tauchte auf – auf der Ebene der Aufgabe
Hier ist die gute Nachricht, und sie ist wirklich gut. KI beschleunigt bereits die frühen, in sich geschlossenen Teile der Content-Arbeit.
80 % der Organisationen geben in ihrem Bericht eine beschleunigte Inhaltserstellung durch KI an, und 68 % verzeichnen laut Bericht eine effizientere Recherche und Zusammenfassung.
Den Entwurf einer Landingpage erstellen, ein Webinar in eine Follow-up-E-Mail umwandeln, einen ersten Durchlauf für ein Schulungsmodul generieren – das sind echte Zeiteinsparungen, und Teams nutzen sie voll aus. 64 % der Teams nutzen mittlerweile KI, um bestimmte Schritte innerhalb des Content-Lebenszyklus zu automatisieren.
Aber lesen Sie diese Statistik noch einmal sorgfältig: spezifische Schritte. Die Erfolge konzentrieren sich dort, wo die Arbeit individuell und in sich geschlossen ist. Sobald Inhalte weitergegeben werden müssen – durch Überprüfen, Lokalisierung, Freigabe und Veröffentlichung über Regionen hinweg –, verfliegt die Geschwindigkeit.
Nichts von der in Schritt eins gespeicherten Zeit spielt eine Rolle, wenn sich der Inhalt in Schritt acht stapelt. Eine Etikettenaktualisierung kann in zwei Tagen entworfen werden und sechs Wochen dauern, bis sie 47 Märkte erreicht – nicht, weil jemand langsam übersetzt, sondern weil die Übergaben zwischen Zulassung, Übersetzung, Design und Veröffentlichung manuell, Datei-basiert und fehleranfällig sind.
Keine der befragten Personen gab einen Bericht über vollkommen autonome End-to-End-Workflows ab. Und 26 % der Enterprise-Teams geben laut Bericht an, dass ihre Content-Workflows immer noch vollständig von Menschen gesteuert werden, ganz ohne KI im Prozess.
Der Engpass ist nicht das Modell. Es ist alles zwischen den Modellen.
Die fehlende Ebene: Orchestrierung
Was unterscheidet Teams, die den Einfluss von KI auf geschäftlicher Ebene spüren, von Teams, die ihn nur an ihrem Schreibtisch wahrnehmen?
Es ist kein besseres Modell. Es ist ein verbundenes.
67 % der Teams haben nur teilweise integrierte Content-Tech-Stacks. Nur 12 % geben im Bericht vereinheitlichte oder vollständig orchestrierte Stacks an.
Wenn der Stack fragmentiert ist, führt selbst eine kleine Änderung – die Aktualisierung einer Produkt-Nachricht, die Überarbeitung einer Compliance-Richtlinie – zu Nacharbeiten über Sprachen und Formate hinweg, da Teams Arbeit, Freigaben und QS nicht über einen gemeinsamen Workflow leiten können.
Ein Instructional Designer bei einem globalen Hersteller von Medizinprodukten beschrieb seine Realität: Lerninhalte werden in Articulate erstellt, exportiert, an eine Übersetzungsagentur weitergeleitet, übersetzt, dann zurück importiert und veröffentlicht.
Jeder Pfeil in diesem Satz ist eine Übergabe, bei der Kontext, Zeit und Konsistenz verloren gehen. Derzeit schließt ein einzelner, zusammenhängender SCORM-Workflow diese Lücken.
Orchestrierung ist die Schicht, die Automatisierung auf Ebene der Aufgaben in einen zusammenhängenden Betriebsprozess verwandelt. Es ist der Unterschied zwischen einer KI, die isolierte Schritte beschleunigt, und einer KI, die gesamte Workflows über Märkte, Sprachen und Updates hinweg schneller und wiederholbarer macht. Und die Daten zeigen, dass es bisher fast niemand hat – was genau der Grund dafür ist, warum es Neuland ist.
Was die Teams mit dem höchsten ROI anders machen
Der Bericht unterteilte Unternehmen nach dem KI-ROI, den sie tatsächlich angeben – von „kein messbarer ROI“ bis hin zu „höchster ROI“, wo KI die Ausführung bei Spitzenkomplexität ohne zusätzliche Belastung oder Personalaufstockung mit Support unterstützt. Die Teams an der Spitze verwendeten keine unterschiedlichen Chatbots. Sie hatten verschiedene Betriebsmodelle aufgebaut, um ihnen auf langen Begriff eine Hilfe zu sein.
Teams mit dem höchsten KI-ROI berichten 6,5-mal wahrscheinlicher über deutlich schnellere Lokalisierungs- und Globalisierungs-Workflows als Teams mit niedrigerem ROI.
Das Muster ist über vier Dimensionen hinweg konsistent:
Plattformkonsolidierung: Teams mit einem einheitlichen KI-Tech-Stack geben mit einer um 1,6-mal höheren Wahrscheinlichkeit einen Bericht über den höchsten KI-ROI ab als Teams mit fragmentierten Stacks.
Tiefere Automatisierung: Teams, die Automatisierung auf Prozessebene (nicht nur auf Aufgaben-Ebene) einsetzen, berichten mit einer 1,7-mal höheren Wahrscheinlichkeit über den höchsten ROI.
Markteinführungszeit: Die Teams mit dem höchsten ROI geben mit 6,5-mal höherer Wahrscheinlichkeit einen Bericht über um 50 %+ schnellere Lokalisierungs- und Globalisierungs-Workflows ab.
Weniger Reibungsverluste beim Überprüfen: Bei ihnen ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie über keine oder minimale Verzögerungen bei der Governance- und Compliance-Überprüfung bei der Einführung von KI-generierten Inhalten einen Bericht erstatten, um 30 % höher.
Dieser letzte Punkt ist wichtiger, als es scheint. 38 % der Unternehmen geben an, dass Sicherheits-, Rechts- oder Compliance-Überprüfungen die Einführung von KI-Plattformen oft oder immer verzögern.
Bei zunehmender Skalierung verlagert sich der Engpass von der Leistungsfähigkeit des Modells hin zu Freigabeprozessen.
Teams mit hohem ROI überspringen Governance nicht – sie machen sie wiederholbar, mit Kontrollen und Verantwortlichkeiten, die in den Workflow integriert sind, anstatt nachträglich aufgesetzt zu werden. Das ist es, was die Geschwindigkeit eines First Movers nachhaltig macht, anstatt sie zu einem einmaligen Sprint werden zu lassen.
Die Ausbildungslücke, die allem zugrunde liegt
Es gibt noch einen weiteren Grund, warum Content Operations fragmentiert bleiben, und zwar einen ganz unauffälligen: Die meisten Organisationen haben ihren Mitarbeitern nie beigebracht, wie man KI einheitlich nutzt, da dies möglicherweise nicht direkt in ihren Aufgaben- und Verantwortungsbereich fällt.
58 % der Unternehmen setzen immer noch auf eigenverantwortliches KI-Lernen oder überhaupt keine formelle Schulung. (34 % eigenverantwortlich; 24 % keine formelle Schulung.)
Wenn die KI-Fähigkeiten ungleich verteilt sind, bleibt die Akzeptanz uneinheitlich und die Ergebnisse hängen von wenigen Power-Nutzern ab und nicht vom gesamten Team. Teams mit strukturierter Schulung geben mit einer 2-mal höheren Wahrscheinlichkeit einen Bericht über Automatisierung auf Prozess-Ebene und mit einer 1,4-mal höheren Wahrscheinlichkeit einen Bericht über eine um mehr als 50 % schnellere Lokalisierung ab als Teams mit informeller oder ohne Schulung.
Interessanterweise ist die Branche, die das KI-Training am schnellsten formalisiert, die Biowissenschaften – derselbe Sektor, der unter dem stärksten Druck durch die regulatorische Geschwindigkeit steht. Wenn die Kosten für fehlerhafte Inhalte am höchsten sind, ist eine strukturierte Weiterbildung nicht mehr optional.
Von der Präsenz zum Betrieb
Führt man die Zahlen zusammen, spitzt sich die These zu: Die Nachfrage nach Inhalten steigt bei fast allen (98 %). KI beschleunigt die einfachen Teile (80 %). Aber die Workflows, die diese Teile verbinden, sind bei den meisten immer noch manuell (nur 12 % orchestriert), das Überprüfen verlangsamt bei vielen immer noch die Markteinführungen (38 %) und Schulungen sind für die Mehrheit weiterhin informell (58 %).
Das ist der Unterschied zwischen Präsenz und Betrieb – und es ist eine Lücke, die echte Kosten verursacht. Jede Compliance-Aktualisierung, die sechs Wochen statt sechs Tage dauert, stellt ein Haftungsrisiko dar. Jede Produkteinführung, die nach Märkten gestaffelt erfolgt, ist eine verpasste Gelegenheit. Jedes Content-Asset, das sich außerhalb des Workflows befindet, stellt ein Versionskontrollrisiko dar.
Die Unternehmen, die die Nase vorn haben, behandeln globale Inhalte wie jeden anderen kritischen Betriebsbereich: mit geteilter Verantwortung über den gesamten Lebenszyklus hinweg, wiederholbaren Genehmigungen nach Risiko-Ebene, messbaren Durchlaufzeiten und einer vernetzten Plattform, auf der Erstellung, Lokalisierung, Überprüfen und Veröffentlichung über einen einzigen Workflow mit integrierter Transparenz und Kontrollen ablaufen.
Smartcat, die KI-Plattform für skalierbare Marktanpassung
Hier setzt Smartcat an – nicht als Tool, das eine Kategorie ersetzt, sondern als Schicht, die Content-Abläufe mit hoher Qualität über die Systeme hinweg orchestriert, die Unternehmen bereits nutzen, und KI-Übersetzung, kontextbezogene Überprüfung und Governance kombiniert, damit bei den Übergaben zwischen Teams weniger schiefgeht.
Die Unternehmen, die diese Schicht aufgebaut haben, übersetzen nicht nur schneller. Sie liefern ein einziges globales Update als eine koordinierte Version aus. Sie erschließen neue Märkte, ohne zusätzliches Personal einzustellen. Wenn es zu Umbrüchen kommt – ob regulatorischer, wettbewerblicher oder sonstiger Art –, geraten sie nicht in Hektik. Sie führen den Workflow aus. Und sie wissen bereits, dass sie die Ersten auf dem Markt sein werden.
Unternehmens-KI wird erwachsen. Die weitere Grenze ist kein klügeres Modell. Es ist eine Content-Operation, die für alles bereit ist.
