Und weshalb Terminologie im Zeitalter der KI noch wichtiger wird
In vielen Unternehmen fristet Terminologiearbeit ein Schattendasein. Abkürzungen werden von Teams unterschiedlich verwendet, Produktnamen variieren je nach Region, und „Dichtung“, „Dichtungsring“ und „Seal“ tauchen bunt gemischt in Handbüchern und Marketingtexten auf. Die Folge: Kunden sind irritiert, Supportzeiten steigen und die Markenidentität verwässert – in allen Sprachen.
👉 Gute Terminologiearbeit ist deshalb kein sprachliches Nice-to-have, sondern ein messbarer Businesshebel.
Die Kosten uneinheitlicher Terminologie – ganz konkret
- Mehr Support & längere Bearbeitungszeiten: Wenn Kunden z. B. bei Anfragen oder Supportfällen andere Begriffe verwenden als in der Doku, verlängert sich die Klärung.
Faustregel: +10–20 % längere Bearbeitungszeiten bei hoher Begriffsstreuung. - Höhere Übersetzungskosten: Ohne freigegebene Terminologie entstehen mehr Rückfragen, mehr Korrekturschleifen und weniger Wiederverwendung im Translation Memory.
- Risiken in der Technikkommunikation: Falsche oder uneinheitliche Bezeichnungen in Anleitungen sind nicht nur unprofessionell – sie können Sicherheits- und Haftungsrisiken erzeugen.
- Schwächere Marke & SEO-Streuung: Unterschiedliche Produkt-/Feature-Namen verringern Wiedererkennung, erschweren Suche & Kampagnenmessung.
Mini-ROI-Beispiel:
Optimierte Terminologie senkt Übersetzungsaufwände (weniger Nachfragen, höhere TM-Wiederverwendung) um z. B. 8–12 % und reduziert Supportzeiten um 5–10 %. Bei mittleren Doku-/Übersetzungsbudgets plus einem Supportteam kann das jährlich einen fünfstelligen Betrag sparen.
Was gehört zu professionellem Terminologiemanagement?
- Konzeptorientierung statt Wortlisten: Ein „Konzept“ = eine definierte Bedeutung. Dazu gehören bevorzugter Begriff, erlaubte Synonyme, verbotene Varianten, Definition, Kontextbeispiele, Bilder, fachliche Quelle.
- Verbindlicher Freigabeprozess: Wer darf vorschlagen, wer entscheidet? (Technik, Marketing, Recht, Lokalisierung).
- Multilinguale Terminologie: Für jede Zielsprache gepflegt, inkl. Sprachregeln (Groß-/Kleinschreibung, Komposita, Flexion).
- Integration in den Content-Prozess: Terminologie wird vor dem Schreiben und Übersetzen genutzt: Technische Redaktion, CMS, CAT-Tools, Styleguides, Authoring-Checks.
- Formate & Standards: z. B. TBX (TermBase eXchange) für Austausch, ISO-17100 als Qualitätsrahmen, ISO-704/1087 für Terminologieprinzipien.
👉 KI-gestützte Übersetzung und Textgenerierung skalieren Sprache – inklusive Fehler, wenn keine klaren Qualitätsstandards definiert sind. Ein konsistente Terminologie ist dabei die zentrale Grundlage.
- Term-Constraints in MT/LLMs: Moderne Systeme können bevorzugte Begriffe erzwingen oder stark gewichten – sofern eine gepflegte Termliste existiert.
- Prompting & Kontextspeicher: Terminologielisten, Glossare und Styleguides als system prompts oder Referenzdokumente verbessern Output-Konsistenz sichtbar.
- Training & Feintuning: Einheitliche Termdaten steigern Qualität und reduzieren Post-Editing-Aufwand.
- Risikominimierung: KI-Halluzinationen sinken, wenn zentrale Domänenbegriffe klar definiert sind.
👉 Kurz: Ohne Terminologie keine verlässliche KI-Skalierung. Mit Terminologie werden KI-Outputs markenkonform, präzise und wiederholbar.
Der 6-Schritte-Plan für Ihren Einstieg (praxisnah)
- Audit & Priorisierung: Wo sind die größten Reibungen? (Top-10 Produktlinien, kritische Sicherheitsbegriffe, häufige Ticketthemen).
- Term Harvesting: Terme aus Doku, CAD-Stücklisten, Marketing, Tickets, Lokalisierung extrahieren; Doppelungen/Varianten erkennen.
- Konzeptbildung & Definition: Pro Konzept: bevorzugter Term, erlaubte Synonyme, verbotene Formen, Definition, Kontext, Quelle, Verantwortliche.
- Governance & Workflow: Rollen festlegen (Owner, Redaktion, Freigabe), Änderungslog, Review-Zyklen (z. B. quartalsweise).
- Tool-Integration: Terminologie in CMS, Redaktionsprüfungen (Controlled Language), CAT-Tools, MT/LLM*-Prompts einspeisen.
- Rollout & Enablement: Kurztrainings, Micro-Guides, „Term of the Week“, Quick-Reference-Karten; KPIs tracken (siehe unten).
KPIs – woran Erfolg messbar wird
- Terminologie-Trefferquote in Redaktions-/QA-Checks
- Terminologie-Fehler pro 1.000 Wörter (vor/nach Terminologie-Freigabe)
- Reduzierte Rückfragen im Übersetzungsprozess
- TM-Wiederverwendungsrate (+ % Matches)
- Ticket-Verweildauer bei Begriffsklärung (– %)
- Markenkonsistenz-Score (z. B. Naming-Konformität in Kampagnen)
Typische Einwände – und unsere Antworten
- „Zu aufwendig.“ → Starten Sie schlank (Top-100 Terme), schrittweise erweitern.
- „Wir haben schon ein Glossar.“ → Ist es konzeptorientiert, gepflegt, versioniert, mehrsprachig und in Tools integriert?
- „KI macht das doch automatisch.“ → KI verstärkt, was da ist. Ohne Terminologie vervielfacht sie Inkonsistenzen.
Best Practices aus der Praxis
- „Verbotsliste“ (No-Terms): Hilft Autoren & Übersetzern, stolperanfällige Varianten zu vermeiden.
- Single Source of Truth: Eine zentrale, versionierte Termbase für alle.
- Schnittstelle Recht: Frühzeitig juristisch sensible Begriffe (Haftung, Sicherheit, Normen) klären.
- Marketing-Alignment: Produkt-/Feature-Namen und Claims terminologisch absichern – global konsistent.
Terminologiearbeit zahlt direkt auf Kosten, Qualität und Marke ein – und ist die Voraussetzung, um KI im Content- und Übersetzungsprozess verantwortungsvoll zu skalieren. Wer Begriffe konsistent definiert und durchgängig nutzt, spart Zeit und Geld, senkt Risiken und stärkt die Identität in allen Sprachen.
Fazit
SAM Xlation unterstützt Sie von der Analyse über die mehrsprachige Termbase bis zur nahtlosen Tool-Integration (CMS, CAT, MT/LLM)*. So sprechen Ihre Inhalte – wirklich – überall dieselbe Sprache.
➡️ Sprechen wir über Ihren Terminologie-Quick-Start: sam@sam-xlation.de
*Anmerkung:
MT = Machine Translation → also maschinelle Übersetzung (z. B. DeepL, Google Translate).
LLM = Large Language Model → große Sprachmodelle wie GPT (ChatGPT), die Texte verstehen und generieren können.
