Mehrsprachigkeit ohne Mehraufwand: KI-gestützte Übersetzungen in TYPO3 am Beispiel Chemnitz.de

Gerade im öffentlichen Bereich ist Mehrsprachigkeit längst keine Option mehr, sondern tägliche Realität. Inhalte müssen in mehreren Sprachen bereitgestellt werden – und zwar nicht irgendwann, sondern idealerweise gleichzeitig.

In der Praxis sieht das oft anders aus: Eine Seite wird aktualisiert, aber die englische Version bleibt liegen. Inhalte werden exportiert, extern übersetzt und später wieder eingepflegt. Oder Redaktionen arbeiten parallel in verschiedenen Tools, um Inhalte synchron zu halten. Das kostet Zeit, führt zu Inkonsistenzen und wird mit einer wachsenden Website schnell unübersichtlich.

Mehrsprachigkeit im Projekt Chemnitz: steigende Anforderungen an Redaktion und Prozesse

Genau vor dieser Herausforderung stand auch die Stadt Chemnitz im Zuge der Migration ihrer Website von Imperia auf TYPO3. Bisher wurden nur ausgewählte Inhalte auf Englisch bereitgestellt – vor allem aufgrund begrenzter personeller und zeitlicher Ressourcen. Mit der Rolle als Kulturhauptstadt Europas 2025 änderten sich die Anforderungen jedoch deutlich: Inhalte mussten umfassender und verlässlich mehrsprachig verfügbar sein, insbesondere auf Englisch und Tschechisch – mit der Perspektive, weitere Sprachen künftig auszubauen.
Gleichzeitig brachte die bestehende Struktur typische Herausforderungen mit sich: Inhalte in großer Menge, laufende Aktualisierungen und der Anspruch, mehrere Sprachversionen konsistent zu pflegen. Klassische Übersetzungsprozesse hätten hier bedeutet, dass jede Änderung mehrfach nachgezogen werden muss – mit entsprechendem Pflegeaufwand.
Im Projekt wurde daher bewusst ein anderer Ansatz verfolgt: Mehrsprachigkeit sollte nicht neben dem eigentlichen Redaktionsprozess laufen, sondern direkt darin integriert werden.
 

Automatisierte KI-Übersetzungen als Teil des Redaktionsprozesses

Um KI-Übersetzungen als Teil des Redaktionsprozesses umzusetzen, wurde von Netresearch eine DeepL-Integration direkt in TYPO3 implementiert und im Zuge des Projekts gezielt erweitert. Die bestehende Extension wurde funktional optimiert und an die Anforderungen des Projekts angepasst – die Weiterentwicklungen wurden anschließend der Open-Source-Community zur Verfügung gestellt. Inhalte lassen sich seitdem unmittelbar im Backend per KI-gestützter Übersetzung erzeugen – genau dort, wo sie erstellt und gepflegt werden. Der Unterschied zeigt sich im Alltag: Neue Inhalte können sofort in mehreren Sprachen bereitgestellt werden, ohne zusätzlichen Pflegeaufwand. Änderungen am Original lassen sich direkt übertragen, sodass Sprachversionen nicht auseinander laufen.

Für die Redaktion mit über 100 Redakteuren bedeutet das vor allem eine Vereinfachung der Abläufe. Inhalte werden zentral gepflegt und mehrsprachig ausgespielt, ohne zwischen Systemen wechseln zu müssen. Gleichzeitig bleibt die Möglichkeit bestehen, Übersetzungen gezielt zu prüfen und redaktionell anzupassen.

Gerade bei großen Content-Mengen wird der Effekt deutlich. Während manuelle Übersetzungsprozesse mit jeder zusätzlichen Seite exponentiell aufwendiger werden, bleibt der Aufwand durch den Einsatz KI-gestützter Übersetzung skalierbar und weitestgehend unabhängig von der Gesamtgröße der Website.

Für Chemnitz bedeutete das konkret: Inhalte stehen internationalen Nutzern ohne Verzögerung zur Verfügung. Informationen für Besucher, Investoren oder Fachkräfte sind direkt abrufbar – unabhängig davon, wie häufig Inhalte aktualisiert werden. Auch intern zahlt sich der Ansatz deutlich aus. Übersetzungen müssen nicht mehr separat organisiert oder nachgepflegt werden, sondern sind fester Bestandteil des Redaktionsprozesses. Das reduziert den Pflegeaufwand spürbar und sorgt dafür, dass Inhalte über alle Sprachversionen hinweg konsistent bleiben.

Das Projekt zeigt damit klar: Automatisierte, KI-gestützte Übersetzungen in TYPO3 sind kein Zusatzfeature, sondern lösen ein zentrales Problem im laufenden Betrieb von Websites. Mehrsprachigkeit wird nicht mehr zum Engpass, sondern zu einem integrierten, funktionierenden Prozess.