Eine Nachricht an alle Mitarbeitenden, verschickt als langer deutscher Text, erreicht in einem mehrsprachigen Unternehmen nur einen Teil der Menschen. Ein KI-gestütztes Newslettersystem bereitet jede Ausgabe auf, und ein Avatar von Synthesia liest sie den Mitarbeitenden in ihrer eigenen Sprache vor. Vor dem Versand gibt die Redaktion jede Fassung frei. Dieser Beitrag beschreibt, wie ein solches System aufgebaut ist.
Ausgangslage
Sprechen die Mitarbeitenden unterschiedliche Erstsprachen und erscheinen interne Nachrichten nur auf Deutsch und als Text, erreichen die Inhalte einen Teil der Belegschaft schlecht. Wer Deutsch als Zweitsprache spricht, liest lange Texte langsamer oder gar nicht. Übersetzungen kosten Zeit; kommen sie spät, ist die Nachricht schon alt.
Videos mit echten Sprecherinnen und Sprechern lösen das Sprachproblem, sind für eine regelmäßige Ausgabe in vielen Sprachen aber zu aufwendig: Aufnahme, Schnitt und Untertitel für jede Sprache einzeln. Ohne andere Lösung bleibt ein Kanal, der informiert, aber viele nicht erreicht.
Ziel
- Jede Ausgabe erscheint in den wichtigsten Sprachen der Belegschaft, alle zur gleichen Zeit.
- Die Inhalte kann man anhören und ansehen, nicht nur lesen.
- Die Redaktion behält die Kontrolle: Ohne Freigabe geht nichts hinaus.
- Eine Ausgabe braucht so viel Zeit wie das Schreiben, nicht wie ein Videodreh.
- Personenbezogene Daten der Mitarbeitenden gehen an keinen KI-Dienst.
Die Redaktion soll weiter tun, was sie gut kann: Nachrichten auswählen und einordnen. Kürzen, übersetzen und vertonen übernimmt das System.
Architektur
Der Ablauf hat fünf Stationen. KI arbeitet in zwei davon, die Redaktion entscheidet an der Freigabe.
- Redaktionseingang: Themen und Rohtexte aus den Fachbereichen, gesammelt an einer Stelle.
- Sprachmodell in der EU: kürzt den Rohtext auf Sprechlänge, schreibt daraus ein Sprechskript und übersetzt es in die Zielsprachen. Ein Glossar legt fest, welche Begriffe unübersetzt bleiben.
- Synthesia (synthesia.io): erzeugt aus jedem Skript ein Avatar-Video in der jeweiligen Sprache.
- Redaktionelle Freigabe: Vor dem Versand prüft die Redaktion Skripte, Übersetzungen und Videos und gibt sie frei oder schickt sie zur Korrektur zurück.
- Verteilung: über die internen Kanäle. Jede Person erhält die Fassung in ihrer Sprache, dazu das Skript als Text.
Umsetzung
Ein Avatar-Video ist kein vorgelesener Artikel. Gesprochene Sprache braucht kurze Sätze, keine Klammern, keine Abkürzungen und Zahlen, die man hören kann. Der wichtigste Prompt im System schreibt deshalb für das Ohr: ein Gedanke pro Satz, die Kernbotschaft am Anfang, ein kurzes Video statt einer langen Ansprache.
Das Glossar ist der zweite Baustein. Abteilungsnamen, Produktbezeichnungen und interne Begriffe bleiben in allen Sprachen gleich, sonst sucht niemand mehr nach dem richtigen Wort. Für Namen, die der Avatar falsch betont, hilft eine Schreibweise nach Gehör im Skript. Ein Fehler, der einmal korrigiert ist, kommt nicht wieder.
Bei Sprachen, die in der Redaktion niemand spricht, dient eine Rückübersetzung ins Deutsche als Prüfung: Stimmt der Sinn, geht die Fassung weiter. Bei heiklen Themen liest eine muttersprachliche Kollegin oder ein Kollege gegen. Wer Korrekturschleifen sparen will, prüft schon das Skript, bevor das Video entsteht, weil Änderungen am Text schneller gehen als am fertigen Video.
Für den Avatar gibt es zwei Wege. Ein Standard-Avatar aus der Bibliothek ist sofort einsatzbereit. Ein Avatar nach dem Vorbild einer echten Führungskraft wirkt persönlicher, braucht aber deren ausdrückliche Zustimmung und klare Regeln, was er sagen darf. In beiden Fällen trägt jedes Video den Hinweis, dass hier ein KI-Avatar spricht.
Infrastruktur und EU-Konformität
Der Grundsatz lautet: Zum Videodienst geht nur das Skript. Es enthält Unternehmensnachrichten, aber keine Daten einzelner Mitarbeitender. Die Verteilung läuft über die eigenen Systeme; Synthesia braucht weder Empfängerlisten noch die Zuordnung von Personen zu Sprachen.
Synthesia hat seinen Sitz in London. Für Datenflüsse nach Großbritannien gilt ein Angemessenheitsbeschluss der EU-Kommission. Vor dem Start gehören trotzdem der Vertrag zur Auftragsverarbeitung und die Frage, in welchen Rechenzentren der Dienst arbeitet, auf den Prüftisch, auch wenn nur Skripte fließen.
Das Sprachmodell für Skript und Übersetzung läuft auf Infrastruktur in der EU, zum Beispiel mit Azure OpenAI in EU-Regionen oder mit Mistral. Auch hier gilt: Rohtexte enthalten Unternehmensinformationen, keine Personaldaten. Kommt doch ein Name vor, zum Beispiel bei einer Gratulation, steht er nur im Skript, das die Redaktion freigibt.
Seit 2. August 2026 verlangt Artikel 50 des AI Act von Betreibern, offenzulegen, wenn KI Bild-, Ton- oder Videoinhalte erzeugt, die echt wirken. Die Kennzeichnung im Video und im Begleittext erfüllt das. Die Reichweite wird nur gesamt und je Sprache gemessen, nicht je Person. So misst der Newsletter keine Leistung einzelner Mitarbeitender.
Ergebnis und Wertrechnung
Eine Ausgabe entsteht einmal und erreicht alle Sprachgruppen zur gleichen Zeit. Die Redaktion schreibt weiter auf Deutsch; Skripte, Übersetzungen und Videos erzeugt das System, die Redaktion prüft und gibt frei. Mitarbeitende hören die Nachricht in ihrer Sprache, von einem Gesicht statt aus einem Textblock.
Die Wertrechnung hat zwei Teile, Aufwand und Wirkung:
- Produktionsersparnis = Ausgaben pro Jahr × Anzahl der Sprachen × (bisheriger Aufwand für Übersetzung und Video je Sprache − heutiger Prüfaufwand je Sprache) × interner Stundensatz.
- Kosten = Lizenz des Videodienstes + Modellnutzung + Zeit der Redaktion für die Freigabe.
- Reichweite je Sprache = Abrufe der Sprachfassung geteilt durch Mitarbeitende dieser Sprachgruppe, verglichen mit der Lesequote des bisherigen Textnewsletters.
Der zweite Teil wiegt schwerer. Eine Nachricht, die nicht ankommt, kostet in der Produktion wenig und im Alltag viel: Rückfragen, Gerüchte, Regeln, die niemand kennt. Deshalb gehört die Messung der bisherigen Lesequote vor den Start, damit der Vergleich später auf echten Werten steht.
Weitere Projekte finden Sie in der Übersicht der Referenzprojekte.