Terminologiemanagement: Konsistente Sprache als Erfolgsfaktor
Die Basis für Dokumentation, Übersetzung und KI
Kaum eine Branche ist so von Fachsprache geprägt wie die IT. Wenn Fachteam, Support und Management dieselben Dinge unterschiedlich benennen, kostet das Zeit und Geld. Terminologiemanagement schafft Klarheit. Mit Automatisierung und KI wird eine konsistente IT-Terminologie zum echten Businesshebel.
Was ist Terminologiemanagement?
Die Gesamtheit der Fachbegriffe eines bestimmten Fach- oder Wissensgebiets wird als Terminologie bezeichnet. Terminologiemanagement ist die systematische Erfassung, Pflege und Bereitstellung der Fachbegriffe – inklusive Definitionen, Verwendungsregeln und Übersetzungen.
Ziel ist es, dass im gesamten Unternehmen dieselben Begriffe für dieselben Sachverhalte verwendet werden. So lassen sich Missverständnisse vermeiden, Inhalte konsistent erstellen und Informationen leichter wiederverwenden.
Im Unternehmenskontext betrifft das unter anderem:
Produkt- und Servicenamen
Technische Fachbegriffe
Prozess- und Organisationssprache
Marketing- und Kommunikationsbegriffe
Übersetzungen
Einheitliche Fachbegriffe schaffen die Grundlage für konsistente Dokumentation, präzisere Übersetzungen und die verlässliche Nutzung von KI-Anwendungen. Je stärker Informationen automatisiert verarbeitet werden, desto wichtiger wird eine zentral gepflegte und verbindliche Terminologie.
Wie Terminologiemanagement in der Praxis funktioniert
Der Aufbau einer Terminologiedatenbank folgt einem klaren Prozess – von der Identifikation neuer Fachbegriffe über deren Validierung bis zur Bereitstellung und kontinuierlichen Pflege.
Terminologiemanagement wird in der Praxis häufig durch ein Terminologiemanagementsystem unterstützt, das Begriffe, Definitionen, Synonyme und Freigabestatus zentral verwaltet. Am Markt gibt es dafür zahlreiche Systeme mit unterschiedlichen Spezialisierungen.
Typische Einträge in einem Terminologiemanagementsystem sind:
- Begriff (Synonyme, Abkürzungen, Akronyme, zugelassene und verbotene Schreibweisen)
- Definition
- Grammatikalische Informationen (Wortart, Genus, Plural, Flexionsformen)
- Übersetzungen
- Statusinformationen (freigegeben, in Prüfung, gesperrt)
- Verwendungshinweise (Kontextbeispiele)
- Quellenangaben
Die Auswahl des Terminologiemanagementsystems hängt von den Anforderungen des Unternehmens sowie von den verfügbaren finanziellen und personellen Ressourcen ab. Terminologiemanagement ist meist eine Querschnittsaufgabe und kann organisatorisch in verschiedenen Abteilungen verankert sein. Häufig finden sich Terminolog:innen in der Technischen Redaktion, im Produktmanagement oder im Bereich Corporate Communications.
Der Weg zu einer nachhaltigen Terminologiestrategie lässt sich in vier zentrale Schritte unterteilen.
Lebenszyklus professioneller Terminologiearbeit
1. Terminologie identifizieren
Die Grundlage jeder Terminologiedatenbank ist eine valide Datenbasis. Idealerweise existieren bereits Glossare oder andere Nachschlagewerke für Unternehmens- und Fachbegriffe. In vielen Unternehmen fehlen jedoch Termlisten oder verbindliche und vollständige Quellen.
Hier kann KI unterstützen und die Termextraktion deutlich beschleunigen. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren, bei dem Sprachmodelle zusätzlich zu universell verfügbaren Datensätzen Zugriff auf unternehmensinterne Wissensspeicher wie Dokumentationen, Spezifikationen oder Handbüchern erhalten. Interne Unternehmensdaten werden vektorisiert, indiziert und in einen Kontext eingebettet. Der Vorteil: Die Anfrage wird mit aktuellen Informationen aus den eigenen Dokumenten kombiniert, was zu präziseren und auf den Unternehmenskontext zugeschnittenen Ergebnissen führt.
2. Terminologie validieren
Ergebnis der Termextraktion sind wertvolle Vorschläge für Fachbegriffe und Definitionen. Die Nutzung der RAG- und KI-Methoden ersetzt jedoch nicht die fachliche Prüfung. Im Prozessschritt "Termvalidierung" bewerten Terminolog:innen zusammen mit Subject Matter Experts die Begriffe hinsichtlich ihrer Relevanz, Eindeutigkeit und korrekten Verwendung im Unternehmenskontext. Anschließend werden bevorzugte Benennungen, Definitionen und Synonyme festgelegt und die Terme für die weitere Nutzung freigegeben.
So entsteht eine verlässliche Terminologiebasis für konsistente Kommunikation und die erfolgreiche Integration in weitere KI-Anwendungen.
3. Terminologie bereitstellen
Der größte Nutzen von Terminologie entsteht, wenn sie dort verfügbar ist, wo Mitarbeitende Inhalte erstellen, übersetzen oder Informationen suchen. Deshalb muss die Terminologiedatenbank in bestehende Arbeitsumgebungen und Systeme integriert werden.
Viele Component-Content-Management-, Übersetzungs- oder Redaktionssysteme verfügen über integrierte Terminologiefunktionen. Ein Beispiel aus der Praxis: Bei Arvato Systems kommt für das Terminologiemanagement der Smart Media Creator (SMC) zum Einsatz. Dieser bietet integrierte Terminologiemanagementfunktionen und den unmittelbaren Zugriff auf die Terme während der Dokumentenerstellung und somit eine konsistente Verwendung.
Zunehmend gewinnt auch die Einbindung von Terminologiedatenbanken in unternehmensinterne KI-Lösungen an Bedeutung. Ein neuer Ansatz ist die sogenannte Terminology-Augmented Generation (TAG). Dabei werden Informationen aus einer Terminologiedatenbank gezielt in die Suchanfrage oder den Kontext eines Sprachmodells eingebunden. Das Modell kann so auf freigegebene Fachbegriffe und Definitionen zugreifen und gleichzeitig gesperrte oder unerwünschte Benennungen vermeiden. Das sorgt für Konsistenz, fachliche Genauigkeit und einheitliche Markenkommunikation und reduziert zugleich das Risiko von Halluzinationen.
4. Terminologie pflegen
Eine Terminologiedatenbank ist nur dann dauerhaft wertvoll, wenn sie kontinuierlich gepflegt und aktualisiert wird. Neue Produkte, Funktionen, Technologien und Geschäftsprozesse führen regelmäßig zu neuen Fachbegriffen oder Anpassungen bestehender Benennungen. Im Rahmen der Terminologiepflege ergänzen Terminologiemanager:innen Begriffe und Definitionen, bereinigen Dubletten und verwalten den Freigabestatus.
Neben der permanenten Aktualisierung steht die Vermittlung von Terminologiewissen und -richtlinien im Fokus. Praxisnahe Trainings, Leitfäden und Best-Practice-Beispiele helfen dabei, Terminologie als festen Bestandteil der täglichen Arbeit zu etablieren. Die enge Zusammenarbeit mit Subject Matter Experts erhöht die Akzeptanz und stellt sicher, dass Begriffe fachlich korrekt, verständlich und praxistauglich bleiben.
Fazit: Kleine Begriffe, große Wirkung
In einer KI-gestützten Arbeitswelt entscheidet eine konsistente Fachsprache über die Qualität von Dokumentation, Übersetzung und KI-Ausgaben. Gerade weil Inhalte heute in immer größerem Umfang automatisiert erstellt, verarbeitet und übersetzt werden, steigt die Bedeutung klar definierter Fachbegriffe.
Terminologiemanagement schafft die Grundlage dafür, dass Informationen unternehmensweit einheitlich verstanden und verwendet werden. Es reduziert Missverständnisse, verbessert die Qualität von Dokumentationen und Übersetzungen und unterstützt den zuverlässigen Einsatz von KI-Anwendungen.
Wer Terminologie nicht als isoliertes Sprachthema, sondern als Teil des Wissensmanagements versteht, schafft eine belastbare Basis für effiziente Prozesse, konsistente Kommunikation und die zukünftige Nutzung von KI.
Häufige Fragen zum Terminologiemanagement
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Was ist der Unterschied zwischen RAG und TAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) extrahiert Termkandidaten und Definitionen aus vorhandenen Dokumenten und reichert KI-Antworten mit diesen Inhalten an. TAG (Terminology-Augmented Generation) greift dagegen gezielt auf eine freigegebene Terminologiedatenbank zu und sorgt dafür, dass das Sprachmodell nur geprüfte Fachbegriffe verwendet und Negativterme vermeidet.
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Wer ist im Unternehmen für Terminologiemanagement zuständig?
Terminologiemanagement ist meist eine Querschnittsaufgabe. Häufig verankern Unternehmen es in der Technischen Redaktion, im Produktmanagement oder in der Corporate Communications. Entscheidend ist eine klare Governance mit definierten Verantwortlichkeiten – ergänzt durch Subject Matter Experts, die die fachliche Richtigkeit sichern.
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Warum ist Terminologiemanagement für KI-Anwendungen wichtig?
KI-Anwendungen liefern nur dann zuverlässige Ergebnisse, wenn Begriffe eindeutig definiert und konsistent verwendet werden. Eine gepflegte Terminologiedatenbank reduziert Halluzinationen, erhöht die fachliche Genauigkeit und sorgt für konsistente Marken- und Fachkommunikation.
Verfasst von
Maika Hohlbein verantwortet den Bereich Technische Dokumentation. Mit ihrem Fachwissen aus der IT- und Automotive-Branche sowie ihrem Hintergrund in mehrsprachiger Kommunikation schafft sie Bewusstsein für die Herausforderungen multilingualer Projekte und treibt die Optimierung von Dokumentationsprozessen voran.