Code.org ist eine gemeinnützige Organisation mit Hauptsitz in Seattle und einer ambitionierten Mission: Sie möchte sicherstellen, dass jeder Schüler an jeder Schule die Möglichkeit hat, Informatik und künstliche Intelligenz als Teil seiner Grundausbildung zu erlernen – unabhängig von seiner Herkunft oder seinem angestrebten Berufsweg. Seit ihrer Gründung im Jahr 2013 hat sich Code.org zu einer globalen Bewegung entwickelt und unterstützt mittlerweile über 107 Millionen Schüler und 3 Millionen Lehrer in mehr als 190 Ländern.
Mit der internationalen Expansion von Code.org wurde deutlich, dass Lokalisierung nicht nur eine notwendige Übersetzungsaufgabe war, sondern eine geschäftskritische Maßnahme. Ziel war es, sicherzustellen, dass Lernende weltweit und nicht-englischsprachige Nutzer Zugang zu Inhalten erhielten, die kulturell und sprachlich relevant waren und nicht einfach nur wortwörtlich übersetzt wurden.
Wie Doyeon Kim, Produktmanagerin bei Code.org, während des Webinars erklärte: „Wir haben erkannt, wie wichtig es ist, unsere Inhalte tatsächlich zu lokalisieren, sie nicht nur zu übersetzen, sondern sie für Lernende weltweit und nicht-englischsprachige Nutzer kulturell und sprachlich relevant zu gestalten.“
Code.org hatte bereits vor der Partnerschaft mit Localize erheblich in die Lokalisierung investiert, doch der bestehende Workflow war mit dem weiteren Wachstum der Organisation nicht mehr tragfähig. Das größte Problem war nicht die Übersetzung selbst, sondern der manuelle Aufwand, der nötig war, um die Änderungen im System zu verarbeiten und Aktualisierungen zu veröffentlichen.
Doyeon erklärte, dass ihr bisheriges Verfahren stark auf menschliche Übersetzer für die Erstübersetzung und die Qualitätskontrolle angewiesen war. Dies führte zu langsamen Prüfzyklen und einem geringen Durchsatz. „Die größte Herausforderung für uns waren der manuelle Durchsatz und die Prüfzyklen“, sagte sie.
Darüber hinaus stand Code.org auch nach Abschluss der Übersetzungen vor einem erheblichen technischen Engpass. Im vorherigen System konnte es ein bis zwei Wochen dauern, bis Übersetzungen veröffentlicht und auf der Website verfügbar waren. „Selbst nach Fertigstellung der Übersetzungen konnte es ein bis zwei Wochen dauern, bis sie tatsächlich veröffentlicht und online waren“, erklärte Doyeon.
Hinter den Kulissen wuchs auch der operative Aufwand. Das Team koordinierte verschiedene Agenturen, Auftragnehmer und ein großes Netzwerk ehrenamtlicher Übersetzer, die sich über verschiedene Regionen und Zeitzonen erstreckten. Dieses Modell erforderte ständige Einarbeitung neuer Mitarbeiter, die Beantwortung von Fragen, die Vertragsverwaltung und die Abstimmung von Zeitplänen. Mit der Zeit wurde es immer arbeitsintensiver und führte häufig zu Verzögerungen bei den globalen Veröffentlichungsterminen.
Um die Lokalisierung zu skalieren, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen, verabschiedete sich Code.org von einem Workflow, der auf aufwendigem Projektmanagement und manueller Koordination basierte. Stattdessen führte das Unternehmen ein System ein, das KI für mehr Geschwindigkeit nutzt und gleichzeitig die menschliche Überprüfung dort beibehält, wo sie am wichtigsten ist.
Das Team begann mit maschineller Übersetzung, um schnell erste Übersetzungen zu erstellen, und konzentrierte sich anschließend auf gezielte menschliche Überprüfung und Nachbearbeitung. Anstatt Hunderte von Übersetzern in verschiedenen Arbeitsabläufen zu koordinieren, arbeitete Code.org mit einer kleineren Gruppe ausgewählter lokaler Experten und Partner zusammen, um die Qualität zu optimieren und die kulturelle Relevanz sicherzustellen.
Doyeon beschrieb dies als einen großen Effizienzgewinn: „Wir haben uns von diesem Modell verabschiedet und nutzen maschinelle Übersetzung für die erste Aufgabe und konzentrieren dann mehr Zeit und Mühe auf die menschliche Überprüfung und Nachbearbeitung.“
Durch die Localize konnte Code.org effektiver mit Freiwilligen und Stakeholdern zusammenarbeiten. Anstatt auf Einzelgespräche zur Einarbeitung angewiesen zu sein, konnte das Team Mitwirkende direkt auf die Plattform einladen und sie in Gruppen einarbeiten. Freiwillige konnten über den Editor auf der Seite beitragen und die Änderungen sofort sehen, was die Zusammenarbeit beschleunigte und intuitiver gestaltete.
Wie Doyeon erklärte: „Anstatt dieser individuellen Einarbeitungssitzung können wir jetzt eine Gruppeneinarbeitungssitzung durchführen… wir laden sie als Übersetzer auf die Plattform ein, indem wir den On-Page-Editor verwenden… und sie können buchstäblich sofort nach der Aktualisierung sehen, welche Änderungen sie auf der Plattform vorgenommen haben.“
Neben Geschwindigkeit und Zusammenarbeit setzte Code.org auch Tools ein, um die Konsistenz zwischen den Sprachen zu verbessern. Glossarfunktionen trugen dazu bei, die bevorzugte Terminologie durchzusetzen und eine einheitliche Sprache auf den globalen Märkten zu gewährleisten. Das Team begann außerdem, Translation Quality Scoring (TQS) zu verwenden, um die Qualität in den verschiedenen Sprachen zu bewerten und besser zu verstehen, welche Modelle in den jeweiligen Regionen am besten funktionierten, als das Team in neue Märkte expandierte.
Die Auswirkungen der Umstellung waren unmittelbar spürbar. Code.org verkürzte die Lokalisierungszykluszeit um mehr als die Hälfte, beseitigte die Veröffentlichungsverzögerung, die zuvor die Releases verlangsamt hatte, und schuf einen Workflow, der skalierbar war, ohne dass zusätzliche interne Ressourcen benötigt wurden.
„Zuallererst natürlich die Geschwindigkeit“, teilte Doyeon mit.
Wo das Team zuvor ein bis zwei Wochen auf die Veröffentlichung von Übersetzungen warten musste, kann es nun Aktualisierungen in Echtzeit bereitstellen – eine Verbesserung, die die Fähigkeit des Teams, globale Inhalte zu veröffentlichen und zu pflegen, grundlegend verändert hat. „Jetzt können wir Aktualisierungen in Echtzeit bereitstellen“, sagte sie. „Das hat alles verändert.“
Neben der Geschwindigkeit konnte Code.org auch messbare Verbesserungen in der Konsistenz erzielen. Dank der Glossar-Tools erreichte das Team eine stärkere Angleichung von Tonfall und Terminologie über verschiedene Sprachen hinweg. Dies reduzierte die Belastung der Reviewer, verbesserte die Qualität und trug dazu bei, das Vertrauen der globalen Nutzer zu stärken, während die Plattform international weiter wuchs.
Wie Doyeon anmerkte: „Wir haben bereits deutliche Verbesserungen im Tonfall, in der Terminologie und in der Gesamtqualität festgestellt… das hat uns geholfen, einen einheitlichen Sprachstil und Tonfall über verschiedene Sprachen hinweg beizubehalten.“
