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BlaBlaCar
BlaBlaCar baut seinen Übersetzungsablauf mit KI um und meldet rund 27 % niedrigere Übersetzungskosten
Das Lokalisierungsteam von BlaBlaCar hat seine Übersetzungspipeline so umgebaut, dass KI für Übersetzung, Qualitätsprüfung und Automatisierung in mehr als 30 Märkten eingesetzt wird. Das Team sagt, KI-gestützte Abläufe hätten 2025 die Übersetzungskosten um rund 27 % gesenkt und die durchschnittliche Durchlaufzeit um 22 % verbessert.
Kennzahlen
Wortgetreu aus den Quellen übernommen. Kopieren Sie jede Zahl mit ihrer Quellenangabe.
rund 27 %
Senkung der Übersetzungskosten durch KI-gestützte Abläufe im Jahr 2025, laut Beitrag des Content-Teams1
22 %
Verbesserung der durchschnittlichen Durchlaufzeiten durch KI-gestützte Abläufe im Jahr 2025, laut Beitrag des Content-Teams1
24 %
Vom Localization Manager gemeldete Einsparungen bei den Übersetzungskosten durch das automatisierte System, in einem Beitrag vom November 20252
über 6 Stunden
Vom Localization Manager gemeldete eingesparte manuelle Bearbeitungszeit pro Monat, im selben Beitrag2
Das Problem
BlaBlaCar ist in mehr als 30 Märkten und Sprachen aktiv. Jede Produktänderung, Kampagne oder Funktionsaktualisierung muss schnell übersetzt und angepasst werden. Der alte Ablauf hatte viele manuelle Schritte, Abstimmung zwischen Werkzeugen und Hin und Her, um die Qualität einheitlich zu halten. Das Team wollte wachsen, ohne Komplexität, Kosten oder Durchlaufzeit zu erhöhen.
Was sie gebaut haben
Das Lokalisierungsteam baute Teile seiner Pipeline so um, dass KI für Übersetzung, Qualitätsprüfung und Automatisierung genutzt wird. Das Content-Team sagt, der neue Aufbau übernehme einen großen Teil der Routinearbeit, während Menschen weiter über Qualität und Sprache entscheiden.
Der Beitrag des Localization Managers beschreibt das Werkzeug. Es begann als Gemini-Aufruf aus einer Google-Tabelle. Daraus wurde eine Tabelle mit Glossar, Styleguide, Beispielen freigegebener Übersetzungen und einem zweiten Satz Prompts, der die Ausgabe prüfte. Im Q3 2025 wurde daraus ein Skript, das an Phrase angebunden ist, das Übersetzungsmanagementsystem des Unternehmens.
Wie sie vorgegangen sind
Eine Person lädt neue Inhalte in Phrase hoch und setzt zwei Tags: eines, um die KI-Übersetzung anzufordern, und eines, um die Sprachen auszuwählen. Ein Skript sammelt dann die Inhalte sowie Glossar, Styleguides und Beispiele des Unternehmens, übersetzt den Text und führt einen Prompt zur Qualitätsprüfung aus. Das Ergebnis schreibt es zurück nach Phrase. Die Sprachprofis finden den Text bereits übersetzt und geprüft vor und übernehmen die abschließende Durchsicht.
Der Manager baute das Skript im August 2025 mit KI als Programmierpartner, was Dutzende Prompts, Verfeinerungen und Tests erforderte.
Ergebnisse
Der Beitrag des Content-Teams sagt, dass KI-gestützte Abläufe 2025 insgesamt die Übersetzungskosten um rund 27 % senkten und die durchschnittlichen Durchlaufzeiten um 22 % verbesserten. Der Beitrag des Localization Managers vom November 2025 nennt 24 % Einsparung bei den Übersetzungskosten für das automatisierte System und über 6 Stunden eingesparte manuelle Arbeit pro Monat. Er nennt frühere Übersetzungseinsparungen von 11 % (die erste Tabellenformel) und 22 % (das größere Tabellenwerkzeug). Diese 22 % sind eine Kosteneinsparung in einer Stufe des Werkzeugs, nicht der Wert von 22 % bei der Durchlaufzeit.
Lokalisierungsfachleute verbringen jetzt mehr Zeit damit, Abläufe zu steuern, Sprachstandards festzulegen und die Qualität über Märkte hinweg zu prüfen, und weniger damit, Übersetzungen selbst auszuführen.
Was Sie übernehmen können
Beginnen Sie mit einem kleinen Werkzeug, legen Sie Glossar und Stilregeln in die Prompts, ergänzen Sie eine automatische Prüfung und lassen Sie Sprachprofis die Durchsicht machen. Berichten Sie die Einsparungen in jeder Stufe, damit der Business Case mit dem Werkzeug wächst.
Erkenntnisse für Ihr Projekt
Fangen Sie klein an und messen Sie jeden Schritt. Der Localization Manager begann mit einer Tabellenformel, meldete 11 % Einsparung und kam dann auf 22 % und 24 %, als das Werkzeug reifer wurde.
Legen Sie Ihre Regeln in den Prompt. Glossar, Styleguide und Beispiele freigegebener Übersetzungen wurden dem Modell bei jeder Anfrage mitgegeben.
Bauen Sie eine automatische Qualitätsprüfung ein. Ein zweiter Satz Prompts prüfte die KI-Übersetzung vor der menschlichen Durchsicht auf typische Fehler.
Lassen Sie Sprachprofis die letzte Prüfung machen. Die Übersetzungen kommen bereits geprüft im Übersetzungssystem an und warten auf die menschliche Freigabe.
Denken Sie den Ablauf neu, nicht nur das Werkzeug. BlaBlaCar sagt, es habe Teile der Pipeline umgebaut, statt KI auf bestehende Schritte aufzusetzen.
Einschränkungen
- Beide Quellen sind Medium-Beiträge von BlaBlaCar selbst. Kein unabhängiges Medium bestätigt die Zahlen.
- Die Werte 27 % und 22 % stammen aus dem Beitrag des Content-Teams. Sie gelten für das Gesamtjahr 2025. Der Beitrag definiert weder die Vergleichsbasis noch den Anteil der abgedeckten Inhalte.
- Der Wert 24 % stammt aus dem früheren Beitrag des Localization Managers (5. November 2025), der auch sagt, der Manager erwarte im Q4 mehr als 30 %. Keiner der Beiträge erklärt, wie die Einsparungen berechnet wurden, und die beiden Werte werden nicht zusammengerechnet.
- Nur der Beitrag des Localization Managers nennt ein Modell: Gemini, aufgerufen aus einer Google-Tabelle. Das spätere automatisierte Skript nutzt dieselben Prompts und Materialien, doch der Beitrag nennt das Modell nicht erneut, und eine Version wird nicht angegeben.
- Für den teamweiten Ablauf wird kein Starttermin genannt. Die Tests des Localization Managers begannen im Q4 2024 und die Automatisierung entstand im Q3 2025, daher wird nur das Jahr angezeigt.
- Beide Beiträge wurden über den Medium-Feed gelesen, weil Medium die Artikelseiten blockierte. Die Daten stammen aus den Feed-Einträgen.
Quellen
- How we built an AI-Powered content strategy at BlaBlaCar
BlaBlaCar blog (Medium) · 2026-03-19 · Unternehmensblog · medium.com
- A Localization Manager's AI Toolkit: From Spreadsheets to Full Automation
BlaBlaCar blog (Medium) · 2025-11-05 · Unternehmensblog · medium.com
In eigenen Worten aus den oben genannten Quellen zusammengefasst. Einen Fehler entdeckt? Siehe Korrekturen.