KI in der Technischen Dokumentation sinnvoll einsetzen

KI lohnt sich vor allem bei wied­erk­ehr­enden Aufgaben, großen Inform­at­ionsmengen und Prozessen, in denen Inhalte gesucht, ausgewertet, erstellt, übersetzt, geprüft oder für verschiedene Zielgruppen bereitg­est­ellt werden müssen. Mögliche Eins­atzfelder sind beisp­ielsweise die Recherche in vorhandenen Unterlagen, die Erstellung erster Text­entwürfe, Qual­it­ätsprüf­ungen, Übers­etz­ungen oder die Beantwortung prod­uktbez­og­ener Fragen.

Ob daraus tatsächlich ein Vorteil entsteht, hängt vom konkreten Prozess, von den verfügbaren Inform­at­ionen und den Qual­it­äts­anf­ord­er­ungen ab. Deshalb sollte nicht das technisch Machbare den Ausg­angspunkt bilden, sondern ein klar beschrieb­enes Problem. In einem Pilotprojekt lässt sich prüfen, ob die Anwendung messbar Zeit spart, die Qualität verbessert oder Mitarb­eit­ende sinnvoll entlastet.

KI kann Technische Redakt­eur­innen und Redakteure bei vielen zeit­int­ens­iven Aufgaben unterstützen. Dazu gehören beisp­ielsweise:

• vorhandene Dokumente und Prod­ukt­inf­orm­at­ionen durchsuchen und auswerten
• Inhalte vergleichen und fehlende oder widersprüchliche Angaben erkennen
• Text­entwürfe auf Basis bereitg­est­ellter Inform­at­ionen erstellen
• Inhalte vereinh­eitl­ichen, umform­ul­ieren oder für unterschiedl­iche Zielgruppen aufbereiten
• Term­in­ol­ogie und redakt­ion­elle Regeln prüfen
• Übers­etz­ungen vorbereiten oder autom­at­is­iert erstellen
• Inform­at­ionen für verschiedene Medien und Nutz­ungssit­uat­ionen bereitstellen

Welche Aufgaben sich tatsächlich eignen, hängt von der Qualität der Ausg­angsinf­orm­at­ionen, dem Prozess und den Anford­er­ungen an das Ergebnis ab. Fachliche Prüfungen, Freigaben und klare Verantwortlichkeiten bleiben deshalb notwendig. KI unterstützt die redakt­ion­elle Arbeit, übernimmt aber nicht die Verantwortung für die Richtigkeit und Vollständ­igkeit der Technischen Dokum­ent­ation.

Nicht für jeden KI-Anwendungsfall müssen Inform­at­ionen bereits vollständig strukt­ur­iert oder in einem Redakt­ionssystem abgelegt sein. Auch vorhandene Dokumente, Dateien und andere unstrukt­ur­ierte Inform­at­ionsbest­ände können je nach Anwend­ungsfall genutzt und mithilfe von KI ausgewertet werden.

Strukt­ur­ierte Inhalte können klare Vorteile bieten. Sie erleichtern die Wied­erv­erw­endung, autom­at­is­ierte Verarb­eitung, Aktual­is­ierung und Bereitstellung von Inform­at­ionen. Entscheidend ist deshalb nicht die pauschale Frage, ob strukt­ur­ierte Daten vorhanden sind, sondern welche Inform­at­ionsqual­ität und Struktur der konkrete Anwend­ungsfall benötigt.

Wir prüfen, welche vorhandenen Inform­at­ionen bereits genutzt werden können, welche Funktionen ein bestehendes Redakt­ionssystem bietet und wo zusätzliche Struktur, Schnittstellen oder andere technische Lösungen erford­erlich sind. So wird vermieden, dass Sie vor dem ersten KI-Einsatz unnötige Vorarbeiten leisten.

Ein guter Anwend­ungsfall löst ein konkretes Problem und lässt sich mit überschaub­arem Aufwand testen. Besonders geeignet sind wied­erk­ehr­ende Aufgaben, die viel manuelle Arbeit verursachen und bei denen sich Zeitaufwand, Qualität und Kosten vor und nach dem KI-Einsatz vergleichen lassen.

Ein Beispiel aus unserer eigenen Praxis ist die Umwandlung von Prod­uktfotos in Strichzeichnungen. Das manuelle Erstellen solcher Abbildungen kann zeit­aufw­endig sein. Deshalb haben wir einen KI-Service entwickelt, der Fotos autom­at­is­iert in Strichzeichnungen überführt. Fachleute prüfen und bearbeiten das Ergebnis, bevor es in der Technischen Dokum­ent­ation verwendet wird.

Nicht jeder Anwend­ungsfall ist gleich­erm­aßen geeignet. Wenn nur wenige Vorgänge anfallen, die Ausg­angsinf­orm­at­ionen stark schwanken oder Ergebnisse kaum überprüfbar sind, kann die Entwicklung einer eigenen Lösung teurer sein als die mögliche Einsparung.

Zu Beginn klären wir deshalb:

• Welche Aufgabe verursacht regelmäßig viel Aufwand?
• Wie häufig tritt sie auf?
• Welche Inform­at­ionen stehen dafür zur Verfügung?
• Wie lassen sich Qualität und Nutzen messen?
• Welche fachlichen Prüfungen bleiben erford­erlich?

KI kann in der Technischen Redaktion vorhandene Inform­at­ionen auswerten, Text­entwürfe erstellen, Inhalte vergleichen und redakt­ion­elle Regeln prüfen. Dabei können jedoch fachlich falsche, unvollständige oder nicht zum Produkt passende Ergebnisse entstehen. Auch ein sprachlich überz­eug­ender Text ist nicht automatisch eine korrekte Betr­iebs­anl­eitung oder Serv­ic­einf­orm­ation.

Wie zuverlässig die Ergebnisse sind, hängt insbes­ondere davon ab:

• ob aktuelle und eindeutige Prod­ukt­inf­orm­at­ionen vorliegen
• ob Zielgruppe, Verw­end­ungszweck und Inform­at­ionsart klar definiert sind
• ob Term­in­ol­ogie, Schreibr­egeln und Dokum­ent­at­ionsvorg­aben berücksichtigt werden
• ob die KI auf geeignete und freig­eg­ebene Inform­at­ionsquellen zugreift
• wie Ergebnisse fachlich und redakt­ionell geprüft werden

Besonders bei sich­erh­eitsrel­ev­anten oder rechtlich bedeutsamen Inhalten darf eine KI-Ausgabe nicht ungeprüft übernommen werden. KI kann Recherche, Erstellung und Qual­it­ätssich­erung beschleun­igen. Die fachliche Prüfung und Freigabe durch qual­if­iz­ierte Personen bleiben jedoch unverz­ichtbar.

In der Technischen Dokum­ent­ation werden häufig sensible Inform­at­ionen verarbeitet. Dazu gehören Konstrukt­ionsdaten, Prod­uktfotos, interne Spez­if­ik­at­ionen, Serv­ic­einf­orm­at­ionen oder Inhalte zu noch nicht veröff­entlichten Produkten. Solche Daten geben wir nicht ungeprüft in frei zugängliche KI-Tools ein.

Für unsere Arbeit bei kothes nutzen wir eine zentral verwaltete KI-Umgebung. Dadurch können wir festlegen, welche Anwendungen und Modelle eingesetzt werden dürfen, wer darauf zugreifen kann und welche Regeln für den Umgang mit Kund­en­inf­orm­at­ionen gelten. Die Technologie ist damit in definierte organ­is­at­or­ische und technische Prozesse eingebunden.

Vor einem konkreten Einsatz klären wir unter anderem:

• welche Inform­at­ionen verarbeitet werden dürfen
• welches Modell und welche Anwendung geeignet sind
• wo und wie die Daten verarbeitet werden
• ob Eingaben für das Training eines Modells verwendet werden
• wer Zugriff auf Daten und Ergebnisse erhält
• welche Speicher- und Löschregeln gelten
• welche Anford­er­ungen des Kunden zusätzlich berücksichtigt werden müssen

Je nach Anwend­ungsfall können Inform­at­ionen reduziert, anonymis­iert oder in einer gesonderten geschützten Umgebung verarbeitet werden. Bei besonders sensiblen Projekten stimmen wir die zulässige Verarb­eitung und die eingesetzte technische Lösung vorab mit dem Kunden ab.

Bei geeigneten Arbeitsschritten sind Prod­ukt­iv­it­ätssteig­er­ungen von 20 bis 40 Prozent realistisch. In einzelnen Anwend­ungsfällen kann das Potenzial deutlich höher sein. Wie groß die Einsparung tatsächlich ausfällt, hängt von der Aufgabe, den vorhandenen Inform­at­ionen und dem erford­erl­ichen Prüfaufwand ab.

Ein Beispiel ist die Erstellung von Strichzeichnungen aus Prod­uktfotos. Das manuelle Nachzeichnen kann je nach Komplexität etwa 15 bis 60 Minuten pro Abbildung dauern. Mit KI lässt sich ein erster Entwurf häufig innerhalb weniger Minuten erzeugen. Einschließlich Prüfung und Nachbearb­eitung kann der Aufwand dann bei etwa ein bis fünf Minuten liegen.

Auf diese Weise betrachten wir den gesamten Redakt­ionsprozess Schritt für Schritt. Wir prüfen, welche Aufgaben sich beschleun­igen lassen, welcher Aufwand für Kontrolle und Nachbearb­eitung entsteht und wie sich der Output verändert. Einige Projekte zeigen, dass sich der Output bei bestimmten Aufgaben mehr als verdoppeln lässt.

Auf den gesamten Redakt­ionsprozess lässt sich dieser Wert jedoch nicht automatisch übertragen. Fachliche Abstimm­ungen, Prüfungen und Freigaben bleiben notwendig. Teilweise entstehen auch neue Proz­essschritte zur Kontrolle der Ergebnisse. Ob KI am Ende Kosten senkt, Bearb­eit­ungszeiten verkürzt oder mit denselben Ressourcen mehr Output ermöglicht, sollte deshalb anhand eines konkreten Anwend­ungsfalls gemessen werden.

Das hängt vor allem davon ab, ob Sie KI selbst einsetzen möchten oder ob kothes die redakt­ion­elle Arbeit einschließlich des KI-Einsatzes übernimmt.

Wenn kothes die Leistung übernimmt, bezahlen Sie das vereinbarte Ergebnis. Wo KI den Aufwand reduziert, kann die Bearbeitung günstiger oder schneller werden als bei einer rein manuellen Erstellung. Alternativ erhalten Sie für das gleiche Budget mehr Output. Wie groß dieser Vorteil ist, hängt von der Aufgabe, dem Ausg­angsmat­erial sowie dem erford­erl­ichen Prüfungs- und Nachbearb­eit­ungsaufwand ab.

Wenn Sie KI in Ihrer eigenen Technischen Redaktion einsetzen möchten, entstehen Toolkosten und Arbeitskosten. Zu den Toolkosten gehören vorhandene KI-Funktionen im Redakt­ionssystem, zusätzliche Anwendungen wie Microsoft Copilot oder spez­ial­is­ierte Cloud-Lösungen sowie nutz­ungsabh­ängige Kosten, beisp­ielsweise für verarb­eitete Daten oder Token.

Hinzu kommt der interne oder externe Aufwand für die Einführung. Die Anwendung muss ausgewählt, eing­er­ichtet und sinnvoll in den redakt­ion­ellen Alltag integriert werden. Außerdem braucht es klare Regeln für Datenschutz, Qual­it­ätssich­erung, Prüfung und Freigabe. Erst wenn die Lösung regelmäßig genutzt wird und messbar Zeit spart oder den Output erhöht, entsteht ein wirtschaftlicher Vorteil.