Welche Anwendungsfälle gibt es für Künstliche Intelligenz in der Technischen Dokumentation?

Der Einsatz von KI in der Technischen Dokumentation ist vielfältig, unter anderem gibt es die folgenden Anwendungsmöglichkeiten:Automatisch Texte generieren, von Zusammenfassungen bis zu vollständigen ArtikelnTexte umformulieren, z. B. in einen anderen SprachstilTexte automatisiert übersetzenAnfragen von Anwender:innen beantworten, z. B. über einen Chatbot in einem Web-PortalBilder automatisiert erzeugenVerhaltensmuster und Wissen einer Zielgruppe analysieren und daraus relevante, auf einzelne Anwender:innen zugeschnittene Informationen bereitstellen.

Wie viele Dokumente benötigen wir, um ein unternehmensspezifisches Sprachmodell (Large Language Model) zu trainieren?

Je mehr Daten Sie haben, desto besser. Wie viele Daten Sie letztendlich benötigen, hängt von der Komplexität des gewünschten Sprachmodells und Ihren spezifischen Unternehmensanforderungen ab. Grundsätzlich sind qualitativ hochwertige Daten entscheidend, damit das Modell genügend Beispiele zur Verfügung hat, um effektive Vorhersagen zu treffen. Strukturierte Daten in XML oder json lassen sich besser für das Training verwenden als unstrukturierte Formate wie PDF. Um den genauen Bedarf an Trainingsdaten abzuschätzen, beginnen wir jedes Projekt mit einer Analyse ihrer Anwendungsfälle und Daten.

Warum soll ich ein eigenes Modell fine-tunen, wenn es ChatGPT gibt?

ChatGPT und andere generative KIs lernen auf Grundlage von Informationen aus dem Internet, z. B. von Unternehmenswebsites, Wikipedia und Veröffentlichungen. Die verwendete Terminologie und der Sprachstil sind daher sehr vielfältig. Mit einem angepassten Sprachmodell optimieren Sie das Training auf Ihre Unternehmensdaten, auch wenn das zugrundeliegende Sprachmodell generisch ist. So werden die Vorschläge des Modells spezifischer und genauer, sie entsprechen mehr der Unternehmensterminologie und passen besser zu Ihren Produkten und Dokumenten. Ein unabhängig trainiertes Sprachmodell kann zudem in verschiedenen KI-tauglichen Anwendungen verwendet werden.Der Nachteil beim Training oder Fine-Tuning eines eigenen Modells ist die Erweiterbarkeit – Änderungen in den Ausgangsdaten und -Dokumenten müssen nachtrainiert werden. Die Änderungen der zugrundeliegenden Sprachmodelle wie GPT werden nicht automatisch nachgezogen.

Was passiert mit meinen Daten?

Wo Ihre Daten bzw. Dokumente gespeichert und für das Sprachmodell weiterverarbeitet werden, legen wir im Projekt mit Ihnen fest. Das heißt, Ihre Daten werden dort gespeichert, wo Sie es wünschen, zum Beispiel nur in Europa.

Ist die Sprache unserer Dokumente wichtig?

Nein, die größten Sprachmodelle gibt es für die englische Sprache. Mittlerweile gibt es auch viele Modelle, die z. B. für Deutsch geeignet sind. Starten Sie mit Ihrer Ausgangssprache.

Künstliche Intelligenz für die Technische Dokumentation

Nutzen Sie KI für Ihre
Content-Lieferkette

Wir entwickeln KI-gestützte Lösungen für Ihre Technische Dokumentation – von Chatbots und Self-Service-Anwendungen bis hin zu automatisierten Content-Prozessen. Dafür analysieren und optimieren wir Ihre Content-Workflows, modellieren und strukturieren Ihre Produkt- und Inhaltsdaten und integrieren KI-Funktionen in Ihre bestehenden Redaktions- und IT-Systeme.

So erstellen und aktualisieren Sie Technische Dokumentation schneller, halten Inhalte konsistent über alle Kanäle hinweg und stellen Ihren Kund:innen jederzeit die passenden Informationen bereit.

Grafische Darstellung: Zwei Personen erstellen mit Künstlicher Intelligenz Technische Dokumentation — Künstliche Intelligenz in der Technischen Dokumentation

Wie nutzen erfolgreiche Unternehmen Künstliche Intelligenz für ihre Technische Dokumentation?

Künstliche Intelligenz (KI) hat enormes Potential für Industrie und Wirtschaft und verändert Unternehmen und Geschäftsprozesse. Sie optimiert Prozesse, steigert die Effizienz, verbessert die Produktivität und eröffnet neue Geschäftsfelder.

Auch in der Technischen Dokumentation kommt KI immer mehr zum Einsatz. KI wird Teil der gesamten Content-Lieferkette (Content-Supply-Chain), von der Erstellung, über die Zusammenstellung von Informationen bis hin zur Nutzung durch Anwender:innen. KI kann Texte und Bilder generieren, übersetzen, Anfragen per Chatbot beantworten oder maßgeschneiderte Informationen für Zielgruppen bereitstellen. Agenten können Änderungsanforderungen analysieren, Dokumentationsänderungen vorschlagen und große Textmengen analysieren.

Ihr Weg zu KI-gestützter Technischer Dokumentation

Wir identifizieren die Einsatzmöglichkeiten von KI in Ihren Content-Prozessen und beraten Sie bei der Nutzung von KI, beispielsweise durch den Einsatz von Sprachmodellen wie ChatGPT oder KI-Agenten in der Technischen Redaktion und für die verschiedenen kundenorientierten Kanäle. So arbeiten wir.

Ihre Ansprechpartner:innen
Künstliche Intelligenz in der Technischen Dokumentation

Jetzt unsere Expert:innen für Künstliche Intelligenz kontaktieren!

Unsere Kunden

Künstliche Intelligenz für Technische Dokumentation nutzen. So arbeiten wir

Anwendungsfälle analysieren. Wir analysieren Ihre Anwendungsfälle und Anforderungen für den Einsatz von KI entlang der Content-Lieferkette.
Daten und Dokumente prüfen. Wir prüfen Ihre Daten und Dokumente und bereiten sie auf, sodass sie durch KI genutzt werden können.
KI-Integration prüfen. Wir prüfen die Integration in Systeme für das Erstellen und Ausliefern von Technischer Dokumentation und Produktinformationen.

Weitere Informationen rund um das Thema Künstliche Intelligenz in der Technischen Dokumentation finden Sie auch in unseren FAQs.

Künstliche Intelligenz in der Technischen Dokumentation einsetzen!

Wissenswerte Beiträge

Blog

Das Model Context Protocol (MCP) für Technische Redakteur:innen Mark Schubert zeigt, wie LLMs mit MCP-Servern Ordnerstrukturen bauen, PDFs auslesen, DITA-Inhalte erstellen oder 3D-Modelle bearbeiten.

Wissensartikel

Whitepaper "Künstliche Intelligenz in der Technischen Dokumentation: Anwendungen, Chancen und Risiken und die Zukunft unseres Berufs" Was bedeutet KI für unsere Branche und das Berufsfeld der Technischen Kommunikation und welche Chancen und Risiken gehen mit dieser Entwicklung einher?

Video

Künstliche Intelligenz für die Technische Dokumentation

FAQs – Häufig gestellte Fragen zu Künstlicher Intelligenz für die Technische Dokumentation

Wo wird Künstliche Intelligenz in der Technischen Dokumentation angewendet?

Der Einsatz von KI in der Technischen Dokumentation ist vielfältig. Typische Anwendungsfelder sind:

Automatische Textgenerierung, von Zusammenfassungen bis zu vollständigen Artikeln
Umformulieren von Texten, z. B. in einen anderen Sprachstil oder unterschiedliche Zielgruppen
Automatisierte Übersetzungen und Terminologieprüfungen
Beantworten von Anfragen, z. B. über Chatbots oder Assistenzsysteme in Webportalen
Automatisierte Verschlagwortung und Metadatenvergabe (z.B. für iiRDS)
Erzeugen oder Anpassen von Bildern und Illustrationen
Analyse von Zielgruppenwissen und -verhalten zur Bereitstellung relevanter, personalisierter Inhalte
Übernahme von Tätigkeiten innerhalb von redaktionellen Workflows, z.B. Prüfen von Produktänderungen auf Dokumentationrelevanz oder Analyse von Texten
Integration von KI in Redaktionssysteme für Qualitätssicherung und Automatisierung

Wie stellen wir sicher, dass KI-generierte Inhalte korrekt sind?

KI unterstützt, ersetzt aber nicht die fachliche Prüfung. Wir setzen auf Human-in-the-Loop-Workflows:

Automatische Vorschläge durch KI
Qualitätssicherung durch Redakteur:innen
Prüfungen auf Konsistenz, Terminologie und Stil

So entstehen qualitativ hochwertige Inhalte, die den Anforderungen Ihrer Branche entsprechen

Wie stellen wir sicher, dass Agenten nicht ungeprüfte oder fehlerhafte Inhalte veröffentlichen?

KI-Agenten können Aufgaben innerhalb redaktioneller Workflows übernehmen. Dabei muss sichergestellt werden, dass nur geprüfte und korrekte Inhalte freigegeben und veröffentlicht werden. Dazu können u.a. folgende Maßnahmen dienen:

Strikte Trennung von Generierung und Veröffentlichung: Der KI-Agent darf niemals direkt veröffentlichen, sondern ausschließlich Entwürfe erzeugen. Änderungen werden über Pull-Requests in Docs-as-Code-Umgebungen oder über Review-Workflows in Redaktionssystemen zur Prüfung gegeben. Zusätzlich können die Änderungen durch weitere Mechanismen wie Terminologie- und Sprachregelkontrolle geprüft werden.
Explizite Unsicherheitskennzeichnung: Die Agenten werden angewiesen, Unsicherheiten zu markieren und Annahmen transparent zu machen.
Traceability herstellen: Die KI-Agenten werden angewiesen, die Quelle der Änderungen, z.B. das Entwicklungsticket, zu referenzieren, sodass Reviewer die Quelle prüfen können.
Klare Versionierung: Die KI-Agenten dürfen nur innerhalb definierter Versionen oder Branches arbeiten.

Soll ich eine zentrale KI-Plattform im Unternehmen nutzen oder die KI-Funktionen meiner Autorenumgebung oder Redaktionssystems?

Eine zentrale KI-Plattform im Unternehmen bietet zahlreiche Vorteile, z.B. einen hohen Grad an Governance dank zentralem Prompt-Management und Rechtesteuerung und einen hohen Skalierungsgrad, da Agenten auf mehrere Unternehmenssysteme zugreifen können.

Die KI-Funktionen, die ein Redaktionssystem bereitstellt, sind dagegen in den Arbeitskontext der Redakteur:innen eingebunden, z.B. Funktionen zum Erstellen von Textentwürfen oder Überarbeiten eines geöffneten Informationsmoduls.

Da Redaktionssysteme zunehmend MCP-Server bereitstellen, also eine Schnittstelle für die Interaktion mit KI-Agenten bieten, ist auch eine hybride Arbeitsweise möglich: für kontextabhängige, redaktionsnahe KI-Funktionen werden Funktionen innerhalb des Redaktionssystem verwendet; für zentral zu steuernde Agenten-Workflows wird der MCP-Server des Redaktionssystems verwendet.