DD# 0015 KI-Unterstützung in der Technischen Dokumentation – Einblicke aus der Praxis

KI-Unterstützung in der Technischen Dokumentation, was kann man sich darunter vorstellen? ChatGPT, Gemini, Deepseek und wie die vielen anderen KI-Modelle so heißen, alle helfen uns dabei unser tägliches Tun zu vereinfachen. Auch in der Technischen Dokumentation sorgt solch eine KI-Unterstützung für Erleichterungen im Arbeitsalltag. Dies kann sowohl bei der Erstellung von Inhalten erfolgen, wie auch bei der Sicherstellung der Qualität unserer Informationsprodukte. Auch die Art der Bereitstellung von Informationen oder wie wir diese leichter auffinden können, beeinflussen solche KI-Modelle. KI hat das Potenzial, die technische Dokumentation grundlegend zu verändern.

Wir widmen uns zuerst dem Bereich der automatisierten Generierung von Inhalten. Dieser Aspekt der KI-Technologie bietet die Möglichkeit repetitive und zeitaufwändige Aufgaben zu übernehmen und somit die Effizienz und Produktivität im Arbeitsalltag zu steigern. Dies kann durch das Erstellen von Inhalten, automatisierte Metadatenvergabe, oder das automatische Übersetzen von Inhalten erfolgen.

KI-Tools wie ChatGPT können dazu verwendet werden, um Inhalte für die Technische Dokumentation zu erstellen. Diese Tools nutzen fortgeschrittene Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), um Texte zu generieren, die den Anforderungen der Technischen Dokumentation entsprechen. Beispielsweise kann ChatGPT detaillierte Anleitungen, Benutzerhandbücher oder technische Berichte erstellen, indem es auf eine große Datenbasis zugreift und relevante Informationen zusammenstellt.

Andere KI-Unterstützung in Form von Tools wie SummarizeBot und QuillBot sind besonders nützlich für die Zusammenfassung umfangreicher technischer Dokumentationen. SummarizeBot verwendet maschinelles Lernen, um die wichtigsten Informationen aus langen Texten zu extrahieren und prägnante Zusammenfassungen zu erstellen. QuillBot bietet ähnliche Funktionen und kann Texte umschreiben, um die Lesbarkeit und Verständlichkeit zu verbessern.

Vorteile hierbei sind:

• Zeitersparnis: Automatisierte Inhaltsgenerierung reduziert den Zeitaufwand für die Erstellung und Zusammenfassung von Dokumentationen erheblich.
• Konsistenz: KI-Unterstützung stellt sicher, dass die Inhalte konsistent und frei von menschlichen Fehlern sind.
• Mehrsprachigkeit: Viele KI-Tools unterstützen mehrere Sprachen, was die Erstellung von Dokumentationen für internationale Märkte erleichtert.

Es gibt aber auch Nachteile, darunter:

• Kosten: Hochwertige KI-Tools können teuer in der Anschaffung und Implementierung sein.
• Abhängigkeit: Eine starke Abhängigkeit von KI kann dazu führen, dass menschliche Fähigkeiten und Kreativität vernachlässigt werden.
• Datenschutz: Die Nutzung von KI-Tools erfordert oft den Zugriff auf große Datenmengen, was Datenschutzbedenken aufwerfen kann.
• Fehlende Kontextualität: KI-Tools können Schwierigkeiten haben, den spezifischen Kontext oder die Nuancen eines Themas vollständig zu erfassen.

Die automatisierte Metadatenvergabe durch KI-Unterstützung verbessert die Effizienz und Genauigkeit bei der Verwaltung und Auffindbarkeit von Dokumenten erheblich. Metadaten sind strukturierte Informationen, die den Inhalt von Dokumenten beschreiben und deren Organisation erleichtern. Traditionell war die Vergabe von Metadaten ein manueller und zeitaufwändiger Prozess, der anfällig für Fehler war.

Die KI analysiert Textinhalte und erkennt Muster, um die Dokumente in vordefinierte Kategorien einzuordnen. Dies kann auf Basis von Schlüsselwörtern, Textstrukturen oder anderen Merkmalen erfolgen. Basierend auf der Klassifizierung werden den Inhalten entsprechende Metadaten zugewiesen, die ihre Verwaltung und Suche erleichtern.

Auch im Bereich Übersetzungen halten KI-Tools Einzug. So nutzen automatisierte Übersetzungstools wie DeepL und Google Translate fortschrittliche Algorithmen, um Texte schnell und genau zu übersetzen. Diese Tools können branchenspezifische Terminologie und technische Fachbegriffe erkennen und korrekt sowie einheitlich übersetzen.

Dies verbessert sowohl die Qualität der Übersetzungen wie auch die Konsistenz der Übersetzung von Begriffen und Phrasen, was besonders in umfangreichen technischen Dokumentationen wichtig ist.

Allerdings gibt es auch hier Herausforderungen wie Datenschutz und Vertraulichkeit. Zudem kann es vorkommen, dass KI-Tools den technischen Kontext nicht vollständig erfassen.

KI-Unterstützung kann noch weiter gehen als neue Inhalt zu erstellen oder zu übersetzen. Ebenso können KI-Tools uns dabei unterstützen, die Qualität der erstellten Dokumente sicher zu stellen. So lassen sich Texte auf gewisse Schreibregeln überprüfen oder Korrekturen direkt nach der Eingabe vornehmen.

KI kann Eingaben in Echtzeit prüfen und kontextbezogenes Feedback geben. Schon nach der Eingabe von Texten kann die KI entsprechende Vorschläge für die Verbesserung von Fehlern oder für alternative Schreibweisen geben. Dies kann die Produktivität der Technischen Redaktion steigern, da der Review-Prozess der Technischen Dokumentation, also das Überprüfen und Überarbeiten der Inhalte schon während der Erstellung der Inhalte vorgenommen wird.

KI-gestützte Tools wie Grammarly und ProWritingAid können Grammatik- und Rechtschreibfehler in technischen Dokumentationen erkennen und korrigieren. Diese Tools nutzen fortschrittliche Algorithmen, um Fehler zu identifizieren und Vorschläge zur Verbesserung zu machen. Dies stellt sicher, dass die Dokumentation fehlerfrei und professionell ist.

KI-Tools wie Trinka und PerfectIt können technische Dokumentationen auf inhaltliche Genauigkeit und Vollständigkeit überprüfen. Diese Tools analysieren den Text und stellen sicher, dass alle relevanten Informationen enthalten sind und keine wichtigen Details fehlen.

Konsistenz ist ein wichtiger Aspekt der Qualität technischer Dokumentationen. KI-Tools wie Acrolinx können verwendet werden, um die Konsistenz von Terminologie, Stil und Formatierung zu überprüfen. Acrolinx analysiert den Text und stellt sicher, dass Begriffe und Phrasen einheitlich verwendet werden, was die Lesbarkeit und Verständlichkeit verbessert.

Auch die Branche der Technischen Redaktion geht stärker auf KI-Tools ein. So werden in Redaktionssystemen vermehrt auf KI-Unterstützung gesetzt. Im Zusammenhang mit Redaktionssystem bietet beispielsweise das System bloxedia von pgx eine KI-Unterstützung an. Ihr eigenes KI-Tool Charlie untersucht die im Editor geschriebenen Texte auf definierte Schreibregeln und gibt Vorschläge für andere und konsistente Schreibweisen.

Diese KI-Tools sind besonders nützlich für die Qualitätssicherung von Anleitungen, da sie eine schnelle und präzise Überprüfung ermöglichen. Mehr Informationen hinsichtlich Content-Management-Systemen und Redaktionssysteme in der Technischen Dokumentation finden Sie auch in einem anderen Podcast von uns.

Durch KI-Unterstützung lassen sich Texte auf Konsistenz, Stil und Terminologie prüfen. Dafür prüfen KI-Tools den Text der Anleitung auf gewisse Schreibregeln. Es analysiert den Text und stellt sicher, dass er frei von Fehlern ist und den grammatikalischen Regeln entspricht.

Beispiele für solche Schreibregeln sind beispielsweise:

• Passive Sprache erkennen
• Grammatikalische Probleme erkennen
• Konsistente Großschreibung von technischen Begriffen erzwingen

Ein Beispiel für ein solches Tool ist der Hemingway Editor. Dieses Tool analysiert Texte auf Lesbarkeit und hilft, komplizierte Sätze zu vereinfachen. Es hebt lange und schwierige Sätze sowie unnötige Adverbien und Passivkonstruktionen hervor.

Vorteile der Prüfung durch KI-Tools sind:

• Effizienz: Beschleunigung des Überprüfungsprozesses, da große Mengen an Text schnell und präzise durch KI-Tools analysiert werden.
• Konsistenz: Durch die Nutzung von KI wird eine einheitliche Qualität der Dokumentation sichergestellt.
• Kostenersparnis: Automatisierte Prüfungen reduzieren den Bedarf an manuellen Überprüfungen und sparen somit Zeit und Ressourcen.

Es gibt aber auch Nachteile, darunter:

• Fehlende menschliche Intuition: KI-Tools können Schwierigkeiten haben für subtile Nuancen und kulturelle Unterschiede. Dies kann zu weniger präzisen oder unpassenden Ergebnissen führen.
• Abhängigkeit von Datenqualität: Die Leistung von KI-Tools hängt stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Schlechte oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Analysen und Ergebnissen führen.
• Kontinuierliche Anpassung: KI-Modelle müssen regelmäßig aktualisiert und angepasst werden, um mit den neuesten Entwicklungen und Anforderungen Schritt zu halten. Dies erfordert kontinuierliche Überwachung und Wartung.

Neben der Sicherung der Qualität von erstellten Dokumenten kann die KI-Unterstützung auch bei der Auffindung und Bereitstellung von Informationen behilflich sein. Suchfunktionen, Inhaltsklassifizierung, Empfehlungen oder Chatbots helfen dem Anwender die benötigten Informationen schneller ausfindig zu machen.

KI-gestützte Suchfunktionen wie Elasticsearch und Algolia bieten erweiterte Suchmöglichkeiten, die über einfache Stichwortsuchen hinausgehen. Diese Tools nutzen natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um den Kontext und die Bedeutung von Suchanfragen zu verstehen und relevante Ergebnisse zu liefern. Benutzer können präzise und relevante Informationen schneller finden, was die Effizienz und Produktivität erhöht.

KI-basierte Chatbots wie IBM Watson und Microsoft Azure Bot Service können in technische Dokumentationen integriert werden, um Benutzeranfragen zu beantworten und relevante Informationen bereitzustellen. Diese Chatbots nutzen NLP, um Benutzerfragen zu verstehen und gezielte Antworten zu geben. Sie können auch auf eine umfangreiche Datenbank zugreifen, um spezifische Informationen schnell zu finden und bereitzustellen.

KI-gestützte Empfehlungssysteme wie Amazon Personalize und Google Recommendations AI bieten personalisierte Inhalte basierend auf Benutzerverhalten und Präferenzen. Diese Systeme analysieren die Interaktionen der Benutzer mit der Dokumentation und empfehlen relevante Inhalte, die ihren Bedürfnissen entsprechen. Dies verbessert die Benutzererfahrung und stellt sicher, dass wichtige Informationen schnell gefunden werden.

Vorteile hierbei sind:

• Effizienz: KI-Tools beschleunigen den Prozess der Informationssuche und -bereitstellung, was die Produktivität erhöht.
• Benutzerfreundlichkeit: Intelligente Suchfunktionen und Chatbots verbessern die Benutzererfahrung und erleichtern den Zugang zu Informationen.
• Konsistenz: Automatisierte Metadatenvergabe und Inhaltsklassifizierung stellen sicher, dass Dokumente einheitlich organisiert und leicht auffindbar sind.

Es gibt aber auch Nachteile, darunter:

• Kosten: Die Implementierung und Wartung von KI-Tools kann teuer sein.
• Technische Komplexität: Die Nutzung von KI erfordert oft spezialisierte Kenntnisse und Schulungen der Anwender.

Wenn wir uns die Entwicklungen und Trends im Bereich der KI-Unterstützung ansehen, sehen wir eine Vielzahl an Möglichkeiten an Tools für die Technische Redaktion.

KI lernt von uns und unserem Tun. Das kann soweit gehen, dass uns die KI die Formulierung von Handlungsanweisungen vornimmt, indem wir ihr diese vorführen. Eine Kamera nimmt die Handlung auf und formuliert Schritt für Schritt Anweisungen, welche durch den Technischen Redakteur geprüft und verfeinert wird.

Aber nicht nur textlich, sondern auch bildlich kann uns die KI-Unterstützung zukünftig den Arbeitsalltag erleichtern. KI-Tools können Bilder basierend auf Textbeschreibungen erstellen oder verbessern. Auch bei der Organisation von großen Datenbanken an Bildmaterial hilft die KI uns schnell an relevante Bilder zu kommen, indem Sie die Bilder klassifiziert und organisiert.

Aktuell übernimmt die KI-Unterstützung noch Routineaufgaben, wie Inhaltsverarbeitung, Organisation und Optimierung. Dabei ersetzt die KI nicht die Rolle des Technischen Redakteurs, sondern unterstütz ihn bei seinen Aufgaben.

Ich glaube nicht, dass wir uns Sorgen um unser Berufsfeld machen müssen. Die KI-Unterstützung wird uns nicht ersetzen. Dafür sind unsere Themengebiete zu komplex und speziell. Das was an textlichen und bildlichen Inhalten durch eine KI erstellt wird, muss weiterhin geprüft und verifiziert werden. Unser Aufgabenspektrum wird sich daher durch die KI-Unterstützung verlagern. Wir werden weniger Routineaufgaben durchführen müssen, sind dafür aber mehr mit Lektorat und Korrekturarbeiten beschäftigt.

Möglichkeiten bieten die KI-Unterstützung viele aber auch Risiken. Die Regulierung von künstlicher Intelligenz ist ein wichtiges Thema. Hierzu ist im Jahr 2024 die europäische Verordnung über künstliche Intelligenz in Kraft getreten.

Auch gibt es durch künstliche Intelligenz neue Arten von Risiken im Bereich der Sicherheit. Für den Schutz vor zunehmenden Cyberangriffen hat die EU auch die Cyber-Security-Richtlinie geschaffen, welche bereits Anfang 2023 in Kraft getreten ist. Aber dies ist Stoff für eine andere Podcast Folge.