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Bei der Erstellung von Projektkalkulationen denken Unternehmen nicht unbedingt zuerst an die Dokumentation. Doch die Kosten f¨¹r die Erstellung von technischer Dokumentation und Benutzerhandb¨¹chern k?nnen einen erheblichen Teil der Projektkosten ausmachen. In einigen Branchen kann die Dokumentation ¨¹ber die Funktionalit?t (und in Branchen wie dem Gesundheitswesen sogar ¨¹ber den Erfolg) eines Produkts entscheiden.

Das bedeutet, dass die technische Dokumentation teuer ist und einen erheblichen Mehrwert f¨¹r ein Produkt oder eine Dienstleistung darstellt, indem sie es nutzbar macht. Dies macht sie zu einem strategischen Aspekt jedes Produkts oder Dienstes, der seinen Benutzern nahtlose Funktionalit?t und Erfahrung bieten soll.

W?hrend diese Aufgabe traditionell von Dutzenden von Wissensarbeitern erledigt wurde, haben neue Entwicklungen im Bereich der k¨¹nstlichen Intelligenz technische Inhalte reif f¨¹r die Automatisierung gemacht. Aufgaben, die fr¨¹her Hunderte von Arbeitsstunden in Anspruch nahmen, k?nnen jetzt innerhalb von Minuten erledigt werden, was den m¨¹hsamsten Aspekt der technischen Dokumentation erheblich beschleunigt: die Erstellung von Inhalten.

Um positive Ergebnisse zu erzielen, m¨¹ssen Unternehmen jedoch die richtigen Technologien einsetzen und gleichzeitig die vielen Nuancen beachten, die der Erstellung von Inhalten zugrunde liegen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie KI die Dokumentation in den wichtigsten Phasen verbessert und was Sie beachten sollten, bevor Sie diese Technologie in Ihre Arbeitsabl?ufe einf¨¹hren.

KI-Anwendungen in der Inhaltserstellung: eine stufenweise Zuordnung

Die technische Dokumentation ist in der Regel ein kontinuierlicher, wochenlanger Prozess, der zahlreiche Interviews mit Entwicklungs- und Produktteams, Nutzerforschung und Code-Reviews umfasst. Danach folgen Entwurf, Strukturierung und Optimierung, wobei regulierte Branchen wie die Medizintechnik Compliance-Validierungen f¨¹r Benutzerhandb¨¹cher und Spezifikationsdokumente verlangen.

Die Anwendungen von KI zur Automatisierung der Dokumentation erstrecken sich ¨¹ber diese Phasen der Inhaltserstellung. In den folgenden Unterabschnitten ordnen wir die wichtigsten Anwendungen den einzelnen Phasen der Erstellung technischer Inhalte zu und zeigen wertvolle Anwendungsf?lle in verschiedenen Branchen auf.

1. Umwandlung von Rohdaten in eine strukturierte Grundlage

Der Prozess der Inhaltserstellung von technischer Dokumentation beginnt in der Regel mit Rohdaten, die von den Produktteams bereitgestellt werden. Diese Eingaben m¨¹ssen dann analysiert, organisiert und den Dokumentationsstrukturen f¨¹r die Erstellung zugeordnet werden. Die Attribute sind je nach Branche sehr unterschiedlich:

• Software: Quellcode, API-Schemata (OpenAPI, gRPC), Commit-Protokolle, Benutzer-Feedback.
• Industrielle Produkte: St¨¹cklisten, CAD/PLM-Exporte (STEP, DXF, IFC), Prozessbl?tter, MES/PLC-Kontrollfl¨¹sse.
• Medizinische Ger?te: Technische Zeichnungen, Ergebnisse klinischer Studien, FDA-Richtlinien, ISO 13485-Normen.

Automatisierung mit KI: Semantische Aufnahme und Strukturierung

Mit KI m¨¹ssen Wissensarbeiter nicht stundenlang mit dem Parsen und Organisieren dieser Eingaben verbringen. NLP-Parser und Zusammenfassungsmodelle klassifizieren Eingaben automatisch und ordnen sie strukturierten Vorlagen zu, z. B. DITA (Darwin Information Typing Architecture)-Thementypen oder Markdown-Skeletten.

Im Softwarebereich verwenden Parser beispielsweise sprachsensitive Modelle, um Methodensignaturen, Parameterbeschreibungen und den Kontext auf Commit-Ebene zu extrahieren. Reichhaltige Metadaten (Zeitstempel, Autorenschaft) k?nnen dann die automatische Versionskennzeichnung und Link-Back-Anmerkungen anleiten und so viele Stunden m¨¹hsamer Arbeit ersparen.

In der Fertigungsindustrie helfen Geometrie-Metadaten der KI bei der Ableitung von Montagereihenfolgen und St¨¹cklistenhierarchien bei der Gruppierung von Einzelteilanweisungen, wodurch eine solide Wissensgrundlage f¨¹r die Erstellung technischer Dokumente geschaffen wird.

2. Inputs f¨¹r erste Entw¨¹rfe

Die Erstellung der ersten vollst?ndigen Entw¨¹rfe von Verfahren, Referenztabellen und Konformit?tsabschnitten ist in der Regel der l?ngste Teil des Inhaltserstellungsprozesses. Diese ersten Entw¨¹rfe bilden das R¨¹ckgrat von Handb¨¹chern, weshalb sie Fachwissen und akribische Detailgenauigkeit erfordern.

Hier erfahren Sie, wie KI diesen Prozess beschleunigt:

Generierung von Entw¨¹rfen mit hohem Vollst?ndigkeitsgrad durch prompte Vorlagen

Generative KI-Modelle nehmen strukturierte Eingaben auf und erstellen nahezu vollst?ndige Entw¨¹rfe, die dem definierten Ausgabetyp entsprechen. Mithilfe von Prompt-Bibliotheken k?nnen Unternehmen wiederverwendbare Frameworks definieren. Dadurch k?nnen generative KI-Modelle ihre Ausgaben an den erforderlichen Styleguides ausrichten. Dadurch wird die Varianz reduziert und sichergestellt, dass die Entw¨¹rfe eine hohe Vollst?ndigkeit aufweisen und nur minimale menschliche Bearbeitung erfordern.

Generative Modelle k?nnen zwar keine vollst?ndigen technischen Dokumente auf Autopilot erstellen, aber sie k?nnen Workflows f¨¹r jeden Ausgabetyp skalierbar, schnell und effizient machen. Hier sind ein paar Beispiele:

• Installationsverfahren in der Fertigung

  Aus einem CAD-Export oder einer SPS-Sequenz kann KI mechanische Beziehungen, Aktionsabh?ngigkeiten und Drehmomentspezifikationen identifizieren, um Installationsschritte mit Beschriftungen, Sicherheitswarnungen und Sequenzlogik zu erstellen.

• Regulatorische Vorlagen und Gebrauchsanweisungen

  Im Gesundheitswesen ¨¹berbr¨¹ckt GenAI Standardinhalte wie Sterilisationsrichtlinien oder Risikohinweise, indem es auf Normen wie FDA 21 oder ISO 13485 zur¨¹ckgreift. Das Modell f¨¹llt dann automatisch ?berschriften und Abschnittsformulierungen mit ¨¹berpr¨¹fbarer Konsistenz aus.

• Datenbl?tter und Produktspezifikationen

  Tabellarische Eingaben aus technischen Systemen oder ERP-Exporten werden in formatierte technische Datenbl?tter umgewandelt. AI f¨¹gt dann kontextbezogene Erkl?rungen zu Betriebsbereichen, Kompatibilit?t und Umwelteigenschaften hinzu.

3. Strukturierung von Dokumentationsentw¨¹rfen

Nach der Erstellung des Entwurfs m¨¹ssen die technischen Dokumente in modulare, standardkonforme Strukturen gegliedert werden. AI unterst¨¹tzt dies, indem es den Zweck des Inhalts interpretiert und ihn an vordefinierte Frameworks wie DITA, Markdown oder S1000D anpasst.

Konsistenz mit Dokumenten-Frameworks erreichen

Durch die automatische Klassifizierung von Inhaltsbl?cken (z. B. Aufgaben, Warnungen, Definitionen) k?nnen KI-Algorithmen diese in Frameworks wie DITA, Markdown oder S1000D einf¨¹gen. Diese Klassifizierungen erm?glichen die automatische Zusammenstellung von Vorlagen, die Verschachtelung von Abschnitten und die Segmentierung von Themen.

So k?nnen beispielsweise Warnhinweise in medizinischen Handb¨¹chern mit bedingten Metadaten versehen werden, um sie in mehrsprachige PDFs oder Online-Hilfesysteme zu exportieren.

Wie KI Entw¨¹rfe an Struktur und Format ausrichtet

KI-generierte API-Dokumente in Software werden mit TOC-Metadaten, Nutzungsabl?ufen und Aufrufhierarchien strukturiert. Metadaten wie Versionierung, Autoren-Tags und ?nderungshistorie werden automatisch eingef¨¹gt, w?hrend wiederverwendbare Bl?cke f¨¹r ein effizientes Variantenmanagement modularisiert werden.

Diese strukturelle Automatisierung stellt sicher, dass selbst unterschiedliche Inhalte navigierbar, konform und bereit f¨¹r die Ver?ffentlichung in mehreren Formaten sind, was den redaktionellen Aufwand minimiert und die Konsistenz in gro?em Umfang sicherstellt.

4. Visuelle Darstellungen und Beschriftungen

Bei komplexen Produkten und L?sungen sind technische Diagramme in der Regel die wichtigste Schnittstelle f¨¹r das Verst?ndnis der Benutzer. KI kann die Entwicklung und Iteration dieser visuellen Anker erheblich beschleunigen. Mit fortschrittlichen Modellen ist es nun m?glich, Diagramme, Codeschnipsel und Prozessabl?ufe automatisch zu erstellen, anzupassen und mit Anmerkungen zu versehen.

Multimodale Diagrammerstellung aus technischen Eingaben

KI-Systeme k?nnen jetzt CAD-Dateien, Komponentenhierarchien oder Systemprotokolle interpretieren, um automatisch Prozessdiagramme, UML-Diagramme und Teileexplosionsansichten zu generieren. In der Fertigung kann KI beispielsweise Geometrie- und Flussmetadaten extrahieren, um beschriftete Installationsdiagramme zu erstellen, die den physischen Bauablauf widerspiegeln.

Intelligente Beschriftung und kontextbezogene Kennzeichnung

Durch Ableitung des Kontexts kann KI auch intelligente Beschriftungen, Beschriftungen und dynamische Beschriftungen zu visuellen Darstellungen hinzuf¨¹gen, indem sie Eingaben aus den zugrunde liegenden Produktdaten oder Textanweisungen verwendet. Durch die Abstimmung von textlichen und visuellen Inhalten gew?hrleistet die KI Konsistenz und Relevanz ¨¹ber alle Modalit?ten hinweg.

Diese Visualisierungen bleiben versionssicher und k?nnen automatisch aktualisiert werden, wenn sich die vorgelagerten Designs ?ndern, was in der agilen Entwicklung oder in stark regulierten Branchen wie der Luft- und Raumfahrt oder der Medizintechnik entscheidend ist.

5. Qualit?t, Konformit?t und Validierung

In der technischen Dokumentation ist Pr?zision nicht verhandelbar. KI ersetzt zwar nicht die Pr¨¹fer, aber sie ist ein effektives Qualit?tssicherungsinstrument f¨¹r den ersten Durchgang. Sie hebt Inkonsistenzen, verfahrenstechnische Mehrdeutigkeiten und terminologische Abweichungen in Dokumenten hervor. Teams k?nnen ?berpr¨¹fungs-Workflows so konfigurieren, dass markierte Abschnitte priorisiert werden, um die Durchlaufzeiten zu verk¨¹rzen, ohne die Sicherheit oder die Einhaltung von Vorschriften zu beeintr?chtigen.

Nachfolgend sind einige wichtige Anwendungsbereiche in dieser Phase aufgef¨¹hrt.

Kontinuierliche Anpassung an Compliance und Sicherheit

KI-Systeme, insbesondere LLMs, sind in der Lage, Inhalte zu scannen, um die ?bereinstimmung mit bekannten Regelwerken wie ISO 13485, FDA 21 CFR Part 11 oder IEC 62366 zu ¨¹berpr¨¹fen. Sie k?nnen fehlende Terminologie, veraltete Verweise oder unpassend formulierte Haftungsausschl¨¹sse aufzeigen. Bei Arzneimitteln oder Medizinprodukten hilft dies bei der automatischen ?berpr¨¹fung von Black-Box-Warnungen, Kontraindikationen oder Sterilisationsprotokollen.

R¨¹ckverfolgbarkeit durch Metadaten und Quellenverkn¨¹pfung

Jeder von AI generierte Abschnitt kann automatisch mit seinem urspr¨¹nglichen Input gekennzeichnet werden, z. B. mit dem versionierten CAD-Modell, der Code-Commit-Version oder der SOP-Revision. Durch die Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit der Herkunft kann AI bei Audits oder bei der Aktualisierung von Dokumenten im Rahmen von ?nderungskontrollverfahren besonders wertvoll sein.

Automatisierung der Erstellung technischer Inhalte: Ergebnisse und Erfolgsfaktoren

Die Automatisierung der technischen Dokumentation mit KI bringt branchen¨¹bergreifend messbare Vorteile mit sich. Hier sind einige der wertvollsten Ergebnisse, die von den Anwendern erzielt wurden:

• Verk¨¹rzte Time-to-Publish f¨¹r Handb¨¹cher und Spezifikationen
• Niedrigere Dokumentationskosten und h?here Effizienz der Wissensarbeiter
• Geringere Verz?gerung zwischen technischen ?nderungen und Dokumentation

Diese Ergebnisse erm?glichen einen schnelleren Markteintritt, bessere Support-Ergebnisse und eine h?here Audit-Bereitschaft in regulierten Branchen.

Erfolgsfaktoren f¨¹r die Automatisierung der Dokumentation mit KI

Der Erfolg der KI-gest¨¹tzten Dokumentationsautomatisierung h?ngt nicht nur von den Modellf?higkeiten ab, sondern auch davon, wie gut diese Tools in Fach-, Prozess- und Governance-Strukturen eingebettet sind. Deshalb ist es wichtig, diese kritischen Aspekte vor der Einf¨¹hrung zu ber¨¹cksichtigen:

• Dom?nenerfahrung ist unerl?sslich: Generische Modelle sind in sicherheitskritischen oder stark regulierten Umgebungen oft unzureichend. Eine Feinabstimmung mit propriet?ren Daten wie internen Glossaren, Designhistorien und Bibliotheken ist wichtig, um Genauigkeit, Relevanz und Konformit?t vom ersten Entwurf an sicherzustellen.
• Die Prozessorchestrierung muss durchdacht sein: KI-generierte Inhalte sollten strukturierte Dokumentations-Workflows durchlaufen, an denen technische Redakteure, KMUs, juristische Pr¨¹fer und Compliance-Teams beteiligt sind. Ohne diese Orchestrierung k?nnen selbst qualitativ hochwertige Ergebnisse aufgrund ungepr¨¹fter Informationen ein Risiko darstellen.
• Die R¨¹ckverfolgbarkeit muss von vornherein eingebaut werden: Jeder Content-Block, ob KI-generiert oder bearbeitet, muss Metadaten enthalten, aus denen seine Quelle, sein Status und seine ?nderungshistorie hervorgehen. Dies ist von entscheidender Bedeutung f¨¹r beh?rdliche ±Ê°ù¨¹´Ú³Ü²Ô²µen, ISO-Zertifizierungen und die interne Rechenschaftspflicht in Umgebungen, in denen viel auf dem Spiel steht.

Fazit

Da KI die Dokumentation in einen dynamischen, intelligenzgesteuerten Prozess verwandelt, wird sich ihre wahre St?rke nicht nur in der Geschwindigkeit oder den Einsparungen zeigen, sondern auch darin, dass sie Produktwissen kontinuierlich verf¨¹gbar und anpassungsf?hig macht.

In naher Zukunft wird sich die Dokumentation nahezu in Echtzeit mit den Produktlebenszyklen entwickeln. Unternehmen, die Dokumentation als ein lebendiges System und nicht als ein Produkt behandeln, werden einen dauerhaften Vorteil bei der Einhaltung von Vorschriften, der Benutzerfreundlichkeit und der Geschwindigkeit von Innovationen erzielen. In diesem Wandel wird KI nicht nur ein Werkzeug, sondern die Infrastruktur f¨¹r erfolgreiche Dokumentationsbem¨¹hungen sein.