KI in der technischen Dokumentation – Chancen und Herausforderungen

ChatGPT und Co haben die Art und Weise, wie Content erstellt, bearbeitet und verteilt wird, innerhalb kurzer Zeit extrem verändert. Und die Frage, wie künstliche Intelligenz produktiv genutzt werden kann, bleibt mit Sicherheit eins der brennenden Zukunftsthemen.

Deshalb finden wir es passend, im abschließenden Teil unserer Blogartikel-Reihe den Einfluss künstlicher Intelligenz auf die technische Dokumentation zu untersuchen: Welche Lösungen bietet die KI für die Erstellung, Verwaltung und Optimierung technischer Inhalte? Welche Vorteile gibt es, und wo lauern noch Gefahren?

Was genau ist künstliche Intelligenz und welche Rolle spielt sie für die technische Dokumentation?

Die Definition von KI

Um die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) in der technischen Dokumentation besser zu verstehen, ist es zunächst entscheidend, das Konzept der KI zu definieren und von anderen technologischen Ansätzen abzugrenzen. 

KI bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben zu erlernen und auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Im Gegensatz zu komplexen Algorithmen, die auf vordefinierten Regeln basieren, zeichnet sich künstliche Intelligenz durch ihre Fähigkeit aus, eigenständig Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und sich kontinuierlich zu verbessern.

Künstliche Intelligenz kann in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: schwache (schmale) und starke (allgemeine) KI. Schwache KI ist darauf spezialisiert, bestimmte Aufgaben zu bewältigen, während starke KI die Fähigkeit besitzt, eine breite Palette von kognitiven Aufgaben zu übernehmen, vergleichbar mit menschlicher Intelligenz.

Die Evolution von KI als das Zukunftsthema

Die künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, und die Entwicklung zeigt keinerlei Anzeichen einer Verlangsamung. Alle Prognosen deuten darauf hin, dass KI in den kommenden Jahren noch tiefer in unseren Alltag eindringen und viele Aspekte unserer beruflichen und privaten Lebensbereiche beeinflussen wird.

Dieser Trend wird sich auch im Bereich der technischen Dokumentation fortsetzen. Die Fähigkeit von KI, komplexe Informationen zu analysieren, Muster zu erkennen und natürliche Sprache zu verstehen, macht sie zu einem Schlüsselelement bei der effizienten Erstellung und Aktualisierung von technischen Dokumentationen. Die zunehmende Automatisierung von Prozessen und die Anpassungsfähigkeit von KI werden die Qualität und Relevanz der bereitgestellten Inhalte verbessern. 

Unternehmen, welche diese technologischen Fortschritte erkennen und nutzen, werden in der Lage sein, ihre technischen Dokumentationen effektiver und zukunftssicher zu gestalten.

Wie genau funktioniert künstliche Intelligenz?

Zwei Arten von KI

In der Welt der künstlichen Intelligenz gibt es zwei grundlegende Ansätze: regelbasierte Verfahren und Machine Learning. 

Regelbasierte Verfahren nutzen vordefinierte Regeln und Algorithmen, um Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen. Diese Regeln werden von Experten erstellt und sind in der Regel explizit formuliert. Sie folgen einem Wenn-dann-Schema, bei dem bestimmte Eingaben zu vordefinierten Ausgaben führen.

Im Gegensatz dazu beruht Machine Learning auf dem Prinzip des Lernens aus Daten. Anstatt expliziter Regeln werden Algorithmen verwendet, um Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen zu erkennen. Es gibt verschiedene Arten von Machine-Learning-Techniken, wobei Deep Learning eine der bekanntesten ist. Deep Learning nutzt neuronale Netzwerke mit vielen Schichten, um komplexe Muster zu erkennen und abstrakte Konzepte zu erlernen.

Regelbasierte Verfahren vs. Machine Learning

Regelbasierte Verfahren sind oft transparent und leicht interpretierbar, da die Regeln explizit definiert sind. Sie eignen sich gut für Anwendungen, in denen klare Entscheidungsprozesse gefordert sind und die Regeln gut verstanden werden können. Allerdings tun sich regelbasierte Systeme schwer, komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen, da sie auf vordefinierten Regeln basieren und nicht flexibel genug sind, um sich an sich ändernde Bedingungen anzupassen.

Machine Learning hingegen kann komplexe Muster in großen Datensätzen erkennen und abstrakte Konzepte erlernen. Es ist besonders effektiv in Situationen, in denen die Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben nicht einfach durch explizite Regeln beschrieben werden können. Allerdings müssen Machine-Learning-Modelle oft als "Black Box" betrachtet werden, da die internen Mechanismen schwer zu interpretieren sind.

Kombinationsmöglichkeiten

Eine vielversprechende Entwicklung ist die Kombination von regelbasierten Verfahren und Machine Learning. Diese hybriden Ansätze nutzen die Stärken beider Methoden und führen zu leistungsstarken und flexiblen Lösungen. Zum Beispiel können regelbasierte Systeme verwendet werden, um grundlegende Entscheidungen zu treffen, während Machine Learning verwendet wird, um komplexe Muster zu erkennen und die Regeln zu verfeinern.

Die Wahl zwischen regelbasierten Verfahren und Machine Learning hängt von den spezifischen Anforderungen und dem Kontext der Anwendung ab. In der technischen Dokumentation können beide Ansätze wertvolle Beiträge leisten, indem sie dabei helfen, Inhalte effizient zu erstellen, zu organisieren und zu aktualisieren. 

Wie kann KI in der technischen Dokumentation eingesetzt werden?

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die technische Dokumentation eröffnet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, welche die Effizienz und Qualität der Content-Erstellung erheblich verbessern. Nachfolgend ein paar praktische Beispiele:

KI in der Metadatenvergabe

Die Vergabe von Metadaten spielt eine entscheidende Rolle in der Organisation und Auffindbarkeit von technischen Dokumentationen. Künstliche Intelligenz ermöglicht eine effiziente und präzise Metadatenvergabe durch automatisierte Prozesse. Hierbei analysiert die KI den Inhalt der Dokumente und identifiziert automatisch relevante Schlagwörter, Themen und Zusammenhänge. Dadurch wird nicht nur die Genauigkeit der Metadaten verbessert, sondern auch der manuelle Aufwand für deren Erstellung reduziert.

Die Vorteile dieser Anwendung sind vielfältig. Eine präzise Metadatenvergabe erleichtert die Suche nach spezifischen Informationen erheblich. Darüber hinaus ermöglicht es eine bessere Organisation und Strukturierung der Dokumente. Die KI lernt dabei kontinuierlich aus neuen Inhalten und passt die Metadaten entsprechend an, um stets aktuelle und relevante Informationen bereitzustellen.

Dokumentsegmentierung und Ähnlichkeitsanalyse

Die Segmentierung von Dokumenten und die Analyse von Ähnlichkeiten sind essenzielle Schritte, um komplexe Inhalte besser zu strukturieren und miteinander in Beziehung zu setzen. Künstliche Intelligenz ermöglicht eine automatisierte Dokumentsegmentierung, bei der große Textmengen in sinnvolle Abschnitte unterteilt werden. Gleichzeitig kann die KI Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Dokumenten erkennen und dadurch die Verknüpfung von Informationen verbessern.

Diese Anwendung von KI bietet eine effektive Lösung für die Handhabung umfangreicher Dokumentenmengen. Durch die automatisierte Segmentierung und Ähnlichkeitsanalyse können Nutzer relevante Informationen schneller identifizieren und Zusammenhänge besser verstehen. Dies trägt nicht nur zur Verbesserung der Lesbarkeit bei, sondern ermöglicht auch eine effizientere Navigation durch die technische Dokumentation.

Sprachmanagement und maschinelle Übersetzung

Der Einsatz von KI im Sprachmanagement und bei Übersetzungen bietet enorme Erleichterungen, wenn es darum geht, technische Dokumentationen global verfügbar zu machen. KI-gesteuerte Sprachmanagement-Tools können nicht nur die Konsistenz und Qualität der Sprache sicherstellen, sondern auch kulturelle Nuancen berücksichtigen. Darüber hinaus ermöglicht die maschinelle Übersetzung durch KI eine schnelle und kosteneffiziente Lokalisierung von Inhalten für verschiedene Märkte.

Dass die Sprachgestaltung und Übersetzung eine zentrale Rolle in der technischen Dokumentation spielen haben wir bereits in Teil 5 und Teil 8 unserer Blogartikel-Reihe erörtert. KI-gestützte Lösungen erweitern diese Thematik, indem sie eine höhere Automatisierung und Anpassungsfähigkeit bieten. Dies erleichtert nicht nur die internationale Verbreitung von technischen Informationen, sondern trägt auch zur Vereinheitlichung von Terminologien und Qualitätsstandards bei.

Welche Vorteile bringt die KI in der technischen Dokumentation? Was ist bei ihrem Einsatz zu beachten?

Zeitersparnis und Effizienz

• KI ermöglicht die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben, wie der Zuweisung von Metadaten, wodurch erhebliche Zeitersparnisse erzielt werden.
• Die Fähigkeit von KI zur automatischen Generierung von Texten oder Übersetzungen trägt dazu bei, den gesamten Prozess der Content-Erstellung zu beschleunigen.
• Durch die Analyse großer Datensätze kann KI schnell auf Veränderungen reagieren und aktualisierte Inhalte bereitstellen, was besonders in dynamischen Umgebungen von Vorteil ist.

Rechtliche Grauzone und Richtigkeit

Trotz der zahlreichen Vorteile, die KI bietet, sind auch Herausforderungen zu berücksichtigen, insbesondere in Bezug auf rechtliche Aspekte und die Gewährleistung der Richtigkeit von Informationen. Künstliche Intelligenz basiert auf Daten und Algorithmen, und ihre Entscheidungen können durch die Qualität dieser Daten beeinflusst werden. Dies führt zu einer gewissen Unsicherheit und einer rechtlichen Grauzone, insbesondere wenn es um Haftungsfragen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften geht.

Es ist wichtig, zu betonen, dass KI-Systeme nicht autonom handeln, sondern von Menschen entwickelt, trainiert und überwacht werden. Die Verantwortung für die Richtigkeit der bereitgestellten Informationen liegt letztendlich beim Entwickler und Anwender. Daher ist eine sorgfältige Überprüfung und Qualitätskontrolle von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die KI-generierten Inhalte den erforderlichen rechtlichen Standards entsprechen.

Fazit und Ausblick

Der Einbezug von künstlicher Intelligenz in die Erstellung technischer Dokumentationen markiert erst den Anfang einer vielversprechenden Entwicklung. Die bisherigen Artikel dieser Blogartikel-Reihe haben einen umfassenden Einblick in die vielfältigen Aspekte der technischen Dokumentation gegeben – von traditionellen Methoden bis zu modernen Ansätzen. Die Integration von KI stellt dabei einen Meilenstein dar, welcher die Effizienz, Qualität und globale Zugänglichkeit technischer Dokumentationen zukünftig enorm beeinflussen wird. 

Wir sind gespannt auf die weitere Entwicklung und werden Sie gern über die neuesten Trends und Innovationen im Bereich der technischen Dokumentation informieren.