Martina Hartmann

Intelligente Dokumentation:

Relevante Inhalte, genau zum richtigen Zeitpunkt.

Gute Dokumentation überzeugt nicht durch Länge, sondern durch Relevanz.
Weniger ist dann mehr, wenn es klarer, präziser und auf den Punkt ist.

Haben Sie sich jemals gefragt, warum Ihr Lieblings-Streaming-Dienst genau die Filme empfiehlt, die Sie sehen möchten? Oder warum ein Online-Shop Produkte vorschlägt, die perfekt zu Ihnen passen? Hinter solchen Erlebnissen stehen intelligente Systeme, die Daten analysieren und relevante Informationen gezielt bereitstellen.

Diese Prinzipien lassen sich auf die Technische Dokumentation übertragen:
Statt universeller Handbücher ermöglichen Technologien wie Conditional Processing, Dynamic Filtering und Profiling eine Dokumentation, die Inhalte dynamisch und individuell bereitstellt – effizient, relevant und passgenau.

Drei Methoden für eine smartere Dokumentation.

Die drei Konzepte Conditional Processing, Dynamic Filtering und Profiling unterscheiden sich in ihrer Funktionsweise, ihrem Einsatzbereich und ihrem Grad der Personalisierung. Während Conditional Processing auf vordefinierte Filterung setzt, geht Dynamic Filtering einen Schritt weiter und ermöglicht eine situative Anpassung von Inhalten. Profiling schließlich erweitert die Möglichkeiten durch eine langfristige, personalisierte Anpassung an die Bedürfnisse der Nutzenden. Die folgende Tabelle bietet eine kompakte Übersicht über die wichtigsten Unterschiede und Gemeinsamkeiten dieser Methoden.

Diese Gegenüberstellung zeigt, dass jede dieser Methoden ihre eigenen Stärken und Einsatzmöglichkeiten hat. Während Conditional Processing eine bewährte Methode für strukturierte Dokumentation bleibt, bietet Dynamic Filtering eine größere Flexibilität durch Echtzeit-Anpassung. Profiling hingegen stellt den höchsten Grad der Individualisierung dar, indem es sich über längere Zeiträume hinweg an das Verhalten der Nutzenden anpasst. In der Praxis werden diese Methoden oft kombiniert, um eine möglichst effektive und nutzerfreundliche Dokumentation zu gewährleisten.

Effizienz und Flexibilität in der Technischen Dokumentation.

Die Ansprüche an Technische Dokumentation waren nie höher. Moderne Produkte müssen für unterschiedlichste Zielgruppen verständlich dokumentiert werden – sei es für Entwickler:innen, Administrator:innen oder Endnutzende. Während die einen detaillierte technische Spezifikationen suchen, erwarten die anderen intuitive Anleitungen und schnelle Lösungen. Diese Vielfalt an Bedürfnissen lässt sich nicht mehr mit einem universellen Ansatz abdecken.

Gleichzeitig werden die Bereitstellung und Pflege von Informationen durch die zunehmende Produktkomplexität und wachsende Datenmengen immer anspruchsvoller. Ein statisches Handbuch für alle Szenarien? Das führt nicht nur zu Frustration bei den Nutzenden, sondern auch zu hohen Kosten und ineffizienten Prozessen auf Unternehmensseite.

Die zentrale Herausforderung besteht darin, Dokumentation so zu gestalten, dass sie auf die verschiedenen Rollen und Nutzungskontexte eingeht, ohne redundante Inhalte zu schaffen. Conditional Processing und Dynamic Filtering bieten hier unterschiedliche Lösungsansätze. Während Conditional Processing für die effiziente Vorauswahl von Inhalten sorgt, ermöglicht Dynamic Filtering eine direkte, nutzerzentrierte Anpassung während der Interaktion.

XML als Basis smarter Dokumentation.

Die Grundlage einer flexiblen und skalierbaren Dokumentation sind strukturierte XML-Standards. Besonders verbreitet ist DITA (Darwin Information Typing Architecture), das durch seine modulare Struktur und flexible Wiederverwendbarkeit eine präzise Steuerung von Inhalten ermöglicht. Doch auch andere XML-basierte Standards wie DocBook bieten vergleichbare Konzepte zur effizienten Verwaltung und Bereitstellung technischer Inhalte. Diese Ansätze ermöglichen eine gezielte Steuerung von Informationen und tragen dazu bei, Inhalte effizient für verschiedene Zielgruppen aufzubereiten. Die modulare Struktur und umfangreiche Unterstützung von Metadaten bieten die notwendige Flexibilität, um Inhalte gezielt zu steuern und an unterschiedliche Anforderungen anzupassen.

XML-Standards wie DITA nutzen Conditional Processing, um Inhalte gezielt an verschiedene Zielgruppen anzupassen. So können beispielsweise Anleitungen für Administrator:innen oder Endnutzer:innen aus derselben Quelle generiert werden, indem vordefinierte Bedingungen festlegen, welche Inhalte sichtbar sind. Dies reduziert Redundanzen und erleichtert die Verwaltung umfangreicher Dokumentationen.

Basierend auf diesen strukturierten Grundlagen lässt sich eine dynamische Informationsbereitstellung umsetzen, die sich situativ an die Nutzer:innen anpasst.

Dynamische Inhalte für situative Informationsbereitstellung.

Während Conditional Processing Inhalte im Voraus für bestimmte Zielgruppen filtert, ermöglicht Dynamic Filtering eine flexible Anpassung während der Nutzung. Informationen werden situativ in Echtzeit auf Basis von Benutzerinteraktionen, spezifischen Nutzungsszenarien oder Plattformabhängigkeiten angepasst. Dadurch erhalten Anwender:innen genau die Inhalte, die sie im aktuellen Kontext benötigen – ohne Informationsüberflutung oder langes Suchen.

Damit Dynamic Filtering effizient funktioniert, müssen Inhalte modular aufgebaut und mit detaillierten Metadaten versehen sein. Diese Metadaten steuern, welche Inhalte für verschiedene Nutzungskontexte sichtbar sind.

Ein leistungsfähiges Filtersystem, das diese Metadaten auswertet, ist essenziell. Es kann auf facettierten Filtermechanismen basieren, die Inhalte dynamisch nach Kriterien wie Benutzerrolle, Produktversion oder Erfahrungslevel priorisieren. XML-basierte Dokumentationsstandards wie DITA unterstützen diese Ansätze durch Conditional Processing, das als Grundlage für Dynamic Filtering genutzt werden kann.

Beispiel aus der Praxis: Dynamische Anpassung von Support-Dokumentation

Ein:e Benutzer:in sucht in einem Self-Service-Portal nach einer Lösung für ein technisches Problem. Basierend auf den Suchbegriffen, dem Gerätetyp, dem Nutzendenprofil und bisherigen Anfragen werden die relevantesten Artikel dynamisch priorisiert. Dies geschieht in Echtzeit, sodass die Suchergebnisse immer passgenau zur aktuellen Nutzungssituation sind. Dadurch lassen sich Suchzeiten verkürzen und die Effizienz im Support steigern.

Klassische Dokumentationen setzen auf statische Inhalte, die unabhängig vom Nutzungskontext gleichbleiben. Dies führt oft dazu, dass Anwender:innen sich durch große Mengen an Informationen wühlen müssen, um das zu finden, was sie wirklich brauchen. Dynamic Filtering optimiert diesen Prozess, indem es Inhalte auf das Wesentliche reduziert, ohne wertvolle Informationen zu verstecken. Die Zugänglichkeit und Relevanz von Dokumentationen wird dadurch deutlich verbessert.

Dynamic Filtering kann in vielen Bereichen eingesetzt werden:

• E-Learning-Plattformen nutzen es, um Lerninhalte an den individuellen Fortschritt der Nutzer:innen anzupassen.
• IoT-Dokumentationen können abhängig von Maschinendaten spezifische Wartungsanweisungen bereitstellen.
• API-Dokumentationen können sich je nach Erfahrung der Nutzer:innen anpassen – mit mehr oder weniger technischen Details.

Allerdings bringt Dynamic Filtering auch Herausforderungen mit sich: Eine zu starke Filterung kann relevante Inhalte ausblenden, während eine unzureichende Metadatenpflege dazu führen kann, dass Inhalte nicht zuverlässig gesteuert werden. Zudem müssen Datenschutzaspekte berücksichtigt werden, wenn Daten der Nutzer:innen zur Personalisierung verwendet werden.

Lernende Systeme für eine personalisierte Dokumentation.

Während Dynamic Filtering Inhalte in Echtzeit an situative Faktoren anpasst, geht Profiling einen Schritt weiter. Es ermöglicht eine langfristige, personalisierte Informationsbereitstellung, indem es nicht nur aktuelle Kontexte berücksichtigt, sondern das Verhalten der Nutzenden über einen längeren Zeitraum analysiert und daraus lernt. Dadurch können Inhalte gezielt auf individuelle Präferenzen, Erfahrungslevel und Arbeitsweisen zugeschnitten werden.

Profiling basiert auf Machine Learning, Nutzerdatenanalysen und adaptiven Algorithmen. Anstatt sich ausschließlich auf vordefinierte Filterregeln zu verlassen, nutzt es Verhaltensmuster, Interaktionshistorien und Präferenzen, um mit der Zeit immer relevantere Inhalte bereitzustellen. Ein zentraler Unterschied zu Dynamic Filtering ist, dass Profiling nicht nur situativ auf eine aktuelle Anfrage reagiert, sondern langfristige Anpassungen vornimmt, indem es kontinuierlich Daten über die Nutzung der Dokumentation auswertet.

Da Profiling auf der Auswertung von Nutzerdaten basiert, ist Datenschutz ein zentrales Thema. Unternehmen müssen klar kommunizieren, welche Daten erfasst werden, wie sie verarbeitet werden und welche Kontrollmöglichkeiten die Nutzenden haben.

Mögliche Maßnahmen zur datenschutzfreundlichen Umsetzung:

• Anonymisierte oder aggregierte Datenerfassung, um individuelle Identitäten zu schützen.
• Opt-in-Modelle, die Nutzenden erlauben, selbst zu entscheiden, ob ihre Interaktionsdaten für personalisierte Inhalte genutzt werden dürfen.
• Transparenzberichte, die aufzeigen, welche Personalisierungsmechanismen verwendet werden.

Praxisbeispiel: Adaptive Enterprise-Dokumentation in der Softwarebranche.

Ein Softwareunternehmen entwickelt eine cloudbasierte Projektmanagement-Plattform, die sowohl für kleine Teams als auch für große Unternehmen geeignet ist. Die Herausforderung: Unterschiedliche Nutzergruppen haben sehr verschiedene Anforderungen an die Dokumentation.

Das Unternehmen nutzt Profiling und Dynamic Filtering, um die Dokumentation an den individuellen Nutzungskontext anzupassen. Dabei kommen folgende Technologien zum Einsatz:

• Metadaten-Tagging: Inhalte werden mit Tags versehen (z. B. „Einsteiger“, „Admin“, „API“), sodass die Suchmaschine relevante Inhalte priorisieren kann.
• Machine Learning & Nutzungsanalyse: Das System wertet vergangene Interaktionen aus und schlägt basierend darauf relevante Inhalte vor.
• Personalisierte Dashboards: Nutzer:innen sehen nach dem Login automatisch die für sie relevanten Artikel.

Durch den Einsatz adaptiver Dokumentation ergeben sich spürbare Verbesserungen für alle Beteiligten. Nutzer:innen finden relevante Inhalte schneller, weil das System gezielt Informationen bereitstellt, die ihrem Wissensstand und bisherigen Interaktionen entsprechen. Neue Anwender:innen profitieren von interaktiven Tutorials und leicht verständlichen Anleitungen, während erfahrene Nutzer:innen direkt auf spezialisierte Inhalte zugreifen können.

Auch für Unternehmen zahlt sich diese Strategie aus: Der Support-Aufwand sinkt, weil die Dokumentation gezielt Antworten auf häufige Fragen liefert und so direkte Anfragen reduziert. Gleichzeitig wird die Pflege der Inhalte effizienter, da redundante Dokumentationen für verschiedene Zielgruppen vermieden werden. Unternehmen können dadurch langfristig Kosten senken und zugleich die Zufriedenheit ihrer Kund:innen steigern.

Warum intelligente Dokumentation Unternehmen stärkt.

Die Integration von Dynamic Filtering und Profiling in die Technische Dokumentation schafft einen mehrfachen Mehrwert für Unternehmen. Zunächst einmal führt die effizientere Erstellung und Verwaltung von Inhalten zu einer deutlichen Kostenreduktion. Die modulare Struktur und die Möglichkeit zur Wiederverwendung von Inhalten reduzieren den Pflegeaufwand erheblich. Statt mehrere Versionen der gleichen Dokumentation für verschiedene Zielgruppen zu pflegen, können Unternehmen aus einer einzigen Quelle schöpfen.

Doch der Nutzen geht weit über reine Kosteneinsparungen hinaus. Eine zielgerichtete, personalisierte Dokumentation verbessert das Nutzererlebnis deutlich. Wenn Kund:innen schnell und intuitiv die benötigten Informationen finden, steigt nicht nur ihre Zufriedenheit, sondern auch ihre Bindung an das Produkt. Dies führt zu weniger Support-Anfragen und einer höheren Akzeptanz der Produkte.

Besonders interessant ist der strategische Vorteil, den Unternehmen durch eine moderne Dokumentationsstrategie gewinnen. In einer Zeit, in der sich Produkte technisch immer ähnlicher werden, kann eine exzellente, nutzerorientierte Dokumentation zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal werden. Sie wird von einem notwendigen Übel zu einem wertvollen Asset, das aktiv zur Kundenbindung und Markentreue beiträgt.

Technologische Innovationen in der Dokumentation.

Die Technische Dokumentation entwickelt sich stetig weiter und passt sich neuen technologischen Möglichkeiten an. Während Conditional Processing, Dynamic Filtering und Profiling bereits für eine gezielte und flexible Informationsbereitstellung sorgen, könnten Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning und Augmented Reality (AR) diese Entwicklung auf eine neue Ebene heben.

KI kann Dokumentationen intelligenter und effizienter machen, indem sie Nutzerverhalten analysiert, häufig gestellte Fragen erkennt und gezielt fehlende Inhalte ergänzt. Durch semantische Suchmechanismen und adaptive Algorithmen können relevante Informationen schneller gefunden werden. Chatbots und virtuelle Assistenten ergänzen klassische Dokumentationen, indem sie interaktive Hilfestellungen bieten und Antworten in natürlicher Sprache liefern.

Auch Augmented Reality verändert die Art und Weise, wie Informationen bereitgestellt werden. Statt sich durch lange Handbücher oder digitale Dokumente zu arbeiten, könnten Wartungstechniker:innen beispielsweise über AR-Brillen oder mobile Geräte Schritt-für-Schritt-Anleitungen direkt am physischen Objekt sehen. Virtuelle Markierungen oder animierte Anweisungen würden komplexe Prozesse anschaulicher machen und den Schulungsaufwand verringern. Besonders in der Fertigungsindustrie, im Maschinenbau oder in der Medizintechnik könnten solche Anwendungen dazu beitragen, Fehlerquoten zu reduzieren und Arbeitsprozesse zu beschleunigen.

Trotz aller technologischen Fortschritte bleibt ein zentraler Aspekt unverändert:

Der Mensch steht im Mittelpunkt.

Eine erfolgreiche Dokumentation wird nicht durch Technologie definiert, sondern durch ihren Nutzen für die Anwender:innen. Neue Technologien sollten nicht als Selbstzweck betrachtet werden, sondern als Werkzeuge, um Wissen gezielt bereitzustellen – genau dann, wenn es gebraucht wird.

Zukunft der Dokumentation: Was bleibt, was sich verändert.

Die Technische Dokumentation hat sich von statischen Handbüchern zu dynamischen, datenbasierten Systemen entwickelt. Technologien wie Conditional Processing, Dynamic Filtering und Profiling ermöglichen eine gezielte und flexible Informationsbereitstellung, die sowohl Effizienz als auch Nutzerfreundlichkeit verbessert.

Conditional Processing sorgt für eine modulare und zielgruppenspezifische Struktur, während Dynamic Filtering Inhalte situativ in Echtzeit anpasst. Profiling geht noch einen Schritt weiter und ermöglicht eine langfristige, personalisierte Informationsbereitstellung basierend auf individuellen Nutzungsmustern.

Unternehmen, die diese Technologien gezielt einsetzen, profitieren von reduzierten Kosten, optimierten Prozessen und einer gesteigerten Nutzerzufriedenheit. Gleichzeitig schafft eine intelligente Dokumentationsstrategie Vertrauen, indem sie Datenschutz berücksichtigt und personalisierte Inhalte transparent bereitstellt.

Die Zukunft der Technischen Dokumentation liegt in der intelligenten Kombination bestehender Methoden mit neuen Technologien. Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Augmented Reality werden nicht nur die Art und Weise verändern, wie Inhalte erstellt und bereitgestellt werden, sondern auch, wie sie genutzt und verstanden werden. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Entwicklungen setzen, sichern sich nicht nur einen technologischen Vorsprung, sondern auch eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit durch exzellente Dokumentation.