Martina Hartmann

Routine abgeben, Zeit gewinnen:

Wie LLMs die Technische Dokumentation unterstützen.

Zieht KI den Technischen Redakteur:innen den Boden unter den Füßen weg?
Nein – sie legt das Fundament für ihre Zukunft.

Technische Dokumentation steht für Präzision, Struktur und klare Kommunikation. Gleichzeitig stehen wir als Technische Redakteur:innen und Informationsentwickler:innen vor neuen Herausforderungen: wachsende Anforderungen, komplexere Inhalte und knappe Deadlines. Klassische Arbeitsmethoden stoßen dabei oft an ihre Grenzen. Insbesondere die zunehmende Komplexität und engere Zeitpläne erfordern neue Ansätze.

Hier kommen Technologien wie Large Language Models (LLMs) ins Spiel. Sie automatisieren Routineaufgaben, strukturieren Informationen effizient und steigern so unsere Produktivität. Doch KI ist kein Ersatz für unsere Arbeit. Sie ist ein Werkzeug, das Freiräume schafft für das, was wirklich zählt: benutzerzentrierte und zielgerichtete Dokumentation.

Ich schätze die Zusammenarbeit in Teams, die von Kommunikation auf Augenhöhe und dem Streben nach exzellenten Lösungen geprägt sind. Offen für neue Herausforderungen und mit einem hohen Anspruch an meine kontinuierliche Weiterentwicklung möchte ich spürbar zum Erfolg von Projekten beitragen.

Effizienz steigern, Freiräume schaffen.

Ein Blick auf die Grundlagen von LLMs hilft, ihre Vorteile in der Technischen Dokumentation zu verstehen. Generative KI, zu der LLMs zählen, erstellt Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik. Sie nutzt neuronale Netzwerke, die große Datenmengen analysieren und daraus Muster ableiten. LLMs wie GPT-4 konzentrieren sich ausschließlich auf Sprache und analysieren sowie generieren Texte auf Basis umfangreicher Textdatensätze. Sie beherrschen Syntax, Stil und Kontext, was sie zu einem wertvollen Werkzeug in unserer Arbeit macht.

In der Praxis zeigen LLMs ihre Stärken bei sprachbasierten Aufgaben: Entwürfe für Anleitungen, FAQs oder standardisierte Textbausteine entstehen schneller und konsistenter. Besonders hilfreich sind sie bei der Lokalisierung und Übersetzung, indem sie erste Rohübersetzungen liefern, die von Fachleuten optimiert werden können.

Auch das Strukturieren von Inhalten, etwa in DITA XML oder Markdown, wird durch LLMs erleichtert. Sie übernehmen mühsame Routinearbeiten, sodass mehr Zeit für kreative und strategische Aufgaben bleibt.

Diese Freiräume eröffnen spannende Möglichkeiten. Wir können uns intensiver mit den Bedürfnissen unserer Zielgruppen auseinandersetzen, die Informationsarchitektur verbessern oder innovative Formate wie interaktive Anleitungen, Chatbots oder AR/VR-Dokumentationen entwickeln. Auch die Pflege von Terminologiedatenbanken und Styleguides sowie die Integration von Nutzerfeedback gewinnen an Raum. LLMs verändern nicht nur, wie wir arbeiten, sondern auch, worauf wir uns konzentrieren können.

Herausforderungen beim Einsatz von KI.

Der Einsatz von LLMs bringt neben Vorteilen auch Herausforderungen mit sich. Da sie auf Wahrscheinlichkeiten und nicht auf gesichertem Wissen basieren, können generierte Inhalte ungenau oder irreführend sein. Besonders in der Technischen Dokumentation, die Präzision und Verlässlichkeit erfordert, bleibt eine gründliche menschliche Prüfung unverzichtbar.

Ein weiteres Risiko betrifft den Umgang mit sensiblen Daten. Bei cloudbasierten LLMs müssen strenge Datenschutzrichtlinien eingehalten werden, um Informationen vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Auch die Qualität der Trainingsdaten spielt eine zentrale Rolle: Verzerrte oder unzureichende Datensätze können dazu führen, dass die Ergebnisse fehlerhaft oder voreingenommen sind. Diese Aspekte erfordern einen kritischen und verantwortungsvollen Umgang mit der Technologie.

Ethische Aspekte und Verantwortung beim Einsatz von KI.

Der Einsatz von KI wirft auch ethische Fragen auf, die nicht außer Acht gelassen werden dürfen. Transparenz ist entscheidend: Leser:innen müssen wissen, wenn Inhalte mithilfe von KI erstellt oder unterstützt wurden. Verzerrungen in den Trainingsdaten können problematisch sein und müssen durch sorgfältige Prüfung ausgeglichen werden, um neutrale und respektvolle Inhalte zu gewährleisten.

Unsere Verantwortung als Fachleute liegt darin, KI bewusst und kritisch einzusetzen. Dabei gilt es, Datenschutzbestimmungen strikt einzuhalten und die Qualität der Dokumentation sicherzustellen. Menschliche Expertise bleibt unverzichtbar, um sicherzustellen, dass generierte Inhalte präzise, zuverlässig und benutzerfreundlich sind.

Ein Blick in die Zukunft.

Die Fähigkeiten von LLMs werden sich weiter spezialisieren. Branchenspezifische Anwendungen und innovative Medienformate wie AR/VR oder interaktive Dokumentationen könnten noch stärker an Bedeutung gewinnen. Für uns Informationsentwickler:innen bedeutet das, eine strategische Rolle einzunehmen, in der wir Technologie und Nutzerbedürfnisse gezielt verbinden. Diese Entwicklung eröffnet unserer Disziplin neue Perspektiven – geprägt von der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.