Warum technische Dokumentation heute sowohl für Menschen als auch für KI geeignet sein muss

Bis vor kurzem hatte Content nur eine einzige Zielgruppe: Menschen. Ob Bücher, Handbücher oder Online-Wissensdatenbanken – Informationen wurden geschaffen, um von Menschen gelesen, interpretiert und angewendet zu werden.

Die technische Dokumentation folgte dem gleichen Prinzip. Ingenieur:innen, Entwickler:innen, Techniker:innen und Kund:innen stützten sich auf Handbücher, Wissensdatenbanken und Produktdokumentationen, um Probleme zu lösen und die Funktionsweise von Systemen zu verstehen. Doch die Zielgruppe für technische Dokumentation wächst.

Heutzutage werden Dokumentationen zunehmend zuerst von KI-Systemen gelesen, um Informationen für die Nutzer:innen abzurufen, zu interpretieren und zusammenzufassen; nur gelegentlich werden sie von Menschen gelesen.

Diese Umstellung bedeutet, dass die Dokumentation nun zwei Nutzungsarten unterstützen muss:

• Menschen, die Informationen lesen und direkt umsetzen

• KI-Systeme, die Informationen abrufen und zu Antworten verarbeiten

Die Erstellung von Dokumentationen, die für beide Seiten gleichermaßen effektiv sind, entwickelt sich zu einer der wichtigsten Herausforderungen in der modernen technischen Kommunikation.

KI verändert die Art und Weise, wie Nutzer:innen auf Dokumentationen zugreifen

Die Art und Weise, wie Menschen auf Produktdokumentationen zugreifen, hat sich im Laufe der Zeit erheblich weiterentwickelt. Früher erfolgte die Dokumentation hauptsächlich in Papierform. Produkthandbücher, Installationsanleitungen und Anweisungen zur Fehlerbehebung wurden gedruckt und zusammen mit dem Produkt versandt. Wenn Nutzer:innen Hilfe brauchten, blätterten sie durch die Seiten, um den entsprechenden Abschnitt zu finden.

Mit der Verlagerung der Dokumentation ins Internet wurde der Zugriff wesentlich einfacher. Anstatt in einem gedruckten Handbuch zu blättern, konnten Nutzer:innen einfach im Internet nach Antworten suchen. Sie könnten:

• eine Suchmaschine verwenden, um eine Lösung zu finden

• ein Hilfezentrum oder eine Wissensdatenbank durchsuchen

• ein Produkthandbuch online lesen

• eine Anleitung zur Fehlerbehebung befolgen

Viele Jahre lang war dies das Standardschema: Die Nutzer:innen suchten nach Dokumentationen und lasen diese dann selbst. Heute jedoch entwickelt sich dieses Modell erneut weiter.

Anstatt direkt in der Dokumentation zu suchen, fragen viele Nutzer:innen mittlerweile KI-Systeme nach Antworten. Beispiele hierfür sind:

• KI-gestützte Sucherlebnisse

• in Software integrierte KI-Assistenten

• Chat-basierte Hilfesysteme

• generative Support-Agenten

Anstatt Dokumentationen zu öffnen und durchzulesen, erhalten Nutzer:innen zunehmend von KI generierte Zusammenfassungen oder Anleitungen, die aus der Dokumentation abgeleitet wurden.

Gleichzeitig beschränkt sich die Produktdokumentation nicht mehr nur auf Handbücher und Hilfeseiten. Viele Unternehmen bieten technische Anleitungen mittlerweile über ein umfassendes Ökosystem an, das Wissensdatenbanken, Video-Tutorials, Onboarding-Anleitungen und E-Learning-Module umfasst. Diese Ressourcen stützen sich häufig auf dieselbe zugrunde liegende Dokumentation und sind zunehmend mit KI-gestützten Support-Tools verknüpft, die den Nutzer:innen Antworten direkt anzeigen.

Infolgedessen ist Dokumentation nicht mehr nur etwas, das man liest. Es entwickelt sich zu einer Wissensquelle, aus der KI-Systeme Antworten für die Nutzer:innen generieren.

Warum viele Dokumentationssysteme mit KI zu kämpfen haben

Die meisten vorhandenen Dokumentationen wurden für das Durchblättern durch Menschen und nicht für die maschinelle Auswertung konzipiert. Für menschliche Leser:innen muss die Dokumentation lediglich klar und übersichtlich sein. Nutzer:innen können Überschriften überfliegen, Absätze durchlesen und sich bei der Interpretation des Contents auf ihr eigenes Urteilsvermögen verlassen.

KI-Systeme lesen Dokumentationen jedoch nicht auf dieselbe Weise. Sie sind auf Struktur, Kontext und eine einheitliche Terminologie angewiesen, um Informationen korrekt zu „verstehen“. Genau hier stoßen viele Dokumentationsökosysteme an ihre Grenzen.

Ein Großteil des technischen Contents existiert nach wie vor in Form von sogenanntem unstrukturiertem Content: Dokumente oder Seiten, die in erster Linie für die Lesbarkeit durch Menschen verfasst wurden und nicht so strukturiert sind, dass Maschinen sie leicht interpretieren können.

Wenn Dokumentationen unstrukturiert oder uneinheitlich organisiert sind, wird es für KI-Systeme wesentlich schwieriger, verlässliche Antworten zu extrahieren.

Zu den häufigsten Herausforderungen gehören:

• Monolithische Dokumente
  
  Große PDF-Dateien oder lange Webseiten enthalten zwar wertvolle Informationen, fassen jedoch oft mehrere Themen zusammen. Dies erschwert es KI-Systemen, präzise Antworten zu identifizieren und zu finden.

• Schwache Struktur
  
  Wenn Content keine klare Hierarchie, keine semantische Auszeichnung oder keine modulare Gliederung aufweist, haben KI-Tools Schwierigkeiten zu verstehen, wie Konzepte miteinander in Beziehung stehen.

• Fehlender Kontext
  
  Bei technischem Content, der in kleinen Fragmenten verfasst ist, fehlen möglicherweise die für eine korrekte Interpretation erforderlichen Kontextinformationen.

• Inkonsistente Terminologie
  
  Wenn dasselbe Konzept unter verschiedenen Bezeichnungen oder Formulierungen auftaucht, kann es sowohl für KI-Systeme als auch für Übersetzer:innen schwierig sein, zu erkennen, dass es sich um dasselbe handelt.

Diese Herausforderungen betreffen nicht nur die KI-basierte Informationsgewinnung. Sie verursachen zudem langfristige Probleme für Unternehmen, die mehrsprachige Dokumentationen verarbeiten, darunter die Komplexität der Lokalisierung, eine geringere Wiederverwendbarkeit von Content und ein höherer Wartungsaufwand.

Warum Dokumentation mit KI zusammenarbeiten muss

Um den KI-gestützten Zugang zu Informationen zu unterstützen, muss die Dokumentation zunehmend strukturiert, modular und kontextreich sein.

Das bedeutet nicht, dass man einfach nur längere Texte verfassen muss. Vielmehr geht es darum, Content-Ökosysteme zu gestalten, die Tiefe mit einer klaren Struktur verbinden.

KI-fähige Dokumentation beinhaltet typischerweise:

• modulare Themen statt umfangreicher Dokumente

• klare semantische Struktur

• einheitliche Terminologie

• kontextbezogene Erklärungen

• Metadaten und Tags

• wiederverwendbare Content-Komponenten

Strukturierte Content-Frameworks wie XML-basierte Dokumentationsmodelle oder DITA unterstützen Unternehmen dabei, indem sie Content von der Formatierung trennen und Informationen in wiederverwendbare Module gliedern.

Dieser Ansatz verbessert die KI-basierte Informationsgewinnung und unterstützt gleichzeitig die Benutzerfreundlichkeit, die Wiederverwendung von Content und Lokalisierungs-Workflows.

Traditionelle Dokumentation vs. KI-fähige Dokumentation

Der Unterschied zwischen traditioneller Dokumentation und KI-fähiger Dokumentation liegt nicht nur in der Technologie. Dies spiegelt einen Wandel in der Art und Weise wider, wie Informationen strukturiert, organisiert und bereitgestellt werden.

Herkömmliche Dokumentation

• In erster Linie für menschliche Leser:innen konzipiert

• umfangreiche Dokumente oder Handbücher

• Erzählstruktur

• Nutzer:innen suchen und lesen die Dokumentation direkt

• Content ist nach Dokumenten organisiert

• inkonsistente Terminologie in den verschiedenen Dokumenten

• eingeschränkte Wiederverwendung über verschiedene Kanäle hinweg

• präzise Antworten sind schwer zu finden

KI-fähige Dokumentation

• entwickelt sowohl für menschliche Leser:innen als auch für KI-Systeme

• modulare Themen und wiederverwendbare Content-Blöcke

• strukturierte, semantische Organisation

• die KI sucht Antworten, fasst sie zusammen und präsentiert sie

• Content organisiert nach Themen und Wissensbereichen

• kontrollierte Terminologie und strukturierte Metadaten

• Content wird in Hilfezentren, Chatbots, Schulungen und anderen Plattformen wiederverwendet

• KI-Systeme können einfach bestimmte Informationen abzurufen

Warum lange Texte ein Comeback feiern – allerdings in neuer Form

In der Dokumentations-Community wird zunehmend über das Comeback von Content in Langform diskutiert. Auf den ersten Blick mag dies widersprüchlich erscheinen. Jahrelang konzentrierten sich Dokumentationsstrategien auf kürzeren Content, der für das schnelle Überfliegen konzipiert war.

KI-Systeme sind jedoch auf einen umfangreichen Kontext und gut erläuterte Konzepte angewiesen, um genaue Informationen abzurufen und zuverlässige Antworten zu generieren. Wenig oder stark fragmentierter Content lässt oft zu viele Lücken, als dass KI-Modelle ihn korrekt interpretieren könnten.

Das bedeutet, dass Dokumentationen zunehmend so ausführlich sein müssen, dass KI-Systeme ein Thema verstehen können, gleichzeitig aber für menschliche Leser:innen verständlich bleiben.

Anstatt wieder auf umfangreiche Handbücher zurückzugreifen, verbindet moderne Dokumentation fundierte Informationen mit einem modularen Aufbau. In der Praxis umfasst dies häufig:

• prägnante Zusammenfassungen, die es Leser:innen ermöglichen, den Text schnell zu überfliegen

• ausführlichere Erläuterungen, die den Kontext verdeutlichen

• Schritt-für-Schritt-Anleitungen, die Nutzer:innen durch Aufgaben führen

• strukturierte Überschriften, die sowohl Leser:innen als auch Suchmaschinen die Navigation durch den Content erleichtern

Durch diesen mehrschichtigen Ansatz bleibt die Dokumentation für menschliche Nutzer:innen praxisnah und liefert gleichzeitig den Kontext, den KI-Systeme benötigen, um Informationen zuverlässig zu interpretieren.

So strukturieren Sie die Dokumentation für KI

Für Dokumentationsteams besteht die Herausforderung nicht nur darin, mehr Content zu produzieren, sondern diesen auch effektiv zu strukturieren. Folgende Grundsätze können Unternehmen dabei helfen, Dokumentationen zu erstellen, die sowohl für KI-Systeme als auch für menschliche Leser:innen geeignet sind:

• Kontextbezogene Erläuterungen bereitstellen
  
  Erläutern Sie Konzepte, Zusammenhänge und Terminologie klar und deutlich, damit KI-Systeme diese korrekt interpretieren können.

• Modulare Content-Strukturen verwenden
  
  Durch die Aufteilung der Dokumentation in strukturierte Themen lassen sich Informationen leichter abrufen, wiederverwenden und lokalisieren.

• Mehrschichtigen Content schreiben
  
  Kombinieren Sie prägnante Zusammenfassungen mit ausführlicheren Erläuterungen, um sowohl das Überfliegen als auch das tiefere Verständnis zu fördern.

• Klar strukturierte Überschriften und semantische Struktur verwenden
  
  Eine einheitliche Hierarchie hilft sowohl Lesern als auch Maschinen zu verstehen, wie die Informationen gegliedert sind.

• Konsistente Terminologie verwenden
  
  Eine klare und konsistente Terminologie verringert Unklarheiten für Leser:innen, Übersetzer:innen und KI-Systeme, die Informationen abrufen.

Viele Unternehmen setzen mittlerweile auch KI-Tools ein, um den Dokumentationsprozess selbst zu unterstützen; diese helfen beim Verfassen, Zusammenfassen oder Übersetzen. Die Erstellung von Dokumentationen, die sowohl KI-lesbar als auch KI-gestützt sind, wird zu einem immer wichtigeren Bestandteil moderner Content-Strategien.

Technische Redakteur:innen werden zu Dokumentationsarchitekt:innen

Mit der Weiterentwicklung der Dokumentationsökosysteme verändert sich auch die Rolle der technischen Redakteur:innen. Autor:innen sind nicht mehr nur für das Verfassen von Texten zuständig. Sie bestimmen zunehmend, wie Informationen strukturiert, organisiert und systemübergreifend wiederverwendet werden.

Technische Redakteur:innen arbeiten heutzutage häufig mit:

• Frameworks für strukturiertes Authoring

• Metadaten und Taxonomie

• Wissensarchitekturen

• Lokalisierungs-Workflows

• Multichannel-Publishing-Systemen

In vielen Unternehmen entwickeln sich technische Redakteur:innen zunehmend zu Informationsarchitekt:innen und Content-Strateg:innen, die für die Konzeption von Dokumentationssystemen verantwortlich sind, welche sowohl menschliche Nutzer:innen als auch die maschinengestützte Wissenssuche unterstützen.

Dokumentationsökosysteme gehen mittlerweile weit über reine Handbücher hinaus

Technische Dokumentationen gibt es heutzutage in einer Vielzahl von Formaten und auf zahlreichen Plattformen. Ein einziges Dokumentationsökosystem kann Folgendes umfassen:

• Produkthandbücher

• Hilfecenter

• Wissensdatenbanken

• Video-Tutorials

• API-Dokumentation

• Onboarding-Leitfäden

• Support-Content

• Wissensquellen für Chatbots

Jeder Content muss auf mehreren Kanälen funktionieren und dabei konsistent, präzise und lokalisierbar sein. Die Erstellung von Dokumentationen, die in diesem Ökosystem funktionieren, erfordert strukturierte Content-Strategien und skalierbare Workflows.

Die Zukunft der Dokumentation: Verständlich für Menschen und Maschinen

Das Ziel moderner technischer Dokumentation besteht nicht nur darin, KI-Systeme zu unterstützen. Es geht darum, Content zu erstellen, der in einem komplexen Wissensökosystem effektiv funktioniert, in dem sowohl Menschen als auch Maschinen auf dieselben Informationsquellen zurückgreifen.

Eine gut gestaltete Dokumentation sollte:

• klare Antworten für menschliche Nutzer:innen liefern

• KI-Systemen den notwendigen Kontext liefern, um genaue Informationen abzurufen

• Konsistenz über verschiedene Sprachen und Märkte gewährleisten

• skalierbares Veröffentlichen über Formate und Plattformen hinweg unterstützen

Um dieses Gleichgewicht zu erreichen, sind eine durchdachte Content-Architektur, strukturiertes Verfassen und Workflows erforderlich, die Wiederverwendung und Lokalisierung unterstützen. Das Ergebnis ist eine Dokumentation, die einfacher zu pflegen und zu übersetzen ist und sowohl für Menschen als auch für KI-Systeme weitaus leichter zu verstehen ist.

Sorgen Sie dafür, dass Ihre technische Dokumentation bereit für KI ist

Angesichts der sich wandelnden Dokumentationsökosysteme überdenken viele Unternehmen derzeit, wie ihr Content strukturiert, veröffentlicht und sprach- sowie plattformübergreifend lokalisiert wird. Wenn Sie nach Möglichkeiten suchen, Ihre technische Dokumentation skalierbarer, lokalisierungsfähig und sowohl für Menschen als auch für KI-Systeme besser zugänglich zu machen, können Ihnen unsere Expert:innen dabei helfen.

Sprechen Sie mit den Expert:innen von LanguageWire über Ihre Workflows für technische Dokumentation und erfahren Sie, wie strukturierte Content-Erstellung, KI-gestützte Lokalisierung und integrierte Workflows Ihre globale Dokumentationsstrategie unterstützen können.