Veröffentlicht am17 Nov 2025
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Bei der Erstellung von Projektkalkulationen denken Unternehmen nicht unbedingt zuerst an die Dokumentation. Doch die Kosten für die Erstellung von technischer Dokumentation und Benutzerhandbüchern können einen erheblichen Teil der Projektkosten ausmachen. In einigen Branchen kann die Dokumentation über die Funktionalität (und in Branchen wie dem Gesundheitswesen sogar über den Erfolg) eines Produkts entscheiden.
Das bedeutet, dass die technische Dokumentation teuer ist und einen erheblichen Mehrwert für 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 Funktionalität und Erfahrung bieten soll.
Während diese Aufgabe traditionell von Dutzenden von Wissensarbeitern erledigt wurde, haben neue Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz technische Inhalte reif für die Automatisierung gemacht. Aufgaben, die früher Hunderte von Arbeitsstunden in Anspruch nahmen, können jetzt innerhalb von Minuten erledigt werden, was den mühsamsten Aspekt der technischen Dokumentation erheblich beschleunigt: die Erstellung von Inhalten.
Um positive Ergebnisse zu erzielen, müssen 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 Arbeitsabläufe einführen.
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 für Benutzerhandbücher und Spezifikationsdokumente verlangen.
Die Anwendungen von KI zur Automatisierung der Dokumentation erstrecken sich über diese Phasen der Inhaltserstellung. In den folgenden Unterabschnitten ordnen wir die wichtigsten Anwendungen den einzelnen Phasen der Erstellung technischer Inhalte zu und zeigen wertvolle Anwendungsfälle 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 müssen dann analysiert, organisiert und den Dokumentationsstrukturen für die Erstellung zugeordnet werden. Die Attribute sind je nach Branche sehr unterschiedlich:
- Software: Quellcode, API-Schemata (OpenAPI, gRPC), Commit-Protokolle, Benutzer-Feedback.
- Industrielle Produkte: Stücklisten, CAD/PLM-Exporte (STEP, DXF, IFC), Prozessblätter, MES/PLC-Kontrollflüsse.
- Medizinische Geräte: Technische Zeichnungen, Ergebnisse klinischer Studien, FDA-Richtlinien, ISO 13485-Normen.
Automatisierung mit KI: Semantische Aufnahme und Strukturierung
Mit KI müssen 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) können dann die automatische Versionskennzeichnung und Link-Back-Anmerkungen anleiten und so viele Stunden mühsamer Arbeit ersparen.
In der Fertigungsindustrie helfen Geometrie-Metadaten der KI bei der Ableitung von Montagereihenfolgen und Stücklistenhierarchien bei der Gruppierung von Einzelteilanweisungen, wodurch eine solide Wissensgrundlage für die Erstellung technischer Dokumente geschaffen wird.
2. Inputs für erste Entwürfe
Die Erstellung der ersten vollständigen Entwürfe von Verfahren, Referenztabellen und Konformitätsabschnitten ist in der Regel der längste Teil des Inhaltserstellungsprozesses. Diese ersten Entwürfe bilden das Rückgrat von Handbüchern, weshalb sie Fachwissen und akribische Detailgenauigkeit erfordern.
Hier erfahren Sie, wie KI diesen Prozess beschleunigt:
Generierung von Entwürfen mit hohem Vollständigkeitsgrad durch prompte Vorlagen
Generative KI-Modelle nehmen strukturierte Eingaben auf und erstellen nahezu vollständige Entwürfe, die dem definierten Ausgabetyp entsprechen. Mithilfe von Prompt-Bibliotheken können Unternehmen wiederverwendbare Frameworks definieren. Dadurch können generative KI-Modelle ihre Ausgaben an den erforderlichen Styleguides ausrichten. Dadurch wird die Varianz reduziert und sichergestellt, dass die Entwürfe eine hohe Vollständigkeit aufweisen und nur minimale menschliche Bearbeitung erfordern.
Generative Modelle können zwar keine vollständigen technischen Dokumente auf Autopilot erstellen, aber sie können Workflows für 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, Aktionsabhängigkeiten und Drehmomentspezifikationen identifizieren, um Installationsschritte mit Beschriftungen, Sicherheitswarnungen und Sequenzlogik zu erstellen.
Regulatorische Vorlagen und Gebrauchsanweisungen
Im Gesundheitswesen überbrückt GenAI Standardinhalte wie Sterilisationsrichtlinien oder Risikohinweise, indem es auf Normen wie FDA 21 oder ISO 13485 zurückgreift. Das Modell füllt dann automatisch Überschriften und Abschnittsformulierungen mit überprüfbarer Konsistenz aus.
Datenblätter und Produktspezifikationen
Tabellarische Eingaben aus technischen Systemen oder ERP-Exporten werden in formatierte technische Datenblätter umgewandelt. AI fügt dann kontextbezogene Erklärungen zu Betriebsbereichen, Kompatibilität und Umwelteigenschaften hinzu.
3. Strukturierung von Dokumentationsentwürfen
Nach der Erstellung des Entwurfs müssen die technischen Dokumente in modulare, standardkonforme Strukturen gegliedert werden. AI unterstützt 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 Inhaltsblöcken (z. B. Aufgaben, Warnungen, Definitionen) können KI-Algorithmen diese in Frameworks wie DITA, Markdown oder S1000D einfügen. Diese Klassifizierungen ermöglichen die automatische Zusammenstellung von Vorlagen, die Verschachtelung von Abschnitten und die Segmentierung von Themen.
So können beispielsweise Warnhinweise in medizinischen Handbüchern mit bedingten Metadaten versehen werden, um sie in mehrsprachige PDFs oder Online-Hilfesysteme zu exportieren.
Wie KI Entwürfe an Struktur und Format ausrichtet
KI-generierte API-Dokumente in Software werden mit TOC-Metadaten, Nutzungsabläufen und Aufrufhierarchien strukturiert. Metadaten wie Versionierung, Autoren-Tags und Änderungshistorie werden automatisch eingefügt, während wiederverwendbare Blöcke für ein effizientes Variantenmanagement modularisiert werden.
Diese strukturelle Automatisierung stellt sicher, dass selbst unterschiedliche Inhalte navigierbar, konform und bereit für die Veröffentlichung in mehreren Formaten sind, was den redaktionellen Aufwand minimiert und die Konsistenz in großem Umfang sicherstellt.
4. Visuelle Darstellungen und Beschriftungen
Bei komplexen Produkten und Lösungen sind technische Diagramme in der Regel die wichtigste Schnittstelle für das Verständnis der Benutzer. KI kann die Entwicklung und Iteration dieser visuellen Anker erheblich beschleunigen. Mit fortschrittlichen Modellen ist es nun möglich, Diagramme, Codeschnipsel und Prozessabläufe automatisch zu erstellen, anzupassen und mit Anmerkungen zu versehen.
Multimodale Diagrammerstellung aus technischen Eingaben
KI-Systeme können 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 hinzufügen, indem sie Eingaben aus den zugrunde liegenden Produktdaten oder Textanweisungen verwendet. Durch die Abstimmung von textlichen und visuellen Inhalten gewährleistet die KI Konsistenz und Relevanz über alle Modalitäten hinweg.
Diese Visualisierungen bleiben versionssicher und können automatisch aktualisiert werden, wenn sich die vorgelagerten Designs ändern, was in der agilen Entwicklung oder in stark regulierten Branchen wie der Luft- und Raumfahrt oder der Medizintechnik entscheidend ist.
5. Qualität, Konformität und Validierung
In der technischen Dokumentation ist Präzision nicht verhandelbar. KI ersetzt zwar nicht die Prüfer, aber sie ist ein effektives Qualitätssicherungsinstrument für den ersten Durchgang. Sie hebt Inkonsistenzen, verfahrenstechnische Mehrdeutigkeiten und terminologische Abweichungen in Dokumenten hervor. Teams können Überprüfungs-Workflows so konfigurieren, dass markierte Abschnitte priorisiert werden, um die Durchlaufzeiten zu verkürzen, ohne die Sicherheit oder die Einhaltung von Vorschriften zu beeinträchtigen.
Nachfolgend sind einige wichtige Anwendungsbereiche in dieser Phase aufgeführt.
Kontinuierliche Anpassung an Compliance und Sicherheit
KI-Systeme, insbesondere LLMs, sind in der Lage, Inhalte zu scannen, um die Übereinstimmung mit bekannten Regelwerken wie ISO 13485, FDA 21 CFR Part 11 oder IEC 62366 zu überprüfen. Sie können fehlende Terminologie, veraltete Verweise oder unpassend formulierte Haftungsausschlüsse aufzeigen. Bei Arzneimitteln oder Medizinprodukten hilft dies bei der automatischen Überprüfung von Black-Box-Warnungen, Kontraindikationen oder Sterilisationsprotokollen.
Rückverfolgbarkeit durch Metadaten und Quellenverknüpfung
Jeder von AI generierte Abschnitt kann automatisch mit seinem ursprünglichen 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 Änderungskontrollverfahren besonders wertvoll sein.
Automatisierung der Erstellung technischer Inhalte: Ergebnisse und Erfolgsfaktoren
Die Automatisierung der technischen Dokumentation mit KI bringt branchenübergreifend messbare Vorteile mit sich. Hier sind einige der wertvollsten Ergebnisse, die von den Anwendern erzielt wurden:
- Verkürzte Time-to-Publish für Handbücher und Spezifikationen
- Niedrigere Dokumentationskosten und höhere Effizienz der Wissensarbeiter
- Geringere Verzögerung zwischen technischen Änderungen und Dokumentation
Diese Ergebnisse ermöglichen einen schnelleren Markteintritt, bessere Support-Ergebnisse und eine höhere Audit-Bereitschaft in regulierten Branchen.
Erfolgsfaktoren für die Automatisierung der Dokumentation mit KI
Der Erfolg der KI-gestützten Dokumentationsautomatisierung hängt nicht nur von den Modellfähigkeiten 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 Einführung zu berücksichtigen:
- Domänenerfahrung ist unerlässlich: Generische Modelle sind in sicherheitskritischen oder stark regulierten Umgebungen oft unzureichend. Eine Feinabstimmung mit proprietären Daten wie internen Glossaren, Designhistorien und Bibliotheken ist wichtig, um Genauigkeit, Relevanz und Konformität vom ersten Entwurf an sicherzustellen.
- Die Prozessorchestrierung muss durchdacht sein: KI-generierte Inhalte sollten strukturierte Dokumentations-Workflows durchlaufen, an denen technische Redakteure, KMUs, juristische Prüfer und Compliance-Teams beteiligt sind. Ohne diese Orchestrierung können selbst qualitativ hochwertige Ergebnisse aufgrund ungeprüfter Informationen ein Risiko darstellen.
- Die Rückverfolgbarkeit muss von vornherein eingebaut werden: Jeder Content-Block, ob KI-generiert oder bearbeitet, muss Metadaten enthalten, aus denen seine Quelle, sein Status und seine Änderungshistorie hervorgehen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für behördliche Prüfungen, 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 Stärke nicht nur in der Geschwindigkeit oder den Einsparungen zeigen, sondern auch darin, dass sie Produktwissen kontinuierlich verfügbar und anpassungsfähig 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 für erfolgreiche Dokumentationsbemühungen sein.
