Ist Ihr Content KI-tauglich?

5 Faktoren, die über Erfolg oder Halluzination entscheiden

KI-Assistenten in der Technischen Redaktion sind keine Zukunftsvision mehr. Sie klassifizieren Inhalte, übersetzen Texte und generieren erste Entwürfe. Doch wer glaubt, einfach einen KI-Knopf zu drücken und belastbare Ergebnisse zu erhalten, wird auch heute noch schnell ernüchtert.

Der Grund: Die Qualität dessen, was ein KI-System liefert, hängt unmittelbar von der Qualität des Contents ab, auf den es zugreift. Garbage in, garbage out – dieser Grundsatz gilt im KI-Zeitalter mehr denn je. Dieses Muster begegnet uns in Kundenprojekten immer wieder: Die KI-Funktion ist vorhanden, aber der Content darunter trägt sie nicht.

Für Entscheider in der Technischen Dokumentation stellt sich damit eine zentrale Frage: Ist mein Content überhaupt KI-tauglich?

Diese fünf Punkte zeigen, worauf es ankommt.

 

1. Struktur ist das Fundament

KI-Systeme lesen Informationen anders als Menschen. Ein Leser erschließt aus dem Kontext, ob ein Satz eine Warnung, eine Handlungsanweisung oder einen Messwert beschreibt. Ein Sprachmodell braucht dafür explizite Signale.

XML-Struktur liefert genau diese Signale:

• Ein <warning>-Element kennzeichnet sicherheitsrelevante Inhalte, die entsprechend prominent positioniert werden können.

• Ein <cmd>-Element signalisiert eine auszuführende Handlung, die als nummerierter Schritt dargestellt werden sollte.

• Eine <shortdesc> liefert die semantische Signatur des gesamten Topics und verbessert die Auffindbarkeit im KI-Retrieval deutlich.

Die Konsequenz: Zuverlässige KI-Funktionen setzen strukturiertes Authoring voraus. XML-basierte Redaktionssysteme, definierte Inhaltstypen, semantisch ausgezeichnete Elemente. Wer weiterhin auf unstrukturierte Word-Dokumente setzt, wird mit KI keine belastbaren Ergebnisse erzielen.

 

2. Metadaten entscheiden, ob die KI den richtigen Inhalt findet

In vielen Redaktionen gelten Metadaten noch als optionales Zusatzfeld. Tatsächlich sind sie der erste Filter, bevor ein Sprachmodell einen Inhalt überhaupt zu sehen bekommt.

Attribute wie Produktname, Version, Zielgruppe und Lebenszyklusphase steuern, welche Topics bei einer Anfrage in den Kontext des Modells gelangen. Je präziser die Metadaten gepflegt sind, desto gezielter kann die KI antworten.

Standards wie iiRDS gehen noch einen Schritt weiter: iiRDS ist ein herstellerübergreifender Standard, der das Metadaten-Vokabular normiert, sodass Redaktionssystem, Serviceportal, Chatbot und Auslieferungsplattform dieselbe Sprache sprechen.

 

3. Jeder Content-Baustein muss für sich stehen

Für ein KI-System, das jedes Topic isoliert verarbeitet, sind Formulierungen wie „wie oben beschrieben“ oder „wie im vorherigen Kapitel erwähnt“ bedeutungslos.

Ein Sprachmodell arbeitet bei der Antwortgenerierung mit einem einzelnen Textausschnitt, einem Chunk. Es hat keinen Zugriff auf „oben“. Was in diesem Chunk fehlt, ergänzt das Modell aus seinem Trainingswissen. Genau dort entstehen Halluzinationen: erfundene Schritte, falsche Produktbezeichnungen, unzutreffende Messwerte.

Die Lösung liegt im Prinzip der Eigenständigkeit: Jedes Topic muss ohne den Kontext seiner Umgebung vollständig verständlich sein. Konkret heißt das:

• Produktnamen werden wiederholt statt durch Pronomen ersetzt

• Vorbedingungen stehen im selben Topic wie die zugehörige Handlungsanweisung

Das bedeutet Mehraufwand, zahlt sich aber in besseren KI-Antworten, weniger Rückfragen und reduzierten Haftungsrisiken vielfach aus.

 

4. KI-Unterstützung braucht den Menschen

KI-generierte Vorschläge sparen Zeit. Aber ob sie zur unternehmensinternen Taxonomie passen, die Versionszuordnung stimmt oder ein Sicherheitshinweis korrekt klassifiziert ist, das erfordert menschliches Urteil.

Systeme, die einen Review-Schritt als Pflicht verankern und dessen Status dokumentieren, schaffen Nachvollziehbarkeit. Sie machen sichtbar, welche Inhalte bereits KI-validiert sind und welche noch auf Prüfung warten.

Für Unternehmen heißt das: KI in der Redaktion ist ein Werkzeug, das entlastet und nicht ersetzt. Entscheidend ist, dass Prozesse und Verantwortlichkeiten klar definiert sind, inklusive der Frage, wer den KI-Output wann und wie freigibt.

 

5. Bestandscontent hat das größte Potenzial

Die unbequeme Wahrheit: Ein Großteil des bestehenden Contents erfüllt diese Kriterien noch nicht. Gewachsene Dokumentationslandschaften, heterogene Strukturen und inkonsistente Metadaten sind für viele Industrieunternehmen und Konzerne Realität.

Das heißt aber nicht, dass eine KI-Integration warten muss, bis alles perfekt ist. Gefragt ist stattdessen kluge Priorisierung. Der Fokus sollte auf den Inhalten liegen, auf die das System am häufigsten zugreifen wird.

KI-gestützte Werkzeuge können diesen Weg sogar beschleunigen: Sie analysieren Bestandscontent, identifizieren Metadaten-Lücken und generieren erste Klassifizierungsvorschläge.

 

Content-Qualität ist eine strategische Entscheidung

KI-Assistenz in der Technischen Dokumentation ist so gut wie der Content, auf dem sie basiert. Wer KI einführt, ohne vorher in Struktur, Semantik und Metadaten zu investieren, kauft ein Werkzeug, das er nur zu einem Bruchteil nutzen kann.

Unternehmen, die ihre Dokumentationsprozesse heute auf strukturierten, semantisch reichhaltigen Content ausrichten, verschaffen sich einen nachhaltigen Vorsprung – für eine skalierbare, wartbare und zukunftssichere Wissensbasis.

Genau an diesem Punkt setzen wir mit unserem smartAI Pack an.

 

Wie wir mit dem smartAI Pack ansetzen

Das smartAI Pack ist ein vollständig integriertes Zusatzmodul des Smart Media Creator, keine externe KI-Schnittstelle. Es setzt an genau den Punkten an, die über KI-Tauglichkeit entscheiden: Es arbeitet ausschließlich mit strukturiertem, in der Redaktion freigegebenem Content, macht Metadaten und Taxonomien für die KI nutzbar und verankert den Pflicht-Review dort, wo menschliches Urteil zählt. Drei Funktionsbereiche stehen dafür zur Verfügung.

AI.authoring unterstützt Redakteure bei Texterstellung direkt im Editor. Das System greift dabei ausschließlich auf eingecheckte, freigegebene Inhalte aus der Vektordatenbank zurück.

AI.classify analysiert Topics und macht Klassifizierungsvorschläge auf Basis der im SMC gepflegten Taxonomien. Der Review-Schritt ist Pflicht: Vorschläge müssen angenommen oder verworfen werden, bevor sie gespeichert werden.

AI.translate integriert DeepL direkt in den SMC-Workflow, inklusive Unterstützung der im System gepflegten Glossare. Übersetzungen entstehen ohne Systemwechsel dort, wo der Content lebt.

Das smartAI Pack arbeitet ausschließlich mit dem Content und den Strukturen, die Ihr Unternehmen selbst aufgebaut hat. Es schützt proprietäres Wissen, sichert die Datenhoheit und liefert Ergebnisse, die zu Ihrer Sprache, Taxonomie und Redaktionskultur passen.

 

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