KI-Trends in der technischen Dokumentation — Was kommt als Nächstes?

Contextual Retrieval-Augmented Generation: Das intelligente Wissensmanagement

Eines der zentralen Zukunftsthemen in der KI-gestützten Dokumentation ist das sogenannte „Contextual Retrieval-Augmented Generation“ (RAG). Diese Technologieform wurde von OMR als einer der wichtigsten KI-Trends für 2025 identifiziert und verbindet Wissensmanagement mit generativer KI.
Wie funktioniert RAG in der Praxis?

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die ausschließlich auf ihrem Trainingswissen basieren, verknüpft RAG die generative KI mit spezifischen Datenbanken und Informationsquellen. Die Technologie „weiß“, wann und wo sie zusätzliche Informationen abrufen muss, um präzise und kontextrelevante Inhalte zu erzeugen.

Ein technisches Redaktionsteam könnte beispielsweise eine RAG-gestützte Dokumentationsplattform implementieren, die:

• Bei Bedarf automatisch relevante technische Spezifikationen aus dem Produktdatenmanagementsystem abruft
• Terminologie mit dem Firmenglossare abgleicht und konsistent anwendet
• Frühere Versionen der Dokumentation als Referenzquellen nutzt
• Aktuelle Normen und Vorschriften bei sicherheitsrelevanten Inhalten berücksichtigt

Praxisbeispiel: Domänenspezifische Augmentierung

Ein besonders vielversprechender Ansatz ist die domänenspezifische Augmentierung durch Vektoreinbettungen. Hier werden Allzweck-LLMs, bekannt als Foundation-Modelle, mit fachspezifischen Informationen angereichert. Diese Methode verbessert die fachspezifische Reaktionsfähigkeit von KI-Systemen erheblich.

Der Ansatz nutzt „Open-Source-Tools wie Llama-Index und öffentlich zugängliche Modelle wie Llama-2, um die Transparenz, die Privatsphäre und Kontrolle der Benutzer sowie die Replizierbarkeit zu maximieren“. Dies ermöglicht „die schnelle Entwicklung von LLM-Systemen für hochspezialisierte Domänen, unabhängig von der Vollständigkeit der Informationen im Trainingskorpus“.

Für die technische Dokumentation bedeutet dies einen Quantensprung: Endlich können KI-Systeme tatsächlich als Experten für hochspezialisierte Fachgebiete fungieren — von der Medizintechnik bis zur Luft- und Raumfahrt.

Multimodale KI-Systeme: Über Text hinausdenken

Die Zukunft der technischen Dokumentation ist nicht auf Text beschränkt. Multimodale KI-Systeme, die verschiedene Sinnesmodalitäten integrieren, stehen an der Schwelle zum Durchbruch. Diese Systeme kombinieren visuelle, auditive und textuelle Informationen und eröffnen völlig neue Möglichkeiten für interaktive technische Anleitungen.

Die visuelle Revolution in der Dokumentation

Aktuelle Forschungen an der New York University zeigen, wie KI-Systeme entwickelt werden können, die „mit den Augen und Ohren eines Kindes trainiert werden“. Diese multimodalen Systeme:
• Erkennen und beschreiben Komponenten und Bauteile automatisch aus visuellen Inputs
• Verknüpfen Video-, Audio- und Textinhalte in interaktiven Anleitungen
• Verbessern die Barrierefreiheit durch automatische Übersetzung zwischen verschiedenen Informationsmodalitäten

Praktische Anwendungsbeispiele für technische Dokumentation

Die praxisnahen Einsatzmöglichkeiten sind beeindruckend: Multimodale KI kann beispielsweise in Industrieumgebungen eingesetzt werden, wo „die KI nicht nur visuelle Hinweise, wie Bauteile und Werkzeuge, erkennen, sondern auch gesprochene Anweisungen verstehen und sogar das Geräusch von Maschinenstörungen wahrnehmen“ kann.

Im Kontext technischer Dokumentation ermöglicht dies beispielsweise:
• Automatisierte Fehlerdiagnosen durch Analyse von Betriebsgeräuschen in Kombination mit visueller Inspektion
• Interaktive Schulungsmaterialien, die auf individuelle Lernstile und -bedürfnisse reagieren
• Wartungsdokumentationen, die Techniker durch Augmented Reality anleiten und gleichzeitig auf akustische Indikatoren achten

Lokale KI-Modelle: Datenschutz und Autonomie

Während Cloud-basierte KI-Dienste wie ChatGPT und Claude beeindruckende Fähigkeiten bieten, erzeugen sie auch erhebliche Datenschutzbedenken. Wie wir bereits in unserem Beitrag zu KI und Datenschutz dargelegt haben, ist dies besonders bei technischer Dokumentation problematisch, die oft vertrauliche Produktinformationen oder sogar Geschäftsgeheimnisse enthält.

Die Renaissance lokaler KI-Lösungen

Ein entscheidender Trend für 2025 ist daher die zunehmende Verbreitung lokaler KI-Lösungen, die unabhängig von Cloud-Diensten operieren können. Lokale KI-Implementierungen bieten entscheidende Vorteile:
• „Erhöhte Sicherheit: Lokal betriebene KI-Modelle bieten verbesserten Schutz sensibler Firmendaten, besonders in Branchen wie dem Gesundheitswesen“
• „Kosteneffizienz und niedrige Betriebskosten, indem sie teure Cloud-Abhängigkeiten eliminieren“
• „Unternehmensautonomie“ und „erhöhte Kontrolle“ über die KI-Anwendungen

Implementierungsstrategien für lokale KI

Die praktische Umsetzung lokaler KI-Systeme wird durch die Verfügbarkeit leistungsfähiger Open-Source-Tools wie „LLaMA.cpp oder Stable Diffusion“ unterstützt, die „die Nutzung von mächtigen Sprach- oder Bildmodellen auf Standard-Hardware“ ermöglichen.

Für technische Dokumentationsteams bedeutet dies:

1. Integration mit bestehenden Systemen: Lokale KI-Modelle lassen sich nahtlos mit memoQ und anderen Dokumentationswerkzeugen verbinden

2. Präzises Feintuning: Die Modelle können mit unternehmenseigenen Daten trainiert werden, ohne diese externen Anbietern zugänglich zu machen

3. Volle Kontrolle über Entwicklung: Updates und Anpassungen können nach eigenen Bedürfnissen gesteuert werden

Zero-Shot und Few-Shot Learning: Zugang zu selteneren Sprachen

Ein besonders spannendes Entwicklungsfeld für internationale technische Dokumentation ist die Verbesserung von KI-Systemen bei selteneren Sprachen und spezialisierten Fachgebieten durch Zero-Shot und Few-Shot Learning.

Die multilinguale Revolution

Zero-Shot Learning ermöglicht Übersetzungen ohne spezifisches Training für neue Sprachpaare. Ein anschauliches Beispiel verdeutlicht das Potenzial:

„Ein KI-Modell wurde nur für die Übersetzung gängiger Sprachen wie Englisch und Spanisch trainiert. Mithilfe von Zero-Shot Learning kann es dennoch sinnvolle Übersetzungen für seltene Sprachen wie Walisisch oder Zulu erstellen. Das Modell erkennt sprachübergreifende Muster und wendet diese intelligent auf die neue Aufgabe an.“

Diese Fähigkeit zur Generalisierung kann erhebliche Effizienzgewinne bei der Übersetzung technischer Dokumentation in seltenere Sprachen bringen und die internationale Reichweite technischer Produkte erweitern.

Anwendung in der technischen Fachübersetzung

Die Fortschritte bei Zero-Shot und Few-Shot Learning haben direkte Auswirkungen auf die Übersetzung technischer Fachbegriffe und domänenspezifischer Terminologie. Aktuelle Forschungsergebnisse zeigen, dass moderne LLMs wie GPT-4 und Claude 3 erstaunlich gute Ergebnisse bei der Übersetzung von Fachbegriffen erzielen können, selbst wenn diese nicht explizit in ihren Trainingsdaten enthalten waren.

Für technische Dokumentationsteams bedeutet dies konkret:
• Erschließung neuer geografischer Märkte durch kosteneffiziente Übersetzung in bisher nicht abgedeckte Sprachen
• Konsistente Terminologie auch bei seltenen Sprachkombinationen
• Schnellere Time-to-Market für internationale Produkteinführungen

Autonome KI-Agenten: Die Zukunft der Workflow-Automation

Während wir in unserem Beitrag zur Workflow-Automatisierung bereits grundlegende Automatisierungstechniken behandelt haben, steht mit autonomen KI-Agenten nun die nächste Evolutionsstufe bevor.

Von reaktiver zu proaktiver Automation

„KI-Agenten, so weit das Auge reicht“ werden als einer der wichtigsten KI-Trends für 2025 identifiziert, wie OMR in ihrer Trendanalyse hervorhebt. Diese autonomen Systeme können komplexe Dokumentationsprozesse weitgehend selbstständig koordinieren und ausführen:
• Automatisierte Identifikation von Dokumentationslücken und deren Priorisierung
• Intelligentes Projektmanagement für Übersetzungs- und Aktualisierungsprozesse
• Proaktive Anpassung von Inhalten basierend auf Nutzungsdaten und Feedback

Praktische Implementierung in der technischen Dokumentation

Die Integration von KI-Agenten in Dokumentationsworkflows eröffnet faszinierende Möglichkeiten. Stellen Sie sich vor:
• Ein KI-Agent überwacht kontinuierlich Ihr CAT-Tool memoQ und identifiziert automatisch Segmente, die besondere Aufmerksamkeit erfordern
• Bei Produktaktualisierungen analysiert der Agent, welche Dokumentationsteile betroffen sind und iniziiert entsprechende Übersetzungsaufträge
• Bei potenziellen Konsistenzproblemen zwischen verschiedenen Sprachversionen schlägt der Agent proaktiv Lösungen vor

Besonders wertvoll: KI-Agenten lernen kontinuierlich aus Ihren Interaktionen und werden mit der Zeit immer besser auf Ihre spezifischen Bedürfnisse abgestimmt.

Neue regulatorische Anforderungen: Die EU-KI-Verordnung

Mit dem Inkrafttreten der EU KI-Verordnung am 1. August 2024 und den ersten anwendbaren Regeln ab dem 2. Februar 2025 ergeben sich neue regulatorische Anforderungen, die direkte Auswirkungen auf die technische Dokumentation haben.

Dokumentationsanforderungen für KI-Systeme

Die EU KI-Verordnung stellt spezifische Anforderungen an die technische Dokumentation von KI-Systemen. Wie Kothes erläutert, „zieht sich der Begriff der Technischen Dokumentation wie ein roter Faden durch die KI-Verordnung. Sie nimmt insbesondere bei Hochrisiko-KI-Systemen und GPAIs eine Schlüsselrolle ein.“

Die Verordnung spezifiziert detaillierte Anforderungen:
• „Allgemeine Beschreibung des Systems: Zweck, Anbietername, Version, Interaktion mit anderen Systemen…“
• „Technische Details und Entwicklung: Entwicklungsprozess, Systemarchitektur, verwendete Daten…“
• „Überwachung und Risikomanagement: Leistungsgrenzen, Risiken, Risikomanagementsystem…“
Transparenzanforderungen bei KI-generierten Inhalten

Besonders relevant für KI-gestützte Übersetzungen ist Artikel 11 der KI-Verordnung, der Transparenzverpflichtungen vorsieht: Nutzer müssen informiert werden, wenn sie mit KI-generierten Inhalten interagieren.

Für Dokumentationsteams ergeben sich daraus konkrete Handlungsanweisungen:

1. Klare Kennzeichnung KI-generierter oder -übersetzter Inhalte

2. Dokumentation der verwendeten KI-Systeme und ihrer Funktionsweise

3. Implementierung von Qualitätssicherungsprozessen, die menschliche Kontrolle gewährleisten

Diese regulatorischen Entwicklungen werden die Entwicklung standardisierter Dokumentationspraktiken für KI-Systeme fördern und gleichzeitig als Vorlage für die Dokumentation anderer technischer Systeme dienen.

KI-gestützte interaktive Dokumentation

Der wohl faszinierendste Trend ist der Übergang von statischen zu dynamischen, interaktiven Dokumentationssystemen durch KI-gestützte Assistenzsysteme.

Integration von KI in Wissensmanagement-Systeme

Wie aktuelle Analysen zu KI-basierten Assistenzsystemen zeigen, ermöglichen moderne Systeme „eine semantische Verständigung für natürlichsprachliche Abfragen und passen sich kontinuierlich der einzigartigen Sprache und dem Kontext eines Unternehmens an, um die Relevanz der Suche zu verbessern.“

Diese Systeme bieten erhebliche Vorteile für die technische Dokumentation:
• Kontextbezogene Bereitstellung relevanter Informationen
• Dynamische Anpassung an Nutzerpräferenzen und -verhalten
• Kontinuierliche Verbesserung durch Feedback-Schleifen

Von passiven zu aktiven Dokumentationssystemen

Die nächste Generation technischer Dokumentation wird zunehmend interaktiv und adaptiv. Statt statischer PDFs oder HTML-Seiten werden Nutzer mit intelligenten Assistenzsystemen interagieren, die:
• Natürlichsprachliche Fragen zu Produkten und Verfahren beantworten
• Personalisierte Anleitungen basierend auf Nutzerprofil und Kontext erstellen
• Nutzerfeedback sammeln und für kontinuierliche Verbesserungen nutzen

Diese Entwicklung verspricht nicht nur eine verbesserte Nutzererfahrung, sondern auch eine höhere Effektivität der technischen Dokumentation insgesamt.

Fazit: Strategien zur Integration zukunftsweisender KI-Trends

Die vorgestellten KI-Trends werden die technische Dokumentation in den kommenden Jahren grundlegend verändern. Doch wie können Dokumentationsteams diese Entwicklungen sinnvoll in ihre Arbeit integrieren?

Priorisierung der relevantesten Technologien

Nicht jeder Trend ist für jedes Unternehmen gleich relevant. Eine sorgfältige Priorisierung basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen ist entscheidend:

1. Contextual RAG sollte für Unternehmen mit umfangreicher bestehender Dokumentation Priorität haben

2. Lokale KI-Modelle sind für Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen besonders wertvoll

3. Multimodale Systeme bieten großes Potenzial für komplexe technische Produkte mit visuellen oder auditiven Komponenten

4. Zero-Shot Learning ist für international agierende Unternehmen mit vielen Zielsprachen besonders interessant

Konkrete nächste Schritte

Für eine erfolgreiche Integration dieser zukunftsweisenden Technologien empfehlen wir:

1. Bestandsaufnahme: Analysieren Sie Ihre aktuelle Dokumentationslandschaft und identifizieren Sie Verbesserungspotenziale

2. Pilotprojekt: Starten Sie mit einem überschaubaren Anwendungsfall, um Erfahrungen zu sammeln

3. Skill-Aufbau: Investieren Sie in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter zu KI-relevanten Themen

4. Technologiepartner auswählen: Setzen Sie auf bewährte Tools wie memoQ, die kontinuierlich neue KI-Funktionen integrieren

Der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht in der blinden Adoption jedes neuen Trends, sondern in der strategischen Integration jener Technologien, die für Ihre spezifischen Dokumentationsanforderungen den größten Mehrwert bieten.

Ausblick: Die technische Dokumentation von morgen

Die technische Dokumentation steht an der Schwelle zu einer neuen Ära. Die Kombination aus fortschrittlichen KI-Modellen, multimodaler Verarbeitung und interaktiven Assistenzsystemen wird die Art und Weise, wie wir technische Informationen erstellen, verwalten und konsumieren, fundamental verändern.

Unternehmen, die diese Trends frühzeitig erkennen und strategisch integrieren, werden nicht nur von Effizienzgewinnen profitieren, sondern auch ihren Kunden ein deutlich verbessertes Informationserlebnis bieten können.

Als PRODOC Translations unterstützen wir Sie bei der Navigation durch diese dynamische Technologielandschaft. Mit unserer Kombination aus technologischem Know-how und drei Jahrzehnten Erfahrung in der technischen Übersetzung helfen wir Ihnen, die richtigen Technologien für Ihre spezifischen Anforderungen zu identifizieren und erfolgreich zu implementieren.

Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Beratungsgespräch, in dem wir gemeinsam analysieren, welche KI-Trends für Ihre technische Dokumentation die größten Potenziale bieten.