Technische Dokumentation & KI — So machen Sie Ihre Inhalte fit für die Zukunft

Warum herkömmliche Dokumentationsansätze in der KI-Ära an Grenzen stoßen

Die klassische Dokumentationserstellung mit Textverarbeitungsprogrammen und unstrukturierten Inhalten mag für einsprachige Dokumente funktionieren. Bei mehrsprachigen Publikationen offenbaren sich jedoch schnell gravierende Schwachstellen.

Lange, komplexe Sätze mit verschachtelten Nebensätzen überfordern selbst moderne KI-Übersetzungssysteme. Kontextbezogene Fachbegriffe werden inkonsistent übersetzt, wenn die terminologische Basis fehlt. Unstrukturierte Dokumente erschweren die präzise Steuerung des Übersetzungsprozesses und führen zu ineffizienten Workflows.

Die Herausforderungen potenzieren sich mit jeder zusätzlichen Sprache und jedem Update der Dokumentation. Ein Beispiel: Ein mittelständischer Maschinenbauer mit Anleitungen in 10 Sprachen muss nach einer technischen Änderung bis zu 10 verschiedene Übersetzungsprozesse koordinieren — ohne strukturierte Inhalte ein nahezu unmögliches Unterfangen ohne Fehler und Verzögerungen.

Diese Ineffizienzen verursachen nicht nur höhere Kosten, sondern führen auch zu längeren Time-to-Market-Zeiten, inkonsistenten Übersetzungen und potenziellen Compliancerisiken. Die gute Nachricht: Es gibt erprobte Strategien, um diese Herausforderungen zu meistern.

Strukturiertes Authoring als Fundament KI-optimierter Dokumentation

Der Schlüssel zu effizienten KI-Übersetzungen liegt in strukturierten Authoringmethoden, die von Anfang an die mehrsprachige Nutzung berücksichtigen.

DITA und XML-basierte Dokumentation

Ein besonders leistungsfähiger Ansatz ist DITA (Darwin Information Typing Architecture), ein XML-basierter Standard für technische Dokumentation. Data2type hebt hervor, warum DITA für KI-Übersetzungen prädestiniert ist: „DITA, in der sich die Inhalte für die Wiederverwendung gezielt auszeichnen lassen, eignet sich daher für die Übersetzung im Zusammenhang mit einem Translation Memory System.“

DITA bietet spezifische Attribute, die den Übersetzungsprozess optimieren:
• Das xml:lang-Attribut definiert eindeutig die Sprache jedes Topics
• Mit dem translate-Attribut lassen sich „Inhalte kennzeichnen, die nicht übersetzt werden sollen. Das kann zum Beispiel bei Produktnamen oder bei Eigennamen erwünscht sein“

Diese präzise Steuerung verhindert unnötige Übersetzungsfehler und reduziert den Nachbearbeitungsaufwand erheblich.

Vorteile strukturierter Dokumentation für KI-Übersetzungen

Strukturierte Dokumentation bietet entscheidende Vorteile für KI-gestützte Übersetzungsprozesse:

1. Eindeutige Segmentierung: Die klare Aufteilung in logische Einheiten erleichtert KI-Systemen die korrekte Interpretation

2. Metadaten-Nutzung: Kontextinformationen und Attribute verbessern die Übersetzungsqualität

3. Konsistenz: Durch wiederverwendbare Komponenten bleibt die Terminologie einheitlich

4. Automatisierungspotenzial: Strukturierte Inhalte lassen sich leichter in automatisierte Workflows integrieren

Die Einführung strukturierter Dokumentationsmethoden erfordert zwar anfängliche Investitionen, zahlt sich jedoch durch signifikante Effizienzgewinne bei der Übersetzung rasch aus — besonders in Kombination mit KI-Technologien.

Sprachliche Optimierung für KI-Übersetzungen

Neben der strukturellen Optimierung spielt die sprachliche Gestaltung eine entscheidende Rolle für erfolgreiche KI-Übersetzungen. Die kontrollierte Verwendung von Sprache minimiert Ambiguitäten und schafft ideale Voraussetzungen für maschinelle Übersetzungen.

Simplified Technical English als Qualitätsfaktor

OneWord verdeutlicht, dass „Simplified Technical English (STE) die technische Dokumentation und Übersetzung effizienter und verständlicher macht. Richtig angewandt, führt STE zu Texten, die einfach zu erstellen, effektiv zu lokalisieren und sicher anzuwenden sind.“

Die drei Hauptziele von STE korrelieren direkt mit den Anforderungen an KI-freundliche Inhalte:
• „Mehrdeutigkeiten reduzieren und Klarheit in technischen Texten sicherstellen“
• „Verständlichkeit für Nicht-Muttersprachler der englischen Sprache erhöhen“
• „Einfache und damit auch günstige Übersetzungen ermöglichen — und damit auch bessere

Bedingungen für maschinelle Übersetzung schaffen“
Diese kontrollierte Sprache minimiert die typischen Schwachstellen maschineller Übersetzung wie Ambiguitäten und komplexe Satzkonstruktionen.

Regeln für KI-freundliche Texte

Basierend auf den Prinzipien kontrollierter Sprache haben sich folgende Regeln für KI-optimierte technische Texte bewährt:
1. Kurze, einfache Sätze: Maximal 20 Wörter pro Satz, idealerweise nur ein Gedanke pro Satz
2. Aktive Verben: Passivkonstruktionen vermeiden
3. Standardisierte Terminologie: Einen Begriff für ein Konzept, keine Synonymvariationen
4. Klare Struktur: Informationen logisch und hierarchisch organisieren
5. Eindeutige Referenzen: Keine unklaren Pronomen oder mehrdeutigen Bezüge
6. Konsistente Formatierung: Einheitliche Darstellung gleichartiger Informationen

Diese Regeln schaffen ein solides Fundament für erfolgreiche KI-Übersetzungen und erhöhen gleichzeitig die Verständlichkeit der Ausgangstexte.

Content-Modularisierung und Wiederverwendung

Die strategische Modularisierung von Inhalten schafft erhebliche Effizienzpotenziale bei der KI-gestützten Übersetzung technischer Dokumentation.

Strategische Aufteilung in Informationsbausteine

Kothes erläutert, dass moderne technische Dokumentation modular strukturiert sein sollte: „Einzelne Content-Module anstatt eines großen fortlaufenden Dokuments — im Redaktionssystem wird üblicherweise modular gearbeitet.“

Das Grundprinzip der Modularisierung besteht darin, Inhalte in wiederverwendbare Einheiten zu gliedern: „Bei den Modulen handelt es sich um Informationsbausteine wie z. B. Unterkapitel, Absätze, Wörter oder Bilder.“ Diese Module können dann je nach Anforderung kombiniert werden, um zielgruppenspezifische Informationsprodukte zu schaffen.

Effizienzgewinne durch automatisierte Verknüpfungen

Ein entscheidender Vorteil der Modularisierung bei KI-gestützten Übersetzungen liegt in der Automatisierung von Änderungsprozessen:
„Ein zentraler Vorteil der Modularisierung: Bereits erstellte Inhalte können Sie durch unkompliziertes Referenzieren gezielt in anderen Dokumenten wiederverwenden. Das macht es sehr einfach, technische Änderungen in eine Dokumentation einzupflegen, ohne Redundanzen zu generieren“, argumentiert Kothes.

„Ändert sich zum Beispiel der technische Wert einer Komponente, brauchen Sie nur das entsprechende Modul anzupassen. Die Änderung wird nun automatisch an allen Stellen übernommen, an denen eine Verknüpfung zum Originalmodul angelegt ist.“

Dieser Ansatz reduziert nicht nur den Erstellungsaufwand, sondern „erhöht auch die Sicherheit Ihrer Prozesse und die Qualität Ihrer Inhalte“.

Technologische Werkzeuge für KI-optimierte Dokumentation

Die Optimierung technischer Dokumentation für KI-Übersetzungen erfordert spezialisierte Werkzeuge, die den gesamten Prozess unterstützen.

KI-gestützte Terminologiearbeit

Ein innovativer Ansatz ist der Einsatz von KI bereits in der Terminologiearbeit selbst. TANNER beschreibt ein faszinierendes Pilotprojekt, bei dem GPT-4 zur Erstellung konsistenter Terminologielisten aus unstrukturierten Betriebsanleitungen eingesetzt wurde. Das Projekt umfasste die Analyse „einer unstrukturierten Betriebsanleitung“ mit einem speziellen Prompt, „der das Tool anweist, pro Kapitel alle relevanten technischen Begriffe aufzulisten. Diese Begriffe sollten dann mit einer Beschreibung, Synonymen, der korrekten Schreibweise und, falls der Begriff englisch ist, mit der deutschen Übersetzung ergänzt werden.“

Redaktionssysteme mit KI-Unterstützung

Moderne Dokumentationssysteme integrieren zunehmend KI-Funktionen, die den gesamten Content-Lifecycle unterstützen. DOCUFY illustriert, wie KI verschiedene Bereiche im Dokumentationsprozess optimieren kann:
• Daten- und Inhaltsverarbeitung:
o Bestandsdaten übernehmen
o Inhalte übersetzungsgerecht erfassen
o Dokumentstrukturen ableiten und Dokumente generieren
o Schnell und kostengünstig übersetzen

Besonders relevant für die Übersetzungsoptimierung ist die Fähigkeit, „Inhalte übersetzungsgerecht [zu] erfassen“ und „schnell und kostengünstig [zu] übersetzen“.

Um maximale Effizienz zu erzielen, empfehlen wir die Integration dieser Dokumentationswerkzeuge mit leistungsstarken CAT-Tools wie memoQ. Diese Kombination ermöglicht eine nahtlose Übertragung optimierter Inhalte in den Übersetzungsprozess und nutzt dabei das volle Potenzial von Translation Memory, Terminologiedatenbanken und KI-Übersetzung.

ROI: Die Wirtschaftlichkeit vorausschauender Dokumentationsstrategien

Die Investition in KI-optimierte Dokumentation mag anfänglich Ressourcen erfordern, führt jedoch zu erheblichen langfristigen Einsparungen.
Kosten-Nutzen-Analyse: Investition vs. Einsparungen
DeepL unterstreicht, dass „KI-Übersetzungslösungen nicht nur zu Kosteneinsparungen für Unternehmen führen, sondern zugleich den benötigten Arbeitsaufwand für ihre Teams verringern. Zusammengenommen ergibt sich dadurch ein besserer ROI.“

Die Kostenvorteile entstehen auf mehreren Ebenen:

1. Reduzierte Übersetzungskosten: Optimierte Inhalte erfordern weniger Nachbearbeitung
2. Zeiteinsparungen: Automatisierte Prozesse beschleunigen den Übersetzungsworkflow
3. Konsistenzeinsparungen: Weniger Korrekturen durch einheitliche Ausgangstexte
4. Skalierungspotenzial: Mehr Sprachen und Inhalte bei gleichem Budget

Fallbeispiel eines mittelständischen Maschinenbauers

Ein konkretes Beispiel verdeutlicht die wirtschaftlichen Vorteile optimierter Inhaltsstrategien für KI-Übersetzungen. Die Richard Wolf GmbH verzeichnet eine jährliche Kosteneinsparung von 40.000 EUR durch die Zentralisierung ihrer Terminologieverwaltung und Übersetzungsprozesse.
Florian Happe, Vice President Forschung & Entwicklung, teilt mit: „Seitdem wir unsere Übersetzungsprojekte für alle Sprachen einheitlich organisieren und auch die Translation Memories zentralisiert haben, benötigen wir intern keine Übersetzungstools mehr. Das spart Kosten und reduziert unseren Organisationsaufwand erheblich.“

Auch größere Unternehmen profitieren: Nikkei nutzt DeepL strategisch für seine globale Expansion: „Die KI-gestützten Übersetzungen von DeepL sind nicht nur hochpräzise, sondern bieten darüber hinaus höchste Datensicherheit.“ Dies ist „besonders für interne Berichte, Verträge, Benutzerhandbücher und geschäftliche Dokumente von entscheidender Bedeutung.“

Praktische Schritte zur KI-Optimierung Ihrer Dokumentation

Wie können Sie nun konkret Ihre technische Dokumentation für KI-Übersetzungen optimieren? Wir empfehlen einen schrittweisen Ansatz.

Bestandsaufnahme und erste Optimierungsschritte

Beginnen Sie mit einer umfassenden Analyse Ihrer aktuellen Dokumentation:

1. Dokumentationsanalyse: Identifizieren Sie die am häufigsten übersetzten Inhalte und analysieren Sie deren Struktur, Terminologie und Sprache

2. Prozessevaluation: Kartieren Sie den aktuellen Übersetzungsworkflow mit allen manuellen Schritten und Übergabepunkten

3. Werkzeugauswahl: Wählen Sie geeignete Authoring-Tools und CAT-Lösungen wie memoQ, die sowohl strukturiertes Authoring als auch KI-Übersetzungen unterstützen

4. Style-Guide-Entwicklung: Erstellen Sie klare Richtlinien für KI-optimierte Inhalte, basierend auf den Prinzipien kontrollierter Sprache

5. Pilotprojekt: Starten Sie mit einem überschaubaren Dokument, das regelmäßig aktualisiert und in mehrere Sprachen übersetzt wird

Langfristige Strategie für zukunftssichere Inhalte

Für eine nachhaltige Optimierung empfehlen wir diese langfristigen Maßnahmen:
1. Content-Modularisierung: Strukturieren Sie Ihre Dokumentation in wiederverwendbare Module
2. Terminologiemanagement: Etablieren Sie ein zentrales Terminologiemanagement mit klaren Governance-Prozessen
3. Automatisierte Workflows: Implementieren Sie durchgängige Prozesse von der Erstellung bis zur Publikation
4. Schulung und Change Management: Schulen Sie Autoren und Übersetzer im Umgang mit KI-optimierten Inhalten
5. Kontinuierliche Verbesserung: Etablieren Sie Metriken zur Messung der Übersetzungsqualität und -effizienz und optimieren Sie kontinuierlich

Wichtig dabei: Die Einführung sollte schrittweise erfolgen, um Überforderung zu vermeiden und frühe Erfolge zu sichern.

Fazit: Ihr Weg zur zukunftssicheren technischen Dokumentation

Die Optimierung technischer Dokumentation für KI-Übersetzungen ist kein einmaliges Projekt, sondern eine strategische Neuausrichtung Ihrer Inhaltsproduktion. Sie erfordert ein Umdenken — weg von isolierten Dokumenten, hin zu modularen, strukturierten Inhalten, die von Anfang an für mehrsprachige Nutzung konzipiert sind.

Die Vorteile dieses Ansatzes sind vielfältig:
• Schnellere internationale Markteinführungen
• Konsistente Qualität über alle Sprachen hinweg
• Deutliche Kosteneinsparungen bei gleichzeitig höherer Qualität
• Flexibilität für zukünftige Technologieentwicklungen

Entscheidend bleibt jedoch, wie DOCUFY festhält, dass „weiterhin der Mensch (der Redakteur, die Redakteurin) als Kontrollinstanz fungiert (Stichwort: Human in the Loop) und die Künstliche Intelligenz niemals ‚unbeaufsichtigt‘ Inhalte erstellt“. Die optimale Kombination menschlicher Expertise mit KI-Unterstützung ist der Schlüssel zum Erfolg.

Bei PRODOC Translations unterstützen wir Sie mit unserer dreißigjährigen Expertise dabei, Ihre technische Dokumentation KI-ready zu machen. Wir analysieren Ihre bestehenden Inhalte, entwickeln eine maßgeschneiderte Optimierungsstrategie und begleiten Sie bei der Implementierung strukturierter Authoring-Methoden und KI-integrierter Übersetzungsprozesse.

Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Beratungsgespräch, in dem wir gemeinsam analysieren, wie Sie Ihre technische Dokumentation optimal für die KI-gestützte Übersetzung vorbereiten können.