KI und Terminologiearbeit: Automatisieren mit Augenmaß

Terminologie in der Technischen Dokumentation als Basis für Konsistenz

Eine präzise Terminologie ist die Grundlage konsistenter Kommunikation und ein entscheidender Faktor für die Qualität technischer Dokumente. Sie verhindert Missverständnisse, erleichtert Übersetzungen und sorgt für effiziente Prozesse im Redaktionsalltag.

Typische Probleme ohne einheitliche Terminologie

Fehlt eine abgestimmte Fachterminologie, entstehen Reibungsverluste:

• Uneinheitliche Begriffsverwendung: Unterschiedliche Redakteure oder Abteilungen nutzen verschiedene Fachbegriffe oder Synonyme für dasselbe Bauteil. Dadurch wird die technische Kommunikation unklar und erschwert das Verständnis für Benutzer.
• Probleme bei Übersetzung und Mehrsprachigkeit: Ohne konsistente Terminologie entstehen in der Übersetzung unnötige Varianten. Übersetzer müssen Begriffe manuell klären, was die Genauigkeit und Effizienz reduziert.
• Kosten durch Nachbearbeitung: Wenn Begriffsdefinitionen nicht klar festgelegt sind, werden schnell aufwändige Korrekturen und Nachbearbeitungen nötig, um Dokumente konsistent zu machen.
• Verlust an Präzision: Technische Informationen wirken unprofessionell, wenn sie nicht konsistent und semantisch eindeutig aufbereitet sind.

Besonders bei komplexen Produkten oder großen Datenmengen verschärfen sich diese Probleme, da die Kontrolle von Begriffen ohne automatisierte Unterstützung (z. B. durch KI-Systeme) nur schwer manuell zu leisten ist.

Styleguides, Freigaben und Übersetzungskontrolle

Ein verbindlicher Styleguide definiert die Nutzung von Fachterminologie, Schreibweisen und Metadaten. Er unterstützt technische Redakteure und Terminologen dabei, konsistente Dokumentation zu erstellen und die Qualität der Definitionen langfristig zu sichern.

Die Freigabeprozesse sorgen dafür, dass nur geprüfte Fachbegriffe und Begriffsdefinitionen in die Terminologiedatenbank aufgenommen werden. So wird die Qualitätssicherung bereits in der Texterstellung verankert.

Für die Übersetzungskontrolle sind Terminologiearbeit und klare Regeln unverzichtbar. Nur so lassen sich automatische Übersetzungen oder Translation-Memory-Systeme effizient einsetzen. KI analysiert dabei die Verwendung von Begriffen, identifiziert Synonyme und ermöglicht, Texte zu generieren oder Definitionen zu erstellen, die sich konsistent in mehrsprachige Dokumente übertragen lassen.

Damit bildet eine saubere Terminologiearbeit in der Technischen Redaktion die Brücke zwischen redaktioneller Präzision und der Integration von KI in die Arbeitsprozesse.

Einsatz von KI in der Terminologiearbeit

Der Einsatz von KI eröffnet neue Möglichkeiten, um Terminologiearbeit effizienter und präziser zu gestalten. KI-gestützte Verfahren erkennen Muster in großen Datenmengen, extrahieren Fachbegriffe und unterstützen die Qualitätssicherung in der technischen Redaktion.

Automatisierte Erkennung konsistenter Begriffe

KI-Modelle analysieren Texte mithilfe von Natural Language Processing (NLP) und Algorithmen, um relevante Fachbegriffe automatisiert zu extrahieren.

• Erkennung von Synonymen und Varianten: KI-Systeme identifizieren, ob mehrere Begriffe dasselbe meinen, und schlagen konsistente Alternativen vor. So wird verhindert, dass Dokumente durch uneinheitliche Begriffsverwendung an Präzision verlieren.
• Integration in Terminologiedatenbanken: Durch die automatische Vergabe von Metadaten und die Generierung von Vorschlägen für Begriffsdefinitionen können Terminologen die Datenbank schneller erweitern.
• Vergleich zur manuellen Kontrolle: Während Redakteure bisher einzelne Dokumente manuell prüfen mussten, beschleunigen generative KI-Tools den Prozess erheblich und steigern die Effizienz im Arbeitsalltag.

Gerade bei komplexen Produkten oder mehrsprachigen Dokumenten liefert die KI-Unterstützung einen entscheidenden Vorteil: Konsistenz wird nicht nur überprüft, sondern aktiv vorgeschlagen und optimiert.

Qualitätssicherung in großen Textmengen

Eine der größten Stärken von KI in der technischen Dokumentation liegt in der Qualitätssicherung.

• Automatisierte Prüfroutinen: KI-Tools wie ChatGPT erkennen Inkonsistenzen in der Verwendung von Begriffen, prüfen die semantische Einheitlichkeit und markieren Abweichungen für die Nachbearbeitung.
• Mehrsprachige Kontrolle: Systeme wie DeepL oder spezialisierte Translation-Tools vergleichen die Konsistenz zwischen Ausgangstext und Übersetzung und sichern die Genauigkeit auch in anderen Sprachen.
• Generative Ansätze: Generativer KI-Einsatz ermöglicht es, Texte zu generieren und gleichzeitig die Terminologiearbeit unterstützen. Dabei lernt die KI aus bestehenden Dokumenten, passt sich an Styleguides an und sorgt für konsistent aufbereitete technische Informationen.

Damit entsteht eine praxisnahe Lösung: KI in der technischen Dokumentation bietet nicht nur Automatisierung, sondern eine echte Optimierung der Terminologiearbeit in der Technischen Redaktion.

KI-Unterstützung in der technischen Redaktion – konkrete Anwendungen

Der praktische Nutzen von KI zeigt sich besonders deutlich, wenn Tools in klar umrissenen Anwendungen eingesetzt werden. Im Redaktionsalltag lassen sich stetig wiederholende Arbeitsschritte automatisieren, ohne dass die Qualität der Technischen Kommunikation leidet.

ChatGPT & Co. für Terminologie und Prüfroutinen

ChatGPT oder vergleichbare Tools können Begriffe in Dokumenten automatisiert prüfen und Vorschläge für konsistente Fachterminologie liefern.

• Prüfung auf Synonyme: KI analysiert die Verwendung von Begriffen und schlägt präzise Varianten vor.
• Erstellen von Definitionen: ChatGPT unterstützt beim Erstellen von Definitionen, die in Terminologiedatenbanken übernommen werden können.
• Integration in Prüfroutinen: KI-Tools wie ChatGPT werden in bestehende Workflows eingebunden und übernehmen die Vorarbeit, während Redakteure die finale Qualitätssicherung leisten.

Die Kombination aus automatischer Analyse und manueller Freigabe schafft eine effiziente Balance zwischen Automatisierung und redaktioneller Verantwortung.

DeepL & Co. für Übersetzungskontrolle

DeepL und vergleichbare KI-Tools bieten nicht nur automatische Übersetzung, sondern auch Unterstützung bei der Qualitätssicherung.

• Präzise Terminologie: Übersetzungen werden anhand der Terminologiedatenbank abgeglichen, um konsistente Fachbegriffe sicherzustellen.
• Mehrsprachige Konsistenz: Besonders bei komplexen Produkten oder großen Datenmengen sorgt die KI dafür, dass Übersetzungen semantisch stimmig und fachlich korrekt bleiben.
• Anwendung im Vergleich: Während die manuelle Prüfung einzelner Begriffe zeitintensiv ist, ermöglicht KI eine effizientere Kontrolle, die die Genauigkeit steigert.

Damit wird die Übersetzungskontrolle von einem fehleranfälligen Schritt zu einem automatisierten Prozess, der Redakteure entlastet.

Grenzen von KI in der Technischen Dokumentation

So leistungsfähig generative KI-Modelle und spezialisierte KI-Tools sind, ihre Möglichkeiten stoßen in der Praxis schnell an Grenzen. Die Integration von künstlicher Intelligenz in die technische Dokumentation verlangt ein klares Bewusstsein dafür, wo automatisierte Verfahren hilfreich sind – und wo menschliche Expertise unverzichtbar bleibt.

Warum Technische Redakteure unverzichtbar bleiben

KI-Systeme können Begriffe extrahieren, Synonyme erkennen und Dokumente konsistent aufbereiten. Doch nur Fachredakteure verstehen den Kontext, in dem technische Informationen stehen.

• Präzision statt Oberflächlichkeit: KI lernt aus Mustern, doch sie kennt weder Produktlogik noch regulatorische Anforderungen. Nur Redakteure sichern, dass die Inhalte rechtssicher und fachlich korrekt sind.
• Komplexe Produkte: Bei innovativen Technologien oder einzigartigen Konstruktionen fehlen der KI Referenzdaten. Hier braucht es redaktionelle Expertise, um neue Fachbegriffe präzise zu definieren.
• Benutzerfokus: KI-gestützte Texterstellung berücksichtigt selten die konkrete Zielgruppe. Redakteure stellen sicher, dass Dokumente verständlich und benutzerorientiert bleiben.

Risiken durch unpräzise Prompts und fehlenden Kontext

Die Qualität von KI-Ergebnissen hängt stark von den Eingaben ab.

• Unklare Prompts: Falsch formulierte Anweisungen führen zu inkonsistenten Texten oder fehlerhaften Definitionen.
• Fehlender Kontext: KI analysiert Datenmengen, aber ohne Hintergrundwissen interpretiert sie technische Kommunikation nur semantisch – nicht fachlich.
• Gefahr von Halluzinationen: Generative KI kann Inhalte erfinden, die plausibel wirken, aber fachlich falsch sind.

Eine präzise Steuerung der KI-Modelle durch erfahrene Redakteure bleibt deshalb zwingend notwendig.

Datenschutz und Qualitätssicherung

Der Einsatz von KI in der technischen Redaktion wirft rechtliche und organisatorische Fragen auf.

• Datenschutz: Werden vertrauliche Dokumente in generative KI-Systeme hochgeladen, können sensible Informationen unkontrolliert in externe Server gelangen.
• Qualitätskontrolle: Automatisierte Übersetzung oder Texterstellung erfordert immer eine manuelle Nachbearbeitung, um Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen.
• Verantwortung: Am Ende trägt der Redakteur die Verantwortung für die Qualität der Dokumentation – nicht das KI-System.

Diese Grenzen verdeutlichen: KI in der Technischen Dokumentation ist ein Werkzeug zur Effizienzsteigerung, ersetzt aber nicht die redaktionelle Expertise.

Terminologiearbeit unterstützen – Best Practices und Entscheidungshilfe

Die Einführung von KI in der Terminologiearbeit verlangt einen strukturierten Ansatz. Nur wenn Technologie und redaktionelle Expertise sinnvoll kombiniert werden, lassen sich Konsistenz und Effizienz gleichermaßen sichern.

Auswahl geeigneter KI-Tools

Nicht jedes KI-Tool eignet sich für die Anforderungen der Technischen Dokumentation.

• Funktionale Abdeckung: Tools sollten Terminologiearbeit unterstützen, Begriffsdefinitionen erstellen und Synonyme erkennen können.
• Integration in Workflows: KI-Systeme entfalten ihren Nutzen nur, wenn sie mit Terminologiedatenbank, Translation-Memory-System und Styleguide verknüpft sind.
• Technische Reife: Setzen Sie im Zweifelsfall auf erprobte Lösungen, vielleicht hat der Hersteller Ihres Redaktionssystems bereits eine gute Lösung in Verbindung mit seinem Tool verfügbar? Sonst wäre ein kompletter Workflow zu designen.
• Vergleich generativer KI-Modelle: Large Language Models bieten Vorteile beim Texte zu generieren, erfordern aber klare Qualitätskontrolle durch Redakteure.

Eine klare Bewertung nach Genauigkeit, Automatisierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit hilft, das passende KI-Tool auszuwählen.

Einführung von KI in bestehende Prozesse

Die Integration von KI sollte Schritt für Schritt erfolgen.

• Pilotprojekte: Zunächst sollten Sie anhand skalierbarer Projekte prüfen, wie gut sich KI im Einsatz macht.
• Schulung der Redakteure: Nur wenn Technische Redakteure die Funktionsweise von KI-Systemen verstehen, können sie die Qualität der Ergebnisse kritisch beurteilen.
• Prozessdokumentation: Durch die Integration von KI entsteht eine neue Form der Technischen Kommunikation, die klare Abläufe und Verantwortlichkeiten verlangt.

So bleibt die Balance zwischen Automatisierung und Qualitätssicherung gewahrt.

Kombination von KI-Unterstützung und redaktioneller Expertise

Die stärkste Wirkung erzielt der Einsatz von KI, wenn er mit redaktionellem Fachwissen kombiniert wird.

• Algorithmen erkennen Muster und empfehlen Optimierungen.
• Redakteure prüfen die generierten Inhalte, entscheiden über Freigaben und stellen Konsistenz im Arbeitsalltag her.
• Terminologen stellen sicher, dass Fachterminologie korrekt in Dokumente und Übersetzung übernommen wird.

Best Practices zeigen: Eine enge Verzahnung von generativer KI und Terminologiearbeit in der Technischen Redaktion schafft Effizienzgewinne, ohne die Qualität zu gefährden.

Effizienz durch KI, Konsistenz durch Redakteure

KI in der Technischen Dokumentation bietet vielfältige Chancen: Sie analysiert große Datenmengen, erkennt Synonyme, unterstützt bei der automatischen Übersetzung und erleichtert die Terminologiearbeit in der Technischen Redaktion. Damit steigert sie die Effizienz im Arbeitsalltag erheblich.

Gleichzeitig bleibt die Rolle der Technischen Redakteure unverzichtbar. Sie sichern die Präzision, bewerten die Qualität der Definitionen und gewährleisten, dass Dokumente fachlich korrekt, benutzerorientiert und konsistent sind.
Die Kombination aus KI-Unterstützung und redaktioneller Expertise ermöglicht:

• Automatisierte Routineaufgaben bei gleichzeitiger Qualitätskontrolle
• Optimierte komplexer Prozesse durch generative KI-Modelle und NLP
• Integration künstlicher Intelligenz in bestehende Workflows, ohne die Verantwortung aus der Hand zu geben

So zeigt sich: Effizienz entsteht durch den Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT oder DeepL, Konsistenz jedoch durch die prüfende Hand der Redakteure. Wer beides klug kombiniert, stärkt die Qualität seiner technischen Kommunikation nachhaltig.

Häufig gestellte Fragen zur KI in der Terminologiearbeit

Warum ist Terminologiearbeit in der Technischen Dokumentation wichtig?

Terminologiearbeit stellt sicher, dass Fachbegriffe einheitlich genutzt werden. Sie verhindert Missverständnisse, erleichtert Übersetzungen und sorgt für konsistente technische Dokumente.

Wie unterstützt KI die Terminologiearbeit in der Technischen Dokumentation?

KI analysiert große Textmengen, erkennt Synonyme, schlägt konsistente Begriffe vor und unterstützt die Qualitätssicherung. So wird die Terminologiearbeit effizienter.

Welche Vorteile bietet KI in der Technischen Redaktion?

KI-gestützte Tools automatisieren Routineaufgaben wie Begriffsprüfung oder Übersetzungskontrolle. Sie sparen Zeit und verbessern die Effizienz im Redaktionsalltag.

Welche Risiken hat der Einsatz von KI in der Terminologiearbeit?

Unpräzise Prompts, fehlender Fachkontext und Datenschutzprobleme können die Qualität gefährden. Technische Redakteure bleiben für Präzision und Verantwortung unverzichtbar.

Wie können Unternehmen KI erfolgreich in die Terminologiearbeit einführen?

Eine schrittweise Einführung mit Pilotprojekten, klaren Styleguides und Kombination von KI-Tools wie ChatGPT oder DeepL mit redaktioneller Expertise sichert den Erfolg.