KI in die Technische Redaktion integrieren: Eine Anleitung für Redaktionsteams

Wenn ein KI-Tool fester Bestandteil der Arbeitsprozesse ist und zum Beispiel die Terminologie prüft, Warnhinweise vereinfacht oder eine sinnvolle Gliederung vorschlägt, wird deutlich: Diese Unterstützung ist längst mehr als ein technisches Extra. Sie automatisiert Routinen, schafft Effizienz und Raum für die eigentliche redaktionelle Arbeit. Was früher mühsam und fehleranfällig war, gelingt heute effizienter und eröffnet neue Möglichkeiten für die Technische Dokumentation. Die Entwicklung der letzten Jahre zeigt: KI ist in der Praxis angekommen. Während vor einem Jahr noch rund ein Drittel der Redakteur:innen keine Erfahrung mit KI hatte, nutzen heute deutlich mehr Teams KI regelmäßig – der Anteil derer ohne Berührungspunkte ist auf 10 – 20 % gesunken. Diese Zahlen haben wir in unserem Webinar "KI in der Technischen Redaktion – Praxischeck und Zukunftsausblick" erfragt. 

Die Assoziationen mit KI sind heute deutlich positiver und konkreter: Arbeitserleichterung, Effizienz, Zeitersparnis, Formulierungshilfe und Qualitätssicherung stehen im Vordergrund. Datenschutz und Kosten bleiben Themen, sind aber weniger dominant als früher.

Doch der Weg zur erfolgreichen KI-Integration ist kein Selbstläufer: Er verlangt eine strukturierte Strategie, technische und organisatorische Anpassungen sowie die Einbindung aller Beteiligten. Die Anforderungen der Technischen Redaktion – Genauigkeit, Verständlichkeit, Vollständigkeit und Aktualität – bleiben weiterhin bestehen. KI kann bei der Umsetzung dieser Anforderungen unterstützen, diese aber nicht vollständig automatisieren. Doch wie sieht eine sinnvolle Integration aus, die weder überfordert noch zu kurz greift?

Einführungsstrategie: Klein anfangen, realistische Ziele setzen

Die Einführung von KI in der Technischen Redaktion gelingt am besten mit einem klaren, schrittweisen Ansatz. Studien und Praxiserfahrungen zeigen, dass viele KI-Projekte scheitern, weil sie zu groß angelegt oder zu unstrukturiert gestartet werden. Der Schlüssel liegt darin, mit wenigen, klar definierten Anwendungsfällen zu beginnen und diese gezielt zu testen. Auch unsere Erfahrungen aus der Praxis bestätigen: Wer klein anfängt, kann schnell bewerten, wo KI tatsächlich unterstützt und wo nachgesteuert werden muss. Nachfolgend finden Sie eine Auflistung möglicher Startpunkte, die als Beispiele dienen.

Empfohlene Startpunkte:

• Automatisierte Textvereinfachungen (z. B. für Warnhinweise)

• Gliederungsvorschläge für Dokumente

• Terminologiechecks

• Dubletten- und Metadatenanalyse

• Zusammenfassung von Inhalten

• Prüfung gegen Redaktionsleitfäden

Diese Aufgaben lassen sich schnell bewerten und bieten unmittelbaren Mehrwert. Eine Testphase von vier bis sechs Wochen reicht oft aus, um zu erkennen, wo KI tatsächlich unterstützt und wo nachgesteuert werden muss. Entscheidend ist, realistische Ziele zu setzen: Was soll KI im ersten Monat verbessern? Welche Aufgaben werden wirklich leichter? Was bleibt bewusst außen vor? 

Weiterhin ist es sinnvoll, auch für vermeintlich kleine Projekte klare Leitlinien einzuführen. Ein strukturierter Einstieg verhindert, dass sich das Redaktionsteam in einer Vielzahl von Tools verliert oder Zeit mit Experimenten verbringt, die keinen echten Nutzen bringen.

Wichtige Leitlinien:

• Klare Regeln für Datennutzung und Datenschutz (besonders bei öffentlichen KI-Anwendungen)

• Verantwortlichkeiten für die Prüfung der Ergebnisse festlegen

• Dokumentation der Erfahrungen und Bewertung der Use Cases

Die Entwicklung zeigt: Die Nutzung von KI wird konkreter, die Anwendungsfälle werden spezifischer und die Bedenken nehmen ab – ein gutes Zeichen für die Akzeptanz und den Praxiserfolg.

Schnittstellen zum Redaktionssystem: Wie gelingt die Integration?

Sind erste Erfahrungen mit KI gesammelt, stellt sich schnell die Frage, wie sich die neuen Werkzeuge sinnvoll und nachhaltig in bestehende Systeme einbetten lassen. KI muss in die etablierten Workflows integriert werden, damit Inhalte nicht außerhalb des Systems entstehen und später mühsam eingepflegt werden müssen. In einigen Tools die für die Technische Redaktion relevant sind, gibt es bereits KI-Integrationen. 

Typische Einsatzfelder von KI im Redaktionssystem:

• Automatisierte Vergabe und Prüfung von Metadaten

• Vorschläge für die Strukturierung und Modularisierung von Inhalten

• Terminologiechecks und Vereinheitlichung von Begriffen

• Dublettenerkennung und Qualitätskontrolle

• Klassifikation von Content (wichtig für Migration)

• Machine Translation als Standard, sinnvoll eingebunden in Übersetzungsworkflows

Viele Redaktionssysteme bieten inzwischen Plug-ins, API-Anbindungen oder benutzerfreundliche Wege, KI-Ergebnisse kontrolliert zu übernehmen.

Auch Content-Delivery-Portale profitieren: KI-basierte Chatbots fassen Topics und Suchergebnisse zusammen, beantworten Supportanfragen, verbessern die Suche, bieten On-the-Fly-Übersetzungen und ermöglichen Ticket Deflection.

Ein zentrales Konzept ist Retrieval Augmented Generation (RAG): Die KI nutzt Zusatzinformationen – etwa vorhandene Betriebsanleitungen in einer Wissensdatenbank – für präzisere und nachvollziehbare Antworten. So werden Kontext und Quellenverweise in den Antworten verbessert und die Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Genauigkeit besser erfüllt.

Wichtig bleibt: Das Redaktionssystem gibt den Rahmen vor. KI liefert Vorschläge, Ideen und Vereinfachungen – sie ersetzt jedoch nicht die Modullogik, Versionierung oder Freigaben. Die finale Entscheidung über die Übernahme der Vorschläge trifft weiterhin das Redaktionsteam.

Das Team im Mittelpunkt: Wie gelingt die Akzeptanz?

Neben aller Technik bleibt der wichtigste Erfolgsfaktor der Mensch. Die Einführung von KI ist nicht nur eine technische, sondern vor allem eine soziale und organisatorische Herausforderung. Maßgeblich entscheidend für den Erfolg ist die Akzeptanz im Team. Die Entwicklung des letzten Jahres zeigt: Die Stimmung ist heute deutlich positiver, die Anwendungsfälle sind konkreter und die Bedenken nehmen ab. Dennoch bleiben Datenschutz, Qualität und Arbeitsplatzsicherheit wichtige Themen.

Erfolgsfaktoren für die Team-Integration:

• Offene Kommunikation über Ziele, Erwartungen und Grenzen der KI

• Sorgen und Bedenken ernst nehmen, insbesondere beim Thema Datenschutz und Arbeitsplatzsicherheit

• Rollen und Verantwortlichkeiten klar definieren (z. B. Wer prüft KI-Ergebnisse? Wer entwickelt Prompts?)

• Schulungen und Workshops mit praxisnahen Beispielen zur Weiterbildung anbieten

• Entwicklung eines Prompt-Leitfadens, um den KI-Einsatz zu standardisieren und konsistente Ergebnisse zu erzielen

Das Berufsbild des Technischen Redakteurs verändert sich: Neue Rollen und Aufgaben rund um KI und Informationsmodellierung entstehen. Die neue Entwicklung ist keine Bedrohung, sondern eine Chance für mehr Qualität, Konsistenz und neue Möglichkeiten in der Technischen Redaktion.

So integrieren Sie KI erfolgreich in Ihre Technische Redaktion – Schritt für Schritt:

1. Team einbinden:
   Tauschen Sie im Team regelmäßig Wissen aus, um andere Perspektiven und Anwendungsfälle zu verstehen. An dieser Stelle sind auch Schulungen zur KI-Strategie sinnvoll.

2. Anwendungsfälle identifizieren:
   Analysieren Sie Ihre redaktionellen Prozesse und bestimmen Sie konkrete Aufgaben, bei denen KI sinnvoll unterstützen kann (z. B. automatische Textgenerierung, Übersetzungen, Qualitätsprüfungen).

3. Ziele definieren:
   Setzen Sie realistische, messbare Ziele für den KI-Einsatz – etwa Zeitersparnis, Qualitätssteigerung oder bessere Nutzererfahrung. Definieren Sie auch hier die Regeln für Datenschutz und Datennutzung und bestimmen Sie, wer die KI-Ergebnisse prüft.

4. Passende KI-Tools auswählen:
   Prüfen Sie verschiedene KI-Lösungen und wählen Sie die Tools aus, die sich optimal in Ihre bestehenden Systeme und Workflows integrieren lassen.

5. Pilotphase starten:
   Führen Sie die KI zunächst in einem klar abgegrenzten Bereich ein und testen Sie die Ergebnisse im Praxisbetrieb.

6. Ergebnisse messen und optimieren:
   Überwachen Sie die definierten Ziele und passen Sie Prozesse sowie KI-Tools kontinuierlich an, um das volle Potenzial auszuschöpfen.

Fazit: Schritt für Schritt zum KI-gestützten Redaktionsalltag

Die erfolgreiche Einführung von KI in der Technischen Redaktion basiert auf einem schrittweisen, praxisorientierten Vorgehen. Starten Sie mit klar definierten Anwendungsfällen und realistischen Zielen, integrieren Sie KI-Tools sinnvoll in bestehende Systeme und nehmen Sie Ihr Team aktiv mit auf den Weg. KI ist ein wertvolles Werkzeug, das die redaktionelle Arbeit unterstützt, Prozesse vereinfacht und die Qualität steigert, aber sie ersetzt nicht die Expertise der Redaktion.