Künstliche Intelligenz für die Technische Dokumentation
Nutzen Sie KI für Ihre Content-Lieferkette
Künstliche Intelligenz (KI) hat enormes Potential für Industrie und Wirtschaft und verändert Unternehmen und Geschäftsprozesse. KI kann Prozesse optimieren, die Effizienz steigern, die Produktivität verbessern sowie neue Geschäftsfelder erschließen.
Auch in der Technischen Kommunikation kommt KI zum Einsatz. KI ist Teil der gesamten Content-Lieferkette, von der Erstellung, über die Zusammenstellung von Informationen bis hin zur Nutzung durch Anwender:innen. KI kann Texte generieren, übersetzen, Anfragen per Chatbot beantworten oder maßgeschneiderte Informationen für Zielgruppen bereitstellen.
Ihr KI-Modell für die Technische Dokumentation
Wir identifizieren die Einsatzmöglichkeiten von KI in Ihren Content-Prozessen und beraten Sie bei der Nutzung von KI, beispielsweise durch den Einsatz von Sprachmodellen wie ChatGPT, in der technischen Redaktion und für die verschiedenen kundenorientierten Kanäle. So arbeiten wir.
Ihre Ansprechpartner:innen
Künstliche Intelligenz in der Technischen Dokumentation
Künstliche Intelligenz für Technische Dokumentation nutzen. So arbeiten wir
- Anwendungsfälle analysieren. Wir analysieren Ihre Anwendungsfälle und Anforderungen für den Einsatz von KI entlang der Content-Lieferkette.
- Daten und Dokumente prüfen. Wir prüfen Ihre Daten und Dokumente und bereiten sie auf, sodass sie für Machine Learning genutzt werden können.
- Sprachmodelle trainieren. Wir trainieren Sprachmodelle (large language models = LLM) mit Ihren kundenspezifischen Daten, sodass das Modell effizienter Ihre Anwendungsfälle unterstützt.
- KI-Integration prüfen. Wir prüfen die Integration in Systeme für das Erstellen und Ausliefern von Technischer Dokumentation und Produktinformationen.
Weitere Informationen rund um das Thema Künstliche Intelligenz in der Technischen Dokumentation finden Sie auch in unseren FAQs.
FAQs – Häufig gestellte Fragen zu Künstlicher Intelligenz für die Technische Dokumentation
Welche Anwendungsfälle gibt es für Künstliche Intelligenz in der Technischen Dokumentation?
Der Einsatz von KI in der Technische Dokumentation ist vielfältig, unter anderem gibt die folgenden Anwendungsmöglichkeiten:
- Automatisch Texte generieren, von Zusammenfassungen bis zu vollständigen Artikeln
- Texte umformulieren, z. B. in einen anderen Sprachstil
- Texte automatisiert übersetzen
- Anfragen von Anwender:innen beantworten, z. B. über einen Chatbot in einem Web-Portal
- Bilder automatisiert erzeugen
- Verhaltensmuster und Wissen einer Zielgruppe analysieren und daraus relevante, auf einzelne Anwender:innen zugeschnittene Informationen bereitstellen.
Wie viele Dokumente benötigen wir, um ein unternehmensspezifisches Sprachmodell (Large Language Model) zu trainieren?
Je mehr Daten Sie haben, desto besser. Wie viele Daten Sie letztendlich benötigen, hängt von der Komplexität des gewünschten Sprachmodells und Ihren spezifischen Unternehmensanforderungen ab. Grundsätzlich sind qualitativ hochwertige Daten entscheidend, damit das Modell genügend Beispiele zur Verfügung hat, um effektive Vorhersagen zu treffen. Strukturierte Daten in XML oder json lassen sich besser für das Training verwenden als unstrukturierte Formate wie PDF. Um den genauen Bedarf an Trainingsdaten abzuschätzen, beginnen wir jedes Projekt mit einer Analyse ihrer Anwendungsfälle und Daten.
Warum soll ich ein eigenes Modell fine-tunen, wenn es ChatGPT gibt?
ChatGPT und andere generative KIs lernen auf Grundlage von Informationen aus dem Internet, z. B. von Unternehmenswebsites, Wikipedia und Veröffentlichungen. Die verwendete Terminologie und der Sprachstil sind daher sehr vielfältig. Mit einem angepassten Sprachmodell optimieren Sie das Training auf Ihre Unternehmensdaten, auch wenn das zugrundeliegende Sprachmodell generisch ist. So werden die Vorschläge des Modells spezifischer und genauer, sie entsprechen mehr der Unternehmensterminologie und passen besser zu Ihren Produkten und Dokumenten. Ein unabhängig trainiertes Sprachmodell kann zudem in verschiedenen KI-tauglichen Anwendungen verwendet werden.
Der Nachteil beim Training oder Fine-Tuning eines eigenen Modells ist die Erweiterbarkeit – Änderungen in den Ausgangsdaten und -Dokumenten müssen nachtrainiert werden. Die Änderungen der zugrundeliegenden Sprachmodelle wie GPT werden nicht automatisch nachgezogen.
Was passiert mit meinen Daten?
Wo Ihre Daten bzw. Dokumente gespeichert und für das Sprachmodell weiterverarbeitet werden, legen wir im Projekt mit Ihnen fest. Das heißt, Ihre Daten werden dort gespeichert, wo sie es wünschen, zum Beispiel nur in Europa.
Ist die Sprache unserer Dokumente wichtig?
Nein, die größten Sprachmodelle gibt es für die englische Sprache. Mittlerweile gibt es auch viele Modelle die z. B. für Deutsch geeignet sind. Starten Sie mit Ihrer Ausgangssprache.