Die Technische Kommunikation vermittelt Wissen für die Nutzung technischer Systeme und Verfahren. Technische Redakteurinnen und Illustratoren erklären Technik so, dass Menschen diese technischen Systeme und Verfahren sicher und effizient verwenden können. Dafür nutzen sie Texte, Bilder und Videos. Klassischerweise werden die Informationen und Erklärungen unter anderem als Handbücher, Online-Dokumentation, Datenblätter, E-Learnings und Video-Tutorials geliefert.
Lange wurde der Lebenszyklus von Technischer Kommunikation auf den Prozess der Erstellung und Auslieferung beschränkt – er endete sozusagen, sobald eine Betriebsanleitung zusammen mit dem Produkt den Hersteller verlassen hatte. Um die tiefgreifenden Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf die Technische Kommunikation umfassend darstellen zu können, kann der Lebenszyklus von Inhalten der Technischen Kommunikation um die beiden folgenden Bereiche erweitert werden:
·Informationsarchitektur entwickeln (vor der Inhaltserstellung): Aufbau von standardisierten Inhaltsstrukturen im Unternehmen in Form einer Informationsarchitektur.
Inhalte nutzen (nach Veröffentlichung und Auslieferung): Nutzung der Inhalte und Auswertung von Anwendungsverhalten an den Touchpoints, an denen Technische Dokumentation und Produktinformationen genutzt werden. Touchpoints können gedruckte Dokumente, aber auch elektronische Anwendungen wie Websites, Portale, Apps, Chatbots und digitale Assistenten sein.
Vor der Inhaltserstellung:
Für die Speicherung von Metadatenmodellen, die Teil einer Informationsarchitektur sind, können Knowledge-Graphen verwendet werden. Knowledge-Graphen werden auch Wissensnetze oder Wissensgraphen genannt. Sie speichern Wissen in einer formalisierten Sprache, z.B. RDF. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, z.B. SQL-Datenbanken, beschreiben Knowledge-Graphen das Wissen in Form sogenannter Triples.
Knowledge-Graphen können Metadaten für Technische Dokumentation speichern, aber auch Produktdaten zu Varianten, Produktfunktionen, Produktmerkmalen usw. Damit können Knowledge-Graphen auch als Grundlage für Produkt-Konfiguratoren verwendet werden.
In der Technischen Kommunikation werden Knowledge-Graphen eingesetzt, um Technische Dokumentation automatisch zu verschlagworten oder sie für eine spezifische Produktkonfiguration zusammenzustellen. Damit das funktioniert, wird zunächst das Wissen über die Produkte für das jeweilige Unternehmen im Graphen abgebildet. Dabei können KI-Funktionalitäten unterstützen. So können mit Hilfe der semantischen Textanalyse Bestandsdokumente auf relevante Konzepte untersucht und die identifizierten Konzepte in einen Knowledge-Graphen eingeordnet werden. Die Aufgabe des Menschen besteht darin, die Ergebnisse der semantischen Analyse und die Einordnung in den Graphen zu überprüfen. Oft wird auch die grundsätzliche Struktur des Graphen manuell erstellt oder aus einem Standard übernommen. Das kann z.B. iiRDS14 sein.
Das folgende Beispiel zeigt die Anwendung Empolis Content Express, die Produktkomponenten in bestehenden Datenblättern und Betriebsanleitungen identifiziert. Als Beispiel dient eine Espresso-Maschine, deren Bestandteile, z.B. Mahlwerk oder LCD-Bildschirm, aus den Datenblättern extrahiert werden. Nach einer Prüfung durch einen Menschen werden diese Konzepte dann im Produktmodell verortet.
Identifikation von Komponenten in Technischer Dokumentation. © Empolis
Einordnung der Komponenten in den Graphen. © Empolis
Nach Veröffentlichung und Auslieferung:
Das Finden und Nutzen von Informationen durch Künstliche Intelligenz wird vermutlich die Technische Kommunikation am meisten und am schnellsten verändern. Technische Dokumentation wird nicht mehr gelesen oder durchsucht – sie wird befragt. Das entspricht auch mehr der menschlichen Natur. Wir alle befragen lieber Kolleginnen und Kollegen als selbst mühselig Dutzende von Seiten in einem Buch oder einem Webportal zu durchforsten.
Zudem wird es immer wichtiger, dass sich Anwender:Innen selbst helfen können (Self-Service) und eigenständig Antworten auf Probleme finden. Sprachgesteuerte Anwendungen wie Chatbots sind daher eine wertvolle Unterstützung im Kundenservice.
Beim Befragen von Technischer Dokumentation und Produktinformationen kommen mehrere KI-Verfahren zum Einsatz:
·Knowledge-Graphen und semantische Suche für das Auffinden relevanter Informationseinheiten
·Natural Language Processing für die Verarbeitung von Fragen
·KI-Sprachmodelle für das Formulieren von Antworten und Gegenfragen
Chatbots wie der Buddy von Empolis sind daher auch keine reinen Sprachmodelle, sondern Anwendungen, die mehrere KI-Verfahren kombinieren.
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