Die STENDER GmbH mit 90 Mitarbeitenden bietet Dienstleistungen und Software für die technische Dokumentation zum Beispiel für Maschinen- und Anlagenhersteller an. Über die Jahre ist durch zahlreiche Kundenprojekte eine Vielzahl an strukturierten Datensätzen zusammengekommen. Diesen Datenschatz möchte das Unternehmen nutzen, um zukünftig mithilfe von künstlicher Intelligenz Arbeitsprozesse beim Erstellen der Dokumentationen zu unterstützen und die Qualität für die Kunden noch weiter zu erhöhen.

Das Unternehmen STENDER aus Wangen im Allgäu übernimmt als Dienstleister die technische Dokumentation gemäß Standards und Normen zum Beispiel für Maschinen, Anlagen und technische Produkte. Beispielsweise werden bestehende Anleitungen von Maschinen überarbeitet, neu recherchiert, vor Ort überprüft und als normierte, digitale Dokumentation – oder auch als interaktive Hilfe z. B. für Tablets – neu erstellt.

Christian Wallner, Leiter Operations bei STENDER, hat künstliche Intelligenz schon länger auf dem Fahrplan. Die Mittelstand-Digital Experten Martin Gottwald und Alexandros Tsakpinis von fortiss unterstützen bei der Konkretisierung, also was jetzt schon umgesetzt werden kann und wo der Start sinnvoll ist. Dabei soll als erster Schritt der Schreibprozess der Technischen Redakteur:innen von einer KI unterstützt werden.

KI-Anwendung als Unterstützungstool für die Mitarbeitenden

Aufgrund der über 80-jährigen Firmengeschichte ist schon eine große Datenbasis an technischer Dokumentation intern vorhanden: historische Datensätze, die aufgrund der Normung bereits ähnlich in Kategorien und thematischen Textblöcken aufbereitet sind.

Dass die künstliche Intelligenz die Texte zu neuen Produkten von Kunden komplett selbst erstellt, ist in näherer Zukunft nicht realisierbar. Dafür sind die Produkte viel zu speziell, zu komplex und deren Eigenschaften sehr herstellerabhängig. Dafür ist ein umfangreiches Wissen und Expertise nötig.

Was aber jetzt schon geht: Die KI kann über eine intelligente Suchfunktion die Anforderungen der neuen Dokumentation erkennen und Textblöcke vorschlagen, indem sie für eine neue Aufgabe mithilfe eines sogenannten Clustering-Algorithmus ähnliche Inhalte und Formulierungsvorschläge für die Neuerstellung liefert.

Der Vorteil von einem solchen semi-automatisierten Tool: Technische Redakteur:innen erhalten Inspiration und Beispielabsätze aus vorhandenen Anleitungen und können selbst entscheiden, welche Vorschläge aus dem Tool geeignet sind, also welche sie verwenden und anpassen wollen. Die Suche wird damit effizienter und deutlich erleichtert. Die Kontrolle und schöpferische Tätigkeit liegt aber weiter bei den Mitarbeitenden, betont auch Christian Wallner.

In drei Schritten zum ersten KI-Tool

In Workshops von den Mittelstand-Digital Experten gemeinsam mit Herrn Wallner, Mitarbeitenden aus der Software-Entwicklung und Technischen Redakteur:innen wurden folgende Schritte für die Umsetzung festgelegt:

Schritt 1: Infrastruktur aufbauen

  • Die Basis-Software – eine hauseigene Entwicklung – in die das neue Tool integriert werden soll, ist schon vorhanden. Das Tool kann als neues Plugin in den Texteditor integriert werden und die bisherige Anwendung so um die KI-basierte Vorschlagsfunktion erweitert werden.
  • Ein ausreichend gut ausgestatteter Computer mit Grafikkarte muss zum Trainieren der KI-Modelle beschafft werden.
  • Außerdem gilt es, die umfangreichen Daten strukturiert zusammenzuführen.
  • Immer zu beachten sind die rechtlichen Rahmenbedingungen beim Umgang mit Daten sowie der Datenschutz.

Schritt 2: Erstellung des KI-Tools und Test

  • Die Programmierung des KI-Tools, die Integration in die bestehende Software und das Anwenden auf die Datengrundlage werden nach Abschluss von Schritt 1 nach und nach umgesetzt.
  • Anschließend oder während der Programmierung in einem iterativen Prozess testen die Technischen Redakteur:innen das KI-Tool ausgiebig: Machen die Vorschläge Sinn? Sind diese hilfreich? Was muss verbessert werden?

Schritt 3: Dokumentation und Roll-Out

  • Integration einer KI-Dokumentation: Um den Erstellungsprozess später nachvollziehen zu können (z. B. für Tests) sollte ersichtlich sein, wie die KI auf ihre Vorschläge kam. Dafür sollen konkrete Themen aus dem Bereich MLOps implementiert werden, wie z. B. Datenversionierung, Experiment Tracking und allgemeine Automatisierung des Lernprozesses.
  • Nach Test und Fertigstellung des Systems geht es an die Einführung: Hier kommen Themen wie Schulung der Mitarbeitenden, Feedbackrunden und die stetige Weiterentwicklung ins Spiel.

Aktuell arbeitet die STENDER GmbH an der Konkretisierung der Konzepte. Parallel werden die erforderlichen organisatorischen Voraussetzungen weiter angepasst. Dann steht einer zeitnahen Umsetzung nichts mehr im Wege.

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