Agentische KI vs. Generative KI: Ein Leitfaden für technische Redakteure

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Technische Redakteure sind es gewohnt, flexibel zu bleiben und ihren Ansatz für Inhalte angesichts neuer Technologien anzupassen. Viele technische Redakteure haben bereits ChatGPT oder ähnliche Tools verwendet, um Recherchen zusammenzufassen, Gliederungen vorzubereiten und Ideen zu brainstormen. Kein Wunder, wenn man bedenkt, dass 90 % der Wissensarbeiter, die KI nutzten, über ein höheres Produktivitätsniveau berichteten als diejenigen, die dies nicht taten. Die KI-Technologie entwickelt sich jedoch weiter, und wenn 2024 das Jahr der generativen KI (GenAI) war, markiert 2025 den Aufstieg der agentischen KI.

Agentische KI ist noch neu, wird jedoch bereits erwartet, dass sie einen erheblichen Geschäftswert generiert. Gartner berichtet, dass bis 2028 mindestens 15 % der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch agentische KI getroffen werden, gegenüber 0 % im Jahr 2024.

Dieser Leitfaden verdeutlicht die wichtigsten Unterschiede zwischen generativer KI und agentischer KI, untersucht ihre Auswirkungen auf das technische Schreiben und hilft Dokumentationsteams, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche KI-Funktionen ihren Anforderungen am besten entsprechen.

Generative KI vs. agentische KI

Bevor wir detailliert darlegen, wie diese sich entwickelnden Technologien die Arbeit und Rollen technischer Redakteure beeinflussen werden, lassen Sie uns die Grundlagen behandeln.

Generative KI bezieht sich auf eine Kategorie von KI, die Inhalte erstellt – Text, Bilder, Audio, Code – indem sie versucht, menschliche Kreativität zu kopieren. GenAI-Anwendungen werden von Large Language Models (LLMs) angetrieben, einer Klasse von Deep-Learning-Modellen, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert wurden und es ihnen ermöglichen, Muster zu erkennen, Kontext zu interpretieren und natürliche Sprachantworten auf Prompts oder Anweisungen zu produzieren. Die von GenAI generierten Outputs können sowohl von menschlichen Benutzern als auch von KI-Agenten verwendet werden, um Aufgaben zur Erreichung bestimmter Ziele zu erfüllen.

Agentische KI hingegen ist ein übergreifendes künstliches Intelligenzsystem, das darauf ausgelegt ist, bestimmte Ziele mit begrenzter menschlicher Aufsicht zu erreichen. Diese unabhängigen Systeme orchestrieren KI-Agenten – spezialisierte Modelle, die menschliche Entscheidungsfindung nachahmen – um mit verschiedenen Anwendungen zu kommunizieren. Agentische Systeme treffen autonome Entscheidungen und führen definierte Teilaufgaben aus, um übergeordnete Ziele zu erreichen.

Werfen wir einen genaueren Blick auf die untenstehende Vergleichstabelle, um zu untersuchen, wie diese beiden Technologien technische Dokumentationsteams beeinflussen.

	Generative KI	Agentische KI
KI-Ziele	Menschenähnliche Outputs auf Basis eines Prompts zu generieren.	Definierte Ziele autonom zu erreichen durch Planung, Reasoning, Aktionen und Koordination über mehrere Tools oder Systeme hinweg.
Funktionsweise	Sie verwendet LLMs, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert wurden, um relevante Antworten auf Basis von Input-Prompts vorherzusagen und zu produzieren. Sie operiert innerhalb einer einzigen Konversationssitzung.	Sie setzt KI-Agenten ein, um autonom Daten aus Tools und Umgebungen zu sammeln, die das System als relevant erachtet. Mit der Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen, agiert das System und passt sich nach Bedarf an, um komplexe, mehrstufige Aufgaben zur Erreichung eines Ziels zu erfüllen.
Autonomiegrad	GenAI-Tools haben eine geringe Autonomie und gelten als reaktiv, da sie Benutzer-Prompts für jeden Schritt und jeden neuen Output benötigen.	Agentische KI-Systeme haben eine hohe Autonomie und sind proaktiv, da sie unabhängig arbeiten und planen, agieren und sich anpassen können, ohne auf direkte Prompts zu warten.
Rolle des Menschen	Menschen sind Autoren und Editoren. Sie erstellen Prompts, überprüfen Outputs und verfeinern Inhalte hinsichtlich Qualität und Genauigkeit.	Menschen sind eher Supervisoren oder Kollaborateure. Sie definieren die Ziele, setzen Parameter und überprüfen die Ergebnisse oder Entscheidungen der KI.
Hauptfunktionen	– Erste Versionen von Dokumentation oder Artikeln entwerfen, – Visuelle Medien erstellen: Codeblöcke, Produktschemata, visuelle Vorlagen und mehr, – Technische Details zusammenfassen, – Inhalte übersetzen oder lokalisieren.	– API- oder Code-Änderungen erkennen und zugehörige Dokumentation aktualisieren, – Content-Tickets erstellen und verwalten, – Kontinuierlich aus Feedback lernen, – Inhaltsgenauigkeit überwachen und Updates vorschlagen.

Wie technische Dokumentationsteams GenAI vs. agentische KI nutzen

Technische Dokumentationsteams müssen ständig mehrere Rollen jonglieren: Content-Writer, Editoren, Wissensmanager, SME-Koordinatoren, Übersetzer, Informationsarchitekten, Governance-Controller, Compliance-Prüfer und mehr. Bei so vielen zu verwaltenden Aufgaben ist das Potenzial der KI, bestimmte Aufgaben und Workflows zu eliminieren, ein Game Changer.

Wie genau beseitigt KI Reibungsverluste und hilft technischen Dokumentationsteams, bei ihren Projekten voranzukommen? GenAI und agentische KI heben großartige Dokumentationsteams auf ein höheres Level und helfen ihnen, noch effizienter zu sein. Hier sind die wichtigsten Anwendungsfälle.

Gängige Anwendungsfälle für generative KI

Von der Reduzierung der Übersetzungskosten bis zur Erstellung erster Entwürfe in wenigen Sekunden berichten 40 % der Unternehmen, dass sie die erwarteten Effizienz- und Produktivitätsvorteile aus GenAI-Projekten erreicht haben. Dies ist ein guter Anfang, aber um die Kapitalrendite aus dieser Technologie zu maximieren, sollten Dokumentationsteams GenAI-Tools in die folgenden Workflows integrieren.

Brainstorming von Ideen

Dokumentationsteams können GenAI-Tools auffordern, Themen, Überschriften oder Beispielszenarien für die Dokumentation vorzuschlagen. Dies ist besonders hilfreich bei der Abdeckung komplexer Produkte oder bei der Erstellung von Tutorials für neue oder unbekannte Funktionen.

Zusammenfassung von Recherchen und Experteninterviews

GenAI kann technische Notizen, Besprechungsprotokolle oder Interviews mit Fachexperten in klare, verständliche Zusammenfassungen kondensieren. Dies spart Zeit und stellt sicher, dass wichtige Erkenntnisse nicht in langem Quellmaterial verloren gehen.

Vorbereitung von Dokumentengliederungen

GenAI hilft bei der Erstellung von Dokumentationsgliederungen, wenn Redakteure lange, detaillierte Dokumente erstellen (z. B. neue Referenzhandbücher), die über etablierte Vorlagen hinausgehen. Hier ermöglichen KI-Gliederungen den Redakteuren, die Inhaltsstruktur schnell zu verfeinern und zu überprüfen, anstatt von Grund auf neu zu beginnen.

Erstellung von Multimedia-Inhalten

Über Text hinaus generieren GenAI-gestützte Tools Code-Snippets, Diagramme, Bilder oder sogar kurze Videos, die Teams direkt in die Dokumentation einbetten können.

Übersetzung von Dokumenten

Technische Redakteure müssen Dokumentation oft für ein globales Publikum zugänglich machen. GenAI kann dabei helfen, Inhalte automatisch in mehrere Sprachen zu übersetzen und dabei technische Genauigkeit und konsistente Terminologie zu wahren. Dies macht Inhalte inklusiv, zugänglich und für Benutzer auf der ganzen Welt nutzbar.

Optimierung und Markup von Inhalten

Tools wie Acrolinx, Congree UCC und oXygen Positron AI Assistant verwenden GenAI, um Dokumentation anhand der Schreibregeln eines Unternehmens zu überprüfen und dabei Klarheit, Qualität, konsistenten Ton und Compliance sicherzustellen. Dies hilft Teams, Dokumentation schneller zu produzieren und gleichzeitig unternehmensweite Standards einzuhalten.

Gängige Anwendungsfälle für agentische KI

Agentische KI geht über die statische Content-Generierung hinaus, indem sie Reasoning, Planung und Aktion integriert. In Dokumentations-Workflows kann sie gesamte Publishing-Pipelines verwalten. Diese Funktionen machen agentische Systeme zu einem wichtigen Treiber für schnellere Publikationszyklen, höhere Produktivität und optimierte Abläufe. Die folgenden Anwendungsfälle veranschaulichen, wo sie die größte Wirkung erzielt.

Automatisierung von Dokumentations-Workflows

Agentische KI-Systeme können Code-Änderungen in GitHub oder anderen Entwicklungsumgebungen automatisch überwachen. Wenn Updates erkannt werden, extrahiert das System relevante Informationen und verwendet sie, um aktualisierte Dokumentation einschließlich Codebeispielen oder Erklärungen zu entwerfen. Sobald die Dokumentation fertig ist, sendet das System den Entwurf autonom an SMEs zur Überprüfung und verfolgt den Genehmigungsfortschritt über Jira oder ähnliche Projektmanagement-Tools.

Erstellen von Benutzer-Feedback-Schleifen

Unternehmen können agentische Workflows entwerfen, die kontinuierlich Support-Tickets, Community-Diskussionen und Dokumentations-Analysen überwachen, um Wissenslücken zu identifizieren. Sobald eine Lücke identifiziert ist, setzt das System Agenten ein, um Tickets zur Verbesserung der Dokumentation in den Projektmanagement-Tools des Teams zu erstellen, Content-Updates im CCMS zu entwerfen und schließlich die vorgeschlagenen Änderungen zur Überprüfung an die relevanten Teams zu übermitteln.

Koordination von Release Notes

Agentische Systeme können KI-Agenten orchestrieren, um Release Notes aus Jira abzurufen und einen Release-Note-Generierungsprozess zu initiieren, wenn neue Informationen abgerufen werden. Das System ruft dann Changelog-Daten aus GitHub ab und sammelt In-Product-Screenshots aus Figma oder anderen Design-Tools, um konsolidierte Release-Dokumente zu generieren. Sobald sie mit den relevanten neuen Informationen vorbereitet sind, veröffentlicht das System die Notes auf mehreren Kanälen.

Die neue Rolle von Content-Profis

Das Aufkommen von generativer und agentischer KI transformiert die Rolle technischer Redakteure und Content-Profis. Sie entwickeln sich von traditionellen Dokumentationsspezialisten zu Knowledge Conductors, KI-Content-Architekten und, wie Stefan Gentz von Adobe auf der LavaCon 2025 sagte, „Content-Orchestratoren“.

Diese neuen Titel bringen neue Verantwortlichkeiten mit sich, die über das Schreiben, Editieren und andere Content-Operations-Aufgaben hinausgehen. Content-Experten sind nun einzigartig positioniert, um Prompt-Engineering-Bemühungen für generative KI-Tools zu leiten und agentische Workflows zu entwerfen, die Dokumentations- und Supportprozesse sowohl für interne Teams als auch für Endbenutzer automatisieren. Moderne Content-Profis übernehmen auch Rollen wie die Verwaltung von KI-Strategien, die Konsolidierung von Produktwissen in zentralisierten Repositories und die Einspeisung dieser Informationen in Front-Line-Anwendungen für den Benutzersupport.

Darüber hinaus ist die Zusammenarbeit mit Sicherheits- und Governance-Teams nun unerlässlich, um sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Inhalte den neuesten Standards und Best Practices entsprechen.

Ausblick auf generative und agentische KI im technischen Schreiben

Technische Redakteure begannen zu fragen, ob sie durch GenAI ersetzt werden würden, als die Technologie neu war, und jetzt tauchen mit dem Aufstieg der agentischen KI die nächsten strategischen Fragen auf. Anstatt eine Bedrohung darzustellen, bieten diese Technologien eine bedeutende Gelegenheit, die Rolle und Wirkung technischer Redakteure neu zu definieren. Durch die Konzentration darauf, Inhalte für Maschinen verständlich zu machen, werden Redakteure in der Lage sein, neue Produktivitätsgewinne zu erzielen, die Zeit bis zur Veröffentlichung zu verkürzen, die Tonkonsistenz zu verbessern, zu geringeren Kosten zu übersetzen und vieles mehr.