8 Funktionen, auf die Ihr KI-Dokumentationsportal nicht verzichten kann

Hinweis: Dieser Blogbeitrag wurde mithilfe von KI aus der Originalversion übersetzt und kann daher geringfügige Abweichungen enthalten. Einige der Links in diesem Beitrag führen zu Inhalten, die nur auf Englisch verfügbar sind.

Willkommen bei „KI-Dokumentationsportale“, einer Artikelserie, in der wir erläutern, wie die neueste Generation von Dokumentationsportalen die Content-Erlebnisse der Nutzer mit fortschrittlichen KI-Funktionen verbessert. Dies ist der zweite Beitrag der Serie. Verpassen Sie nicht unsere weiteren Artikel darüber, warum klassische Portale in einer KI-Welt versagen, wie Teams Dokumentationsportale nutzen, welchen geschäftlichen Nutzen sie bieten, und die wichtigsten Fragen zu Dokumentationsportalen.

Nicht alle Dokumentationsportale sind gleich. Der Unterschied zwischen einem einfachen Portal und einem wirklich KI-gestützten Portal kann darüber entscheiden, ob Dokumentation Support-Tickets erzeugt oder Content, der Self-Service fördert.

Für technische Redakteure und Dokumentationsteams, die Plattformen bewerten oder intern für eine Investition argumentieren möchten, ist es ein guter Ausgangspunkt zu verstehen, welche Funktionen wirklich zählen. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über die acht Fähigkeiten, die ein modernes KI-gestütztes Dokumentationsportal definieren und seine Wirkung maximieren.

1. KI-Suche, die so funktioniert, wie Nutzer wirklich denken

Die Suche ist der zentrale Berührungspunkt zwischen Nutzern und Dokumentation. Versagt sie, kann nichts anderes im Portal das ausgleichen.

Klassische, stichwortbasierte Suche liefert Ergebnisse auf Basis von Wortabgleichen. Das funktioniert einigermaßen gut, wenn ein Nutzer genau die Begriffe kennt, die in der Dokumentation verwendet werden. In der Praxis ist das jedoch selten der Fall. Nutzer beschreiben Probleme in ihrer eigenen Sprache, mit Begriffen, die für sie Sinn ergeben – nicht mit den Begriffen, auf die sich das Dokumentationsteam geeinigt hat.

Effektive KI-Suche kombiniert die Stichwortsuche mit einem weiteren, ergänzenden Ansatz: der semantischen Suche. Semantische Suche interpretiert die Absicht hinter einer Anfrage und gleicht Bedeutung statt reiner Wörter ab. Eine Anfrage wie „Wie setze ich meine Verbindungseinstellungen zurück“ sollte relevante Inhalte liefern, selbst wenn diese genauen Begriffe in keinem Dokumenttitel vorkommen. Zusammen bietet diese hybride KI-Suchmaschine das Beste aus beiden Welten und schafft ein durchgängig präzises Erlebnis, unabhängig davon, wie der Nutzer nach Informationen sucht.

Das Ergebnis ist ein Sucherlebnis, das die Nutzer dort abholt, wo sie stehen, statt sie zu zwingen, sich an das Dokumentationssystem anzupassen.

2. Ein RAG-basierter KI-Chatbot

Ein in ein Dokumentationsportal integrierter KI-Chatbot ist nicht dasselbe wie eine allgemeine LLM-Schnittstelle. Für Dokumentations-Anwendungsfälle spielt die Architektur hinter dem Chatbot eine enorme Rolle.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist der Ansatz, der Chatbots in Dokumentationskontexten zuverlässig macht. RAG-Chatbots generieren Antworten nicht einfach allein aus Trainingsdaten, da dies zu plausibel klingenden, aber ungenauen Antworten führen kann. Stattdessen ruft ein RAG-basierter Chatbot zunächst relevante Inhalte aus der Dokumentation ab und nutzt diese dann, um seine Antwort zu generieren. Das Ergebnis basiert auf verifiziertem Material.

Drei Elemente sind für einen produktionsreifen KI-Chatbot unerlässlich:

1. RAG-Architektur, um sicherzustellen, dass Antworten auf geprüften Inhalten basieren.
2. Zugriffsrechteverwaltung, damit der Chatbot Content-Berechtigungen respektiert und niemals Informationen preisgibt, die ein Nutzer nicht sehen sollte.
3. Quellenangaben, die jede Antwort mit der zugrunde liegenden Dokumentation verknüpfen und so Transparenz und Compliance unterstützen.

Ein gut implementierter Chatbot verkürzt die Zeit, die Nutzer mit der Suche verbringen, und erhöht die Zuverlässigkeit des Self-Service insgesamt.

3. Zugriffskontrollen und KI-Compliance

Die Einführung von KI in ein Dokumentationsportal bringt neue Sicherheitsüberlegungen mit sich. Wenn ein KI-System Inhalte abrufen und zusammenfassen kann, muss sich das Zugriffskontrollmodell auf alles erstrecken, worauf die KI zugreifen kann.

IBM-Forschung verdeutlicht das Ausmaß des Risikos: 13 % der Organisationen haben bereits Sicherheitsverletzungen im Zusammenhang mit KI-Modellen oder -Anwendungen gemeldet, und 97 % der betroffenen Organisationen verfügten nicht über angemessene KI-Zugriffskontrollen.

Ein ordnungsgemäß verwaltetes KI-Dokumentationsportal stellt sicher, dass Zugriffsrichtlinien gleichermaßen für Suchergebnisse, Chatbot-Antworten und jede andere KI-Ausgabe gelten. Dazu gehört, welche Inhalte jeder Nutzer basierend auf seiner Rolle, Region, Produktberechtigung oder seinem Authentifizierungsstatus sehen darf. Mit anderen Worten: Dieselben Regeln, die festlegen, was ein angemeldeter Partner im Portal sehen kann, sollten auch festlegen, was der Chatbot diesem Partner mitteilen darf.

Dies ist nicht nur eine Sicherheitsanforderung, sondern auch eine Compliance-Anforderung – insbesondere für Organisationen in regulierten Branchen oder unter Datenschutzgesetzgebung.

4. Generative KI-Funktionen, die die Reichweite Ihrer Inhalte erweitern

Neben Suche und Chat ermöglicht generative KI eine Reihe zusätzlicher Nutzererlebnisse, die deutlich verbessern können, wie Nutzer mit technischen Inhalten interagieren.

Drei Fähigkeiten stechen im Dokumentationskontext besonders hervor:

1. On-the-Fly-Übersetzung stellt Dokumentation in der bevorzugten Sprache des Nutzers bereit, ohne dass parallele Content-Pflege erforderlich ist. Dies erweitert die Reichweite bestehender Dokumentation, ohne den Erstellungsaufwand zu erhöhen.
2. Automatische Zusammenfassung verdichtet lange oder komplexe Themen zu handlungsrelevanten Übersichten. Für Nutzer, die schnell einschätzen müssen, ob ein Dokument relevant ist, oder die vor dem Einstieg in Details ein grundlegendes Verständnis benötigen, verkürzt dies die Zeit bis zum Nutzen erheblich.
3. Code-Erklärung und -Unterstützung ist besonders relevant für entwicklerorientierte Dokumentation. Die Fähigkeit, einen Code-Ausschnitt zu erklären, Anwendungsbeispiele zu generieren oder Code zwischen Programmiersprachen zu übersetzen – direkt im Kontext der Dokumentation – verringert die Notwendigkeit, das Portal zu verlassen, um sich anderswo Hilfe zu holen.

Diese Funktionen sind am effektivsten, wenn sie konfigurierbar sind. Das bedeutet, dass Teams in der Lage sein sollten, Leitplanken festzulegen, Prompts anzupassen und diese Funktionen an bestimmten Punkten der Nutzerreise zu integrieren, ohne für jede Änderung technische Unterstützung zu benötigen.

5. Ein vollständig konfigurierbarer Portal-Designer

Ein KI-gestütztes Portal sollte keine technische Expertise erfordern, um konfiguriert und gepflegt zu werden. Für Dokumentationsteams ist die Möglichkeit, Portal-Erlebnisse ohne Beteiligung von Entwicklern zu gestalten und zu aktualisieren, ein bedeutender operativer Vorteil.

Ein WYSIWYG-Portal-Designer (What You See Is What You Get) ermöglicht es Teams, Portal-Layouts per Drag-and-Drop zu erstellen und anzupassen, das Branding über alle Seiten hinweg konsistent anzuwenden und die Content-Darstellung an verschiedene Zielgruppensegmente anzupassen – ganz ohne eine Zeile Code zu schreiben.

Zu den wichtigsten Fähigkeiten, auf die man achten sollte, gehören responsives und adaptives Design (das sicherstellt, dass das Portal auf allen Geräten gut funktioniert), Unterstützung für mehrere Marken und Portale für Organisationen, die Dokumentation über mehrere Produktlinien hinweg verwalten, sowie die Möglichkeit, lokale und kontextbezogene Anpassungen für regionen- oder rollenspezifische Erlebnisse vorzunehmen.

6. Funktionen zur Nutzerinteraktion

Dokumentationsportale entfalten ihren größten Wert, wenn sie als Zwei-Wege-Kanal funktionieren und nicht als statisches Archiv. Interaktionsfunktionen ermöglichen es Nutzern, Feedback beizusteuern, das Dokumentationsteams hilft, Aktualisierungen zu priorisieren und die Content-Qualität kontinuierlich zu verbessern.

Zu den wirkungsvollsten Interaktionsfunktionen gehören:

• Kommentare, mit denen Nutzer Lücken melden oder direkt im Kontext Fragen stellen können,
• Bewertungen, die aufzeigen, welche Inhalte am nützlichsten oder am wenigsten nützlich sind,
• Teilen, das es Nutzern ermöglicht, wertvolle Inhalte an Teams weiterzugeben,
• Kuratierte Sammlungen, mit denen Nutzer oder Teams Dokumentation rund um ihre spezifischen Workflows sammeln und organisieren können.

Diese Funktionen verwandeln das Portal in ein lebendiges Wissenssystem, das sich auf Basis realer Nutzung verbessert – nicht auf Basis interner Annahmen darüber, was Nutzer brauchen.

7. Ein natives mobiles Erlebnis (inklusive Offline-Zugriff)

Ein Dokumentationsportal, das auf dem Desktop gut, auf Mobilgeräten aber schlecht funktioniert, ist kein vollständig funktionsfähiges Portal. Für Servicetechniker im Außendienst, Wartungsteams und alle, die in Umgebungen arbeiten, in denen ein Laptop unpraktisch ist, ist der mobile Zugriff eine Grundvoraussetzung.

Über responsives Design hinaus gehört zu einer effektiven mobilen Dokumentationsunterstützung auch der Offline-Zugriff. Techniker, die in Bereichen mit eingeschränkter Konnektivität arbeiten, müssen in der Lage sein, Inhalte auf ihr Gerät herunterzuladen und ohne Internetverbindung darauf zuzugreifen. Sobald die Verbindung wiederhergestellt ist, sollten die Inhalte automatisch synchronisiert werden, damit alles auf dem aktuellen Stand bleibt.

Auch die Unterstützung von Multimedia-Inhalten – Bilder, 2D- und 3D-Visualisierungen, Video – wird im mobilen Kontext zunehmend wichtiger, da eine schrittweise visuelle Anleitung oft nützlicher ist als ein Textblock.

8. Analysen, die für Dokumentationsentscheidungen entwickelt wurden

Standard-Web-Analysetools (z. B. Seitenaufrufe, Sitzungsdauer, Absprungrate) sind nicht dafür konzipiert, die Fragen zu beantworten, die Dokumentationsteams beantworten müssen. Eine speziell entwickelte Analyseebene in einem Dokumentationsportal erfasst die Daten, die tatsächlich Content-Entscheidungen vorantreiben.

Zu den relevanten Kennzahlen für die Dokumentation gehören:

• Suchanfragen ohne Ergebnisse (zeigen Lücken in der Content-Abdeckung auf)
• Meist- und am wenigsten gelesene Themen (informieren über Priorisierung)
• Nutzerbewertungen pro Thema (identifizieren Qualitätsprobleme)
• Case-Deflection-Rate (quantifiziert die Auswirkung des Portals auf das Support-Volumen)
• Nutzung und Bewertung von KI-Erlebnissen (bewertet die Effektivität von KI-Funktionen)
• Chatbot-Abfrageprotokolle und RAG-Traces (zum Verständnis, wie Nutzer mit konversationeller KI interagieren)

Mit diesen Daten wechseln Dokumentationsteams von reaktiver Pflege zu proaktiver Content-Strategie. Aktualisierungen basieren auf belegtem Nutzerbedarf, nicht auf internen Vermutungen.

Warum diese Funktionen zusammenwirken

Jede dieser Fähigkeiten schafft für sich genommen einen Mehrwert. Ihre eigentliche Wirkung entfalten sie jedoch dadurch, wie sie als System zusammenwirken.

KI-Suche und ein RAG-Chatbot arbeiten mit denselben zugrunde liegenden Inhalten und sorgen so für Konsistenz über alle Interaktionsarten hinweg. Zugriffskontrollen regeln beide und gewährleisten Sicherheit an jedem Berührungspunkt. Analysen erfassen das Verhalten über alle diese Funktionen hinweg und schaffen so eine Feedback-Schleife, die das Portal im Laufe der Zeit verbessert. Der Portal-Designer macht es möglich, diese Erlebnisse ohne technische Reibungsverluste bereitzustellen und weiterzuentwickeln.

Für technische Redakteure ist die Schlussfolgerung eindeutig: Das Portal ist entscheidend. Die Bereitstellung von Inhalten ist genauso wichtig wie deren Qualität. Dokumentation, die die Nutzer tatsächlich erreicht – im richtigen Format, im richtigen Moment und mit dem richtigen Maß an Intelligenz –, erfordert eine Infrastruktur, die genau für diesen Zweck entwickelt wurde.