KI in der Technischen Dokumentation bekommt in dieser Woche einen konkreten Stichtag: Am 2. August greifen die Transparenzpflichten der KI-Verordnung, und die EU-Kommission hat dazu am 20. Juli ihre Auslegungs-Leitlinien nachgereicht. Dazu kommen ein neues offenes Spitzenmodell aus China, eine Klage gegen algorithmische Kündigungen und Zahlen, die zeigen, wie weit Investition und Kontrolle auseinanderliegen.
Brüssel liefert die Auslegung zur Kennzeichnungspflicht
Die EU-Kommission hat am 20. Juli Leitlinien zu den Transparenzpflichten nach Artikel 50 der KI-Verordnung veröffentlicht. Sie gelten ab dem 2. August und betreffen zwei Fälle: Nutzer müssen erkennen können, wenn sie mit einem KI-System sprechen, und KI-erzeugte oder KI-bearbeitete Inhalte zu Themen von öffentlichem Interesse müssen gekennzeichnet sein. Für die Durchsetzung in Deutschland ist die Bundesnetzagentur als zentrale Marktaufsicht vorgesehen.
Für Doku-Abteilungen heißt das zweierlei. Jeder Support-Chatbot auf einem Content-Delivery-Portal muss sich als KI zu erkennen geben, und zwar bevor der Nutzende die erste Frage stellt. Und wer Inhalte maschinell erzeugt (z.B. bei Zusammenfassungen von Inhalten), braucht eine Antwort auf die Frage, wie die Kennzeichnung technisch entsteht. Der Kodex verlangt eine maschinenlesbare Markierung, nicht nur einen sichtbaren Hinweis. Das ist eine Aufgabe für das Redaktionssystem und die Publikationskette, die einige Systemhersteller beschäftigen dürfte. (Quelle)
Ausnahme für geprüfte Texte
Im Verhaltenskodex zur Kennzeichnung steht eine Einschränkung, die in der Berichterstattung meist untergeht: Texte, die unter redaktioneller Verantwortung stehen und von Menschen geprüft wurden, fallen nicht unter die Kennzeichnungspflicht für KI-Inhalte. Die Unterzeichnung des Kodex ist freiwillig, die Pflichten aus Artikel 50 sind es nicht. Wer unterzeichnet, kann das als Nachweis der Regeltreue nutzen.
Damit wird der Redaktionsprozess zum entscheidenden Punkt. Eine dokumentierte fachliche Prüfung mit benannter verantwortlicher Person ist genau das, was gute Technische Redaktionen ohnehin tun. Neu ist, dass dieser Nachweis jetzt einen regulatorischen Wert bekommt. Wer seine Freigabeschritte sauber protokolliert, steht besser da als jemand, der KI-Entwürfe ungeprüft veröffentlicht. Prüfen Sie, ob Ihr Freigabeprozess festhält, wer wann was inhaltlich verantwortet hat. (Quelle)
Das bislang größte offene Modell kommt aus China
Moonshot AI hat am 17. Juli das Reasoning-Modell Kimi K3 vorgestellt, nach Angaben des Unternehmens mit 2,8 Billionen Parametern das größte quelloffene KI-Modell. Es soll bis Ende Juli für Entwickler weltweit frei verfügbar sein. Das Unternehmen wird in der laufenden Finanzierungsrunde mit 31,5 Milliarden US-Dollar bewertet.
Für die Doku-Praxis ist weniger der Benchmark-Wettlauf interessant als die Betriebsform. Offene Modelle lassen sich im eigenen Rechenzentrum betreiben, und das ist der Weg, auf dem vertrauliche Konstruktionsunterlagen oder unveröffentlichte Produktdaten das Haus nicht verlassen. Ein Modell dieser Größe braucht allerdings Hardware, die kaum ein Mittelständler vorhält. Realistisch bleibt der Blick auf die kleineren Ableger, die aus solchen Modellen entstehen. (Quelle)
Wenn eine KI-Rangliste über Kündigungen entscheidet
26 Beschäftigte haben Meta vor einem US-Bundesgericht in Nordkalifornien verklagt. Der Vorwurf: Das Unternehmen habe interne KI-Systeme genutzt, um eine Rangliste der Belegschaft zu erstellen, die im Mai zur Entlassung von 10 % der Mitarbeiter führte. In die Bewertung flossen unter anderem der Verbrauch von KI-Token und die Erfassung der Tastaturaktivität ein. Wer in Elternzeit oder krankgeschrieben war, verbrauchte keine Token und rutschte damit im Ranking ab. Meta erklärt, die Entscheidungen hätten Führungskräfte getroffen, nicht die KI. (Quelle)
Der Fall zeigt ein Muster, das auch in der Wissensarbeit auftaucht: Eine leicht messbare Größe wird zum Ersatzmaß für Leistung, weil sie eben verfügbar ist. Wer die Produktivität einer Redaktion an bearbeiteten Topics oder Werkzeugnutzung misst, baut denselben Fehler ein. Und je stärker solche Zahlen in Entscheidungen einfließen, desto genauer muss dokumentiert sein, wie sie zustande kommen.
Die Rendite steigt, die Kontrolle hinkt hinterher
SAP und Oxford Economics haben 2.600 Führungskräfte aus 13 Ländern befragt, darunter 200 aus Deutschland. Die erwartete Rendite aus KI-Projekten liegt bei 24 % nach 17 % im Vorjahr, deutsche Unternehmen investieren im Schnitt rund 35 Millionen Euro. Auf der anderen Seite halten nur 11 % ihre Steuerungsfähigkeit für ausreichend, 57 % fehlen Prozesse für die menschliche Kontrolle, und nur 34 % führen ein zentrales Verzeichnis ihrer KI-Agenten.
Zwei Zahlen sollten Doku-Verantwortliche aufhorchen lassen. 81 % berichten von Nacharbeit und Verzögerungen wegen mangelnder Qualität der KI-Ergebnisse, und 71 % haben Anwendungen im Haus, die niemand freigegeben hat. Beides sind Dokumentationsprobleme, bevor sie Technikprobleme sind. Ein Verzeichnis, das festhält, welches System auf welche Inhalte zugreift und wer es verantwortet, kostet wenig und beantwortet später die unangenehmen Fragen. (Quelle)
Kurz gefasst
Diese Woche bringt vor allem Hausaufgaben mit Termin. Bis zum 2. August sollten Sie wissen, welche Ihrer Chatbots sich als KI ausweisen müssen und wie Ihr Freigabeprozess die redaktionelle Verantwortung belegt. Beides lässt sich in wenigen Tagen klären, wenn man es jetzt angeht. Die Zahlen aus der SAP-Befragung deuten darauf hin, dass die meisten Häuser genau hier noch Lücken haben.
Wenn Sie Ihre Dokumentations- und Wissensprozesse auf diese Anforderungen ausrichten wollen, finden Sie unter Leistungen und KI-Exzellenz die passenden Ansatzpunkte. Fragen zu einzelnen Punkten beantworte ich gern.
