Diese Woche hat der Bitkom gezählt, wie weit KI in deutschen Unternehmen angekommen ist, die tekom hat ihr Heft über Redaktionssysteme herausgebracht, und Unity hat Agenten eigene Plugins gebaut. Wer KI in der Technischen Dokumentation einsetzt, findet in drei dieser sechs Meldungen dieselbe offene Frage: Wer prüft, was dabei herauskommt.
Mehr als die Hälfte der Unternehmen nutzt KI, 59 % der Anwender sehen ihr Potenzial kaum ausgeschöpft
Der Bitkom hat am 14. September seine Zahlen zur KI-Nutzung vorgelegt. 57 % der befragten Unternehmen setzen KI ein, vor einem Jahr waren es 36 %, vor 2 Jahren 20 %. Unter den Anwendern steht der Kundenservice mit 72 % vorn, Marketing und Kommunikation folgen mit 54 %, Controlling und Buchhaltung liegen bei 25 %, internes Wissensmanagement und Produktionsabläufe jeweils bei 22 %. Gemeldet wird auch Nutzen: 66 % sehen ihre Wettbewerbsposition verbessert, 48 % schnellere interne Abläufe, 45 % einen messbaren Beitrag zum Geschäftserfolg. Zugleich sagen 59 % der Anwender, dass sie das Potenzial kaum ausschöpfen, 3 % nutzen es nach eigener Angabe stark. Befragt wurden 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten (Quelle, Bericht bei heise).
Die eigentliche Meldung ist für mich, dass beide Aussagen von fast gleich vielen kommen. 66 % melden eine bessere Wettbewerbsposition, 59 % sagen zugleich, sie schöpften das Potenzial kaum aus. Als Hemmnis nennt der Bitkom bei Nichtnutzern an erster Stelle fehlendes Umsetzungswissen mit 85 %, bei den Anwendern Datenschutzanforderungen mit 66 % und rechtliche Unsicherheit mit 56 %.
In meinen Projekten sehe ich einen Grund, den die Befragung nicht abfragt. KI kommt zuerst dorthin, wo ein schwaches Ergebnis eine Korrekturschleife kostet und sonst nichts. Ein mittelmäßiger Textvorschlag im Kundenservice wird weggeklickt. In der Dokumentation wird jeder falsche Satz irgendwann zur Haftungsfrage, und damit endet dieser bequeme Weg.
Die 22 % im Wissensmanagement lese ich deshalb als den härteren Wert. Dort muss am Ende jemand geradestehen für die Antwort, die herauskommt. Wer den Schritt gehen will, braucht einen strukturierten Wissensbestand, bevor er ein Modell darauf loslässt, und der entsteht nicht nebenbei.
Redaktionssysteme bekommen ein eigenes Heft
Die Fachzeitschrift technische kommunikation ist am 17. September mit der Ausgabe 05/2026 erschienen, Schwerpunkt „Redaktionssysteme in der Praxis“. Angekündigt sind „Systemeinführung leicht gemacht“ von Norbert Klinnert und Ulrich Pelster über Erfolgsfaktoren bei der Einführung, „Information, die ankommt“ von Rainer Börsig und Holger Rath sowie „Sechs Blicke auf 2035“ von Gregor Schäfer, in dem Branchenmitglieder die Zukunft der Redaktionssysteme einschätzen. Dazu kommen Beiträge zur Promptformulierung und zu Terminologie und KI (Quelle).
Dass ein ganzes Heft 2026 an Redaktionssysteme geht, sagt mehr über die Branche als die Artikel selbst. In den Projekten, die ich begleitet habe, galt das Redaktionssystem lange als abgeschlossene Frage, so wie die Telefonanlage. Jetzt sprechen wir wieder darüber, weil KI die alte Rechnung umdreht: Früher sicherte Modularisierung die Wiederverwendung, heute entscheidet sie darüber, ob ein Modell überhaupt einen sauberen Baustein zu fassen bekommt. Wer seine Inhalte als Dokumente verwaltet, hat einer Maschine nichts anzubieten außer PDF-Seiten.
Von den Beiträgen zur Systemeinführung erwarte ich wenig Neues. Die Erfolgsfaktoren kenne ich aus jedem Projekt, und die Einführungen scheitern immer an derselben Stelle: Niemand will die Altdaten anfassen.
Spannender finde ich den Blick auf 2035, und zwar als Prüfstein für die Branche. Beschreibt sie dort Systeme, die im Kern weiterhin Dokumente verwalten, hat sie den Punkt verpasst. Was in Content Engineering seit Jahren gefordert wird, wird durch KI zur Betriebsvoraussetzung.
Unity baut Agenten eigene Plugins, weil die Anleitungen im Netz veraltet sind
Unity hat offizielle Plugins für Claude Code und OpenAI Codex veröffentlicht, berichtet the-decoder am 19. September. Die Codex-Fassung bringt „31 Skills für Benutzeroberflächen, 2D-Grafik, die Render-Pipeline URP, Audio, Navigation, Physik, In-App-Käufe, Multiplayer und Lokalisierung“ mit. Die Begründung fällt bemerkenswert offen aus: Allgemeine Agenten stützen sich laut Unity sonst auf Forenbeiträge und Tutorials für veraltete Engine-Versionen, „deren Code zwar kompiliere, aber oft nicht wie vorgesehen funktioniere“. Nutzbar ist das ab Unity 6 (Quelle).
Das ist die Meldung der Woche für jede Redaktion, und kaum jemand wird sie so lesen, weil sie aus der Spieleentwicklung kommt.
Hier stellt ein Hersteller fest, dass die Beschreibung seines Produkts im Netz nicht mehr trägt, sobald eine Maschine sie liest. Also liefert er eine zweite, maschinengerechte Fassung mit und nennt sie Plugin. Dieselbe Rechnung steht jedem Maschinenbauer bevor, dessen Betriebsanleitung in vier Versionsständen im Netz kursiert, verteilt über Händlerseiten, Ersatzteilportale und ein Forum von 2019. Der Agent Ihres Kunden unterscheidet diese Stände nicht, er nimmt den, den er zuerst findet.
Daraus folgt für mich mehr, als üblicherweise empfohlen wird. Die eigene Doku maschinenlesbar zu machen, reicht nicht. Sie müssen die alten Stände aus dem Umlauf bekommen, sonst gewinnt die Fassung mit der besseren Suchmaschinenposition. Wer die Kosten schlechter Dokumentation bisher in Reklamationen gerechnet hat, rechnet sie ab jetzt zusätzlich in falschen Agentenantworten.
Kalifornien will Prüfer in die Labore setzen
Gouverneur Gavin Newsom hat am 18. September eine Anordnung erlassen. Die Prüfung von KI-Systemen soll beschleunigt werden, Not-Aus-Schalter für leistungsstarke Modelle vorangetrieben, unabhängige Prüfer direkt in den Laboren eingesetzt und die Notabschaltung laufend getestet werden. Fachleute sollen binnen 2 Monaten Empfehlungen vorlegen. Als Anlass nennt der Bericht jüngste Vorfälle wie den Angriff auf Hugging Face (Quelle).
Der Prüfer im Labor ist der starke Teil dieser Anordnung, der Not-Aus-Schalter der schwache. Ein Abschalter greift bei einem Modell, das sichtbar außer Kontrolle gerät. Unternehmen trifft ein anderer Fall: das Modell, das ruhig und plausibel etwas Falsches ausgibt. Dafür drückt keiner einen Knopf, weil es gar nicht auffällt.
Für die Technische Dokumentation bleibt die Richtung lehrreich. Kalifornien setzt dort an, wo sich prüfen lässt, nämlich bei jemandem, der nicht selbst gebaut hat. In der Redaktion gilt dasselbe Prinzip: Ein Text aus einem Modell braucht einen Prüfer, der an der Erzeugung nicht beteiligt war. Das kostet Durchläufe und ist trotzdem billiger als der Rückruf.
Microsoft schreibt seinen Modellen Regeln auf, die niemand durchsetzen kann
Microsoft hat einen Verhaltenskodex für die eigenen Modelle veröffentlicht. Menschliche Kontrolle steht voran, notfalls will das Unternehmen dafür auf Leistung verzichten. Die Modelle sollen sich nicht an Waffenentwicklung beteiligen, nicht hacken, nicht diskriminieren, und sie sollen ihre Handlungsspuren vor Prüfern nicht verschleiern: „MAI Models will not obfuscate their action traces or otherwise attempt to hide information from human auditors.“ KI-Chef Mustafa Suleyman sagte The Information sinngemäß, was nicht sicher sei, solle man nicht bauen. Ein Kommentar auf heise nennt den Kodex einen „PR-Stunt“, weil die technische Durchsetzbarkeit fehle (Meldung, Kommentar).
Im Befund stimme ich dem Kommentar zu, im Schluss widerspreche ich ihm. Natürlich kann Microsoft diese Regeln heute technisch nicht garantieren, das kann kein Anbieter. Der Satz über die Handlungsspuren taugt trotzdem etwas, weil er sich nachsehen lässt. Bei einer Maschine ist das leichter als bei einem Menschen: Wer den Satz ernst meint, kann ein Protokoll der gelaufenen Schritte vorlegen.
Der Kodex sagt dieses Protokoll nicht zu, er sagt nur zu, nichts zu verbergen. Fragen Sie Ihren Anbieter deshalb ausdrücklich danach. Ein Kodex, der sich an einem Protokoll nachprüfen lässt, hat einen anderen Wert als eine Absichtserklärung, und in den nächsten Beschaffungsrunden wird dieser Unterschied zählen.
Bei OpenAI lesen Menschen mit
Laut heise beschäftigt OpenAI Hunderte Vertragsarbeiter, die reale Gespräche aus ChatGPT lesen und bewerten. Ein Prüfer äußerte Bedenken, dass Nutzer davon nichts wissen. Sensible Daten können dabei offengelegt werden (Quelle).
Dass bei einem Anbieter Menschen mitlesen, ist für sich genommen keine Neuigkeit. Überraschend ist, wie wenig davon in den Unternehmen ankommt. Ich sehe regelmäßig Redaktionen, in denen ungeklärte Konstruktionsstände, Kundennamen und Fehlerbeschreibungen in einem kostenlosen Chatkonto landen, weil es im Moment schneller ging.
Darüber entscheidet der Vertragsstand. Prüfen Sie, welchen Tarif Ihre Leute tatsächlich nutzen und ob dieser Tarif die Auswertung durch Dritte ausschließt. Bei den Anbietern, deren Bedingungen ich gelesen habe, verläuft die Grenze genau zwischen privatem Konto und Geschäftsvertrag.
Was ich diese Woche empfehle
Zählen Sie nach, in wie vielen Fassungen die Anleitung Ihres meistverkauften Produkts im Netz steht. Nehmen Sie dieses Produkt, suchen Sie die Anleitung so, wie ein Kunde oder ein Agent es täte, und notieren Sie jeden Versionsstand, den Sie finden. Zuständig ist die Technische Redaktion. Gewirkt hat es, wenn am Ende eine Liste vorliegt, aus der hervorgeht, welche Fassung gelten soll und wer die übrigen aus dem Umlauf nimmt.
Lassen Sie KI-erzeugte Texte von jemandem prüfen, der sie nicht erzeugt hat. Nehmen Sie drei Dokumente aus der laufenden Produktion und geben Sie sie einer zweiten Person ohne den Erzeugungsverlauf. Zuständig dafür ist die Redaktionsleitung. Die Wirkung erkennen Sie an der Zahl der Fehler, die der Prüfer findet und die in der Selbstkontrolle durchgegangen sind, und daran, wie sich diese Zahl über drei Durchgänge verändert.
Klären Sie schriftlich, welche Konten Ihre Leute für dienstliche Inhalte verwenden dürfen. Ein Absatz genügt: erlaubte Tarife benennen, und sagen, welche Inhalte nirgends hineingehören. Diese Festlegung gehört der Geschäftsführung. Wirksam ist sie, wenn Sie 4 Wochen später in einer Stichprobe von fünf Mitarbeitern dieselbe Antwort auf die Frage bekommen, wo ein Konstruktionsstand hochgeladen werden darf.
Die Verbreitung läuft der Prüffähigkeit davon
Von zwei Seiten zeigt diese Woche dasselbe Muster. Der Bitkom misst eine Verbreitung, die sich in 2 Jahren fast verdreifacht hat; wie viel der Einsatz abwirft, bescheinigen die Anwender sich selbst. Kalifornien und Microsoft drehen sich beide darum, wie man nachsieht, was eine Maschine getan hat. Aus den 59 % werden die Unternehmen herauskommen, die ihre Prüfwege zuerst geordnet haben. Das ist Organisationsarbeit und fällt in der Regel dorthin, wo ohnehin schon zu viel liegt.
Wenn Sie überlegen, wo Sie in Ihrer Dokumentation anfangen sollen: Schreiben Sie mir. Ich sage Ihnen, was ich in vergleichbaren Unternehmen gesehen habe.
