Zukunftssichere, AI-kompatible Produktliteratur

Dieser Artikel wurde ursprünglich als Teil einer Artikelserie auf unserer LinkedIn-Seite veröffentlicht:

Wenn Sie sich – wie ich – sowohl für bewährte, maximal reduzierte Workflows als auch für modernste Technologie – Hello again! – interessieren, werden Sie wahrscheinlich auf zwei Extreme stoßen, die aber letzten Endes ein hervorragendes Ensemble bilden: 1.

unformatierter Text; eines der ältesten kulturellen Werkzeuge der Menschheit und
Large Language Models (LLMs – große Sprachmodelle), die gemeinhin als „KI“ bezeichnet werden.

Ich gehe davon aus, dass Sie in den letzten drei Jahren nicht hinter dem Mond gelebt haben, daher erspare ich Ihnen an dieser Stelle die übliche „Was sind große Sprachmodelle und wie werden sie Ihr Leben und Ihr Geschäft auf den Kopf stellen?“-Einleitung.

Ob Sie sie nun lieben oder hassen – LLMs sind quasi der neue elektrische Strom: Wahrscheinlich haben Sie Zugriff darauf, und wer sich als Arbeitsthese dafür entschieden hat, dass auch diese Innovation nicht das Ende der Welt darstellt, wird sie in seinen Arbeitsablauf integrieren. Sowohl Sie als auch Ihre Kunden nutzen wahrscheinlich schon seit einiger Zeit ChatGPT, Claude, Gemini & Co., um komplexe Themen zu recherchieren, Dokumente zu erstellen oder zu verbessern und Dialoge über banale und tiefgründige Themen zu führen. Die meisten Menschen tun dies über die Weboberfläche ihres bevorzugten LLM, die oft gut strukturierte Antworten mit Überschriften, Listen und Tabellen liefert. Wichtige Informationen sind in diesen Antworten durch Fett- oder Kursivdruck hervorgehoben.

Wenn Anwender diese von LLM generierten Inhalte nun an anderer Stelle verwenden möchten, klicken oder tippen sie in der Regel auf das Symbol „Kopieren” und fügen den Inhalt aus der Zwischenablage ein. Und dort sehen sie dann Markierungen, die einzelne Wörter umkränzen – *Sternchen*, _Unterstriche_ und [eckige Klammern].

Was dann häufig folgt, ist für einen Single-Source-Publishing-Spezialisten wie mich ein kleines Drama. Anwender löschen „diese seltsamen Zeichen“, eines nach dem anderen – nur um dann in ihrer bevorzugten Software Formatierungen hinzuzufügen – ein Vorgang, der bei einem längeren Dokument durchaus 15 Minuten in Anspruch nehmen kann. Das ist ehrlich gesagt so, als würde ein Feinschmecker zusehen, wie ein anderer Gast die köstlichen Spaghetti Arrabiata, in die der Koch so viel Arbeit und Herzblut gesteckt hat, unter warmem Wasser abspült, nur um seine eigene Sauce aus der Flasche hinzuzufügen („So schmeckt es mir besser, Maestro!“). Es ist vielleicht kein Verbrechen oder Sakrileg – aber es ist, gelinde gesagt, ineffizient.

Spoiler: Der von ChatGPT erzeugte Inhalt, den Sie in ein anderes Medium übernehmen, verfügt bereits über Formatierungen, Strukturen und sogar Metadaten – warum sollten Sie diese also entfernen?

Die „komischen Zeichen“ sind Markdown – eine beliebte leichtgewichtige Auszeichnungssprache (Lightweight Markup Language; LML), die in Tausenden von Publishing-Tools und Workflows überall verwendet wird – googeln Sie es einfach, ich warte inzwischen hier.

Das Schöne an Markdown ist, dass man es nicht kaufen oder lizenzieren muss, sondern lernen kann. Und wenn man das einmal getan hat (es dauert in der Regel weniger als 15 Minuten), kann es einem niemand mehr nehmen. Als Publishing-Technik ist es so leistungsfähig wie Buchstaben für das Schreiben.

Dies ist ein Pendel, das in beide Richtungen schwingt. Markdown-formatierte Inhalte können aus den Weboberflächen vieler Texteditoren, Content-Management-System-Frontends und großer Sprachmodelle kopiert und später auch wieder in diese eingefügt werden. Das Ergebnis: gut strukturierte, formatierte Dokumente mit Überschriften, Listen, Tabellen, Hyperlinks und sogar Bildern (die in Markdown leicht verwendet werden können).

Die Möglichkeit, mit formatiertem Text über Systemgrenzen (große Sprachmodelle, Texteditoren, Content-Management-Systeme …) hinweg zu arbeiten, ist eine enorme Zeitersparnis. Und es wird noch besser.

Mittlerweile verfügen viele große Sprachmodelle über einen Webzugang, und neue Suchmaschinen wie Perplexity können Webinhalte verarbeiten und sie den Nutzern in einer leicht verständlichen Form zur Verfügung stellen. Auch die Google-Suche hat ihre Ergebnisseiten inzwischen um KI-Zusammenfassungen erweitert.

Das bedeutet, dass diese Suchmaschinen die relevanten Informationen effektiver verarbeiten und präsentieren können, wenn Ihre Marke Produktliteratur – also Anleitungen, Kurzanleitungen und andere Medien – in gut strukturiertem, semantischem HTML veröffentlicht. Dies erhöht das Verständnis für das Produkt – und damit auch die Zufriedenheit der Benutzer.

Das ist keine Science Fiction. Um die beschriebenen Funktionen in Aktion zu sehen, geben Sie einfach einmal in ChatGPT die URL eines Web Manuals und bitten Sie um eine Zusammenfassung. Nach ein paar Sekunden sollten Sie eine Zusammenfassung der Produktfunktionen und grundlegende Bedienungshinweise sehen. Sie können auf diese Weise wahrscheinlich auch Informationen über ein bestimmtes Produktmerkmal oder Möglichkeiten zur Behebung eines Problems zu erhalten, ohne die Zielseite direkt aufzurufen.

Stellen Sie sich nun vor, Hunderte oder Tausende von Menschen würden genau dasselbe tun, ohne den Support Ihres Unternehmens zu kontaktieren (oder wütend mit den Fäusten zu drohen). Und, ganz ehrlich: Wenn Sie darin kein Einsparpotenzial sehen, kann Ihnen vielleicht nicht einmal das intelligenteste LLM die Augen öffnen. 😉

Ein wachsendes Ökosystem

Das Ökosystem von Anwendungen, die sowohl Markdown als auch große Sprachmodelle unterstützen, wächst ständig. Notion, die „Anwendung für alles”, ist ein weiteres beliebtes Produktivitäts- und Projektmanagement-Tool mit KI-Unterstützung, mit dem Benutzer formatierte Inhalte mithilfe eines LLM erstellen, strukturieren und verarbeiten können. Und Notion unterstützt seit dem ersten Tag Markdown.

Es gibt also eine Lingua franca, die sowohl von Menschen als auch von Maschinen gesprochen wird. Besser kann es doch kaum werden, oder?

Verwenden Sie leichtgewichtige Markup-Sprachen? Sind sie Teil Ihrer täglichen Arbeit oder Ihres Workflows zum Veröffentlichen von Produktliteratur? Und wenn die Antwort „Nein“ lautet – kann ich Ihr Interesse für ein Single-Source-Publishing-Tool wecken, das buchstäblich auf Markdown basiert?

Fragen über Fragen. Mehr zu diesem und anderen Themen erfahren Sie nächste Woche.

Nächste Woche: Open-Source-Software und digitale Souveränität

↻ 2025-10-10