Technische Dokumentation erstellen: Betriebsanleitungen & Sicherheitshinweise (CCMS)

Jede Maschine, jedes Gerät und jedes Haushaltsgerät, das in der EU verkauft wird, muss mit einer Anleitung ausgeliefert werden. Sie ist ein regulierter Teil des Produkts: Warnhinweise müssen sich aus der Risikobeurteilung ergeben, und der Inhalt muss in jeder Marktsprache und für jede Variante erstellt werden. Technische Redakteure verbringen den größten Teil ihrer Zeit mit Routinearbeit. Sie machen aus Konstruktionsdaten Handlungsanweisungen, formulieren Texte in kontrollierte Sprache um, versehen Module mit Metadaten und suchen nach wiederverwendbaren Inhalten. Generative KI, die in das Component Content Management System (CCMS) eingebaut ist, entwirft heute Warnhinweise und Schritt-für-Schritt-Anleitungen aus Stichwörtern oder Risikoanalysen, prüft Stil und Terminologie und klassifiziert Module automatisch. Die Redakteurin oder der Redakteur bleibt verantwortliche(r) Autor(in), und das Ergebnis ist bereit für maschinelle Übersetzung (LANG-009) und digitale Auslieferung.

Problem & Nutzen

• Wer: Abteilungen für Technische Redaktion bei Maschinen- und Anlagenbauern, Automobil- und Komponenten- zulieferern sowie Herstellern von Medizinprodukten und Haushaltsgeräten, dazu deren Dokumentations-Dienstleister. Im Mittelstand ist das oft ein Team aus 1–5 Personen, das Hunderte Produktvarianten betreut.
• Heute: Redakteure sammeln Informationen von Konstrukteuren, aus CAD/PLM und der Risikobeurteilung. Sie schreiben Module in einem CCMS (Quanos SCHEMA ST4, DOCUFY COSIMA, MadCap IXIA, Paligo, Heretto), prüfen mit regelbasierten Redaktionswerkzeugen (Congree, Acrolinx) und schicken das Ergebnis in die Übersetzung. Der Inhalt wächst, Dubletten häufen sich, Metadaten sind uneinheitlich und Konstruktionsänderungen werden übersehen.
• Regulatorischer Druck: Die EU-Maschinenverordnung (EU) 2023/1230 gilt ab dem 20. Januar 2027 und erlaubt es, Anleitungen digital statt auf Papier bereitzustellen. Damit verschiebt sich das Lieferergebnis von einem PDF zu modularen, metadatenreichen Inhalten, die nach Seriennummer und Variante ausgeliefert werden können [1][2]. tekom weist darauf hin, dass einige Details der Regeln zu digitalen Anleitungen noch geklärt werden müssen [2].
• KI-Nutzen: schnellere erste Entwürfe von Handlungsanweisungen und Warnhinweisen, einheitliche Formulierungen (das senkt auch die Übersetzungskosten, da wiederverwendete Segmente nicht erneut übersetzt werden), automatische Metadaten für die Auslieferung von Inhalten und das Erkennen von Redundanzen. Unabhängige, veröffentlichte Produktivitätszahlen lagen im Oktober 2026 nicht vor. Anbieter und tekom beschreiben Effizienzgewinne nur qualitativ [3][4]; messen Sie daher Ihre eigene Ausgangslage.

Varianten

• Betriebs-, Montage- und Wartungsanleitungen (Kern): Maschinen nach 2023/1230 und IEC/IEEE 82079-1.
• Inhalte der CE-Technischen Dokumentation (Erweiterung): Entwurf der Textteile der technischen Dokumentation, die die Maschinenverordnung verlangt, etwa die Beschreibung der Risikobeurteilung, eine Liste der angewandten Normen und ein Entwurf der Konformitätserklärung, aus Konstruktionsdaten. Eine qualifizierte Person muss sie freigeben. Software zur Risikobeurteilung wie DOCUFY Machine Safety liefert die Gefährdungsliste, aus der Warnhinweise abgeleitet werden [4].
• Information on Demand / iiRDS-Pakete: klassifizierte Module, die an Content-Delivery-Portale, Service-Apps und RAG-Assistenten (KNOW-004) ausgeliefert werden. iiRDS 1.3 erschien im November 2025 [5].
• Medizinprodukte: Gebrauchsanweisungen nach MDR Anhang I §23, einschließlich elektronischer Gebrauchsanweisung (eIFU) nach der Durchführungs- verordnung (EU) 2021/2226. Das liegt nahe am regulatorischen Schreiben (HLTH-017).
• Verbraucherprodukte: Anleitungen und Sicherheitsinformationen nach der GPSR (EU) 2023/988, oft mit Versionen in einfacher Sprache (LANG-010).
• Softwaredokumentation ist nicht im Umfang. Siehe CODE-006.
• Private Nutzung: nicht relevant.

So funktioniert es

1. Engineering-Eingaben (Stücklisten-/PLM-Änderung, CAD-Ansichten, Risikobeurteilung, Servicerückmeldungen)
2. Abruf vorhandener Module + Terminologie + Stilregeln (RAG über das CCMS)
3. LLM-Entwurf im CCMS-Editor: Handlungsschritte, Beschreibungen, Warnhinweise (SAFE: Signalwort, Art und Quelle der Gefahr, Folgen, Vermeidung/Flucht) aus Gefährdungseinträgen
4. regelbasierte Prüfung von kontrollierter Sprache & Terminologie (deterministische Leitplanke)
5. automatische Metadatenklassifikation (Produkt, Variante, Informationstyp, Lebenszyklusphase; iiRDS)
6. Erkennung von Wiederverwendung/Redundanz (Embedding-Ähnlichkeit gegenüber vorhandenen Modulen)
7. fachliche Prüfung durch Redakteur + Ingenieur; sicherheitsrelevante Module: Freigabe zwingend ◀ Mensch
8. Veröffentlichung je Variante (PDF, HTML5, iiRDS)
9. MT + Post-Editing (LANG-009)
10. Auslieferungsportal

• Entwerfen: ein allgemeines LLM mit Prompts aus einer gemeinsamen Prompt-Bibliothek, verankert in den vorhandenen Modulen. Die Ausgabe muss gültiges XML für das CCMS-Schema sein (DITA, PI-Mod oder proprietär). Nutzen Sie schemagebundene Generierung oder eine nachgelagerte Validierung.
• Prüfen: regelbasierte Sprachprüfungen (Congree, Acrolinx) wirken als deterministische Schutzmechanismen über dem erzeugten Text, sodass dieselbe Eingabe dasselbe Urteil erhält [6][7].
• Klassifizieren: kleine LLMs oder feinabgestimmte Klassifikatoren weisen Taxonomieklassen zu. Hier ist KI am längsten im Produktiveinsatz, zum Beispiel Quanos plusmeta und das ST4 AI Jetpack [3].
• Mensch-in-der-Schleife (Human-in-the-Loop): Eine qualifizierte Autorin oder ein qualifizierter Autor verantwortet jedes Modul. Warnhinweise und Sicherheitsanweisungen werden nie ohne Prüfung gegen die Risikobeurteilung freigegeben.

Datenaufbereitung

Dieser Anwendungsfall steht und fällt mit strukturierten Inhalten. Relevante Daten: vorhandene Anleitungen und Module (DITA, PI-Mod, Word, InDesign, PDF), die Terminologiedatenbank, der Styleguide, Stücklisten und Variantendaten aus ERP/PLM, Risikobeurteilungen und Gefährdungslisten sowie Serviceberichte. In einem KMU liegt vieles davon in Word-Dateien auf Dateiablagen, in gescannten Altanleitungen und in den Köpfen einiger erfahrener Redakteure.

Typische Lücken: unstrukturierte Word-/PDF-Anleitungen, doppelte und fast doppelte Absätze, uneinheitliche Terminologie, fehlende Metadaten (Produkt, Variante, Zielgruppe), veraltete Versionen und keine Verknüpfung zwischen Gefährdungen und Warnhinweisen.

Schritte: - Anleitungen und Konstruktionsquellen inventarisieren (PREP-001, PREP-005). - Altformate und Scans in sauberen Text oder XML überführen (PREP-006, PREP-007, DOC-014). - Inhalte in Module aufteilen und mit Metadaten versehen (PREP-010). - Terminologie und Abkürzungen vereinheitlichen (PREP-015). - Freigegebene Referenzmodule als Beispiele sammeln (PREP-016).

Werkzeuge: das CCMS selbst, OCR und Dokumenten-Parsing, ein Dublettenfinder, eine Vektordatenbank. Planen Sie etwa 50 Prozent des Gesamtaufwands für Inhaltsmigration und Metadaten ein; KI bringt bei unstrukturierten Inhalten wenig Nutzen.

Umsetzungswege

Welcher Weg für wen

• KMU: A, weil etablierte CCMS- und Redaktionsassistenz-Anbieter KI bereits zu KMU-Preisen mit EU-Hosting einbauen und der Dokumentationsprozess standardisiert ist.
• Großunternehmen: B, weil die Dokumentation an PLM, Variantendaten und Übersetzungs-Workflows gebunden ist, die eine individuelle Integration und Kostenkontrolle bei hohem Volumen erfordern.
• Entwickler: C, weil offene Modelle plus Ihre eigene Terminologie und Ihr eigener Modulbestand volle Kontrolle für den Bau von Assistenten und Prüfern geben.

Weg A — Kaufen (für die meisten KMU empfohlen)

• KI im CCMS (EU-Anbieter mit † markiert):
• † Quanos SCHEMA ST4: Der ST4 AI Writer entwirft Warnhinweise und Handlungsanweisungen aus Stichwörtern, Text oder Risikoanalysen und formuliert Passivsätze um. Das ST4 AI Jetpack weist Metadaten zu. Der ST4 AI Translator nutzt DeepL [3].
• † DOCUFY COSIMA: ein „KI-gestütztes“ XML-Redaktionssystem [4].
• † Paligo (Schweden): Schreibverbesserung sowie Nexus Answers, ein Frage-Antwort-System mit Quellenangaben über veröffentlichte Inhalte [8].
• Heretto: der Copilot Etto zum Entwerfen, Zusammenfassen und Verbessern der Lesbarkeit [9].
• MadCap IXIA CCMS: für DITA, mit KI-Bereitschaft und Syndicate-Auslieferung [10].
• Redaktionsassistenz und Governance: † Congree (Karlsruhe) verbindet regelbasierte Linguistik mit generativer KI [6]. Acrolinx, jetzt Teil von Markup AI, bietet Governance für Terminologie/Stil und Agenten, mit einer MCP-Integration [7].
• Zusatz für XML-Editoren: Oxygen AI Positron zum Erstellen von DITA-Themen. Er kann aus Word, PDF oder Bildern entwerfen und unterstützt OpenAI, Claude, Gemini, Bedrock oder eine private LLM-Instanz [11].
• Wählen Sie A, wenn: Sie bereits ein CCMS betreiben. Die KI-Funktionen zu aktivieren ist der risikoärmste Einstieg, denn die Ausgabe bleibt im validierten Inhaltsmodell. Prüfen Sie, wo das LLM gehostet wird (EU-Region), die Auftragsverarbeitungsbedingungen und ob Ihre Inhalte zum Training verwendet werden.

Weg B — Auf Cloud-KI-Diensten aufbauen

• Modelle: Mistral (EU-Anbieter, La Plateforme oder Azure/AWS-EU-Regionen), Claude (AWS Bedrock Frankfurt oder Google Vertex EU), GPT über Azure OpenAI EU Data Zone, Gemini auf Vertex EU. DeepL API für die Übersetzung.
• Muster: ein RAG-Dienst über einem CCMS-Export (DITA/XML), plus eine Prompt-Bibliothek je Informations- art, plus XML-Schema-Validierung, aufgerufen aus dem CCMS über dessen API oder über den Private-LLM-Konnektor von Oxygen. Ergänzen Sie einen Embedding-Index zur Erkennung von Wiederverwendung und einen Klassifikator für iiRDS-Metadaten.
• Wählen Sie B, wenn: das CCMS kein KI-Modul hat oder Sie individuelle Workflows brauchen, etwa durch PLM-Änderungen ausgelöste Aktualisierungsvorschläge oder die Erzeugung von Warnhinweisen aus der Risikobeurteilung.

Weg C — Selbst betreiben (Open Source)

• Modelle: Mistral Small 3.x (24B), Qwen3 (z. B. 30B-A3B) oder gpt-oss-20b zum Entwerfen. gpt-oss-120b oder größere Qwen3-Modelle auf HW3 für höhere Qualität. Ein kleines Modell (≤ 8B) oder ein feinabgestimmter Encoder für die Metadaten-Klassifikation. bge-m3- oder multilingual-e5-Embeddings in Qdrant/pgvector.
• Stack: vLLM oder Ollama mit strukturierter Ausgabe, das DITA Open Toolkit zum Publizieren sowie LanguageTool oder eigene Regeln für kontrollierte Sprache. Docling wandelt alte PDF-Anleitungen in strukturierte Themen für die Migration um.
• Hardware: HW2 (eine GPU mit 24–32 GB) genügt für ein Redaktionsteam mit einem quantisierten Modell mit ca. 24–30B. HW3 für Modelle der 120B-Klasse oder viele gleichzeitige Nutzer.
• Warum: Unveröffentlichte Produktentwürfe und Risikobeurteilungen sind Geschäftsgeheimnisse. Viele Maschinenbauer wollen sie On-Premises halten.

Weg D — Eigenes Training

Lohnt sich vor allem für die Metadaten-Klassifikation und die Anpassung an den Hausstil. Tausende bereits klassifizierte Module im CCMS sind fertige Trainingsdaten für einen Klassifikator oder ein LoRA auf einem kleinen LLM. Ein Feintuning eines Entwurfsmodells auf Ihren eigenen Anleitungen hilft bei Tonalität und Terminologie, nicht aber bei der sachlichen Richtigkeit. Die Verankerung in Konstruktionsdaten ist wichtiger. Unterhalb von einigen tausend Modulen lohnt es sich nicht.

Stand der Technik (2026)

• CCMS-native generative Assistenten sind inzwischen Standardfunktionen statt Pilotprojekte. Quanos liefert vier KI-Werkzeuge im ST4-Standardpaket [3]. Heretto, Paligo und Oxygen bieten Copiloten [8][9][11].
• Hybride Prüfung aus KI und Regeln: Die Branche hat sich auf generatives Entwerfen mit anschließenden deterministischen Prüfungen von kontrollierter Sprache und Terminologie verständigt, weil die LLM-Ausgabe von Lauf zu Lauf schwankt [6][7].
• Strukturierter Inhalt als KI-Treibstoff: Anbieter positionieren modulare DITA-/iiRDS-Inhalte als Quelle für RAG-Assistenten und KI-Suche, sodass Erstellung und Auslieferung (KNOW-004) zusammenwachsen [5][10].
• Agentisches Erstellen: Agentenmodi in XML-Editoren erstellen oder aktualisieren Themen über ein Projekt hinweg aus Word-, PDF- oder Bildvorlagen [11]. tekom/tcworld diskutiert Anweisungsdateien im Stil von Skills.md für einheitliche Agentenausgaben sowie eine risikobasierte Steuerung KI-erzeugter Inhalte [12].
• Kein öffentlicher Benchmark existiert für die Qualität beim Entwerfen von Anleitungen. Bewerten Sie anhand Ihrer eigenen Module.
• Grenzen: LLMs erfinden plausible, aber falsche Werte wie Drehmomente, Intervalle oder Aussagen zum Restrisiko. Sie können Gefährdungen auslassen, die nicht in ihrem Kontext stehen, und Warnformulierungen abschwächen. Sie sehen die physische Maschine nicht, daher müssen Schritte gegen CAD oder die reale Maschine geprüft werden. Multimodales Entwerfen aus CAD-Ansichten ist noch unreif.

Gemeinsame Bausteine & Kombinationen

• Nachgelagert: LANG-009 (maschinelle Übersetzung in alle EU-Sprachen, die häufigste Kombination), LANG-010 (Sicherheitsinformationen in einfacher/leichter Sprache), KNOW-004 (Techniker-Assistent, der dieselben iiRDS- Inhalte liest), KNOW-021 (Ersatzteilsuche, verknüpft mit Anleitungsmodulen), KNOW-011 (FAQ-Erzeugung).
• Vorgelagert: DOC-013 (Konstruktionszeichnungen lesen für Abbildungslegenden und Stücklisten), KNOW-027 (Arbeitsanweisungen aus Bildschirm-/Experten-Videos), LANG-040 (Gefährdungsbeurteilungen im Arbeitsschutz; gleiche Gefährdungslogik, andere Rechtsgrundlage), DOC-023 (Sicherheitsdatenblatt-Daten für Warnhinweise zu Gefahrstoffen).
• Nachbarn: LANG-011 (Stil-/Markenumschreibung, gleiche Regelwerke), LANG-003 (Geschäftsberichte), CODE-006 (Softwaredokumentation), HLTH-017 (MDR/regulatorisches Schreiben).
• Gemeinsame Bausteine: ein in der EU gehosteter oder On-Premises betriebener LLM-Endpunkt (HW2/HW3), ein Embedding-Index über das CCMS, die Terminologiedatenbank und die iiRDS-/PI-Mod-Taxonomie. Diese bedienen Redaktion, Übersetzungs-QS und den Service-Assistenten (KNOW-004) gemeinsam.

Aufwand, Kosten & Kennzahlen

• Weg A: Wochen, um die KI-Funktionen des CCMS zu aktivieren. Der meiste Aufwand entfällt auf Prompt-Bibliothek, Stil- regeln und Terminologie. Lizenzen sind meist ein Zusatz zum CCMS-Abonnement.
• Weg B/C: 2–4 Monate für einen RAG- und Entwurfsdienst mit XML-Validierung und CCMS-Integration. Weg C erfordert zusätzlich einen GPU-Server und MLOps-Aufwand.
• Kostentreiber: CCMS-Lizenzen, Bereinigung und Migration der Inhalte (oft der größte Posten) und Übersetzungsvolumen. Sauberere Wiederverwendung senkt die Übersetzungskosten.
• Kennzahlen: Stunden je neuer Anleitung oder Variante, Wiederverwendungsquote, Verstöße gegen Terminologie/Stil je 1.000 Wörter, Anteil der Module mit vollständigen Metadaten, Übersetzungskosten je Publikation, Nacharbeitsquote nach der Prüfung sowie Rückmeldungen aus dem Feld bzw. Service-Tickets, die auf Dokumentationsfehler zurückgehen.

Menschen & Veränderung

Binden Sie zuerst Geschäftsleitung und Dokumentationsleitung ein, dann Konstruktion und Produktsicherheit als Dateneigner für Risikobeurteilungen und Variantendaten. Die IT übernimmt die CCMS-Integration und die Konten, Legal/Compliance klärt die Haftung für Sicherheitshinweise, und Lieferanten liefern die Komponentendokumentation. Technische Redakteure sind die zentralen Anwender und sollten den Workflow von Anfang an mitgestalten.

Betriebsrat: abhängig vom Einzelfall. Wo das System nur Texte entwirft, ist eine Mitbestimmung unwahrscheinlich; protokolliert das CCMS oder der KI-Assistent die Ergebnisse oder Korrekturen einzelner Redakteure, kann § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG greifen, und § 90 Abs. 1 Nr. 3 verlangt eine rechtzeitige Unterrichtung, wenn sich Arbeitsabläufe ändern. Die Hinzuziehung eines Sachverständigen ist nach § 80 Abs. 3 möglich.

Datenschutz: Anleitungen enthalten kaum personenbezogene Daten, Serviceberichte und Prompts aber möglicherweise; stimmen Sie sich mit der oder dem Datenschutzbeauftragten ab und schließen Sie mit jedem Cloud-Anbieter einen AVV (Art. 28 DSGVO) ab. KI-Kompetenz: Unterstützen Sie die Redakteure mit Schulungen zu halluzinierten Werten, kontrollierter Sprache und Prüfpflichten (KI-Verordnung Art. 4; GUIDE-006). Starten Sie mit einer Produktlinie und zwei oder drei Redakteuren. Häufige Befürchtung: „KI ersetzt die Technischen Redakteure.“ Begegnen Sie ihr, indem Sie die Rolle hin zu Prüfung, Risikologik und Qualität verschieben und klarstellen, dass jeder sicherheitsrelevante Text von einer qualifizierten Person freigegeben wird. Siehe GUIDE-008 und GUIDE-004.

Risiken, Regulierung & Compliance

• KI-Verordnung (AI Act): Ein Redaktionsassistent hat in der Regel ein minimales Risiko. Er ist keine Sicherheitskomponente der Maschine, und Anhang III führt ihn nicht auf. Die KI-Kompetenz nach Art. 4 gilt. Die Transparenzpflichten nach Art. 50 treffen Anbieter generativer Systeme sowie Betreiber von Deepfakes oder Texten von öffentlichem Interesse. Geprüfte technische Dokumentation unter redaktioneller Verantwortung des Herstellers fällt in der Regel nicht unter Art. 50 Abs. 4 [13]. Die Haftung des Herstellers für den Inhalt bleibt davon unberührt.
• Produktrecht: Nach der Maschinenverordnung 2023/1230 (Anhang III 1.7.4) und IEC/IEEE 82079-1 gehört die Anleitung zur Konformität. Fehlerhafte Anleitungen können ein Produkt nicht konform und, nach der neuen Produkthaftungsrichtlinie (EU) 2024/2853, fehlerhaft machen. Weitere Branchenregeln: GPSR 2023/988 für Verbraucherprodukte, MDR für Gebrauchsanweisungen. KI verlagert die Verantwortung nicht. Dokumentieren Sie, wer jedes sicherheitsrelevante Modul geprüft und freigegeben hat.
• Sicherheitsspezifische Risiken: Warnhinweise, die nicht zur Risikobeurteilung passen, halluzinierte Werte und Variantenverwechslungen. Gegenmaßnahmen: Warnhinweise nur aus den Gefährdungseinträgen der Risiko- beurteilung erzeugen, die Struktur nach SAFE/ANSI Z535.6 erzwingen, ein verpflichtendes Vier-Augen-Prinzip einsetzen und Werte automatisch gegen PLM-Daten prüfen.
• DSGVO: Inhalte enthalten selten personenbezogene Daten. Autorennamen und Prüfprotokolle sind personenbezogene Daten nach den üblichen beschäftigungsrechtlichen Regeln.
• Vertraulichkeit / geistiges Eigentum: Produktentwürfe vor der Markteinführung sind Geschäftsgeheimnisse. Nutzen Sie EU-Hosting mit Bedingungen ohne Training oder Weg C.

Erste Schritte

1. Zuerst aufräumen: Terminologie, Styleguide und Modultaxonomie im CCMS vereinheitlichen. Die KI-Qualität hängt davon ab.
2. Aktivieren oder testen Sie die KI-Funktionen Ihres CCMS-Anbieters, etwa ST4 AI Writer oder Heretto Etto, an 20 echten Modulen, darunter Warnhinweise, die aus einer echten Risikobeurteilung entworfen werden.
3. Fügen Sie eine deterministische Prüfschicht hinzu (Congree, Acrolinx oder Regelsätze) und messen Sie die Verstöße vorher und nachher.
4. Automatisieren Sie die Metadaten-Klassifikation für die iiRDS-Auslieferung, mit stichprobenbasierter menschlicher Kontrolle.
5. Planen Sie vor dem Geltungsbeginn der Maschinenverordnung im Januar 2027 den Umstieg auf digitale Anleitungen und verknüpfen Sie denselben Inhalt mit der maschinellen Übersetzung (LANG-009) und dem Service-Assistenten (KNOW-004).

Quellen

1. European Commission — Machinery (Regulation (EU) 2023/1230, application 20 January 2027) — https://single-market-economy.ec.europa.eu/sectors/mechanical-engineering/machinery_en
2. tekom — Whitepaper "Neue Maschinenverordnung (EU) 2023/1230" — https://www.tekom.de/die-tekom/publikationen/fachbuecher/detail/neue-maschinenverordnung
3. Quanos — SCHEMA ST4 (ST4 AI Writer, AI Jetpack, AI Translator, AI Language Factory) — https://quanos.com/en/products/schema-st4/
4. DOCUFY — COSIMA, Machine Safety and product overview — https://www.docufy.de/en/
5. iiRDS — Intelligent Information Request and Delivery Standard (v1.3, Nov 2025) — https://iirds.org/
6. Congree Language Technologies — https://www.congree.com/
7. Acrolinx (Markup AI) — https://www.acrolinx.com/
8. Paligo — AI features (Nexus Answers) — https://www.paligo.net/
9. Heretto — Etto AI copilot — https://www.heretto.com/
10. MadCap Software — IXIA CCMS — https://www.madcapsoftware.com/products/ixia-ccms/
11. Oxygen XML — AI Positron Assistant — https://www.oxygenxml.com/ai_positron.html
12. tcworld e-magazine — AI in technical communication articles — https://www.tcworld.info/e-magazine/
13. Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act) — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
14. tekom — Whitepaper "KI in der Technischen Kommunikation" (2024) — https://www.tekom.de/services-unsere-angebote/publikationen/fachbuecher/detail/ki-in-der-technischen-kommunikation
15. Regulation (EU) 2023/1230 (Machinery Regulation) — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2023/1230/oj