KI-taugliches Verfassen: Dokumente für das Retrieval neu schreiben

Ein KI-Assistent ist nur so gut wie der Text, den er abruft. Dokumente, die zum Drucken geschrieben wurden, etwa 40-seitige Word-Handbücher, gescannte PDFs oder Foliensätze mit Diagrammen, liefern schlechte Antworten, weil das Retrieval sie in Fragmente zerlegt, die ihren Zusammenhang verlieren. Dieser Anwendungsfall ändert, wie wichtige Inhalte geschrieben werden: kurze, in sich geschlossene Abschnitte, beschreibende Überschriften, echte Tabellen, beschriebene Bilder, FAQ-Blöcke. Er kostet Stunden pro Dokument, keine Lizenzen, und verbessert die Antworten in jedem Assistenten, den Sie jetzt oder später nutzen.

Problem & Nutzen

• Heute: Wissen liegt in langen Dokumenten mit Überschriften wie „Einleitung“ oder „Hinweise“, Sätzen wie „siehe oben“ oder „wie in Kapitel 3 beschrieben“, als Bilder eingefügten Tabellen, Prozessabläufen als Screenshots und Abkürzungen, die niemand erklärt hat. Assistenten auf Retrieval-Basis (Copilot, Gemini, ein RAG-Chatbot) zerteilen diese Dokumente in Abschnitte (Chunks); ein Chunk mit dem Satz „das gilt für sie nicht“ ist ohne den umgebenden Text nutzlos.
• KI-Nutzen: Dieselben Dokumente, umgeschrieben, führen zu weniger falschen oder leeren Antworten, machen Quellenangaben überprüfbar und verringern den Bedarf an aufwendigen technischen Korrekturen. Auch Menschen profitieren: Die Überarbeitung liest sich ebenfalls besser.
• Belege: Hersteller- und Community-Leitfäden zur Copilot-Bereitschaft nennen durchgängig klare Überschriften, kurze Abschnitte, Alternativtexte und das Entfernen veralteter Seiten als wichtigste Hebel; ich habe keine unabhängige Studie mit belastbaren Prozentwerten gefunden, planen Sie daher eine eigene Vorher-Nachher-Messung (siehe Kennzahlen) [1][2].
• Abgrenzung: Das automatische Einlesen von Dateien ist DOC-014; Barrierefreiheits-Nachbesserung zur Compliance ist DOC-026. Hier ändern Menschen (mit KI-Unterstützung) den Inhalt.

Varianten

• Produkt- und Servicedokumentation für Chatbots mit Kundenkontakt (FAQ-Stil, eine Frage pro Eintrag).
• Prozessbeschreibungen (Verfahrensanweisungen, ISO-9001-Dokumente): Schritte als nummerierte Listen, Zuständigkeiten in einer Tabelle.

So funktioniert es

1. Fragenliste (die 50 wichtigsten echten Fragen)
2. die 20-50 Dokumente auswählen, die sie beantworten
3. KI-gestützte Analyse (was ist unklar, fehlt, veraltet, doppelt?)
4. Überarbeitung in eine Standardstruktur (Mensch bearbeitet, Fachexperte gibt frei)
5. Veröffentlichung am Wissensort (SharePoint, Nextcloud, Wiki) mit Metadaten
6. Test: dem Assistenten die Fragen stellen, Antworten vergleichen
7. korrigieren und wiederholen

• Faustregeln: ein Thema pro Abschnitt mit etwa 100-400 Wörtern; Überschriften, die den Gegenstand enthalten („Urlaubsantrag: Genehmigungsgrenzen“, nicht „Genehmigung“); den Namen des Gegenstands wiederholen statt „es“ oder „siehe oben“; Abkürzungen bei der ersten Verwendung je Abschnitt ausschreiben; Tabellen als echte Texttabellen mit Kopfzeile, nie als Bilder; ein Satz Alternativtext oder eine Textbeschreibung für jedes Diagramm und jeden Screenshot; oben eine kurze Zusammenfassung; am Ende ein Block „Fragen und Antworten“; Verantwortliche(r), Gültig-ab-Datum und Version in den ersten Zeilen.
• Rolle der KI: Ein allgemeines LLM (Copilot in Word, Gemini in Docs oder ein Chat-Assistent für nicht sensible Texte) schlägt einen neu strukturierten Entwurf vor, extrahiert FAQs und beschreibt Diagramme. Die Autorin oder der Autor prüft jede Aussage; das LLM darf keine Inhalte erfinden.
• Mensch-in-der-Schleife (Human-in-the-Loop): Die fachlich verantwortliche Person gibt jedes umgeschriebene Dokument frei.

Datenaufbereitung

Welche Daten: die Dokumente selbst, dazu die realen Fragen (Helpdesk-Tickets, Postfach des Personalteams, Chat-Protokolle), die zeigen, was der Assistent beantworten muss.

Wo es liegt: SharePoint/OneDrive, Google Drive, Dateiablagen, Nextcloud, Wiki, PDF-Archive und in den Köpfen langjähriger Mitarbeitender.

Typische Lücken: widersprüchliche Fassungen, abgelaufene Inhalte, gescannte PDFs ohne Text, Diagramme ohne Beschreibung, nicht erklärte Abkürzungen, Tabellen als Bilder, Dokumente ohne Verantwortliche oder Datum.

Schritte der Aufbereitung: 1. Die 50 wichtigsten Fragen sammeln (ein bis zwei Stunden mit Helpdesk und Abteilungsleitungen) und Dokumenten zuordnen (PREP-002). 2. 20-50 Dokumente auswählen; zuerst Dubletten und veraltete Fassungen ausmustern (PREP-009, PREP-013). 3. Scans in Text umwandeln (PREP-006); Altformate konvertieren (PREP-007). 4. Mit einem einseitigen Schreibleitfaden und einer Word-/Wiki-Vorlage umschreiben; Metadaten (PREP-010) und ein Glossar (PREP-015) ergänzen. 5. Einen Testsatz aus Fragen mit korrekten Antworten aufbauen (PREP-018) und nach jedem Stapel erneut testen. 6. Berechtigungen in Ordnung bringen, bevor der Assistent die Inhalte sieht (PREP-023).

Werkzeuge: Word-Formatvorlagen und -Vorlagen, SharePoint-Seitenvorlagen, Nextcloud Collectives oder Wiki.js, Paperless-ngx für gescannte Originale, Excel für die Fragenliste, Docling (Open Source), um zu prüfen, wie ein Konverter die Struktur Ihres Dokuments sieht [3].

Grober Anteil am Aufwand: der größte Teil des Projekts (die Aufbereitung ist der Anwendungsfall). Realistisch sind 2-6 Stunden pro Dokument einschließlich Prüfung; 30 Dokumente sind 2-4 Personenwochen, verteilt über einen Monat. Siehe GUIDE-003.

Umsetzungswege

Welcher Weg für wen

• KMU - Weg A: Der Assistent, den Sie bereits lizenziert haben (Microsoft 365 Copilot, Gemini in Workspace), plus Word-/SharePoint-Funktionen genügt; der Ablauf ist Standard und es ist keine Integration nötig.
• Großunternehmen - Weg B: Große Dokumentenmengen rechtfertigen eine skriptgesteuerte Pipeline (Analyse und FAQ-Erzeugung über eine in der EU gehostete Modell-API, Schreiben nach SharePoint oder ins CMS) mit Prüfworkflow.
• Die Wege C und D sind hier nicht sinnvoll: Die Arbeit ist redaktionell; Selbstbetrieb lohnt nur, wenn Dokumente für jeden Cloud-Assistenten zu sensibel sind, dann siehe PREP-013.

Weg A - Kaufen (Standardsoftware)

• Microsoft 365: Umschreib- und Zusammenfassungsfunktionen von Word/Copilot, SharePoint-Seiten und Dokumentbibliotheken mit Metadatenspalten, eingebaute Barrierefreiheitsprüfung für Alternativtexte und Tabellenkopfzeilen. Microsoft veröffentlicht Hinweise zur Optimierung von SharePoint-Inhalten für Copilot [1]. Die Daten bleiben im Microsoft-365-Tenant (EU Data Boundary).
• Open Source / in der EU gehostet: Nextcloud (EU/selbst betrieben) mit Collectives oder Text für strukturierte Seiten; Wiki.js oder BookStack für Wikis; OnlyOffice zum Bearbeiten.
• A wählen, wenn: die Inhalte überwiegend interne Handbücher sind und der Assistent bereits lizenziert ist.

Weg B - Auf Cloud-KI-Diensten aufbauen

• Ein kleiner n8n- oder Power-Automate-Flow liest ein Dokument, ruft ein in der EU gehostetes Modell auf (Mistral, Azure OpenAI in einer EU-Region, bei Aleph Alpha/IONOS/STACKIT gehostete Modelle) mit dem Schreibleitfaden als Prompt und liefert einen Entwurf plus eine Lückenliste für die Autorin oder den Autor zurück. Immer mit menschlicher Freigabe.

Weg C - Selbst betreiben (Open Source)

Als Einstieg nicht empfohlen. Falls nötig: Ollama mit einem kleinen Instruct-Modell auf HW1/HW2, um FAQs aus vertraulichen Dokumenten zu entwerfen, mit n8n zur Orchestrierung.

Weg D - Eigenes Training

Nicht anwendbar.

Stand der Technik (2026)

• Die Retrieval-Qualität hängt stark davon ab, wie Dokumente geteilt werden. Moderne Parser wie Docling erhalten Überschriftenhierarchie und Tabellen, sodass Chunks ihren Überschriftenpfad mitführen [3]; das funktioniert nur, wenn Überschriften und Tabellen in der Quelle vorhanden sind.
• Office-Assistenten sehen nur, worauf die Nutzerin oder der Nutzer zugreifen darf und was indexiert ist; veraltete oder zu breit freigegebene Inhalte sind in der Praxis der Hauptgrund für schlechte Copilot-Ergebnisse [2].
• Grenzen: LLM-Überarbeitungen können die Bedeutung unbemerkt verändern (Zahlen, Ausnahmen, rechtliche Formulierungen); Prüfungen sind Pflicht. Lange FAQ-Blöcke können Inhalte doppeln und Widersprüche erzeugen, wenn nur eine Kopie aktualisiert wird.

Gemeinsame Bausteine & Kombinationen

• Direkte Folgeschritte: PREP-013 (maßgebliche RAG-Wissensbasis), PREP-010 (Metadaten), PREP-015 (Terminologie), PREP-016 (Mustervorlagen als Goldstandard), PREP-017 (Prüfzyklen und Rückmeldungen aus Assistentenfehlern).
• Dieselben Werkzeuge (Word-/SharePoint-Vorlagen, Paperless-ngx, n8n) bedienen PREP-009 und PREP-010; dieselbe Fragenliste ist die Grundlage für den Testsatz in PREP-018.

Aufwand, Kosten & Kennzahlen

• Weg A: 2-6 Stunden pro Dokument plus ein bis zwei Tage für Leitfaden und Vorlagen; die Kosten bestehen überwiegend aus Arbeitszeit, Copilot- oder Gemini-Lizenzen sind eventuell schon vorhanden.
• Weg B: 3-5 Tage für Pipeline und Prompt-Feinabstimmung zusätzlich.
• Kennzahlen: Anteil der 50 Testfragen, die korrekt und mit der richtigen Quelle beantwortet werden (vorher vs. nachher), Anzahl der Antworten „nichts gefunden“, Anteil der Dokumente mit Verantwortlichen/Datum, Anzahl ausgemusterter Dubletten, Antwortzeit im Helpdesk.

Menschen & Veränderung

Früh einbinden: Abteilungsleitungen (sie verantworten Inhalt und Prüfung), die Fachleute, die tatsächlich schreiben, die IT für die Dokumentenplattform, Datenverantwortliche für Zugriffsrechte und die Geschäftsleitung für das Zeitbudget. Die oder der Datenschutzbeauftragte kommt hinzu, wenn Personal- oder Kundendokumente mit personenbezogenen Daten einbezogen werden (GUIDE-005).

Betriebsrat: abhängig vom Einzelfall. Das Umschreiben von Dokumenten überwacht keine Beschäftigten, aber der Assistent, der sie nutzt (z. B. Copilot), protokolliert die Nutzung und ist objektiv zur Verhaltensüberwachung geeignet (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG); § 90 Abs. 1 Nr. 3 verlangt rechtzeitige Unterrichtung über KI-gestützte Arbeit. Handbücher, die von namentlich genannten Beschäftigten geschrieben wurden, dürfen nicht zu Leistungsdaten werden. Öffentliche Stellen beteiligen den Personalrat (GUIDE-004).

KI-Kompetenz: Art. 4 KI-Verordnung (AI Act) verpflichtet Anbieter und Betreiber, Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten zu ergreifen; eine einstündige Einheit zum Prompten für Überarbeitungen und zum Prüfen von KI-Entwürfen genügt für den Anfang (GUIDE-006).

Kommunikation und Pilot: Stellen Sie es als „unser Wissen auffindbar machen“ dar, nicht als zusätzlichen Schreibaufwand. Beginnen Sie mit einer Abteilung und ihren zehn häufigsten Fragen; benennen Sie je Abteilung eine Ansprechperson als Champion (GUIDE-008, GUIDE-009).

Menschen behalten die Kontrolle: Jedes umgeschriebene Dokument hat eine benannte verantwortliche Person und wird von einem Menschen freigegeben.

Risiken, Regulierung & Compliance

• KI-Verordnung (AI Act): minimales Risiko; die Pflicht aus Art. 4 zur Förderung der KI-Kompetenz gilt. Treibt die Wissensbasis später einen Kunden-Chatbot an, gelten die Transparenzpflichten nach Art. 50 (in Kraft seit 2. Aug. 2026) für diesen Chatbot, nicht für das Verfassen [4]. Siehe GUIDE-014.
• DSGVO: personenbezogene Daten aus Beispielen entfernen oder pseudonymisieren (PREP-022); AVV mit jedem Cloud-Assistenten oder jeder Modell-API (Art. 28); eine DSFA ist für reine Handbuchinhalte normalerweise nicht nötig (GUIDE-005).
• Sicherheit: Versteckte Anweisungen in Dokumenten können Assistenten manipulieren (Prompt Injection); beschränken Sie, wer den Wissensspeicher bearbeiten darf (GUIDE-013).
• Gegenmaßnahmen: Verantwortliche und Prüfdatum auf jedem Dokument, Testsatz, Änderungsprotokoll, Bereinigung der Berechtigungen.

Erste Schritte

1. Die 50 häufigsten Fragen von Mitarbeitenden oder Kunden sammeln (ein Workshop, zwei Stunden).
2. Die 10 Dokumente auswählen, die die meisten davon beantworten sollen; Dubletten ausmustern.
3. Einen einseitigen Stilleitfaden und eine Word-/SharePoint-Vorlage schreiben (siehe Regeln oben).
4. Die 10 Dokumente mit KI-Entwurf und fachlicher Prüfung umschreiben; mit Verantwortlichen und Datum veröffentlichen.
5. Die 50 Fragen Ihrem Assistenten stellen, die Ergebnisse festhalten und nach zwei Wochen wiederholen (GUIDE-009).

Quellen

1. Microsoft Learn - SharePoint and Copilot best practices - https://learn.microsoft.com/en-us/sharepoint/sharepoint-copilot-best-practices
2. Withum - Preparing your SharePoint environment for Copilot: what to audit and why - https://www.withum.com/resources/preparing-your-sharepoint-environment-for-copilot-what-to-audit-and-why/
3. Docling project (document conversion keeping headings and tables) - https://github.com/docling-project/docling
4. Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act) - https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
5. Paperless-ngx documentation - https://docs.paperless-ngx.com/