Inhalt
Modularisierung und Metadaten gelten seit Jahren als Grundpfeiler professioneller Technischer Dokumentation – doch mit dem Einzug KI-gestützter Systeme gewinnen sie neue Bedeutung. Ohne saubere inhaltliche Strukturierung und aussagekräftige Metadaten liefern auch die besten KI-Modelle unzuverlässige Ergebnisse: Automatisierte Klassifikation, Verschlagwortung und semantische Anreicherung funktionieren nur so gut wie die Datenbasis, auf der sie aufsetzen. Der Vortrag zeigt praxisnah verschiedene Ansätze zur Modularisierung und Klassifikation von Inhalten sowie zur Nutzung von Metadaten in der Technischen Dokumentation. Im Mittelpunkt steht, wie Unternehmen ihre Content-Strukturen so aufbauen, dass sie nicht nur für Redakteure, sondern auch für KI-gestützte Auto-Klassifikation und automatisierte Metadatenvergabe nutzbar werden. Teilnehmer erhalten konkrete Impulse, wie sie ihre Dokumentation zukunftsfähig aufstellen – als Voraussetzung für gute KI-Ergebnisse.
Das lernen Sie
Teilnehmer lernen Ansätze zur Modularisierung, Klassifikation und Metadatennutzung kennen und verstehen, warum saubere Strukturen die Basis für gute KI-Ergebnisse sind.