Plötzlich schreiben Entwickler freiwillig Dokumentation. Vor ein paar Jahren wäre das ein Durchbruch gewesen, heute ist es ein Warnsignal. Dokumentation mit KI ist so einfach geworden, dass sie entsteht, ohne dass jemand sie angefordert hat. Das Ergebnis sieht gut aus und hilft trotzdem manchmal niemandem weiter.

Ein Prompt, eine komplette Dokumentation

Der Fall trat bei uns mehrfach auf. Ein Entwickler baut ein Modul. Ein einziger Prompt später liegt die komplette technische Dokumentation vor, vollständig, sauber gegliedert, als Confluence-Seite präsentabel. Für den, der sie erzeugt hat, war das ein gutes Gefühl: so einfach, so schnell, so viel Ergebnis. Selbst gelesen hat er sie nicht, denn was darin steht, wusste er ja schon.

Zwei Dinge fehlten. Es gab niemanden, der die Dokumentation lesen wollte. Und es gab keine Anforderung, die festgelegt hätte, was überhaupt hineingehört. Aufgefallen ist das erst im Review. Auch wenn das Dokument auf den ersten Blick stark wirkte, grundlos lesen wollte es niemand.

Dokumentation mit KI: Der Filter hat sich verschoben

Früher war Dokumentation ungeliebt, mühsam und fast immer zu knapp. Dokumentiert wurde das Nötigste, und oft erst nach der dritten Nachfrage. Sinnlose Dokumentation gab es auch damals. Sie scheiterte aber meist an der eigenen Mühe, denn wer die Mühe scheut, schreibt nur, was er für nützlich hält.

Diese Hürde ist weg. Bei Features kennen wir den Effekt schon: Seit KI sie billig macht, filtert nicht mehr der Aufwand, was gebaut wird. Warum das den Blick auf Produkte verändert, beschreibt der Beitrag KI-Produktivität: Prototyp ist kein Produkt. Dasselbe passiert jetzt bei Dokumenten. Jeder muss bewusster entscheiden, welches Artefakt er erzeugt und wofür. Dass etwas einfach und schnell geht, ist kein Grund, es zu tun. Es ist eine Falle.

Warum Text allein kein Verständnis schafft

Dokumentation verspricht, dass Wissen erhalten bleibt. Ein Dokument, das niemand liest, erfüllt dieses Versprechen nicht. Das Wissen steckt dann weiter in den Köpfen, oder, schlimmer, in niemandes Kopf. Die Lücke zwischen vorhandenem Code und vorhandenem Verständnis beschreibt der Beitrag Comprehension Debt. Eine automatisch erzeugte Seite füllt diese Lücke nicht, weil Verständnis beim Lesen, Diskutieren und Entscheiden entsteht und nicht beim Erzeugen.

Hinzu kommt der Preis, den der Einzelne nicht sieht. Jedes Dokument, das im System liegt, will gefunden, gelesen und aktuell gehalten werden. Das kostet die Zeit der Leser, selbst wenn das Erzeugen nichts kostet.

Nicht jedes Problem braucht KI

Dahinter steckt ein größeres Muster. Vor einem Jahr mussten wir Menschen noch zur KI bringen. Damals lautete die Frage: Brauchen wir das überhaupt? Heute heißt es eher: Können wir das nicht schnell mit KI bauen? Ja, vielleicht. Aber nur weil etwas schnell geht, ist es nicht immer sinnvoll. Kaum jemand verweigert KI heute komplett, und das ist gut. Genauso wichtig ist es, nicht jedes Problem mit KI lösen zu wollen.

Drei Fragen helfen, bevor ein Artefakt entsteht, sei es ein Dokument, ein Werkzeug oder ein neues Feature:

• Welches Problem lösen wir damit?
• Brauchen wir dafür wirklich KI?
• Bringt uns das am Ende tatsächlich etwas?

Was Teams vor dem ersten Prompt klären sollten

Für Dokumentation lassen sich daraus einfache Regeln ableiten:

• Vor dem Erzeugen einen Leser benennen können, mit Namen oder zumindest mit Rolle, etwa neue Teammitglieder, Betrieb oder Fachbereich.
• Festlegen, was das Dokument beantworten soll, und das als Anforderung aufschreiben, bevor die KI loslegt.
• Im Review nicht nur fragen, ob das Dokument vollständig ist, sondern ob es jemand lesen wird. Wer keinen Leser nennen kann, löscht es.
• Vorhandene Seiten nicht blind erweitern, sondern prüfen, wo die neue Fassung die alte ersetzt.

Dasselbe gilt für Führungskräfte. Eine Dokumentationsquote oder die Zahl der Seiten pro Modul sagt nach KI-Einführung nichts mehr über die Qualität aus. Wer solche Zahlen als Erfolg wertet, belohnt genau das Verhalten, das hier zum Problem wird.

Fazit

Die Frage ist nicht mehr, ob sich etwas dokumentieren lässt. Sie lautet, ob es jemanden gibt, der es lesen will. Dokumentation mit KI ist ein gutes Werkzeug, wenn Leser und Anforderung vorher feststehen. Ohne beides entsteht viel Text, der nach Qualität aussieht und niemandem hilft.