Intelligente Dokumentenverarbeitung für Skalierung

Der Markt für KI-gestützte Automatisierung wächst stark. Mehr als 400 Anbieter sowie zahlreiche Open-Source-Projekte sind im Bereich der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) aktiv. Unternehmen suchen nach Lösungen, um Prozesse effizienter zu gestalten, Entscheidungen auf Basis von Informationen zu treffen und mit technologischem Vorsprung wettbewerbsfähig zu bleiben. Doch überzogene Versprechen, unklare Begriffe und nicht belastbare Technologien führen häufig zu Frustration.

Abbyy, Anbieter von Lösungen für intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP, Intelligent Document Processing), berichtet, was heute technologisch möglich und sinnvoll ist:

Unstrukturierte Daten stellen eines der größten Hindernisse für die Automatisierung dar. Viele Unternehmen versuchen, diesen Herausforderungen mit generativer KI oder eigenen Entwicklungslösungen zu begegnen. Dabei zeigt sich: Generalisierte Sprachmodelle liefern bei der Dokumentenverarbeitung oft unzuverlässige Ergebnisse. Eigenentwicklungen sind meist schwer zu implementieren, nicht skalierbar und aufwändig in der Wartung.

Herausforderungen bei der Auswahl und Implementierung

Zudem wird vermehrt der Begriff «autonome Agenten» verwendet, auch für Systeme, denen grundlegende Fähigkeiten wie Kontextverständnis, Entscheidungslogik und Anpassungsfähigkeit fehlen. In vielen Fällen handelt es sich um klassische Automatisierungstools, die neu vermarktet werden, ohne echte Autonomie zu bieten. Diese irreführende Darstellung erschwert es Unternehmen, verlässliche Lösungen zu erkennen.

Die Folge sind Entscheidungen auf Basis unvollständiger oder fehlerhafter Informationen. In automatisierten Prozessen können sich solche Fehler schnell ausweiten. Dadurch entstehen betriebliche Störungen, finanzielle Verluste oder sogar regulatorische Risiken.

Zweckorientierte Systeme für reale Anforderungen

ABBYY setzt auf einen hybriden Ansatz, der deterministische und generative KI kombiniert. Damit lassen sich auch komplexe, unstrukturierte Daten zuverlässig verarbeiten und in strukturierter Form bereitstellen. Die Lösungen sind auf konkrete Geschäftsbereiche wie Banken, Versicherungen oder das Gesundheitswesen abgestimmt.

Im Mittelpunkt steht die Fähigkeit, dokumentbasierte Informationen präzise zu erfassen, zu klassifizieren und für nachgelagerte Systeme bereitzustellen. Nur wenn faktenbasiertes Datenverständnis mit intelligentem Schlussfolgern verbunden ist, entstehen Ergebnisse, die geschäftlich nutzbar sind.

Die IDP-Systeme von ABBYY sind so konzipiert, dass sie sich problemlos in bestehende Unternehmensinfrastrukturen integrieren lassen. Durch die Kombination aus technologischer Spezialisierung und operativer Verlässlichkeit entstehen Ergebnisse, die reproduzierbar und skalierbar sind.

Schlüsselfaktoren für die Auswahl der richtigen Lösung

Unternehmen, die auf intelligente Dokumentenverarbeitung setzen, sollten fünf zentrale Kriterien berücksichtigen:

1. Geeignete KI-Verfahren kombinieren: Generative KI kann kreative und kontextbasierte Aufgaben übernehmen, ist aber oft unzuverlässig bei der strukturierten Datenerfassung. Für die Verarbeitung geschäftlicher Dokumente empfiehlt sich ein kombinierter Ansatz: Regelbasierte (deterministische) Verfahren stellen sicher, dass kritische Daten konsistent erkannt werden, während generative Modelle bei der logischen Einordnung und Texterzeugung unterstützen. Die Kombination beider Methoden sorgt für präzise und verwertbare Ergebnisse.
2. Unstrukturierte Daten systematisch aufbereiten: Der Großteil geschäftsrelevanter Informationen liegt in unstrukturierter Form vor. Um daraus nutzbare Daten zu gewinnen, müssen Inhalte aus E-Mails, Scans oder handschriftlichen Notizen zuverlässig erkannt, klassifiziert und standardisiert werden. Lösungen mit integrierter OCR, Datenklassifikation und Normalisierung schaffen die Grundlage, damit solche Informationen systematisch verarbeitet werden können.
3. Technologierisiken aktiv begrenzen: Der Einsatz experimenteller Systeme kann zu Instabilität und Fehlentscheidungen führen. Unternehmen sollten auf Lösungen setzen, die nachweislich in produktiven Umgebungen funktionieren, sich flexibel anpassen lassen und langfristig zuverlässig arbeiten. Entscheidend ist, dass sie sowohl bei kleinen Datenmengen als auch im großflächigen Betrieb konsistente Ergebnisse liefern – unabhängig von Dokumententyp, Datenqualität oder Nutzungsvolumen.
4. Gesamtkosten im Blick behalten: Open-Source-Ansätze oder große Sprachmodelle wirken auf den ersten Blick kostengünstig. Der tatsächliche Aufwand für eine IDP-Lösung zeigt sich jedoch oft erst im laufenden Betrieb. Neben Lizenzgebühren entstehen Kosten für Anpassung, Pflege, Modelltraining und Wartung. Unternehmen sollten die Gesamtkosten über den gesamten Lebenszyklus hinweg betrachten. Lösungen mit stabiler Architektur, automatisierten Updates und klarer Abrechnung ermöglichen bessere Planbarkeit und senken den langfristigen Aufwand.
5. Autonomie gezielt ermöglichen: Autonome Agenten benötigen präzise, kontextgerechte Daten, um zuverlässig arbeiten zu können. Nur wenn die Dokumenteninhalte korrekt extrahiert, semantisch eingeordnet und aufgabenspezifisch aufbereitet sind, können diese Systeme fundierte Entscheidungen treffen. Lösungen, die lediglich als „autonom“ bezeichnet werden, ohne über diese Fähigkeiten zu verfügen, erfüllen diesen Anspruch nicht.

Zukunftssicherheit durch fundierte Systementscheidung

Die Anforderungen an Automatisierung steigen. Gleichzeitig nehmen Datenmengen und deren Komplexität zu. Organisationen sichern sich einen klaren Vorteil, wenn sie frühzeitig in Lösungen investieren, die auf konkrete betriebliche Herausforderungen abgestimmt sind.

Dabei zählt nicht allein die Technologie. Entscheidend ist, wie gut eine Lösung zur vorhandenen Struktur, zu den Prozessen und zu den strategischen Zielen passt. Eine fundierte Systementscheidung bildet dafür die Grundlage. Sie stärkt die Automatisierungsstrategie, stabilisiert Prozesse und verbessert dauerhaft die operative Effizienz.