Document Intelligence: Die Grundlage erfolgreicher digitaler Transformation

Um „Document Intelligence“ zu verstehen, muss man zunächst das Problem begreifen, das damit gelöst wird. Blicken wir zurück in die 1990er und frühen 2000er Jahre, als Unternehmen ihre Anwendungsstacks abteilungsweise aufbauten. Die Finanzabteilung hatte ihre eigene Lösung, die Personalabteilung auch und der Einkauf ebenso. Jede dieser Einzel-Lösungen war auf ihren jeweiligen Geschäftsbereich optimiert, was dazu führte, dass Informationen über verschiedene unabhängige Plattformen verstreut waren – und blieben.

Diese Unternehmensanwendungen waren nie darauf ausgelegt, den Inhalt von Dokumenten zu verstehen. Zwar ließ sich die Dokumentenablage bewältigen, doch ihre Auswertung erforderte erheblichen manuellen Aufwand: Mitarbeitende mussten sich durch die Systeme arbeiten, die Dateien einzeln durchgehen und die relevanten Informationen händisch extrahieren..

Die Folgen sind bis heute spürbar. 68 Prozent der Unternehmen kämpfen mit Datensilos., and Fast die Hälfte der Wissensarbeiterfindet benötigte Informationen nur schwer. Unterdessen wächst das Informationsvolumen weiter: Die weltweit erzeugte Datenmenge wird in den kommenden Jahren voraussichtlich 390 Zettabyte überschreiten, was das ohnehin schon unüberschaubare Volumen noch weiter erhöht.

Was sich daraus ergibt, ist so etwas wie ein Paradoxon der Unternehmensinformationen: Unternehmen haben mehr Daten als je zuvor – können sie aber nicht nutzen. Entscheidungen dauern länger. Zusammenarbeit wird mühsamer. Transformationsprozesse geraten ins Stocken. Viele Unternehmen reagieren darauf mit Automatisierungsinitiativen. Jüngste Untersuchungen zeigen, dass 65 Prozent der Unternehmen ihre Automatisierungsvorhaben intensivieren, um Ineffizienzen im gesamten Unternehmen zu beheben.

Trotz aller Investitionen in KI und Automatisierung stoßen viele Unternehmen auf dieselben Hürden: Die Datenbasis ist zersplittert und unzugänglich. KI kann nur mit dem arbeiten, was sie „sieht“ und in den meisten Unternehmen ist dieser Überblick lückenhaft. Kurzum: Die Grundlage ist brüchig und die Einführung einzelner Tools behebt das zugrundeliegende Problem auch nicht.

Hier setzt Document Intelligence an. Das Konzept dahinter ist simpel, die Auswirkungen enorm: Dokumente nicht nur ablegen, sondern verstehen. Inhalte strukturieren. Wissen mit Prozessen und Entscheidungen verbinden. Und das auf einer zentralen Plattform, die verhindert, dass Informationen auf ihrem Weg verloren gehen.

Wenn das gelingt, ist der Document Lifecycle kein Verwaltungsakt mehr, sondern das Rückgrat, wie ein Unternehmen lernt, entscheidet und handelt. KI bekommt so endlich die solide Grundlage, auf der sie aufbauen kann: qualitativ hochwertigere Daten, abteilungsübergreifende Kontexte, ein vollständigeres Bild des Unternehmens. Genau das macht KI in der Praxis wirklich effektiv!

Dokumente sind der Motor jedes Unternehmens. Sie enthalten institutionelles Wissen, Regulierungen, Entscheidungen und Beziehungen. Die meisten Unternehmen haben gerade erst damit begonnen, den darin verborgenen Wert zu erschließen. Der Unterschied besteht heute darin, dass wir endlich über die Mittel verfügen, dies in großem Maßstab zu tun.

Viele Anbieter im Enterprise-Content-Management-Bereich positionieren ihre Lösungen als etwas, das dem Konzept von „Document Intelligence“ nahekommt. Und verwenden dabei Begriffe wie „Content Intelligence“, „kognitive Automatisierung“ oder „intelligente Dokumentenverarbeitung“. Das klingt nach Fortschritt. In der Praxis steckt oft etwas anderes dahinter: Häufig handelt es sich nämlich um bestehende Systeme mit einer zusätzlichen KI-Schicht. Oder mehrere Einzellösungen, die im Vertrieb einheitlich wirken, im Alltag aber auseinanderfallen. Der Document Lifecycle umfasst jedoch viele miteinander verbundene Phasen. Die meisten Anbieter decken nur Teile davon ab, während Unternehmen den Rest selbst organisieren.

Das ist keine Document Intelligence. Es ist das alte Siloproblem nur neu verpackt. Der wahre Unterschied liegt in der zugrundeliegenden Plattform.

Document Intelligence ist keine Funktion, die man einfach an ein Altsystem anfügt. Sie erfordert eine Modernisierung der Grundlage, auf der diese Systeme basieren: eine Grundlage, die in der Lage ist, Dokumentenwissen über den gesamten Lifecycle hinweg zu verwalten, zu verstehen und anzuwenden. Damit ist die Frage nach der Plattform nicht nur ein Nebenaspekt, sondern zentraler Bestandteil.

Essentiell ist dabei das Zusammenspiel von Enterprise Content Management, KI-gestütztem Verstehen, intelligenter Suche, Prozessintegration sowie Dokumentenerstellung und Kommunikation. Nur so fließt Wissen durch das gesamte Unternehmen. Ohne diese Basis bleiben einzelne Lösungen übrig, die zwar lokale Probleme lösen, auf Unternehmensebene jedoch keinen Mehrwert schaffen.

Ich habe gesehen, wie dies in großem Maßstab bei Unternehmen wie SEW-EURODRIVE funktioniert, einem führenden Anbieter von Antriebs- und Automatisierungstechnik. Mit einer modernen Document-Intelligence-Grundlage verarbeitet das Unternehmen nun jährlich Millionen von Dokumenten und nutzt dabei KI, um Inhalte im Kontext zu klassifizieren, zu extrahieren und zu verstehen, während gleichzeitig Prozesse standardisiert werden. So greifen Teams weltweit schnell auf Informationen zu. Das steigert die Effizienz in Finance, Engineering und Projektmanagement deutlich.

Viele Unternehmen haben ähnliche Datenmengen – aber sie schlummern noch in verschiedenen Systemen. Ohne die genannte Grundlage bleibt dieses Potenzial unerschlossen. Und größere KI-Vorhaben (sei es autonome Automatisierung oder Entscheidungsunterstützung in Echtzeit) haben keine solide Basis.

Der Nutzen von Document Intelligence geht weit über schnellere Dokumentenverarbeitung hinaus. Wenn das in Dokumenten enthaltene Wissen richtig verstanden und mit den davon abhängigen Prozessen verknüpft wird, sind Entscheidungsfindungen weniger auf individuelles Fachwissen angewiesen. Verpflichtungen und Risiken lassen sich leichter überwachen. Die stillen Reibungsverluste, (die Kosten in die Höhe treiben, Geschäftszyklen verlangsamen und Compliance-Risiken verursachen) beginnen sich zu verringern – nicht durch eine einzelne Maßnahme, sondern als kumulativer Effekt über den gesamten Document Lifecycle hinweg.

Ein gutes Beispiel ist das RECODE-Programm des Natural History Museum, das von Forbes für seinen ambitionierten Ansatz ausgezeichnet wurde. Angesichts der Aufgabe, das in 90 Millionen Artefakten verborgene Wissen freizusetzen, war das Ziel nie einfach nur die Digitalisierung. Das Ziel war der Aufbau einer vernetzten, maschinenlesbaren Informationsinfrastruktur, die verschiedene Forschungsteams zuverlässig dabei unterstützt, sich mit 4,5 Milliarden Jahren Erdgeschichte befassen.

Ein solches Transformationsvorhaben wird nur mit der richtigen Basis-Plattform möglich. Und genau hier stoßen die meisten Unternehmen an die Grenzen dessen, was sie bisher aufgebaut haben.

Dokumente waren schon immer der eigentliche Motor eines Unternehmens. Nicht die abstrakten Daten. Nicht die Systeme. Sondern die konkreten Dokumente, die Entscheidungen, Regularien und Prozesse in alle Bereiche eines Unternehmens transportieren. Trotzdem bleibt dieses Potenzial oft ungenutzt. Dokumenteninhalte werden nicht erschlossen oder in großem Maße verwaltet. Abhängige Prozesse werden nicht automatisiert. Informationen nicht gefunden oder als Transformationsgrundlage zur Verfügung gestellt.

Doch die KI-Fähigkeit von Unternehmen wird zukünftig immer mehr darüber entscheiden, welches Unternehmen vorne liegt – und welches nicht. Dabei liegt der Unterschied nicht in der Frage nach dem eingesetzten oder lizensierten KI-Modell, sondern in der, ob sie das Wissen in ihren Dokumenten nutzen, oder nicht.

Hinter jeder Entscheidung, jedem Prozess und jeder Kundeninteraktion steht ein Dokument. Die Unternehmen, die lernen, diese Dokumente durchgängig zu steuern, zu verstehen und zu nutzen, werden bestimmen, wie modernes Business funktioniert.