KI im Dokumentenarchiv: Chancen und Risiken

Studien zur KI-Nutzung deutscher Unternehmen

Künstliche Intelligenz (KI) ist in der deutschen Wirtschaft angekommen. Laut einer aktuellen Studie des ITK-Verbands Bitkom nutzt bereits jedes dritte Unternehmen KI. »In irgendeiner Form« verwenden sogar 98 Prozent der Unternehmen hierzulande KI wie ABBYY in der Studie »State of Intelligent Automation: GenAI Confessions 2025, The good, the bad, and risks with Enterprise AI« herausfand. In dieser Zahl sind jedoch  43 Prozent inbegriffen, die GenAI nur aufgrund von BYOS (Bring Your Own Software) im Unternehmen nutzen. Hinsichtlich Compliance- und Sicherheitsaspekten ist dies ein nicht unerhebliches Risiko.

Doch die zentrale Erkenntnis der Studie ist für Dr. Marlene Wolfgruber, Director of Product Marketing für Intelligent Document Processing bei Abbyy, »dass die anfängliche Erwartung, generative KI löse alle Geschäftsprobleme, definitiv nicht erfüllt werden konnte. Zahlreiche Unternehmen räumen ein, dass deutlich mehr KI-Technologien beziehungsweise Gen-KI erforderlich sind, um geschäftskritische Prozesse erfolgreich zu vereinfachen oder zu beschleunigen.«

Warum es zwischen KI und Archiv besonders matcht

Zu den häufigsten Einsatzfeldern von GenAI zählt mit 57 Prozent die Automatisierung von dokumentenbasierten Geschäftsprozessen. Nur die Datenanalyse und Gewinnung von Erkenntnissen liegt mit einem Prozent darüber. Für dokumentenbezogene Unternehmensaufgaben eignet sich KI besonders gut, weil in der Regel bereits große Mengen an Archivdokumenten vorhanden sind. »Da generative KI ihre Stärke vor allem im Verarbeiten von Inhalten hat, profitiert jedes Archiv, in dem große Mengen an Daten vorgehalten werden«, unterstreicht Philipp Braun, Product Owner bei ELO Digital Office. Die Automatisierung monotoner Aufgaben mit Hilfe Künstlicher Intelligenz erleichtere darüber hinaus den Arbeitsalltag erheblich.

Dies bestätigt auch Jens Büscher, Gründer und CEO von Amagno: »In den Archiven unserer Kunden schlummert ein riesiges, oft ungenutztes Potenzial. Die KI ist der Schlüssel, um diesen Datenschatz zu heben. Sie versteht den Kontext und die Zusammenhänge in den Dokumenten und ermöglicht so völlig neue Anwendungsfälle.« So könne sich ein Personaler auf Knopfdruck die Leistungen eines Mitarbeiters zusammenfassen lassen, anstatt Akten zu studieren. Das Controlling kann per Frage Trends in Finanzberichten aufdecken. Der Produktsupport identifiziert wiederkehrende Kundenprobleme, indem er die KI tausende von Tickets analysieren lässt.

Mehrwert durch KI und archivierten Content

»Anstatt Inhalte nur passiv zu speichern, ermöglicht die KI den Unternehmen, mit archivierten Daten zu interagieren, als würden sich die User mit einem sachkundigen Assistenten unterhalten. So werden Muster, Zusammenhänge und Trends aufgedeckt, die zuvor verborgen waren«, erklärt Arsalan Minhas, Associate Vice President of Sales Engineering for EMEA & APAC bei Hyland.  In Unternehmensarchiven optimieren virtuelle KI-Assistenten die Suche und den Abruf historischer Aufzeichnungen, Prüfpfade und Kommunikationen. So werden Compliance und eDiscovery mit minimalem manuellem Aufwand ermöglicht.

Jens Büscher, CEO und Gründer von Amagno (Bild: Amagno)

»In Medienarchiven generiert KI automatisch beschreibende Tags, Anmerkungen und Transkripte aus Videoinhalten. Dadurch wird das Material durchsuchbar und eine schnelle Wiederverwendung der Inhalte unterstützt. In Multimediaarchiven wandelt die Spracherkennung Audio- und Videoarchive in Text um. So stehen intelligente Such- und Analysefunktionen für zuvor nicht zugängliche gesprochene Inhalte zur Verfügung«, erläutert Minhas weiter.

Was den KI-Einsatz erschwert

Bei der geordneten Implementierung von GenAI sehen sich deutsche Unternehmen jedoch mit einigen Herausforderungen konfrontiert. Laut der Abbyy-Studie bemängeln 29 Prozent, dass es keine ausreichenden Governance/KI-Richtlinien gibt. Einige Unternehmen unterschätzen auch den Daten- und Trainingsaufwand. So erweist sich für 27 Prozent das Training von Modellen schwieriger als erwartet. Jeweils 26 Prozent sehen die mangelnden Fähigkeiten der Mitarbeiter sowie die schwierige Integration in bestehende Prozesse als problematisch. 20 Prozent bemängeln, dass keine Einbindung von Unternehmensdaten möglich ist.

Ein weit verbreiteter Fehler sei nach Aussagen von Wolfgruber auch die Annahme, Gen-KI könne zuverlässig und ohne Vorbereitung präzise Erkenntnisse aus jedem Dokumentenarchiv gewinnen. »Wir haben Kunden erlebt, die damit experimentierten. Die Ergebnisse sahen auf den ersten Blick gut aus. Bei genauerem Hinsehen stellte sich jedoch heraus, dass generative KI in unsicheren Fällen aufgrund mangelnder Daten- beziehungsweise Dokumentenqualität einfach frei erfundene Daten hinzufügte«, warnt Wolfgruber. Inkonsistente Formate und fehlender Kontext können ebenfalls zu Fehlern oder Trugbildern führen.

Archiv-Vorbereitungen für den KI-Einsatz

Arsalan Minhas, Associate Vice President of Sales Engineering for EMEA & APAC bei Hyland

Hat das Dokumentenarchiv qualitative Defizite, besteht der erste Schritt darin, archivierte Inhalte zu organisieren und zu bereinigen, um Vollständigkeit, Konsistenz und Qualität sicherzustellen. »Dazu gehört die Anreicherung mit Metadaten und die Klassifizierung unstrukturierter Inhalte, damit diese für die KI-Verarbeitung leichter zugänglich werden«, ergänzt Minhas. Hierbei können wiederum KI-, OCR- und Dokumentenmanagement-Tools helfen, die viel manuelle Arbeit ersparen. Ist jedoch eine Dokumentenmanagement- oder Enterprise Content Management-Lösung ordnungsgemäß im Einsatz, dürfte sowieso kaum Bereinigungsaufwand vorhanden sein. In der Regel liegen Daten dann maschinenlesbar und klassifiziert vor.

In jedem Fall sollten sich Unternehmen zunächst einen Überblick über ihre Prozesse und Workflows verschaffen. Zu klären ist, in welchen Bereichen der Einsatz von KI sinnvoll und welche Ausprägung von KI dabei geeignet erscheint. Wenn sich das Modelltraining als komplex gestaltet, sind vortrainierte, zweckgebundene KI-Lösungen häufig die bessere Wahl.