ECM-Trends im Mittelstand: KI, Cloud, Souveränität

ECM und KI bilden gute Symbiose

Wie können mittelständische Unternehmen ihre Daten effizient nutzen – und dabei Kontrolle und Kosten im Blick behalten? Die Verbindung von Enterprise Content Management (ECM), Künstlicher Intelligenz (KI) und Cloud-Technologie eröffnet große Chancen: Inhalte lassen sich automatisiert auswerten, zusammenfassen und aufbereiten, Prozesse werden effizienter und Entscheidungen datenbasierter. Gleichzeitig gibt es aber auch Herausforderungen: KI-Funktionen können komplexe Abhängigkeiten schaffen, Kosten schnell steigen, und Transparenz über Algorithmen oder Cloud-Services ist nicht immer gegeben. Gerade im Mittelstand gilt es daher, Nutzen, Aufwand und Risiken sorgfältig abzuwägen, bevor man auf KI setzt.

Simon Kainz, Sales Director, CONVOTIS (Bild: CONVOTIS)

Verschiedene KI-Werkzeuge bieten ECM-Anbieter wie Amagno, Ceyoniq, ecoDMS und ELO Digital Office bereits in ihren mittelständischen Paketen an – wie auch in dieser Übersicht zu sehen. Die Lösungen ermöglichen beispielsweise automatisiertes Zusammenfassen von Dokumenten, Übersetzungen, Chatten mit Dokumenten und die Automatisierung von Workflows.

»Sinnvollen Mehrwert liefert KI dort, wo sie strukturierte Prozesse ergänzt – etwa bei Klassifikation, Extraktion, Dublettenprüfung, Zusammenfassungen, Recherche oder Assistenzfunktionen«, führt Simon Kainz, Sales Director und ECM Principal Consultant von CONVOTIS weiter aus.

KI-Ergebnisse benötigen menschliche Kontrolle

Bei den KI-Ergebnissen stehen Zuverlässigkeit und Genauigkeit für Unternehmensverantwortliche an erster Stelle, insbesondere wenn KI kritische Geschäftsdaten wie Rechnungen, Verträge oder Personalakten extrahiert oder klassifiziert. »Unternehmen müssen darauf vertrauen können, dass die KI konstant hochwertige Ergebnisse liefert, denn Fehler können schnell operative und Compliance-Risiken erzeugen«, warnt Slavena Hristova, Director of Product Marketing Document AI bei ABBYY.

Daher darf das aktive Einbinden von Menschen in automatisierte Prozesse nicht fehlen, wie Jens Büscher, CEO von Amagno, erläutert: »KI-Agenten extrahieren Daten heute mit einer Genauigkeit von über 95 Prozent. Dennoch bleibt das »Human-in-the-Loop«-Prinzip für die Endkontrolle wichtig.«  Insbesondere bei kritischen Vorgängen sind Maßnahmen erforderlich, mit denen sich die Ergebnisse überprüfen lassen.

KI-Mechanismen hinterfragen

»Darüber hinaus sollten Nutzer die Möglichkeit haben, detaillierte Protokolle einzusehen und so transparent nachzuvollziehen, warum ein KI-Modell zu seinen Ergebnissen gekommen ist«, fordert Thomas Uber, Geschäftsführer von ecoDMS. Uber weist außerdem auf die Einhaltung der DSGVO hin, da KI-Modelle regelmäßig personenbezogene Daten verarbeiten. Deshalb sei es empfehlenswert, dass sich Unternehmen vom infrage kommenden KI-Anbieter dessen Datenschutzkonzept detailliert vorstellen lassen. »KI darf keine Black Box sein«, sagt auch Philipp Braun, Product Owner bei ELO Digital Office. »Ergebnisse müssen nachvollziehbar, prüfbar und in bestehende Freigabeprozesse eingebettet sein.« Auch neue Regulierungen wie NIS2 oder der AI Act erhöhen die Anforderungen an Governance und Sicherheit.

Philipp Braun, Product Owner bei ELO Digital Office(Bild: ELO Digital Office)

Unternehmensintern gute KI-Basis schaffen

Darüber hinaus können Unternehmen selbst etwas unternehmen, um zuverlässige KI-Ergebnisse zu erhalten: Sie sollten für eine kontrollierte Datenbasis mit klar definierten Qualitäts- und Freigaberegeln sorgen. KI-Projekte im ECM-Umfeld scheitern nach der Erfahrung von Kainz selten an der Technologie selbst, sondern an fehlenden Grundlagen. Unstrukturierte Dokumente, uneinheitliche Metadaten, unklare Berechtigungen und fehlende Governance untergraben die Qualität von KI-Ergebnissen – sie werden weder belastbar noch akzeptiert.

»KI-Ready«-Metadaten schaffen zudem die Grundlage für Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern. Abhängigkeiten sollten generell vermieden werden, betont Braun: »Eine offene Architektur, die unterschiedliche KI-Modelle unterstützt, sorgt für Zukunftssicherheit.«

KI-Kosten im Blick haben

Thomas Schiffmann, Abteilungsleiter Produktmanagement Ceyoniq (Bild: Ceyoniq)

Nicht zuletzt sind bei der ECM-KI-Nutzung transparente Kostenmodelle wichtig, da KI-Services oft nutzungsabhängig, zum Beispiel pro Anfrage, analysierter Seite oder Dokument abgerechnet werden. »Das kann fair sein, muss aber sauber gemonitort werden, sonst entstehen unplanbare Kosten«, warnt Thomas Schiffmann, Abteilungsleiter Produktmanagement bei Ceyoniq.

Durch die neuen Möglichkeiten, die sich aus der KI-ECM-Kombination ergeben, steigt auch die Attraktivität von cloudbasierten ECM-Lösungen für den Mittelstand. Da KI-Services häufig in der Cloud angeboten werden, ist die Anbindung einfacher, wenn sich auch das ECM-System – zumindest teilweise – in der Cloud befindet. Ein hybrider Ansatz, den viele Mittelständler bereits verfolgen, ist jedoch schon ausreichend.

Cloud oder On-Premise?

Hristova beschreibt, wo welche Bereitstellungsart bevorzugt wird: »On-Premise- oder Private-Cloud-Lösungen sind weiterhin verbreitet, insbesondere in regulierten Branchen oder dort, wo interne IT-Richtlinien die Kontrolle über sensible Daten betonen. Gleichzeitig steigt die Cloud-Nutzung kontinuierlich, insbesondere für neue ECM-Projekte, KI-gestützte Services oder für Unternehmen, die schneller Zugriff auf die neuesten Funktionen wünschen, ohne hohe Investitionen im Voraus tätigen zu müssen.«

Generell bietet die Cloud bessere Skalierbarkeit, geringeren operativen Aufwand und schnelleren Zugang zu Innovationen. »Anwendungen in der Cloud werden attraktiver, wenn das IT-Team vergleichsweise klein ist und von Aufgaben wie dem laufenden Betrieb, dem Einspielen von Updates oder der Erstellung von Backups entlastet werden soll«, so Uber. Ein weiterer Vorteil sei, dass Unternehmen schnell skalieren können, beispielsweise bei der Eröffnung weiterer Standorte oder einem beschleunigten Wachstum. Zudem ermöglicht ein cloudbasiertes DMS/ECM-System den standortunabhängigen Zugriff auf Dokumente, was die hybride Arbeit aus der Zentrale, den Niederlassungen und dem Homeoffice vereinfacht.

Vorteile von On-Premise

On-Premise-Lösungen ermöglichen ein höheres Maß an Kontrolle, erleichtern die Einhaltung von Compliance-Anforderungen und werden bei besonders sensiblen oder regulierten Daten gerne bevorzugt. Nicht zuletzt sind Unternehmen bei Investitionen und dem Betrieb der Anwendungen autark.

Häufig finden Unternehmen eine Balance, indem sie kritische Prozesse On-Premise halten und flexiblere oder weniger sensible Services in die Cloud verlagern. »Grundsätzlich möchte der Mittelstand selbst entscheiden, ob er seine Anwendungen On-Prem, in der Cloud oder hybrid betreibt«, so Uber. Für Entscheider sei es wichtig zu wissen, wie gut man zwischen den Modellen wechseln kann und welche Kosten damit verbunden sind.

Thomas Uber, Geschäftsführer von ecoDMS (Bild: ecoDMS)

Mittelstand achtet auf digitale Souveränität

Jedoch bleibt On-Premise vor allem die erste Wahl, wenn hohe Anforderungen an die Datenhoheit gestellt werden. Vor dem Hintergrund geopolitischer Spannungen gewinnt die digitale Souveränität immer mehr an Bedeutung. Convotis kann diese Entwicklung auf dem mittelständischen Markt laut Kainz bestätigen: »Zunehmend rückt das Thema Cloud-Souveränität in den Fokus. Gemeint ist die Frage, wo Daten verarbeitet werden, wer operativen und rechtlichen Zugriff hat und wie sich Abhängigkeiten von einzelnen Hyperscalern begrenzen lassen.«

Mittelstand ist effizient und pragmatisch

Neben den Trends KI, Cloud und digitale Souveränität zeigt sich bei ECM-Projekten, dass der Mittelstand deutlich prozessorientierter wird. »Früher ging es oft um ‚Dokumente ablegen‘ – heute geht es um End-to-End-Abläufe, also vom Eingang bis zur Entscheidung und Archivierung. Gleichzeitig wächst der Druck, schneller produktiv zu werden: kurze Projekte, schnelle Erfolge, weniger Customizing«, weiß Schiffmann. Daher bevorzugen mittelständische Unternehmen Systeme, die flexibel sind, sich leicht in bestehende Infrastrukturen integrieren lassen und klare Geschäftsergebnisse liefern. Insgesamt setzt der Mittelstand auf eine sehr pragmatische Technologieanwendung, die Innovation, Kontrolle, Vertrauen und Compliance miteinander verbindet.