So lässt sich KI im Umfeld von Dokumentenmanagement einsetzen
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde und das aktuelle Hype-Thema in Unternehmen. Die Ergebnisse, die viele bereits mit einfachen Eingaben in ChatGPT erzielen, sind verblüffend. Dennoch fällt es Unternehmen häufig noch schwer, Prozesse zu definieren, die mithilfe der KI-Technologien unterstützt werden können. Daher beleuchten wir in diesem Artikel für Sie einmal mögliche Anwendungspotenziale.
Konkret: Um welche KI-Technologien geht es hier?
Als Microsoft-Partner sprechen wir im Wesentlichen über die Azure AI-Services, die eine Vielzahl von KI-Modellen – aktuell ca. 1.800 Stück – beinhalten: Diese reichen von der Analyse von Audio- und Videodaten über spezialisierte Klassifizierungsmodelle bis hin zu den weit verbreiteten Sprachmodellen (Large Language Models) wie GPT-4o.
Da dieser Beitrag vor allem die Anwendung im Bereich des Dokumentenmanagements beleuchtet, möchten wir im Folgenden insbesondere Klassifizierungsmodelle und Sprachmodelle tiefergehend beleuchten.
Klassifizierungsmodelle lassen sich zum Beispiel dazu einsetzen, Dokumente automatisch in Kategorien zu sortieren. Das kann im Rahmen der Klassifizierung des Posteingangs oder des E-Mail-Eingangs von Unternehmen dabei helfen, die Dokumente schneller und mit geringerem Aufwand an die richtigen Empfänger zu verteilen. Klassifizierungsmodelle werden für eine festgelegte Auswahl an Kategorien trainiert, bevor sie eingesetzt werden können. Sie haben dann eine hohe Erkennungsrate, sind häufig aber wenig flexibel, da die Hinzunahme weiterer Kategorien ein erneutes Anlernen des Modells erfordert.
Die Sprachmodelle von OpenAI und anderen Herstellern liegen mittlerweile in mehreren Versionen vor, die sich auch darin unterscheiden, wie komplex die zu bearbeitenden Anfragen sein dürfen. Die Kosten sind dabei stets nutzungsabhängig und von der Komplexität des Modells abhängig.
Wie hilft mir das konkret?
Um Ihnen das Ganze zu veranschaulichen, führe ich einmal ein paar Beispiele aus der Praxis auf, in denen Künstliche Intelligenz gezielt helfen kann, Prozesse zu vereinfachen und zu beschleunigen. Auch Kombinationen der verschiedenen Modelle beziehungsweise Services sind möglich und erweisen sich durchaus als sinnvoll.
Ein Beispiel: Im Posteingang des Unternehmens wird zunächst die Dokumentenart ermittelt. Für unterschiedliche Dokumentenarten wie beispielsweise Verträge werden dann weitere inhaltliche Analysen ausgeführt, um automatisch den Vertragspartner, das Vertragsdatum, die Laufzeit sowie die Kündigungsfrist auszulesen. Außerdem soll eine inhaltliche Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache hinterlegt werden.
 Klassifizieren |  Auswerten |  Anreichern |
| Ermittlung der Dokumentenart zur automatischen Verteilung eingehender Post | Inhaltliche Auswertung von Dokumenten und Entnahme wesentlicher Metadaten, beispielsweise zu Vertragslaufzeit oder Kündigungsfristen | Erstellung von Auswertungen in Form von Berichten |
| Auslesen des Anliegens des E-Mail-Absenders, etwa im Kundensupport | Inhaltliche Zusammenfassungen und Übersetzungen | Ermittlung von Summen |
| Durchführung von Berechnungen |
Erarbeitung von KI-Anwendungsszenarien mit synalis
Erfahrungsgemäß stellt die Erarbeitung von Anwendungsszenarien die größte Hürde für den Einsatz von KI in vielen Unternehmen dar. Bei synalis haben wir daher ein Workshopformat entwickelt, das genau diese Herausforderung adressiert.
Fazit: Vom Chatbot zum Game Changer
KI-Tools haben eine lange Entwicklungsreise hinter sich und können mittlerweile zielgerichtet eingesetzt werden.
Als ChatGPT populär wurde haben wir alle gestaunt. Wir konnten mit einer künstlichen Intelligenz chatten und die Antworten waren oft verblüffend gut.
Dann jedoch kamen schnell die Fragen auf, wie Unternehmen davon profitieren können. Es erschien nicht effizient, jede Anfrage individuell an einen ChatBot zu formulieren – ein Automatismus sollte Abhilfe schaffen . Schnell wurden auch die Fragen nach der Korrektheit der Antworten und nicht zuletzt nach dem Datenschutz laut.
Mittlerweile hat der Datenschutz durch den EU AI-Act ein solides Fundament erhalten und regelt die Einsatzmöglichkeiten. Microsoft bietet den Kunden die Technologien so an, dass Eingaben nicht zur Weiterentwicklung des Modells genutzt werden. Außerdem stellt Microsoft umfangreiche Dokumentationen zur Datenverarbeitung und -speicherung in den entsprechenden Rechenzentren zur Verfügung. Nicht zuletzt können Anonymisierungswerkzeuge helfen, erst gar keine schützenswerten Daten an die KI zu übertragen.
Heute sehen wir auch den Nutzen klarer: Wir können den Sprachmodellen Dokumente zur Analyse übergeben. Die Arbeitsanweisungen, auch Metaprompts genannt, können vorab definiert werden und das Sprachmodell ist in der Lage, seine Antworten in Formaten (wie etwa JSON) auszugeben, sodass sie sich maschinell / IT-seitig einlesen und weiterverarbeiten lassen. Auf diese Weise eignet sich KI vor allem auch dazu, im Hintergrund vollautomatisch zu klassifizieren, Informationen zu sammeln und Auswertungen über Dokumenteninhalte zu erstellen.
Dabei sehen wir Ergebnisse, die schnell zur Verfügung stehen, von hoher Qualität sind und Unternehmen dabei helfen, ihre Prozesse effizienter zu gestalten.
