KI und strategische Entscheidungen: Vom Automatisieren zum Entscheiden

Besonders im Bereich dokumentenzentrierter Systeme wie Archiven oder Dokumentenmanagementsystemen ergeben sich durch die Integration von Künstlicher Intelligenz völlig neue Möglichkeiten. Künstliche Intelligenz kann hier nicht nur Prozesse automatisieren, sondern Unternehmen auch bei strategischen Entscheidungen unterstützen, indem sie datenbasierte Prognosen und Handlungsempfehlungen erstellt. In diesem Blog erklären wir Ihnen, wie das funktioniert und warum gerade ein Archivsystem der ideale Ort für diese Anwendung ist.

Herkömmliche IT-Systeme der digitalen Transformation basieren auf regelbasierten Operationen nach dem Wenn-Dann-Prinzip. Die Erfolge der Digitalisierung der letzten Jahre haben gezeigt, dass sich mit dieser Logik bereits viele Prozesse automatisieren sowie intelligenter und effizienter gestalten lassen. Dennoch hat diese Logik ihre Grenzen: Sie kann nur Aufgaben lösen, die innerhalb ihrer spezifischen, vorher festgelegten Parameter liegen. KI-gestützte Prozesse hingegen können noch ganz andere Aufgaben bearbeiten. Denn sie sind darauf ausgerichtet, neue Informationen in ihre Entscheidungsfindung einzubeziehen. Das ist deshalb möglich, weil eine KI ihre Entscheidungen nicht aufgrund einer zuvor festgelegten Logik fällt, sondern aufgrund von Trainings an realen Daten. Vereinfacht gesagt, sind KI-basierte Systeme dadurch in der Lage, komplexere Probleme zu lösen. 

Das Archiv: Vom Speicher zur Datendrehscheibe 

Archive dienten früher in Unternehmen als physische Orte, in denen Dokumente abgelegt und verwahrt wurden. Mit der Digitalisierung hat sich dieser Fokus erweitert: Moderne Archivsysteme fungieren als hochfunktionale digitale Datenspeicher, in denen Dokumente rechtssicher abgelegt und sehr benutzerfreundlich verwaltet werden können. Durch unsere jahrelange Archiv-Expertise wissen wir, dass Unternehmen in dieser Funktionalität den Schwerpunkt digitaler Archivlösungen sehen. Sie dienen in der Unternehmenspraxis primär dazu, Dokumente automatisiert digital abzulegen. Bei Bedarf wissen es die Nutzenden zusätzlich zu schätzen, über die praktischen Verwaltungsfunktionen auf einzelne Dokumente zuzugreifen. 

Archive können jedoch sehr viel mehr sein. Denn sie enthalten Daten, in denen wertvolle Informationen ruhen. Wir sprechen deshalb auch vom Archiv als Datenherz. Künstliche Intelligenz eröffnet Wege, um die darin enthaltenen Schätze zu heben . Das liegt zum einen an dem großen Informationsreichtum von Archiven: Sie enthalten eine Fülle strukturierter und unstrukturierter Daten, die historisch weit zurückreichen und so die perfekte Grundlage bilden, um Prozesse offenzulegen, Trends zu analysieren und Prognosen zu erstellen. Dabei ist es auch von Vorteil, dass ein Archivsystem ein zentraler Speicherort mit einer einheitlichen Datenstruktur ist. Denn das erleichtert KI-Modellen den Zugriff auf die vielfältigen Datensätze und sorgt für bessere Ergebnisse.

Wie Archive durch KI transformiert werden  

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Archiv ist ein komplexer Vorgang, der auf verschiedenen, miteinander verbundenen Ebenen stattfindet. Einige der damit verbundenen Prozesse werden bereits heute eingesetzt, andere befinden sich in der Entwicklung oder sind in Planung. 

Automatisierung der Datenorganisation 

Der erste wichtige Schritt bei der Integration von KI in ein Archiv besteht in der Automatisierung der Datenerfassung. Dieser Schritt wirkt auf den ersten Blick rein funktional, ist jedoch für den weitergehenden Einsatz von KI fundamental wichtig. Denn KI-Algorithmen benötigen qualitativ hochwertige Daten, damit sie seriöse Ergebnisse produzieren können. Das bedeutet: Bevor KI tiefer in Geschäftsprozesse integriert werden kann, muss sichergestellt werden, dass die Datengrundlage für das Training der KI-Modelle so gut wie möglich ist. Auch für die damit verbundene Datenpflege wird KI unverzichtbar, da sie automatisiert Dokumente erkennen, klassifizieren und analysieren kann. 

So werden KI-Modelle bereits heute bei der Texterkennung (OCR) eingesetzt. KI verbessert die Qualität der Texterkennung von gescannten Papierdokumenten erheblich und verhilft Unternehmen so zu einer qualitativ viel hochwertigeren Datengrundlage. In diesem Prozess der Datengeneration erleichtert KI zugleich die Extraktion von Metadaten aus den ausgelesenen – analogen oder digitalen – Dokumenten, in dem sie Informationen wie Datum, Absender oder Vertragsinhalte automatisch auslesen und Dokumente inhaltlich zum Beispiel als Rechnungen, Verträge oder Protokolle kategorisieren kann. 

Analyse und Verknüpfung von Daten

Damit ein Archiv mehr ist als ein Datenspeicher, müssen die Daten in einem zweiten Schritt ausgewertet werden. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wird es möglich, die Daten umfangreich und in Echtzeit zu analysieren. Das Ziel dieser Analysen besteht darin, in den vereinzelten Dokumenten übergreifende Muster zu erkennen. Hierzu werden die Dokumentdaten auf sich wiederholende Strukturen untersucht. Auf diese Weise lassen sich zum Beispiel bestimmte Zahlungszyklen erkennen oder Unregelmäßigkeiten identifizieren.

Darüber hinaus ist KI in der Lage, diese Daten nach logischen Kriterien miteinander zu verknüpfen. Auf diese Weise kann KI verschiedene Informationen aus unterschiedlichen Dokumenten und Quellen zusammensetzen, um ein ganzheitliches Bild über einen Geschäftsvorgang zu schaffen – zum Beispiel indem E-Rechnungen mit den zugehörigen Lieferverträgen verbunden werden. 

Erstellung von Prognosen und Handlungsempfehlungen 

Ein KI-gestütztes Archivsystem hat aber noch mehr Potenzial: Es kann über die reine Analyse hinausgehen und auf Basis der gesammelten Daten Prognosen über zukünftige Ereignisse erstellen. Zum Beispiel ist es denkbar, dass ein KI-System aus der Analyse von Geschäftsdaten Hinweise liefern kann, ob und wann Engpässe in der Lieferkette auftreten könnten. Ein anderes Szenario für die Analysefähigkeit von KI liegt im Bereich der Risikobewertung – etwa dann,wenn es darum geht, Betrugsfälle aufzudecken, finanzielle Risiken in Vertragsklauseln zu identifizieren oder potenzielle Zahlungsausfälle von Geschäftspartnern. Auch im Bereich der Überwachung von Rechts- und Compliance-Vorgaben wird KI in Zukunft unerlässlich werden. Schließlich wird KI auch dazu eingesetzt werden können, Entscheidungsträgern konkrete Maßnahmen vorzuschlagen. So könnte die Auswertung der Archivdaten Anlass dazu geben, bei der Nachverhandlung eines Vertrags auf bestimmte Aspekte gesteigerten Wert zu legen oder ganz konkret einen Teil eines Geschäftsprozesses zu optimieren. 

Fazit: KI im Archiv wird für Unternehmen ein strategischer Vorteil werden 

Die Integration von KI in dokumentenzentrierte Systeme bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, die über reine Effizienzsteigerung hinausgehen. KI automatisiert Prozesse zur Datengenerierung, verbessert die Datenqualität und schafft in Unternehmen die Grundlage für schnelle datenbasierte Entscheidungen. Sicherlich befinden sich einige der beschriebenen Anwendungsfälle noch in der Entwicklung – und bis zu ihrer reibungslosen Einbindung in tatsächliche Geschäftsprozesse wird noch einige Zeit vergehen. 

Sicher ist aber schon heute, dass der Tag kommen wird, an dem Unternehmen, die KI für strategische Prognosen und Analysen nutzen, daraus reale Wettbewerbsvorteile ziehen werden. Sei es, weil sie agiler sind und besser auf Marktveränderungen reagieren können. Oder weil sie durch KI dazu in die Lage versetzt werden, Risiken eher zu erkennen, Compliance-Vorgaben verlässlicher umzusetzen oder regulatorische Anforderungen mit weniger Aufwand zu erfüllen.  .