Künstliche Intelligenz (KI) gilt für die Mehrheit der im Rahmen des Bitkom Research 2023 Befragten als wichtigste Zukunftstechnologie [1]. Entsprechend weicht in der Praxis bei Unternehmen zunehmend die Skepsis, profitieren sie doch eindeutig von höherer Effizienz und Entlastung – speziell im Zusammenspiel mit einem ECM-System.

Koppelt man ein System für Enterprise-Content-Management (ECM) mit künstlicher Intelligenz, resultiert daraus strategischer Mehrwert. Das ECM-System punktet hier eindeutig aufgrund seiner gigantischen Basis an kuratierten, sprich bereits eigens indizierten und von den Anwendern vorgehaltenen (Meta-)Daten. Dazu Nils Mosbach, CTO der ELO Digital Office GmbH: »Um KI-Modelle zu trainieren, kann die Fülle an Daten gar nicht groß genug sein. Üblicherweise ist der Aufbau eines solchen Trainingsdatenpools aufwendig und teuer. Dagegen umfasst unsere ELO ECM Suite neben Prozessinformationen auch Dokumente und Metadaten. Somit entfällt der erwähnte Schritt, da die KI-Modelle auf diese kategorisierten Datensätze zurückgreifen können.« Ein unschätzbarer strategischer Vorteil speziell in einem wettbewerbsintensiven Umfeld.

Status Quo: Weniger Routineaufgaben, mehr Fokus auf Inhalte. Quasi unentbehrlich hat sich die KI dem CTO des Stuttgarter ECM-Herstellers zufolge da gemacht, wo sich hohe Trefferquoten erzielen lassen – sei es auf Basis einer Datenextraktion oder einem Abgleich mit dem kaufmännischen System. Wirtschaftliche Vorteile sind in arbeitsintensiven Bereichen mit hohem Lohnniveau bereits nach einem Jahr möglich. Intelligente Automatisierung drängt sich quasi auf, wenn es um monotone, repetitive Aufgaben geht. Hier wirkt die KI als Produktivitätsbooster, indem sie Abläufe beschleunigt und die Fehlerquote senkt. Die Mitarbeiter profitieren von Arbeitserleichterungen und können sich – zugunsten der Arbeitsqualität – mehr auf Inhalte fokussieren.

Hohes Automatisierungspotenzial lässt sich in verschiedenen Fachbereichen heben, so zum Beispiel im Rechnungsmanagement oder Auftragswesen. Hier ist die KI dem Menschen bei der Analyse und Verarbeitung von Eingangsrechnungen und Bestellungen definitiv überlegen. Speziell, wenn das ECM-System eng mit der ERP-Software verknüpft ist. »Unser Klassifikations-Tool DocXtractor nutzt schon immer KI-Technologien, um die Effizienz und Genauigkeit bei der Datenextraktion und der Dokumentenverarbeitung zu verbessern«, ergänzt Mosbach. So ist eine Dunkelbuchung, sprich die vollautomatisierte Verarbeitung einer Rechnung vom Eingang bis zur Bezahlung, von bis zu 80 Prozent keine Utopie. Lediglich bei noch unklaren Buchungssätzen muss der Mensch intervenieren – und behält somit die Entscheidungshoheit.

Wirft man einen Blick ins Personalwesen, zeigt sich auch hier Raum für eine gesteigerte Wertschöpfung im Unternehmen. Die höhere Produktivität wirkt sich unter anderem bei der Analyse von Weiterbildungsnachweisen, Bewerbungsunterlagen oder Krankmeldungen aus. Diese werden, wenn nötig, gescannt, analysiert, klassifiziert und direkt der passenden Personalakte zugewiesen. Zudem lassen sich nachgelagerte Aktionen per Workflow unmittelbar anstoßen: Meldet sich beispielsweise ein Kollege krank, wird das Team ohne Verzögerung über den Ausfall und die jeweilige Vertretung unterrichtet. Liegezeiten sind damit ein Relikt der Vergangenheit.

Aktuell im Visier: Direkte Integration in Low-Code-Digitalisierungsplattform. Eine direkte Einbindung der KI in eine Low-Code-Digitalisierungsplattform, also die ECM-DNA, verspricht noch effizientere und intelligentere Systeme. Und zwar ohne Festlegung auf bestimmte Sprachmodelle (LLMs), so dass den Kunden die Wahl des Modells freisteht. Zudem können sie bestehende Modelle per Finetuning an ihre Unternehmensspezifika anpassen, mit Firmendaten anreichern und weitertrainieren.

»Wir verfolgen genau diesen Weg und werden mit der nächsten Version unserer ECM-Suite entsprechende Neuerungen bereitstellen. Weitere Projekte, wie ein KI-Assistent für das gezielte Arbeiten mit Inhalten, sind in der Pipeline beziehungsweise Pilotphase«, fährt Mosbach fort. Im Blick hat er dabei beispielsweise das Vertragswesen. Hier lassen sich fachspezifisch formulierte Prompts hinterlegen, um in Echtzeit reproduzierbare Ergebnisse zu erhalten. KI-Sprachmodelle können so zeit- und kosteneffizient in einzelne Prozesse von Fachbereichen wie einer Rechtsabteilung eingebunden werden. Im Bewerbermanagement lassen sich damit Informationen und Daten aus Verträgen extrahieren oder Kandidaten identifizieren, die alle geforderten fachlichen Anforderungen erfüllen. Im Qualitätsmanagement ist Potenzial für den KI-Assistenten, um prozessübergreifend interne Dokumentationen oder Berichte zu erstellen.

Auch im Rechnungsmanagement bewähren sich KI-basierte Features. So lässt sich mit dem Invoice-Tool in Kürze der Zusammenhang zwischen eingehenden Rechnungsdaten und vorhandenen Metadaten analysieren. Daraus können wiederum Vorschläge für die nächsten Arbeitsschritte oder Vorhersagen in Bezug auf Bearbeiter oder Kostenstellen erwachsen.

Im Forschungsstadium: Mehr Komfort, Benutzerfreundlichkeit und Entlastung. Moderne ECM-Player forschen an Möglichkeiten, die Automatisierung zum Vorteil der Anwender intelligent voranzutreiben. Nils Mosbach schwebt beispielsweise ein KI-basiertes Serviceportal für Mitarbeiter vor: »Mit Hilfe von Document Intelligence wollen wir diverse KI-Dienste in einer Low-Code-Plattform zusammenfassen und verwalten. Und so verschiedenste Dokumentenarten, ob Belege oder Lieferscheine, komfortabel in beliebige Arbeitsprozesse integrieren. Immer mit Blick auf straffe Abläufe.«

Des Weiteren untersucht der ECM-Hersteller neue Wege, Benutzeroberflächen zu entwickeln, die von Verhaltensweisen lernen und sich dynamisch an individuelle Bedürfnisse und Präferenzen anpassen. Geforscht wird außerdem in Bezug auf eine automatisierte Entscheidungsunterstützung auf Grundlage von Datenanalysen. »Dabei denken wir zum Beispiel an das Supply-Chain-Management und die Option, Lagerbestände oder Lieferketten zu optimieren«, erklärt Mosbach. Vortrainierte KI-Modelle sollen hier Prozesse mit minimalen oder ganz ohne Lerndaten automatisieren. Der Clou: Nutzer könnten ihre Anforderungen weitgehend ohne Programmieraufwand in natürlicher Sprache formulieren.

Man darf gespannt bleiben, was die Zukunft sonst noch bereithält.

Sabina Merk,
freie Journalistin

[1] https://www.bitkom.org/sites/main/files/2023-09/bitkom-charts-ki-im-unternehmen.pdf

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Sabina Merk, freie Journalistin

[1] https://www.bitkom.org/sites/main/files/2023-09/bitkom-charts-ki-im-unternehmen.pdf

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Sabina Merk,
freie Journalistin