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Mit Prozessintelligenz, Datenqualität und Mitarbeiterkompetenz wird generative KI produktiv und verantwortungsvoll.

Unternehmen investieren zunehmend in generative KI, um Effizienz und Innovation zu steigern. In der Praxis bleibt der Nutzen jedoch oft begrenzt. Der Report »The State of Enterprise AI 2025« von Abbyy zeigt, worauf es ankommt: Strukturierte Prozesse, belastbare Daten und Governance entscheiden über die Wirksamkeit von KI-Anwendungen [1].

Wie dies in der Praxis aussehen kann, erläutern Experten für smarte Dokumentenverarbeitung:

Erfolg braucht mehr als Technologie

Zahlreiche Unternehmen verfügen über eine KI-Strategie, doch sie definieren kaum messbare Erfolgskriterien. Statt konkreter Leistungskennzahlen wie Genauigkeit, Geschwindigkeit oder Regelkonformität gilt häufig die Anzahl eingesetzter Tools als Maßstab. Fortschritt entsteht jedoch nicht durch Tool-Vielfalt, sondern durch gezielte Steuerung und Bewertung.

Zudem unterschätzen viele Organisationen die Komplexität technologischer Entwicklungen. GenAI-Modelle lassen sich nicht ohne Weiteres trainieren oder in bestehende Abläufe integrieren. Laut Report fanden 31 Prozent der befragten Führungskräfte das Training schwieriger als erwartet. 28 Prozent hatten Schwierigkeiten bei der Integration in bestehende Workflows.

Einzelne KI-Anwendungen entfalten nur dann Wirkung, wenn sie auf einem stabilen Fundament aus strukturierten Prozessen, verlässlichen Daten und klarer Zielsetzung basieren.

Prozessintelligenz schafft Transparenz

Der Schlüssel zur erfolgreichen Nutzung liegt im Prozessverständnis. Technologien wie Process AI analysieren Arbeitsabläufe, decken Engpässe auf und zeigen Verbesserungspotenziale. Sie schaffen die nötige Transparenz, um Abläufe gezielt zu optimieren und damit die Grundlage für produktive KI-Anwendungen zu legen.

Wie groß der Effekt sein kann, zeigt ein Beispiel aus der Praxis: Eine internationale Fast-Food-Kette steigerte mithilfe von Abbyys Process Intelligence die Genauigkeit bei der Datenextraktion von 60 auf 95 Prozent. Solche Erfolge entstehen nicht durch den Einsatz eines Modells allein, sondern durch die gezielte Analyse und Neugestaltung der Prozesse dahinter.

Daten nutzbar machen statt verwalten

Unstrukturierte Informationen wie Verträge, E-Mails oder Berichte gelten in vielen Unternehmen als operatives Hindernis. Dabei liegt gerade hier ein strategischer Hebel. In Verbindung mit Document AI, Process AI und Agentic AI lassen sich diese Daten in strukturierte, auswertbare Informationen verwandeln.

Document AI extrahiert Inhalte aus Dokumenten, Process AI ordnet sie ein, analysiert Abläufe und erkennt Muster. So entsteht eine belastbare Datengrundlage, auf der generative Modelle sinnvoll arbeiten können. Viele KI-Initiativen scheitern nicht an der Technologie selbst, sondern an unzugänglichen oder unstrukturierten Daten.

Wandel gestalten, Mitarbeitende einbeziehen

Technologie allein verändert keine Organisation. Für nachhaltige Wirkung müssen Mitarbeitende eingebunden und befähigt werden. Viele Unternehmen behandeln KI noch immer als rein technologische Maßnahme, ohne die Auswirkungen auf Qualifikation und Kultur mitzudenken.

Der Report zeigt, dass viele Mitarbeitende den Eindruck haben, von der KI-Transformation ausgeschlossen zu sein. Gleichzeitig fehlt es oft an gezielter Qualifizierung, um mit der schnellen Entwicklung Schritt zu halten. Durch strukturierte Weiterbildung lassen sich Fachkräfte in neue Rollen überführen, in denen ihre Erfahrung und ihr Wissen mit KI-Technologien kombiniert echten Mehrwert schaffen.

Der kulturelle Wandel beginnt dort, wo KI nicht als Ersatz, sondern als Erweiterung menschlicher Fähigkeiten verstanden wird.

Kontrolle, Transparenz und Verantwortung

Mit dem Einsatz von KI-Copiloten und Agenten entstehen neue Anforderungen an Steuerung und Verantwortung. Systeme, die eigenständig Entscheidungen vorbereiten oder ausführen, müssen jederzeit nachvollziehbar bleiben. Verantwortung lässt sich nicht delegieren. Entscheidend ist, dass Menschen jederzeit in der Lage sind, die Entscheidungen dieser Systeme zu überprüfen, ihre Grundlagen nachzuvollziehen und bei Bedarf einzugreifen. Nur so lassen sich Risiken kontrollieren und gesetzliche wie ethische Standards einhalten.

»Ein Agent, der eigenständig den nächsten Schritt im Prozess bestimmt, übernimmt eine kritische Rolle. Diese Entscheidungen müssen kontinuierlich überwacht und dokumentiert werden, um regulatorischen Anforderungen zu entsprechen«, sagt Max Vermeir, Senior Director of AI Strategy bei Abbyy.

Vertrauen entsteht nicht durch Automatisierung, sondern durch transparente Systeme mit klarer Nachvollziehbarkeit. Dazu gehören vollständige Einsicht in verwendete Datenquellen, dokumentierte Entscheidungswege und eindeutige Zuständigkeiten. Ohne diese Voraussetzungen bleibt der Einsatz generativer KI nicht nur ineffektiv, sondern risikobehaftet.

Governance als strategisches Element

Sicherheit, Erklärbarkeit und Compliance sind längst keine Nebenbedingungen mehr. Sie sind Voraussetzung für nachhaltige Wertschöpfung. Um Innovation sicher und nachvollziehbar umzusetzen, braucht es verlässliche Strukturen.

Ein Trust Center stellt zentrale Informationen zu Sicherheitsstandards, Zertifizierungen und Governance-Prozessen bereit. Die Richtlinie zum KI-Risikomanagement legt offen, wie das Unternehmen KI-Systeme rechtskonform, ethisch und verantwortungsvoll betreibt. So lassen sich Risiken frühzeitig adressieren, Innovationen gezielt steuern und Vertrauen bei Kunden und Partnern aufbauen.

Der Handlungsdruck ist groß: 75 Prozent der Unternehmen berichten von Schatten-KI im Einsatz durch Mitarbeitende. Governance darf nicht als Reaktion erfolgen, sondern muss Teil der Architektur jeder KI-Initiative sein.

Investitionen mit Weitblick

Viele Unternehmen investieren stark in KI-Modelle, vernachlässigen jedoch Grundlagen wie Datenqualität, Prozessintelligenz und Qualifizierung. Ohne diese Vorarbeit bleibt der ROI gering und der Nutzen begrenzt. Dabei liegt gerade hier das größte Potenzial: Wer Prozesse analysiert, Daten zugänglich macht und Mitarbeitende einbindet, kann mit generativer KI nicht nur punktuelle Effekte erzielen, sondern nachhaltige Produktivität steigern.

»Die nächste Generation von Produktivität entsteht nicht durch mehr Technologie, sondern durch besseres Zusammenspiel von Mensch, Prozess und KI«, so Vermeir. »Der entscheidende Unterschied liegt in der Fähigkeit, Systeme transparent, steuerbar und werthaltig zu gestalten.«

[1] https://www.abbyy.com/resources/report/state-of-intelligent-automation-genai-2025/

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