Illustration Absmeier foto freepik ki

Im digitalen Unternehmensumfeld schreitet die Entwicklung generativer KI rasant voran. Immer mehr Organisationen integrieren solche Werkzeuge in ihre Abläufe. »Wissen als Dienstleistung« wird dabei zum neuen Standard. Hinter dem Versprechen von GenAI verbirgt sich jedoch ein ernstes Problem: KI-Halluzinationen. Ungenaue oder erfundene Inhalte können geschäftskritische Prozesse gefährden. Präzision und Vertrauen sind in diesen Bereichen entscheidend für den Erfolg.

Fehlerhafte KI-Ergebnisse machen das Problem greifbar. So haben Nutzer etwa erlebt, wie Tools wie ChatGPT oder Copilot erfundene Filme beschrieben haben – inklusive Handlung und Besetzung. Solche Fehler wirken auf den ersten Blick harmlos. Im geschäftlichen Umfeld können sie jedoch ernste Folgen haben. Fiktion und Fakten lassen sich in KI-Texten nur schwer unterscheiden. Besonders kritisch wird das in sensiblen Prozessen wie der Rechnungsverarbeitung. Wenn eine KI den Rechnungsbetrag falsch berechnet, entsteht sofort operatives Risiko. Die Auswirkungen auf den gesamten Prozess sind dann erheblich. Eine strenge Kontrolle ist erforderlich, um dort Genauigkeit zu sichern, wo sie am meisten zählt.

Allgemeine LLMs bieten Mehrwert – wenn man sie strategisch einsetzt

Experten für Process AI und Document AI erkennen das große Potenzial allgemeiner Sprachmodelle. LLMs (Large Language Models) beherrschen Zusammenfassungen, Kontextverständnis und natürliche Sprache. Sie sind besonders wirksam in kreativen und dialogorientierten Bereichen. Für die Verarbeitung von Unternehmensdokumenten müssen sie jedoch strategisch eingesetzt werden. Es braucht dafür eine stabile Infrastruktur, die Genauigkeit, Skalierung und Compliance gewährleistet.

Experten für Process AI und Document AI sehen allgemeine LLMs nicht als Konkurrenz zu zweckorientierter KI. Vielmehr wird ein kombinierter Ansatz empfohlen. LLMs können dort eingebunden werden, wo sie echten Mehrwert bringen. Zum Beispiel bei der Zusammenfassung extrahierter Daten oder zur Verbesserung der Benutzerführung. Die zweckorientierte KI sorgt dabei für die Präzision und Verlässlichkeit, die in zentralen Automatisierungsaufgaben notwendig sind.

Was ist zweckorientierte KI?

Zweckorientierte KI ist speziell für konkrete Geschäftsaufgaben konzipiert. Sie unterscheidet sich von allgemeinen KI-Systemen wie LLMs oder anderen generativen Modellen. Diese KI fokussiert sich auf bestimmte Anwendungsfelder wie etwa Dokumentenverarbeitung, Betrugserkennung oder die Optimierung von Lieferketten.

Sie ist nicht darauf ausgelegt, jede denkbare Funktion zu erfüllen. Stattdessen liefert sie verlässliche Ergebnisse für spezifische, klar definierte Ziele. Ihr Wert liegt darin, operative Schwerpunkte zu unterstützen, bei denen Zuverlässigkeit unverzichtbar ist.

Wesentliche Merkmale zweckorientierter KI

Eine genauere Betrachtung zeigt, warum diese Art von KI für Unternehmen besonders wertvoll ist.

Gezielte Problemlösung:
Sie ist für eine einzige, klar umrissene Aufgabe konzipiert und bietet eine lösungsorientierte Anwendung.
Höhere Genauigkeit:
Durch die Spezialisierung auf ein bestimmtes Fachgebiet liefert sie bessere Ergebnisse mit hoher Effizienz. Allgemeine Modelle müssen dafür umfassend angepasst und feinjustiert werden.
Dateneffizienz:
Sie wird mit domänenspezifischen Trainingsdaten entwickelt. So liefert sie relevante Ergebnisse ohne den Einsatz riesiger, generischer Datensätze.
Einfache Integration:
Vorgefertigte zweckorientierte KI-Systeme lassen sich problemlos in bestehende Workflows einbinden. Der Anpassungsaufwand bleibt gering.

Zweckorientierte vs. allgemeine KI: Die wichtigsten Unterschiede

Der direkte Vergleich macht die Unterschiede deutlich. Es geht um Umfang, Training, Flexibilität, Genauigkeit und Einsatzgebiet. Zweckorientierte KI löst spezifische Aufgaben wie die Datenextraktion aus Rechnungen. Allgemeine KI verarbeitet ein breites Spektrum an offenen Anfragen. Dafür benötigt sie jedoch große, vielfältige Datenmengen.

Zweckorientierte KI basiert auf sorgfältig kuratierten, branchenspezifischen Daten. Dadurch bietet sie weniger Flexibilität, überzeugt aber mit hoher Präzision und Verlässlichkeit. Allgemeine Modelle sind vielseitiger und besonders geeignet für kreative oder konversationelle Aufgaben. Für spezifische Geschäftsanwendungen müssen sie jedoch aufwendig angepasst werden.

Deshalb ist zweckorientierte KI ideal für Anwendungen wie OCR oder Betrugserkennung. Allgemeine KI eignet sich besonders gut für Storytelling oder interaktive Bots.

Warum Unternehmen eine hybride Lösung brauchen

Der wahre Mehrwert entsteht, wenn beide Systeme zusammenarbeiten. LLMs und zweckorientierte KI ergänzen sich hervorragend. Dieses hybride Modell kombiniert Flexibilität mit Struktur, Genauigkeit und Verlässlichkeit.

LLMs bringen Kontextverständnis in Dokumentenprozesse. Sie können Inhalte zusammenfassen oder semantisch anreichern. Auch als Chat-Interface sind sie nützlich.
Zweckorientierte KI sorgt für präzise und regelkonforme Datenerfassung. Sie extrahiert strukturierte Inhalte aus komplexen Layouts mit hoher Genauigkeit.
Gemeinsam ermöglichen die beiden Systeme eine intelligente und zuverlässige Automatisierung. Manuelle Arbeit wird reduziert, gleichzeitig bleibt die Kontrolle über wichtige Prozesse erhalten.
Unternehmen profitieren von kürzerer Time-to-Value, geringeren operativen Risiken und besserer Skalierbarkeit. Dabei bleiben Governance und Erklärbarkeit jederzeit gewährleistet.

Die offene Architektur von ABBYY unterstützt diese Zusammenarbeit. Unternehmen können jedes beliebige LLM in die Intelligent-Document-Processing-Plattform integrieren. Sie müssen sich nicht zwischen Innovationskraft und Verlässlichkeit entscheiden – sie erhalten beides.

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