Kommentar von Arsalan Minhas, Hyland Software Germany Wie KI und Automatisierung das Informationsmanagement verändern

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In vielen Unternehmen liegen wertvolle Informationen versteckt in E-Mails, PDFs, handschriftlichen Notizen oder eingescannten Formularen. Sie sind vorhanden, aber kaum nutzbar. Der Flaschenhals liegt nicht in der Menge der Daten, sondern in ihrer Unstrukturiertheit. Das Ausmaß wird aber deutlich, wenn man bedenkt, dass rund 80 Prozent aller Unternehmensinformationen unstrukturiert sind. Damit sind sie für automatische Analysen und Entscheidungen unsichtbar.

Moderne KI-gestützte Verfahren und intelligente Automatisierung schaffen hier Abhilfe: Sie wandeln Inhalte in maschinenlesbare Formate um, verknüpfen sie mit Kontext und binden sie nahtlos in Geschäftsprozesse. So entstehen aus isolierten Dokumenten tragfähige Wissensressourcen für Analysen, Entscheidungen und digitale Workflows.

Vier Schichten als Fundament

Ein zukunftsfähiges Informationsmanagement lässt sich in vier aufeinander abgestimmte Ebenen gliedern:

• 1. Ingestion und Normalisierung: Inhalte aus verschiedensten Quellen aufnehmen und in ein einheitliches, weiter verarbeitbares Format bringen

• 2. Anreicherung und Klassifikation: Informationen automatisch analysieren, strukturieren und in definierte Kategorien einordnen

• 3. Semantische Erschließung: Inhalte so aufbereiten, dass auch Bedeutungszusammenhänge erkannt werden

• 4. Orchestrierung und Governance: Daten gezielt in Prozesse einsteuern und die Einhaltung von Richtlinien sicherstellen

Diese Struktur deckt sich mit modernen Ansätzen wie Agentic AI, bei denen spezialisierte AI Agents jeweils einzelne Aufgaben übernehmen und für durchgängige Automatisierung sorgen. So wird aus einem Flickenteppich von Tools ein intelligentes Zusammenspiel von spezialisierten AI Agents.

Schritt 1: Aufnahme und Vereinheitlichung

Der Weg beginnt an der Quelle: Eingehende Inhalte – ob per E-Mail, aus Cloud-Speichern, Fachanwendungen oder als Papierdokument – werden automatisch erfasst. Ein Vertrag aus dem Archiv kann so in Sekunden lesbar gemacht werden: Texterkennung (OCR) macht ihn durchsuchbar, Layoutanalyse identifiziert Tabellen und Formulare, und Spracherkennung sorgt dafür, dass mehrsprachige Inhalte korrekt interpretiert werden. Bereits in dieser Phase können Qualitätsprüfungen fehlerhafte oder unvollständige Dokumente aussortieren.

Schritt 2: Anreichern und Verstehen

Sobald die Inhalte in ein einheitliches Format gebracht sind, beginnt die inhaltliche Erschließung. KI-gestützte Verfahren erkennen automatisch relevante Datenpunkte – etwa Kundennummern, Vertragsfristen oder Beträge – und ordnen sie passenden Kategorien zu. Beziehungen zwischen Informationen werden sichtbar, beispielsweise wenn eine Vertragsnummer mit einer bestimmten Abteilung oder einem Standort verknüpft ist. Das System versteht semantische Zusammenhänge und ist nicht mehr auf exakte Vorlagen angewiesen. Bei unklaren Fällen können menschliche Prüfinstanzen gezielt eingreifen, um die Datenqualität zu sichern.

Schritt 3: Bedeutungsvolle Verknüpfung

Im nächsten Schritt geht es darum, Inhalte nicht nur über exakte Begriffe, sondern auch über ihre Bedeutung auffindbar zu machen. Semantische Suchfunktionen ermöglichen kontextbezogene Treffer – so wird bei einer Suche nach „Rechnung“ auch „Abrechnungsbeleg“ oder „Honorarnote“ gefunden.

Ergänzend können Beziehungsmodelle eingesetzt werden, die wie ein Stadtplan zeigen, wie verschiedene Datenpunkte miteinander verbunden sind. Darauf aufbauend lassen sich generative KI-Funktionen nutzen: Bei einer Anfrage zieht das System relevante Passagen aus den aufbereiteten Daten heran und bezieht sie in die Antwort ein. Die Ergebnisse beruhen auf geprüften Dokumenten, die jederzeit einsehbar sind, sodass die Nachvollziehbarkeit gewährleistet bleibt.

Schritt 4: Vom Wissen zum Handeln

Sind die Inhalte intelligent erschlossen, können sie direkt in Geschäftsprozesse einfließen. Geht beispielsweise ein Kostenvoranschlag ein, der einen festgelegten Schwellenwert übersteigt und keine Unterschrift enthält, kann das System automatisch Validierungen, Anfragen an andere Anwendungen oder Benachrichtigungen anstoßen.

Prozessgesteuerte Automatisierung stellt sicher, dass diese Abläufe effizient und regelkonform ablaufen. Transparente Prozessschritte und aussagekräftige Kennzahlen helfen, Engpässe zu identifizieren und Prozesse gezielt zu optimieren. In der Praxis bedeutet das: Wo früher Schadensfälle oder Rechnungen Tage bis Wochen zur Bearbeitung benötigten, lassen sich heute durchgängige Workflows realisieren, die innerhalb weniger Stunden oder Minuten Ergebnisse liefern können.

Integration und Compliance als Querschnittsaufgaben

Damit alle Schichten nahtlos zusammenarbeiten, müssen die Lösungen in bestehende IT-Umgebungen passen. Standardisierte Schnittstellen, APIs und Integrationsoptionen ermöglichen die Anbindung an gängige Anwendungen und Plattformen.

Gleichzeitig bleibt Compliance ein zentrales Element: Automatische Erkennung und Maskierung sensibler Daten, Richtlinien für Aufbewahrung und Löschung sowie lückenlose Audit-Trails sind fest im Prozess verankert. Qualitätskontrollen und Versionierung für eingesetzte KI-Modelle sichern die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. Allerdings: Automatisierung ersetzt keine Menschen, sondern entlastet sie. KI übernimmt Routinetätigkeiten, während Fachkräfte sich auf Ausnahmen, strategische Entscheidungen und Compliance-Fragen oder auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren können.

Fazit

„Data is King!“ – mithilfe von KI wird aus schwer zugänglichen Informationen eine aktive Wissensschicht, die Unternehmensprozesse schneller, transparenter und verlässlicher macht.

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