Die Automatisierung von Dokumenten hat in den letzten Jahren einen dramatischen Wandel erlebt. Als Unternehmen, das mitten im Spannungsfeld zwischen Dokumentenverarbeitung und Künstlicher Intelligenz (KI) arbeitet, haben wir hautnah miterlebt, wie sich der Ansatz zur Automatisierung grundlegend verändert hat – und zwar rasanter, als viele für möglich gehalten hätten.
In diesem Beitrag zeigen wir, wie sich die digitale Dokumentenverarbeitung von mühsamen OCR-Projekten zu smarten KI-Lösungen entwickelt hat. Wir nehmen die Fallstricke älterer Methoden unter die Lupe, zeigen, wie große Sprachmodelle mit den Tücken der Realität fertig werden, und machen deutlich, warum jetzt der perfekte Zeitpunkt ist, auf modernere Konzepte umzusteigen.
Der traditionelle Ansatz: Ressourcenintensiv und unflexibel
Die automatisierte Dokumentenverarbeitung war früher oft ein Quell der Frustration. Viele Unternehmen mussten feststellen, dass OCR-Projekte in der Praxis deutlich komplexer waren als auf dem Papier – besonders wenn es um die Vielfalt realer Dokumente ging. Diese Projekte erforderten meist das Sammeln riesiger Mengen von Trainingsdaten für bestimmte Dokumenttypen, deren penible Kennzeichnung und das Training spezieller Modelle für jeden einzelnen Dokumenttyp.
Was in kontrollierten Testumgebungen noch glänzte, entpuppte sich im Alltag schnell als Trugschluss: Dokumente kamen mit Kaffeeflecken, Stempel verdeckten wichtigen Text, handschriftliche Notizen verwirrten die Systeme, oder die Scanqualität ließ zu wünschen übrig. Und sobald Lieferanten ihr Layout änderten oder neue Partner ins Spiel kamen? Der ganze Prozess begann von vorn – neue Muster sammeln, Modelle neu trainieren, Ergebnisse prüfen. Traditionelle OCR-Lösungen kamen mit diesen Überraschungen kaum zurecht, was zu weit mehr manuellen Nachkontrollen führte als ursprünglich geplant.
Diese Hürden machten Automatisierungsprojekte zäh, teuer und manchmal zum Geduldsspiel. Ein einzelnes Projekt konnte Monate verschlingen, bevor es Früchte trug – und selbst dann blieb die Lösung wackelig und funktionierte nur für die spezifischen Dokumente, für die sie trainiert wurde. Nicht wenige Unternehmen mussten letztendlich mehrere Extraktionsmodelle parallel anlernen, eines für jeden wichtigen Kunden oder jede Dokumentvariante. Was als Effizienzgewinn gedacht war, verwandelte sich in eine Wartungslast.
Herausforderungen von realen Dokumenten
Nehmen wir ein Beispiel aus dem echten Leben: Ein Lieferschein von einem Laborzulieferer zeigt anschaulich, woran herkömmliche OCR-Systeme ins Straucheln geraten:
- Ein Barcode-Aufkleber, der frech über den Text im Kopfbereich klebt
- Handschriftliche Notizen und Stempel, die den Wareneingangsbereich verzieren
- Spezielle Hinweise für temperaturempfindliche Artikel („Versand auf Trockeneis“)
- Ein verschachteltes Layout mit einem wilden Mix aus Tabellendaten und Versandanweisungen
Eine Mischung aus gedruckten und handschriftlichen Häkchen zur Überprüfung
Früher hätte jedes dieser Elemente eine Sonderbehandlung erfordert. Der Barcode hätte die Texterkennung verwirrt, Handschriftliches wäre links liegen gelassen worden, und spezielle Anweisungen wären womöglich komplett durchs Raster gefallen.
Der moderne Ansatz: Intelligent und anpassungsfähig
Die Welt der Dokumentenverarbeitung sieht heute völlig anders aus. Dank rasanter Fortschritte in der generativen KI und leistungsstarker Sprachmodelle wurde die Dokumentenverarbeitung regelrecht umgekrempelt. Statt für jeden Dokumenttyp ein eigenes Spezialmodell zu stricken, können wir heute auf kraftvolle, vortrainierte Modelle zurückgreifen, die den Kontext und die Struktur von Dokumenten mit Leichtigkeit erfassen.
Große Sprachmodelle jonglieren mit verschiedensten Dokumenttypen und bleiben dabei erstaunlich flexibel. Sie erkennen, dass eine „Versand auf Trockeneis“-Anweisung wichtig ist – egal wo sie steht – und verarbeiten handschriftliche Prüfdaten genauso souverän wie gedruckten Text. Sie verknüpfen zusammengehörige Informationen mühelos, indem sie Wörter wie „ship to“-Adressen, „delivery addresses“ und „consigneer“ als äquivalent erkennen, unabhängig von Format und Platzierung. Bei Labordokumenten suchen Modelle automatisch kritische Daten wie Chargennummern und Verfallsdaten heraus, um die Überprüfung von Compliance Richtlinien zu unterstützen.
Die Raffinesse moderner Sprachmodelle macht das umständliche Sammeln von Trainingsdaten oder langwierige Proof-of-Concept-Phasen überflüssig. Dank eingebauter Verarbeitung von Dokumentstrukturen und Standardfeldern für Logistikdokumente kann es oft direkt losgehen. Bei ExB erzielen wir vom ersten Tag an eine Genauigkeit von 85-95% bei Standard-Logistikdokumenten. Kleinere dokumentspezifische Anpassungen reichen aus, um noch mehr herauszuholen.
unendliche Möglichkeiten.
ExB ist eine Intelligent-Document-Processing-Plattform, die unstrukturierte Daten aus jeder Art von Dokumenten in strukturierte Ergebnisse verwandelt. Unsere KI-basierte Software kann nicht nur alle relevanten Informationen Ihrer Dokumente auslesen, sondern diese auch verstehen. So können Sie Ihre Prozesse automatisieren und sparen sowohl Zeit & Geld, während sich gleichzeitig Ihre Customer Experience und Mitarbeiterzufriedenheit verbessert. Win-win.
Zeit für einen Neustart
Wenn Ihre bisherigen Versuche zur Dokumentenautomatisierung eher Kopfschmerzen als Erfolge gebracht haben, ist jetzt der perfekte Zeitpunkt für einen neuen Start. Der heutige Implementierungsprozess ist wie Tag und Nacht im Vergleich zu früher. Was bisher monatelange Einrichtung und Training brauchte, ist heute oft in Minuten erledigt.
Der Einstieg in die moderne Dokumentenautomatisierung ist erfrischend unkompliziert. Sammeln Sie zunächst einige typische Beispieldokumente – sowohl die makellosen als auch die problematischen Exemplare. Wenn Sie beispielsweise mit Lieferscheinen hantieren, haben Sie vielleicht einige makellose PDFs Ihrer Hauptlieferanten. Vergessen Sie aber nicht, auch die kniffligen Scans oder Dokumente mit handschriftlichen Anmerkungen zu betrachten. Eine repräsentative Auswahl hilft, die tatsächlichen Herausforderungen in der Praxis zu verstehen.
Überlegen Sie dann, welche Informationen Sie aus diesen Dokumenten extrahieren müssen. Bei einem Lieferschein sind die grundlegenden Daten wie Lieferdatum und Adresse wichtig, aber achten Sie auch auf weitere relevante Informationen: Benötigen Sie spezielle Bearbeitungshinweise? Sind Unterschriften für die Qualitätskontrolle erforderlich? Wie steht es mit Referenznummern, die mit Ihrem ERP-System abgeglichen werden müssen? Ein kurzes Durchdenken dieser Anforderungen hilft Ihnen, den Fokus auf die geschäftskritischen Informationen zu richten.
Denken Sie auch an die kniffligen Situationen, die Ihnen schon begegnet sind. Vielleicht hatten Sie schon Lieferscheine, auf denen jemand „DRINGEND“ quer über wichtige Infos gestempelt hat, oder Fälle, in denen entscheidende Details in die Ränder gequetscht wurden. Vielleicht bekommen Sie auch Dokumente in verschiedenen Sprachen oder solche mit besonders komplizierten Positionslisten. Beispiele solcher Sonderfälle helfen, das volle Spektrum Ihrer Anforderungen zu erfassen.
Fazit
Der Umstieg von OCR-Projekten auf moderne, anpassungsfähige KI-Lösungen ermöglicht es Unternehmen, die Dokumentenverarbeitung in Tagen statt Monaten zu automatisieren, manuelle Überprüfungen drastisch zu reduzieren und mit sich wandelnden Dokumentformaten Schritt zu halten. Lassen Sie sich nicht von vergangenen Frustrationen mit OCR-Lösungen ausbremsen – die heutigen KI-Ansätze sind schneller, treffsicherer und bereit, Ihre ganz realen Dokumentenherausforderungen zu meistern.
Die gute Nachricht: Sie müssen diesen Weg nicht alleine gehen. Wir von ExB helfen Ihnen, einen ersten Extraktions-Workflow aufzusetzen, den Sie mit Ihren eigenen Dokumenten direkt testen können.
Neugierig geworden? Kontaktieren Sie uns für eine Demo mit Ihren Dokumenten. Wir konfigurieren die Extraktion nach Ihren Wünschen, und Sie können sofort durchstarten.
