Stellen Sie sich vor, es ist Montagmorgen und Sie betreten Ihr Büro. Auf Ihrem Schreibtisch stapeln sich wie gewohnt unzählige Dokumente, die sortiert, archiviert und kategorisiert werden müssen. Ein ganz normaler Start in die Woche, der oft Stunden in Anspruch nimmt. Doch heute ist alles anders. Statt sich durch Papierberge zu kämpfen, öffnen Sie Ihr Enterprise Content Management (ECM) System, speichern alle Dokumente und – in Sekundenschnelle – sind sie automatisch klassifiziert, kategorisiert und archiviert. Kein manuelles Sortieren, kein zeitraubendes Zuordnen. Und wenn Sie später am Tag ein bestimmtes Dokument suchen? Ein paar Tastendrücke genügen, und dank der KI-gesteuerten Chat- und Suchfunktion haben Sie in Sekundenschnelle genau das richtige Dokument vor sich.
Diese Vision ist keine ferne Zukunftsmusik, sondern Realität, ermöglicht durch die Integration von Künstlicher Intelligenz in ECM-Systeme. Der Übergang von manuellen zu automatisierten Prozessen im Input- und Dokumenten-Management hat nicht nur den Büroalltag revolutioniert, sondern auch die Art und Weise, wie Unternehmen ihre wertvollen Informationen verwalten und nutzen.
Zudem hat die Digitalisierung in den letzten Jahren rasant zugenommen und damit auch die Notwendigkeit, sehr große Mengen an Informationen und Dokumenten effizient zu verwalten. ECM-Systeme sind dabei zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen geworden. Mit dem Aufkommen künstlicher Intelligenz stehen wir am Beginn einer neuen Entwicklung des Dokumenten-Managements.
Was ist ECM?
ECM oder Enterprise Content Management bezeichnet die Methoden, Strategien und Werkzeuge, mit denen der gesamte Lebenszyklus von Dokumenten und Informationen in einem Unternehmen verwaltet wird. Dies umfasst die Erfassung, Speicherung, Verwaltung, Archivierung und das Wiederauffinden von Inhalten. Ziel ist es, den Zugriff auf Informationen zu erleichtern, Geschäftsprozesse zu optimieren und Compliance sicherzustellen.
Dokumenten- und Input-Management im ECM-Kontext profitieren besonders von KI, da sie mit der Analyse unstrukturierter Daten konfrontiert sind. KI ermöglicht eine schnelle und genaue Klassifikation, optimiert die Datenextraktion und minimiert menschliche Fehler, wodurch Effizienz und Datenqualität deutlich gesteigert werden. In einem datenintensiven Umfeld stellt KI daher einen entscheidenden Vorteil dar.
Dokumenten-Management im Kontext von ECM
Während ECM ein umfassendes System zur Verwaltung sämtlicher Unternehmensinhalte darstellt, bezieht sich das Dokumenten-Management spezifisch auf die Verwaltung von dokumentenbasierten Informationen. Es ist also ein Teilbereich des ECM. Hier sind die Hauptunterschiede und die spezifische Rolle des Dokumenten-Managements:
- Fokus auf Dokumente: Während ECM eine breite Palette von Inhalten abdeckt, einschließlich digitaler Assets, Webinhalte und mehr, konzentriert sich das Dokumenten-Management speziell auf Dokumente, sei es in physischer oder digitaler Form.
- Lebenszyklus von Dokumenten: Das Dokumenten-Management befasst sich insbesondere mit dem Lebenszyklus von Dokumenten – von ihrer Erstellung oder Erfassung über ihre Speicherung, Verteilung, Archivierung bis hin zu ihrer endgültigen Vernichtung oder Aufbewahrung.
- Zugriffs- und Versionskontrolle: Ein zentrales Merkmal des Dokumenten-Managements ist die Fähigkeit, verschiedene Versionen eines Dokuments zu verwalten und sicherzustellen, dass die Benutzer immer auf die aktuellste und relevanteste Version zugreifen können. Es ermöglicht auch die Kontrolle darüber, wer auf ein Dokument zugreifen, es bearbeiten oder verteilen kann.
- Such- und Abruffunktionen: Ein effizientes Dokumenten-Management-System ermöglicht es den Benutzern, schnell und einfach nach Dokumenten zu suchen und sie abzurufen, basierend auf verschiedenen Kriterien wie Schlüsselwörtern, Autoren, Erstellungsdatum und anderen Metadaten.
- Integration in Geschäftsprozesse: Dokumenten-Management-Systeme sind oft eng in Geschäftsprozesse integriert, sodass Dokumente automatisch an die richtigen Personen oder Abteilungen weitergeleitet werden können, basierend auf Geschäftsregeln und Workflows.
Dokumenten-Management ist also eine spezialisierte Disziplin innerhalb des ECM, die sich auf die Verwaltung von dokumentenbasierten Informationen konzentriert. Während ECM den gesamten Umfang der Informationsverwaltung in einem Unternehmen abdeckt, bietet das Dokumenten-Management spezifische Tools und Prozesse, um sicherzustellen, dass Dokumente effizient und effektiv verwaltet werden.
Was ist Input-Management im Kontext von ECM?
Input-Management bezeichnet den Prozess der Erfassung, Umwandlung und Klassifizierung von eingehenden Informationen und Dokumenten in ein ECM-System. Während ECM den gesamten Lebenszyklus von Dokumenten und Informationen abdeckt, konzentriert sich Input-Management speziell auf den Anfang dieses Zyklus – den Moment, in dem Daten und Dokumente erstmals in das System eingebracht werden.
Hier sind einige Schlüsselaspekte des Input-Managements:
- Datenquellen: Informationen können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, darunter physische Dokumente, E-Mails, Webformulare, mobile Anwendungen und mehr. Input-Management-Systeme sind darauf ausgelegt, Daten aus all diesen Quellen effizient zu erfassen.
- Digitalisierung: Für physische Dokumente, wie Papierdokumente oder handschriftliche Notizen, beinhaltet Input-Management oft den Prozess der Digitalisierung durch Scannen oder Fotografieren.
- Datenextraktion: Nach der Erfassung werden relevante Daten aus den Dokumenten extrahiert. Dies kann durch OCR (Optical Character Recognition) für gescannte Dokumente oder durch spezielle Algorithmen für strukturierte Datenquellen wie Webformulare erfolgen.
- Datenvalidierung: Die extrahierten Daten werden überprüft, um sicherzustellen, dass sie korrekt und vollständig sind. Dies kann durch automatische Algorithmen oder manuelle Überprüfungsprozesse erfolgen.
- Klassifizierung und Indexierung: Die erfassten Daten werden kategorisiert und mit Metadaten versehen, um ihre spätere Suche und Abrufung im ECM-System zu erleichtern.
- Integration: Schließlich werden die erfassten, validierten und klassifizierten Daten in das ECM-System integriert, wo sie gespeichert, verwaltet und bei Bedarf abgerufen werden können.
Die Abgrenzung zwischen ECM und Input-Management ist wichtig, da sie unterschiedliche Aspekte des Informationsmanagements betreffen. Während ECM den gesamten Lebenszyklus von Informationen behandelt, stellt Input-Management sicher, dass diese Informationen korrekt, effizient und in einer für das System verwendbaren Form erfasst werden.
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz (KI) ist die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, dass sie wie Menschen denken und handeln. Dies kann Lernen (Aneignung von Informationen und Regeln für deren Nutzung), Schlussfolgern (Anwendung von Regeln, um konkrete Schlussfolgerungen zu ziehen) und Selbstkorrektur umfassen. Insbesondere in den letzten Jahren hat die KI enorme Fortschritte gemacht, die durch Fortschritte in den Bereichen maschinelles Lernen und tiefes Lernen vorangetrieben wurden. Maschinelles Lernen ist eine Unterklasse der KI, die Systemen die Fähigkeit verleiht, automatisch zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass dies explizit programmiert werden muss. Deep Learning, eine Unterklasse des maschinellen Lernens, verwendet mehrschichtige neuronale Netze (so genannte tiefe neuronale Netze), um verschiedene Faktoren in Daten zu analysieren.
Die Anwendungen von KI sind vielfältig und reichen von Spracherkennungssystemen über selbstfahrende Autos bis hin zu medizinischen Diagnosesystemen. Im Kontext von ECM ermöglicht KI eine intelligentere Datenanalyse, automatisierte Prozesse und eine verbesserte Benutzererfahrung. Sie ist die treibende Kraft hinter vielen der oben genannten Funktionen und wird das Rückgrat der nächsten Generation von ECM-Systemen bilden.
Die Integration von KI in ECM ist nicht nur eine Frage der Technologie, sondern auch der Strategie. Es geht darum, wie Unternehmen die Vorteile von KI nutzen können, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, den Wert ihrer Daten zu maximieren und einen Wettbewerbsvorteil in der digitalen Wirtschaft zu erlangen.
KI im ECM: Mehr als Automatisierung
Während ECM-Systeme traditionell dazu dienen, Dokumente zu speichern und abzurufen, ermöglicht die Integration von KI eine viel tiefere Interaktion mit den Inhalten. KI kann beispielsweise eingesetzt werden, um Dokumente automatisch zu klassifizieren, den Inhalt gescannter Dokumente zu erkennen und zusammenzufassen oder Sicherheits- und Compliance-Richtlinien durchzusetzen.
Ein gutes Beispiel hierfür ist die automatische Klassifizierung in ECM-Systemen durch KI. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Systeme darauf trainiert werden, Dokumente anhand ihres Inhalts, ihrer Struktur oder anderer Merkmale zu kategorisieren. Dies erleichtert nicht nur die Suche und den Abruf von Informationen, sondern kann auch zur Optimierung von Geschäftsprozessen und zur Sicherstellung der Compliance beitragen.
Die Integration von ECM und KI bietet eine Vielzahl von Funktionen, die die Verwaltung und Nutzung von Unternehmensinhalten revolutionieren können. Im Folgenden sind einige konkrete Funktionen aufgeführt, die durch die Zusammenarbeit von ECM und KI ermöglicht werden:
- Automatische Klassifizierung von Dokumenten: KI kann große Mengen von Dokumenten analysieren und sie aufgrund ihres Inhalts automatisch in Kategorien einordnen. Dies erleichtert das Auffinden und Abrufen von Dokumenten erheblich.
- Erweiterte Suchfunktionen: Mit KI-Unterstützung können Nutzerinnen und Nutzer nicht nur nach Stichwörtern, sondern auch nach Konzepten, Ideen oder Themen suchen. Die KI kann den Kontext einer Anfrage verstehen und relevante Dokumente präsentieren, auch wenn die exakten Wörter nicht im Dokument vorkommen.
- Inhaltsanalyse und -extraktion: KI-Modelle können den Inhalt von Dokumenten analysieren, um wichtige Informationen wie Namen, Daten, Orte und andere relevante Details zu extrahieren. Dies kann besonders nützlich sein, um automatisch Metadaten für Dokumente zu generieren oder bestimmte Informationen aus großen Dokumentenmengen zu extrahieren.
- Automatisierte Arbeitsabläufe: KI kann zur Automatisierung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden, indem sie den Inhalt von Dokumenten analysiert und entsprechende Aktionen auslöst. Beispielsweise könnten spezifische Rechnungsdokumente automatisch an die Buchhaltung weitergeleitet werden, ohne eine manuelle Freigabe zu benötigen.
- Bild- und Videoanalyse: Moderne KI-Modelle sind in der Lage, Bilder und Videos zu analysieren, um Objekte, Personen, Texte und andere Elemente zu erkennen. Dies kann in einem ECM-System genutzt werden, um visuelle Inhalte zu kategorisieren und durchsuchbar zu machen.
- Spracherkennung und -transkription: KI kann gesprochene Sprache in Text umwandeln und umgekehrt. Dies kann in ECM-Systemen genutzt werden, um Audioaufzeichnungen durchsuchbar zu machen oder um automatisch Transkripte von Besprechungen und Telefonaten zu erstellen.
- Empfehlungssysteme: Basierend auf den Interaktionen und Präferenzen des Benutzers kann KI relevante Dokumente oder Inhalte empfehlen, die für den Benutzer von Interesse sein könnten.
- Datenschutz und Compliance: KI kann eingesetzt werden, um sensible Informationen in Dokumenten zu erkennen und entsprechende Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen, z.B. das automatische Schwärzen personenbezogener Daten.
- Speicher- und Ressourcenoptimierung: Durch die Analyse von Nutzungsmustern und Datenzugriffen kann KI helfen, Speicherressourcen effizienter zu nutzen, indem selten genutzte Daten archiviert oder häufig genutzte Daten priorisiert werden.
- Proaktive Benachrichtigungen: KI kann Benutzer proaktiv über wichtige Aktualisierungen, Änderungen oder Aktionen informieren, die in Bezug auf bestimmte Dokumente oder Inhalte erforderlich sind.
Diese Funktionen zeigen, wie die Kombination von ECM und KI Unternehmen dabei unterstützen kann, ihre Daten effizienter zu verwalten, den Zugriff auf Informationen zu beschleunigen und Geschäftsprozesse zu optimieren.
Wie lernt KI aus Dokumenten?
Das Lernen aus Dokumenten ist ein zentrales Element der KI im Kontext von ECM. Dieser Prozess basiert hauptsächlich auf Techniken des maschinellen Lernens und des Deep Learning. So funktioniert es:
- Datensammlung: Am Anfang steht das Sammeln von Daten. In diesem Fall handelt es sich um Dokumente, die Text, Bilder, Tabellen und andere Arten von Informationen enthalten können. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto besser kann das KI-Modell trainiert werden.
- Vorverarbeitung: Bevor die Daten für das Training verwendet werden können, müssen sie oft bereinigt und formatiert werden. Dies kann das Entfernen von Duplikaten, die Konvertierung von Bildern in ein standardisiertes Format oder das Herausfiltern von irrelevantem Text umfassen.
- Merkmalsextraktion: Dieser Prozess extrahiert wichtige Informationen oder „Merkmale“ aus den Dokumenten, die für das Training des KI-Modells verwendet werden. Ein Merkmal könnte beispielsweise die Häufigkeit eines bestimmten Wortes im Kontext eines Geschäftsdokuments sein.
- Training: Mit den aufbereiteten Daten wird nun ein KI-Modell trainiert. Dies geschieht, indem das Modell mit den Daten „gefüttert“ und anschließend so angepasst wird, dass es auf Basis dieser Daten Vorhersagen oder Klassifikationen treffen kann. Je mehr Daten das Modell sieht, desto genauer werden seine Vorhersagen.
- Validierung und Test: Nachdem das Modell trainiert wurde, muss es getestet werden, um sicherzustellen, dass es richtig funktioniert. Dies geschieht in der Regel mit einem separaten Datensatz, den das Modell noch nicht gesehen hat.
- Validierung: Sobald das Modell validiert wurde, kann es in einem ECM-System verwendet werden, um Dokumente automatisch zu klassifizieren, Inhalte zu analysieren oder andere Aufgaben auszuführen.
Ein wichtiger Aspekt dieses Prozesses ist die kontinuierliche Anpassung und Verbesserung. Da das KI-Modell weiterhin neue Daten sieht, kann es weiter lernen und sich anpassen, um noch genauere und relevantere Ergebnisse zu liefern. Es ist dieser iterative Lern- und Anpassungsprozess, der der KI ihre bemerkenswerte Fähigkeit verleiht, komplexe Aufgaben im Zusammenhang mit dem Dokumenten-Management zu bewältigen.
Das Potenzial von KI im ECM
Künstliche Intelligenz revolutioniert das Enterprise Content Management (ECM) durch Automatisierung und Optimierung. Sie verändert das traditionelle Dokumenten- und Input-Management, indem sie unstrukturierte Daten präzise analysiert und klassifiziert. KI verbessert die Datenextraktion und -qualität, reduziert menschliche Fehler und beschleunigt Geschäftsprozesse. Im digitalen Zeitalter, in dem der Zugang zu Informationen entscheidend ist, entfaltet KI im ECM ein enormes Potenzial, das Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschafft.
Im Jahr 2023 sind mehrere Trends im Bereich KI und ECM zu beobachten:
- Automatisierte Workflows: Unternehmen setzen verstärkt auf KI-gesteuerte Automatisierung, um Geschäftsprozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern.
- Erweiterte Analysefunktionen: Moderne ECM-Systeme integrieren fortschrittliche Analysewerkzeuge, die es ermöglichen, große Datenmengen zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
- Personalisierte Benutzererfahrung: Durch den Einsatz von KI können ECM-Systeme Inhalte basierend auf den Präferenzen und dem Verhalten des Benutzers personalisieren, was zu einer verbesserten Benutzererfahrung führt.
- Sicherheit und Compliance: Mit Hilfe von KI können ECM-Systeme potenzielle Sicherheitsrisiken erkennen und automatisch Maßnahmen ergreifen, um Datenverletzungen zu verhindern.
- Integration von Drittanbieter-Tools: Es gibt einen wachsenden Trend zur Integration von KI-Drittanbieter-Tools in ECM-Systeme, um zusätzliche Funktionen und Erweiterungen bereitzustellen.
In meinem neuen Buch „Das ECM Playbook“ wird deutlich, dass die Integration von KI in ECM-Systeme nicht nur eine technologische Herausforderung ist, sondern auch eine strategische. Es geht darum, wie Unternehmen ihre ECM-Strategie an die neuen Möglichkeiten anpassen können, die KI bietet. Das Buch bietet wertvolle Einblicke in Best Practices, Fallstudien und Strategien, um das volle Potenzial von KI-integrierten ECM-Systemen auszuschöpfen.
Bleiben Sie dran für die nächsten Beiträge in dieser Serie:
- Automatisierte Klassifizierung in ECM-Systemen durch KI
- Texterkennung und -zusammenfassung in ECM: KI-gesteuerte Transformation von gescannten Dokumenten
- Sicherheit und Compliance in KI-integrierten ECM-Systemen
- Die Zukunft von ECM: KI-getriebene Trends und Innovationen im Dokumenten-Management.