Wie generative KI die intelligente Dokumentenverarbeitung verändert: Wege zur Wertschöpfung
Generative KI hat sich rasch zu einer transformativen Kraft in vielen Branchen entwickelt. Einer der wichtigsten Fortschritte ist ihre Integration in intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware (Intelligent Document Processing, IDP). Dadurch werden die Grenzen dessen, was IDP-Lösungen leisten können, erweitert und ihre Einsatzmöglichkeiten für Unternehmen aller Art vergrößert. KI und die damit verbundenen Fähigkeiten können beängstigend sein, und viele Führungskräfte sind unsicher, wie sie sie nutzen können, um ihren Wert zu maximieren und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Die Evolution der Dokumentenautomatisierung
IDP-Lösungen sind seit langem ein wesentlicher Bestandteil digitaler Transformationsbemühungen, insbesondere in Branchen wie Finanzen und Bankwesen, Versicherungen, Transport und Logistik sowie Gesundheitswesen, in denen große Mengen unstrukturierter Daten effizient verarbeitet werden müssen. Die meisten IDP-Systeme nutzen OCR, ICR, maschinelles Lernen (ML) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Informationen aus Dokumenten wie Rechnungen, Verträgen und Formularen automatisch zu extrahieren und zu verarbeiten. Diese KI-Technologien und -Dienste bilden die Grundlage für die Automatisierung von Dokumentenprozessen, um kritische Daten in CRM-, ERP-, BPM-, EHR- und andere wichtige Geschäftssysteme zu integrieren.
„Es ist, als hätten Sie einen unermüdlichen Analysten an Ihrer Seite, der sich voll und ganz darauf konzentriert, das Beste aus Ihren Daten herauszuholen.“
Durch die Integration von generativen KI-Fähigkeiten macht IDP einen weiteren bedeutenden Sprung nach vorn. Basierend auf großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) wie dem Azure OpenAI Service von Microsoft können IDP-Systeme Informationen aus langen, unstrukturierten Dokumenten extrahieren und tiefere Einblicke in die Daten für die Entscheidungsfindung liefern. Generative KI geht über deterministisches maschinelles Lernen, das auf vortrainierten oder kundenspezifischen Modellen basiert, hinaus und bringt kreative Synthese und dynamische Anpassungsfähigkeit ins Spiel. Dies ermöglicht es Unternehmen, Antworten zu Daten in komplexen Dokumenten abzufragen oder lange, unstrukturierte Dokumente zusammenzufassen, sodass Stakeholder besser verstehen und vermitteln können, was die Daten für ihr Unternehmen bedeuten.
Mainstream-Zugänge zur KI
Microsoft Copilot ist ein Beispiel dafür, wie generative KI demokratisiert und für alltägliche Geschäftsanwender zugänglich gemacht wird. Durch die Integration von KI in vertraute Tools wie Microsoft Word, Excel und PowerPoint ermöglicht es Copilot den Benutzern, schnell E-Mails oder Kampagnentexte zu erstellen, Code zu analysieren, originelle Grafiken zu erstellen und andere Aufgaben mit einfachen Textbefehlen auszuführen. Obwohl Copilot als Meilenstein für die Produktivität gepriesen wird, konzentrieren sich seine gegenwärtigen Anwendungen eher auf Zeitersparnis für Einzelpersonen als auf messbare Geschäftsergebnisse.
CFOs und andere Führungskräfte sind beispielsweise oft skeptisch gegenüber Tools, die "weiche" ROI-Indikatoren wie Zeitersparnis liefern. Wenn Unternehmen Millionenbeträge in KI-Lösungen investieren, legen sie den Schwerpunkt eher auf Anwendungen, die geschäftskritische Ergebnisse wie Umsatzwachstum, betriebliche Effizienz oder Kundenerfahrungen fördern, als auf Anwendungen, die lediglich den Komfort für Einzelpersonen und Teams erhöhen.
Im Zusammenhang mit IDP geht die generative KI über die reine Produktivitätssteigerung hinaus und spielt eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung wichtiger Geschäftsaufgaben, insbesondere bei kritischen Prozessen, die stark auf unstrukturierten Daten aus Dokumenten basieren.
Hohe Rendite mit generativer KI
Die Fähigkeit der generativen KI, komplexe Aufgaben zu verstehen und zu synthetisieren sowie dokumentenintensive Arbeitsabläufe zu automatisieren, eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, einen "harten" ROI aus ihren KI-Investitionen zu erzielen.
Beispielsweise können Unternehmen mit Hilfe generativer KI automatisch juristische Dokumente erstellen, Verträge zusammenfassen oder Versicherungsansprüche bearbeiten - und das alles mit einem hohen Maß an Genauigkeit und Compliance.
Im Finanzsektor kann generative KI Bilanzen analysieren, Finanzberichte erstellen und Prognosen auf der Grundlage historischer Daten erstellen. Die Möglichkeit, diese kritischen Geschäftsprozesse zu automatisieren, die traditionell stundenlange manuelle Arbeit erfordern, führt zu spürbaren Kosteneinsparungen und verbesserter betrieblicher Effizienz.
"Mit generativer KI ist praktisch alles möglich."
Unsere IDP-Plattform, die KODAK Info Input Solution, kann in die Dienste führender KI-Hyperscaler wie Microsoft, Amazon und Google integriert werden, einschließlich ihrer generativen KI-Dienste.Durch die Nutzung dieser Cloud-KI-Dienste über Info Input Solution können Unternehmen mühelos mehrere KI-Techniken koordinieren - wie NLP, Handschrifterkennung und Datenverständnis mittels generativer KI. Dies ermöglicht ein breiteres Spektrum an Automatisierungsmöglichkeiten zur Unterstützung aller dokumentenzentrierten Prozesse, von der Kundenakquise bis zum Vertragsmanagement und darüber hinaus. Mit generativer KI ist praktisch alles möglich.
Erschließung neuer Einsatzszenarien für IDP in Unternehmen
Angetrieben von KI erweitert IDP rasch die Möglichkeiten für neue Geschäftsanwendungen. Im Gesundheitswesen beispielsweise kann generative KI bei der Zusammenfassung von Patientenakten oder der Synthese medizinischer Forschung helfen. Dadurch kann die Zeit, die Ärzte und medizinisches Personal mit administrativen Aufgaben verbringen, erheblich reduziert werden. Im juristischen Bereich wird der Vertragsprüfungsprozess durch schnellere und genauere Analysen und Zusammenfassungen von Rechtsverträgen beschleunigt.
Generative KI ermöglicht es Unternehmen auch, unstrukturierte Dokumente schnell zu analysieren, deren Implementierung mit herkömmlichen IDP-Systemen bisher zu kostspielig war. Beispielsweise können Kundenkorrespondenz, E-Mails, Besprechungsprotokolle und Finanzberichte nun in strukturierte Daten umgewandelt und anschließend analysiert werden, um daraus Erkenntnisse für das Unternehmen zu gewinnen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für Branchen, die in hohem Maße auf unstrukturierte Daten angewiesen sind und in denen die Kundenbindung entscheidend für die Zufriedenheit und Loyalität der Kunden ist.
Herausforderungen der Zukunft: Gartners Prognose und der Weg nach vorn
Trotz des Potenzials ist der Weg der generativen KI im Bereich der IDP nicht frei von Herausforderungen. Nach aktuellen Prognosen von Gartner werden , bis 2025 voraussichtlich 30 % der Projekte mit generativer KI abgebrochen. werden. Diese hohe Abbruchrate lässt sich auf mehrere Faktoren zurückführen, darunter die Komplexität der KI-Implementierung, die erforderlichen hohen Anfangsinvestitionen und die hohen Lizenzgebühren für generative KI-Lösungen.
Die Wirksamkeit generativer KI wird in vielen Geschäftskontexten noch evaluiert. Während sie repetitive Aufgaben automatisieren kann, wird ihr wahrer Wert erst in Kombination mit anderen Ansätzen - wie überwachten maschinellen Lernmodellen und regelbasierten Systemen - erkannt, um eine kohärente, skalierbare IDP-Lösung zu bilden. KODAK Info Input Solution beispielsweise integriert generative KI zusammen mit vortrainierten Modellen für spezifische Workflows und Aufgaben (z.B. Rechnungsverarbeitung) um eine deutlich höhere Genauigkeit und umfassendere Automatisierungsfähigkeiten zu liefern als generative KI allein.
Geschäftsentwicklung durch intelligente Automatisierung vorantreiben
Während Unternehmen das Potenzial der generativen KI weiter erforschen, wird ihre Rolle in der intelligenten Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing, IDP) weiter wachsen. Dies wird es Unternehmen ermöglichen, dokumentenzentrierte Arbeitsabläufe weiter zu automatisieren und neue Geschäftsanwendungen zu entwickeln. Die Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, auf komplexe Anfragen produktiv zu reagieren und mit anderen KI-Modellen zusammenzuarbeiten, macht generative KI zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Unternehmenstransformation.
Die schnelle Verbreitung dieser Technologie führt jedoch auch zu Verwirrung darüber, wann, wo und wie sie am besten eingesetzt werden kann, um ihre enormen Vorteile zu nutzen.
In Zukunft werden wahrscheinlich diejenigen Unternehmen mit generativer KI erfolgreich sein, die ihre Stärken und Grenzen erkennen. Generative KI ist hervorragend, wenn sie in Kombination mit anderen Softwareprozessen und bei geschäftskritischen Arbeitsabläufen auf der Grundlage maßgeschneiderter Regeln eingesetzt wird. Der Schlüssel für Unternehmen liegt darin, in skalierbare Plattformen zu investieren, die diese Technologien orchestrieren können, um sicherzustellen, dass generative KI einen messbaren Wert in Form von Kosteneinsparungen, Effizienzsteigerungen und verbesserten Entscheidungsprozessen liefern kann.
