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Zusammenfassung – Die zwischen Papier, Scans und Notizen verstreuten Dokumente verursachen Informationssilos, Erfassungsfehler, versteckte Kosten und bremsen die Automatisierung des SI, was Marge und Motivation der Teams beeinträchtigt.
Multimodale LLMs übertreffen klassisches OCR, indem sie Formulare, handschriftliche Texte und technische Diagramme mit unter 3 % Fehlern strukturieren und kontextuelle Extraktion, Normalisierung sowie natürlichsprachliche Suche für Dashboards und Workflows bieten.
Lösung: Ein Open-Source-KI-Pipeline für Erfassung, Extraktion und Integration via API ausrollen, um verlässliche Daten ins ERP/CRM einzuspeisen, Bearbeitungszeit freizusetzen und Ihre Archive in einen agilen Steuerungshebel zu verwandeln.
In vielen Schweizer Organisationen bleibt die Dokumentation ein ungenutzter Schatz, verteilt auf Papierformulare, gescannte PDFs, handschriftliche Notizen und Fotos. Diese Heterogenität schafft Informationssilos, treibt die Verwaltungskosten in die Höhe und verlangsamt Prozesse – von der Angebotserstellung bis zur Archivierung von Einsatzberichten. Die KI-Digitalisierung hingegen verwandelt diese „rohen“ Dokumente in strukturierte, gebrauchsfertige Daten.
Im Zentrum der Modernisierung des IT-Systems wird dieser Schritt zum Ausgangspunkt für agiles Steuerungsmanagement, höhere Datenqualität und gesteigerte Produktivität. Dieses bisher verborgene Potenzial zu erschließen, ist ein strategischer Hebel für jedes Unternehmen, das über reine Zeitgewinne hinaus Operational Excellence anstrebt.
Dokumentation: ungenutzter Produktivitätshebel
Die Dokumentation ist die letzte große ungenutzte Produktivitätsquelle. Heterogene Formate führen zu Fehlern, Kosten und Blockaden im IT-System.
Veraltete Formate behindern die Agilität
In Schweizer KMU und mittelständischen Unternehmen basieren viele Prozesse noch auf Papierformularen oder Scans von Auftragsbestätigungen. Jede manuelle Eingabe birgt Fehlerpotenzial: eine falsch abgeschriebene Nummer, ein fehlerhaftes Datum oder eine fehlende Produktzeile. ERP oder CRM können nicht direkt befüllt werden. Die Folge ist eine verzögerte, manuell gesteuerte Verarbeitung, bei der jede Abteilung Zeit und Ressourcen aufwendet, um die Daten vor der Nutzung zu verifizieren.
Die Workflows werden zunehmend schwerfälliger und Digitalisierungsinitiativen stoßen auf das zentrale Hindernis: die Umwandlung von Dokumenten in verwertbare Daten.
Ein Schweizer Industrieunternehmen zeigte, dass die Integration von rund fünfzig papierbasierten Workflows in sein ERP die Prüfungszeit interner Anfragen um 70 % verkürzte. Dieser Fall belegt, dass durch die Priorisierung heterogener Formate sofort Ressourcen für wertschöpfendere Aufgaben freigesetzt werden.
Kosten und Fehler manueller Verarbeitung
Die manuelle Erfassung verursacht nicht nur Fehler, sie erzeugt auch versteckte Kosten: zusätzliche Personaleinstellungen, Überstunden, Anfragen beim internen Support und intensivere Qualitätsprüfungen. Diese Aufwendungen summieren sich im Budget und schmälern die operative Marge.
Über die Zahlen hinaus ist der menschliche Faktor spürbar: Mitarbeitende klagen über repetitive Aufgaben mit geringem Mehrwert und verlieren so an Motivation. Die Fluktuation kann steigen, was zu Know-how-Verlust und Unterbrechungen in den Geschäftsprozessen führt.
Dasselbe Schweizer Unternehmen ermittelte, dass 30 % des Verwaltungsbudgets auf Korrekturen manueller Eingabefehler entfielen. Durch die Automatisierung der Datenerfassung konnte es diese Ressourcen in strategische Marktanalysen und Produktinnovationen umwidmen.
Daten als Treibstoff: Erkenntnisse aus Dokumenten gewinnen
Die in Dokumenten gespeicherten Informationen sind eine bislang ungenutzte Wissensquelle: Baustellenhistorien, Kundenfeedback, technische Spezifikationen, Qualitätsberichte … All diese Elemente bieten Ansatzpunkte für kontinuierliche Verbesserung, sobald sie strukturiert und analysierbar vorliegen.
Durch die Umwandlung dieser Dokumente in Daten lassen sich Trends erkennen, Engpässe vorausahnen oder sogar Dashboards zur Entscheidungsunterstützung automatisch generieren. Die Datenqualität steigt, und strategische Entscheidungen basieren auf aktuellen, verlässlichen Informationen.
Ein Logistikdienstleister hat kürzlich alle seine Einsatzberichte digitalisiert und sie in operative Leistungskennzahlen überführt. Die Analyse reduzierte die Standzeiten der Flotte um 15 % und demonstrierte so den strategische Wert bisher ungenutzter Archive.
Multimodale LLM vs traditionelle OCR
Multimodale große Sprachmodelle (LLMs) sprengen die Grenzen traditioneller OCR. Sie verstehen Struktur und Kontext von Dokumenten.
Begrenzungen der traditionellen OCR
Konventionelle OCR extrahiert zwar Text, bleibt aber semantisch blind: Sie unterscheidet nicht zwischen einem Datumsfeld und einer Freitextnotiz oder zwischen einer Spezifikationstabelle und einem Absatz. Die Ausgabe ist meist roh und erfordert aufwändige Nachbearbeitung, um die Datenverlässlichkeit zu gewährleisten. Traditionelle OCR erreicht je nach Dokumenttyp bis zu 20 % Fehlerquote.
Kontextuelles Verständnis multimodaler LLM
Multimodale LLM kombinieren Bildverarbeitung und natürliche Sprachverarbeitung: Sie erkennen automatisch Schlüsselfelder (Namen, Mengen, Daten), Tabellen und Freitextbereiche und erfassen die geschäftlichen Intentionen. Das Ergebnis ist eine logisch strukturierte, sofort verwendbare Ausgabe.
Dieses kontextuelle Verständnis ermöglicht die Unterscheidung von Angebot und Rechnung, die Identifikation von Montageanweisungen in technischen Zeichnungen oder das Erfassen handschriftlicher Notizen eines Technikers bei einer Wartung. Die Automatisierung gewinnt dadurch an Präzision und Zuverlässigkeit.
Eine öffentliche Institution integrierte ein multimodales Open-Source-LLM für die Formularanalyse: Die manuelle Korrekturrate sank auf unter 3 % und das tägliche Verarbeitungsvolumen verdoppelte sich – ein Beleg für die Überlegenheit des Kontexts gegenüber reiner Zeichenerkennung.
Schrifterkennung und komplexe Inhalte
Handschriftliche Notizen, oft ein Schwachpunkt der OCR, werden dank vortrainierter Modelle auf Millionen von Beispielen zuverlässig erkannt. Anmerkungen auf Baustellenfotos oder Hinweise in Qualitätsberichten werden so in verwertbare Daten umgewandelt.
Multimodale LLM extrahieren zudem Beziehungen zwischen Elementen: Stückzahlen zugehörig zu einem Bauteil, Fristen im Zusammenhang mit Bestellungen oder Anweisungen in Verbindung mit Unterschriften. Diese Verknüpfungen bleiben in der Ausgabestruktur erhalten, was die Integration ins IT-System vereinfacht.
Ein Bauunternehmen nutzte diese Technologie, um handschriftliche Qualitätsprüfberichte zu automatisieren. Das Modell erkannte 95 % aller Anmerkungen und brachte jede Information in ein strukturiertes Format für die statistische Auswertung.
Edana: Strategischer Digitalpartner in der Schweiz
Wir begleiten Unternehmen und Organisationen bei ihrer digitalen Transformation.
KI-Pipeline für die Dokumentenextraktion
Extraktion, Strukturierung, Integration: eine transparente Pipeline für Führungskräfte. Wert entsteht durch die reibungslose Einspeisung der Daten ins IT-System.
Erfassung und Extraktion
Im ersten Schritt wird ein Dokument per Smartphone-Foto oder Desktop-Scanner erfasst, etwa über eine native Mobile App oder einen Scanner. Die Bilder werden in Echtzeit an einen gehosteten KI-Service gesendet, der Textbereiche, Tabellen und Diagramme erkennt.
Das multimodale LLM verarbeitet jede Seite, identifiziert automatisch kritische Felder (Kundencode, Betrag etc.) und erzeugt ein strukturiertes Zwischenformat. Der Anwender erhält sofort ein Feedback und kann erkannte Daten validieren oder korrigieren.
Ein Schweizer Finanzdienstleister führte diese mobile Erfassung für seine Außendienstmitarbeitenden ein: Spesenabrechnungen werden heute in Minuten statt Tagen bearbeitet.
Strukturierung und Normalisierung
Die extrahierten Daten werden in einen standardisierten JSON-Daten-Pipeline überführt oder direkt in ein bestehendes Fachmodell eingespeist. Jedes Feld erhält einen Typ (Text, Zahl, Datum), wird anhand von Geschäftsregeln validiert und mit dem internen Referenzsystem verknüpft.
Diese Normalisierung sichert die Konsistenz der Informationen in ERP oder CRM, verhindert Duplikate und schafft eine klare Historie für jede Entität. Automatisierte Workflows können anschließend Aktionen ohne manuelle Eingriffe auslösen.
In einem großen Schweizer Industriekonzern ermöglichte die Migration der Lieferscheine in diese Pipeline eine zuverlässigere Bestandsführung und reduzierte Kundenreklamationen um 40 % aufgrund von Lagerabweichungen.
Integration und intelligente Archivierung
Sobald die Daten strukturiert sind, werden sie über APIs in Zielsysteme wie ERP, CRM oder spezialisierte Fachlösungen eingespeist. Originaldokumente, angereichert mit extrahierten Metadaten, landen in einem intelligenten Archiv.
Ein interner KI-Suchdienst ermöglicht dann die Echtzeitsuche in allen Archiven per Freitext: „Dokumente mit Hinweisen zu Einsätzen vor Ort X im Juni 2024“. Die Ergebnisse sind sofort verfügbar und treffen ins Schwarze.
Ein Schweizer Logistikdienstleister berichtete, dass sich die Suchzeit in Kundenarchiven von mehreren Minuten auf wenige Sekunden verkürzte – ein großer Gewinn für Reaktionsfähigkeit und Kundenzufriedenheit.
Anwendungsfälle der KI-Dokumentendigitalisierung
Vielfältige Use Cases belegen die universelle Brauchbarkeit der KI-Digitalisierung. Alle Fachbereiche – von Finance bis Engineering – profitieren davon.
Rechnungsbearbeitung und Beschaffung
Die automatisierte Verarbeitung von Lieferantenrechnungen verkürzt Validierung und Kontenabstimmung: Beträge werden extrahiert, Buchungscodes identifiziert und mit Bestellungen abgeglichen. Zahlungsläufe laufen flüssiger und pünktlicher ab.
In der Dienstleistungsbranche integrierte eine Steuerkanzlei diesen Prozess: Die Monatsabschlüsse verkürzten sich von 10 auf 4 Tage, wodurch Zeit für Finanzanalysen und strategische Beratung freiwurde.
Dieses Beispiel zeigt, wie die Finanzabteilung ihre Agilität und Zuverlässigkeit steigert, ohne das bestehende ERP anzupassen – einfach durch Anbindung eines Extraktionsmoduls an das vorhandene Einkaufssystem.
HR und Compliance
Personalunterlagen auf Papier (Verträge, Lohnabrechnungen, Bescheinigungen) werden extrahiert und indexiert, wodurch die Einhaltung von DSGVO und weiteren Vorgaben gewährleistet ist. Onboarding- und Recruiting-Workflows beschleunigen sich, da jedes Dokument automatisch zugänglich und prüfbar ist.
Ein IT-Dienstleister (IT-Dienstleister) automatisierte die Erfassung von Weiterbildungsnachweisen und internen Richtlinienzustimmungen. Die bisher zeitaufwendige Compliance-Prüfung erfolgt nun in Echtzeit.
Dieser Anwendungsfall zeigt den Einfluss auf regulatorische Compliance und interne Transparenz – ein zentrales Anliegen für Geschäftsführung und HR.
Technische Zeichnungen und Qualitätschecklisten
Technische Zeichnungen oder manuelle Skizzen werden per KI-Vision analysiert, um Anmerkungen, Maße und Symbole zu extrahieren. Qualitätschecklisten werden in strukturierte Daten überführt und ins Produktionsmanagementsystem eingespeist.
Ein Maschinenbauer digitalisierte so seine Inspektionsberichte und konnte Non-Conformities in Echtzeit nachverfolgen und automatisch Wartungs- oder Anpassungsworkflows auslösen.
Dieser Erfahrungsbericht belegt, dass selbst visuelle und hochspezialisierte Inhalte zuverlässig verarbeitet werden können und so Traceability und kontinuierliche Verbesserung fördern.
KI-Digitalisierung: eine Investition mit schnellem ROI
Die dokumentenorientierte Modernisierung durch KI liefert einen der greifbarsten Returns on Investment in der digitalen Transformation: niedrigere Verwaltungskosten, bessere Datenqualität und beschleunigte Schlüsselprozesse. Sie bildet zudem das Fundament für jede weitere IT-Modernisierung – sei es BI, Fachworkflows oder Cloud-Migration.
Jedes Unternehmen verfügt über ungenutzte Potenziale in seinen Papier- und Digitalarchiven. Diese Daten zu erschließen, heißt, den Weg für ein informierteres, agileres und sichereres Management zu ebnen – bei gleichzeitiger Wahrung Ihrer technologischen Unabhängigkeit durch modulare Open-Source-Lösungen.
Unsere Expertinnen und Experten stehen Ihnen zur Verfügung, um Ihre Dokumentenkette zu analysieren, die passendste Pipeline für Ihren Kontext zu definieren und Sie auf dem Weg zu Operational Excellence zu begleiten. Gemeinsam verwandeln wir Ihre toten Archive in lebendige, strukturgebende Daten für Ihr Wachstum.
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