Unternehmen wollen KI nutzen, doch 75 % fehlt das Fachpersonal für die Umsetzung. Die Automatisierung des Dokumentenverständnisses mit No-Code-Plattformen schließt diese Lücke. Sie ermöglicht Fachbereichen, Prozesse selbst zu steuern und eine Datenextraktionsgenauigkeit von über 95 % zu erreichen.

Wie Fachbereiche ohne Entwicklerteam die Dokumentenverarbeitung transformieren und die Prozesseffizienz um über 75 % steigern.

Key Takeaways

Automatisieren Sie Dokumenten-Workflows ohne eine Zeile Code und reduzieren Sie die Abhängigkeit von IT-Ressourcen um 90 %.
Steigern Sie die Genauigkeit der Datenextraktion auf über 95 % und senken Sie die Kosten für manuelle Nachkorrekturen um mehr als 80 %.
Implementieren Sie Automatisierungslösungen in weniger als 4 Wochen und behalten Sie dank transparenter Analysen und DSGVO-konformem Hosting die volle Kontrolle.

Prozesseffizienz um 75 % steigern durch intelligente Datenextraktion

Die manuelle Datenübertragung aus Dokumenten ist für 45 % der Unternehmen eine der größten Zeitfallen. Herkömmliche OCR-Systeme erreichen oft nur eine Genauigkeit von 85-90 %, was zu einer Fehlerquote von 10-15 % und aufwendiger Nacharbeit führt. Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) reduziert diese Fehlerquote um über 80 %. Moderne KI-Lösungen analysieren Dokumente kontextbasiert und erreichen eine Extraktionsgenauigkeit von über 95 %. Für ein mittelständisches Unternehmen mit 10.000 Rechnungen pro Monat bedeutet dies eine Reduzierung von 1.500 fehlerhaften Extraktionen auf unter 500. Diese Effizienzsteigerung ermöglicht es, den Return on Investment in nur 3-6 Monaten zu realisieren, anstatt der 12-24 Monate bei älteren Systemen. So wird die Grundlage für eine schnelle und skalierbare Prozessautomatisierung geschaffen.

Fachbereiche steuern die KI-Automatisierung in nur 3 Schritten selbst

Der Mangel an KI-Experten bremst die Digitalisierung in 3 von 4 Unternehmen. No-Code-Plattformen lösen dieses Problem, indem sie die Steuerung der KI direkt in die Hände der Fachanwender legen. Anstatt monatelang auf die IT-Abteilung zu warten, können Mitarbeiter im Rechnungswesen oder Kundenservice neue Dokumenten-Workflows in wenigen Stunden selbst konfigurieren. Ein neuer Lieferant mit einem individuellen Rechnungsformat kann in unter 30 Minuten ins System integriert werden. Die intuitive Oberfläche des Kauz.ai aiStudio ermöglicht es, KI-Modelle mit nur 10-20 Beispieldokumenten zu trainieren. Diese Demokratisierung der Technologie beschleunigt die Implementierung um das Fünffache. Der nächste Schritt ist die schnelle Umsetzung dieser neuen Prozesse.

Roll-out in Tagen statt Monaten für eine um 40 % schnellere Wertschöpfung

Klassische Softwareprojekte dauern oft 6 bis 12 Monate bis zum Go-live. Mit einem No-Code-Ansatz verkürzt sich diese Zeitspanne drastisch. Ein Pilotprojekt zur automatisierten Triage von Service-E-Mails kann in weniger als 4 Wochen produktiv gehen. Das ermöglicht eine um mindestens 40 % schnellere Wertschöpfung. Die Agilität ist ein entscheidender Vorteil, denn 66 % der Unternehmen sehen in der schnellen Anpassung von Prozessen einen Wettbewerbsvorteil. Ändert sich ein Formular oder ein Geschäftsprozess, kann ein Fachanwender die Anpassungen im System innerhalb von 2-3 Stunden selbst vornehmen, ohne einen einzigen Entwickler einzubeziehen. Diese Flexibilität ist entscheidend für die KI-gestützte Prozessautomatisierung. Um diese Geschwindigkeit zu gewährleisten, sind volle Transparenz und Qualitätskontrolle unerlässlich.

Volle Transparenz und Kontrolle durch nachvollziehbare KI-Entscheidungen

Für den erfolgreichen Einsatz von KI ist das Vertrauen der Mitarbeiter entscheidend, was bei 58 % der Belegschaft eine Hürde darstellt. Eine „Blackbox-KI“, deren Entscheidungen nicht nachvollziehbar sind, schafft Unsicherheit. Kauz.ai setzt hier auf maximale Transparenz. Der Conversation Viewer zeigt bei jeder Extraktion exakt an, warum die KI eine bestimmte Information, z. B. eine Rechnungsnummer, identifiziert hat. Diese Nachvollziehbarkeit steigert die Akzeptanz bei den Anwendern um über 60 %. Zudem liefern Analytics Dashboards kontinuierlich Echtzeit-Daten zur Performance. Sie können die Genauigkeitsrate (Ziel: >97 %), das Verarbeitungsvolumen und die eingesparte Zeit pro Dokument genau verfolgen. Diese datengestützte Kontrolle, kombiniert mit NLU-basierter Automatisierung, sichert die Qualität im laufenden Betrieb. Damit wird auch die Skalierung auf sicherer Basis möglich.

Skalierbare Sicherheit nach EU-Standards von 1.000 bis 100.000 Dokumenten

Datenschutzanforderungen sind für 8 von 10 Unternehmen eine der größten Herausforderungen bei der Digitalisierung. Eine DSGVO-konforme Verarbeitung ist daher nicht verhandelbar. Kauz.ai gewährleistet dies durch Hosting-Optionen in der EU-Cloud oder als On-Premise-Lösung direkt in Ihrer eigenen IT-Infrastruktur. Dies gibt Ihnen 100 % Datenhoheit. Die Architektur der aiSuite ist auf Skalierbarkeit ausgelegt. Sie können mit einem einzelnen Anwendungsfall starten, etwa der Verarbeitung von 1.000 Lieferscheinen pro Monat. Später können Sie das System problemlos auf über 50 verschiedene Dokumenten-Workflows im gesamten Unternehmen ausweiten, die mehr als 100.000 Dokumente monatlich verarbeiten. So wächst die Plattform mit Ihren Anforderungen. Um den Einstieg zu erleichtern, haben wir einen klaren Fahrplan entwickelt.

Ihr 4-Phasen-Plan zur No-Code Automatisierung des Dokumentenverständnisses

Die Einführung einer Lösung zum automatisierten Dokumentenverständnis gelingt mit einem strukturierten Vorgehen in nur 4 Phasen:

Anwendungsfall wählen: Identifizieren Sie einen Prozess mit hohem Dokumentenvolumen und mindestens 5 Stunden manuellem Aufwand pro Woche, z. B. die Automatisierung der Fallbearbeitung.
Einrichtung & Content-Befüllung: Binden Sie Ihre Dokumentenquellen an und trainieren Sie das KI-Modell im No-Code-Studio mit 15-20 Beispielen. Dieser Schritt dauert im Schnitt nur 10 Arbeitsstunden.
Test & Feedbackrunde: Führen Sie mit dem zuständigen Fachbereich einen Test mit 100 echten Dokumenten durch. Das Feedback wird direkt im System zur Optimierung des Modells genutzt.
Roll-out & Optimierung: Nach erfolgreichem Test schalten Sie den Prozess live. Überwachen Sie die Performance über das Analytics Dashboard und streben Sie eine Automatisierungsrate von über 85 % an.

FAQ

Wie lange dauert es, ein KI-Modell für einen neuen Dokumententyp zu trainieren?

Mit einer No-Code-Plattform wie Kauz.ai kann ein Fachanwender ein neues KI-Modell für einen spezifischen Dokumententyp in der Regel innerhalb von 1-2 Stunden trainieren. Dazu sind oft nur 10 bis 20 Beispieldokumente notwendig.

Welche Integrationen in bestehende Systeme (z.B. ERP, CRM) sind möglich?

Unsere Plattform bietet standardisierte Schnittstellen (APIs), um eine nahtlose Integration mit führenden ERP-Systemen (z.B. SAP, Microsoft Dynamics), CRM-Lösungen und Dokumentenmanagementsystemen zu ermöglichen. Die extrahierten Daten können so direkt und automatisiert an die richtigen Stellen in Ihren Kernsystemen übergeben werden.

Ist die Lösung auch für handschriftliche Dokumente geeignet?

Ja, moderne KI-Modelle nutzen intelligente Zeichenerkennung (ICR), die über die reine Texterkennung (OCR) hinausgeht. Damit können auch handschriftliche Notizen, Anmerkungen oder ausgefüllte Formularfelder mit einer hohen Genauigkeit von über 90 % erfasst und verarbeitet werden.

Wie wird die Datenqualität bei der Extraktion sichergestellt?

Die Datenqualität wird durch einen mehrstufigen Prozess gesichert. Die KI validiert extrahierte Daten automatisch gegen vordefinierte Regeln (z.B. Plausibilitätsprüfungen bei Summen). Zusätzlich können Schwellenwerte für die Konfidenz festgelegt werden, sodass Dokumente mit niedriger Sicherheit zur schnellen manuellen Prüfung durch einen Mitarbeiter ausgesteuert werden.