7. Juli 2026

KI-gestützte Dokumentenklassifizierung: Wie kairos Dokumente wirklich versteht

Von Wissal Saihi

Wissal Saihi

Product Owner bei
OPTIMAL SYSTEMS

Rechnungen, Verträge, Anträge, Kündigungen – in vielen Unternehmen werden solche Dokumente trotz ECM noch immer manuell gesichtet, sortiert und verschlagwortet. Dies ist ein zeitaufwändiger, fehleranfälliger und schlecht skalierbarer Prozess. Verantwortlich dafür sind Layouts, die mit Machine-Learning-Algorithmen trainiert werden. Wir wollten dafür eine bessere Lösung mit KI entwickeln.

Als wir mit der Entwicklung begonnen haben, stand im Team allerdings relativ früh eine unbequeme Frage im Raum: Wie viel kann KI hier eigentlich wirklich leisten? Herausgekommen ist unsere KI-Komponente kairos, die als Input Management von OPTIMAL SYSTEMS fungiert. Sie ist die zentrale Stelle, an der Dokumente in ein ECM-System hineinkommen und dabei erkannt, sortiert und aufbereitet werden.

Zwei Wege, ein Ziel – die Entscheidung für zwei Pipelines

Eine der grundlegendsten Design-Entscheidungen im Team betraf die Frage, wie kairos Dokumente überhaupt "versteht". Klassische Capture-Lösungen arbeiten regelbasiert: Für jeden Dokumenttyp wird ein Layout antrainiert, jede Abweichung erfordert Nacharbeit. Uns war schnell klar, dass wir damit nicht die Robustheit erreichen würden, die wir wollten.

Statt uns auf eine Technologie festzulegen, haben wir uns bewusst für zwei Verarbeitungs-Pipelines entschieden: eine Encoder-Pipeline mit klassischem Machine Learning für schnelle, effiziente Verarbeitung maschinenlesbarer Dokumente, und eine LLM-Pipeline mit generativer KI für mehr Flexibilität bei unbekannten Layouts. Die eigentliche Herausforderung lag nicht in den Modellen selbst, sondern darin, beide Welten unter einer gemeinsamen Schnittstelle – der zentralen Predict API – zusammenzuführen, sodass die angebundenen Systeme davon gar nichts merken. Für jeden Use Case lässt sich seitdem zwischen Effizienz und Flexibilität wählen, ohne dass sich an der Integration etwas ändert.

Der Ablauf dahinter: Ein Dokument kommt herein, wird bei Bedarf in Einzeldokumente getrennt, einem Dokumenttyp zugeordnet (Klassifizierung), die relevanten Werte werden ausgelesen (Extraktion) und inklusive Konfidenzwert – also einer Art Sicherheitsangabe, wie zuverlässig das Ergebnis ist – an das ECM-System übergeben.

Wo wir bewusst Grenzen gezogen haben

Governance und Datenschutz waren für uns von Anfang an Teil der Architektur, nicht nachträglich aufgesetzt. Wir haben uns entschieden, mandantenspezifische Modelle anzubieten, die auf den Daten des jeweiligen Kunden trainiert werden – in einer EU-Hosting-Umgebung. Auch die LLM-Pipeline läuft über EU-Hosting-Optionen. Jeder KI-Aufruf läuft zentral über die Predict API, die Anbindung an unser ECM-System enaio® erfolgt mandantenspezifisch über den AI Connector mit eigenen Tenant Credentials – vergleichbar mit einem eigenen Zugangsschlüssel pro Kunde, damit Daten unterschiedlicher Mandanten technisch sauber voneinander getrennt bleiben.

Ein Punkt, an dem wir im Team lange diskutiert haben: Wie viel Automatisierung ist zu viel? Unsere Antwort war der Konfidenzwert bei jedem Ergebnis – und die feste Regel, dass bei unsicheren Fällen ein Mensch die Entscheidung trifft. Keine Blackbox, sondern nachvollziehbare, korrigierbare Ergebnisse.

Nicht ganz zufällig heißt unsere Lösung übrigens kairos: Der Begriff stammt aus dem Griechischen und bezeichnete dort den richtigen, entscheidenden Augenblick – im Gegensatz zur bloß linear verstreichenden Zeit. Genau darum geht es bei der Dokumentenverarbeitung im Kern: nicht darum, alles blind zu automatisieren, sondern im richtigen Moment die richtige Entscheidung zu treffen – automatisiert, wo es sicher ist, und durch einen Menschen geprüft, wo es nötig ist.

Was als Nächstes ansteht

Der nächste Meilenstein ist das kairos Configuration Studio – eine No-Code-Oberfläche, mit der Consultants und Fachadmins Klassifizierung und Extraktion pro Mandant selbst einrichten können, ohne Entwicklungsressourcen zu binden. Für uns im Team ist das ein wichtiger Schritt: weg von einer reinen KI-Engine, hin zu einer konfigurierbaren Plattform, die sich schneller auf neue Kunden und Dokumentarten ausrollen lässt.

Infoblatt: Alles, was Sie zu kairos wissen müssen

Die wichtigsten Features und Vorteile der KI-basierten Klassifizierungslösung

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Wohin sich die Entwicklung insgesamt bewegt

Ich bin überzeugt, dass KI in den nächsten Jahren vom Zusatzfeature zum selbstverständlichen Bestandteil jedes DMS wird – weg von reiner Erfassung, hin zu echtem Verstehen und Assistenz. Gleichzeitig wächst die Bedeutung von Nachvollziehbarkeit und Governance, gerade mit Blick auf den EU AI Act. Genau das war für uns von Beginn an eine Leitlinie bei der Entwicklung von kairos: KI soll entlasten, nicht ersetzen – und Vertrauen entsteht durch Transparenz, nicht durch vollständige Automatisierung um jeden Preis.

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