Thought Leadership
Auch in diesem Jahr wächst bei Unternehmen der Anspruch, die eigene digitale Souveränität zu sichern. Parallel dazu prägt Künstliche Intelligenz das Dokumentenmanagement und sorgt für spürbare Effizienzgewinne. Diese Entwicklungen bestimmen die zentralen DMS-Trends des Jahres.
Jedes dritte Unternehmen nutzt inzwischen Künstliche Intelligenz (KI) – fast doppelt so viele wie noch vor einem Jahr, wie eine aktuelle Studie des Bitkom e. V. zeigt. Damit ist KI mittlerweile ein aktiver Bestandteil von Geschäftsprozessen. Mit dem wachsenden Effizienzpotenzial steigen jedoch auch die Anforderungen an Datenqualität, Systemarchitektur und Kontrolle.
Eine entscheidende Rolle übernimmt dabei das Dokumentenmanagement. Als Schnittstelle zwischen Informationen, Prozessen und KI entscheidet ein modernes DMS darüber, ob Unternehmen intelligente Systeme transparent, sicher und wirtschaftlich nutzen können. Welche Anforderungen ergeben sich daraus für das Dokumentenmanagement im Jahr 2026?
1. Digitale Souveränität als Priorität
Der vermehrte Einsatz von Künstlicher Intelligenz rückt die digitale Souveränität bei Unternehmen ganz nach oben auf die Agenda. Angesichts globaler Unsicherheiten wird das Thema politisch immer relevanter. Auf dem EU-Gipfel zur digitalen Souveränität im November 2025 forderten europäische Vertreter mehr Unabhängigkeit von internationalen Hyperscalern sowie den Ausbau sicherer Cloud- und Dateninfrastrukturen in Europa.
Vor diesem Hintergrund gewinnen europäische DMS-Anbieter an Bedeutung. Sie betreiben ihre Lösungen in regionalen Rechenzentren und richten sich konsequent nach dem europäischen Rechtsrahmen aus – von DSGVO und NIS2 bis hin zum ab August 2026 verbindlichen AI Act. Dies zeigt sich auch auf Anwenderseite: 93 % der Unternehmen würden einen KI-Anbieter aus Deutschland bevorzugen. Vor allem der Mittelstand setzt auf Partner in derselben Zeitzone, Sprache und Rechtsordnung, die regulatorische Anforderungen kennen und langfristige Stabilität bieten.
2. KI-Agenten als Junior Controller
Die Frage nach Kontrolle und Vertrauen stellt sich im Unternehmensalltag konkret beim Einsatz von KI-Agenten. Statt einzelne Schritte zu automatisieren, übernehmen sie zunehmend komplette Aufgaben im Dokumentenmanagement – etwa bei der Rechnungsprüfung, dem Dokumentenabgleich oder der Erkennung von Abweichungen. Das wirtschaftliche Potenzial ist hoch: Das Capgemini Research Institute beziffert den möglichen Mehrwert agentenbasierter KI-Systeme bis 2028 auf bis zu 450 Milliarden US-Dollar.
In der Praxis ist das Vertrauen jedoch begrenzt. Laut Capgemini ist dieses im Jahresvergleich sogar um 16 % gesunken. Deshalb agieren KI-Agenten derzeit meist als „Junior Controller“ unter menschlicher Aufsicht. Viele Unternehmen investieren daher zunächst in die notwendigen Grundlagen wie belastbare Datenpipelines, RAG-Architekturen (Retrieval Augmented Generation) und Governance-Strukturen.
3. Boost für die Enterprise Search
Die Informationssuche verändert sich ebenfalls grundlegend. Moderne Enterprise-Search-Systeme lösen sich vom klassischen Stichwortprinzip und reagieren auf natürlich formulierte Anfragen in Alltagssprache oder per Spracheingabe. Die Ergebnisse sind deutlich kontextreicher und liefern neben Dokumenten zusätzlich zusammenhängende Informationen aus angebundenen Systemen. Dieser Wandel trifft auf einen hohen Effizienzdruck: Laut einer Studie von Atlassian verbringen deutsche Büroangestellte rund zehn Stunden pro Woche mit der Suche nach Informationen oder dem Warten darauf.
KI-gestützte Enterprise-Search-Lösungen setzen genau an dieser Stelle an und sorgen für deutlich schnellere Informationszugriffe. Der entscheidende Engpass bleibt dabei jedoch der Kontext: Damit KI relevante Ergebnisse liefern kann, müssen Dokumente, Daten und Wissensbestände strukturiert und konsistent aufbereitet sein. Moderne RAG-Modelle greifen hierfür direkt auf Archive, Metadaten sowie angebundene Systeme wie ERP, CRM oder CMS zu und verknüpfen diese Informationen mit generativer KI.
4. IDP als Fundament intelligenter Systeme
Kontext entsteht im Dokumentenmanagement nicht automatisch, sondern muss systematisch geschaffen werden. Eine Schlüsselrolle spielt dabei Intelligent Document Processing (IDP). Es erfasst Dokumente automatisiert, strukturiert sie und reichert sie mit eindeutigen Metadaten an – erst diese Ordnung macht Informationen für KI-Systeme nutzbar.
Im SAP-Umfeld findet der offene Standard CMIS (Content Management Interoperability Services) immer breitere Anwendung, da er den strukturierten Austausch zwischen DMS- und SAP-Systemen ermöglicht und eine konsistente Datenbasis für KI-gestützte Analysen schafft. Entsprechend rückt die Modernisierung von Dokumenten- und Archivlandschaften in den Fokus vieler Unternehmen. Ältere Systeme geraten bei KI-Anwendungen schnell an ihre Leistungsgrenzen. Deshalb gewinnen abwärtskompatible und hybride Lösungen zunehmend an Bedeutung. Moderne DMS-Generationen integrieren bestehende Archive direkt, aktualisieren Metadaten bei Bedarf und erlauben einen schrittweisen Übergang zu einer KI-tauglichen Umgebung.
5. Hybride Lösungen statt Cloud-only
Die Cloud bleibt die zentrale Grundlage für den Einsatz von KI, da sie die notwendige Rechenleistung und Skalierbarkeit für KI-Agenten, semantische Suche und IDP-Prozesse bereitstellt. In der Praxis setzen Unternehmen jedoch überwiegend auf hybride Modelle statt auf reine Cloud-Ansätze. Laut Flexera verfolgen rund 70 % der Unternehmen eine hybride Cloud-Strategie, die lokale IT mit Public-Cloud-Diensten kombiniert.
Moderne DMS unterstützen hybride Szenarien gezielt, indem sensible Dokumente und kritische Workloads lokal verbleiben, während Unternehmen weniger sensible Inhalte flexibel in der Cloud verarbeiten können. Über Hybrid-Connectoren greifen Mitarbeitende – und zunehmend auch KI-Systeme – nahtlos auf beide Umgebungen zu.
Fazit
Wer KI produktiv einsetzen will, braucht eine IT-Architektur, die Innovation und Kontrolle vereint. Modernes Dokumentenmanagement bildet dafür die Grundlage, indem es KI, hybride Cloud-Modelle und regulatorische Anforderungen zu einer transparenten Gesamtarchitektur zusammenführt. So entstehen Effizienz, Vertrauen und langfristige Handlungsfähigkeit.
