Thought Leadership
Agentic AI revolutioniert das Dokumentenmanagement, indem sie nicht nur Inhalte erkennt, sondern aktiv handelt und Prozesse eigenständig vorantreibt. Unternehmen gewinnen damit aus unstrukturierten Daten erstmals echten operativen Nutzen. Aber wie setzt man das konkret um?
In deutschen Unternehmen liegen gewaltige Mengen an digitalen Dokumenten. Dabei werden Verträge, Baupläne, Urkunden, Akten oder Leistungsnachweise oft primär gespeichert, um Berichtspflichten zu erfüllen – nicht wegen ihres unmittelbaren Nutzwerts. Doch das ändert sich: Mit Hilfe von Agentic AI lassen sich unstrukturierte Dokumente nicht nur verwalten, sondern erstmals umfassend auswerten und operationalisieren. Das hat weitreichende Folgen für Effizienz, Compliance und Entscheidungsqualität.
Traditionelle Dokumentenmanagementsysteme in Behörden, Banken oder Industrieunternehmen wurden mit dem Ziel aufgebaut, Ordnung zu schaffen, Abläufe zu dokumentieren und gesetzliche Anforderungen zu erfüllen. Die entsprechenden Informationen sind meist in festen Strukturen abgelegt, mit Schlagwörtern versehen, manchmal durchsuchbar, aber selten intelligent erschlossen.
Von der Verwaltung zur Wertschöpfung
Eine Datei weiß wenig über ihren Kontext. Sie liefert keine Interpretation, keine Vorschläge, keine Zusammenfassungen. Genau hier setzt KI an. Mithilfe von Technologien wie großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs), semantischer Vektorsuche und Retrieval-Augmented Generation (RAG) können Systeme Dokumente heute nicht nur finden, sondern kontextbezogen interpretieren. Sie identifizieren Bedeutungen, erkennen Zusammenhänge, verweisen auf verwandte Inhalte und helfen bei der Einordnung.
In der Praxis bedeutet das: Ein Vertrag wird nicht nur angezeigt, sondern auf kritische Klauseln geprüft. Eine Bauakte wird nicht nur gefunden, sondern automatisch mit Wartungsprotokollen und Ersatzteillisten verknüpft. Ein Protokoll liefert nicht nur einen Mitschrieb einer Besprechung, sondern eine Zusammenfassung mit konkreten Handlungsempfehlungen.
Wenn KI nicht nur erkennt, sondern handelt
Der Einsatz intelligenter Agenten in der Dokumentenanalyse markiert für diese zusätzliche Wertschöpfung den nächsten Entwicklungsschritt. Agentic AI ist in der Lage, eigenständig Aufgaben zu übernehmen, Entscheidungen im Rahmen definierter Regeln zu treffen und mit anderen Diensten zu kommunizieren, ohne dass ein zentraler Steuerungsprozess alles vorgibt. Innerhalb klarer Grenzen agieren agentische Systeme autonom. Unklare, widersprüchliche oder rechtlich sensible Fälle werden selbstverständlich weiterhin an menschliche Entscheider delegiert.
Diese Systeme sind nicht nur effizient, sondern adaptiv. Sie lernen mit jeder Interaktion dazu, verbessern sich kontinuierlich und passen sich an neue Rahmenbedingungen wie Gesetzesänderungen oder neue Vertragsmuster an. In einer Enterprise-Architektur werden solche Agenten nicht als Zusatzmodule verstanden, sondern als integraler Bestandteil moderner Fachprozesse, die über APIs mit ERP-, CRM- und Archivsystemen verbunden sind. Sie kommen überall dort zum Einsatz, wo komplexe Aufgaben automatisiert, aber flexibel gelöst werden müssen. Das Dokumentenmanagement ist ein klassischer Anwendungsfall für Agentic AI. Während klassische KI-Lösungen Inhalte erkennen und zuordnen, geht Agentic AI einen Schritt weiter – sie handelt.
Branchenübergreifende Einsatzmöglichkeiten für Agentic AI
In zahlreichen Branchen wie Fertigungsindustrie, Handel und Finanzwesen steigt die Nachfrage nach Systemen, die unstrukturierte Dokumente wie Verträge oder Wartungsprotokolle automatisiert analysieren und Ergebnisse in bestehende Prozesse integrieren können.
Im Finanzsektor etwa ermöglichen generative KI-Anwendungen die Prüfung umfangreicher Datenbestände im Hinblick auf ESG-Vorgaben oder regulatorische Anforderungen. Meltwater etwa nutzt KI, um Nachrichten in Echtzeit auszuwerten und Unternehmen schnell über Stimmungen rund um ihre Marke zu informieren. In der Fertigungsindustrie hilft das Zusammenführen von Sensordaten mit gespeicherten Vergleichswerten sowie Dokumentationen aus CAD- und ERP-Systemen, Downtime und Ausschuss zu verringern und vorausschauende Wartung zu implementieren. Handelsunternehmen profitieren davon, dass Agentic AI aus früheren Interaktionen lernt und so personalisierte Kundenerlebnisse schafft und in einem Fall sogar die Kochrezepte direkt den Vorgaben des Benutzers, e.g. Vegan oder laktoseintolerant, anpasst gegenüber einer primitiven Auswahlfunktion.
Technische Voraussetzungen für den Einsatz agentischer Systeme
Voraussetzung für all diese Anwendungsfälle ist eine flexible, skalierbare Datenarchitektur. Klassische SQL-Datenbanken und starre Archivsysteme stoßen hier schnell an Grenzen. Moderne, dokumentenbasierte Datenbanken erlauben es dagegen semistrukturierte Informationen – von PDFs bis zu XML-Daten – performant, skalierbar und kontextreich zu speichern. Sie sind cloud-nativ, unterstützen hybride Betriebsmodelle und lassen sich nahtlos in bestehende Unternehmensarchitekturen einbinden.
In Kombination mit der semantischen Vektorsuche entsteht ein System, das nicht nur Ergebnisse liefert, die exakt dem Suchbegriff entsprechen, sondern auch thematisch verwandte Inhalte. In juristischen, technischen oder regulatorischen Kontexten ist das essenziell, um umfassend, verlässlich und rechtssicher zu arbeiten.
Altbestände als Trainingsdaten
Aufbauend auf den zuvor beschriebenen Analysefähigkeiten von KI wird deutlich: Auch jahrzehntealte Dokumentenbestände gewinnen neuen Wert. Viele Unternehmen verfügen über Jahrzehnte an historischer Dokumentation, die in Dateisystemen, SharePoint-Instanzen oder Legacy-DMS-Systemen liegt. Unternehmen sahen in diesen Beständen bislang vor allem einen Kostenfaktor. Die Wartung solcher Archive kostet Geld, ihre Löschung ist dagegen rechtlich heikel.
Heute sind diese Altbestände wertvolle Trainingsdaten für branchenspezifische KI-Modelle. Indem Unternehmen solche Daten erschließen, klassifizieren und analysieren, entsteht eine Art Unternehmensgedächtnis mit dem Potenzial, künftige Entscheidungen mit fundiertem Wissen zu unterfüttern und zu erleichtern. Beispiel: Wer weiß, welche Vertragsklausel in der Vergangenheit zu Problemen geführt hat, kann entsprechende Risiken künftig vermeiden. Dokumente werden zur Referenz und damit zur Grundlage von Vorhersagen, Automatisierung und Prozessoptimierung.
Governance, Datenschutz und Compliance sind zentrale Erfolgsfaktoren
Gerade in Deutschland sind technische Innovationen nur dann nachhaltig, wenn sie auch rechtlich und regulatorisch abgesichert sind. Das gilt im Besonderen für Dokumentenmanagementsysteme, die personenbezogene Daten, geschäftskritische Informationen oder regulatorische Nachweise enthalten. KI muss daher erklärbar, kontrollierbar und auditierbar sein. Das gilt für Agentic AI, die innerhalb gesetzter Grenzen autonom handeln, in besonderem Maß. Dokumenten-basierte Systeme bieten sich daher an, eine eindeutige Datenverfolgung zu ermöglichen und Daten transparent zu erweitern. Elemente können dann die Veränderungen sichtbar machen, ohne dass die Originaldaten verwendet werden. Die Anwendung eines Vektors in einem Agentic AI-System kann dementsprechend einfach innerhalb des Dokuments dargestellt werden.
Dazu gehört, dass alle Entscheidungen, die auf KI basieren, nachvollziehbar dokumentiert werden – inklusive Datenquellen, Trainingsdaten und Bewertungslogik. Datenschutz muss nicht nur eingehalten, sondern proaktiv berücksichtigt werden: durch dezentrale Verarbeitung, Rechte- und Rollenkonzepte sowie transparente Speicherorte. Nur wenn Governance, IT-Sicherheit und Compliance integrale Bestandteile des KI-Ansatzes sind, lassen sich diese Systeme auch in hochsensiblen Branchen wie Finanzwesen, Pharma oder kritischen Infrastrukturen einsetzen.
Fazit
Dokumentenmanagement wandelt sich von einer Verwaltungsaufgabe zu einem zentralen Element der digitalen Transformation. Es geht nicht mehr nur um das „Auffinden“, sondern um das aktive Nutzen, das Interpretieren, das Lernen. Die Technologien dafür sind da: generative KI, Agentic AI, leistungsfähige Datenbanken und Vektorsuche. Für die Umsetzung bedarf es also nur noch des strategischen Willens, diese Potenziale zu heben. Wer heute seine Dokumentenbestände als digitalen Rohstoff begreift, legt das Fundament für morgen – für automatisierte Prozesse, agilere Abläufe, klügere Entscheidungen und echten Wissensvorsprung.
