Document Understanding nutzen
Google geht davon aus, dass wir 20 % unserer Arbeitszeit automatisieren könnten. Gemeint sind hier nicht die Produktionsabläufe am Fließband, an denen Roboter ganze Arbeitsschritte übernehmen. Nein. Es geht um Wissensarbeit. Also um Jobs, die am Menschen, im Büro und bei Meetings stattfinden, vom Gesundheitssektor bis zur Kreativbranche. Jobs, bei denen wir unser Gehirn bemühen, Entscheidungen herleiten und neue Ideen entwickeln.
Halt, stopp! Robotnics an unserem Arbeitsplatz? Maschinen, die für uns denken und uns irgendwann ersetzen? Den Kampf Mensch gegen Maschine verlieren wir am Ende! Aber ist es überhaupt ein Kampf? Ist es nicht eher entspannend, wenn wir Prozesse automatisieren können?
Prozessautomatisierung ist schließlich nicht neu und von ihr lassen wir uns vielerorts schon gerne unterstützen. Auch die Künstliche Intelligenz, die wir beim Document Understanding einsetzen, kann uns unterstützen und entlasten, z. B. durch die Übernahme lästiger Routinen bei der Verarbeitung von Dokumenten, während Sie sich um wichtigere Dinge kümmern.
Was bringt Document AI für Ihre Organisation?
Schwören Sie, wenn es um die Grundrechenarten geht, nicht schon lange auf Excel und Taschenrechner? Ersetzen Sie verstaubte Aktenschränke nicht auch lieber durch moderne Informationssysteme oder buchen Ihre Arzttermine online? Künstliche Intelligenz kann uns viele Routinearbeiten abnehmen, und uns helfen, schneller und effektiver zu werden.
Warum also sollten wir nicht Ausschau halten nach manuellen Tätigkeiten, die uns lästig sind. Wäre es nicht ein Riesen-Vorteil, wenn wir diese Tätigkeiten an eine künstliche Intelligenz delegierten, die sie besser und schneller für uns erledigen kann? Wie viele Ideen wir in der gewonnenen Zeit umsetzen könnten!
Beim Bearbeiten von Dokumenten hat sich Technologie lange schwergetan, zu unterschiedlich die Formate, zu schwergängig die Textverarbeitung.
- Medienbrüche: Dokumente sind geprägt von Medienbrüchen, z. B. von Papier zu Digital und zurück zu Papier.
- Strukturiert und unstrukturiert: Selbst innerhalb eines Mediums gibt es Unterschiede. So sind die Dokumente etwa strukturiert, wie Ausweise, Formulare oder Lizenzen. Oder unstrukturiert, wie E-Mails, Verträge, Bilder.
- Diverse Formate: Verschiedene digitale Formate müssen bearbeitet werden, mal reiner Text, mal binäre Formate wie Bilder oder sonstige Dateien.
Das alles macht die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung komplex und herausfordernd. Aber auch dringend notwendig!
Eins müssen Sie zugegeben: Die manuelle Verarbeitung von Daten ist weder motivierend noch in irgendeiner Form der Wertschöpfung zuträglich. Und Dokumente an und für sich sind nur Träger dessen, was für uns Werte schafft: Information.
Automatisierung hilft uns, die Informationen aus unserer komplexen Dokumentenlandschaft, besser in den Griff zu bekommen und daraus neue Chancen zu entwickeln. Denn es geht bei der Automatisierung nicht nur um Zeit- und Effizienzgewinn, sondern auch um Datenqualität. Damit letzten Endes um Verlässlichkeit und eine vollständige, unverfälschte Sicht über den gesamten Datenbestand.
Bei der Automatisierung geht es darum, Arbeit angenehmer, aber auch effizienter zu gestalten. Am Ende soll Sie aber vor allem auch Ihr Unternehmen, Ihre Organisation nach vorne bringen und besser machen. Auf der anderen Seite der Medaille erleben wir Arbeitszeit, die in Routinen versinkt, frustrierte Beschäftigte und fehlerträchtige manuelle Prozesse.
Mit Document Understanding kommen wir den Zielen, die Beschäftigten zu entlasten und Informationen besser auszuwerten, einen Schritt näher. Denn wenn wir bestimmte Routinen der Dokumentbearbeitung nach und nach automatisieren, können wir uns auf unsere Daten immer mehr verlassen und bessere Entscheidungen treffen.
Auch bei der Geschwindigkeit verschafft uns die Künstliche Intelligenz Vorteile. Die Zusammenführung der Daten aus verschiedenen Kanälen und Medien kann mit ihr zeitnah geschehen. Sie arbeiten künftig also nicht nur mit einer verlässlichen, sondern auch mit einer aktuellen Datenbasis. Denn was ist noch besser als gute Entscheidungen? Gute Entscheidungen zur richtigen Zeit.
Mitbestimmung und eine größere mentale Nähe zum "End in Mind", dem eigentlichen Ziel der Übung, die Entlastung ermöglicht, sind für positive Effekte gut. Dazu gehört eine stärkere Motivation aber auch Kreativität und das Finden neuer Lösungswege.
Was verändert sich?
Document Understanding ist also vor allem dazu da, Prozesse zu verbessern. Außerdem befreit es Beschäftigte von lästigen, degradierenden Tätigkeiten und schenkt ihnen mehr Zeit für wertvollere Tätigkeiten.
Dennoch, organisatorisch bzw. personell ergeben sich auch Veränderungen. Die eingesetzten Tools müssen verstanden und allgemein zugänglich sein, die Automatismen verwaltet, korrigiert und optimiert werden. Damit verändert sich das Arbeitsbild der betroffenen Mitarbeiter und sie müssen sich definitiv weiterbilden.
Alles in allem ändert sich das Bild jedoch zum Besseren, denn eine planerische und durchaus auch kreative Auseinandersetzung mit Prozessen kann nur ein Gewinn sein, verglichen mit dem manuellen Auslesen von Daten aus endlosen Reihen von Faxen, PDFs, Bildern und der sinnentleerten manuellen Eingabe im CRM-System oder anderswo.
Wie funktioniert es?
Wie bei allen Intelligent-Automation-Lösungen sind auch beim Document Understanding die kognitiven Services ein fundamentaler Baustein. Tatsächlich machen diese durch Machine Learning bzw. Deep Learning trainierten Services überhaupt erst die verschiedenen Dokumentarten mit ihren Variationen und Ausprägungen beherrschbar. Andere Bestandteile einer typischen Document-Understanding-Lösung kennt man von OCR-Systemen und Integrationslösungen:
- APIs
- Orchestrations-Tools, vorwiegend für den Einsatz der APIs – meist in Low-Code Manier gebaut und in der Cloud betrieben
- Prozessanalyse bzw. Process Mining. Die gewonnenen Erkenntnisse werden in den technischen Bausteinen zum Einsatz gebracht.
Was ist umsetzbar?
Es gibt sicher keinen Mangel an Anwendungsfällen für Document Understanding, jedoch sollte man sich auch sicher sein, dass der Fall wirklich zur Technologie passt. Gartner hat dafür einen einfachen Entscheidungsbaum. (siehe Abbildung)
Wenn Sie im Entscheidungsbaum rechts unten auf der Kachel Cognitive Computing landen, haben Sie es mit einem typischen Document-Understanding-Anwendungsfall gemäß der Beschreibung zu tun.
Andernfalls gilt es zu entscheiden, ob Sie eine selbstgebaute Lösung oder ein Software-as-a-Service- bzw. Platform-as-a-Service-Produkt einsetzen. Build versus Buy, sozusagen. Die Wahrheit liegt meistens irgendwo in der Mitte, denn selbstgebaut heißt im Zeitalter von Cloud Services und deren vielfältiger Managed bzw. Serverless Services nicht, dass man bei null beginnen muss.
Die AWS Referenzarchitektur bietet eine Blaupause, die Sie mit eigenen Parametern speisen können. Die Lösung ist sofort betriebsbereit. Das klingt nützlich, ist es auch. Der Haken ist aber, dass eine solche Lösung zutiefst komplex ist. Die Architektursicht von AWS lässt dies schon vermuten.
Um eine solche Lösung langfristig verlässlich zu betreiben, sollten sich die Anwendenden dieser Komplexität stellen und sie durchdringen.
Wer dies scheut, kann sich auch auf spezialisierte Services konzentrieren, wie z. B. den Azure Form Recognizer [3]. Dieser bietet vortrainierte Modelle, es lassen sich damit aber auch eigene Modelle trainieren. Ähnlich sieht es aus mit dem Microsoft AI Builder der Power Platform [4]. Die trainierten Modelle lassen sich bei letzterem auch gleich in der Microsoft Workflow Engine Power Automate [5] einsetzen, die auch zur Power Platform gehört. Alternativen hierzu sind u. a. Google AppSheet Automation [6], UiPath Document Understanding [7].
Jede Implementierungsvariante hat Stärken und Schwächen. Die Referenzarchitektur von AWS bietet vom Stil her die größte Flexibilität und Anpassbarkeit. Sie ist aber auch deutlich komplexer in der Anwendung als die Full-Service-Lösungen von Microsoft und UiPath.
Erfolgsfaktoren
Sie haben alle Punkte bedacht. Die Lösung passt zu Ihren Herausforderungen wie eine zweite Haut. Aber reicht das für den Erfolg? Vielleicht ist die Lösung technisch einwandfrei und Sie selbst halten Sie für äußerst hilfreich. Wäre nur schlecht, wenn Sie damit allein blieben, oder?
Um Document Understanding erfolgreich auszurollen, müssen Sie also vor allem die Menschen überzeugen, die mit der neuen Lösung arbeiten werden.
Die richtigen Fragen stellen
- Gibt es in Ihrer Organisation einen Konsens über die Bedeutung einer Document-Understanding-Lösung?
- Ebenso wichtig ist die Wahl des Ortes: Für welche Abteilung, an welcher Stelle in der Organisation und für welche User Journeys genau wollen Sie eine erste Lösung erstellen. Etwa, um ihre volle Wucht zu entfalten.
- Sind die Vorteile der Lösung z. B. bei Effizienz und Qualität im Alltag gut nachvollziehbar? Die Lösung sollte spürbare Auswirkungen auf Unternehmensergebnis und Mitarbeiterzufriedenheit haben.
So helfen wir Ihnen
Sie haben sich bereits an automatischer Dokumentenverarbeitung versucht, vielleicht sogar großartige Lösungen gebaut – aber das Projekt ging nie über das interne Innovation Lab hinaus? Sie haben schon Ideen, wo automatische Dokumentenverarbeitung für Sie nützlich sein könnte – oder auch noch nicht, aber Sie ahnen, dass es Potenzial dafür geben müsste in Ihrer Organisation?
Sie könnten sich vorstellen, das Thema weiterzuspinnen. Ihnen fehlt jedoch ein Sparrings-Partner, der sich das einmal mit Ihnen gemeinsam ansieht und prüft, ob Ihre Überlegungen praktisch umsetzbar sind? Sprechen Sie mit uns darüber. In einem unverbindlichen Gespräch zeigen wir Ihnen, was möglich ist und wie wir Sie unterstützen können.
Das Tool ist gefunden, die Services sind gebucht, jetzt geht es an die Umsetzung: Wie fangen Sie an? Was brauchen Sie, um Document Understanding in Ihrer Organisation erfolgreich an den Start zu bringen?
Unser Vorschlag ist, da anzufangen, wo jede technische Lösung starten sollte: In der Business-Architektur. Oder dem "WHY".
Document Understanding sollte als gewinnbringende Option aus einem Evaluierungsprozess hervorgehen und niemals aus einem Selbstzweck heraus. Kurz: Es geht um den Nutzen für Ihr Geschäft, für Ihr Vorhaben, für Ihre Organisation.
Unsere Kunden starten in der Regel mit einer explorativen Dienstleistung in Form eines Workshops. Dafür nutzen wir das und das Opportunity Mapping aus dem AI Design Sprint™
Die spannendste Technologie bringt Ihnen nichts, wenn Sie damit nicht besser werden. Wo liegen die Hebel für Ihr Geschäft. In welchen Bereichen werden Ihre Beschäftigten profitieren? Das sind die Fragen, um die es dabei geht. Der AI Design Sprint™ ist ein Konzept, das diese Fragen stellt. und bei dem es darum geht, neuste KI-Technologien wie Document Understanding zielgerichtet in Ihr Unternehmen oder in Ihre Organisation zu bringen. Wir sind für dieses Konzept zertifiziert und helfen Ihnen, echte Chancen für Ihr Geschäft zu ermitteln und in enger Kooperation mit Fachbereichen und IT einen ersten Prototyp zu entwickeln.
- Finden Sie heraus, wo Sie Künstliche Intelligenz sinnvoll einsetzen können
- Stimmen Sie die Vorhaben mit Ihrer Strategie ab
- Identifizieren Sie passende Einsatzszenarien
- Erstellen Sie schnell Prototypen
- Greifen Sie auf Feedback der Anwendenden zurück, um Ihre Ideen zu verbessern
- Sie schaffen Freiraum für andere Projekte
- Sie stärken Ihr Personal und fördern Innovation und Kreativität
- Sie ersparen Ihren Fachkräften Routinearbeiten
- Sie verbessern die Performance
Für den Einstieg in Intelligent Automation nutzen wir als Verfahren den AI Design Sprint™. Der ist gesetzlich geschützt. Entwickelt von 33A, haben wir als zertifizierter Partner die nötige Expertise aufgebaut, um das Verfahren einzusetzen. Der AI Design Sprint™ eignet sich für alle, die Vorteile der Intelligent Automation für ihr Unternehmen nutzen möchten und einen sicheren Einstieg suchen. Unsere Expert:innen ergänzen das Vorgehen mit Kreativtechniken und unterstützen Sie beim Einstieg mit dem nötigen technischen Know-how.
In zwei Wochen zum ersten Prototyp
Es muss nicht lange dauern oder ein teurer Prozess sein, um erste Erfolge zu erzielen. Mit Prototyping von KI-Lösungen können Buy-in, Unterstützung und Produktausrichtung erreicht werden. Mit dem AI Design SprintTM können Sie einfach loslegen!
In jeder Phase die richtige Entscheidung!
Mit der Digital Product Journey behalten Sie zu jeder Zeit Ihr "Reiseziel" im Blick und passen die digitale Lösung ihrer Umgebung so an, dass der Zweck der Anwendung im Fokus bleibt.
KI heute – Künstliche Intelligenz anwendbar ... unsere Podcast-Serie
KI ist kein großer Mythos mehr. Viele Projekte setzen schon auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Doch ist das wirklich KI? Und wofür ist es gut? Um das herauszufinden, laden wir, Nina und Frank, wöchentlich Gäste ein, mit denen wir über echte Anwendungsfälle diskutieren. Wir sind nicht die Techniker und schauen hinter die Kulissen. Im Podcast wollen wir verstehen, wo und wie uns KI helfen kann. Wir streifen die technischen Details, werden jedoch nicht zu tief abtauchen.
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