Warum erfolgreiche KI-Strategien mehr benötigen als LLMs

Unternehmen investieren heute verstärkt in Automatisierung, um Abläufe zu vereinheitlichen und Entscheidungen auf solide Daten zu stützen. Large Language Models (LLMs) spielen dabei eine wichtige Rolle. Sie reichen jedoch für viele dokumentengetriebene Workflows nicht aus. [...]

Die ABBYY Studie „2025 State of Intelligent Automation“ zeigt ein klares Bild: 98 Prozent der Führungskräfte nutzen Ergebnisse aus Generativer KI, doch knapp ein Drittel beschreibt das Training der Modelle als komplexer als erwartet. Mehr als ein Viertel berichtet von Herausforderungen bei der Integration in bestehende Prozesse. Diese Zahlen unterstreichen, dass erfolgreiche Unternehmensautomatisierung fundiertere Grundlagen benötigt als ein einzelnes generisches Modell.

Wo allgemeine Modelle ihre Grenzen erreichen

LLMs erzeugen plausible Antworten, doch geschäftskritische Dokumente verlangen zusätzlich Präzision, Struktur und vollständige Nachvollziehbarkeit. Organisationen stellen fest, dass diese Modelle, wenn sie isoliert zur Dokumentenverarbeitung eingesetzt werden, erhebliche Einschränkungen aufweisen. Komplexe Layouts, wechselnde Formate und fehlende Felder können dabei zu inkonsistenten Ergebnissen führen. In Bereichen wie Finanzdienstleistungen oder Gesundheitswesen ist das nicht akzeptabel.

Ein weiterer Aspekt ist das Risiko von Halluzinationen. Wenn Daten fehlen, generiert ein LLM dennoch Antworten. Laut Studie waren 20 Prozent der Unternehmen mit solchen Fällen konfrontiert. Entscheidungen geraten damit in Gefahr, auf ungesicherten Informationen zu basieren. Auch fehlen generischen LLMs integrierte Validierungsmechanismen, Sicherheitsarchitekturen und Governance-Funktionen. Sensible Daten sowie Vorgaben wie DSGVO oder HIPAA verlangen jedoch strenge Kontrollen. Ohne diese bleibt die Automatisierung fragil und nur begrenzt steuerbar.

Hybride Ansätze verbinden Genauigkeit und Kontext

Mehrwert entsteht, wenn spezialisierte Document AI und LLMs zusammenwirken. Document AI Lösungen sind auf umfangreiche Datensätze mit Geschäftsdokumenten trainiert. Sie lesen, extrahieren und strukturieren Informationen präzise, unabhängig von Format oder Layout. Auf dieser verlässlichen Datenbasis analysieren LLMs Zusammenhänge, ziehen Schlussfolgerungen und erzeugen Inhalte mit Kontext. So entsteht Automatisierung, die nachvollziehbar arbeitet, komplexe Abläufe unterstützt und Mitarbeitende spürbar entlastet.

Einsatz in zentralen Branchen mit hohem Mehrwert

Die Kombination aus intelligenter Dokumentenverarbeitung und Prozessintelligenz verbessert Abläufe in vielen Sektoren. Bei Banken und Finanzdienstleistern beschleunigt sie KYC (Know your Customer) und Onboarding Prozesse. Prozessintelligenz schafft Transparenz über den gesamten Ablauf und unterstützt eine sichere Compliance. Versicherungen automatisieren die Erfassung und Validierung verschiedener Dokumenttypen wie Kostenvoranschläge, Unfallberichte und medizinische Dokumente. Dies reduziert manuelle Arbeit, verringert Schadensverluste und gibt Teams mehr Raum für die Kundenbetreuung.

Logistik und Transport profitieren besonders vom präzisen Umgang mit heterogenen Formaten. Document AI verarbeitet Rechnungen, Frachtbriefe und Zollerklärungen unabhängig von Sprache und Layout. Das sichert die Einhaltung wechselnder Vorschriften und verhindert Verzögerungen. Im Gesundheitswesen führt die automatisierte Verarbeitung medizinischer Unterlagen zu schnelleren Vorabgenehmigungen. Sie verbessert zudem die Integration in elektronische Gesundheitsakten. Entscheidungen lassen sich dadurch schneller treffen. HR-Teams profitieren von der sicheren Erfassung aller relevanten Unterlagen für das Onboarding. Prozessintelligenz macht Abläufe transparent und unterstützt skalierbare Arbeitsprozesse.

Fünf Schritte für eine zukunftsfähige Automatisierungsstrategie

Für CIOs und Technologieführende entsteht erfolgreiche Unternehmensautomatisierung durch klare Grundlagen.

1. Prozesse gründlich analysieren: Ein klares Verständnis der Abläufe identifiziert Engpässe und Bereiche mit hohem Nutzenpotenzial. Prozessintelligenz liefert dafür eine robuste und datengestützte Basis.
2. Datenqualität sichern: Verlässliche Daten sind entscheidend. Sie müssen vollständig, korrekt und KI-geeignet sein, bevor sie ein LLM erreichen.
3. Ein hybrides KI-Modell einsetzen: Document AI und LLMs ergänzen sich. Eine flexible KI-Architektur kombiniert die Stärken spezialisierter Lösungen mit den Fähigkeiten allgemeiner Modelle. So kommt für jede Aufgabe das passende Werkzeug zum Einsatz.
4. Auf konkrete Geschäftsergebnisse ausrichten: Automatisierung entfaltet ihren Wert, wenn sie messbare Ziele unterstützt, etwa Servicequalität, Kostensenkung oder Compliance. Eine KI-Strategie muss auf messbaren Geschäftswerten basieren.
5. Starke Governance etablieren: Sicherheit, Datenschutz und klare Regeln für den KI-Einsatz schaffen Vertrauen. Sie verhindern Schatten-KI, also den Einsatz nicht genehmigter Tools. So bleibt die Einführung kontrolliert und nachvollziehbar.

Automatisierung sinnvoll erweitern

Unternehmensautomatisierung gewinnt, wenn hochwertige Daten, transparente Prozesse und hybride KI-Modelle zusammenwirken. Der Fokus verschiebt sich weg von isolierten LLMs hin zu Lösungen, die Präzision und Kontext vereinen. So entstehen skalierbare, verlässliche und zugleich intelligente Workflows, die den Geschäftsbetrieb wirksam unterstützen.

Weitere Einblicke bietet das „Process Automation Handbook: Navigate the Agentic Hype“.