Wie KI die Dokumentenflut in KMU endlich beherrschbar macht

Julian Lurz

23.02.2026

5 Min.

Die Verarbeitung von Dokumenten gehört zu den zeitintensivsten, aber am wenigsten wertschöpfenden Aufgaben in KMU. Posteingang, Rechnungen, Anfragen und Verträge müssen täglich gesichtet, erfasst und verteilt werden, bisher weitgehend manuell. Neue GenAI-basierte «Document Intelligence»-Lösungen [1] zeigen erstmals, wie diese repetitiven Tätigkeiten automatisiert und Mitarbeitende wirkungsvoll entlastet werden können.

Symbolbild Copilot

Warum Dokumentenarbeit ein unterschätzter Produktivitätskiller ist

Ob analog oder digital: In fast jedem Unternehmen entstehen täglich hohe Aufwände durch das Öffnen, Prüfen, Erfassen und Weiterleiten von Dokumenten. Dieser «Dokumenteneingang» ist organisatorisch zentral, trägt aber nur gering zur Wertschöpfung bei. Gleichzeitig sind Fehler anfällig und Prozesse je nach Person unterschiedlich. Klassische Software konnte diesen Bereich bisher kaum automatisieren, denn zu heterogen sind Formate, Inhalte und Anforderungen.

GenAI verändert den Umgang mit Dokumenten

Mit dem Fortschritt in Generativer KI auf Basis von Large Language Models (LLM) ändert sich dies grundlegend. «Document Intelligence» bezeichnet flexible Systeme, die jegliche Dokumente verstehen, strukturieren, prüfen und in Geschäftsprozesse einordnen können.

Sie kombinieren Optical Character Recognition (OCR), Klassifikationsverfahren (sg. JSON-Extraktoren), semantische Analyse und Retrieval-Augmented Generation (RAG) [2]. Nach Anwendungen für die Betrugserkennung [3] und das Innovationsmanagement [4], entsteht damit erstmals eine echte Automatisierungslösung auch für die Dokumentenarbeit in KMU. Im Zusammenspiel mit Drittsoftware-Lösungen wie einem ERP-System, einer FiBu-Software oder einem Dokumentenmanagement-System (DMS) werden auf dieser Basis durchgängige, automatisierte Prozesse ermöglicht.

Vier Anwendungsfälle für Document Intelligence

1. Automatisierter Posteingang

Egal ob physische Briefe, E-Mails, PDFs oder Bilder: Document-Intelligence-Systeme können eingehende Schreiben digitalisieren und erkennen, welchem Themenbereich sie zuzuordnen sind, um sie automatisch an die richtige Stelle weiterleiten. Ob Rechnung, Bestellung, Reklamation, Verschwiegenheitserklärung oder Weihnachtskarte: diese unterschiedlichen Schreiben werden selten von derselben Person bearbeitet. KI sorgt dafür, dass alles effizient zum richtigen Empfänger und Prozess gelangt.

Daraus ergeben sich folgende Potenziale:

Kein manuelles Öffnen und Vorsortieren mehr
Schnellere Reaktionszeiten
Weniger Fehlerquellen

Abbildung 1: Beispiel Automatisierter Posteingang in DMS-Software "HONESTY AI" [5]

2. Belegverarbeitung mit RAG-Unterstützung

Rechnungsfreigaben oder Vergleiche von Angeboten sind inhaltlich oft komplex: Rechnungsangaben müssen mit Bestellungen, Rahmenverträgen oder Lieferscheinen abgeglichen werden. Der Vergleich von Angeboten erfordert nicht selten die Umrechnung der Angebotspositionen auf gemeinsame Grundeinheiten, Abwägungen von Kosten und Nutzen oder auch Übersetzungen von fremdsprachigen Schreiben. Ein RAG-System liest Geschäftsbelege wie Rechnungen oder Angebote nicht nur aus, sondern versteht die Zusammenhänge, extrahiert Schlüsselinformationen zur Weiterverarbeitung, prüft Werte gegen interne Informationen und erkennt Abweichungen.

Das schafft mehrere Vorteile im Unternehmensalltag:

Automatische Validierung von Beträgen, Konditionen und Zahlungszielen
Weniger Fehler und Rückfragen
Beschleunigte Bestell- oder Freigabeprozesse

3. Chat mit Dokumenten: Wissen direkt aus Verträgen, Protokollen & Co.

Document Intelligence-Lösungen erlauben es Unternehmensmitarbeitenden, Geschäftsdokumente in natürlicher Sprache abzufragen und Antworten mit direkten Zitaten oder Verweisen zu erhalten. Die KI kann zudem neue Inhalte generieren, z. B. Vertragszusammenfassungen, Angebotsentwürfe oder andere Schreiben, zum Beispiel auf Basis bestehender Vorlagen.

Diese Methodik ist in verschiedenen Einsatzbereichen sinnvoll:

Niedrige Zugangshürden, da keine Fachsysteme durchsucht werden müssen
Mehrsprachige Abfragen und automatische Übersetzungen
Wissenssicherung, gerade in kleinen Teams

Abbildung 2: Beispiel "Chat mit Dokumenten" in DMS-Software "HONESTY AI" [6]

4. Dokumentenzusammenfassung und Vergleich

Gerade in langen Dokumenten kann leicht der Überblick verloren werden. Wie hilfreich kann es sein, wenn die KI vor dem Lesen eine auf die Kerninhalte reduzierte Zusammenfassung erstellt oder knifflige Passagen in leichter Sprache erklärt werden? Document Intelligence-Systeme können auch Unterschiede zwischen Versionen hervorheben oder kritische Passagen markieren.

Mehrwerte durch zuverlässige Prozesse:

Schnellere Entscheidungsfähigkeit
Weniger Missverständnisse
Einfacherer Zugang zu komplizierten Sachverhalten

Was Schweizer KMU daraus mitnehmen sollten

Document Intelligence ist reif für den Einsatz in KMU:
Es sind keine riesigen IT-Projekte nötig, die Lösungen der meisten Anbieter funktionieren als modulare Cloud-Services.
Hoher Nutzen bei geringem Risiko:
Startpunkt kann ein klar begrenzter Prozess oder ein begrenztes Aufgabenfeld (Posteingang, Eingangsrechnungen, Vertragsprüfung) sein.
Produktivitätsgewinne entstehen sofort:
Automatisierung repetitiver Tätigkeiten spart Zeit und reduziert Fehler. Mitarbeitende werden entlastet, nicht ersetzt. Die KI nimmt Vorarbeit ab, Entscheidungen bleiben beim Menschen.
Schweizer Datenschutz bleibt umsetzbar:
Erste vollständig DSV- und EU-DSGVO-konforme Lösungen existieren, in grösseren Unternehmen sind auch lokale Hosting-Optionen on-premise umsetzbar.

Quellen

[1] Odofin, O. T. et al. (2024): Strategic Integration of LangChain, Hugging Face Transformers, and OpenAI for Document Intelligence Systems. International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology (Vol.11, 4). 413-426.
[2] Ke, W. et al. (2025): Large Language Models in Document Intelligence: A Comprehensive Survey, Recent Advances, Challenges, and Future Trends. ACM Transactions on Information Systems (Vol. 44, 1).1-64.
[3] Kamlakshya, T. & A. Hota (2025): A Framework for Multimodal Document Intelligence and Fraud Prevention: Leveraging AI and Machine Learning-Enabled Device for Enhanced Decision-Making (Powered by DeepSeek-R1 and AI Agents). OSF Preprints, no. g5hw7_v1, Center for Open Science.
[4] Straub, L. et al. (2025): Lost in Possibilities: A Literature Review Toward Archetypes of GenAI-Based Tools for Innovation Processes. Proceedings of the 20th International Conference on Wirtschaftsinformatik, Münster.
[5] und [6] Lurz, J. (2025): Screenshots DMS-Software HONESTY AI. CrossCommerce GmbH, Würzburg.

Der Autor

Dr. Julian Lurz ist Wirtschaftsinformatiker mit Promotion zu ERP-gestützter Entscheidungsautomatisierung sowie Gründer mehrerer Technologieunternehmen, u. a. NAVIBIS (Datenanalyse), StellaVent Capital (Software-Investments) und CrossCommerce GmbH.
Sein Fokus liegt auf ERP-Modernisierung, KI-Integration und RAG-Services für Dokumentenmanagement. LinkedIn

Der Beitrag erschien im topsoft Fachmagazin 25-4

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