KOMMENTAR VON RENÉ WESELER, BUILDSIMPLE KI IM KERNPROZESS: EINE
ARCHITEKTURFRAGE, KEINE TOOLFRAGE
17.06.2026 Von René Weseler 5 min Lesedauer
Anbieter zum Thema
Warum die Hoheit über KI-Architekturen in dokumentenbasierten Prozessen beim
Anwender liegen muss – und wie sich Intelligent Document Processing (IDP)
parallel vom Analyse- zum handelnden System wandelt.
In dokumentenbasierten Kernprozessen hat sich in den vergangenen Jahren etwas
verschoben, das wenig mit Modellen zu tun hat und viel mit Verantwortung. In
Banken und Versicherungen, also dort, wo dokumentenintensive Prozesse produktiv
mit Künstlicher Intelligenz () laufen, treffen die Architekturentscheidungen
zunehmend nicht mehr die Anbieter – sondern die Anwender selbst. Welches
Verfahren übernimmt welche Aufgabe? Wann funktioniert ein selbst trainiertes
Modell, wann ein ? Wo liegen die Konfidenzschwellen, mit denen automatisiert
verarbeitet wird? Diese Fragen wandern aus dem Pflichtenheft des Lieferanten in
den Steuerungsraum des Kunden. Und das ist die einzig sinnvolle Konsequenz aus
drei harten Anforderungen, die nur der Anwender selbst überblickt:
Wirtschaftlichkeit, Genauigkeit und gesetzliche Vorgaben.
WIRTSCHAFTLICHKEIT: KOSTEN ENTSTEHEN PRO DOKUMENT
Bei sechsstelligen Dokumentenmengen pro Jahr werden reine LLM-Ansätze schnell
unwirtschaftlich. -Kosten fallen pro Verarbeitung an – unabhängig davon, ob ein
Dokument einfach oder komplex ist. Wer Standardfälle über ein selbst trainiertes
Modell verarbeiten lässt und LLMs nur für Edge Cases hinzuzieht, hat eine andere
Flexibilität für Kosten. Welche Dokumentenklasse welchen Anteil am Volumen
ausmacht, welche Konfidenzschwelle wirtschaftlich tragbar ist und ab welchem
Punkt manuelle Nachbearbeitung günstiger ist als ein KI-Modell – das weiß der
Anbieter oft nicht. Das weiß nur der Kunde, weil er die Volumina, die Margen und
die Personalkostenstruktur seiner Prozesse kennt.
GENAUIGKEIT: REPRODUZIERBARKEIT IST NICHT SPRACHVERSTÄNDNIS
Was „genau genug“ heißt, hängt vom Use Case ab. In einem Onboarding-Workflow für
Privatkunden mag eine Klassifikationsgenauigkeit von 95 Prozent ausreichen – mit
Quality-Team für die Reststreuung. In der Auswertung von Jahresabschlüssen für
Kreditentscheidungen sieht das anders aus: Hier muss identischer Input
reproduzierbaren Output liefern, heute, in einem Monat und in einem Jahr. LLMs
sind generative Systeme. Sie lesen Informationen nicht einfach aus, sie erzeugen
Antworten. Stark sind sie dort, wo Sprachverständnis und Einordnung gefragt
sind. Weniger geeignet sind sie für reproduzierbare Massenprozesse. Selbst
trainierte -Modelle haben hier Vorteile, die LLMs strukturell schwerer abbilden
können: Sie sind auf konkrete Dokumententypen trainiert, liefern bei identischem
Input stabile Ergebnisse und schaffen die Nachvollziehbarkeit, die regulierte
Umgebungen verlangen. Welche Genauigkeitsanforderung in welchem Workflow gilt,
ergibt sich aus der Risikobewertung des Anwenders – nicht aus der
Produktphilosophie eines Anbieters.
GESETZLICHE ANFORDERUNGEN: DIE BEWEISLAST TRÄGT DER BETREIBER
Mit dem und vergleichbaren Regulierungen verschiebt sich die regulatorische Last
klar auf die Seite der Anwender. Wer ein Hochrisiko-KI-System betreibt, muss
nachweisen können, wie ein Ergebnis zustande gekommen ist. Eine , in der ein
Anbieter „irgendeine KI“ einsetzt, ist in diesem Kontext keine Option.
Erklärbarkeit, Auditierbarkeit, Datenherkunft, Modellversionierung – all das
landet im Audit-Bericht des Betreibers, nicht des Plattformanbieters. Daraus
ergibt sich zwangsläufig der Anspruch, die Architekturentscheidungen selbst zu
kontrollieren: Welches Modell verarbeitet welche Daten? Welche Trainingsdaten
flossen ein? Wer Schwellenwerte, Routing-Regeln und Modellauswahl nicht selbst
steuern kann, kann auch keinen belastbaren Compliance-Nachweis führen.
In allen drei Achsen hängen die Entscheidungen, die heute über den Erfolg von KI
in Kernprozessen bestimmen, an Informationen, die nur der Anwender vollständig
besitzt. Die eingesetzte Lösung muss eine Wahl ermöglichen – nicht vorwegnehmen.
Gerade beim Einsatz von generativer KI lohnt sich ein tieferer Blick. So stellt
beispielsweise Microsoft in seinen Nutzungsbedingungen für Copilot klar, dass
der KI-Assistent nicht als verlässliche Informationsquelle zu betrachten ist und
warnt explizit davor, sich bei wichtigen Ratschlägen auf das Tool zu verlassen;
die Nutzung erfolgt auf eigene Gefahr.
VOM ANALYSESYSTEM ZUM HANDELNDEN SYSTEM
Parallel zu dieser Hoheitsverschiebung verändert sich das, was Intelligent
Document Processing leistet. Klassische IDP-Systeme hatten eine klar umrissene
Aufgabe: Ein Dokument wurde erkannt, klassifiziert, extrahiert und an
Mitarbeiter oder ein Folgesystem übergeben. Die eigentliche Entscheidung fiel
außerhalb des Systems.
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Stand: 08.12.2025
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Diese Trennlinie verschiebt sich. Moderne Plattformen verbinden
Dokumentenanalyse zunehmend mit Workflow-Funktionen, Regelwerken, Stammdaten und
Kontextwissen. Aus einem reinen Analysesystem wird ein prozessnahes, teilweise
handelndes System. Es soll nicht nur sagen, was in einem Dokument steht, sondern
auch, was als Nächstes passieren sollte. Ein Antrag geht bei vollständiger
Dokumentenlage automatisch ins Prescoring. Eine Schadenmeldung wird anhand der
extrahierten Daten direkt einer Sachbearbeitungskategorie zugeordnet. Ein
Vertrag wandert nach Klassifikation eigenständig in das richtige Aktensystem.
Wie weit Unternehmen diesen Schritt gehen, hängt vom Anwendungsfall ab. In
sensiblen Kernprozessen bleibt der Mensch die Instanz, die Entscheidungen trifft
und die Verantwortung trägt. Aber die Richtung ist klar: IDP wandert von einer
vorgelagerten Erkennungstechnologie hin zu einer Prozesskomponente, die Vorgänge
versteht, einordnet und vorbereitet. Aus Dokumentenanalyse wird
Prozessintelligenz. Wichtig ist: Solange ein System nur erkennt und extrahiert,
sind die Folgen einer Fehlentscheidung überschaubar – im Zweifel korrigiert ein
Mitarbeiter. Sobald ein System aber selbst handelt, also Routing entscheidet,
Eskalationen auslöst oder Folgeprozesse anstößt, werden die
Architekturentscheidungen zu Geschäftsentscheidungen. Wer hier die Hoheit aus
der Hand gibt, verlagert nicht nur Technik, sondern Verantwortung.
EIN BEISPIEL AUS DER PRAXIS
Wie das in einem regulierten Umfeld aussieht, zeigt das Beispiel des Deutschen
Firmenkreditpartners (DFKP). Der Spezialist für digitale Finanzierungsprozesse
hat in drei Monaten eine zweistufige IDP-Pipeline produktiv eingeführt. Zwischen
2.000 und 3.000 Dokumente pro Woche, über 100.000 im Jahr, über 200 verschiedene
Dokumentenklassen – allein bei Kontoauszügen 300 bis 400 unterschiedliche
Bankensysteme ohne einheitliches Format.
Die Architektur trägt die drei oben beschriebenen Anforderungen in sich. Ein auf
den Dokumentenbestand trainiertes Modell übernimmt Klassifikation und
Extraktion. Für jede Dokumentenklasse sind eigene Konfidenzschwellen definiert.
Dokumente, die den Schwellenwert überschreiten, laufen vollautomatisch durch den
Prozess. Unterschreitet ein Dokument den Schwellenwert, übernimmt ein Large
Language Model. Dokumente unter dem Mindest-Schwellenwert gehen an ein
Quality-Team, dessen Korrekturen automatisiert als Trainingsdaten in das System
zurückfließen.
Entscheidend ist, wer hier was entscheidet. Welche Dokumente wie verarbeitet
werden, welche Fehlerquoten akzeptabel sind, wann welches Modell zum Einsatz
kommt – das definiert nicht der Plattformanbieter, sondern DFKP selbst.
Schwellenwerte werden in regelmäßigen Reviews anhand realer Produktionsdaten
kalibriert. Die fachliche Steuerungslogik liegt vollständig beim Kunden.
Die Ergebnisse aus dem Produktivbetrieb: 80 bis 85 Prozent
Dunkelverarbeitungsquote, sprich, der Anteil an Dokumenten, der in einem
Unternehmen vollautomatisiert verarbeitet wird. Zudem eine Reduktion des
manuellen Aufwands um 70 Prozent und eine Verdreifachung des
Dokumentendurchsatzes. Es werden heute mehr Datenpunkte extrahiert als je zuvor.
Felder, auf die früher aus Zeitgründen verzichtet wurde, fließen automatisch in
nachgelagerte Systeme. Das Ziel ist nicht die maximale Quote, sondern
wirtschaftlich sinnvolle Automation.
DIE PLATTFORM DER ZUKUNFT ENTSCHEIDET NICHT – SIE ERMÖGLICHT ENTSCHEIDUNGEN
Wer KI in dokumentenbasierte Kernprozesse integriert, trifft heute drei
Entscheidungen gleichzeitig: eine wirtschaftliche, eine fachliche und eine
regulatorische. Diese Entscheidungen sind nicht delegierbar. Sie hängen an
Informationen über Volumina, Risikobewertungen und Audit-Anforderungen, die kein
Plattformanbieter pauschal überblicken kann.
Daraus folgt: Die Plattform der Zukunft ist keine, die fertige Antworten
liefert, sondern eine, die Architekturentscheidungen ermöglicht. Konfidenzwerte,
Routing-Regeln, Modellauswahl, Trainingsdaten – all das gehört in den
Verantwortungsbereich des Kunden. Das gilt umso mehr, je weiter sich IDP vom
Analysesystem zum handelnden System entwickelt. Denn ein System, das
eigenständig agiert, braucht Hoheit über genau die Parameter, die seine
Entscheidungen prägen. Der Anwender entscheidet, welches Verfahren in seinen
Prozess gehört.
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