OCR oder KI für Dokumente – was ist wirklich notwendig?
Wir erklären die Unterschiede zwischen Texterkennung und Dokumenteninterpretation sowie praktische Auswahlkriterien. Bevor Sie ein Tool auswählen, ist es sinnvoll, den Prozess zu verstehen und zu prüfen, welche Daten zwischen Systemen fließen. Nur dann können Implementierungskosten mit dem potenziellen Einsparungspotenzial manueller Arbeit verglichen werden.
11. Informationen über den Prozess sammeln.
Überprüfen Sie, ob es sich um ein Scanbild handelt, einen PDF mit eingebettetem Text oder strukturelle Daten. Dokumentieren Sie typische Fälle und Ausnahmen, damit Sie nicht ausschließlich nach der perfekten Lösung optimieren.
22. Vergleichen Sie die Methoden.
Beginnen Sie mit den bereits im System verfügbaren Funktionen und prüfen Sie anschließend API-Integrationen sowie Importe. OCR dient zum Dokumentenerkennung, während Sprachmodelle helfen können, variierende Inhalte zu interpretieren – diese erfordern jedoch eine Ergebnisprüfung.
33. Testplan erstellen.
Legen Sie ein messbares Ziel fest, definieren Sie eine Testdatenbasis, benennen Sie den Prozessverantwortlichen und legen Sie einen Fehlerbehandlungsmechanismus fest. OCR garantiert keine korrekte Felderkennung; KI erhöht die Flexibilität, erfordert aber Kontrolle.
44. Berechnen Sie die Gesamtkosten.
Neben der Implementierung berücksichtigen Sie Wartung, Lizenzen, Observabilität, Fehlerbehandlung und zukünftige Systemänderungen.
55. Phasenweise Implementierung.
Beginnen Sie mit einem Prozess, der klare Regeln und einen geschäftlichen Wert hat. Sorgen Sie für die Möglichkeit zur Rückgängigmachung von Aktionen sowie für eine verständliche Dokumentation.
6FAQ: Erfordert diese Aufgabe immer KI?
Nein. Wenn das System vorhersagbare Daten liefert, kann regelbasierte Automatisierung einfacher zu testen und aufrechtzuerhalten sein.