E-Rechnung, KI und Cloud Die Digitalisierung im DMS geht weiter

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Das Jahr 2025 bringt Bewegung ins Dokumentenmanagement: KI verändert den Umgang mit Daten und Dokumenten, während Datenschutz, Cybersecurity und Cloud-Infrastrukturen weiterhin Ressourcen binden. Welche Entwicklungen bieten hier echten Mehrwert?

Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen in Deutschland schreitet besser voran, als ihr Ruf vermuten lässt. Viele Unternehmen setzen längst auf die Cloud, reduzieren ihren Papierverbrauch und integrieren verstärkt Technologien rund um Künstliche Intelligenz (KI). Laut Statistischem Bundesamt nutzt bereits jedes fünfte Unternehmen (20 %) KI – und die Zahl wächst stetig. Allein 2024 stieg die Nutzung um 8 Prozent. Damit wird deutlich: KI entwickelt sich von einer Zukunftstechnologie zu einem festen Bestandteil der Unternehmens-IT. Doch wie sieht KI im Unternehmensalltag aus?

KI kann mehr als „nur“ Chat-Bots: Besonders im Zusammenspiel mit Cloud-Technologien und regulatorischen Vorgaben wie der E-Rechnungspflicht treibt Künstliche Intelligenz die Transformation des Dokumentenmanagements voran.

#1 DMS trifft KI

Als zentrale KI-Technologien gelten vor allem die Large Language Models (LLMs). Diese auf umfangreichen Textdatensätzen trainierten Modelle ermöglichen es integrierten KI-Funktionen, Dokumente automatisiert zu erfassen, zu analysieren, zu vergleichen und korrekt im System abzulegen. Sie verknüpfen Informationen, archivieren Daten und beschleunigen Arbeitsprozesse in einem Tempo, das menschliche Bearbeitung um ein Vielfaches übertrifft.

Der Effizienzschub wirkt sich auf nahezu alle Unternehmensbereiche aus – egal, ob bei Archivierungsaufgaben, im Vertragsmanagement, bei Personalabläufen oder im Einkauf und beim Lieferantenmanagement. Mitarbeitende finden im KI-gestützten Enterprise-Search-System schneller die richtigen Informationen, während KI-Assistenten und Chatbots die Interaktion und den First-Level-Support mit Partnern, Kunden und Zulieferern übernehmen.

Dass sich der KI-Einsatz lohnt, zeigt das Beispiel des schwedischen Zahlungsanbieters Klarna. Der eigens entwickelte KI-Assistent Kiki sollte das Einkaufs- und Zahlungserlebnis für die rund 150 Millionen Kunden übernehmen und konnte bereits im ersten Einsatzmonat zwei Drittel der Gespräche selbstständig bearbeiten. Wiederholungsanfragen gingen um 25 Prozent zurück. Die Deutsche Telekom hat bereits 2020 den Beschaffungs-Bot Nelson entwickelt, der selbständig mit Lieferanten verhandelt.

Ähnlich vielversprechend ist KI in der Logistik. Einzelhändler wie Rewe, Amazon und Otto haben in den letzten Jahren verstärkt in hochdigitale Logistikzentren investiert. Bei all diesen Anwendungsfällen können Daten aus der Beschaffung eine wichtige Rolle spielen.

#2 Archive smart nutzen

KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. In diesem Zusammenhang bieten DMS und insbesondere Archive einen wahren Datenschatz für GenAI, LLM und Co. Hier liegen geschäftsrelevante Informationen über einen langen Zeitraum strukturiert, konsolidiert, mit Metadaten angereichert zum Abruf bereit. Anders als ERP-Systeme verfügen DMS-Archive zudem über historische Daten, die sich für das Training von KI-Modellen und für Predictive Analytics eignen.

KI kann Archive nicht nur nutzen, sondern sie künftig auch intelligenter machen. Die automatische Verschlagwortung sorgt für eine präzisere Datenstruktur, während smarte Suchfunktionen isolierte Inhalte verknüpfen und neue Zusammenhänge aufdecken. Intelligente Prozesse liefern gezielte Informationen, integrieren Metadaten nahtlos in Workflows und steigern so die Effizienz. Mit fortschreitender KI-Entwicklung entstehen auch neue Automatisierungsmöglichkeiten – das macht smarte Archive zu einer Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation.

#3 Synergien von E-Rechnung und KI

Im Rechnungswesen treffen momentan zwei entscheidende Entwicklungen aufeinander. Auf der einen Seite gehören maschinenlesbare Formate wie „XRechnung“ und „ZUGFeRD“ im Zuge der E-Rechnungspflicht zum Standard. Zum anderen integrieren Unternehmen leistungsstarke KI-Modelle, die auf eine solche strukturierte Datenbasis angewiesen sind. Das verspricht einen massiven Automatisierungsschub in der Buchhaltung von morgen. Denn je höher die Qualität des Datenmaterials, desto besser lässt sich KI trainieren und einsetzen.

Gerade in der Buchhaltung dürften sich viele Prozesse zukünftig weiter vereinfachen und beschleunigen. Der tiefe Blick in die Finanzdaten erlaubt eine umfassende Finanzplanung sowie vorausschauende Prognosen und Marktanalysen. Das Cashflow-Management lässt sich gezielter steuern, die Lieferanten enger und besser managen. Manuelle Tätigkeiten wie Datenerfassung, Kontierung und Buchung können weitgehend automatisiert werden. Ein interessantes Einsatzgebiet könnte in diesem Zusammenhang auch die Betrugserkennung sein. Dabei decken KI-Algorithmen ungewöhnliche Muster und verdächtige Transaktionen in Echtzeit auf und unterbinden Betrugsversuche.

#4 Flexible Ansätze statt Cloud-only

Die Cloud ist die technologische Grundlage für den Einsatz von KI, da sie die notwendige Rechenleistung, Speicher- und Datenverarbeitungsinfrastruktur bereitstellt. In der Praxis setzen jedoch längst nicht alle Unternehmen ausschließlich auf die Cloud. Laut dem Flexera State of the Cloud Report nutzen 73 Prozent der internationalen Unternehmen weiterhin eine hybride IT-Strategie, die On-Premises-Infrastrukturen mit Private- und Public-Cloud-Umgebungen kombiniert.

Die Realität in der Unternehmens-IT bleibt also hybrid – und das gilt auch für das Dokumentenmanagement. Statt einer vollständigen Cloud-Migration setzen viele Unternehmen auf flexible, pragmatische Lösungen. Moderne DMS-Plattformen ermöglichen es, gezielt zu entscheiden, welche Daten lokal gespeichert und welche in der Cloud verarbeitet werden. Sensible Informationen bleiben On-Premises, während weniger kritische Inhalte von den Vorteilen der Cloud profitieren. Ein Hybrid-Connector sorgt dabei für einen reibungslosen Zugriff, sowohl für Mitarbeitende als auch für KI-Anwendungen, die übergreifend auf relevante Daten zugreifen können.

#5 Kernaufgabe Datenschutz

Datenschutz und Cybersecurity stehen auf der Agenda von Unternehmen seit Jahren weit oben. Mit der neuen EU-Richtlinie NIS-2 haben sich nun auch Compliance-seitig die Anforderungen verschärft. Die Verordnung stellt umfassende Vorgaben für Cyber-Risikomanagement, Überwachung sowie den Umgang mit Sicherheitsvorfällen und Geschäftskontinuität auf, mit denen sich Unternehmen künftig intensiver auseinandersetzen müssen.

Die revisionssichere Archivierung von Dokumenten kann hier eine wesentliche Rolle spielen. Denn um Nachweise, Richtlinien und Prozessdokumentationen revisionssicher zu speichern und gleichzeitig gezielt zugänglich zu machen, sind strukturierte Aufbewahrungslösungen essenziell. Diese stellen nicht nur die Sicherung geistigen Eigentums dar, sondern unterstützen auch die Einhaltung von Datenschutzvorgaben. Darüber hinaus erleichtert ein gut organisiertes DMS interne und externe Audits sowie den täglichen Arbeitsablauf durch die schnelle und zuverlässige Bereitstellung relevanter Informationen. Entscheidend für den Erfolg sind eine intuitive Bedienung und die nahtlose Integration in bestehende IT-Systeme, sodass alle Nutzergruppen problemlos mit den gespeicherten Dokumenten arbeiten können.

Fazit

Dokumentenmanagementsysteme haben sich längst weit über die reine Verwaltung von Dokumenten hinaus entwickelt. KI optimiert kontinuierlich Prozesse, steigert die Effizienz und treibt die Digitalisierung voran. Auch 2025 bleibt sie eine Schlüsseltechnologie, mit der Unternehmen ihre Arbeitsabläufe verbessern und sich langfristige Wettbewerbsvorteile sichern können.

* Der Autor: Marcel Etzel ist seit 2018 bei der Easy Software AG und seit Januar 2022 Produkt- und Entwicklungsleiter (CPTO). Als ehemaliger Gründer und Experte für Innovation im Bereich der B2B-Software steuert er das Easy-Produktportfolio in Richtung Zukunft mit Hilfe neuer Technologien wie Cloud und KI.

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