Künstliche Intelligenz im Dokumentenmanagement
Dokumentenmanagement mit KI: Informationen schneller finden und nutzen
Künstliche Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, bestehende Dokumente intelligenter zu durchsuchen und relevante Informationen schneller zu finden. Technologien wie Semantic Search und Retrieval Augmented Generation (RAG) gehen dabei über die klassische Stichwortsuche hinaus.
Zuletzt aktualisiert am 20. Oktober 2026
Ob in Dokumentenmanagement-Systemen, SharePoint oder Confluence: In vielen Unternehmen liegen große Mengen an Dokumenten, deren Inhalte im Arbeitsalltag benötigt werden. Die Herausforderung besteht häufig nicht darin, eine bestimmte Datei zu finden, sondern die richtige Information innerhalb dieser Dokumente.
KI-gestützte Lösungen können hier unterstützen. Sie ermöglichen eine Suche nach Bedeutung und Kontext und können Fragen zu Dokumenteninhalten in natürlicher Sprache beantworten. Wie das funktioniert und welche Möglichkeiten sich daraus für das Dokumentenmanagement ergeben, zeigen wir in diesem Beitrag.
- 19. Oktober. 2022
KI-GESTÜTZTE DOKUMENTENSUCHE
Warum die klassische Dokumentensuche oft nicht ausreicht
In Unternehmen liegen zahlreiche Dokumente in unterschiedlichen Systemen – von technischen Handbüchern und Verträgen bis hin zu internen Richtlinien. Unterschiedliche Bezeichnungen, Fachbegriffe und Formulierungen können die Suche nach relevanten Informationen erschweren.
Klassische Stichwortsuchen orientieren sich vor allem an den verwendeten Suchbegriffen. Werden Informationen im Dokument anders formuliert, beispielsweise durch Synonyme oder verwandte Begriffe, können relevante Inhalte übersehen werden.
Hier setzt Semantic Search (semantische Suche) an. Sie berücksichtigt nicht nur einzelne Suchbegriffe, sondern auch deren Bedeutung und Kontext. Dadurch können relevante Informationen gefunden werden, selbst wenn die Suchanfrage nicht exakt mit dem Wortlaut im Dokument übereinstimmt.
Gerade bei umfangreichen Dokumentenbeständen ermöglicht die semantische Suche einen gezielteren Zugriff auf vorhandene Informationen und reduziert den Aufwand für die manuelle Suche.
Semantic Search in der Praxis
Wie funktioniert die semantische Dokumentensuche?
Wie Semantic Search in der Praxis funktioniert, lässt sich anhand eines Beispiels aus der Pharmabranche veranschaulichen: In einem Unternehmen liegen zahlreiche wissenschaftliche Publikationen, Datenblätter und Arbeitsanweisungen (SOPs) vor. Die Dokumente sind in unterschiedlichen Formaten gespeichert und enthalten Informationen, die Mitarbeitende im Arbeitsalltag benötigen.
Angenommen, ein Mitarbeiter möchte wissen, wie lange ein bestimmter Lieferschein aufbewahrt werden muss. Statt mehrere Dokumente manuell nach den passenden Begriffen zu durchsuchen, stellt er seine Frage in natürlicher Sprache.
Die semantische Suche analysiert die Bedeutung der Anfrage und gleicht sie mit den vorhandenen Dokumenteninhalten ab. So lassen sich relevante Textstellen identifizieren, auch wenn dort andere Formulierungen verwendet werden.
Das Ergebnis ist eine Auswahl passender Dokumente beziehungsweise Textpassagen, die zur Beantwortung der Frage beitragen können.
DOKUMENTENMANAGEMENT MIT KI
Von der Dokumentensuche zur KI-gestützten Antwort
Semantic Search hilft dabei, relevante Informationen in bestehenden Dokumenten zu finden. In Kombination mit generativer KI und Retrieval Augmented Generation (RAG) geht die Technologie noch einen Schritt weiter: Statt ausschließlich passende Dokumente oder Textstellen anzuzeigen, können KI-Systeme konkrete Fragen auf Grundlage der gefundenen Inhalte beantworten.
Dabei werden zunächst relevante Informationen aus den angebundenen Dokumenten abgerufen. Diese dienen einem Sprachmodell als zusätzlicher Kontext, um eine Antwort auf die gestellte Frage zu formulieren. So können Mitarbeitende beispielsweise Fragen zu technischen Handbüchern, internen Richtlinien oder Produktdokumentationen in natürlicher Sprache stellen.
MyGPT von Leftshift One nutzt diesen Ansatz, um Informationen aus bestehenden Unternehmensquellen wie SharePoint oder Confluence zugänglich zu machen. Die vorhandenen Dokumente müssen dafür nicht in ein neues Dokumentenmanagement-System überführt werden.
Besonders hilfreich ist das bei umfangreichen technischen Dokumentationen und unterschiedlichen Produktversionen. Mitarbeitende können gezielter nach relevanten Inhalten suchen und Fragen zu den vorhandenen Informationen stellen.
Dokumente mit KI intelligenter nutzen
Mit MyGPT von Leftshift One können Unternehmen ihre bestehenden Dokumentenquellen mit generativer KI verbinden und Informationen über natürliche Sprache zugänglich machen.
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