KI-gestütztes Dokumentenmanagement

Seminarziel

Am Ende des Seminars verfügen die Teilnehmenden über ein grundlegendes Verständnis des KI-gestützten Dokumentenmanagements und können verschiedene OCR- und KI-Tools bewerten und in ihren Projekten einsetzen. Sie lernen, wie sie Dokumente vorbereiten, KI-APIs nutzen und die Ergebnisse effektiv verarbeiten, um automatisierte Dokumentenmanagement-Lösungen zu implementieren.

Inhalt

• Einführung in das KI-gestützte Dokumentenmanagement
  • Was ist KI-gestütztes Dokumentenmanagement? Grundlagen und Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Dokumentenverwaltung.
  • Vorteile der KI-Integration: Effizienzsteigerung, Automatisierung, verbesserte Suchfunktionen und fundierte Entscheidungsfindung.
  • Anwendungsbereiche: Archivierung, Wissensmanagement, Workflow-Automatisierung, Compliance und mehr.
• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz im Dokumentenmanagement
  • Überblick über Künstliche Intelligenz: Definition, Schlüsselkonzepte und relevante Technologien.
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning: Unterschiede und Anwendungsmöglichkeiten im Dokumentenmanagement.
  • Datenquellen und -verarbeitung: Erfassung, Bereinigung und Vorbereitung von Dokumentendaten für KI-Systeme.
• Datenvorbereitung und Bildoptimierung für Dokumentenmanagement
  • Bildqualität und -auflösung: Einfluss auf die Genauigkeit der Texterkennung.
  • Vorverarbeitungstechniken: Rauschreduzierung, Kontrastanpassung, Skalierung und Formatkonvertierung.
  • Praxisbeispiele: Anwendung von Vorverarbeitungsschritten zur Optimierung von Dokumentenbildern.
• Texterkennung und Datenextraktion mit KI-Technologien
  • Optische Zeichenerkennung (OCR): Grundlagen und moderne Ansätze.
  • Natural Language Processing (NLP): Extraktion und Analyse von Textinformationen.
  • Automatisierte Klassifikation und Indexierung: Einsatz von KI zur Kategorisierung und Organisation von Dokumenten.
• Automatisierung von Dokumentenprozessen
  • Workflow-Automatisierung: Automatisierung von Dokumentenklassifikation, -verarbeitung und -speicherung.
  • Integration mit bestehenden Systemen: Einbindung von KI-gestützten Lösungen in vorhandene Dokumentenmanagement-Systeme (DMS).
  • Best Practices: Empfehlungen für eine nahtlose und effiziente Automatisierung.
• Praxisübung 1: Automatisierte Texterkennung und -verarbeitung
  • Ziel der Übung: Einrichtung eines einfachen Workflows zur Texterkennung und Datenextraktion.
  • Projektbeschreibung: Verwendung eines OCR-Tools zur Extraktion von Text aus gescannten Dokumenten und dessen Verarbeitung.
  • Tools: Python, Open-Source-OCR-Tools (z.B. Tesseract), Datenverarbeitungslibraries.
  • Ergebnisse: Extrahierter und strukturierter Text aus Beispieldokumenten.
• Einsatzgebiete des KI-gestützten Dokumentenmanagements
  • Wissensmanagement: Organisation und Zugriff auf Unternehmenswissen durch KI.
  • Archivierung: Automatisierte Archivierung und Langzeitverwaltung von Dokumenten.
  • Compliance und Sicherheit: Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Schutz sensibler Daten.
  • Weitere Anwendungsbereiche: Kundenmanagement, Vertragsmanagement, interne Kommunikation und mehr.
• Praxisübung 2: Entwicklung eines Dokumentenmanagement-Workflows
  • Ziel der Übung: Erstellung eines umfassenden Workflows zur automatisierten Dokumentenverwaltung.
  • Projektbeschreibung: Entwicklung eines End-to-End-Prozesses zur Erfassung, Klassifikation, Speicherung und Analyse von Dokumenten.
  • Tools: Python, DMS-Plattformen, Automatisierungstools wie Zapier oder Integromat.
  • Ergebnisse: Ein funktionierender Workflow, der Dokumente automatisch verarbeitet und verwaltet.
• Sicherheit, Datenschutz und ethische Überlegungen
  • Datenschutzrichtlinien: Einhaltung von Datenschutzbestimmungen bei der Verarbeitung sensibler Daten.
  • Sicherheitsmaßnahmen: Schutz der übertragenen und gespeicherten Daten vor unbefugtem Zugriff.
  • Ethik in der KI-Anwendung: Verantwortungsvolle Nutzung von KI im Dokumentenmanagement.
  • Bias und Fairness: Vermeidung von Verzerrungen in KI-Modellen und Sicherstellung fairer Ergebnisse.
• Best Practices und Fallstudien
  • Erfolgreiche Implementierungen: Beispiele aus der Praxis und deren positive Auswirkungen.
  • Lessons Learned: Herausforderungen und Lösungen bei der Einführung von KI-gestütztem Dokumentenmanagement.
  • Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung: Methoden zur fortlaufenden Optimierung und Anpassung der Systeme.
• Zukunft des KI-gestützten Dokumentenmanagements
  • Neue Entwicklungen und Trends: Fortschritte in der KI-gestützten Texterkennung und Dokumentenanalyse.
  • Integration mit weiteren Technologien: Nutzung von KI und Big Data zur Weiterentwicklung der Dokumentenmanagement-Funktionen.
  • Weiterentwicklung und Support: Nutzung von offiziellen Support-Kanälen und kontinuierliches Lernen durch Ressourcen und Fachliteratur.