AI ist nicht gleich AI. Hinter jeder erfolgreichen KI-Lösung steckt die passende Technologie – individuell abgestimmt auf den konkreten Anwendungsfall. Denn während die einen bei “AI” an Chatbots denken, nutzen andere künstliche Intelligenz zur Automatisierung ganzer Geschäftsprozesse. AI-Projekte müssen dieser Logik folgen: Problem verstehen, Technologie präzise auswählen, echte Effizienz schaffen.
Eines unserer aktuellen Kundenprojekte zeigt, wie intelligente Informationsgewinnung mit einem vision-fähigen Large Language Model (LLM) eine zuvor mühsame und fehleranfällige Aufgabe nicht nur automatisiert, sondern grundlegend verbessert hat.
Ausgangslage: Zu viele Dokumente, zu wenig Struktur
Unser Kunde – ein deutschlandweit tätiges Unternehmen mit über 5.000 Mitarbeitenden – stand regelmäßig vor einer zeitintensiven Herausforderung: Monatlich mussten mehrere hundert Angebotsdokumente unterschiedlichster Art in das SAP-System übernommen werden. Die Formate waren so vielfältig wie die Inhalte – PDFs, Scans, Tabellen, ergänzte Notizen oder handschriftliche Anmerkungen. Eine automatisierte Übernahme war bisher unmöglich. Stattdessen mussten die Dokumente manuell geprüft, relevante Informationen identifiziert und händisch ins System übertragen werden.
Dieser manuelle Prozess war nicht nur fehleranfällig, sondern vor allem ein enormer Zeitfresser. Qualifiziertes Personal war mit dieser Tätigkeit beschäftigt – und das in einem Umfeld, das auf Effizienz angewiesen ist.
Die Antwort: Intelligente Informationsgewinnung mit einem LLM
Um die Prozesse nachhaltig zu verbessern, war klar: Eine einfache OCR oder regelbasierte Erkennung reicht nicht aus. Die Dokumente waren zu unterschiedlich, die Anforderungen zu komplex. Stattdessen entschieden wir uns für eine moderne Form der AI-basierten Informationsverarbeitung: den Einsatz eines vision-fähigen Large Language Models (LLM).
Dieses Modell ist in der Lage, sowohl Texte als auch visuelle Strukturen – wie Tabellen, Logos, Formatierungen oder handschriftliche Hinweise – zu erfassen und zu interpretieren. So können selbst komplexe Angebotsdokumente automatisiert ausgewertet und in strukturierte, maschinenlesbare Formate überführt werden.
Was ist ein LLM – und warum war es in diesem Fall ideal?
Ein Large Language Model ist ein KI-Modell, das durch das Training auf riesigen Textmengen in der Lage ist, Sprache zu verstehen, Zusammenhänge zu erkennen und präzise Inhalte zu extrahieren oder neu zu formulieren.
Besonders leistungsfähig wird das Ganze, wenn ein LLM zusätzlich multimodal arbeitet – also nicht nur mit Text, sondern auch mit Bildern, Tabellen und Layouts umgehen kann.
In unserem Projekt war genau das entscheidend: Nur durch die Kombination aus Texterkennung und visuellem Verständnis konnte das Modell zuverlässig aus unterschiedlichsten Angebotsdokumenten genau die Informationen herausfiltern, die für den SAP-Prozess relevant sind.
Die Umsetzung: SAP-Integration
Wir entwickelten für das Projekt eine schlanke, externe Middleware-Lösung, die direkt mit dem bestehenden SAP-System kommuniziert – ohne dieses zu verändern. Angebotsdokumente werden automatisiert aus SAP an die Middleware übergeben. Dort übernimmt das angebundene LLM die Analyse und wandelt die Inhalte in ein vordefiniertes, strukturiertes Datenformat um. Im Anschluss werden die Daten automatisiert zurück in das SAP-System übermittelt und direkt in die relevanten Tabellen integriert.
Das Besondere: Die Architektur ist modular aufgebaut. So kann das verwendete LLM jederzeit flexibel ausgetauscht werden – zum Beispiel gegen ein kundeneigenes Modell oder eine neue Version eines Anbieters.
Das Ergebnis: Weniger Aufwand, mehr Verlässlichkeit
Die Einführung dieser Lösung hat im Unternehmen sofort Wirkung gezeigt. Der manuelle Aufwand zur Bearbeitung von Angebotsdokumenten wurde drastisch reduziert – auf ein Minimum. Bei durchschnittlich 500 Dokumenten pro Monat entspricht das der Einsparung von rund einer vollen Personenwoche pro Woche. Die entlasteten Mitarbeitenden können sich nun wieder auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.
Zudem wurde die Fehleranfälligkeit bei der Datenerfassung deutlich reduziert. Das System liefert strukturierte, validierte Daten mit hoher Genauigkeit. Besonders geschätzt wird auch die einfache Anbindung und der Umstand, dass keine Anpassungen im SAP-System selbst notwendig waren. Die Lösung arbeitet zuverlässig im Hintergrund – wartungsarm, skalierbar und zukunftssicher.
Fazit: Die Identifikation der passenden AI-Lösung zählt
Dieses Projekt zeigt deutlich: AI bringt dann echten Nutzen, wenn Technologie und Problemstellung zusammenpassen. Nicht jedes AI-Projekt braucht ein Sprachmodell – aber in diesem Fall war ein vision-fähiges LLM genau das richtige Werkzeug.
Unser AI-Team weiß, wie man solche Projekte aufsetzt, richtig dimensioniert und sicher in bestehende IT-Landschaften integriert. Für jeden Anwendungsfall bieten wir passende Workshops, in denen wir gemeinsam mit unseren Kunden die optimale Lösung identifizieren und direkt erste Prototypen entwickeln.
Unsere AI-Workshops finden Sie hier.
Zur Case Study dieses Kundenprojekts geht es hier
