Quantensprung in der Datenerfassung: Wenn KI den Kontext liest und der Datenschutz die Regeln bestimmt

Die Evolution: Von der Schablone zur Semantik

Klassische Erfassungssysteme stoßen in einer zunehmend unstrukturierten Datenwelt an ihre Grenzen. Sie basieren meist auf starren Regelwerken oder Layout-Schablonen (Templates). Verschiebt sich auf einer Lieferantenrechnung die Rechnungsnummer um wenige Millimeter oder ändert sich das Wording in einer E-Mail, scheitert der Automatismus.

KI-gestützte Systeme, oft als „Intelligent Document Processing“ (IDP) bezeichnet, brechen diese Logik auf. Anstatt nach Koordinaten zu suchen, analysiert die KI den gesamten Kontext des Dokuments. Sie „versteht“, dass ein Betrag neben dem Wort „Gesamt“ wahrscheinlich der Rechnungsbetrag ist, unabhängig davon, wo er auf der Seite steht. Diese semantische Analyse ermöglicht Dunkelverarbeitungsquoten (Prozesse ohne menschliches Eingreifen), die mit herkömmlicher Technologie unerreichbar waren.

Die Rechtslage: Das Cloud-Dilemma der DSGVO

Die technologische Leistungsfähigkeit vieler moderner KI-Modelle basiert auf Cloud-Diensten, die oft in den USA gehostet werden. Hier kollidiert die Effizienz mit der europäischen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO).

Rechtsexperten weisen darauf hin, dass die Übermittlung personenbezogener Daten – etwa Namen, Adressen oder Gesundheitsdaten in Verträgen – in Drittländer ohne angemessenes Datenschutzniveau problematisch ist. Ein zentraler Kritikpunkt im Expertengespräch: Oft ist unklar, ob die eingegebenen Daten von den KI-Anbietern genutzt werden, um deren eigene Modelle weiter zu trainieren. In diesem Fall verliert das Unternehmen die Hoheit über seine Geschäftsgeheimnisse.

Der Ausweg I: Pseudonymisierung als technischer Schutzschild

Um die Power öffentlicher Cloud-KIs dennoch nutzen zu können, ohne den Datenschutz zu verletzen, rückt das Verfahren der Pseudonymisierung in den Fokus. Bevor ein Dokument an eine externe KI zur Analyse gesendet wird, filtert eine vorgelagerte Instanz im Unternehmensnetzwerk alle kritischen personenbezogenen Daten heraus.

Namen werden durch neutrale Platzhalter ersetzt (z. B. „Person_A“), Adressen durch Codes. Die KI analysiert den semantischen Inhalt und die Struktur des Dokuments, ohne jemals die echte Identität zu sehen. Erst wenn die strukturierte Antwort zurück ins sichere Unternehmensnetzwerk kommt, werden die Platzhalter wieder mit den echten Daten zusammengeführt. Dieses Verfahren („Data Masking“) erlaubt es Unternehmen, modernste KI-Modelle zu nutzen und gleichzeitig die strengen Compliance-Vorgaben einzuhalten.

Der Ausweg II: Lokale KI und Private AI

Für hochsensible Daten oder Unternehmen mit strengsten Geheimhaltungspflichten (z. B. im Finanz- oder Gesundheitswesen) kristallisiert sich eine zweite Lösung heraus: Lokale KI oder „Private AI“.

Hierbei verlassen die Daten das Unternehmen gar nicht. Die KI-Modelle werden „On-Premises“ – also auf eigenen Servern, oder in einer kontrollierten, privaten Cloud-Umgebung betrieben.
Moderne Dokumentenmanagement-Systeme (DMS) wie agorum core integrieren solche Open-Source-Modelle direkt in ihre Architektur. Der Vorteil: Die Datenhoheit bleibt zu 100 Prozent beim Unternehmen. Es findet kein Datentransfer zu Drittanbietern statt, und es besteht keine Gefahr, dass interne Daten in das Training öffentlicher KIs einfließen.

Fazit: Datenschutz durch Technikgestaltung

Die Diskussion um KI im Dokumentenmanagement hat sich von der Frage des „Ob“ zur Frage des „Wie“ verschoben. Die Technologie ist reif für den Massenmarkt. Der Schlüssel zum Erfolg liegt jedoch nicht im Algorithmus allein, sondern in der Integration: Unternehmen müssen sich für Plattformen entscheiden, die Datenschutz nicht als nachträgliche Checkliste behandeln, sondern durch Architektur-Entscheidungen wie Pseudonymisierung oder lokalen KI-Betrieb („Privacy by Design“) fest im System verankern.