KI-Solutions 29.09.2025 – Gruppe 12 – PDF- & Scan-Dokumentverarbeitung – Vorstellung des AWF

In diesem Abschnitt stellt Stefan seinen Anwendungsfall im Rahmen der KI-Solutions vor. Ausgehend von einer zunächst fokussierten Idee rund um die Verarbeitung von PDFs, hat sich der Ansatz durch die Zusammenarbeit in der Gruppe dynamisch weiterentwickelt – hin zu einem umfassenden Lösungspfad mit dem Titel: „Multimediale Auswertung von digitalen Dokumenten“.

Die ursprüngliche Idee – einfache Textextraktion und OCR – wurde im Gruppenprozess erweitert und konkretisiert: Ziel ist nun eine KI-gestützte Lösung zur automatisierten Analyse und strukturierten Speicherung von Informationen aus digitalen und gescannten Dokumenten – inklusive eingebetteter Grafiken, Tabellen, Zeichnungen und Fotos.

Der Anspruch dabei: Die Inhalte sollen nicht nur ausgelesen, sondern in strukturierter Form in Datenbanken gespeichert und für nachgelagerte KI-Systeme nutzbar gemacht werden – z. B. zur Recherche, Entscheidungsunterstützung oder Automatisierung.

• Technisch definiert sich die Lösung über sechs Hauptkomponenten:
• Modul zur Systemdefinition, um Art und Herkunft der Dokumente vorab zu klassifizieren
• Analysetool für PDFs und Bilddateien, das Inhalte erkennt und differenziert
• Validierungstool, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu prüfen
• OCR-System zur sicheren Texterkennung
• Konverter zur Überführung in strukturierte Datenformate
• Zentrale Datenbank, um Texte, Bilder und Metadaten abzulegen und bereitstellen zu können

Warum KI?
Viele Unternehmen, Behörden und Forschungseinrichtungen verfügen über riesige, oft unstrukturierte Dokumentenbestände. Manuelle Auswertungen sind zeit- und ressourcenintensiv – oder schlicht nicht umsetzbar. KI ermöglicht hier eine automatisierte Extraktion von Inhalten, senkt Fehlerquoten und beschleunigt Prozesse signifikant. Darüber hinaus erlaubt die zentrale Strukturierung eine direkte Weiterverarbeitung, z. B. in Berichten, Dashboards oder Wissensdatenbanken – bei vollständiger Datenhoheit durch lokale Verarbeitung, ohne Cloud-Abhängigkeit.

Zielgruppen:

Primär: Unternehmen mit hohem Dokumentationsaufkommen

Sekundär: Öffentliche Einrichtungen mit Bedarf, aber begrenztem Budget

Langfristig: Plattformanbieter und Compliance-Dienstleister, die standardisierte Analysen benötigen

KI wird im gesamten Prozess eingesetzt:
Von der Dokumentenvorverarbeitung über Texterkennung und Bildanalyse bis hin zur semantischen Strukturierung, Speicherung in relationalen und Vektor-Datenbanken sowie der automatisierten Erstellung von Reports, Auswertungen und der Integration in Workflow-Systeme.

Langfristige Vision:
Eine intelligente Dokumenten-KI, die Inhalte nicht nur extrahiert, sondern auch „versteht“ – d. h. deren Kontext erkennt und interpretieren kann. Dieses Ziel geht über den aktuellen Rahmen hinaus, bleibt jedoch ein Leitbild für die Zukunft.

Der Arbeitstitel der Solution:
„Multimediale Auswertung von digitalen Dokumenten“ – ein leistungsstarker, modular aufgebauter Analyse-Stack zur Erschließung und Strukturierung großer Datenmengen aus PDFs, Scans und weiteren digitalen Quellen.

Im Call wurde außerdem angeregt, Axel Beckert in das Projektteam einzubinden. Seine Expertise könnte – ebenso wie die anderer Mitglieder aus der MasterClass – maßgeblich zur weiteren Entwicklung beitragen.

Fokus der nächsten Wochen:
Konkretisierung und technische Ausarbeitung der sechs Kernmodule, erste Testdaten und Prototyping. Ziel ist ein skalierbares, KI-gestütztes System zur strukturierten Inhaltsgewinnung aus komplexen digitalen Dokumenten – mit klarer Datenhoheit, hoher Verarbeitungstiefe und praktischem Nutzen für Unternehmen.