Unternehmen, die weitgehend auf Papier verzichten, tun der Umwelt per se etwas Gutes. Wie aber lässt sich die Vision des papierlosen Büros umsetzen? Nach dem klassischen Dokumentenmanagement kommt heute immer mehr Content Intelligence zum Einsatz.
Das „papierlose Büro“ ist eine schon lange durch die IT geisternde Vision. Dokumente und Inhalte werden dabei ausschließlich digital verteilt. Um diese Vision endlich umzusetzen, integrieren ERP-Systeme Module für Dokumentenmanagement (DMS), Enterprise Content Management (ECM) oder Intelligent Document Processing (IDP). DMS gilt landläufig als integraler Bestandteil eines übergreifenderen ECM, IDP verknüpft und automatisiert das Ganze mit AI und Machine Learning (ML).
Damit kommen wir zur Content Intelligence – so wird der Einsatz von AI und Machine Learning für die automatisierte Analyse von Daten bezeichnet. Das dient der Generierung geschäftsrelevanter Erkenntnisse, etwa für die Verbesserung der Entscheidungsfindung, für mehr Content-Qualität und geschmeidigere Workflows. Hinzu kommt, dass Unternehmen mittels AI auch unstrukturierte Daten wie Videos und Bilder zunehmend strategisch nutzen können, statt sich nur auf Archivierung und Backoffice-Prozesse zu konzentrieren.
Allen genannten Verfahren ist gemein, dass sie für weniger Papier im Unternehmen sorgen, weil Content digital verarbeitet und verbreitet wird. Wenn der Verbrauch von Papier sowie die damit verbundenen Druckkosten gesenkt werden, hat das unmittelbar positive Auswirkungen auf die Öko-Bilanz eines Unternehmens. Wenn kaum oder gar kein Papier verbraucht wird, greift zudem auch das Lieferkettengesetz nicht mehr.
AI als Gamechanger im Content Management
Wie weit die Digitalisierung von Unternehmensinhalten fortgeschritten ist, beleuchtet die sechste Ausgabe der „Content Services Pulse Study“, die von Forrester Consulting im Auftrag von Hyland durchgeführt wurde. Die Studie zeigt, dass 60 Prozent der Unternehmen Content Intelligence als strategische Priorität betrachten - doch viele noch vor Herausforderungen in der Umsetzung stehen.
Die Studienergebnisse verdeutlichen, dass sich das klassische Enterprise Content Management (ECM) und seine strategische Bedeutung für Unternehmen grundlegend gewandelt haben. AI hat eine neue Phase in der ECM-Evolution eingeläutet. So gaben sechs von zehn (60 Prozent) Unternehmen an, dass ihr Ziel nicht mehr nur das bloße Management ihrer Inhalte ist, sondern die aktive Nutzung dieser Daten für intelligente Anwendungsszenarien. Außerdem sehen 84 Prozent der Entscheidungsträger die Optimierung der Customer Experience und 58 Prozent Innovation als Haupttreiber ihrer ECM-Strategie.
Dabei sehen Entscheider in leistungsstarken Content-Intelligence-Funktionen großes Potenzial für:
- Gestärkte Innovationskraft für Produkte und Services (61 Prozent)
- Beschleunigte Entscheidungsprozesse (55 Prozent)
- Verbesserte Datenqualität (58 Prozent)
- Optimierte Mitarbeitererfahrungen (50 Prozent)
- Verbesserte Customer Experience (46 Prozent)
64 Prozent der Unternehmen haben laut eigener Angaben ihre Content-Management-Strategie aufgrund von AI bereits signifikant angepasst – ein Anstieg von 21 Prozent seit 2019. Zudem erwarten 74 Prozent der Befragten, dass AI künftig einen erheblichen Einfluss auf ihre Fähigkeit haben wird, ihre Content-Management-Ziele zu erreichen.
Unstrukturierte Daten häufig noch ungenutzt
Doch viele Entscheider stehen erst am Anfang ihrer Content Intelligence-Reise: So gaben 65 Prozent der Unternehmen an, dass sie unstrukturierte Daten als bisher weitgehend ungenutzte Chance für Content Intelligence bewerten. 43 Prozent der Unternehmen analysieren erste Daten, haben jedoch noch keine ausgereifte Strategie entwickelt. Nur ein Drittel (33 Prozent) nutzt extrahierte Daten erfolgreich für zusätzliche Erkenntnisse und lediglich neun Prozent der Unternehmen setzen gewonnene Erkenntnisse aktiv ein, um Transformationen und Innovationen voranzutreiben. 22 Prozent extrahieren noch keine Daten für den Content-Intelligence-Einsatz oder extrahieren zwar Daten, nutzen sie jedoch nicht für sinnvolle Anwendungsfälle.
„Viele Unternehmen schöpfen das Potenzial unstrukturierter Daten noch nicht aus. Um den Rückstand aufzuholen, braucht es eine klare Content-Intelligence-Strategie, AI-gestützte Technologien und eine stärkere Integration in bestehende Prozesse. Wer jetzt in diese Bereiche investiert, kann Daten gezielt für bessere Entscheidungen und Innovationen nutzen. Angebote wie die Hyland Content Innovation Cloud ermöglichen Unternehmen den Einsatz intelligenter Tools und Anwendungen unabhängig von ihren bestehenden Repositories und geben so maximale Flexibilität auf dem Weg zu smarteren Content Prozessen“, so Heinz Wietfeld, Director bei Hyland.
Kompetenzlücken und fehlende AI-Readiness
Die größten Herausforderungen bei der intelligenten Content-Nutzung liegen in der Integration verschiedener Content-Silos, fehlenden internen Kompetenzen und der Sicherstellung regulatorischer Compliance. Besonders die fehlende AI-Readiness von Unternehmensinhalten bleibt eine Schwachstelle – 52 Prozent der Unternehmen haben noch nicht die nötigen Strukturen geschaffen, um AI-gestützte Analysen effektiv zu nutzen.
„Um diese Hürden zu überwinden, empfehlen wir ein schrittweises Vorgehen: Unternehmen sollten mit überschaubaren, zielgerichteten AI-Anwendungen starten, um erste Erfahrungen zu sammeln und konkrete Mehrwerte zu identifizieren“, erklärt Heinz Wietfeld, Director bei Hyland. Gleichzeitig ist es entscheidend, die Fachabteilungen frühzeitig in die Strategie einzubinden, damit das Know-how aus den jeweiligen Geschäftsbereichen in die Entwicklung und Umsetzung von Content-Intelligence-Lösungen einfließt. Ein strukturiertes Vorgehen ermöglicht es Unternehmen, schrittweise das volle Potenzial von Content Intelligence auszuschöpfen und die Transformation ihres Content-Managements erfolgreich fortzusetzen.“