Nicht jede KI-Anwendung dreht sich um Rechnungen. Ein unterschätzter Hebel ist die automatische Erkennung von Bildern und Dokumenten für die Stammdatenpflege: Produktetiketten fotografieren und Attribute wie EAN, Inhaltsstoffe oder Maße auslesen; Lieferscheine und Datenblätter einlesen und Felder vorbelegen; Wareneingänge per Foto dokumentieren. Vision- und OCR-Modelle extrahieren die Werte, ordnen sie Feldern zu und legen einen Vorschlag zur Prüfung an.
Der Gewinn: weniger manuelle Erfassung, weniger Übertragungsfehler, schnellere Anlage neuer Artikel. Entscheidend ist die Qualitätssicherung. Legt Pflichtfelder fest, bei denen die KI eine Mindest-Konfidenz erreichen muss, und lasst unsichere Fälle bewusst durch einen Menschen prüfen. Sinnvoll ist auch ein Protokoll, das festhält, welche Werte automatisch übernommen wurden – das hilft bei Audits und der Fehlersuche.
Startet mit einem klar umrissenen Dokumenttyp (z. B. nur ein Etikettenformat), messt die Erkennungsquote und weitet erst dann aus. So bleibt der Aufwand kalkulierbar und der Nutzen sichtbar.
Hinweis: Dies ersetzt keine fachliche Prüfung regulierter Angaben (z. B. Kennzeichnungspflichten); diese liegen weiter in eurer Verantwortung.
Frage an die Community: Welche Dokument- oder Bildtypen würdet ihr als Erstes automatisiert auslesen lassen – und was hält euch bisher davon ab?