Warum Unternehmen bei eigenen KI-Projekten oft scheitern - und wie SaaS-Plattformen beim AI Document Processing helfen
- Technologie
- Marius Gotschol
Laut einer Studie scheitern 80% der KI-Projekte, bevor sie einen echten Mehrwert bringen. Unternehmen investieren Zeit und Geld in eigene KI-Entwicklungen – doch am Ende bleibt oft nur ein teurer Prototyp ohne produktiven Nutzen. Die Gründe sind bekannt: Datenqualität, Skalierbarkeit, hohe Kosten und fehlende Expertise. Was als ambitioniertes Innovationsprojekt beginnt, endet nicht selten in einem Technologie-Labyrinth ohne klaren Business Case.
Gerade im Bereich AI Document Processing, wo Unternehmen täglich mit großen Mengen unstrukturierter Daten arbeiten, ist der Druck hoch, effiziente Lösungen zu finden. Doch ist es sinnvoll, eine eigene KI-Architektur zu entwickeln? Oder gibt es einen schnelleren, zuverlässigeren Weg?
Die Antwort liegt in SaaS-Plattformen, die auf Dokumentenverarbeitung mit Künstlicher Intelligenz spezialisiert sind. Sie bieten fertige, bewährte Lösungen, die direkt einsatzbereit sind – ohne jahrelange Entwicklungsarbeit. Warum sich der eigene KI-Aufbau oft nicht lohnt und wie Unternehmen mit einer SaaS-Plattform sofort produktiv werden können, zeigen wir in diesem Artikel.
Zudem haben wir mit unserem Senior Account Executive Martin Jarosch gesprochen, um aus erster Hand zu erfahren, welche Herausforderungen Unternehmen bei der eigenen KI-Entwicklung erleben – und warum SaaS-Plattformen oft die bessere Wahl sind.
Hohe Kosten, komplexe Technik, wenig Erfolg – das Dilemma eigener KI-Entwicklung
Hoher Entwicklungsaufwand
Eine eigene KI-Lösung auf die Beine zu stellen, bedeutet mehr als nur ein ambitioniertes Projekt zu starten – es ist eine langfristige Investition in Zeit, Geld und personelle Ressourcen. Unternehmen müssen nicht nur große Mengen an Daten sammeln und aufbereiten, sondern auch Modelle trainieren, Algorithmen weiterentwickeln und kontinuierliche Tests durchführen. Doch oft bleibt es bei einer ersten Version, die nie den Sprung in den produktiven Einsatz schafft, weil entweder das Budget überschritten oder der Nutzen nicht klar genug nachgewiesen werden kann.
Technische Komplexität
Eine KI-Lösung ist kein statisches System – sie muss ständig optimiert, weiterentwickelt und an neue Gegebenheiten angepasst werden. Gerade im Bereich der Dokumentenverarbeitung reicht es nicht, wenn eine KI einmal gute Ergebnisse liefert. Sie muss mit neuen Dokumententypen umgehen können, sich selbst verbessern und regulatorische Anforderungen erfüllen. Fehlt es an Know-how oder Infrastruktur, wird das System schnell zum Problem statt zur Lösung.
Mangel an Experten
KI-Entwicklung ist Expertenarbeit – und genau diese Experten sind rar und teuer. Data Scientists, Machine-Learning-Engineers und KI-Spezialisten sind heiß begehrt, und nicht jedes Unternehmen kann sich ein eigenes Team leisten. Besonders für kleinere und mittelständische Firmen wird es schwierig, mit großen Tech-Konzernen, um die besten Talente zu konkurrieren. Ohne die richtigen Fachleute verliert sich das Projekt oft in komplizierten Details oder kommt gar nicht erst über die Konzeptphase hinaus.
Doch was bedeutet das konkret in der Praxis? Viele Unternehmen starten mit vielversprechenden Prototypen, doch wenn es um den produktiven Einsatz geht, stoßen sie auf unerwartete Hürden. Martin Jarosch erlebt das regelmäßig in Gesprächen mit Unternehmen.
Martin, kannst Du ein konkretes Beispiel aus Deiner Erfahrung nennen, bei dem ein Unternehmen an einer eigenen KI-Lösung gescheitert ist? Was waren die größten Stolpersteine?
Das muss man erst mal unterscheiden: Was bedeutet eigentlich „scheitern“? Viele Unternehmen, gerade große Konzerne, versuchen, mit ihren eigenen Teams aus Data Scientists und IT-affinen Mitarbeitenden KI-Lösungen zu entwickeln. Sie greifen auf Open-Source-Technologien und bestehende LLMs zurück, bauen erste Prototypen und testen, was möglich ist. Oft entsteht dabei etwas Präsentables, denn KI ist heute für viele zugänglich, und es ist nicht die größte Herausforderung, ein neuronales Netz oder ein Machine-Learning-Modell dazu zu bringen, etwas Cooles zu machen.
Der Punkt, an dem Unternehmen scheitern, ist meist nicht der Prototyp selbst – den bekommen sie hin. Das Problem beginnt, wenn es darum geht, diesen in eine stabile, produktive Lösung zu überführen. Plötzlich stehen sie vor ganz anderen Herausforderungen: Wie bringe ich das durch die interne IT-Security? Wie stelle ich sicher, dass die Lösung skalierbar ist und nicht nur mit einer Testmenge, sondern mit Tausenden von Dokumenten täglich zuverlässig funktioniert? Wie integriere ich das in bestehende Geschäftsprozesse, sodass es wirklich einen Mehrwert für die Fachbereiche bringt?
Oft unterschätzen Unternehmen, was es bedeutet, eine KI-Anwendung langfristig zu betreiben. Denn es reicht nicht, einmal eine Lösung zu bauen – sie muss stabil laufen, gewartet, weiterentwickelt und an neue Anforderungen angepasst werden. Modelle wie LLMs verändern sich rasant. Was heute gut funktioniert, kann in einem Monat plötzlich andere Ergebnisse liefern und die gesamte Produktion durcheinanderbringen. Wer kümmert sich dann darum? Wer hält das System aktuell? Wer stellt sicher, dass es weiterhin compliant ist, gerade mit Blick auf neue Regularien wie den EU AI Act?
Viele Unternehmen merken irgendwann, dass sie mit ihrem Prototypen in eine Sackgasse geraten. Sie stehen vor der Entscheidung, entweder enorme Investitionen zu tätigen, um eine wirklich produktionsreife Lösung zu bauen, oder das Projekt einzustampfen – und in vielen Fällen verschwindet der Prototyp dann in der Schublade. Deshalb setzen immer mehr Unternehmen auf spezialisierte SaaS-Plattformen wie Buildsimple. Hier geht es nicht darum, nur schnell einen Prototyp zu bauen, sondern darum, eine echte Business-Anwendung zu schaffen – mit Experten, die sich täglich nur mit diesen Herausforderungen beschäftigen. So kann man sicherstellen, dass KI nicht nur ein Experiment bleibt, sondern wirklich produktiven Nutzen bringt.
Was ist AI Document Processing?
AI Document Processing ist der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Analyse, Klassifizierung und Extraktion von Informationen aus Dokumenten. Dabei werden verschiedene Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Optical Character Recognition (OCR) und Machine Learning kombiniert, um Inhalte automatisch zu erfassen und weiterzuverarbeiten. Dadurch können manuelle Prozesse drastisch reduziert und Fehler minimiert werden.
Nutzen
Durch den Einsatz von KI lassen sich Dokumente in Echtzeit verarbeiten, wodurch Unternehmen ihre Workflows erheblich beschleunigen können. Anstatt dass Mitarbeitende Informationen händisch prüfen und übertragen müssen, erkennt die KI relevante Inhalte automatisch und überführt sie in strukturierte Formate. Das reduziert nicht nur Bearbeitungszeiten, sondern minimiert auch typische Fehlerquellen wie Tippfehler oder fehlende Angaben. Zudem sorgt eine automatisierte Dokumentenverarbeitung für höhere Transparenz und ermöglicht eine bessere Nachverfolgbarkeit von Vorgängen.
Typische Anwendungsfälle
Unternehmen setzen AI Document Processing vor allem in Bereichen ein, in denen täglich eine große Menge an Dokumenten verarbeitet werden muss:
- Rechnungsverarbeitung: Automatische Extraktion von Rechnungsdaten wie Betrag, Zahlungsfrist und Lieferantendetails, direkte Weiterleitung in ERP-Systeme zur schnelleren Abwicklung.
- Vertragsanalysen: Identifizierung und Klassifizierung von Klauseln, Fristen und Vertragsdetails zur Erleichterung rechtlicher Prüfungen und Compliance-Kontrollen.
- Schadenbearbeitung: Erfassung und Analyse von Versicherungsdokumenten, Schadensmeldungen und Gutachten zur schnelleren Bearbeitung von Anträgen.
Was ist eine SaaS-Plattform?
Bei Software-as-a-Service (SaaS) wird eine Software nicht auf eigenen Servern im Unternehmen installiert, sondern über die Cloud genutzt. Der Anbieter kümmert sich um Betrieb, Wartung und Updates, sodass keine eigene IT-Infrastruktur notwendig ist.
Im Vergleich zu On-Premise-Lösungen, die hohe Investitionen und IT-Ressourcen erfordern, ist SaaS flexibel, schnell einsatzbereit und immer aktuell. Unternehmen profitieren von geringeren Kosten, automatischen Sicherheitsupdates und einfacher Skalierbarkeit – ohne sich um technische Details kümmern zu müssen.
Welche Sorgen haben Unternehmen, wenn sie sich für eine SaaS-Lösung statt für eine eigene KI-Entwicklung entscheiden? Gibt es emotionale Hürden oder Bedenken, die Du oft hörst?
Bei der Entscheidung zwischen einer eigenen KI-Entwicklung und einer SaaS-Lösung steht jedes Unternehmen vor der Frage: Gebe ich wirklich eine Kernkompetenz ab oder outsource ich nur eine spezifische Technologie? Ein Versicherer beispielsweise hat seine Expertise im Bewerten und Regulieren von Schäden – nicht zwingend in der Entwicklung skalierbarer KI-Produkte.
Während eigene Data-Science-Teams Innovationen vorantreiben können, wird es kritisch, wenn ein KI-Prototyp in einen stabilen, produktionsreifen Kernprozess überführt werden soll. Hier scheitern viele interne Entwicklungen, weil es nicht nur um das Trainieren eines Modells geht, sondern um IT-Security, Skalierbarkeit, Regulatorik und den langfristigen Betrieb.
Eine SaaS-Lösung wie Buildsimple nimmt Unternehmen genau diese Komplexität ab, ohne ihre Fachkompetenz zu beeinträchtigen. Sie sorgt dafür, dass Dokumenteneingänge automatisiert analysiert und strukturiert weiterverarbeitet werden, während die eigentliche Wertschöpfung – etwa die Prüfungen oder Kundeninteraktionen – beim Unternehmen bleibt.
Viele Unternehmen unterschätzen, dass ein funktionierender KI-Prototyp nicht automatisch eine tragfähige Lösung für den Massenbetrieb ist. Buildsimple stellt hingegen eine marktreife Lösung bereit, die nicht nur stabil läuft, sondern sich flexibel in bestehende Prozesse integrieren lässt – und das ohne, dass Unternehmen selbst die gesamte KI-Infrastruktur aufbauen und betreiben müssen.
Also Buildsimple greift nicht in Kernprozesse ein, sondern hilft bei Teilprozessen, diese zu optimieren, beispielsweise in der Versicherungsbranche Dokumentenmengen zu verarbeiten. Ist das richtig?
Wir sind ein essenzieller Bestandteil des Kernprozesses, weshalb absolute Stabilität oberste Priorität hat. Unsere Lösung muss jederzeit verfügbar sein, darf nicht ausfallen und keinerlei Sicherheitslücken aufweisen. Ein Ausfall wäre ein schwerwiegendes Problem – deshalb optimieren wir unsere Systeme kontinuierlich, um sie noch stabiler und sicherer zu machen. Bis heute gab es keinen einzigen Vorfall.
Warum SaaS-Plattformen die bessere Wahl sind
Statt hohe Investitionen in eine eigene KI-Lösung zu tätigen, bieten SaaS-Plattformen eine sofort einsatzbereite, skalierbare und kosteneffiziente Alternative. Die wichtigsten Vorteile auf einen Blick:
- Sofortige Nutzung: Keine Entwicklungszeit, direkt in bestehende Prozesse integrierbar.
- Skalierbarkeit: Passt sich flexibel an Unternehmensanforderungen und Dokumentenvolumen an.
- Ständige Aktualisierung: Neueste KI-Technologien ohne eigenen Entwicklungsaufwand.
- Kosteneffizienz: Kein eigenes Entwicklerteam nötig, transparente nutzungsabhängige Kosten.
Also Buildsimple greift nicht in Kernprozesse ein, sondern hilft bei Teilprozessen, diese zu optimieren, beispielsweise in der Versicherungsbranche Dokumentenmengen zu verarbeiten. Ist das richtig?
Die Technologie wird vielfältiger, und es wird unterschiedliche Lösungen geben. Entscheidend ist, eine Plattform zu haben, die mit diesen Entwicklungen Schritt hält.
Der Markt hat sich bereits stark ausgedünnt. Viele Unternehmen haben es versucht und sind gescheitert, da die Umsetzung komplexer ist als gedacht. Zunächst wird oft ein Prototyp entwickelt, dann folgt die Erkenntnis, dass es schwieriger ist als erwartet, und am Ende entscheiden sich viele doch für eine bestehende Lösung.
Gleichzeitig wird das zu verarbeitende Volumen langfristig abnehmen, da mehr digitale und strukturierte Daten entstehen. Trotzdem wird es spezialisierte Anbieter geben. Unternehmen werden sich auf diese verlassen, statt eigene Expertisen aufzubauen.
Für Anbieter bedeutet das, ihr Geschäftsmodell weiterzuentwickeln. Die Nutzung von KI muss über die Dokumentenanalyse hinausgehen und weitere Unternehmensprozesse unterstützen. Auch in fünf Jahren wird nicht alles automatisch funktionieren. Unternehmen werden weiter optimieren und immer mehr Informationen strukturieren wollen. Die Dokumentenanalyse bleibt ein zentrales Thema – Stillstand wäre fatal.
Fazit: Unternehmen profitieren mit SaaS von KI ohne Hürden
Die Implementierung eigener KI-Lösungen ist oft mit hohen Kosten, Komplexität und Fachkräftemangel verbunden. Unternehmen, die AI Document Processing effizient nutzen wollen, sollten daher auf bewährte SaaS-Plattformen setzen. Sie bieten moderne KI-Technologien, sind sofort einsatzbereit und entlasten Unternehmen von der aufwendigen Entwicklung eigener Systeme. Dadurch können sich Unternehmen vollkommen auf ihr Kerngeschäft konzentrieren und dennoch von den Vorteilen der künstlichen Intelligenz profitieren. Letztendlich stellt SaaS eine zukunftssichere und wirtschaftlich sinnvolle Lösung dar, um die Vorteile von KI effizient und kostengünstig zu nutzen.
Neueste Beiträge
Keine Neuigkeiten verpassen
Abonnieren Sie unseren Newsletter für aktuelle Neuigkeiten, Entwicklungen und Funktionen rund um Buildsimple.
Weitere Beiträge
