K\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert grundlegend, wie Unternehmen Dokumente verarbeiten. Bei Intelligent Document Processing (IDP) entscheiden leistungsf\u00e4hige Sprachmodelle \u00fcber den Unterschied zwischen \u201eein bisschen Automatisierung\u201c und wirklich skalierbaren End-to-End-Prozessen: h\u00f6herer Automatisierungsgrad, bessere Datenqualit\u00e4t, schnellere Durchlaufzeiten.<\/p>\n\n\n\n
Doch je leistungsf\u00e4higer KI wird, desto wichtiger wird die Frage: Wo bleiben die Daten \u2013 und wer beh\u00e4lt die Kontrolle? Genau hier setzen wir bewusst ein klares Zeichen: Unsere IDP-L\u00f6sung<\/a> basiert architektonisch auf Mistral<\/a> \u2013 einem f\u00fchrenden europ\u00e4ischen KI-Modell, das Leistung und Datensouver\u00e4nit\u00e4t zusammenbringt.<\/p>\n\n\n\n Viele IDP-L\u00f6sungen \u201ehaben KI\u201c, scheitern aber trotzdem an realen Dokumenten: variierende Formate, uneinheitliche Strukturen, fachliche Besonderheiten, komplizierte Unterpositionen, Kontextabh\u00e4ngigkeiten. Die Ursache: Leistungsf\u00e4higkeit allein gen\u00fcgt nicht. Entscheidend ist, ob ein Modell die semantische Komplexit\u00e4t versteht \u2013 statt nur Muster zu matchen.<\/p>\n\n\n\nWarum KI allein nicht reicht \u2013 und Architektur entscheidend ist<\/strong><\/h2>\n\n\n\n