Forschung als Alltag: Was das bei Insiders bedeutet
Zwischen Hochschule und Produkt
Dokumentenverarbeitung klingt nach einem gelösten Problem. Dokumente erfassen, Inhalte verstehen, Prozesse anstoßen – das müsste doch längst automatisiert sein. Tatsächlich steckt der Teufel im Detail: Jedes Unternehmen hat andere Dokumentarten, andere Layouts, andere Felder. Wer ein KI-Modell trainieren will, das zuverlässig die richtigen Informationen erkennt, braucht Daten. Sehr viele Daten – und die müssen annotiert sein: Mitarbeitende müssen Tausende Dokumente händisch prüfen und markieren, welche Informationen das Modell lernen soll. Das ist teuer, zeitaufwändig und ein echter Engpass.
Herausforderungen wie diese lösen wir mit wissenschaftlichem Handwerkszeug. In Zusammenarbeit mit dem DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) unter Didier Stricker entwickelte unser Werkstudent Nick Jochum im Rahmen seiner Abschlussarbeit einen Ansatz, mit der sich ein Großteil dieses Annotationsaufwands automatisieren lässt. Das technische Herzstück: Label Propagation, ein Algorithmus aus den 1990ern. Die Idee ist, aus einer kleinen Menge manuell annotierter Dokumente automatisch auf den Rest zu schließen. Das Ergebnis überraschte selbst Nick: Mit nur 10% annotierter Daten werden 81% der Leistung einer vollständig annotierten Datenbasis erreicht.
Veröffentlichen gehört dazu
Wer bei Insiders forscht, soll die Ergebnisse auch nach außen tragen können. Die Methode zur Annotationsautomatisierung veröffentlicht Nick in diesem Jahr auf der ICDAR (International Conference on Document Analysis and Recognition), einer der wichtigsten Fachkonferenzen weltweit für automatische Dokumentenverarbeitung. Die Konferenz bringt Forschende aus Universitäten und Unternehmen zusammen, die an genau den Problemen arbeiten, mit denen wir uns täglich beschäftigen.
Die Einreichung entstand mit unterstützt von Tobias Alt-Veit, Alexander Lück und René Schuster. Christian Schön begleitete den Schreibprozess und die Überarbeitung vom Thesis-Format zur wissenschaftlichen Publikation. „Das ganze Team hat mir Raum gegeben, mich auf diese Arbeit zu konzentrieren“, erinnert sich Nick.
Dahinter steckt eine bewusste Entscheidung. Wer eine Konferenzeinreichung neben dem laufenden Produktbetrieb schreibt, braucht ein Umfeld, das das ermöglicht. Forschungsarbeit braucht intern Zeit und Priorität. Bei uns ist beides eingeplant, weil wir von der wissenschaftlichen Community lernen wollen und gleichzeitig etwas zurückgeben können.
Von der Werksstudentenstelle in den Job
Werksstudierende bekommen bei uns echte Aufgaben. Zeigt jemand, was möglich ist, bekommt er Verantwortung und die Möglichkeit, die Zusammenarbeit weiterzuführen. Viele bleiben.
Nick hatte als Werksstudent einen engen Fokus. Heute arbeitet er in einer Festanstellung Vollzeit an der Weiterentwicklung des OvAItion-DocumentSeparators und baut neue Anwendungen mit Large Language Models und KI-Agenten. Was sich verändert hat, ist der Aufgabenzuschnitt. Was gleichgeblieben ist, beschreibt Nick selbst: das Team, die Kultur, das Vertrauen.
Dass er bleiben wollte, war kein einzelner Entschluss. „Es gab keinen einzelnen Moment, in dem ich entschieden habe: Hier will ich arbeiten. Das ist eher gewachsen“, sagt er. Das klingt nach einer verlässlichen Grundlage.