Statt sich auf ein einzelnes Modell festzulegen, kombiniert Insiders externe und private Large Language Models (LLMs) zu einer Lösung für Ihre Dokumentenprozesse. Wie diese Lösung mit Daten umgeht, bleibt dabei nachvollziehbar und datenschutzkonform.
Wie viele Ihrer Dokumentenprozesse hängen noch daran, dass jemand Freitext richtig interpretiert? Large Language Models verstehen, verarbeiten und generieren natürliche Sprache. Genau deshalb setzen wir sie für Klassifikation, Extraktion und Automatisierung in der Dokumentenverarbeitung ein, fest verankert in unseren Produkten.
Ein Large Language Model, kurz LLM, ist ein KI-Modell, das mit sehr großen Textmengen trainiert wurde und daraus gelernt hat, wie Sprache aufgebaut ist. Es erkennt Zusammenhänge in Formulierungen, ordnet Begriffe ein und leitet daraus ab, worum es in einem Text geht – ohne dass ihm jemand feste Regeln vorgeben muss.
Für die Dokumentenverarbeitung ist das der entscheidende Unterschied zu klassischer Texterkennung. Ein regelbasiertes System braucht für jede Rechnungsvorlage eine eigene Konfiguration. Ein Sprachmodell versteht auch ein Dokument, das es in dieser Form noch nie gesehen hat – eine Reklamation in freier Formulierung, eine Rechnung in einem unbekannten Layout, eine Kündigung ohne Betreffzeile.
Entscheidend ist dabei nicht, ob ein Modell Sprache versteht. Entscheidend ist, welches Modell für welche Aufgabe eingesetzt wird, wo es betrieben wird und was mit den Daten passiert, die es verarbeitet.
Passendes Modell
Datenschutz
Rechtssicher
Wissen und Handeln
Ein einzelnes Sprachmodell kann nicht jede Aufgabe gleich gut lösen. Und die Festlegung auf einen einzigen Anbieter wird schnell zum Risiko, technisch wie vertraglich: Preise ändern sich, Modelle werden abgekündigt, Schnittstellen brechen. OvAItion kombiniert deshalb externe und eigene, für die Dokumentenverarbeitung trainierte LLMs und KI-Agenten, je nach Anwendungsfall.
Für die Extraktion einzelner Felder aus einer Rechnung braucht es kein Modell, das Gedichte schreiben kann. Umgekehrt hilft ein hochspezialisiertes Extraktionsmodell wenig, wenn eine Kundenbeschwerde in freier Sprache eingeordnet werden soll. Welches Modell eine Aufgabe übernimmt, entscheidet die Plattform – nicht Sie.
KI im Unternehmen steigert die Effizienz, reduziert Kosten und eröffnet neue Innovationspotenziale in nahezu allen Branchen. Unsere Kunden Use Cases zeigen, wie erfolgreiche Prozessoptimierung Unternehmen effizienter und innovativer macht. Durch den Einsatz intelligenter Lösungen konnten sie ihre Geschäftsprozesse optimieren und nachhaltige Wettbewerbsvorteile erzielen. Lassen Sie sich von unseren Success Stories inspirieren!
Wir bringen KI-Agenten in dokumentenbasierte Geschäftsprozesse. Dokumente verstehen, Informationen extrahieren und Prozesse automatisieren – das ist die Basis. Mit Agentic AI und unserer Automatisierungsplattform OmnIA gehen wir bei Insiders den nächsten Schritt.
Externe Modelle sind sofort verfügbar und stark in allgemeinen Sprachaufgaben. Private Modelle laufen in Ihrer eigenen Infrastruktur und verlassen sie nicht. Für die meisten Dokumentenprozesse ist die richtige Antwort keine Entweder-oder-Entscheidung, sondern eine Aufteilung nach Sensibilität der Daten.
| Kriterium | Externes LLM | Privates LLM im eigenen Betrieb |
|---|---|---|
| Wo Daten verarbeitet werden | Beim Modellanbieter | In Ihrem Rechenzentrum oder der Insiders Cloud (ISO 27001, BSI C5 Typ 2, Standort Deutschland) |
| Einrichtungsaufwand | Gering, sofort nutzbar | Höher, dafür einmalig |
| Laufende Kosten | Pro Anfrage, wächst mit dem Volumen | [BITTE ERGÄNZEN: Serveranforderung und ab welchem Volumen sich der Eigenbetrieb rechnet] |
| Anbieterabhängigkeit | Preis- und Modelländerungen wirken sofort | Keine – Modell und Version bleiben unter Ihrer Kontrolle |
| Eignung | Allgemeine Sprachaufgaben, freie Formulierungen | Wiederkehrende Dokumentenprozesse mit sensiblen Inhalten |
Der Modellmarkt ändert sich schneller, als Auswahlentscheidungen altern. Deshalb prüfen wir die verfügbaren Sprachmodelle regelmäßig auf das, worauf es in der Dokumentenverarbeitung ankommt: Erkennungsgenauigkeit, Verarbeitungsgeschwindigkeit und Kosten pro Dokument.
Die Ergebnisse veröffentlichen wir offen – zuletzt im Dezember 2025. Sie fließen direkt in die Modellauswahl in OvAItion ein. Wenn ein neues Modell in einer Aufgabe besser abschneidet, profitieren Sie davon, ohne selbst etwas umstellen zu müssen.
