Warum Unternehmen ihre Legacy-IDP-Systeme jetzt ersetzen sollten

Viele IDP-Systeme sind historisch gewachsen – regelbasiert, templatebasiert, mit einfachen ML-Modellen. Sie waren lange verlässlich, doch die Anforderungen haben sich verändert: Dokumente kommen heute in unterschiedlichen Formaten, Sprachen und Layouts. Moderne KI-Modelle verstehen Kontext und lernen dynamisch. Klassische Systeme können da kaum mithalten.

In der Praxis führen diese Systeme häufig zu fehlerhaften Ergebnissen, die manuell überprüft und korrigiert werden müssen. Hoher Personalaufwand, steigende Kosten und verlorene Automatisierungseffekte sind die Folge.

„Legacy-IDP-Systeme sind am Ende ihrer Leistungsfähigkeit angekommen – sie erkennen zu wenig, kosten zu viel und behindern Innovation.“

- Dominik Adams, Head of Product Marketing, SER Group

Zudem fehlt älteren Lösungen oft die Integrationsfähigkeit. Veraltete APIs und instabile Schnittstellen machen sie zu Engpässen, wenn ERP- oder ECM-Systeme modernisiert werden. Gleichzeitig stagniert die Weiterentwicklung, denn Updates bleiben aus, Sicherheitslücken nehmen zu, und neue Technologien wie Generative AI oder Cloud-Integration bleiben außen vor.

Legacy-IDP-Systeme liefern zu wenig Erkennung, erzeugen manuelle Schleifen und hemmen Integrationen. Das Ergebnis: steigende Kosten, langsamere Prozesse und ein Innovationsstau, der IT-Strategien ausbremst.

Erkennung

Klassische IDP-Ansätze basieren auf festen Regeln und Layouts. Schon kleine Abweichungen, wie ein anderes Rechnungsformat oder ein zusätzliches Feld, lassen Modelle straucheln. Das Resultat sind unvollständige Daten und Korrekturlasten in den Fachabteilungen. Automatisierung bleibt damit oft nur teilweise wirksam, weil der Mensch viele Ergebnisse manuell prüfen muss.

Integration

Die zweite Schwachstelle liegt in der Systemkopplung. Alte IDP-Lösungen wurden für monolithische Architekturen entwickelt, nicht für die heutigen vernetzten Ökosysteme aus ERP, CRM und Workflow-Automatisierung. Jede Schnittstellenänderung zieht Entwicklungsaufwand nach sich, wodurch Projekte teuer und unflexibel werden.

Support und Weiterentwicklung

Auch der Lebenszyklus spielt eine Rolle. Viele Legacy-Systeme erhalten nur noch Basis-Updates, während moderne Cloud-Produkte regelmäßig neue KI-Modelle, Sicherheits-Features und Integrationsmöglichkeiten liefern. Wer zu lange wartet, verliert technologischen Anschluss – und das Wissen über alte Installationen konzentriert sich auf wenige Spezialisten.

Klassische IDP-Systeme leiden unter drei strukturellen Problemen – begrenzter Erkennung, fragiler Integration und schwindendem Support. Das behindert Effizienz, treibt Kosten und mindert ROI.

Die Cloud ist heute weit mehr als ein IT-Trend. Sie bildet das Rückgrat moderner Unternehmensinfrastrukturen. Gleichzeitig sollte ihr Verhältnis zu On-Premises-Systemen realistisch bewertet werden. Viele Organisationen – besonders in regulierten Bereichen wie Finanzwesen, Verwaltung oder Gesundheitswesen – betreiben zentrale Anwendungen weiterhin lokal. Gründe dafür sind strenge Datenschutzvorgaben und tief integrierte, historisch gewachsene IT-Strukturen.

Für IDP-Systeme hingegen spielt die Cloud ihre Stärken voll aus. Sie bietet die Rechenleistung, die Large Language Models und Generative AI benötigen, stellt Ressourcen flexibel bereit und hält Modelle automatisch aktuell. Neue Funktionen lassen sich so ohne Verzögerung einsetzen.

Moderne Cloud-Umgebungen erfüllen dabei höchste Sicherheitsstandards. Zertifizierte Rechenzentren, Verschlüsselung und klar geregelte Zugriffsrechte schaffen Vertrauen. Viele Unternehmen kombinieren deshalb beide Ansätze: Sie speichern sensible Daten lokal und nutzen Cloud-Dienste für die KI-gestützte Verarbeitung. Dieses hybride Modell verbindet Datenschutz, Kontrolle und Innovationskraft auf ideale Weise.

Cloud-basierte IDP-Lösungen verbinden Skalierbarkeit, Sicherheit und Agilität. Sie ergänzen bestehende On-Premises-Strukturen und schaffen die Grundlage, um KI und Automatisierung nahtlos in Unternehmensprozesse zu integrieren.

Generative AI ist der entscheidende Entwicklungsschritt in der Dokumentenverarbeitung. Während klassische Machine-Learning-Modelle datengetrieben Muster erkennen, geht Generative AI einen Schritt weiter: Sie versteht Kontext, interpretiert Sprache und kann fehlende Informationen ableiten. Das ist besonders relevant bei komplexen oder unstrukturierten Dokumenten, wie beispielsweise Verträgen, E-Mails oder Formularen mit Freitextfeldern.

Die Kombination aus ML und Generative AI ermöglicht eine neue Qualität der Erkennung. Statt vordefinierte Felder auszulesen, erkennt das System Zusammenhänge, ordnet Daten logisch zu und füllt Lücken intelligent auf. So lassen sich Erkennungsraten erreichen, die weit über das hinausgehen, was frühere Systeme leisten konnten – bis zu 100 Prozent.

Moderne IDP-Systeme zeigen dabei transparent, wie sicher sie sich bei einzelnen Ergebnissen sind – über sogenannte Confidence Scores. Liegt die Sicherheit beispielsweise nur bei 60 Prozent, greift der „Human-in-the-Loop“-Mechanismus: Ein Mitarbeitender prüft das Ergebnis, korrigiert es und bestätigt die Daten. Diese Rückmeldung fließt ins Training der KI ein und verbessert die Modelle kontinuierlich.

Unternehmen behalten dadurch jederzeit die Kontrolle. Sie definieren selbst, welche Entscheidungen die KI automatisiert trifft und ab welchem Unsicherheitsgrad manuell geprüft wird. So entsteht eine ausgewogene Balance zwischen Automatisierung und Qualitätssicherung. Mit klaren Regeln, die sich flexibel anpassen lassen.

Generative KI hebt IDP auf ein neues Niveau: Sie versteht Inhalte statt nur Zeichenketten und arbeitet im Zusammenspiel mit Machine-Learning immer genauer. So entsteht eine intelligente, selbstlernende Dokumentenverarbeitung, die manuelle Eingriffe drastisch reduziert, ohne Kontrolle aufzugeben.

Unternehmen erwarten heute von ihren IT-Systemen, dass sie technologisch, funktional und strategisch mitwachsen. Composable AI bietet dafür den passenden Ansatz. Sie ermöglicht es, KI-Komponenten modular zu kombinieren, auszutauschen und zu erweitern. Auf diese Weise entsteht eine flexible Plattform, die sich an Geschäftsprozesse anpasst, statt sie vorzugeben.

„Ein Anbieter sollte sich nicht auf eine Technologie festlegen, sondern verschiedene Anforderungen kombinierbar machen“

- Dominik Adams, Head of Product Marketing, SER Group

Der modulare Aufbau schützt vor technologischer Abhängigkeit und erleichtert die Einführung neuer Anwendungsfälle, etwa in der Rechnungsverarbeitung, Vertragsanalyse oder im Kundenservice. Bestehende Abläufe können dabei unverändert bleiben.

Für IDP heißt das: Dokumentenverarbeitung wird Teil einer übergreifenden KI-Strategie. Aus einem isolierten System wird eine Plattform, die mit den Anforderungen wächst und Unternehmensinformationen intelligent verknüpft.

Composable AI ermöglicht eine offene, erweiterbare KI-Architektur. Sie reduziert Abhängigkeiten, steigert Innovationsgeschwindigkeit und macht IDP-Plattformen langfristig zukunftssicher.

Die Entscheidung, eine bestehende IDP-Landschaft zu modernisieren, ist keine rein technische, sondern eine wirtschaftliche. Unternehmen, die den Wechsel vollzogen haben, berichten laut Branchenstudien von deutlich sinkenden Betriebskosten und messbaren Produktivitätsgewinnen. Steigt die Erkennungsrate von 85 auf 99 Prozent, sinkt der manuelle Nachbearbeitungsaufwand um mehr als 90 Prozent. Die Zeit, die zuvor in Kontrolle und Korrektur floss, steht nun für wertschöpfende Tätigkeiten zur Verfügung.

„Moderne IDP-Plattformen mit Composable AI erzielen bis zu 99 Prozent Erkennungsrate – der eingesparte manuelle Aufwand lässt sich schnell ausrechnen.“

- Dominik Adams, Head of Produkt Marketing, SER Group

Hinzu kommen geringere Lizenz- und Wartungskosten: Statt großer Upgrades in mehrjährigen Zyklen werden neue Modelle und Funktionen kontinuierlich bereitgestellt. So verteilt sich der Investitionsaufwand planbarer und führt schneller zu messbarem ROI. Viele Unternehmen amortisieren den Wechsel bereits nach zwölf bis achtzehn Monaten.

Neben diesen Effekten verbessert sich auch die Datenqualität. Weniger Fehler in der Extraktion bedeuten konsistentere Informationen in nachgelagerten Systemen – ein unscheinbarer, aber entscheidender Vorteil für Controlling, Audit und Compliance.

Moderne IDP-Plattformen liefern nicht nur bessere Ergebnisse, sondern reduzieren dauerhaft Kosten und Komplexität. Die Modernisierung rechnet sich schnell – technisch, organisatorisch und finanziell.

Hey Doxi, wie gehe ich den Umstieg von Legacy-IDP auf moderne Plattformen an? 

Die Transformation der Dokumentenverarbeitung ist in vollem Gange. Zwei Drittel der Unternehmen ersetzen bereits ihre Legacy-IDP-Systeme – ein deutliches Zeichen für den Wandel im Markt. Alte Systeme stoßen technisch und wirtschaftlich an Grenzen: Sie verursachen hohe Kosten, liefern unvollständige Ergebnisse und bremsen Innovation.

Machine-Learning, Generative AI und Cloud-Technologie zu einer intelligenten, lernfähigen Umgebung. Sie verstehen Inhalte statt nur Daten, reduzieren manuelle Arbeit und steigern die Qualität jeder Information, die ins Unternehmen gelangt.

Mit Doxis Intelligent Content Automation (ICA) wird dieser Wandel konsequent weitergedacht. Hier verbindet Intelligent Document Processing nahtlos Dokumentenmanagement mit Prozessautomatisierung. So entsteht ein durchgängiges Ökosystem, das Ihre dokumentbasierten Abläufe vollständig digitalisiert und KI-gestützt optimiert.

Die integrierte Doxis AI kann Inhalte unabhängig von Quelle und Format verstehen, Daten präzise extrahieren und sie automatisiert an nachgelagerte Fachsysteme übergeben. Dank der Composable-AI-Architektur lassen sich spezialisierte Modelle flexibel kombinieren und an unterschiedliche Geschäftsprozesse anpassen. So entstehen Automatisierungen, die ohne Programmieraufwand umgesetzt und bei Bedarf um neue Funktionen erweitert werden können. Darüber hinaus ermöglicht Doxis die Formulierung von Dokumentenanforderungen in natürlicher Sprache – die KI versteht den Kontext und verarbeitet Informationen gezielt und präzise.

So wird Doxis ICA zum zentralen Baustein moderner Automatisierungsstrategien: sicher, skalierbar und KI-basiert. Unternehmen, die jetzt handeln, sichern sich einen klaren Wettbewerbsvorteil – mit weniger Aufwand, höherer Präzision und einer Infrastruktur, auf der KI langfristig wirken kann. Die Frage ist nicht mehr, ob sie ihre Legacy-IDP-Systeme ersetzen, sondern wie schnell sie den Schritt in die nächste Generation gehen.