In der ersten Phase des Projekts geht es darum, die Anforderungen an die Zielstruktur der Dokumentenablage zu verstehen und die aktuelle IT-Systemlandschaft des Kunden kennenzulernen. Eine detaillierte Bestandsaufnahme des Ist-Prozesses schafft das Verständnis, dass die neue Lösung nicht nur technisch funktionieren muss, sondern dass auch die neuen, festgelegten Strukturen kommuniziert werden müssen, um eine echte Entlastung im Arbeitsalltag zu erreichen. So kann beispielsweise eine einheitliche Namenskonvention für den KI-Ablageassistenten nur gemeinsam festgelegt werden.

In der zweiten Phase wird zunächst ein Konzept für die maßgeschneiderte Lösung entwickelt und iterativ optimiert. Herzstück ist eine Backend-Architektur, die mit lokalen Large Language Models (LLMs) arbeitet und automatisierte Ablagevorschläge generiert. Parallel dazu vereinfacht ein benutzerfreundliches Outlook-Plugin die Nutzung des Ablageassistenten, indem es die KI-Funktionen direkt in die gewohnte Arbeitsumgebung der Mitarbeitenden bringt. Durch frühzeitige Tests wird sichergestellt, dass das System E-Mails und Anhänge erkennt und korrekt einordnet, bevor die Lösung in die produktive IT-Infrastruktur integriert wird. Um Fehlverhalten der KI zuvorzukommen, wird dabei stets eine Bestätigung zur Ablage durch den Nutzer gefordert. So soll verhindert werden, dass wirklich wichtige Dokumente durch eine fehlerhafte Ablage verloren gehen.

In der finalen Phase wird der KI-Ablageassistenten in den produktiven Einsatz gebracht. Dazu wird das gesamte System als Docker-Container direkt in der Umgebung des Kunden bereitgestellt. Diese Container-Lösung garantiert eine stabile und skalierbare Integration in die bestehende IT-Landschaft. In dieser Phase liegt der Fokus auf der Befähigung des Teams: Dank des intuitiv bedienbaren Plug-ins in Outlook können Mitarbeitende die automatischen Vorschläge sofort nutzen, wodurch sich der manuelle Sortieraufwand drastisch reduziert. Durch die Einbindung in die Produktivumgebung des Kunden wird eine einheitliche und nachvollziehbare Dokumentenablage geschaffen, wodurch die interne IT bei Rückfragen zur Auffindbarkeit von Informationen entlastet wird.

Viele Unternehmen sehen sich heute mit der Herausforderung konfrontiert, dass über Jahre gewachsene, uneinheitliche Ablagestrukturen ein massives Datenchaos verursacht haben. Dieses bindet wertvolle Ressourcen und blockiert den digitalen Fortschritt. Die Bereinigung und Strukturierung dieser Datenbestände ist daher eine essenzielle Grundvoraussetzung für die Zukunftsfähigkeit. Das Projekt hat gezeigt, dass eine KI-gestützte Ordnung dabei helfen kann, diese Herausforderung zu bewältigen. Durch eine einheitliche Ablage und Dokumentation von Wissen entsteht ein stabiles Fundament für weiterführende Innovationen. Auf dieser Basis können künftig komplexe Projekte realisiert werden, beispielsweise die Implementierung unternehmensweiter Wissensdatenbanken oder die automatisierte Extraktion von Kennzahlen aus Dokumenten. Eine saubere Ablagestruktur bedeutet somit nicht nur das Ende des Suchaufwandes, sondern auch den Startpunkt für die echte digitale Transformation.