Im klassischen Dokumentenmanagement stehen Struktur, Ablage und Wiederauffindbarkeit im Vordergrund: Dokumente werden gescannt, per OCR lesbar gemacht, mit Metadaten versehen, in Akten oder Vorgängen abgelegt und über Suchfunktionen wiedergefunden. Viele dieser Schritte basieren auf festen Regeln, definierten Masken und manuellen Eingaben.
Generative KI erweitert diesen Ansatz um eine verständnisbasierte Ebene. Moderne Sprach- und Multimodal-Modelle können Inhalte im Kontext lesen, interpretieren und daraus neue Texte erzeugen – zum Beispiel Zusammenfassungen, Klassifikationen, Beschreibungen oder Formulierungsvorschläge. Statt starre Regeln zu pflegen, lässt sich die KI mit Prompts steuern, etwa nach dem Motto: „Fasse dieses Dokument in drei Sätzen für die Buchhaltung zusammen“, „Erkenne Rechnungsnummer, Lieferant und Betrag“ oder „Ordne dieses Dokument einem bestehenden Kunden und Vorgang zu“.
In DMS- und ECM-Systemen entsteht so eine zusätzliche Intelligenzschicht über allen abgelegten Informationen. Eingehende Dokumente wie Rechnungen, Verträge, Protokolle oder E-Mails können automatisch gelesen und mit passenden Metadaten, Dokumententypen und Ablagevorschlägen versehen werden. Bei der Recherche ermöglicht Generative KI eine Suche in natürlicher Sprache, die über reine Stichworte hinausgeht und Kontext, Synonyme und Zusammenhänge berücksichtigt. In Workflows – etwa bei Freigaben, Vertragsprüfungen oder Projektakten – kann sie Entwürfe, Kommentare oder Hinweise auf Risiken und Besonderheiten erzeugen, die von Mitarbeitenden geprüft und finalisiert werden. Das Dokumentenmanagement entwickelt sich damit von einer reinen Ablageinfrastruktur hin zu einem aktiven Assistenten für Wissensarbeit. Archivierung, Berechtigungen, Revisionssicherheit und Aufbewahrungsfristen bleiben weiterhin Kernaufgaben des DMS beziehungsweise ECM, werden durch generative KI aber sinnvoll ergänzt.