Case 03 · Dokumenten-Automatisierung
Einmal scannen.
Danach arbeitet das Dokument.
Papierpost wird gelesen, eingeordnet, archiviert und in konkrete Aufgaben übersetzt. Später reicht eine normale Frage, um den richtigen Vorgang wiederzufinden.
Produktivsystem; dargestellte Dokumente, Namen und Kennzahlen sind anonymisierte Beispieldaten.
Die Frist steht auf Seite 2 des Schreibens #0412.
Original öffnen →Die Ausgangslage
Das Papier war abgelegt.
Die Konsequenz daraus nicht.
Ein sauberer Ordner beantwortet noch nicht, wer reagieren muss, welche Frist läuft und wo die spätere Antwort hingehört.
Lesen und benennen
Dokumenttyp, Absender und Vorgang mussten bei jedem Scan manuell erkannt und eingetragen werden.
Fristen übertragen
Eine Frist im Brief wurde erst dann zur Aufgabe, wenn jemand sie bewusst in ein zweites System übernahm.
Vorgänge zusammensuchen
Eingang, Antwort und weitere Schreiben lagen zusammen – aber nicht automatisch als zusammenhängender Vorgang.
Vom Eingang zur Handlung
Jeder Schritt erzeugt
einen prüfbaren Zustand.
Das Sprachmodell liest und schlägt vor. Regeln entscheiden, ob automatisch weitergearbeitet werden darf.
Text, Typ und Absender werden extrahiert.
Vorhandene Textschichten werden genutzt; sonst rendert das System Seiten und führt Vision-OCR aus.
Regeln trennen Auto von Review.
Nicht eine vage Confidence-Zahl, sondern konkrete Validatoren bestimmen den nächsten Schritt.
Eine Frage reicht als Suchfeld.
Volltext und semantische Suche werden kombiniert – auch über Sprachgrenzen hinweg.
- Dokumenttyp
- Behördenschreiben
- Absender
- Bezirksamt
- Aktenzeichen
- 41-AB
- Antwortfrist
- 24.07.2026
Systemansichten
Nicht nur Ablage.
Ein geschlossener Vorgang.
Die Ansichten zeigen Eingang, Prüfung, Aufgaben und Suche ohne echte Namen oder Dokumentinhalte.
Geschlossener Kreislauf
Vom Brief zur Aufgabe.
Von der Antwort zurück zum Vorgang.
Ein ausgehender Antwort-Scan kann genau die passende offene Aufgabe schließen – nicht irgendeine ähnliche.
Automatik mit Grenzen
Das Modell liest.
Regeln entscheiden.
So bleibt ein intelligenter Prozess reproduzierbar und korrigierbar.
Keine Freigabe auf Bauchgefühl.
Deterministische Validatoren prüfen konkrete Bedingungen. Unklare Fälle landen mit Begründung in der Review Queue.
Antwort und Eingang bleiben verbunden.
Das System schließt nur eine eindeutig passende Aufgabe. Mehrdeutige Zuordnungen werden nicht stillschweigend entschieden.