KI-Agenten, die Ihre Unternehmensdokumente bereits kennen

Die KI-Agenten von AIDA arbeiten mit Dokumenten, die AIDA bereits klassifiziert, gelesen und miteinander verknüpft hat. Deshalb können sie das gesamte Archiv durchsuchen, exakte Summen berechnen, statt sie zu schätzen, und den Verbindungen zwischen Verträgen, Rechnungen und Zahlungen folgen. Sie erstellen sie mit Actio, der agentischen KI-Architektur von AIDA, indem Sie die Aufgabe in natürlicher Sprache beschreiben, ganz ohne Code.

Denken Sie an jemanden, der ein Portfolio notleidender Kredite (NPL, Non-Performing Loans) bewerten muss. Zu jeder Position gibt es Kreditverträge, Sicherheiten, Gutachten, Gerichtsunterlagen und Kontoauszüge: Hunderte Dokumente schon bei wenigen Akten. Er lädt sie in einen generischen KI-Assistenten hoch und fragt nach dem Gesamtwert der Sicherheiten. Die Antwort kommt in wenigen Sekunden und ist gut formuliert, stützt sich aber nur auf die Dokumente und Passagen, die der Assistent für diese Frage gelesen hat, und aus der Antwort geht nicht hervor, was außen vor geblieben ist.

Diesen Einwand hören wir oft: „Das mache ich doch schon mit Copilot oder mit ChatGPT.“ Zu verstehen, wo sich beides unterscheidet, ist zugleich der schnellste Weg, um zu verstehen, wie die agentische Architektur von AIDA aufgebaut ist.

Was ist eine agentische KI-Architektur?

Eine agentische Architektur beschreibt, wie die KI-Agenten eines Systems organisiert sind: mit welchen Daten sie arbeiten, wie sie die Aufgaben aufteilen, wann sie starten und wer das Ergebnis kontrolliert. Ein KI-Agent ist eine Software, die ein Ziel erhält, die Schritte zu dessen Erreichung plant, die verfügbaren Werkzeuge nutzt und prüft, was sie erreicht hat, statt nur eine Frage zu beantworten.

In Dokumentenprozessen zählt vor allem, wo der Agent ansetzt. Arbeitet er mit bereits klassifizierten Dokumenten, mit extrahierten Feldern und den Verknüpfungen zwischen den Dokumenten, stützt er seine Schlüsse auf die Fakten des Unternehmens. Erhält er Rohdateien, muss er erst darin suchen, und von dieser Suche hängt alles Weitere ab. Die Grundlagen erklärt unsere Einführung in agentische KI.

Kann ich das Gleiche mit Copilot, ChatGPT oder Claude erreichen?

Bei wenigen Dokumenten ja, bei einem Unternehmensarchiv nein. Microsoft 365 Copilot, ChatGPT und Claude sind generische Assistenten, gedacht für die Arbeit mit Dateien, die in den Chat hochgeladen oder mit ihm verbunden werden: für jede Frage lesen sie nur einen begrenzten Teil der Dokumente, durchsuchen Text, statt Daten abzufragen, und kennen weder die Historie der Dokumente noch ihre Verknüpfungen.

Pro Frage lesen sie nur wenige Dokumente

Jeder generische Assistent hat eine Obergrenze für die Textmenge, die er gleichzeitig berücksichtigen kann: das Kontextfenster. Jenseits dieser Grenze sucht er die Passagen, die der Frage am ähnlichsten sind, und antwortet nur auf deren Grundlage. Dieser Ansatz heißt RAG (Retrieval-Augmented Generation), und die offiziellen Seiten nennen seine Grenzen (Stand Oktober 2026):

• Microsoft 365 Copilot: bei Verweis auf eine SharePoint-Website akzeptiert er höchstens zehn Dateien oder Seiten dieser Website;
• Copilot Studio, das Microsoft-Tool zum Erstellen von Agenten: für jede Antwort nutzt es die ersten drei Ergebnisse jeder Quelle;
• ChatGPT: ein Projekt akzeptiert je nach Tarif 5 bis 40 Dateien, und von langen Dokumenten gelangt ein Teil in den Kontext, während der Rest in einem Index gesucht wird;
• Claude: akzeptiert bis zu 20 Dateien pro Chat, und wenn die Dateien eines Projekts das Kontextfenster überschreiten, ruft Claude nur die für die Frage relevantesten Informationen ab.

Microsoft selbst schreibt, dass RAG bei gezielten Einzelfragen besser funktioniert als bei der eingehenden Analyse von Dokumenten und nicht dafür gedacht ist, ganze Dokumente zu vergleichen oder ihre Konformität zu prüfen. Selbst ein Dokument, das vollständig in den Kontext passt, wird nicht gleichmäßig gelesen: Copilot konzentriert sich manchmal nur auf den Anfang, die Studie Lost in the Middle hat gemessen, dass Sprachmodelle Informationen in der Mitte eines langen Textes schlechter nutzen, und eine Untersuchung von Chroma mit 18 Modellen stellte fest, dass die Zuverlässigkeit mit zunehmender Eingabelänge sinkt.

Sie durchsuchen Text, nicht die Unternehmensdaten

Ein generischer Assistent findet die Passagen, die der Frage ähneln. Er weiß nicht, dass eine Datei eine Rechnung und eine andere ein Vertrag ist, welche Felder sie enthalten und wie sie zusammenhängen. Deshalb kann Copilot Studio nicht angeben, wie viele Dateien sich in einem Ordner befinden, und sie auch nicht nach einer Eigenschaft filtern; bei Excel-Tabellen aus SharePoint warnt Microsoft, dass die Antworten auf analytische Fragen möglicherweise nicht optimal ausfallen.

In AIDA ist jedes Dokument bereits seinem Dokumenttyp zugeordnet, samt der extrahierten Daten. Und die Suche der Agenten endet nicht beim Text oder bei den extrahierten Eigenschaften: sie folgt den Beziehungen zwischen den Dokumenten, der Kette, die einen Vertrag mit den Bestellungen, Rechnungen und Zahlungen verbindet. So findet sie die Dokumente so, wie jemand im Unternehmen sie suchen würde, ausgehend von der geschäftlichen Frage: „Hat ACME alle Rechnungen zum Vertrag aus dem letzten Quartal bezahlt?“

Summen und Zählungen sind zudem keine Schätzungen des Sprachmodells. AIDA berechnet sie mathematisch exakt über alle im Archiv gefundenen Dokumente, ohne Mengenbegrenzung.

Lücken bleiben unsichtbar

Das größte Risiko ist eine Antwort, die vollständig wirkt, es aber nicht ist. Copilot Studio etwa indexiert höchstens 1.000 Dateien pro verbundenem SharePoint- oder OneDrive-Ordner: weitere Dateien werden nicht verarbeitet, und das System zeigt nicht an, welche ausgelassen wurden. Dokumente mit Vertraulichkeitsbezeichnung oder Kennwortschutz erscheinen als bereit, liefern aber keine Antworten, und aus SharePoint und OneDrive geladene Dateien werden nur alle 4 bis 6 Stunden aktualisiert.

Die KI-Agenten von AIDA arbeiten direkt im Archiv, ohne Kopien, die synchronisiert werden müssen. Der Archivspeicher ist in allen Tarifen unbegrenzt, sodass die Dokumente vergangener Jahre den Agenten ebenso zur Verfügung stehen wie die heutigen.

Die Lücken füllt das Modell

Wenn eine Angabe fehlt oder doppelt vorkommt, hält ein Sprachmodell nicht inne: es ergänzt die Antwort mit dem, was ihm plausibel erscheint. Das passiert auch den fortschrittlichsten Modellen. Eine Untersuchung von OpenAI erklärt, dass Sprachmodelle bei Unsicherheit raten, statt die Unsicherheit einzuräumen, und dass diese Halluzinationen auch in den neuesten Systemen bestehen bleiben. Das Füllen von Lücken lässt sich nicht an ein Modell delegieren: der Kontext, den es erhält, muss bereits korrekt und verifiziert sein.

In AIDA starten die Agenten mit genau einem solchen Kontext. Die Dublettenerkennung identifiziert doppelte Dokumente anhand des Textinhalts oder der extrahierten Daten und markiert sie. Auf Wunsch des Unternehmens blockiert AIDA auch deren Validierung: die Dublette gelangt nicht ins Archiv, landet also weder in den Statistiken noch im Kontext der Agenten, und eine doppelt eingegangene Rechnung zählt in einer Summe nicht doppelt. Die Übersicht, das Dashboard von AIDA, verwandelt die extrahierten Daten in Diagramme, Statistiken und Business-Intelligence-Kennzahlen, die sich bei jedem neuen Dokument in Echtzeit aktualisieren. Die Agenten nutzen diese Zahlen, dieselben, die auch das Team sieht, statt sie aus dem Text zu rekonstruieren.

Sie kennen die Historie der Dokumente nicht

Für einen generischen Assistenten ist eine Datei einfach ein Text. In AIDA hat jedes Dokument eine Ereignishistorie: Zahlungen, Freigaben, Statusänderungen, manuelle Notizen. Die Agenten lesen sie, wissen also, dass eine Rechnung strittig ist oder ein Vertrag gestern freigegeben wurde, und können genau bei diesem Ereignis ansetzen.

Wie ist die agentische KI-Architektur von AIDA aufgebaut?

Sie besteht aus zwei Ebenen: unten das Intelligent Document Processing (IDP), das die Dokumente klassifiziert und die Daten extrahiert; oben die spezialisierten Agenten von Actio, die mit diesen Daten arbeiten. Dazwischen liefern Beziehungen, Ereignishistorie, Dublettenprüfung und Übersicht den Agenten einen korrekten und verifizierten Unternehmenskontext.

Jeder Agent übernimmt, was AIDA bereits über Ihre Dokumente weiß. Sie müssen ihm weder Dokumenttypen noch Feldnamen erklären oder zeigen, wo sich die Ausnahmen verstecken, und es muss keine parallele Datenpipeline aufgebaut werden. Wer AIDA GPT nutzt, stellt die Anfrage im Chat und erhält die fertige Arbeit.

Wie erstellt man einen KI-Agenten mit Actio?

Über einen geführten Chat, in natürlicher Sprache und ohne Code. Der Einrichtungsassistent stellt die Fragen, und Sie antworten in der Sprache Ihres Geschäfts:

1. beschreiben Sie, was der Agent tun soll, zum Beispiel „Prüfe jeden eingehenden Liefervertrag und markiere diejenigen ohne Kündigungsklausel“;
2. wählen Sie die Dokumenttypen, mit denen er arbeitet, zum Beispiel Lieferantenverträge;
3. bestätigen Sie den Namen, die Beschreibung und die Anweisungen, die der Einrichtungsassistent vorschlägt;
4. legen Sie bei Bedarf eine Tonalität fest, etwa förmlich für E-Mails an Kunden, und beschränken Sie die Werkzeuge und Aktionen, die der Agent nutzen darf.

AIDA kann Verbesserungen der Anweisungen vorschlagen und zeigt eine Vorschau der Änderungen, bevor sie gespeichert werden. Jeder Actio kann mehrere Versionen haben, sodass sich eine Änderung testen lässt, ohne die funktionierende Version zu verlieren. Die Konfiguration bleibt einfacher Text: jeder im Team kann sie anpassen, wenn sich der Prozess ändert.

Bei größeren Aufgaben ermittelt ein koordinierender Actio die Dokumente, übergibt jedes an den passenden Spezialisten und führt die Ergebnisse zusammen. AIDA GPT kennt automatisch jeden Actio, den das Team erstellt hat, es genügt also eine Anfrage im Chat.

Wann wird ein KI-Agent aktiv?

Wenn ihn jemand im Chat aufruft, zu einer festgelegten Uhrzeit oder wenn mit einem Dokument etwas geschieht:

• im Chat, auf Anfrage eines beliebigen Teammitglieds;
• nach Zeitplan, zum Beispiel jeden Morgen um 9 Uhr für die Zusammenfassung der Zahlungseingänge;
• bei einem Dokumentereignis, zum Beispiel wenn ein Vertrag freigegeben, eine Rechnung archiviert oder eine Akte geschlossen wird.

Jede Ausführung im Hintergrund hinterlässt eine mit dem Chat verknüpfte Benachrichtigung, mit dem vollständigen Gesprächsverlauf, den herangezogenen Dokumenten und den erzeugten Ergebnissen. Außerdem ist zu sehen, wie lange die Aufgabe gedauert hat und wie die Dokumente gesucht wurden.

Wer kontrolliert die Arbeit der KI-Agenten?

Menschen. In AIDA ist Human in the Loop die Regel: standardmäßig verlässt keine E-Mail, keine Zahlungsaufforderung und keine Nachricht die Plattform ohne die Bestätigung eines Teammitglieds.

Entwürfe öffnen sich in einem bearbeitbaren Canvas, in dem sie gegengelesen, korrigiert und bestätigt werden. Wenn ein Ablauf erprobt ist und das Unternehmen es wünscht, lässt sich der automatische Versand aktivieren: eine bewusste Entscheidung, nicht der Ausgangspunkt.

Für lange Aufgaben gibt es den Plan Mode. Sobald eine Anfrage drei oder mehr Elemente betrifft, zeigt AIDA GPT einen Plan auf dem Bildschirm an, aktualisiert jedes Element in Echtzeit mit einem Link zum Ursprungsdokument und lässt dem Team die Möglichkeit, die Richtung zu ändern, ein Element zu überspringen oder den Plan vorzeitig abzuschließen. Das persistente Gedächtnis speichert die Korrekturen des Teams, zum Beispiel „ACME zahlt nach 60 Tagen“, sodass dieselbe Frage zu denselben Daten auf Dauer zur selben korrekten Antwort führt.

Die Ergebnisse kommen einsatzbereit und leicht überprüfbar: als Excel herunterladbare Tabellen, Diagramme im Chat, Entwürfe für E-Mails und Zahlungsaufforderungen.

Was leisten die KI-Agenten von AIDA in der Praxis?

Sie arbeiten dort, wo es viele Dokumente und komplexe Regeln gibt. Ein Kunde aus dem Rechtsbereich etwa verarbeitet Hunderte Dokumente zu NPL-Positionen in wenigen Minuten.

Bei der Bewertung von NPL-Portfolios ordnet AIDA Dokumente aus über hundert Dokumenttypen einheitlichen Akten zu. Spezialisierte Actio extrahieren Datumsangaben, Werte der Vermögensgegenstände und Rechtsklauseln, ein Koordinator bewertet jede Position, und ein letzter Actio fasst die Ergebnisse zu einer einheitlichen Bewertung zusammen, wobei jede Summe mit der verifizierten Arithmetik von AIDA berechnet wird. Das Ergebnis sind Diagramme und Tabellen in AIDA, eine Excel-Datei für die Stakeholder und ein Bericht mit Kontext und Empfehlungen.

Beim Cashflow-Management während einer Due Diligence sortiert ein Actio die eingehenden Zahlungen aus über hundert Zahlungsmethoden weltweit, schreibt den Kunden in ihrer Sprache und bearbeitet ihre Antworten, ordnet dann jede Zahlung dem Steuerbeleg zu und gleicht sie mit der Rechnung ab. Ein Koordinator erstellt die monatlichen, vierteljährlichen und jährlichen Statistiken, und ein Prognose-Actio schätzt die künftigen Zahlungsströme.

Dasselbe Schema lässt sich auf Einkauf, Schadenfälle, Compliance-Audits und Lieferanten-Onboarding übertragen: auf jede wiederkehrende Aufgabe, die mehrere Dokumenttypen umfasst.

Häufig gestellte Fragen

Versenden die KI-Agenten von AIDA E-Mails selbstständig?

Nicht standardmäßig. E-Mails, Nachrichten und Zahlungsaufforderungen öffnen sich als Entwürfe, die ein Teammitglied gegenliest und bestätigt. Auf Wunsch lässt sich der automatische Versand für bereits erprobte Abläufe aktivieren.

Wie viele Dokumente kann ein KI-Agent von AIDA analysieren?

Alle, die die Suche im Archiv findet, ohne Mengenbegrenzung. Summen und Zählungen werden mathematisch über alle Ergebnisse berechnet, und der Archivspeicher ist in jedem Tarif unbegrenzt.

Braucht man einen Programmierer, um einen Actio zu erstellen?

Nein. Ein Actio wird über einen geführten Chat erstellt, indem man die Aufgabe in natürlicher Sprache beschreibt, und seine Konfiguration bleibt einfacher Text, den jeder im Team bearbeiten kann.

Was ist der Unterschied zwischen AIDA GPT und Actio?

AIDA GPT ist der Chat, in dem das Team Fragen stellt und Aufgaben anfordert. Actio ist die agentische KI-Architektur, die diese Aufgaben mit spezialisierten Agenten ausführt, auch im Hintergrund, nach Zeitplan oder bei Dokumentereignissen.

Funktioniert AIDA zusammen mit Microsoft 365?

Ja. AIDA lässt sich in SharePoint und OneDrive integrieren und ergänzt deren Dokumente um automatische Verarbeitung und strukturierte Archivierung, wie im Artikel über die Integrationen von Microsoft SharePoint und OneDrive mit AIDA beschrieben.

Um die KI-Agenten von AIDA bei der Arbeit mit Ihren Dokumenten zu erleben, buchen Sie eine Demo und bringen Sie einen Prozess mit, den Sie automatisieren möchten.