Seminar EASY Archive – KI-Metadatenextraktion und Bestandsanreicherung

Das Seminar behandelt den kontrollierten Einsatz KI-gestützter Verfahren zur Erkennung, Klassifikation und Metadatenanreicherung in EASY Archive. Dokumentauswahl, Extraktionsfelder, Konfidenz, Validierung, Qualitätsmessung, Bestandsverarbeitung, Fehlerbehandlung, Datenschutz und Governance stehen im Mittelpunkt.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Geeignete Dokumentklassen und Metadatenfelder für KI-gestützte Anreicherung auswählen.
• Extraktions-, Klassifikations- und Validierungsprozesse fachlich und technisch modellieren.
• Konfidenzwerte, Stichproben und Human-in-the-loop-Prüfungen sinnvoll einsetzen.
• Bestehende Archivbestände kontrolliert, wiederanlauffähig und nachvollziehbar anreichern.
• Qualität, Datenschutz, Betrieb und Governance der KI-Verfahren dauerhaft absichern.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Anwendungsfälle und Eignungsprüfung

Schwerpunkt: Dokumenttypen, Formate, Bild- und Textqualität, Metadatenbedarf, Nutzen, Risiken, Volumen, Schutzbedarf und fachliche Verantwortungen.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Anwendungsfälle und Eignungsprüfung“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Dokumenttypen, Formate, Bild- und Textqualität, Metadatenbedarf, Nutzen, Risiken, Volumen, Schutzbedarf und fachliche Verantwortungen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine priorisierte KI-Anwendungsfall- und Eignungsmatrix dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. Zielmodell für Klassifikation und Extraktion

Schwerpunkt: Dokumentklassen, Zielfelder, Datentypen, Pflichtwerte, Normalisierung, Mehrfachwerte, Referenzdaten, Sprachen und Ausnahmen.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Zielmodell für Klassifikation und Extraktion“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Dokumentklassen, Zielfelder, Datentypen, Pflichtwerte, Normalisierung, Mehrfachwerte, Referenzdaten, Sprachen und Ausnahmen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein prüfbares Klassifikations- und Extraktionsschema dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Dokumentvorbereitung und Qualitätsgrundlagen

Schwerpunkt: Textgewinnung, OCR-Bezug, Seitenstruktur, Anhänge, Tabellen, Layoutvarianten, Dubletten, Trainings- und Teststichproben.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Dokumentvorbereitung und Qualitätsgrundlagen“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Textgewinnung, OCR-Bezug, Seitenstruktur, Anhänge, Tabellen, Layoutvarianten, Dubletten, Trainings- und Teststichproben modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen reproduzierbaren Vorbereitungs- und Testdatensatz dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. Konfidenz, Validierung und menschliche Kontrolle

Schwerpunkt: Schwellenwerte, Plausibilitäten, Pflichtprüfungen, Referenzabgleich, Vier-Augen-Fälle, Korrektur, Lernschleifen und Freigabe.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Konfidenz, Validierung und menschliche Kontrolle“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Schwellenwerte, Plausibilitäten, Pflichtprüfungen, Referenzabgleich, Vier-Augen-Fälle, Korrektur, Lernschleifen und Freigabe modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen kontrollierten Validierungs- und Freigabeprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Bestandsanreicherung und Batchsteuerung

Schwerpunkt: Auswahlmengen, Pilot, Batches, Priorisierung, Parallelisierung, Wiederanlauf, Fehlerlisten, Sperren, Protokollierung und Rollback.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Bestandsanreicherung und Batchsteuerung“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Auswahlmengen, Pilot, Batches, Priorisierung, Parallelisierung, Wiederanlauf, Fehlerlisten, Sperren, Protokollierung und Rollback modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine belastbare und wiederholbare Bestandsverarbeitung dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

6. Qualitätsmessung und Abweichungsanalyse

Schwerpunkt: Precision, Recall, Feldgenauigkeit, Vollständigkeit, Konfidenzverteilung, Stichproben, Fehlerklassen, Ursachen und Verbesserungsmaßnahmen.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Qualitätsmessung und Abweichungsanalyse“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von Precision, Recall, Feldgenauigkeit, Vollständigkeit, Konfidenzverteilung, Stichproben, Fehlerklassen, Ursachen und Verbesserungsmaßnahmen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen messbaren Qualitäts- und Abnahmeprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

7. Datenschutz, Betrieb und KI-Governance

Schwerpunkt: sensible Inhalte, Datenminimierung, Berechtigungen, Protokolle, Modelländerungen, Verantwortlichkeit, Freigaben, Monitoring, Audit und Dokumentation.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Datenschutz, Betrieb und KI-Governance“ erfassen.
2. Relevante Dokumente, Daten, Rollen, Systeme und Abhängigkeiten anhand von sensible Inhalte, Datenminimierung, Berechtigungen, Protokolle, Modelländerungen, Verantwortlichkeit, Freigaben, Monitoring, Audit und Dokumentation modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Sicherheit, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein dauerhaftes Betriebs- und Governance-Modell für KI-Anreicherung dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Auswahl und Bewertung geeigneter Dokumentklassen für KI-Extraktion.
• Definition eines Extraktionsschemas mit Konfidenz- und Validierungsregeln.
• Planung eines Bestandslaufs mit Batchsteuerung, Fehlerlisten und Qualitätsabnahme.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: EASY-Archive-Administration, Information Management, Fachprozessverantwortliche, Data- und AI-Teams, Records Management, Datenschutz und Informationssicherheit.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Dokumentklassen, Metadaten und Archivprozessen; Erfahrung mit Datenqualität oder KI-Projekten ist hilfreich.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, Praxisübungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe im Projekt oder Regelbetrieb wiederholbar bleiben.