Zurück in die Zukunft: Text, Bilder und Sprache oder wo IBM Watson-Technologie Box im Dokumentenmanagement hilft

Zurück in die Zukunft, in meine Dokumentenverwaltungs- und Enterprise Content Management-Vergangenheit: Quasi Heimspiel hatte ich am gestrigen 23. Mai im Gespräch mit Jord Arjen Swart von Box und Andreas Schönknecht von der IBM. Box als Anbieter von Dokumenten- und Dateimanagement für Unternehmen hat vor geraumer Zeit eine zehnjährige Partnerschaft mit der IBM geschlossen. Dies manifestiert sich nicht nur im gemeinsamen Vertrieb der Lösungen, im möglichen Hosting der Lösung in der IBM Cloud oder auch der IBM-internen Nutzung von Box – wir managen die Dateien für unser Livestudio-Projekt in Box -, sondern auch in der Integration von IBM Technologien wie IBM Watson über sogenannte Box Skills with Watson.

Jord demonstrierte uns, wie mit Hilfe  solcher Skills, mit Hilfe von künstlicher Intelligenz „powered by IBM Watson“, in Box verschiedenartige Dateien von Word-Dokumenten (über Watson Natural Language Understanding) bis zu Bildern (über Watson Visual Recognition) automatisch verschlagwortet und klassifiziert werden können. Solche Skills gibt es auch für Spracherkennung über Watson Speech-to-Text.

Damit adressiert man eine der wesentlichen Schmerzen der Anwender: die Verschlagwortung von Dokumenten. Freiwillig ist sie nur zu selten erfolgt. Wenn – so meine Erfahrung in DMS- und ECM-Projekten der vergangenen 20 Jahre – mussten die User eben über Muss-Felder gezwungen werden, Dokumente zu klassifizieren. Das hat sicher nicht zur Akzeptanz der Systeme beigetragen.

Auf der anderen Seite ist aber eine vernünftige Verschlagwortung für die spätere Suche – man denke insbesondere an Images/Bilder und Sprachdateien- unverzichtbar. Eine Volltextsuche funktioniert eben nicht immer. Auch kann der Erkennung von Eigenschaften eines Dokuments der Ausgangspunkt für einen Workflow, eine Prozess innerhalb des Unternehmens sein. Jord zeigte Standard-Skills von IBM Watson, die branchen- und anwendungsspezifisch „aufgebohrt“ werden können, um noch besser in bestimmten Einsatzgebieten zu erkennen und zu verschlagworten. Danke an Andreas und Jord für das kurzweilige Gespräch.