90% weniger manuelle Dokumentenarbeit: Wie das Pilotprojekt von OneStop Pro mit Klaaro zum Erfolg wurde

OneStop Pro (im Nachfolgenden „OSP“) ist ein Softwareanbieter für die digitale Geräteverwaltung und Ortung von Maschinen, Geräten und Betriebsmitteln in der Baubranche. Damit hilft das Unternehmen, Informationen rund um den Gerätebestand an einem Ort zusammenzuführen.

In der Digitalisierung der Geräteverwaltung und Ortung hatte OSP zuletzt den Fall, dass große Mengen an Service- und Wartungsrechnungen verschiedener Dienstleister anfielen. Da diese von Dienstleister zu Dienstleister in Aufbau, Bezeichnungen und Positionen stark variieren, würden klassische Automatisierungstools an der Vielfalt dieser Dokumente scheitern. Auch reines OCR (Optical Character Recognition) erwies sich nicht als passende Lösung, da Dokumente so zwar digitalisiert, aber keinesfalls automatisiert verarbeitet werden können. OSP stand also vor der Herausforderung, die für diesen Fall rund 60.000 Rechnungen pro Jahr zu verarbeiten. Eine manuelle Verarbeitung schied für OSP aufgrund des Zeitaufwandes, der Monotonie und der Fehlerquote schnell aus. Gesucht war also eine andere Lösung, die den Prozess von uneinheitlichen Dokumenten hin zu strukturierten Daten von Eingang bis Einspeisung ins Zielsystem übernehmen würde.

Im März 2026 fand im INN.KUBATOR Passau das KI-Meetup Niederbayern AI statt. Dort präsentierte Julien Kollmann von synsugar das neue Produkt der Firma, Klaaro, das gerade noch in der Entwicklung steckte. Grundlegende Funktionen, die die manuelle Dokumentenarbeit in Unternehmen durch KI-gestützte Datenextraktion erleichtern sollten, existierten bereits, waren allerdings noch nicht in der produktiven Nutzung im Einsatz. Über diese Vorstellung kam Sebastian Dillinger, Product Owner bei OneStop Pro, mit Klaaro in Kontakt und anschließend mit synsugar ins Gespräch.

Die ursprüngliche Idee, Klaaro in die Prozesse von OSP zu integrieren, bezog sich zunächst auf einen anderen Use Case. Die von Bauhandwerker:innen handgeschriebenen Dokumente auf der Baustelle sollten leichter digitalisiert, automatisch ausgelesen und anschließend im Zielsystem direkt verarbeitet werden, was mit Klaaro bereits umsetzbar war. Nach einer Produkt-Demonstration kurz darauf rückte allerdings noch ein größerer Case ins Visier von OSP.

Es ging um etwa 60.000 Service- und Wartungsrechnungen, die aufgrund ihrer Komplexität und Heterogenität je nach Dienstleister manuell verarbeitet werden müssten. Beispielsweise wird dieselbe Position von Dienstleister zu Dienstleister unterschiedlich betitelt, was für Komplikationen in einer Automatisierung sorgen und bei OSP in manuellem Aufwand resultieren würde.

Um diesem Aufwand gerecht zu werden, stand schnell die Frage im Raum, ob sich dieser Case auch mit Klaaro abdecken lassen könne. Nach der erfolgsversprechenden Demo und einem persönlichen Besuch bei OSP einigten sich synsugar und OSP schnell, Klaaro im Rahmen einer mehrwöchigen Pilotphase für den neuen Anwendungsfall zu testen.

Nach einem Kick-off-Termin im Gründerzentrum bei synsugar startete die Pilotphase offiziell. Die Implementierung von Klaaro und die Bereitstellung eines Zugangs waren dabei schnell und reibungslos erledigt. Die Anfangsphase des Pilotprojekts war in erster Linie von Consulting durch synsugar und Optimierung der Datenschemata geprägt, auf deren Basis immer mehr der Service- und Wartungsrechnungen vollautomatisiert von OSP verarbeitet werden konnten.

Gleichzeitig entwickelte sich auch das Produkt Klaaro in der Pilotphase weiter. Während die parallele Verarbeitung einer überschaubaren Anzahl an Dokumenten zu Beginn bereits einwandfrei funktionierte, konnte diese Anzahl durch das Pilotprojekt auf beliebig viele Dokumente erhöht werden. In einem Versuch liefen von den 2.000 parallel verarbeiteten Dokumenten unter einem Prozent in eine Fehlermeldung, die sich in allen Fällen durch einen zweiten Durchlauf der Extraktionspipeline beheben ließ.

Im Gegensatz zu einer Extraktion mit einem einzigen LLM (z. B. ChatGPT- oder Claude-Modelle) blieb die Datenextraktion auch über tausende verschiedene Dokumente hinweg reproduzierbar und stellte durch die parallele Verarbeitung keinen Zeitaufwand dar.

Besonders durch die automatische Generierung eines passenden Datenschemas für jeden individuellen Dokumententyp konnte OSP bereits innerhalb von kürzester Zeit erste Extraktionen durchführen. Da Klaaro im Hintergrund ebenfalls nicht-deterministische LLMs orchestriert, war für OSP wichtig, die Datenschemata trotzdem selbst zu verbessern, feiner auf die Anforderungen der Daten abzustimmen und jeweils relevanten Kontext mitzuliefern, um die Datenextraktion so genau und verlässlich wie möglich zu gestalten.

Durch zusätzliche Consulting-Leistungen durch synsugar, um die Datenschemata dahingehend zu perfektionieren, konnte OSP auch schnell eine sehr gute Datenqualität sicherstellen. Die Positionen, die auf den Service- und Wartungsrechnungen aufgeführt wurden, landeten detailliert und verlässlich im Ausgabeformat des Schemas und konnten gleich in den eigenen Service mittels der REST-API überführt werden.

Zum Abschluss der Pilotphase wurde erneut evaluiert und aufgrund der Extraktionen und Datenqualität eine Zeitersparnis geschätzt, sollte Klaaro produktiv ausgerollt werden. OSP konnte in dem Zuge eine geschätzte Zeitersparnis von 90 Prozent durch den Wegfall von manueller Dokumentenarbeit in diesem Use Case feststellen.