DMS Trends 2026

Künstliche Intelligenz automatisiert nicht nur einzelne Arbeitsschritte, sondern übernimmt zunehmend komplette Prozessketten. Gleichzeitig wächst bei Unternehmen das Bewusstsein für Datenkontrolle und Unabhängigkeit von internationalen Technologieanbietern.

KI-Agenten übernehmen Routineprozesse

Autonome KI-Agenten verändern die Arbeitsweise in Dokumentenmanagementsystemen grundlegend. Sie prüfen Rechnungen, vergleichen Dokumente und stoßen eigenständig Kontrollprozesse an. Nach Einschätzung von Gartner werden bis 2028 etwa 90 Prozent der B2B-Einkäufe über solche Systeme abgewickelt – ein Volumen von über 15 Billionen US-Dollar.

Die Technologie befindet sich allerdings noch in der Erprobungsphase. Unternehmen arbeiten an der technischen Infrastruktur mit Context Engineering, Datenpipelines und Governance-Mechanismen. Nach einer McKinsey-Analyse skalieren selbst Vorreiter diese Systeme bislang nur in Teilbereichen. Der Mensch behält die Kontrolle: Unternehmen legen Wert auf nachvollziehbare Entscheidungen und Eingriffsmöglichkeiten.

Semantische Suche ersetzt Stichwortabfragen

Enterprise-Search-Systeme verlassen das klassische Stichwortdenken. Mitarbeitende formulieren Anfragen in Alltagssprache oder nutzen Spracheingabe. Die Antworten berücksichtigen den Kontext – wer nach „Reifen“ sucht, erhält auch Informationen zu Lieferanten, Werkstattbelegen und Bestellhistorie.

Der Anthropic Economic Index 2025 dokumentiert eine Verschiebung: Neben der Unterstützung bei Recherchen erledigt KI zunehmend komplette Analyseaufgaben eigenständig. Der Bedarf ist groß: Laut einer Atlassian-Studie verbringen deutsche Büroangestellte zehn Stunden pro Woche mit der Informationssuche.

Voraussetzung für funktionierende Systeme sind strukturierte Datenbestände. RAG-Modelle (Retrieval Augmented Generation) greifen auf Archive, Metadaten und angebundene Systeme wie ERP oder CRM zu und kombinieren diese Informationen mit generativer KI.

Strukturierte Dokumente als Grundlage

Intelligent Document Processing (IDP) gewinnt an Bedeutung. Die Technologie erkennt Dokumente automatisiert, strukturiert sie und reichert sie mit Metadaten an. Im SAP-Umfeld etabliert sich der offene Standard CMIS (Content Management Interoperability Services) für den strukturierten Austausch zwischen Dokumentenmanagementsystemen und SAP-Anwendungen.

Viele Unternehmen modernisieren ihre Archivlandschaften. Ältere Systeme erreichen bei KI-gestützten Prozessen ihre Grenzen. Neue Systeme binden bestehende Archive ein, aktualisieren Metadaten und ermöglichen schrittweise Übergänge ohne vollständige Systemwechsel.

Hybride Cloud-Strategien dominieren

Cloud-Infrastrukturen bleiben Grundlage für KI-Anwendungen. Sie bieten die Rechenleistung für autonome Agenten, semantische Suche und automatisierte Dokumentenverarbeitung. Laut Flexera verfolgen rund 70 Prozent der Unternehmen hybride Strategien, die lokale IT mit Public-Cloud-Diensten kombinieren.

Dokumentenmanagementsysteme unterstützen diesen Ansatz: Sensible Dokumente bleiben lokal gespeichert, weniger kritische Inhalte werden in der Cloud verarbeitet. Hybrid-Connectoren ermöglichen den nahtlosen Zugriff auf beide Infrastrukturen.

Digitale Souveränität wird zum Standortfaktor

Der Druck wächst, Kontrolle über sensible Informationen zu behalten. Beim EU-Gipfel zur digitalen Souveränität im November 2025 forderten europäische Vertreter mehr Unabhängigkeit von internationalen Hyperscalern und sichere Dateninfrastrukturen in Europa.

Nach einer Bitkom-Studie beziehen 96 Prozent der deutschen Unternehmen digitale Technologien aus dem Ausland. Angesichts politischer und wirtschaftlicher Unsicherheiten entwickelt sich diese Abhängigkeit zum Risikofaktor.

Europäische Anbieter profitieren von dieser Entwicklung. Sie speichern Daten in regionalen Rechenzentren und arbeiten nach europäischen Vorgaben – von der DSGVO bis zum AI Act, dessen wesentliche Regelungen ab August 2026 verbindlich werden. Der Mittelstand setzt verstärkt auf Ansprechpartner in derselben Zeitzone und Rechtsordnung.

Artificial intelligence is not only automating individual work steps, but is increasingly taking over entire process chains. At the same time, companies are becoming more aware of data control and independence from international technology providers.

AI agents take over routine processes

Autonomous AI agents are fundamentally changing the way document management systems work. They check invoices, compare documents, and initiate control processes independently. According to Gartner, by 2028, around 90 percent of B2B purchases will be processed via such systems – a volume of over $15 trillion.

However, the technology is still in the testing phase. Companies are working on the technical infrastructure with context engineering, data pipelines, and governance mechanisms. According to a McKinsey analysis, even pioneers are only scaling these systems in certain areas so far. Humans remain in control: Companies value transparent decisions and the ability to intervene.

Semantic search replaces keyword queries

Enterprise search systems are moving away from traditional keyword thinking. Employees formulate queries in everyday language or use voice input. The answers take context into account – someone searching for “tires” will also receive information about suppliers, workshop receipts, and order history.

The Anthropic Economic Index 2025 documents a shift: in addition to assisting with research, AI is increasingly performing complete analysis tasks independently. The demand is high: according to an Atlassian study, German office workers spend ten hours per week searching for information.

Structured data sets are a prerequisite for functioning systems. RAG (Retrieval Augmented Generation) models access archives, metadata, and connected systems such as ERP or CRM and combine this information with generative AI.

Structured documents as a basis

Intelligent Document Processing (IDP) is gaining in importance. The technology automatically recognizes documents, structures them, and enriches them with metadata. In the SAP environment, the open standard CMIS (Content Management Interoperability Services) is establishing itself for structured exchange between document management systems and SAP applications.

Many companies are modernizing their archive landscapes. Older systems are reaching their limits when it comes to AI-supported processes. New systems integrate existing archives, update metadata, and enable gradual transitions without complete system changes.

Hybrid cloud strategies dominate

Cloud infrastructures remain the basis for AI applications. They provide the computing power for autonomous agents, semantic search, and automated document processing. According to Flexera, around 70 percent of companies are pursuing hybrid strategies that combine local IT with public cloud services.

Document management systems support this approach: sensitive documents remain stored locally, while less critical content is processed in the cloud. Hybrid connectors enable seamless access to both infrastructures.

Digital sovereignty becomes a location factor

There is growing pressure to maintain control over sensitive information. At the EU summit on digital sovereignty in November 2025, European representatives called for greater independence from international hyperscalers and secure data infrastructures in Europe.

According to a Bitkom study, 96 percent of German companies source digital technologies from abroad. In view of political and economic uncertainties, this dependence is becoming a risk factor.

European providers are benefiting from this development. They store data in regional data centers and work according to European regulations – from the GDPR to the AI Act, whose key provisions will become binding in August 2026. Small and medium-sized enterprises are increasingly relying on contacts in the same time zone and legal system.