Automatisierung der Inventarisierung durch die: ai-Inventur

ai-Inventur: Eine der besonderen Stärken moderner ai liegt darin, grosse Mengen unstrukturierter Informationen zu analysieren und daraus strukturierte Daten zu gewinnen. Sie erkennt relevante Inhalte und Zusammenhänge, fasst Informationen zusammen, kategorisiert sie und ordnet sie definierten Kriterien und Datenfeldern zu.


Damit kann ai genau jene Arbeit unterstützen, die bei der Inventarisierung besonders aufwendig ist: Dokumente verstehen, relevante Informationen herausfiltern, klassifizieren und strukturiert für die weitere Verarbeitung bereitstellen. Aus unstrukturierten Dokumenten werden strukturierte, nutzbare Informationen.

Inventur-Standards: In der Schweiz und in Deutschland sowie in den anderen europäischen Ländern, orientieren sich Museen bei der Inventarisierung an etablierten nationalen und internationalen Standards und Richtlinien, insbesondere von Museumsverbänden und der ICOM. Hinzu kommen je nach Institution, Sammlung und Rechtsraum gesetzliche Anforderungen und behördliche Vorgaben. Eine allgemein verbindliche gesetzliche Vorschrift, die für alle Museen eine bestimmte Inventarisierungsstruktur oder exakt definierte Datenfelder vorschreibt, gibt es jedoch nicht.

Die Fähigkeiten der ai entwickeln sich rasant und ermöglichen zunehmend komplexere Automatisierungsprozesse. Wir nutzen diese Entwicklung gezielt und verfügen bereits über erste Lösungen, mit denen sich wesentliche Schritte der Inventarisierung automatisieren lassen.

ai-Inventur mit Konfigurator

Damit eine automatisierte ai-Inventur möglich ist, wird neben dem Prompt mit der konkreten Aufgabenstellung eine strukturierte Vorlage definiert. Sie legt fest, nach welchen Kriterien die vorhandenen Informationen erfasst und zugeordnet werden.


Jedes Museum kann seine individuelle Inventarisierungs-Struktur mit den für seine Anforderungen relevanten Kriterien vorgeben.


Entscheidend ist, dass die vorhandenen Informationen automatisch erkannt, den richtigen Kriterien zugeordnet und einheitlich strukturiert in die Datenbank übernommen werden. Sind die Daten einmal sauber erfasst, können sie anschliessend jederzeit ergänzt, weiter gegliedert und vertieft erschlossen werden.

Beta-Version: Automatische Zuordnung


Ausgangspunkt ist ein Ordner mit unsortierten Informationen zu einem Objekt, beispielsweise zum «Zehntenhaus».


Darin können Bilder, PDFs, Texte, Notizen und weitere Unterlagen enthalten sein. Als Zielstruktur wird eine Tabelle mit den gewünschten Inventarisierungs-Kriterien vorgegeben, beispielsweise 15 - 20 definierte Felder.


Die ai analysiert sämtliche Unterlagen, extrahiert die relevanten Informationen und ordnet sie automatisch den entsprechenden Feldern der vorgegebenen Struktur zu. Aus einer heterogenen Sammlung von Quelldaten entsteht damit ein strukturierter, weitgehend ausgefüllter Inventardatensatz, der anschliessend geprüft und weiterverarbeitet werden kann.