„KI im Archiv“. Eindrücke vom 29. Archivwissenschaftlichen Kolloquium in Marburg
Das 29. Archivwissenschaftliche Kolloquium der Archivschule Marburg am 20./21. Mai 2025 widmete sich dem Thema „KI im Archiv. Steht uns eine Revolution bevor?“. Ich war als Referentin vor Ort und möchte über einige Ergebnisse und (subjektive) Eindrücke berichten.
KI ist da
Im März 2023 stellten wir einen Beitrag über die Fortschritte bei der Handwritten Text Recognition (HTR) unter das Motto „Künstliche Intelligenz: Auch was für Archive!“. In den seitdem vergangenen 2 Jahren haben KI-Tools erhebliche Entwicklungssprünge gemacht und ihre Nutzung ist weit verbreitet.
Zum Auswahlverfahren für unsere 6 FAMI-Ausbildungsstellen gehört es beispielsweise seit vielen Jahren, dass die Bewerberinnen und Bewerber einen in Kurrentschrift geschriebenen Text vorlesen sollen, der ihnen vorab zur Verfügung gestellt wurde. Danach werden sie gefragt, wie sie sich darauf vorbereitet haben. In diesem Jahr war erstmals die durchgängige Antwort, dass man (auch) KI genutzt habe, oft genannt wurde ChatGPT.
Kein Tagungsbericht
Auch vor diesem Hintergrund habe ich mich – als Leiterin der für die FAMI-Ausbildung zuständigen Abteilung des Sächsischen Staatsarchivs – über die Einladung zur Tagung gefreut. Referiert habe ich über ein noch laufendes Projekt zur automatisierten Erkennung der Leipziger Meldekartei im Staatsarchiv Leipzig. Über dieses KI-Projekt wird hier noch gesondert berichtet werden.
An der hybrid durchgeführten Tagung mit 14 Vorträgen nahmen rund 40 Personen in Marburg und 300 online teil. Das Programm enthielt interessante Vorträge mit internationaler Ausrichtung. Folgende thematische Aspekte erscheinen mir besonders wichtig.


Erst das Ziel, dann das KI-Tool
KI kann alles Mögliche, aber was ist auch sinnvoll und nützlich? Michaela Prien (Transkribus, READ-COOP SCE) betonte in ihrem Vortrag über „Saubere, kontrollierbare und zuverlässige Daten- und Informationsextraktion für Archive“: Wie jedes gute Werkzeug nehme KI Arbeit ab. Aber nur wer sein Ziel kenne, könne auch die richtigen KI-Tools wählen.
Beispiele für eine solche strategische Herangehensweise boten kleinere wie größere Einrichtungen. Marco Birn (Kreisarchiv Reutlingen) berichtete, dass das Kreisarchiv bereits 2023 ein Konzept zum Einsatz von KI entwickelt hat – maßgeblich im Rahmen der Masterarbeit einer Studentin der Digital Humanities an der Universität Tübingen. Als ein Einsatzfeld wurde darin „Nutzung“ identifiziert. Konkret umgesetzt wurde dieses Ziel mit der Entwicklung des Chatbots „GeRT – ein RAG-basierten Dialogsystems zur Erkundung der Kreisgeschichte im Kreisarchiv Reutlingen“ im Rahmen einer Qualifizierungsarbeit von Melanie Weber, Universität Stuttgart.
An der ETH Zürich bildet die Strategie Sammlungen und Archive der ETH Zürich 2025-2028 die Grundlage für den KI-Einsatz in den über 20 Sammlungen und Archiven mit über 10 Millionen Objekten.
Michael Gasser und Christiane Sibille (ETH-Bibliothek Zürich) stellten in ihrem Vortrag „Archival Visions – Neue Perspektiven auf Daten im Zeitalter von KI“ unter anderem ein „Vier-Stufen-Modell zur KI-Anwendung“ vor. Die Stufen sind

- Datentransformation (Umwandlung von Rohdaten in verwendbare Formate),
- Datenanreicherung (Ergänzung durch automatisierte Auszeichnungen, Schlagworte oder Klassifikation),
- Dateninterpretation (Verfahren zur semantischen Erschließung und Verarbeitung größerer Informationsabschnitte) und
- Datengenerierung (Erstellung neuer Inhalte mit generativer KI).
Mit der Umsetzung beschäftigt sich an der ETH die Fachstelle Digital Scholarship Services, die sich zurzeit noch auf die ersten 3 Stufen konzentriert. Hierzu zählen Projekte zur handschriftlichen Texterkennung mit Transkribus (Stufe 1) und die Anreicherung von so erhobenen Daten mit Named Entity Recognition (Nutzung von Normdaten, vor allem GND und Wikidata) und ihre Verknüpfung mittels Record Linkage (Stufe 2). Die Qualität und „Sichtbarkeit“ – und damit der Nutzen – der Daten im Internet wird damit erheblich gesteigert.
Datentransformation: OCR, HTR, End-to-End
Die Stufe 1, Datentransformation, kann heute bereits jedes Archiv nutzen. Ob zur Retrokonversion hand- oder maschinenschriftlicher Findmittel oder der Volltexterkennung handschriftlicher Dokumente: Wenn es inhaltlich sinnvoll und nützlich ist, bietet es sich an, die heutigen technischen Möglichkeiten von OCR und HTR (zusammengefasst ATR) auch zu nutzen. Beispiele hierfür nannten unter anderem
- Dominic Eickhoff (LWL-Archivamt für Westfalen) in seinem Vortrag „Vom Experiment zur Praxis – Realistische Einsatzszenarien für Large Language Models in kleinen Archiven“,
- das Kreisarchiv Reutlingen („wir jagen unsere Dokumente durch Transkribus“),
- das Sächsische Staatsarchiv mit dem Projekt zur Leipziger Meldekartei,
- Jürgen Güdler (Deutsche Forschungsgemeinschaft, DFG), der ein Projekt mit dem Bundesarchiv zur Volltexterschließung von (zuvor digitalisierten, genauer: ersetzend gescannten) DFG-Förderakten vorstellte.
Und die Entwicklung geht weiter: Michaela Prien stellte in ihrem oben bereits erwähnten Vortrag die neuesten Entwicklungen bei Transkribus vor. Aktuell sind noch mehrere Arbeitsschritte durchzuführen: Texterkennung, Struktur-/Layout-Erkennung und Festlegung/Verknüpfung von Entitäten laufen voneinander gesondert ab. In Arbeit ist die Nutzung von End-to-End-Modellen, bei der die Layout- und Texterkennung sowie die Festlegung von Entitäten in einem gemeinsamen Schritt erfolgt. Der Einsatz auf der Transkribus-Plattform ist noch für 2025 geplant.
Bereits im Einsatz ist End-to-End-Technologie in einem KI-Projekt im Themenportal „Wiedergutmachung nationalsozialistischen Unrechts“. Inger Louise Banse (Bundesarchiv) und Mahsa Vafaie (FIZ Karlsruhe) erläuterten dies in ihrem Vortrag „Multimodal Large Language Modelle und die Bundeszentralkartei für Entschädigungsverfahren“.
Ethische und rechtliche Fragen, oder: Kein Archiv ohne „AI-Policy“
Um ethische und rechtliche Fragen rund um den Einsatz von KI ging es in mehreren Vorträgen. Einführend dazu sprach Tony Franzky (Erzbischöfliches Archiv Freiburg) „Von Bonbongläsern und Heilsversprechen – Vorschlag eines Ethikframeworks für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz entlang digitaler archivischer Prozesse“. Die Risiken beim Einsatz von KI sind mannigfaltig.

Franzky betonte das disruptive Potential der KI, aber auch das enorme Potential, dass der Einsatz von KI für Archive hat. Aus seinem Fazit: Eine ethische Bewertung des jeweiligen Anwendungsfalls sollte dem Einsatz von KI vorausgehen. Menschliche Akteure sind auch in Zukunft unverzichtbar, Fachkompetenz und multidisziplinäre Teams notwendig.
Zweifellos werden in vielen deutschen Archiven bereits KI-Tools genutzt – und sei es in Form von Übersetzungsprogrammen wie Deep-L. Ob diese Archive aber bereits Handlungsrichtlinien zur Nutzung von KI entwickelt haben, kurz: eine AI-Policy, ist fraglich. Ein Beispiel für eine solche AI-Policy bieten die National Archives der USA mit ihren „AI Strategic Goals and Objectives“.
In der Europäischen Union bietet der Artificial Intelligence Act (AI-Act) den Rechtsrahmen für den Einsatz von KI-Systemen. In diesem Rahmen bewegt sich auch die „KI-Strategie für den Freistaat Sachsen“, die in ihrem Strategieziel 7 auch den Einsatz von KI in der sächsischen Verwaltung anstrebt.
KI im Archiv: Wie weiter?

3 Aspekte aus der von Irmgard Becker, Leiterin der Archivschule Marburg, moderierten Abschlussdiskussion der Marburger Tagung möchte ich herausgreifen:
- Die Schere zwischen „kleinen“ und „großen“ Archiven geht immer weiter auseinander. Die digitale Transformation bringt Möglichkeiten, aber auch Schwierigkeiten mit sich, die für 1- oder 2-Personenarchive kaum bewältigbar scheinen. Was kann für eine Verbesserung getan werden?
- Die „digitalen“ Anteile in der Ausbildung müssen auf allen Ebenen ausgebaut werden. Bei der Erarbeitung des Deutschen Qualifikationsrahmens (DQR) Archiv wurde dies bereits berücksichtigt. Aber wie gut kann und wird die Umsetzung an den schulischen Ausbildungseinrichtungen und in den Ausbildungsarchiven funktionieren? Besonders bei der auch in kleineren Archiven stattfindenden FAMI-Ausbildung sollte eine archivübergreifende Zusammenarbeit in der Vermittlung digitaler Kenntnisse und Fertigkeiten angestrebt werden.
- Und schließlich: Dass junge Menschen, z. B. im Geschichtsstudium, KI-Tools zur Entzifferung eines Dokuments in Kurrentschrift nutzen (können), heißt noch nicht, dass sie kompetent mit den archivischen Informationsangeboten und analogen wie digitalen Quellen umgehen können. Auch online zugängliche archivische Fachinformationssysteme (AFIS) sind weiterhin nicht intuitiv verständlich. Die Vermittlung von Archival Literacy als Teil einer Data Literacy bleibt eine wichtige Aufgabe. Auf Augenhöhe: So wie wir archivische Fachkompetenz vermitteln können, können wir von der Kompetenz anderer, auch Studierender, profitieren. Hier sei an das Beispiel des Kreisarchivs Reutlingen erinnert.
Wie weiter? Die Veröffentlichung der Präsentationen auf der Webseite der Archivschule Marburg soll in den kommenden Wochen erfolgen. Eine Veröffentlichung von schriftlichen Beiträgen zu der thematisch vielfältigen und interessanten Tagung ist geplant. Weitere werden folgen, denn KI ist gekommen und wird bleiben.
OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Thekla Kluttig (9. Juni 2025). „KI im Archiv“. Eindrücke vom 29. Archivwissenschaftlichen Kolloquium in Marburg. SAXARCHIV-Blog. Abgerufen am 11. Februar 2026 von https://doi.org/10.58079/142qt
