Ein wichtiger Aspekt der Texterkennung ist die Qualitätssicherung der Ergebnisse. Im Workshop wird gezeigt, wie ein Workflow zur Qualitätskontrolle und Aufwertung aussehen kann. Dabei soll die Frage geklärt werden, ob und wie Fehler, die bei konventioneller Texterkennung häufig auftreten, durch den Einsatz von LLM-Systemen minimiert werden können. Ebenso können normalisierte Ausgaben, wie z. B. die Erkennung des langen S (ſ) als kurzes S (s), mit Hilfe dieser modernen Techniken denormalisiert werden. Der Einsatz entsprechender Systeme könnte somit zu zuverlässigeren, höherwertigen Ergebnissen und einer effizienteren Verarbeitung großer Textmengen führen. Doch gilt auch hier: Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser!? Lässt sich die kreative Natur der LLMs soweit zähmen, dass die Ergebnisse automatisch weiterverarbeitet werden können? Der vollautomatische Einsatz von LLM-basierten Werkzeugen und der „Editor-in-the-loop“-Ansatz werden gegenübergestellt und ihre Vor- und Nachteile beleuchtet. Der "Editor-in-the-loop"-Ansatz bietet eine höhere Sicherheit bei der Qualität der Überarbeitung durch den Einsatz zusätzlicher Ressourcen (Pollin, 2024). Die automatisch erzeugten Überarbeitungen werden in einem weiteren manuellen Bearbeitungsschritt kontrolliert bzw. der Abgleich durch den Editor bei der Zusammenführung unterstützt. Darüber hinaus wird die Konkurrenzfähigkeit zu aktuellen NLP-Technologien zur Identifikation und Extraktion von Entitäten und Schlüsselkomponenten demonstriert (Armaselu, 2024, 1-4).