Die fortschreitende Entwicklung der Automatischen Texterkennung (ATR) eröffnet Historiker:innen faszinierende neue Möglichkeiten. Dieser Beitrag präsentiert einen Werkstattbericht, der sich auf zwei besondere Projekte, Himanis und Home, sowie auf aktuelle Initiativen im Rahmen des Cluster 3 von Biblissima+ (Künstliche Intelligenz und die Erkennung von Formen und Handschriften) konzentriert. Diese Projekte haben umfangreiche Sammlungen von Registern und Urkunden mithilfe von ATR untersucht und sind Vorreiter bei der Verarbeitung von mittelalterlichen handschriftlichen Quellen im großen Maßstab gewesen. Die ATR ermöglicht eine effiziente und präzise Verarbeitung von Informationen, angefangen von der automatischen Transkription historischer Texte bis hin zur Analyse großer Textkorpora. Der Werkstattbericht bietet Einblicke in die Herausforderungen, Fortschritte und Erkenntnisse dieser spezifischen Anwendungen. Die Entwicklung und Auswirkungen auf das Feld der Geschichtswissenschaft werden genauer betrachtet. Zunächst werfen wir einen Blick auf die Entwicklung der optischen Zeichenerkennung (OCR) und die Herausforderungen bei der Indexierung und Transkription von handschriftlichen Quellen (HTR), die die Zugänglichkeit und Nutzung historischer Quellen erheblich verbessert haben. Die Verknüpfung mit anderen relevanten Aufgaben im Bereich Paläographie und Linguistik wird anschließend hervorgehoben, darunter die Erkennung von Schreibern, Datierung, Expertise, die Erkennung benannter Entitäten (NER), die Verknüpfung benannter Entitäten (NEL) und die Stilometrie. Darauf aufbauend wird skizziert, wie diese Fortschritte den Umgang von Historiker:innen mit ihren Quellen grundlegend verändern können, insbesondere wenn sie sich die Konzepte von „distant editing“ und „artificial edition“ zu eigen machen. Es wird auch auf die Entwicklung von öffentlich zugänglichen Tools wie eScriptorium, Transkribus oder ChatGPT eingegangen, die den Historiker:innen weitgehend die Notwendigkeit ersparen, sich mit den Anforderungen der technologischen Entwicklungen auseinanderzusetzen. Dennoch zwingen sie diese mehr denn je dazu, die Natur der Daten zu verstehen, die sie für die Analyse und das Verständnis historischer Dokumente verarbeiten werden.