Die Automatisierung geistiger Arbeit

Die Automatisierung geistiger Arbeit von James Duez, Vorsitzender Rainbird

von James Duez – Vorsitzender des Startups Rainbird

In den letzten Jahren haben sich eine Reihe von bahnbrechenden Technologien zu einer Art Wirbelsturm vereinigt – ein Aufeinandertreffen mehrerer Innovationen, die bis vor Kurzem nur isoliert betrachtet wurden:

  • die Analyse großer Datenmengen
  • Hochgeschwindigkeits-Computer
  • Das Internet der Dinge (IoT)
  • Künstliche Intelligenz (KI)

Diese Technologien haben gemeinsam eine Reihe revolutionärer Szenarien vorangetrieben – am auffälligsten davon ist der Übergang zur Automatisierung der Wissensarbeit.


Was versteht man unter der Automatisierung geistiger Arbeit?

Wenn wir das vergangene Jahrhundert betrachten, stellen wir eine erhebliche Automatisierung der körperlichen Arbeit fest. Als Maschinen anfingen, schwere und sich wiederholenden Aufgaben zu übernehmen, ermöglichten sie den Menschen, sich mit höherwertigen Tätigkeiten zu beschäftigen. In den letzten zwei Jahrzehnten hat die Automatisierung der physischen, meist gering bezahlten Arbeit, eine deutliche Beschleunigung erfahren. Diese Automatisierung begann in der Landwirtschaft und breitete sich schnell auf das verarbeitende Gewerbe und andere Sektoren aus.

Wir haben erlebt, dass einige mit Personal ausgestattete Supermarktkassen entfernt und durch Reihen von Selbstbedienungskassen ersetzt wurden, die von nur einem einzigen Mitarbeiter beaufsichtigt werden. Ganze Bevölkerungsschichten wurden auf spezifische Gesundheitsrisiken untersucht, was nur durch den technologischen Fortschritt möglich ist. Diese Innovationen können manchmal hart erscheinen und werden sich auch weiterhin auf Beschäftigung und die allgemeine Wirtschaft auswirken – in den meisten Fällen haben sie jedoch zu deutlichen Effizienzsteigerungen, Qualitätsverbesserungen und einer besseren Gesellschaft geführt.

Diese Automatisierung hat sich weiter beschleunigt und breitet sich von relativ einfachen, sich wiederholenden manuellen Aufgaben hin zu wissensbasierteren Aufgaben aus. Organisationen aller Branchen versuchen, zahlreiche neue Automatisierungstechnologien zu nutzen, um Kosten zu senken, Standards zu erhöhen und in einigen Fällen neue Produkte und Dienstleistungen auf den Markt zu bringen.

Genauso wie Maschinen unseren Umgang mit körperlicher Arbeit verändert haben, finden sich die neuen KI-gesteuerten Technologien zunehmend in der Arbeitswelt des Wissensarbeiters wieder, um ihn zu unterstützen.  Die Automatisierung der auf Wissen basierten Arbeit verändert die Arbeitswelt rapide.


Fünf Vorteile der Automatisierung von Wissensarbeit


McKinsey & Company prognostiziert, dass die Automatisierung der Wissensarbeit die bedeutendste revolutionäre Technologie sein wird, die die Welt in den kommenden 10 Jahren beeinflussen wird – nur übertroffen vom Zuwachs 2 - 3 Milliarden neuer mobiler Internetnutzer bis 2025.

Es wird vermutet, dass sich die Automatisierung der Wissensarbeit in einer Größenordnung zwischen 5 bis 7 Milliarden Dollar pro Jahr auf die Wirtschaft auswirken wird, was in etwa 110 bis 140 Millionen Arbeitsplätzen entspricht. Diese Zahlen beinhalten keine Einschätzung des Wertes von qualitativ hochwertigeren Ergebnissen, die durch den Einsatz besserer Wissenstools erwartet werden.

Viele dieser Technologien sind inzwischen bei uns angekommen. Was wir gerade erleben ist nicht die Spitze des Eisbergs, sondern nur der Anfang. Trotzdem verändern Künstliche Intelligenz und andere Technologien der Informationsverarbeitung bereits heute die Arbeitswelt erheblich.


1. Wandel des Kundenkontakts


Wissensmanagementsysteme können Kosten senken, indem sie Organisationen dabei unterstützen, effizienter zu arbeiten – sie können aber auch die Messlatte für Qualitätsstandards wesentlich höher hängen,  indem sie schnellen, konsistenten und qualitativ hochwertigen Kundenservice ermöglichen.

Kunden erwarten bereits heute Selbstbedienung, überall und jederzeit, mit der Möglichkeit, im Bedarfsfall Unterstützung zu erhalten. Nicht nur Unternehmen wollen hochwertige automatisierte Dienstleistungen, sondern auch ihre Kunden. Der Trend hin zur automatisierten Selbstbedienung beschleunigt sich so schnell, dass Gartner prognostiziert, dass Kunden bis zum Jahr 2020 zirka 85 % ihrer Geschäftsbeziehungen mit dem Unternehmen abwickeln werden, ohne dabei mit einem Menschen zu interagieren. Möglich wird dies durch den Einsatz von Instrumenten zur Wissensverarbeitung.

Traditionell setzen Service-Center Wissensmanagementsysteme ein. Dabei handelt es sich oft um einfache Wissensdatenbanken mit starren Dokumenten oder Datenbanken mit Frage- und Antwort-Paaren (FAQs). Zudem verwenden sie Skripte, um die Mitarbeiter von Kontaktcentern durch strukturierte Prozesse zu führen, die in der Regel auf Entscheidungsbäumen basieren. Diese FAQ- und Entscheidungsbaum-Technologien sind schnell veraltet und bleiben oft hinter den Erwartungen der Kunden zurück.

In einem kürzlich erschienenen Forrester-Bericht hatten nur 44 % der befragten Unternehmen überhaupt ein agentenorientiertes Wissensmanagementsystem. In solchen Organisationen können Agenten, die komplexe Fragen bearbeiten, nicht ohne weiteres auf Inhalte zugreifen, die sie benötigen, um Kundenfragen zuverlässig zu beantworten, was die Servicequalität gefährdet. Als ihre häufigsten Kundenservice-Beschwerden nannten Verbraucher:

  • Unterschiedliche Kundenbetreuer mit unterschiedlichen Antworten (41 %)
  • Kundendienstmitarbeiter, die die Antwort nicht kennen (34 %)

Da moderne Produkte und Dienstleistungen komplex sind, benötigen Call-Center-Mitarbeiter viel Erfahrung und Wissen, um mit der ganzen Bandbreite heutiger Kundenprobleme umgehen zu können. Kontakt-Center-Manager sind sich einig, dass das richtige Wissen, das dem Kunden oder Agenten zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung gestellt wird, entscheidend für eine erfolgreiche Interaktion ist. Gut eingesetzt, kann dies die Kundenbindung erhöhen, die Bearbeitungszeit für Anrufe verkürzen und den Arbeitsablauf effizienter machen.

2. Erreichen von betrieblicher Spitzenleistung

Steigende Volatilität und Komplexität des Geschäftslebens haben den operativen Wandel in jüngster Zeit erheblich erschwert. In den nächsten Jahrzehnten sollen weitere drei Milliarden Kunden in die vernetzte, globale Mittelschicht eintreten, so dass konventionelle Betriebsmodelle zunehmend unter Druck geraten.

In einer perfekten Welt wird das Tagesgeschäft eines Unternehmens auf Höchstleistung ausgerichtet, so dass das Unternehmen seine Gewinne maximieren und gleichzeitig Risiken und Kosten minimieren kann. Unternehmen müssen agiler und reaktionsschneller werden, wenn sie erfolgreich sein möchten und wachsen wollen. Um dies zu erreichen, benötigen sie Technologien, die ihnen helfen, ihren Betrieb kostengünstig zu skalieren und zu flexibilisieren.

Eine neue Generation von Knowledge-Work-Technologien ermöglicht die Einbettung von Know-how in Geschäftssysteme. Dies führt zu einer effizienteren und konsistenteren Wissensarbeit. Unternehmen können diese neuen Werkzeuge nutzen, um Systeme zu schaffen, die in der Lage sind, differenzierte Entscheidungen zu treffen, die aus Ergebnissen und Herausforderungen lernen. Traditionell erfordern solche Systeme ein großes Team an Business Analysten, um die Anforderungen zu verstehen, und Softwareingenieure, um Wissen in logischen Regeln zu kodieren.

Analytik spielt eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, den Zyklus kontinuierlicher betrieblicher Verbesserungen voranzutreiben. Wenn man nicht versteht, wie Arbeitsabläufe gut funktionieren, kann das für jede Organisation fatal sein. Instrumente zur Automatisierung der Wissensarbeit können aufzeichnen, wie und warum Ergebnisse erzielt wurden, und helfen dabei, Einblicke zu gewinnen und Verbesserungen voranzutreiben.


3. Verhindern von Wissensverlust


Der Verlust eines Wissensträgers kann für große Organisationen störend und für kleine und mittlere Unternehmen verheerend sein. Insbesondere die Generation der „Baby-Boomer“ hat eine erhebliche Menge an persönlichem Wissen entwickelt, wie die Dinge funktionieren und warum. Wenn diese Mitarbeiter die Belegschaft verlassen, nehmen sie ihr persönliches Know-how und die Fähigkeit, reibungslose Abläufe zu gewährleisten, mit.

Technologie wird entscheidend sein, um die Lücke zu schließen, die durch den Verlust dieser wertvollen Mitarbeiter entstanden ist. Die übrig gebliebenen Wissensarbeiter werden mit operativen Entscheidungen konfrontiert, denen sie bisher noch nicht begegnet sind, da sie sich auf die erfahrenen Mitarbeiter verlassen haben, die diese bisher getroffen haben.

Der Wissensarbeiter der Zukunft wird sich auf Wissenstools verlassen müssen, um unmittelbare Entscheidungen zu treffen, viel mehr noch als frühere Generationen. Der Bedarf des Wissensarbeiters an prompten Informationen steigt ständig. Während die meisten Unternehmen in Daten ertrinken, werden intelligent analysierte und dokumentierte Informationen sowie die Möglichkeit, genau zum richtigen Zeitpunkt auf die richtigen Informationen zugreifen zu können, oftmals schmerzlich vermisst.

4. Umsatzsteigerung

Erfolgreiche Unternehmen haben effektive Vertriebsmitarbeiter, aber diese Profis sind in ihrer Anzahl begrenzt. Außerdem müssen beträchtliche Ressourcen aufgewendet werden, um sie zu rekrutieren, auszubilden und zu halten.

Vertriebsteams setzen seit einiger Zeit große Datenanalysen ein, um den Verkaufsprozess zielgerichteter und letztlich lukrativer zu gestalten. Neue Fortschritte in der künstlichen Intelligenz liefern bereits einen noch nie da gewesenen Einblick in die Anforderungen der Kunden und offenbaren häufig Kaufzwänge, die den Kunden selbst vielleicht nicht bewusst sind.

Lediglich durch ihren Einsatz kann dieselbe Technologie auch lernen, was funktioniert und was nicht. Sie kann sogar die Möglichkeit bieten, zu fragen: "Was wäre, wenn? und neue Ansätze kommentieren, indem sie auf historische Verkäufe zurückblickt, um festzustellen, ob mit einem anderen Ansatz bessere Ergebnisse hätten erzielt werden können.

Das Zusammenspiel von massenhafter Datenanalyse und moderner Entscheidungsunterstützung ist, als würde man neu eingestellten Vertriebsmitarbeitern eine Röntgenbrille aufsetzen, einen virtuellen Experten über die Schulter schauen lassen und ihnen Ratschläge ins Ohr flüstern. Dies ist besonders bei Neueinstellungen und bei komplexen Produkt- und Vertriebszyklen von unschätzbarem Wert und kann es jedem ermöglichen, sich der Effektivität der Sales-Profis anzunähern.

5. Rationalisierung von Führung, Konformität und Risikomanagement

Die meisten Bereiche operieren heute unter einer Art Regelungsrahmen oder der Kontrolle eines Leitungsgremiums. Das effektive Management von Führungs- und Konformitäts-Verpflichtungen wird immer mehr zur Belastung, da viele große Organisationen in einem kostspieligen Zyklus von Verstößen stecken, gefolgt von Abhilfemaßnahmen. Dadurch werden kritische Ressourcen erschöpft, die dann nicht mehr genutzt werden können, um derartige Ausfälle zukünftig proaktiv zu vermeiden.

Tools zur Automatisierung der Wissensarbeit können dazu genutzt werden, um einen Rahmen für die Entwicklung und Anwendung komplexer Regeln und Vorschriften zu schaffen. Diese können entweder als Empfehlung für das Personal, als Entscheidungshilfe oder als Kontrolle dienen, die eine strikte Vorgehensweise durchsetzt. Führungsregeln sind im Allgemeinen nicht zweideutig, aber sie sind umfangreich und komplex, was es schwierig macht, sie im Gedächtnis zu behalten und einheitlich zu interpretieren. Moderne Wissensarbeitstechnologien verändern dies.

Häufig sind es die vorliegenden Daten, die mehrdeutig und widersprüchlich sind und oft aus mehreren unterschiedlichen Systemen stammen. Wenn ein Experte in der Lage ist, angesichts solcher Daten ein differenziertes Urteil zu fällen, kann er sein Wissen modellieren und in ein Geschäftsprozessmanagementsystem einfließen lassen. Dies würde es ermöglichen, subtile Urteile effizient, im großen Stil und mit hoher Geschwindigkeit zu fällen, sei es in Form eines automatisierten Systems oder als Entscheidungshilfe für den menschlichen Wissensarbeiter.


Schlussfolgerung

Computer sind inzwischen in der Lage, Aufgaben zu erledigen, von denen angenommen wurde, dass sie nur von Menschen ausgeführt werden können. Sie können auf strukturlose Befehle reagieren, eine im Klartext gestellte Frage beantworten und subtile Urteile fällen. Es ist möglich, riesige Mengen an Informationen zu sichten, um Muster und Beziehungen zu erkennen. Computer können Konzepte, Zusammenhänge und Regeln erlernen – durch Experten, Datenverarbeitung oder einfach nur durch Anwendung.

Schnittstellen haben sich ebenfalls weiterentwickelt, und Software der Künstlichen Intelligenz kann menschliche Sprache, Handlungen und sogar Absichten von mehrdeutigen Befehlen verstehen und interpretieren. Kurz gesagt, Computer können zunehmend viele der Aufgaben übernehmen, die derzeit von Wissensarbeitern erledigt werden. Solche Werkzeuge können die Kosten für Unternehmen senken, interessanterweise jedoch vielleicht auch die Fähigkeiten der menschlichen Arbeitskräfte erweitern und ihnen langwierige Detailarbeit abnehmen.

Die Innovationsfähigkeit hat für Unternehmen allerorts oberste Priorität, und die Innovationsgeschwindigkeit nimmt zu. Die erfolgreiche Einführung von Technologien der Wissensarbeit wird von entscheidender Bedeutung sein, wenn Unternehmen in den kommenden Jahren Erfolg haben oder auch nur überleben wollen

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Über Rainbird

Rainbird ist eine preisgekrönte Plattform für Künstliche Intelligenz, die Ihren Geschäftsbetrieb intelligenter macht und Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen treffen kann, indem sie ein Modell des menschlichen Wissens angesichts der verfügbaren Daten überdenkt. Mehr Infos auf rainbird.ai

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