Human Friendly Automation, bitte!

Auswirkungen intelligenter Automatisierung
Während bei der Umsetzung eines IT-Projekts für eine Prozessautomatisierung alles völlig klar ist, ist die Zukunft für die betroffenen Mitarbeiter gänzlich ungewiss. Change- und Ressourcenmanagement bieten keine Antworten. Zunehmend macht auch die Arbeitnehmervertretung nicht mehr mit. Es bedarf eines Umdenkens.
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 Bild: Alexander Limbach/stock.adobe.com
Bild: Alexander Limbach/stock.adobe.com

1 Robotic-Process-Automation

Uns erreichen viele Anfragen von Unternehmen, um die Potenziale intelligenter Automatisierung (IA) auszuschöpfen. Konkret handelt es sich dabei meist um Technologien wie Chatbots, also Roboter, die Dialoge eigenständig mit organisationsinternen oder -externen Kunden führen, oder um Robotic Process Automation (RPA): die weitestgehend autonome Durchführung von Arbeitsabläufen durch die „Maschine“. Der Roboter nimmt die Entscheidung eigenständig vor.

Um ein einfaches Beispiel für RPA anzuführen: Sie wollen ein Taxi bestellen und nutzen dafür eine App. Diese ermittelt ihren Standort, ein Fahrer wird gesucht und zugewiesen. Basierend auf ihren letzten Zielen wird ein Ziel vorgeschlagen und Sie können nach Bestätigung der Offerte bereits nach wenigen Minuten bequem in das Taxi steigen, das vor Ihnen hält. Und wenn Sie dann am Ziel angekommen sind, verlassen Sie das Taxi, indem Sie einmal mit dem Finger über ihr Smartphone streichen und nach kürzester Zeit eine rechtskonforme Rechnung als PDF erhalten, die dann sogar Ihr intelligentes Buchhaltungssystem automatisch erkennt, erfasst und bei der Umsatzsteuervoranmeldung automatisch berücksichtigt sowie an Ihr Finanzamt berichtet. Das alles mit nur drei menschlichen Bestätigungen zwischen den Prozessen.

Mutatis mutandi lassen sich aus diesem Beispiel diverse Anwendungsfälle für Geschäftsprozesse darstellen, bei denen die Automatisierung revolutionäre Veränderungen ermöglicht.

2 Für Mitarbeiter wirkt IA wie ein Tsunami

Bleiben wir beim Beispiel mit dem Taxi: Es braucht keinen Mitarbeiter mehr, der in einer Zentrale sitzt, die Kundenanfrage annimmt und koordiniert (Disponent). Ebenso wenig benötigt es noch Mitarbeiter auf der Seite des Geschäftsreisenden, die in der Buchhaltung Rechnungsein- und -ausgänge verwalten sowieUmsatzssteuervoranmeldungen an das zuständige Finanzamt manuell veranlassen. Diese Jobs können nahezu vollständig eingespart werden. Die bisherigen Aufgaben der betroffenen Kollegen werden obsolet.

Bei nahezu allen intelligenten Automatisierungsprojekten lässt sich beobachten, dass die Auswirkungen – der Impact – der Technologie viel tiefgreifender auf die betroffene Belegschaft wirkt, als es bisherige IT-gestützte Innovationen getan haben. Denn ging es zuvor für Mitarbeiter um die Frage nach der Beherrschungs- bzw. Bedienungskomptenz der neuen Technologie, geht es bei IA um nichts weniger als die Fragen nach der persönlichen Identität und beruflichen Existenz.

3 Nicht nur der Grad der Automatisierung ist entscheidend

Ich habe hier mit dem Taxi ein Beispiel angeführt, das ein sehr hohes LOA-Level aufweist. Mit einem LOA-Level bezeichnet man den Grad der Automatisierung (Level of Automation) eines Arbeitsablaufs. Je mehr Entscheidungen durch den Roboter übernommen werden, desto höher ist das LOA-Level. Wir verwenden eine 10-stufige LOA-Skala. Im Beispiel beträgt das LOA-Level für die Tätigkeit des Disponenten 10. Seine Tätigkeit ist durch IA vollständig automatisiert worden. Der von ihm verantwortete Arbeitsablauf fällt weg.

Anders verhält es sich bspw. mit einem Chatbot, der die Callcenter-Mitarbeiter ergänzt, um das Kundenerlebnis zu verbessern und zu Einsparungen bei den Personalkosten führen soll. Der Chatbot ist der erste Ansprechpartner für den Kunden. Dieser klärt relevante Fakten ab und kann basierend auf der Datenquelle Antworten bereitstellen. Nur noch komplexe Anfragen sollen an die menschlichen Agenten durchgestellt werden. Durch Machine Learning ist es dem Roboter möglich, seine Antwortqualität kontinuierlich zu verbessern. Sodann erhöhen sich die Komplexitätsgrade der Bearbeitungsfälle für die betroffenen Mitarbeiter deutlich.

Wir haben bereits heute Erfahrungen mit der Implementierung von Chatbots in internen wie externen Servicecentern gesammelt. Das LOA-Level liegt i. d. R. zwischen drei und fünf: Menschliche Agenten müssen bei sehr vielen Anfragen noch Entscheidungen treffen und manuell Handlungen ausführen.

Allerdings zeigt sich an dem Beispiel, dass das LOA-Level noch um weitere Messparameter ergänzt werden muss. Überforderungen für die Menschen sowie Neid auf den Roboter sind messbare Phänomene. Das gesamte Callcenter verliert so an Produktivität.

4 Identifikation und Werte

Das LOA-Level kann also relativ gering sein und dennoch kommt es zu erheblichen Auswirkungen auf die Belegschaft. Die Identifikation mit der Aufgabe und Rolle wird dann relevant. Im Callcenter-Beispiel haben die Mitarbeiter eine Identifikation mit der Beantwortung einfacher Fragestellungen gehabt. Sie hatten diesem Arbeitsschritt einen persönlichen, emotionalen Wert verliehen. Versetzen wir uns dazu in die Lage eines fiktiven Repräsentanten eines Callcenter-Mitarbeiters (Persona): Susanne ist 47 Jahre alt, seit acht Jahren in Deutschland, hat zwei Kinder, ihr Mann ist berufstätig und sie selbst konnte in ihrem Herkunftsland Bosnien keine Ausbildung absolvieren. Mit ihrer Tätigkeit im Servicecenter eines deutschen Versicherers trägt sie zur Verbesserung der Familienkasse bei. Sie hat einen stressigen privaten Alltag, spricht mittelmäßig gut Deutsch, ist nicht gewohnt, mit fachlicher Komplexität im Versicherungsumfeld umzugehen und verbindet mit ihrer Tätigkeit keine Ambitionen eines beruflichen Aufstiegs (Karriere). Ihre Stärke ist die Beantwortung der einfachen Fragen, bei denen sie gern einen Kaffee trinkt und zwischendurch mit ihren Kollegen private Erlebnisse austauscht. Der Chatbot wirkt auf Susannes Berufsidentität disruptiv. Alle Kriterien zur Konstruktion einer kulturellen Identität mit einem Job sind betroffen. Die Mitarbeiterin war gut in ihrem Job und hat ihrer Familie von ihren Erfolgen berichtet. Ebenso hatte sie bei der Beantwortung einfacher Fragestellungen soziale Interaktionsrituale mit den Kollegen ausgebildet. Durch die Übernahme dieses Arbeitsschritts durch den Chatbot sind die Essenzen zur Konstruktion einer kulturellen Identität erheblich betroffen. Was übrig bleibt, ist eine zweckrationale Identifikation mit ihrem Job. Das heißt: Susanne geht ihrer Aufgabe nach, um Geld zu verdienen. Nicht mehr und nicht weniger. Die emotionale Beziehung zum Arbeitgeber löst sich auf.

Erschwerend kommt hinzu, dass betroffene Mitarbeiter nun ausschließlich mit komplexen Problemen umgehen müssen. Diese Anfragen sind speziell und erfordern i. d. R. verschiedene Rückfragen mit Fachexperten. Während der Mensch also viel Zeit für die Beantwortung einer einzigen Anfrage benötigt, hat der Chatbot eventuell bereits 10 bis 20 Kundendialoge erfolgreich beendet. Die Transparenz steigt und das wirft Fragen auf. Um dem entgegenzuwirken, bedarf es zunächst der Einführung von Werten, die u. a. einen Vergleich zwischen Mensch und Maschine untersagen. Neben diesen kulturellen/regulatorischen Veränderungen bedarf es aber auch organisationaler Erneuerung:

Mitarbeiter in Servicecentern stehen – wie Entwicklerteams oder Start-ups – künftig vor der Herausforderung, kontinuierlich mit Komplexitäten kundenorientiert und schnell umzugehen. Callcenter-Agenten arbeiten dann nicht mehr isoliert voneinander in Boxen und beantworten alleine Anfragen, sondern sitzen gemeinsam an runden Tischen, an denen jeweils ein bis zwei Experten ebenfalls präsent sind. Anfragen können so als kleine „Community“ vor Ort diskutiert und beantwortet werden. Täglich finden agile Austauschformate (Daily Stand-ups/Retrospektiven) statt, um die Arbeitsinhalte wie Arbeitsweise zu reflektieren und stetig zu verbessern.

Deutlich wird, dass der Change-Impact durch einen Chatbot, auch wenn das LOA-Level relativ gering ist, zu erheblichen Auswirkungen für die Beschäftigten führt. Insbesondere die Identität ist betroffen. Und neben dem Veränderungswillen ist die Veränderungsfähigkeit eine große Baustelle.

5 Strategischer Change und Ressourcenmanagement

Kürzlich habe ich auf einer renommierten HR-Konferenz zu diesem Thema gesprochen und die Auswirkungen durch IA wie hier beschrieben skizziert. Im Anschluss erlaubte ich mir die folgenden Fragen an das Publikum, das aus HR-Vertretern zahlreicher deutscher Großunternehmen bestand: „Wie wird Ihre Organisation im Zeitalter der Automatisierung in fünf Jahren aussehen? Welche Mitarbeitergruppen werden konkret betroffen sein und wie werden sich Führungsstrukturen verändern? Wie veränderungswillig und -fähig sind die Mitarbeiter? Welche Fähigkeiten und Personen werden in welchen Bereichen der Organisation oder bei Tochterunternehmen künftig benötigt? Und wie soll die Befähigung der durch IA betroffenen Mitarbeiter erfolgen?” Zugegeben, es war eine ganze Latte an Fragen, doch zu keiner einzigen konnte einer der ca. 150 Konferenzbesucher die Stimme erheben und eine Antwort bereitstellen. Im Nachgang kam eine Zuhörerin auf mich zu und bestätigte das Gesamtbild: „Wir haben alle keine Antworten. In unserem Unternehmen beschäftigt sich niemand damit, wie die Auswirkungen der Automatisierung im Detail aussehen, wie und wohin die Mitarbeiter weiterentwickelt werden sollen.“

Wie zu Beginn dieses Beitrags erwähnt, erreichen uns viele Anfragen für IA-Projekte. Diese Requests for Proposals (RfP) fragen nach IT-Lösungen und beinhalten Formulierungen wie: „Ziel ist es, durch das Projekt 400 FTEs einzusparen, nutzerorientierter und effizienter zu werden, um damit Potenziale in neuen Geschäftsfeldern heben zu können.“ Die Aufforderung zur Erarbeitung einer Strategie, um die Auswirkungen auf die Belegschaft zu analysieren, Maßnahmen zur Veränderung aufzuzeigen und mitzugestalten, fehlen immer. Das IT-Projekt soll „Business Value“ leisten. Der Mensch fällt runter.

Diese Art der Implementierung von IA-Projekten ist aufgrund der dargestellten, tiefgreifenden Auswirkungen nicht mehr hinzunehmen. Und tatsächlich regt sich Widerstand: Der Betriebsrat eines internationalen Telekommunikationskonzerns verweigerte kürzlich die Zustimmung zu einem Chatbot-Projekt im Bereich Operations, weil nicht dargestellt werden konnte, wie die sozialen Folgen für die Arbeitnehmer aussehen und welche Perspektiven Betroffenen angeboten werden sollen. Ähnliche Beschreibungen erreichen mein Team derzeit wöchentlich seitens unserer Vertriebsbeauftragten: IT-Leiter von Chemieunternehmen bis Behörden erhalten kein „Go“ für ihr IA-Projekt, weil sie die Folgen nicht darstellen können.

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Zeitgleich zu den Überlegungen, ein IA-Projekt umzusetzen, ist daher die Auseinandersetzung mit dem Veränderungs- und Personalplanungsmanagement erforderlich. An dieser Stelle wird noch immer versucht zu sparen, obgleich der Druck seitens der Mitbestimmungsgremien und auch der regulatorische Druck (bspw. Initiativen des „Corporate Digital Responsibility“-Gremiums sowie auch der Enquete-Kommission KI des Bundestags) zeitnahes Umdenken erwarten lässt.

6 Change-Impact-Plan

Wir haben den Anspruch, die Auswirkungen auf die Mitarbeiter in einer Organisation bereits vor dem Start des IT-Projekts zu analysieren sowie gemeinsam Change-Maßnahmen und Weiterbildungsangebote zu entwickeln, die auf die künftigen Ressourcenbedarfe einer Organisation im Zeitalter von IA (wir sprechen intern vom Zielbild des „Cognitive Enterprise“) einzahlen. Mit diesem Change-Impact-Plan soll ein sozialverantwortlicher und weitsichtiger Implementierungsprozess möglich werden.

Damit diese Überlegungen aber überhaupt erst stattfinden, sehen wir die Notwendigkeit für eine Selbstverpflichtung. Gemeinsam mit Vertretern der Unternehmen Audi, Siemens oder der Alte Leipziger Versicherung sowie Experten der Wissenschaft, wie dem ISF-München, arbeiten wir an Prinzipien für einen „Human Friendly Automation“ (HFA)-Ansatz.

Neben den damit verbundenen Werten, sollen sich Arbeitgeber, die IA-Technologien einführen wollen, auch auf einen Standard für den Implementierungsprozess verständigen. Dieser HFA-Standard sieht bspw. das Prinzip vor, die Belegschaft zu Subjekten und nicht zu Objekten des IA-Projekts zu machen. So dürfen etwa betroffene Mitarbeitergruppen von Beginn an ein IA-Projekt aktiv mitgestalten. Bislang waren sie meist nur Zuschauer oder wurden von IT-Beratern beobachtet, sodass ihre Tätigkeit im Ergebnis von der künstlichen Intelligenz nachgeahmt wurde. Wie kann eine frühzeitige, subjektivierende Einbindung stattdessen erfolgen? Sollen z. B. Schreiben von Kunden mit Rechnungsanhängen automatisch vom Roboter erkannt, sortiert und beantwortet werden, so informiert man betroffene Sachbearbeiter über diese Fähigkeit der Technologie bereits frühestmöglich. Mittels Design-Thinking-Workshops – also Workshops, in denen diese Herausforderung für ihre Tätigkeit dargestellt und nach persönlichen Lösungsmöglichkeiten gesucht wird – entwickelt die Mitarbeitergruppe nicht nur ein Gefühl für den Wandel, sondern erhält die Möglichkeit, neue Perspektiven für sich zu finden.

Diese Ideen für persönliche Perspektiven sind dann als ein „Bottom-up“-Wunsch zu verstehen. Damit keine Frustrationen aufkommen, ist es zwingend erforderlich, dass HR die Wünsche aufnimmt und parallel dazu („top-down“) gemeinsam mit der Unternehmensleitung eine weitsichtige Personalstrategie für die Organisation in der „Cognitive Era“ erarbeitet. Zielgerichtete Befähigungsprogramme und Changemaßnahmen sind das Ergebnis der Konzeption und können umgehend beginnen, noch bevor ein einziger Mitarbeiter von RPA oder Chatbots konkret „berührt“ wird.

7 Fazit

Die Auswirkungen durch IA lassen sich durch die drei Dimensionen LOA-Level, Identifikation und Zeit (die frei wird) bestimmen. Es sollte der Weg für einen fairen, sozialverantwortlichen Implementierungsprozess für die Technologie geebnet werden. Insbesondere das HFA-Assessment erhöht die Chance, die Zustimmung des Betriebsrats zu erhalten sowie die betroffenen Mitarbeiter besser mitzunehmen. Insgesamt wird es dadurch zu weniger Resistenzen, Projektverzögerungen und nachträglichen, menschlichen Herausforderungen kommen, die erhebliche Investitionen für das Unternehmen sowie die Gesellschaft bedeuten.

Es liegt in der Verlockung der Technologie und wir dürfen uns nichts vormachen: Alles, was automatisiert werden kann, wird irgendwann automatisiert werden. Daher reicht ein Change- und Veränderungsansatz nicht aus. Wir benötigen eine globale Selbstverpflichtung der Unternehmen auf einen „Human Friendly Automation Approach“. Kommt diese Charta nicht jetzt aus der freien Wirtschaft heraus, wird es unweigerlich eine (neue) politisch-regulatorische Kraft geben, welche HFA-Standards den Arbeitgebern aufzwingt – selbstverständlich inklusive Audits, Zertifizierungen und verpflichtenden Schulungen. Das Geschäftsmodell der Regulierung ist für politische Akteure und NGOs einfach zu verlockend.

Ich möchte mit den Worten des Chief Operating Officers (COO) eines globalen Telekommunikationsanbieters abschließen: „Wir denken zu wenig. Wir nehmen uns in diesen richtungsentscheidenden Zeiten viel zu wenig Zeit, Technologien und ihre Folgen tiefgreifend verstehen zu wollen und haben nicht den Mut, Veränderungen heute bereits in Angriff zu nehmen.“ In diesem Sinne: Nehmen Sie sich die Zeit zum Denken. Und seien Sie mutig!

Dr. Lars Schatilow

Dr. Lars Schatilow
Leiter Digital Change und Transformation D-A-CH, IBM Deutschland GmbH, Düsseldorf
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Artikel Human Friendly Automation, bitte!
Seite 99 bis 101
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