Intelligente Automatisierung: Die Industrialisierung des Denkens

«Computer» bezeichnete vom 17. bis zur Mitte des 20. Jahrhunderts eine Person, die mathematische Berechnungen für verschiedene Zwecke ausführte. Erste Einsatzgebiete waren Naturwissenschaften, vor allem Astronomie oder Strömungsmechanik; im zwanzigsten Jahrhundert verlagerte sich der Einsatz dieser Computer mehr und mehr auf militärische Zwecke, die Nuklearforschung und dann die Raumfahrt.

Erst mit der Entwicklung frei programmierbarer Rechenmaschinen ging der Begriff «Computer» auf diese Maschinen über. Seitdem haben die (elektronischen) Computer sehr schnell die Arbeit ihrer menschlichen Vorfahren übernommen – und damit einen ganzen Berufsstand verschwinden lassen.

«Computer» bezeichnete vom 17. bis zur Mitte des 20. Jahrhunderts eine Person, die mathematische Berechnungen für verschiedene Zwecke ausführte. Erste Einsatzgebiete waren Naturwissenschaften, vor allem Astronomie oder Strömungsmechanik; im zwanzigsten Jahrhundert verlagerte sich der Einsatz dieser Computer mehr und mehr auf militärische Zwecke, die Nuklearforschung und dann die Raumfahrt.

Erst mit der Entwicklung frei programmierbarer Rechenmaschinen ging der Begriff «Computer» auf diese Maschinen über. Seitdem haben die (elektronischen) Computer sehr schnell die Arbeit ihrer menschlichen Vorfahren übernommen – und damit einen ganzen Berufsstand verschwinden lassen.

Im Büroumfeld sind Computer heute allgegenwärtig. Sie haben seit ihrer Erfindung massiv an Rechenleistung zugewonnen. Die Verarbeitung von Daten in allen Industrien ist ohne sie kaum mehr vorstellbar. Trotzdem werden Computer im Büro meist nur als Werkzeuge und Arbeitsmittel wahrgenommen – sie sind inzwischen zwar ziemlich komplex, aber die eigentliche geistige Arbeit liegt nach wie vor bei den Menschen. Die spannende Frage ist, ob sich daran in Zukunft etwas ändern wird – ob auch anspruchsvolle kognitive Arbeiten von Computern übernommen werden können. Heute verfügbare kognitive Systeme können vor allem einfache, ohnehin für Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeiter unattraktive Aufgaben übernehmen.

Diese Fragestellung ist typisch für Geschäftsfelder, in denen sich eine Disruption durch neue Technologien anbahnt. Solche Umwälzungen beginnen typischerweise am unattraktiven Ende der Wertschöpfungskette. Der disruptive Prozess hat für «Kopfarbeit» bereits begonnen: Gerade im Bereich NLP (natural language processing) entwickeln sich die Systeme und damit ihre Nutzungsmöglichkeiten rasant.

Ein Kunde von ti&m überprüft im Rahmen des eigenen KYC-Prozesses Kunden und potenzielle Geschäftspartner. Teil dieser Prüfung ist auch eine Recherche im Internet. Bisher wurde diese Suche von Mitarbeitenden durchgeführt, die für die Entscheidungsfindung ein Dossier über die Personen zusammengestellt haben. Heute wird das Zusammenstellen des Dossiers von einem KI-basierten System vorgenommen – die Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeiter können sich damit voll auf die Bewertung und Entscheidung konzentrieren. Bei einem anderen Kunden implementiert ti&m ein System, das die gescannte Post liest, die Daten interpretiert und die zugehörigen Prozesse anstösst – diese werden dann vollautomatisch oder von Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeitern ausgeführt.

Industrialisierung bedeutet die Standardisierung und Automatisierung von Arbeitsprozessen. Standardisierung bedeutet, dass Prozesse immer gleich ablaufen können. Auch in der «Kopfarbeit» z.B. in Banken und Versicherungen oder in der Verwaltung ist die Vereinheitlichung von Prozessen seit Langem etabliert. Auch die für eine Industrialisierung typische Arbeitsteilung und Spezialisierung von Abteilungen auf Teilprozesse hat die meisten Arbeitsbereiche bereits durchdrungen. Auch die Werkzeuge – d.h. die eingesetzte Software – sind heute in weiten Teilen standardisiert.

Noch in den Kinderschuhen steckt jedoch die zur Industrialisierung gehörende durchgehende Automatisierung: Viele Arbeiten in der Finanzindustrie sind nach wie vor sachbearbeitergestützt. Allerdings wird gerade in diesem Bereich viel geforscht, und dementsprechend werden neue Technologien entwickelt: KI-gestützte Systeme werden immer besser darin, Daten aus Dokumenten zu extrahieren, zu klassifizieren und auf Basis dieser Daten Prozesse eigenständig auszuführen. Die im Kasten genannten Projekte sind dabei nur zwei Beispiele. Weitere Möglichkeiten wären z.B. das Generieren von Regelwerken zur Leistungsabrechnung in der Krankenversicherung, oder das Erlernen von Regeln für eine automatisierte Buchhaltung.

Neue Technologien werden dazu führen, dass neben der schon vorhandenen Standardisierung die Automatisierung von Geschäftsprozessen immer weitere Bereiche erfasst. Die betroffene «Denkarbeit» der Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeiter wird dadurch mehr und mehr in Maschinen verlagert, die flexibel Entscheide treffen und Prozesse ausführen können, und dabei gleichzeitig mit viel grösseren Komplexitäten umgehen können als das Menschen möglich wäre.

«KI-gestützte Systeme werden immer besser darin, Prozesse eigenständig auszuführen.»

Diese Automatisierung lässt den Arbeitsbereich, den Menschen ausfüllen, immer kleiner werden – und vor allen Dingen immer anspruchsvoller. Hier zeichnet sich das gleiche Muster ab wie bei der Industrialisierung in der Fertigung: Die «eigentliche» Produktion erfolgt vollautomatisch, Sonderaufgaben, Spezialanfertigungen und Konstruktion/Design neuer Produkte sind beim Menschen.

Durch die Industrialisierung von Denkarbeit ändert sich auch der Arbeitsmodus: Die Art der Zusammenarbeit, die Organisation von Unternehmen, das Layout von Büros hängen stark davon ab, wie viel «geistige Eigenleistung» bei der Arbeit gefordert ist. Menschen, die in einem tayloristisch aufgeteilten Prozess Einzelaufgaben ausführen, kann man gut und gerne in Grossraumbüros unterbringen, in denen ein Schreibtisch am anderen steht. Command & Control ist hier ein gut funktionierendes Führungsprinzip.

Ist die Arbeit jedoch wenig planbar, eher schöpferisch, mit häufigen Wechseln zwischen konzeptioneller (d.h. ruhiger) Arbeit und Interaktion mit anderen Teammitgliedern, dann stellen sich völlig andere Anforderungen: Es braucht viel weniger den eigenen Schreibtisch, viel mehr Flexibilität für das Zusammenkommen, abgegrenzte Räume für die ungestörte Kommunikation – und in der Zusammenarbeit und Führung mehr Eigenverantwortung, Delegation und Vertrauen.

Die Industrialisierung des Denkens hat auch einen Einfluss auf die «Werkzeughersteller» – d.h. auf Technologieunternehmen wie ti&m. Statt ausprogrammierten Algorithmen oder parametrierten Regelwerken werden immer mehr Systeme benötigt, die flexibel und selbst lernend auf neue Situationen reagieren können. Die Technologie entwickelt sich durch digitale Transformation weg von der klassischen Programmierung hin zu Data Science, KI und ähnlichen innovativen Technologien.

Wie bei Industrialisierung in der Fertigung können wir auch bei der Industrialisierung des Denkens erwarten, dass es für Menschen weniger Routinearbeiten und stattdessen spannendere und höher qualifizierte Arbeiten gibt. So werden in der Zukunft wohl noch mehr Berufe dem Weg des Computers folgen und von Menschen auf Maschinen übergehen.

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