Das autonome Unternehmen mit APA
Internet und E-Commerce waren disruptive Innovationen in der Entwicklung von Unternehmen, die Geschäftsmodelle und die Wertschöpfung von Grund auf veränderten. Ebenso stellt das autonome Unternehmen einen bahnbrechenden Wandel dar, der verändert, wie Geschäftsentscheidungen getroffen und umgesetzt werden.
Der Unterschied zwischen Unternehmen, die sich nur nebenbei mit Automatisierung beschäftigen, und solchen, die vollständig auf Autonomie setzen, ist erheblich. Viele Unternehmen automatisieren 10–30 % der Prozesse – ein autonomes Unternehmen operiert mit über 50 % der Prozesse, die unabhängig laufen, und bis zu 80 % der Arbeit werden insgesamt automatisiert.
Das geschieht durch die Anwendung von Agentenbasierter Prozessautomatisierung (Agentic Process Automation = APA) und KI-gestützter Entscheidungsfindung, um zentrale Geschäftsprozesse mit minimalem menschlichen Zutun auszuführen.
APA kann langwierige, komplexe Geschäftsprozesse von Anfang bis Ende über traditionell abgeschottete Systeme wie ERP, CRM, SCM und Finanzen hinweg koordinieren und durchführen. Es nutzt smarte, agentenbasierte KI-Agenten, die eigenständig denken, Entscheidungen treffen und handeln können, um ihre Ziele zu erreichen.
Diese KI-Agenten arbeiten reibungslos zusammen und überwinden Barrieren zwischen Daten, Systemen und Abteilungen. Sie interpretieren Informationen, sobald diese vorhanden sind, wie z. B. Kundenfeedback, Marktveränderungen oder operative Daten, und nutzen neue Informationen schnell, um Entscheidungen zu treffen und die nächsten Schritte einzuleiten.
Dabei muss beachtet werden, dass ein autonomes Unternehmen die menschliche Arbeit nicht ausmerzt, sondern sie neu definiert. Mitarbeitende wechseln von der Verwaltung repetitiver Aufgaben zur Überwachung von KI-gestützten Systemen, treffen strategische Entscheidungen und entwickeln neue Geschäftsmodelle, wobei der Schwerpunkt auf Kreativität und strategischem Wachstum liegt.
Die Entwicklung der Enterprise-Automatisierung
Von der grundlegenden Automatisierung bis hin zum autonomen Unternehmen – der Weg von der Rationalisierung repetitiver Aufgaben hin zu selbststeuernden komplexen Workflows folgt einem klaren Fortschritt parallel zu größeren technologischen Entwicklungen. Automatisierungstools entwickelten sich parallel zu breiteren technologischen Fortschritten, einschließlich SaaS, Cloud und Enterprise-KI.
Von RPA zu APA
Die heutige Agentenbasierte Prozessautomatisierung hat ihre Wurzeln in der Robotergesteuerten Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation = RPA). RPA konnte strukturierte Prozesse mit noch nie dagewesener Effizienz bewältigen. Allerdings war der Umfang begrenzt. RPA hatte Schwierigkeiten mit unstrukturierten Daten und es fehlten die kognitiven Fähigkeiten zur Entscheidungsfindung und Problemlösung.
Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen ermöglichte es Automatisierungssystemen, aus Daten zu lernen, sich an neue Situationen anzupassen und Vorhersagen sowie fundierte Entscheidungen zu treffen. Das ermöglichte zudem die Automatisierung von Prozessen, die auf unstrukturierten Daten basieren. So konnte die Intelligente Automatisierung die Grenzen der traditionellen RPA überwinden.
Die Process-Mining-Technologie spielte ebenfalls eine Schlüsselrolle. Sie bot Einblicke in die tatsächliche Prozessausführung und man musste Workflows nicht mehr einfach annehmen. Sie identifizierte damit Automatisierungsmöglichkeiten durch die Erkennung von Prozessengpässen und ermöglichte eine stetige Prozessoptimierung basierend auf realen Leistungsdaten.
Allerdings führten traditionelle Automatisierungsansätze häufig zu isolierten Systemen, in denen nur einzelne Aufgaben automatisiert wurden, ohne den umfassenderen Unternehmenskontext zu berücksichtigen. Das führte zu Ineffizienzen und Engpässen, welche der Skalierbarkeit und Integration im Wege standen.
Agentenbasierte Prozessautomatisierung überwindet diese Einschränkungen. Sie baut Silos ab und bietet einen kohärenten und integrierten Ansatz für die Automatisierung in allen Geschäftssystemen und -funktionen.
Um die Reise von RPA zum autonomen Unternehmen zu veranschaulichen, schauen wir uns einen Zeitstrahl der Geschäftsprozessautomatisierungs-Technologien an:
- Robotergesteurte Prozessautomatisierung (RPA) stellt die erste Phase dar. Sie konzentriert sich auf die Automatisierung repetitiver, regelbasierter Aufgaben – meist innerhalb einzelner Abteilungen.
- Intelligente Automatisierung ist die Integration von KI und Maschinellem Lernen mit RPA, um komplexere Prozesse zu automatisieren, einschließlich unstrukturierter Daten. Dazu braucht es kognitive Fähigkeiten.
- Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) ist die aktuelle Phase, in der über 50 % der Prozesse autonom betrieben werden. Die Technologie nutzt KI-Agenten und nahtlose Systemintegration.
Technologische Fortschritte ermöglichen den Schritt zum autonomen Unternehmen.
Agentenbasierte Prozessautomatisierung ist ein kritischer Wendepunkt. Sie vereint mehrere technologische Fortschritte mit Automatisierungstools, um bahnbrechende Fähigkeiten bereitzustellen, die agentenbasierte Workflows stützen:
- NLP (Natural Language Processing = Verarbeitung natürlicher Sprache): Die NLP-Technologie ermöglicht es Automatisierungssystemen, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, was entscheidend für die Verarbeitung von Dokumenten, E-Mails und Gesprächen ist. NLP erleichtert es Menschen in ansprechender Weise, mit Automatisierungen in natürlicher Sprache zu arbeiten.
- Knowledge Graphs und semantische Technologien: Diese erstellen strukturierte Darstellungen von Geschäftswissen, ermöglichen Reasoning über verschiedene Informationsquellen hinweg und unterstützen das kontextuelle Verständnis von Geschäftsprozessen.
- Große Sprachmodelle (Large language Models = LLMs): Sie bringen generalisierte Denkfähigkeiten in Automatisierungen ein, welche es ermöglichen, neue Situationen zu bewältigen, die in den Trainingsdaten nicht enthalten sind. LLMs vereinfachen zudem die Erstellung von Automatisierungen, indem sie die Entwicklung mit natürlicher Sprache ermöglichen.
- Low-Code/No-Code-Plattformen: Ermöglichen die Entwicklung von Automatisierung ohne Hilfe von IT-Spezialisten und beschleunigen die Bereitstellung von Automatisierungslösungen. Zentral ist, dass die Technologie Geschäftsanwendern ermöglicht, sich an der Gestaltung von Automatisierungen zu beteiligen.
- API-Ökosysteme und Microservices: Die oft übersehenen Helden der Unternehmensautomatisierung: APIs. Sie ermöglichen standardisierte Verbindungen zwischen Systemen, ein modulares Automatisierungsdesign, das umkonfiguriert werden kann, und unterstützen die Integration über Systeme hinweg, die zuvor isoliert waren.
- Ereignisgesteuerte Architekturen: Das bedeutet, dass Automatisierungen auf Echtzeit-Geschäftsereignisse reagieren können. Zudem ermöglicht die Technologie die Koordination zwischen mehreren KI-Agenten und unterstützt die asynchrone Ausführung von Prozessen.
- Agentenbasierte KI: KI-Agenten und agentenbasierte Systeme fußen auf all diesen Technologien, um Autonomie, Anpassungsfähigkeit und Zielorientierung für Automatisierungen beizusteuern, sodass sie Ziele mit einem höheren Grad an Unabhängigkeit verfolgen können. Sie treffen Entscheidungen darüber, wie Ziele erreicht werden sollen, anstatt einfach nur festen Verfahren zu folgen. Das ermöglicht den Umgang mit komplexen, variablen Prozessen, die im Voraus nicht vollständig spezifiziert werden können.
Diese Technologien tragen allesamt zur Evolution der Automatisierung bei, indem sie von menschlichen Benutzeroberflächenaktionen zu einem Verständnis des Geschäftskontexts, zur Entscheidungsfindung, zum Handeln und zur Anpassung an neue Situationen übergehen – das macht die wahre agentenbasierte Prozessautomatisierung aus, welche das autonome Unternehmen der Zukunft möglich macht.
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Die Schlüsselkomponenten eines autonomen Unternehmens
Das Konzept der agentenbasierten Prozessautomatisierung (APA) ist zentral für autonome Unternehmen. APA ist ein bahnbrechender Ansatz zur Geschäftsprozessautomatisierung, der agentenbasierte KI-Agenten einsetzt, um End-to-End-Prozesse mit minimalem menschlichen Zutun zu verwalten.
Diese KI-Agenten sind darauf ausgelegt, menschliche Entscheidungsprozesse nachzuahmen, sodass sie in der Lage sind, sich in komplexen Workflows zurechtzufinden und Aufgaben eigenständig auszuführen. Durch die Kombination von KI-Fähigkeiten mit Handlungsfähigkeit können diese Systeme unstrukturierte Daten verarbeiten, Muster erkennen und datenbasierte Entscheidungen treffen.
Im Gegensatz zu traditionellen Automatisierungslösungen, die dazu neigen, sich auf vertikale Punktlösungen zu konzentrieren, also nur isolierte Aufgaben innerhalb spezifischer Abteilungen lösen, bietet APA eine horizontale Integration. KI-Agenten agieren nahtlos über verschiedene Anwendungen hinweg und schaffen so ein kohärentes und vernetztes Unternehmensökosystem.
Dieser horizontale Ansatz überwindet die unsichtbaren Barrieren zwischen den verschiedenen Teilen des Unternehmens und bringt sie bei strategischen Zielen, Effizienz und Produktivität auf einen gemeinsamen Nenner.
Die Orchestrierung spielt hier eine zentrale Rolle. Sie verwaltet mehrere Automatisierungssysteme und KI-Agenten innerhalb des autonomen Unternehmens. Sie umfasst die Koordination und Synchronisation verschiedener Prozesse und Systeme, damit diese nahtlos zusammenarbeiten. Effektive Orchestrierung bedeutet, dass KI-Agenten über verschiedene Plattformen hinweg kommunizieren und zusammenarbeiten können, wodurch Konflikte und Redundanzen vermieden und der Ressourceneinsatz optimiert werden.
Zusammenarbeit zwischen menschlichen Arbeitskräften und autonomen Systemen
In einem autonomen Unternehmen arbeiten menschliche Mitarbeitende mit autonomen Systemen zusammen, indem sie die strategische Richtung und den Kontext bereitstellen, welche KI-Agenten benötigen, um effektiv zu arbeiten. Diese Zusammenarbeit zwischen menschlichen Arbeitskräften und agentenbasierter Automatisierung ist der Schlüssel zu mehr Effizienz und Innovation.
Zwar sind KI-Agenten hervorragend darin, Aufgaben zu bewältigen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, doch das menschliche Element bleibt für die Aufsicht und kreative Problemlösungen unverzichtbar. Menschen legen die übergeordneten Ziele und Parameter fest und stellen sicher, dass automatisierte Prozesse mit den Werten und Zielen des Unternehmens in Einklang stehen.
Da KI-Agenten repetitive und datenintensive Aufgaben übernehmen, können sich menschliche Arbeitskräfte auf Dinge konzentrieren, die emotionale Intelligenz, Kreativität und strategisches Denken erfordern. Das Ziel dieser Zusammenarbeit ist es nicht, Menschen zu ersetzen – die derzeitigen Einschränkungen sollen überwunden und mehr Innovation und stärkere Wettbewerbsfähigkeit gefördert werden.
Außerdem sind menschliche Arbeitskräfte entscheidend für die Überwachung und Optimierung der Leistung von KI-Agenten. Durch die Analyse der Ergebnisse und das Bereitstellen von Feedback können sie die Systeme stetig verbessern und sicherstellen, dass sie sich an die sich ändernden Geschäftsanforderungen und Umgebungen anpassen.
Geschäftliche Vorteile eines autonomen Unternehmens
Die Entwicklung hin zu einem autonomen Unternehmen verändert grundlegend, wie Unternehmen Ressourcen nutzen und Wachstum vorantreiben. Die Einführung autonomer Workflows bietet vielerlei geschäftlicher Vorteile, indem sie die Budgetverteilung, die Dynamik der Belegschaft, die betriebliche Genauigkeit und die Kundenzufriedenheit verbessert.
Verlagerung des Budgets von der Wartung hin zur Innovation
Für Chief Information Officers (CIOs) ist diese Transformation besonders spannend, da sie eine strategische Verschiebung der Budgetverteilung von routinemäßiger Wartung hin zu Innovationsinitiativen ermöglicht. Traditionell wird ein großer Teil der IT-Budgets durch das „Licht-anlassen“ verbraucht – die Wartung bestehender Systeme und Infrastrukturen.
Mit agentenbasierter Prozessautomatisierung können Unternehmen selbstverwaltende IT-Systeme einsetzen. Damit können CIOs in innovative Projekte investieren, die das Unternehmenswachstum fördern, wie die Entwicklung neuer Produkte, das Erschließen neuer Märkte oder die Verbesserung der Kundenerfahrungen. Infolgedessen können Unternehmen schneller skalieren und sich anpassen, um auf Marktveränderungen zu reagieren und neue Chancen für nachhaltiges Wachstum zu ergreifen.
Verbesserung der Mitarbeiterpositionen zur Förderung des Umsatzwachstums
Eine der grundlegendsten Auswirkungen von APA ist die Fähigkeit, der Belegschaft repetitive, manuelle Aufgaben abzunehmen, sodass sie anspruchsvolle Tätigkeiten ausführen können. Das senkt nicht nur die Betriebskosten, sondern fördert auch aktiv das Umsatzwachstum. Mitarbeitende beschäftigen sich vermehrt mit strategischen Tätigkeiten, die menschliche Kreativität, Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungsfindung erfordern. Indem sie sich mit Innovation und Kundenbindung befassen, können die Mitarbeitenden ihre Fähigkeiten einsetzen, um neue Geschäftsmöglichkeiten und einen echten Wettbewerbsvorteil zu schaffen.
Verbesserung der Genauigkeit, Compliance und des Risikomanagements
Autonome Unternehmen profitieren von erheblichen Verbesserungen in den Bereichen Genauigkeit, Compliance und Risikomanagement. KI-Systeme zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, die bei manueller Bearbeitung auftreten können, erheblich reduziert wird. Diese Genauigkeit ist ein Vorteil für die Compliance unter Berücksichtigung der Branchenvorschriften und Standards. Darüber hinaus können KI-Agenten so programmiert werden, dass sie ohne Ausnahme staatliche Anforderungen und Unternehmensrichtlinien einhalten.
Die Fähigkeit der KI, potenzielle Probleme vorherzusehen und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, verbessert das Risikomanagement zudem erheblich. KI-gestützte Analysen bieten Echtzeit-Insights in potenzielle Risiken und ermöglichen ein proaktives Management und entsprechende Minderungsmaßnahmen. Durch stetige Überwachung und Datenanalyse können autonom agierende Systeme Anomalien erkennen und Korrekturmaßnahmen ergreifen, wodurch sichergestellt wird, dass Unternehmen innerhalb gesetzlicher und ethischer Grenzen operieren.
Verbesserung der Kundenerfahrung
Auch bei der Kundenerfahrung bietet das autonome Unternehmen der Zukunft zahlreiche Vorteile. Die Verbesserung der Kundenerfahrung ist tatsächlich häufig der Hauptgrund für die ersten agentenbasierten Prozessautomatisierungsprojekte.
Das autonome Unternehmen der Zukunft bietet schnelleren und konsistenteren Service für die Kundschaft. KI-Systeme können Kundenanfragen in Echtzeit verarbeiten und sofort Antworten und Lösungen bereitstellen. Das führt zu kürzeren Wartezeiten und höherer Kundenzufriedenheit.
Automatisierte Systeme stellen sicher, dass die Servicebereitstellung über alle Kontaktpunkte hinweg konsistent ist, wobei dieselben hohen Standards unabhängig von Zeitpunkt oder Kanal gewahrt werden. Diese Zuverlässigkeit stärkt das Vertrauen und die Loyalität der Kundschaft, da sie weiß, dass sie bei jeder Interaktion mit dem Unternehmen den gleichen prompten und genauen Service erwarten kann.
Reale Beispiele und Anwendungsfälle
Auf dem Weg zu einem autonomen Unternehmen nutzen Unternehmen KI-gestützte Automatisierung, um traditionelle Workflows neu zu gestalten und die operative Effizienz in verschiedenen Bereichen zu steigern. Dieser Wandel zeigt sich anhand der Integration von KI-Agenten in kritische Betriebsprozesse, aber auch in Bereichen wie Vertrieb und Marketing, wo weniger strukturierte, traditionell von Menschen gesteuerte Prozesse agentenbasierte Prozessautomatisierung nutzen, um bessere und schnellere Ergebnisse zu erzielen.
Diese Verschiebung lässt sich auch in Fallbeispielen beobachten, in denen Unternehmen wie Petrobras, das Boston Children's Hospital und KeyBank agentenbasierte Prozessautomatisierung genutzt haben, um bemerkenswerte Verbesserungen bei Effizienz, Genauigkeit und Kundenzufriedenheit zu erzielen.
Fallbeispiele
Petrobras: Revolutionierung des Steuermanagements
Petrobras, ein führendes Energieunternehmen in Brasilien, nutzte das Potenzial der agentenbasierten Prozessautomatisierung, um mit dem sich ständig ändernden Steuermanagement Schritt zu halten. Jedes Jahr steht Petrobras vor der großen Aufgabe, Tausende von Steueränderungen zu durchdringen – ein Prozess, der traditionell erheblichen manuellen Aufwand und Zeit erforderte.
Durch die Implementierung von APA automatisierte Petrobras die Analyse und Anwendung dieser Steueränderungen, wodurch KI-Agenten Steuern mit unvergleichlicher Genauigkeit schnell neu berechnen können. Diese Automatisierung hat nicht nur den Steuermanagementprozess optimiert, sondern auch zu erheblichen finanziellen Einsparungen geführt: In nur drei Wochen hat Petrobras über 100 Millionen $ eingespart.
„Wir haben unsere Steuern in drei Tagen eingereicht. Zum ersten Mal seit 15 Jahren mussten wir das Wochenende nicht durcharbeiten, um die Steuern einzureichen.”
– Victor Pace, General Manager of Taxes & Government Participations, Petrobras
Boston Children’s Hospital: Verbesserung der Ärzteeffizienz
Das Boston Children’s Hospital nutzte agentenbasierte Prozessautomatisierung, um die administrativen Arbeiten zu reduzieren, welche Fachkräfte im Gesundheitswesen oft stark belasten. Komplexe administrative Aufgaben vor und nach dem Patientenbesuch, wie Terminplanung, Abrechnung und Dokumentation, können bis zu 25 % der Zeit eines Arztes in Anspruch nehmen und gehen zu Lasten der Patientenversorgung.
Durch den Einsatz von APA automatisierte das Krankenhaus diese zeitaufwendigen Prozesse und reduzierte so die Arbeitsbelastung der Ärzte mit administrativen Aufgaben erheblich. Diese Automatisierung verbesserte nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern erhöhte auch das Wohlbefinden der Ärzte, da sie mehr Zeit und Aufmerksamkeit für die Patientenerfahrung aufwenden konnten. Infolgedessen konnte das Boston Children’s Hospital sowohl eine Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit als auch der Patientenergebnisse verzeichnen, was den positiven Einfluss von APA im Gesundheitssektor klar aufzeigt.
KeyBank: Optimierung der Finanzoperationen
KeyBank, ein bedeutendes Finanzinstitut, nutzte agentenbasierte Prozessautomatisierung, um die betriebliche Effizienz im gesamten Unternehmen zu steigern. Das Unternehmen stand vor der Herausforderung, zahlreiche sich wiederholende und zeitintensive Prozesse zu verwalten. Als Lösung hat KeyBank agentenbasierte Prozessautomatisierung implementiert, um gut 300 Prozesse in verschiedenen Abteilungen zu automatisieren.
Diese automatisierten Prozesse übernehmen Aufgaben wie Transaktionsverarbeitung, Compliance-Prüfungen und Kundenserviceanfragen. Durch die Automatisierung dieser Workflows verbesserte KeyBank nicht nur die Geschäftseffizienz, sondern verringerte auch das Risiko menschlicher Fehler und stellte die Einhaltung regulatorischer Standards sicher. Die Implementierung von APA hat es KeyBank ermöglicht, reibungsloser und reaktionsfähiger zu agieren, einen besseren Service für ihre Kundschaft zu bieten und sich als führend im Bereich der finanziellen Innovation zu positionieren.
Vertrieb und Marketing
Obwohl Vertrieb und Marketing möglicherweise nicht als die typischen Kandidaten für autonome Prozesse gelten, profitieren gerade diese Abteilungen von agentenbasierter Prozessautomatisierung.
Beispielsweise kann agentenbasierte, KI-gestützte Automatisierung den Prozess der Angebotserstellung effizienter gestalten. Normalerweise umfasst die Erstellung von Angeboten das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, die Berechnung von Kosten, die Überprüfung der Genauigkeit und das Einholen von Genehmigungen – was insgesamt anfällig für Verzögerungen ist.
Mit autonomen Systemen können KI-Agenten sofort relevante Daten, wie Produktspezifikationen, Preise und Kundeninformationen, aus allen Datenbanken abrufen. Sie wenden Regeln und Algorithmen an, um in Echtzeit genaue Angebote zu berechnen und dabei die Einhaltung von Preisstrategien und Rabattvorgaben sicherzustellen.
Diese agentenbasierte Automatisierung beschleunigt die Angebotserstellung, erhöht die Genauigkeit und Konsistenz und verringert das Risiko kostspieliger Fehler. KI-gestützte Insights können Vertriebsteams zudem Empfehlungen für optimale Preisgestaltung und Rabattmöglichkeiten bieten, wodurch sie Kundenbedürfnisse besser erfüllen und das Umsatzwachstum steigern können.
Im Marketing können KI-Agenten außerdem den Prozess der Inhaltserstellung und -veröffentlichung beschleunigen. Die Entwicklung und Verteilung von Content erfordert in der Regel erheblichen manuellen Aufwand – von der Ideenfindung und Texterstellung bis hin zur Planung und Veröffentlichung auf verschiedenen Plattformen.
KI-Agenten optimieren diesen Workflow, indem sie qualitativ hochwertige Inhalte erzeugen, die bei den Zielgruppen Anklang finden. Durch die Analyse von Daten – Verbraucherpräferenzen, Suchtrends und Aktivitäten der Wettbewerber – können KI-Systeme relevante Themen vorschlagen und überzeugende Inhalte erstellen, die auf spezifische Zielgruppensegmente zugeschnitten sind.
Und KI-Systeme können den Planungs- und Veröffentlichungsprozess automatisieren und den Zeitpunkt für maximales Engagement über mehrere Kanäle wie soziale Medien, Blogs und E-Mail-Kampagnen hinweg optimieren. Diese Automatisierung beschleunigt nicht nur die Content Pipeline, sondern verbessert auch die Präzision und Reichweite.
Der menschliche Faktor in einem autonomen Unternehmen
Bei der Vorstellung eines autonomen Unternehmens kann das Bild von Massenarbeitslosigkeit mitschwingen – ein Missverständnis, das direkte Aufmerksamkeit erfordert. Diese Transformation ist kein Nullsummenspiel – es ist eine Entwicklung, die sowohl dem Unternehmen als auch seiner Belegschaft zugutekommt.
Beim menschlichen Faktor in einem autonomen Unternehmen geht es um Zusammenarbeit und Wachstum. Während KI und Automatisierung Aufgaben übernehmen, ermöglichen sie es Mitarbeitenden, sich auf wertschöpfendere Aktivitäten zu konzentrieren.
Zugewinn vs. Ersatz
Das Konzept des Zugewinns im Gegensatz zum Ersatz ist wichtig. Damit verstehen wir, was ein autonomes Unternehmen für Menschen bedeutet.
Im Grundsatz bezieht sich der Zugewinn auf die Verbesserung menschlicher Fähigkeiten durch Technologie, die es Personen ermöglicht, Aufgaben effizienter und effektiver zu erledigen. Dies steht im Gegensatz zum Ersatz, bei dem Technologie Aufgaben, die traditionell von Menschen ausgeführt werden, vollständig übernimmt, was oft zu Sorgen hinsichtlich des Arbeitsplatzverlustes führt.
In einem autonomen Unternehmen geht es bei dem Zugewinn darum, Technologie zu nutzen, um menschliche Fähigkeiten zu verbessern und nicht darum, sie überflüssig zu machen. Beispielsweise können KI-gestützte Tools repetitive und datenintensive Workflows bewältigen, sodass sich die Mitarbeitenden auf strategische, kreative und zwischenmenschliche Aktivitäten konzentrieren können, bei der menschliche Intuition und emotionale Intelligenz unerlässlich sind. Der Grundgedanke dieser Beziehung zwischen Mensch und Technologie besteht darin, Produktivitäts- und Innovationsgewinne zu realisieren, wodurch die Mitarbeitenden mehr Zeit für kreatives Problemlösen und Entscheidungsfindung aufwenden können.
Zugewinn bedeutet auch kontinuierliches Lernen und Anpassung. Nicht nur die Technologie entwickelt sich weiter, sondern auch die Fähigkeiten, die es braucht, um mit ihr zusammenzuarbeiten. Unternehmen, die den Schwerpunkt auf den Zugewinn legen – sowie auf die dafür erforderliche Schulung und Weiterqualifizierung – sorgen mit größerer Wahrscheinlichkeit für eine motivierte und engagierte Belegschaft, da die Mitarbeitenden weiterhin geschätzt werden und eine zentrale Rolle für den Erfolg des Unternehmens spielen.
Viele Unternehmen haben bereits Programme zur Umschulung und Weiterbildung implementiert, damit dieser Übergang reibungslos verläuft. Diese Programme sind von entscheidender Bedeutung, um Mitarbeitende auf die neuen Rollen vorzubereiten, die durch autonome Systeme geschaffen werden.
Ein Beispiel hierfür ist SoftBank. Sie haben einen strategischen Fokus auf die Weiterbildung der Mitarbeitenden gelegt, damit diese das Potenzial der KI bestmöglich ausschöpfen können. Schulungsprogramme haben das Ziel, die Fähigkeiten der Mitarbeitenden in Bereichen wie KI-Integration, Datenanalyse und Prozessautomatisierung zu erweitern, wodurch sie routinemäßige Aufgaben hinter sich lassen und wertschöpfendere Dinge erledigen können. Die Belegschaft ist spürbar interessiert – ein Ideenwettbewerb zur Nutzung von Generativer KI zur Verbesserung der Employee Experience hat in zehn Tagen 52.000 Vorschläge hervorgebracht!
„Unser Ziel war es, durch das Erleben von Technologie die Sensibilität zu fördern … Wir haben einen Arbeitsstil und einen Arbeitsplatz verwirklicht, an dem Mitarbeitende und Technologie nahtlos integriert sind.”
– Satoshi Kaminagayoshi, VP of Customer Success, SoftBank Corp.
Wichtig ist, dass der Ansatz des Zugewinns auch mit ethischen Überlegungen und gesellschaftlichen Erwartungen abgestimmt ist. Indem sich agentenbasierte Unternehmen darauf konzentrieren, die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern, anstatt sie zu ersetzen, können sie potenzielle Arbeitsplatzverluste mindern und zur wirtschaftlichen Stabilität beitragen. Das steht auch im Zusammenhang mit Bedenken hinsichtlich der Entmenschlichung der Arbeit. Beim Konzept des Zugewinns wird Wert auf menschliche Kreativität und Urteilsvermögen bei der Erzielung von Geschäftsergebnissen gelegt.
„Wir bemerken bereits einen Wandel in den Präferenzen der Mitarbeitenden. Arbeitssuchende achten nun auf KI, wenn sie Arbeitgeber auswählen. Niemand möchte für ein Unternehmen arbeiten, das auf veraltete manuelle Prozesse angewiesen ist, da das dem beruflichen Wachstum im Wege steht. Mitarbeitende wünschen sich Karrieren, nicht einfach nur Arbeitsplätze. Arbeitgeber werden das ebenfalls beachten müssen und KI als wettbewerbsfähigen Vorteil nutzen, der ihre Abläufe verbessert.”
– Mihir Shukla, Gründer und CEO, Automation Anywhere
Typische Herausforderungen und wie man sie überwindet
Während Unternehmen immer autonomer werden, werden sie auf Herausforderungen stoßen. Gerade Kompetenzlücken und die Steuerung sowie Überwachung von autonomen Systemen sind die größten. Sicherzustellen, dass KI-gestützte Prozesse den Unternehmenswerten und regulatorischen Anforderungen entsprechen, ist von größter Bedeutung.
Außerdem könnten Dinge wie die Integration komplexer KI-Systeme in die bestehende Infrastruktur eine Herausforderung sein, was häufig bedeutende technologische Aufrüstungen und Investitionen erfordert. Das Datenmanagement ist eine weitere entscheidende Herausforderung, da Unternehmen eine robuste Datenqualität, -sicherheit und -privatsphäre gewährleisten müssen, um autonome Abläufe zu unterstützen. Darüber hinaus ist es entscheidend, KI-gestützte Prozesse mit den Zielen und Werten des Unternehmens in Einklang zu bringen, um Kohärenz zu wahren und den strategischen Erfolg zu fördern.
Governance- und Aufsicht – Überlegungen zu autonomen Systemen
Die Einrichtung robuster Governance-Frameworks ist entscheidend, um die Kontrolle über automatisierte Abläufe zu behalten und Transparenz, Verantwortlichkeit sowie ethische Compliance sicherzustellen. Unternehmen sollten Aufsichtsmechanismen implementieren, die regelmäßige Audits, Compliance-Prüfungen sowie ethische Überprüfungen umfassen, um potenzielle Risiken abzumildern.
Regulatorische Frameworks
- Entwickeln Sie umfassende Richtlinien zu Datenschutz, Sicherheit und ethischer Nutzung.
- Stellen Sie die Einhaltung gesetzlicher Standards sicher, um die Rechte der Nutzenden zu schützen.
- Richten Sie Richtlinien für die Erfassung, Speicherung und Nutzung von Daten ein – mit Mechanismen zur Verhinderung unbefugten Zugriffs und zur Minderung von Cyberbedrohungen.
Verantwortlichkeit
- Bestimmen Sie, wer für die Leistung und die Ergebnisse der autonomen Systeme verantwortlich ist.
- Führen Sie regelmäßige Audits und Evaluierungen durch, um die Einhaltung der Richtlinien sicherzustellen und Bereiche zu identifizieren, bei denen es noch Luft nach oben gibt.
Transparenz und Verständlichkeit
- Verschaffen Sie klaren Einblick in die Entscheidungsprozesse autonomer Systeme.
- Erklären Sie, wie die Systeme funktionieren, welche Daten verwendet werden und welches die Entscheidungsgrundlagen sind, um das Vertrauen der Stakeholder zu stärken.
Menschliche Aufsicht und Intervention
- Integrieren Sie Mechanismen für menschliche Intervention bei Systemausfällen oder ethischen Dilemmata.
- Stellen Sie sicher, dass menschliches Urteilsvermögen ein integraler Bestandteil der Entscheidungsfindung ist und bleibt, insbesondere in komplexen, kritischen oder unvorhergesehenen Szenarien.
Überwindung von Kompetenzlücken
Eine weitere entscheidende Herausforderung besteht darin, die Kompetenzlücken innerhalb der Belegschaft zu schließen. Unternehmen setzen zunehmend fortschrittliche Technologien ein und damit steigt und beschleunigt sich die Nachfrage nach neuen Kompetenzen, was bedeutet, dass Unternehmen proaktiv Talente ausbilden müssen, um das autonome Unternehmen der Zukunft Realität werden zu lassen.
Dazu gehört die Investition in umfassende Schulungs- und Entwicklungsprogramme, die sich auf digitale Kompetenz, KI-Management und fortgeschrittene Analytik konzentrieren. Die Zusammenarbeit mit Bildungseinrichtungen und Online-Lernplattformen kann auch dazu beitragen, kontinuierliches Lernen und die Entwicklung von Fähigkeiten zu fördern, sodass die Mitarbeitenden für die Anforderungen eines dynamischen Arbeitsplatzes gerüstet sind.
Bewertung und strategische Planung
- Führen Sie regelmäßige, datengestützte Kompetenzbewertungen durch, um die Mitarbeitenden für die Zukunft gewappnet zu machen.
- Identifizieren Sie vorrangige Bereiche, in denen Schulungen den größten geschäftlichen Einfluss haben werden.
- Entwickeln Sie Fähigkeitstaxonomien, die klare Einblicke in die Fähigkeiten und Lücken des Unternehmens bieten.
Personalisierte Entwicklungswege
- Erstellen Sie maßgeschneiderte Lernpfade, die individuelle Karriereziele mit den Bedürfnissen des Unternehmens in Einklang bringen.
- Implementieren Sie KI-gestützte Lernplattformen, die Inhalte an den individuellen Fortschritt und die Lernstile anpassen.
- Bringen Sie technische Fähigkeiten (wie Datenwissenschaft und Programmierung) mit menschlichen Fähigkeiten (wie kritisches Denken und ethisches Urteilsvermögen) in Einklang
Anreize und Kultur
- Etablieren Sie sinnvolle Belohnungssysteme, die mit dem Erwerb und der Anwendung von Fähigkeiten zusammenhängen
- Schaffen Sie innerhalb der regulären Arbeitszeiten gesondert Zeit für das Lernen
- Fördern Sie eine Kultur, in der kontinuierliche Verbesserung Teil des täglichen Betriebs ist
Implementierungs- und Partnerschaftsstrategien
- Erstellen Sie interne Kompetenzmarktplätze, über die Mitarbeitende neue Fähigkeiten in bereichsübergreifenden Projekten anwenden können
- Bilden Sie strategische Allianzen mit Bildungseinrichtungen und spezialisierten Schulungsanbietern
- Erstellen Sie hybride Teams, die Fachexperten mit technischen Spezialisten zusammenbringen, um den Wissenstransfer zu beschleunigen
Fortschritt und Auswirkungen messen
- Behalten Sie die Entwicklung von Fähigkeiten anhand von Metriken im Blick, die direkt im Zusammenhang mit den Geschäftsergebnissen stehen
- Überwachen Sie, wie effektiv neue Fähigkeiten für eine verbesserte operative Leistung sorgen
- Bewerten Sie die Rendite (Return on Investment = ROI) von Schulungsinitiativen durch Produktivitätssteigerungen und Innovationskennzahlen
Wichtig ist, dass ein erfolgreicher Übergang zu einem autonomen Unternehmen sowohl technisches Können als auch die einzigartigen menschlichen Fähigkeiten erfordert, welche die Automatisierung ergänzen.
Während der Weg zu einem autonomen Unternehmen Herausforderungen mit sich bringt, wird die Priorisierung der Governance und die Investition in die Talententwicklung es Unternehmen ermöglichen, das Ganze erfolgreich zu meistern.
Das Problem der isolierten KI-Implementierung
Die Implementierung von KI im Stile vertikaler Silos, wie zum Beispiel in Systemen für das Kundenbeziehungsmanagement (Customer Relationship Management = CRM) oder die Unternehmensressourcenplanung (Enterprise Resource Planning = ERP), schränkt das Transformationspotenzial erheblich ein.
Wenn KI auf bestimmte Funktionsbereiche beschränkt ist, verstärkt sie bestehende Produktivitätshemmnisse. Eine isolierte Implementierung führt oft zu fragmentierten Einblicken und suboptimalen Entscheidungen, da Daten und Prozesse getrennt bleiben und innerhalb einzelner Abteilungen isoliert sind. Dieser enge Fokus beschränkt die Fähigkeit, kohärente, unternehmensweite Strategien zu entwickeln.
Um das zu veranschaulichen, betrachten Sie einmal die Auswirkungen der Implementierung von KI innerhalb eines CRM-Systems für ein Vertriebsteam. Angenommen, ein globales Unternehmen mit 70.000 Mitarbeitenden, von denen 15 % im Vertrieb tätig sind, integriert KI, um die Effizienz des CRM zu steigern. Selbst bei optimistischen Annahmen – wie der Unterstützung von 50 % aller CRM-bezogenen Aufgaben durch KI und der konsequenten Nutzung durch drei Viertel der Verkäufer für eine Produktivitätssteigerung von 25 % – ergibt sich lediglich eine Effizienzsteigerung des Verkaufsteams von 1,7 %.
Zudem entspricht das lediglich einer Verbesserung der Gesamteffizienz des Unternehmens von nur 0,3 %.
Dieser minimale Zugewinn verdeutlicht die begrenzte Wirkung von KI, wenn sie innerhalb eines einzelnen Systems oder einer Rolle angewendet wird. Das System kann die umfassenderen betrieblichen Herausforderungen und Chancen, die das gesamte Unternehmen betreffen, dann nicht angehen.
Leider tragen anbieterspezifische KI-Lösungen häufig dazu bei, diese Silos aufrechtzuerhalten, anstatt sie abzubauen. Wenn Unternehmen auf KI-Tools angewiesen sind, die nur auf bestimmte Plattformen oder Ökosysteme zugeschnitten sind, verstärken sie die ungewünschte Trennung zwischen verschiedenen Funktionsbereichen. Dieser Ansatz beschränkt die Möglichkeit, KI-gestützte und autonome Prozesse abteilungsübergreifend zu integrieren.
Um ein autonomes Unternehmen zu schaffen, müssen Unternehmen auf einen integrierten Ansatz setzen, wobei KI in allen Bereichen des Geschäfts eingesetzt wird. Statt Silos aufrechtzuerhalten, sollten Unternehmen KI-Lösungen suchen, die horizontale Integration und nahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen Geschäftseinheiten fördern.
Weiterführende Schritte hin zu einem autonomen Unternehmen
Der Beginn der Reise zu einem autonomen Unternehmen lässt sich als ein strukturierter Fortschritt mit wichtigen Phasen beschreiben, wobei in jeder Phase Menschen und KI klare Aufgaben bekommen. Diese Entwicklung erfordert einen strategischen Ansatz, der Technologie, organisatorischen Wandel und die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine vereint.
Stufen der Entwicklung eines autonomen Unternehmens
Stufe 1: Anfängliche menschengeführte KI-Unterstützung
In dieser ersten Phase beginnen Unternehmen damit, grundlegende KI-Tools zu nutzen, um die menschliche Entscheidungsfindung zu unterstützen. KI wird in der Datenanalyse, bei fortschrittlicher Software und in Entscheidungshilfesystemen eingesetzt und dabei stets durch Menschen überwacht. Zum Beispiel bearbeiten Chatbots im Kundensupport einfache Anfragen, wodurch menschliche Agenten mehr Zeit für komplexere Probleme haben. In dieser Phase dreht sich alles ums Lernen, Experimentieren und Erforschen.
Stufe 2: Aufkommende Zusammenarbeit mit KI-gestützten Entscheidungen
Hier verbessert KI die menschliche Entscheidungsfindung, indem sie wertvolle Insights liefert. Unternehmen setzen fortschrittliche Analyseplattformen und Machine-Learning-Tools ein, um Prozesse zu optimieren. Beispielsweise nutzen Finanzinstitute KI, um Markttrends zu analysieren und Anlagemöglichkeiten vorzuschlagen, wodurch Analysten fundierte Entscheidungen treffen können. Diese Phase konzentriert sich auf KI-gestützte Produktivitätstools und fortgeschrittene Techniken der Zusammenarbeit mit Künstlicher Intelligenz.
Stufe 3: Ausgewogene Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI
In diesem Stadium arbeiten Menschen und KI nahtlos zusammen und teilen sich die Verantwortung für Entscheidungen. Unternehmen setzen integrierte KI-Systeme, prädiktive Analysen und kollaborative Tools ein. Im Gesundheitswesen unterstützt KI Ärzte, indem sie Patientendaten analysiert, um personalisierte Behandlungspläne zu empfehlen, wobei die endgültigen Entscheidungen stets von den Ärzten getroffen werden. In dieser Phase ist die kollaborative Problemlösung mit KI entscheidend.
Stufe 4: Fortschrittliche Zusammenarbeit – KI-gestützt mit menschlicher Aufsicht
KI übernimmt die Führung bei der Bereitstellung von Informationen und der Ausführung von Prozessen, wobei sie sich für kritische Entscheidungen auf menschliche Aufsicht stützt. In der Fertigung verwaltet KI die Produktionslinien autonom, während menschliche Aufsicht die Qualitätskontrolle sicherstellt. Diese Phase beinhaltet, dass autonome KI-Systeme komplexe Operationen übernehmen und es braucht fortschrittliche KI-Strategien.
Stufe 5: Das autonome Unternehmen der Zukunft mit vollständig autonomen Prozessen
Im am meisten entwickelten Stadium funktionieren die Abläufe unabhängig, wobei selbstlernende KI-Plattformen und autonome Entscheidungssysteme die Prozesse mit minimalem menschlichen Eingreifen steuern. Menschen konzentrieren sich auf strategische Aufgaben und die KI-Governance. Beispielsweise nutzt ein Einzelhändler KI, um die Filialabläufe zu verwalten, wodurch menschliche Arbeitskräfte Zeit für Prozesse im Laden haben. Diese Phase erfordert Expertise in der KI-Governance und ein Verständnis für die autonome Entscheidungsfindung.
Rollen von Menschen und KI auf der jeweiligen Stufe
| Stufe | Beschreibung | Funktion des Menschen | Funktion der KI und Agentenbasierten Prozessautomatisierung | |
| 1 | Stufe 1: Menschengeführt mit KI-Unterstützung | Einfache KI-Tools unterstützen menschliche Entscheidungsfindung. Großer Anteil menschlicher Führung und Aufsicht. | Entscheidungsprozesse anleiten – mit KI zur Datenanalyse und Unterstützung. Möglichkeiten der KI durch Lernen und Experimentieren entdecken. | KI-gestützte Tools unterstützen bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung, indem sie einfache Aufgaben übernehmen. |
| 2 | Stufe 2: Zusammenarbeit und KI-gestützte Entscheidungen | KI verbessert die menschliche Entscheidungsfindung. Verwendung von fortschrittlichen Analyseplattformen und ML-Tools. | Fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von KI-Insights treffen – mit Fokus auf strategische Analysen und Entscheidungsfindung. | KI ergänzt Prozesse, indem sie Daten analysiert und Chancen aufzeigt. |
| 3 | Stufe 3: Teamwork zwischen Menschen und KI | Menschen teilen sich die Entscheidungsfindung mit integrierten KI-Systemen und prädiktiven Analysen. | Kollaborativ mit KI zusammenarbeiten, indem der Mensch finale Entscheidungen trifft und alles im Blick behält. | KI unterstützt bei der Entscheidungsfindung, indem sie Daten analysiert und Handlungsempfehlungen ausspricht. |
| 4 | Stufe 4: Fortschrittliche Zusammenarbeit – KI-geführt mit menschlicher Aufsicht | KI leitet die Prozessausführung. Menschliche Aufsicht für kritische Entscheidungen. | KI-geführte Prozesse überwachen und dabei Qualität sicherstellen und Ausnahmen bearbeiten. | KI verwaltet eigenständig komplexe Vorgänge und erfordert nur minimale menschliche Intervention. |
| 5 | Stufe 5: Autonomes Unternehmen | Vorgänge laufen unabhängig dank selbstlernender KI-Plattformen. Minimaler menschlicher Eingriff. | Fokus auf strategische Aufgaben und KI-Governance, um autonome Systeme zu überwachen. | KI verwaltet Prozesse und Entscheidungsfindung autonom, lernt kontinuierlich und passt sich an. |
Wesentliche technologische Fähigkeiten auf der jeweiligen Stufe
In jeder Phase müssen Unternehmen die entsprechenden technologischen Fähigkeiten entwickeln, um stets autonomer zu werden. Zunächst genügen grundlegende Automatisierungstools, um repetitive Aufgaben zu bewältigen. Während sich Unternehmen weiterentwickeln, werden intelligente Systeme mit KI-Agenten benötigt, um Entscheidungsfindung und Prozessorchestrierung im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.
In der ersten Phase, in der KI eingeführt wird, um menschengeführte Aufgaben zu unterstützen, bestehen die technologischen Bedürfnisse hauptsächlich in der Automatisierung, Datenverwaltung und Analyse, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern.
- Grundlegende Automatisierungstools: Grundlegende Automatisierungstools wie RPA zur Bewältigung repetitiver Aufgaben und zur Optimierung eindeutiger Prozesse
- Datenerfassungs- und Verwaltungssysteme: Systeme zur effizienten Erfassung, Speicherung und Verwaltung von Daten, die Datenqualität und Zugänglichkeit sicherstellen.
- Entscheidungsunterstützungssysteme: Systeme, die Menschen bei der Entscheidungsfindung unterstützen, indem sie relevante Daten und Erkenntnisse bereitstellen.
Ab Phase 2 entstehen zunehmend kollaborative Workflows zwischen Mensch und KI sowie KI-gestützte Entscheidungen. In dieser Phase sind fortgeschrittene Integrations- und Analysefunktionen erforderlich.
- Fortschrittliche Analysetools: Plattformen, die komplexe Datenanalysen durchführen können, um tiefere Insights zu bieten und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
- Maschinelle Lernmodelle: Modelle, um Muster und Trends zu erkennen und prädiktive Einblicke zu bieten, die Ihre Entscheidungen unterstützen.
- Integrationsmöglichkeiten: Integrationsmöglichkeiten, um verschiedene Systeme und Datenquellen für einen nahtlosen Informationsfluss zu verbinden.
In Phase 3 müssen Technologien eine gemeinsame Arbeitsumgebung unterstützen, in der die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI nahezu reibungslos verläuft.
- Prädiktive Analytik und KI-Systeme: Tools, die proaktive Entscheidungsfindung und Risikomanagement ermöglichen.
- Tools für die Zusammenarbeit: Plattformen, die eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI unterstützen und Teamarbeit sowie Entscheidungsfindung verbessern.
- Datenvisualisierung: Werkzeuge, die Daten in intuitiven, leicht verständlichen Formaten präsentieren, um die gemeinsame Analyse zu fördern.
Um eine fortgeschrittenere Zusammenarbeit und KI-geführte Ausführung unter menschlicher Aufsicht zu erreichen – wie in Phase 4 – wird agentenbasierte Prozessautomatisierung eingesetzt. Sie bietet die nötige Flexibilität, Integration und Orchestrierung der KI.
- Agentenbasierte KI-Systeme: KI-Systeme, die autonome Entscheidungen treffen und Prozesse ausführen können und das mit eingebauten Mechanismen zur menschlichen Aufsicht.
- Echtzeitdatenverarbeitung: Fähigkeiten zur Echtzeitdatenverarbeitung und -analyse, die Ihnen sofortige Einblicke und Reaktionen ermöglichen.
Hier beginnt der Weg zu vollständig autonomen Vorgängen mit der Entwicklung einer KI-Strategie, welche die Unternehmensziele und KI-gestützte Vorgänge in Einklang bringt. Diese Strategie muss parallel zu KI-Governance-Frameworks entwickelt werden, um eine robuste KI-Governance zu etablieren, die ethische, gesetzeskonforme und transparente KI-Vorgänge sicherstellt.
- Selbstlernende KI: Plattformen, die stetig lernen und sich an sich ändernde Umgebungen anpassen, um die Abläufe autonom zu optimieren.
- Integrierte KI-Agenten: Agentenbasierte KI-Agenten, welche komplexe Vorgänge verwalten und strategische Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff treffen.
Unternehmensentwicklung
Die Unternehmensstruktur muss sich parallel zur Einführung dieser Technologien weiterentwickeln.
Diese Entwicklung beginnt auf der grundlegenden Ebene, wo Abteilungen oft in Silos agieren, sich hauptsächlich auf spezifische Aufgaben konzentrieren und die bereichsübergreifende Zusammenarbeit begrenzt ist. An diesem Ausgangspunkt nimmt das Unternehmen die KI-Fähigkeiten genau unter die Lupe, wobei Menschen die Mehrheit der Aufgaben übernehmen und KI-Tools Unterstützung bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung bieten.
Mit zunehmendem KI-gestütztem Datenaustausch und bereichsübergreifenden Erkenntnissen wird die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen intensiviert, wodurch Silos abgebaut werden und der Weg für einen stärker integrierten Ansatz geebnet wird. Funktionsübergreifende Teams können entstehen, die gemeinsam mit KI-Systemen zusammenarbeiten, um die gemeinsamen Ziele zu erreichen. Dabei verlagert sich die Verantwortung auf Menschen und KI gleichermaßen.
Während sich das Unternehmen weiterentwickelt, übernimmt es funktionsübergreifende Verantwortung für Prozesse, wobei integrierte Teams für die Überwachung von KI-gestützten Abläufen zuständig sind. Dieser Ansatz stellt die Abstimmung mit den strategischen Zielen sicher und fördert eine Kultur der stetigen Verbesserung.
Während Prozesse zunehmend autonom werden, wechseln die Menschen in Rollen, die sich auf strategische Aufgaben, Innovation und die KI-Verwaltung konzentrieren. Sie überwachen KI-gestützte Prozesse, um Qualität und strategische Ausrichtung sicherzustellen. Auf diesem Weg wandelt sich die Beziehung zwischen Mensch und Maschine erheblich. Zunächst erledigen Menschen den Großteil der Arbeit, während KI einfache Aufgaben übernimmt. Da die Systeme aber immer ausgefeilter werden, gehen Menschen dazu über, autonome Prozesse zu überwachen und zu beaufsichtigen, wobei sie sich auf strategische Governance und die Einhaltung der Richtlinien konzentrieren.
Im letzten Schritt entwickelt sich das Unternehmen zu einem autonomen Unternehmen, das durch integrierte Prozessverantwortung und nahtlose Partnerschaft zwischen Mensch und KI geprägt ist.
Anfangs können Abteilungen nur isoliert arbeiten, doch wenn KI-gestützte Systeme unternehmensweit integriert werden, wird funktionsübergreifendes Prozessmanagement unerlässlich. Dieser Wandel regt die Zusammenarbeit an und stellt sicher, dass KI-Lösungen mit den übergeordneten Geschäftszielen in Einklang stehen.
Wo man beginnen und schnell die Früchte ernten kann
Fangen Sie an, indem Sie sich auf Bereiche konzentrieren, in denen sich schnell Erfolge erzielen lassen. Es ist wichtig, die Zustimmung aller Beteiligten zu gewinnen und ihnen den Mehrwert aufzuzeigen. Gleichzeitig sollten realistische Zeitrahmen für greifbare Ergebnisse und größere Entwicklungsschritte vermittelt werden.
Bereiche, in denen Unternehmen schnell Erfolge erzielen könnten:
Einfache Prozessautomatisierung: Automatisieren Sie einfache, repetitive Prozesse, die für Mitarbeitende zeitaufwändig sind. Das könnte die Automatisierung der Dateneingabe, die Verarbeitung von Rechnungen oder routinemäßige Kundenanfragen umfassen. Diese Aufgaben führen oft schnell zu Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen.
Datengestützte Insights: Nutzen Sie KI, um vorhandene Daten zu analysieren und wertvolle Insights zu gewinnen, welche bei der Entscheidungsfindung helfen. Beispielsweise kann die Nutzung von KI-gestützter Analytik zur Identifizierung von Trends im Kundenverhalten oder in der operativen Leistung zu fundierteren Strategien und sofortigen Verbesserungen führen.
Verbesserte Entscheidungsunterstützung: Implementieren Sie KI-Tools, die bei der Entscheidungsfindung mit prädiktiver Analyse und Empfehlungen unterstützen. Das kann besonders in Bereichen wie dem Lieferkettenmanagement oder der Finanzprognose von Vorteil sein, wo genaue Vorhersagen zu erheblichen Verbesserungen in Effizienz und Kostenmanagement führen können.
Verbesserte Kundeninteraktionen: Setzen Sie agentenbasierte, KI-gestützte Chatbots oder Assistenten ein, um gängige Kundenserviceprozesse abzuwickeln. Das verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit, indem sie schnelle Antworten liefern, sondern ermöglicht es den menschlichen Agenten zudem, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren.
Ressourcenoptimierung: Nutzen Sie KI, um die Ressourcenzuweisung zu optimieren, wie zum Beispiel die Einsatzplanung der Arbeitskräfte oder das Bestandsmanagement, um Verschwendung zu reduzieren und die Produktivität insgesamt zu verbessern.
Zentrale Herausforderungen und wie man sie je nach Stufe überwindet
| Stufe | Zentrale Herausforderungen | Praktische Strategien zur Überwindung von Herausforderungen | |
| 1 | Stufe 1: Menschengeführt mit KI-Unterstützung | - Mitarbeiterbedenken bezüglich der Arbeitsplatzsicherheit | - Stellen Sie Schulungen und Bildungsangebote bereit, um KI-Kompetenz auszubauen und die Vorteile von KI aufzuzeigen. - Konzentrieren Sie sich auf den Zugewinn, nicht auf den Ersatz – schulen Sie Mitarbeitende für APA-gestützte Positionen. |
| 2 | - Eingeschränktes Verständnis von KI-Fähigkeiten | - Führen Sie Workshops und Pilotprojekte durch, um das Potenzial der KI zu demonstrieren und Vertrauen aufzubauen. | |
| 3 | Stufe 2: Zusammenarbeit und KI-gestützte Entscheidungen | - Datenqualitäts- und Zugänglichkeitsprobleme | - Implementieren Sie Datenrichtlinien, um qualitativ hochwertige, zugängliche Daten sicherzustellen. - Verwenden Sie APA, um unstrukturierte und Echtzeitdaten zu verarbeiten und somit die Notwendigkeit für perfekte Daten zu beseitigen. |
| 4 | - Integration in bestehende Systeme | - Verwenden Sie Middleware-Lösungen, um die Integration zu erleichtern und einen nahtlosen Datenfluss sicherzustellen. | |
| 5 | Stufe 3: Teamwork zwischen Menschen und KI | - Stellen Sie eine effektive Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI sicher | - Fördern Sie eine Kultur der Zusammenarbeit und stellen Sie Tools bereit, die Teamarbeit und Kommunikation fördern. |
| 6 | - Stimmen Sie KI-Initiativen mit Unternehmenszielen ab | - Stellen Sie klare Ziele und KPIs auf, um die Auswirkungen von KI-Initiativen auf Geschäftsergebnisse zu messen. | |
| 7 | - KI-Einführung in Silos | - Setzen Sie APA als unternehmensweite Orchestrierungsschicht ein, nicht nur als KI-gestützte Lösung in einzelnen Apps. | |
| 8 | Stufe 4: Fortschrittliche Zusammenarbeit – KI-geführt mit menschlicher Aufsicht | - Verwaltung der KI-Governance und ethischen Überlegungen | - Entwickeln Sie umfassende Frameworks für KI-Governance und ethische Richtlinien, um einen verantwortungsvollen Einsatz von KI zu gewährleisten. - Implementieren Sie KI-gestützte Compliance und automatisierte Prüfbarkeit mit APA. |
| 9 | - Aufrechterhaltung der menschlichen Aufsicht über KI-Prozesse | - Implementieren Sie Überwachungssysteme und Feedback-Schleifen, um sicherzustellen, dass KI-Prozesse mit den Unternehmenswerten übereinstimmen. | |
| 10 | Stufe 5: Autonomes Unternehmen | - Stellen Sie sicher, dass KI-Systeme im Einklang mit den strategischen Zielen Ihres Unternehmens stehen | - Überprüfen und aktualisieren Sie Ihre KI-Strategien regelmäßig, um sie an die sich ändernden Geschäftsziele und Marktbedingungen anzupassen. |
| 11 | - Gehen Sie potenzielle Biases in KI-Algorithmen an | - Führen Sie regelmäßige Audits von KI-Systemen durch, um Biases zu identifizieren und zu mindern, und stellen Sie so Fairness und Gerechtigkeit sicher. |
Zentrale Metriken zur Messung des Fortschritts
Die Messung des Fortschritts hin zu einem autonomen Unternehmen sollte über reine Effizienzmetriken hinausgehen. Erforderlich ist ein umfassendes Set an Metriken, das der vielschichtigen Natur dieses Transformationsprozesses gerecht wird. Erwägen Sie, Verbesserungen in der Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung, der Prozessintegration und des Mitarbeiterengagements im Blick zu behalten, um die größeren Auswirkungen der Autonomie einschätzen zu können.
Bereitschaft des Unternehmens
- KI-Einführungsrate: Erfassen Sie den Prozentsatz der Prozesse und Vorgänge, die integrierte KI-Technologien nutzen. Höhere Einführungsraten deuten auf Fortschritte in Richtung Autonomie hin.
- Kompetenzentwicklung und Schulung: Behalten Sie die Anzahl der Mitarbeitenden im Blick, die in KI-bezogenen Fähigkeiten geschult wurden, sowie die Abschlussquoten der KI-Schulungsprogramme. Das zeigt die Bereitschaft des Unternehmens für den Einsatz von KI an.
- Erfolg im Änderungsmanagement: Bewerten Sie die Effektivität von Change-Management-Initiativen durch Mitarbeiterfeedback und Engagementniveaus bei KI-Projekten.
Technologieausgereiftheit
- Integration von KI-Systemen: Beurteilen Sie, inwieweit KI-Systeme in verschiedenen Abteilungen und Funktionen integriert sind. Eine vollständige Integration bedeutet einen Schritt hin zu nahtlosen Abläufen.
- Datennutzung und -qualität: Überwachen Sie die Qualität und Nutzung von Daten in KI-Prozessen. Hochwertige Daten, die effektiv bei der Entscheidungsfindung eingesetzt werden, sind entscheidend für die Autonomie.
- Innovationsrate: Messen Sie die Häufigkeit und den Einfluss neuer KI-gestützter Innovationen, die im Unternehmen eingeführt werden.
Operative Fähigkeit
- Prozessautomatisierungsgrad: Ermitteln Sie den Prozentsatz der Prozesse, die vollständig oder teilweise von KI automatisiert sind. Diese Metrik hilft Ihnen, den Grad der operativen Autonomie zu beurteilen.
- Geschwindigkeit und Genauigkeit der Entscheidungsfindung: Beurteilen Sie, wie sich KI auf die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Entscheidungsprozessen auswirkt. Schnellere und genauere Entscheidungen deuten auf eine effektive KI-Integration hin.
- Fehlerreduzierungsrate: Behalten Sie den Rückgang von Fehlern oder Defekten in den Abläufen durch den Einsatz von KI im Auge – ein Indikator für verbesserte operative Leistungsfähigkeit.
Kollaborative Intelligenz
- Effektivität der Mensch-KI-Zusammenarbeit: Messen Sie die Effizienz und Effektivität der Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI. Umfragen und Leistungsbewertungen können Ihnen Insights in diese Dynamik bieten.
- Nutzung von KI-gestützten Insights: Beobachten Sie, wie oft KI-generierte Insights in strategischen Entscheidungsprozessen genutzt werden. Eine häufige Nutzung zeigt, dass auf KI für kritische Entscheidungen vertraut wird.
Strategische Ausrichtung
- Ausrichtung an den Geschäftszielen: Beurteilen Sie, wie gut KI-Initiativen mit den strategischen Zielen des Unternehmens übereinstimmen. Das stellt sicher, dass KI-Bemühungen zum breiteren Geschäftserfolg beitragen.
- Kundenzufriedenheit und -erfahrung: Messen Sie die Veränderungen in der Kundenzufriedenheit und im Kundenerlebnis durch KI-gestützte Verbesserungen. Verbesserte Kundenergebnisse zeigen den erfolgreichen Einsatz von KI.
Autonome Entwicklung vs. traditionelle Automatisierung
Der Weg hin zu einem autonomen Unternehmen unterscheidet sich deutlich sowohl in der Herangehensweise als auch in den Ergebnissen im Vergleich zu herkömmlichen Automatisierungslösungen.
Herangehensweise
Was die Herangehensweise angeht, so legt die autonome Entwicklung den Fokus auf eine ganzheitliche Integration von KI im gesamten Unternehmen. Das beinhaltet die Schaffung vernetzter Systeme, welche die gesamte operative Intelligenz verbessern und KI in strategische Entscheidungsprozesse einbetten. Sie umfasst einen Schwerpunkt auf kontinuierliche Verbesserung und Innovation.
Im Gegensatz dazu zielt die traditionelle Automatisierung typischerweise auf spezifische, isolierte Aufgaben oder Prozesse ab, um die Effizienz in einzelnen Bereichen zu verbessern, ohne unbedingt den breiteren Kontext des Unternehmens oder die strategische Ausrichtung zu berücksichtigen.
Ein weiterer wesentlicher Unterschied liegt in der Beziehung zwischen Menschen und Technologie. Die autonome Evolution konzentriert sich auf kollaborative Intelligenz, bei der KI die menschlichen Fähigkeiten ergänzt. Das Ziel sind signifikante Verbesserungen in Geschwindigkeit, Entscheidungsfindung, Kreativität und Problemlösung durch KI-Unterstützung, welche durch eine synergetische Partnerschaft zwischen Menschen und Maschinen erreicht werden.
Traditionelle Automatisierung hingegen zielt oft darauf ab, menschliche Arbeit bei repetitiven Aufgaben zu ersetzen, wobei der Schwerpunkt auf Kostenreduktion und Effizienzsteigerungen liegt. Oft spielt es dabei keine Rolle, die menschlichen Rollen zu verbessern.
Darüber hinaus geht es bei der autonomen Entwicklung darum, Unternehmen in die Lage zu versetzen, proaktiv, agil und schnell auf neue Umstände zu reagieren. Das umfasst KI-Systeme, die kontinuierlich lernen und sich an veränderte Bedingungen anpassen. Herkömmliche Automatisierung hingegen basiert auf vordefinierten Regeln und Prozessen, die statisch bleiben, sofern sie nicht manuell aktualisiert werden. Das schränkt die Anpassungsfähigkeit bei Veränderungen ein und kann zu veralteten oder ineffizienten Abläufen führen.
Ergebnisse
Die Ergebnisse dieser Ansätze unterscheiden sich ebenfalls. Die autonome Entwicklung treibt die strategische Transformation voran, indem sie KI-Initiativen mit den Unternehmenszielen in Einklang bringt. Diese Ausrichtung führt zu erheblichen Verbesserungen in den Bereichen Innovation, Kundenerfahrung und auch dem Wettbewerbsvorteil, wobei der Fokus auf der Schaffung von langfristigem Mehrwert und nachhaltigem Wachstum liegt.
Im Gegensatz dazu bietet die traditionelle Automatisierung hauptsächlich inkrementelle Effizienzsteigerungen, wie Kosteneinsparungen und Produktivitätsverbesserungen, ohne unbedingt zur Erreichung der umfassenden strategischen Ziele oder transformativen Veränderungen beizutragen.
Die autonome Entwicklung verbessert zudem die Entscheidungsfindung, indem sie Echtzeit-Insights und prädiktive Analysen bietet. So können Unternehmen fundierte, datengestützte Entscheidungen treffen, die den Erfolg fördern. Herkömmliche Automatisierung hingegen optimiert Abläufe durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben, hat jedoch meist keinen wesentlichen Einfluss auf Entscheidungsprozesse oder die strategische Planung.
Nicht zuletzt fördert die autonome Entwicklung einen kulturellen Wandel hin zu Innovation, Zusammenarbeit und kontinuierlichem Lernen. Das fördert ein Umfeld, in dem KI als Partner bei der Erreichung der Unternehmensziele gesehen wird. Herkömmliche Automatisierung konzentriert sich auf die Optimierung bestehender Prozesse – oft ohne die kulturellen oder organisatorischen Veränderungen anzugehen, die notwendig wären, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen.
Die Reise beginnt mit Automation Anywhere
Das autonome Unternehmen geht über den bloßen Einsatz von KI hinaus – es geht darum, die gesamte Struktur der Betriebsabläufe neu zu denken und einen neuen Maßstab dafür zu setzen, was Unternehmen erreichen können.
Die größten Produktivitätspotenziale liegen heute in langen, horizontal komplexen Prozessen, die viele Systeme und Teams betreffen – doch die meisten KI-Lösungen werden in vertikalen Silos implementiert. KI, die nur innerhalb bestimmter Anwendungssysteme wie CRM oder ERP arbeitet, bietet nur begrenzten Mehrwert – und isoliert Funktionen und Prozesse zusätzlich.
Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) bietet das Gegenteil. Diese Technologie verbindet alle Systeme und koordiniert KI-Agenten über sämtliche Prozesse hinweg, was einen produktiven Schneeballeffekt erzeugt.
Automation Anywhere ist ein Vorreiter im Bereich der Agentenbasierten Prozessautomatisierung (APA) und das erste Unternehmen, das ein entsprechendes System bereitstellt. Dieses dient der großflächigen Automatisierung genau dieser komplexen, geschäftskritischen Prozesse.
Unsere Lösungen bieten die Infrastruktur für den Weg zur Autonomie. Bereits heute erzielen Kunden bahnbrechende Ergebnisse damit, indem sie komplexe, langandauernde Prozesse nahtlos über Abteilungen, externe Partner und Anwendungen hinweg automatisieren – und KI in alle Bereiche ihrer Unternehmensabläufe integrieren.
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