Ein Roboter steht einer Frau gegenüber.

Domo Arigato, Mr. Roboto

25. April 2018

Prozessautomatisierung erledigt Routine-Tätigkeiten, verringert die Fehlerhäufigkeit und schafft mehr Zeit für komplexe Aufgabenstellungen.

Optimierung. Nehmen wir an, Sie sind umgezogen und möchten Ihre neue Adresse Ihrem Biokistl-Lieferanten mitteilen. Sie schreiben eine E-Mail, ein/e Mitarbeiter/in liest diese und trägt die neue Adresse in der Kundendatenbank ein. Das Biokistl kommt aber nicht bei Ihnen an, auch
nicht an der alten Adresse. Sie müssen abermals mit dem Lieferanten in Kontakt treten. Es stellt sich heraus: Ziffernsturz. Ihre neue Adresse wurde falsch eingegeben. Eine Geschichte, die sich so oder ähnlich schon zigtausend Mal wiederholt hat. Das muss aber nicht so bleiben: Process Automation bietet hier Abhilfe.


Was ist Process Automation?
Process Automation oder Prozessautomatisierung wird in unterschiedlichen Kontexten verwendet, das Spektrum reicht von der Digitalisierung eines Papiers mittels Scan bis hin zur ganzheitlichen Betrachtung von z. B. Verwaltungsprozessen. Das Ziel ist dann die digitale öffentliche Verwaltung, in der die Gesamtheit der Prozesse digitalisiert und zielführend konsolidiert ist. Robotics ist ebenfalls Teil dieses Feldes, gemeint ist die Optimierung von Prozessen durch den Einsatz von Bots, auch RPA (Robotics Process Automation) genannt. Die Komplexität der Aufgaben hängt von der Struktur der Daten ab: Bei strukturierten Daten kann eine einfache Prozessautomatisierung mit Software-Robots durchgeführt werden. Eine Adressänderung wäre dafür ein Anwendungsfall. Ein Robot identifiziert die eingehende E-Mail als Aufforderung, eine neue Adresse in die Kundendatenbank einzutragen, und führt diese Änderung durch. Am anderen Ende der Skala stehen selbstlernende Systeme, die mittels künstlicher Intelligenz auch aus unstrukturierten Daten die nächsten Prozess-Schritte ableiten können.

Routine raus
Die Anwendungsmöglichkeiten von Prozessautomatisierung sind mannigfaltig. Alles, was mit dem Suchen, Sammeln und/oder Zusammenfassen von Daten zu tun hat, kann theoretisch automatisch verarbeitet werden. Die Ausführung von zeit- und kostenintensiven Routineaufgaben kann von Maschinen übernommen werden. Ein entsprechendes Arbeitsaufkommen, das auf 24 Stunden am Tag verteilt werden kann, bietet besonders gute Voraussetzungen. Process Automation unterstützt Arbeitsabläufe, die Entscheidungen trifft jedoch die Expertin bzw. der Experte. Die Analyse, Vorbereitung und Beschaffung von relevanten Informationen liefert die Maschine. Der Mensch hat somit weniger administrative Aufwände und mehr Zeit, sich auf die wichtigen Tätigkeiten zu konzentrieren. Manche Arbeitswissenschaftler/innen zeichnen daher ein positives Bild der Digitalisierung, in dem Routinetätigkeiten durch qualitativ höherwertige Tätigkeiten ersetzt werden.

Jobkiller oder Allheilmittel
Fest steht, dass man die Folgen der andauernden digitalen Transformation nicht mit Sicherheit vorhersagen kann. Mathias Binswanger, Schweizer Ökonom, zeigte sich in einem Interview in der Wiener Zeitung sehr kritisch. Er sei der Ansicht, dass nur hoch qualifizierte und niedrig qualifizierte Jobs übrig blieben. Neue Betätigungsfelder würden aber entstehen: Human-Machine Interaction Management zum Beispiel, das gemeinsame Management von Menschen, Robotern und Algorithmen oder Machine Ethics, die Frage also, wie sich Roboter ethisch verhalten. Der Arbeitswissenschaftler Dieter Spath, ebenfalls in einem Gespräch mit der Wiener Zeitung, sieht die Thematik entspannter: Wir steuerten auf eine demografische Lücke zu und stünden vor der Herausforderung, mit weniger Arbeitskräften das Produktivitätsniveau zu halten. Für den öffentlichen Dienst in Österreich trifft dies besonders zu. Bis 2029 werden, laut Personalbericht des Bundes 2017, 48 % der Beamtinnen und Beamten in Pension gehen. Diese Lücke ist auch gleichzeitig eine Chance, arbeitsintensive Prozesse zu überdenken und mit technischen Innovationen zu füllen. „Wenn standardisierte Routinetätigkeiten durch
Software-Robotics übernommen werden, kann durch die daraus entstehende Produktivitätssteigerung ein Teil der Nicht-Nachbesetzungen abgefangen werden“, ist auch Giulietta Bissuti, Senior
Management Consultant im BRZ, überzeugt.

Mein Computer findet es für mich
20 % der Arbeitszeit wird, nach einer Studie von IDC und McKinsey, durchschnittlich dafür verwendet, Informationen zu suchen, sei es im E-Mail-Posteingang oder auf diversen Laufwerken oder in Datenbanken. Auch hier können automatisierte Lösungen Abhilfe schaffen. Auto-Crawling heißt das Zauberwort. Google z. B. crawlt durch das gesamte WWW, um neue Webseiten zu identifizieren. Auto-Crawling kann auch bei der Suche nach Informationen in Datenbanken verwendet werden. Diese werden anhand definierter Kriterien durchsucht. Von besonderem Interesse ist die Anwendung von Auto-Crawling bei der Suche in Datenbanken, die besonderen Restriktionen unterliegen. Auto-Crawling-Bots durchsuchen Datenbanken nach definierten Kriterien oder identifizieren Verknüpfungen; ausschließlich diese Treffer werden zurückgemeldet. Eine Einsichtnahme könnte in einem weiteren Schritt nach richterlichem Beschluss erfolgen.

Cognitive Robotics – wie lernen es die Roboter
Unstrukturierte Daten, wie sie etwa in einem facebook-Chat anfallen oder auch bei einem Meeting, die dann mittels speech-to-text aufgezeichnet werden, können ebenfalls automatisiert unterstützt bzw. verarbeitet werden. Wozu? Um beispielsweise Hass-Postings oder Fake-News zeitgerecht zu identifizieren und darauf zu reagieren. Ein Info-Bot
könnte dann eine Falschmeldung richtigstellen. All dies würde vermutlich nicht ohne menschliche Kontrolle ablaufen, jedoch würde die maschinelle Auswertung einen massiven Gewinn an Geschwindigkeit und geringere Fehleranfälligkeit bedeuten. In einem weiteren Schritt lernen Systeme auf Basis von Beobachtung, wie Entscheidungsalgorithmen aussehen.

Während die ewig gleichen Antworten künftig von Maschinen kommen, können sich Menschen auf die wirklich kniffligen Fälle konzentrieren.

Matthias Lichtenthaler,
Bereichsleiter Digitale Transformation, BRZ
 

Die nächsten Schritte in einem Ablauf werden auf Grund dessen vorgeschlagen oder initiiert. Damit könnten einfache Arbeitsschritte oder Anfragen automatisiert erfolgen. Im letzten Schritt identifiziert das System selbst neue Einsatzmöglichkeiten für (Ro)Bots. Die einfache Prozessautomatisierung, die typischerweise repetitive Tätigkeiten durch einen Robot ersetzt, kann sukzessive auch durch kognitivere Aufgaben ergänzt werden, bei denen der Bot Stück für Stück anhand des Userverhaltens dazulernt und auch etwas komplexere Tätigkeiten ausführen kann. Anhand von bestimmten Schlagworten kann ein sogenannter Information Bot beispielsweise die Zeit für aufwendige Recherchen in unterschiedlichsten Datenbanken stark verkürzen – und dabei durchaus kognitive, multilaterale Zusammenhänge jenseits einfacher transaktionaler Tätigkeiten übernehmen und die Mitarbeiter/innen entlasten. „Oft werden in diesem komplexeren Umfeld Tätigkeiten nur teilautomatisiert – und der Mensch an der richtigen Stelle eingeschaltet. Bei wichtigen bzw. strategischen Entscheidungen kann die Mitarbeiterin, der Mitarbeiter eben die Verantwortung nicht der Maschine überlassen – und das ist auch gut so!“, meint Matthias Lichtenthaler, Bereichsleiter Digitale Transformation im BRZ. „Kognitive Plattformen können mit Prozessautomatisierungsketten zielführend verbunden werden – so kann z. B. ein intelligent verknüpfter Chatbot an Bürger/innen eine Rückfrage stellen und in vielen Fällen den Sachverhalt so weit klären, dass dann ein gewöhnlicher Robot in verschiedenen Datenbanken die Änderung der Daten automatisiert vornehmen
kann.“

 

Mehr Servicequalität
Das Finanzministerium arbeitet gemeinsam mit dem BRZ an einem Ausbau der digitalen Prozesse mithilfe künstlicher Intelligenz. Damit wird die Service-Qualität für die Bürger/innen ausgebaut, aber auch die Arbeitsprozesse aller Mitarbeiter/innen werden vereinfacht. In einem ersten Schritt soll eine Wissensdatenbank geschaffen werden, die vorhandenes Know-how und Daten von bereits bearbeiteten Fällen nicht nur speichert, sondern auch intelligent vernetzt und dank Machine Learning laufend dazulernt. Auf diese kognitive Plattform können dann Callcenter-Mitarbeiter/innen zugreifen, um Anfragen von Bürgerinnen und Bürgern rasch und umfassend beantworten zu können. In einer weiteren Ausbaustufe werden daran auch Chatbots angeschlossen. Diese können dann einfache Fragen automatisch und rund um die Uhr beantworten.