Warum spart unsere Automatisierung keine Zeit, obwohl die KI funktioniert?

Wenn die Technik funktioniert, aber die Arbeit nicht weniger wird

Eine KI kann Dokumente korrekt erkennen, Informationen extrahieren und Daten für die Weiterverarbeitung bereitstellen. Trotzdem kann es passieren, dass die Mitarbeiter anschließend genauso viel Arbeit haben wie vorher.

Das liegt daran, dass die technische Funktion einer KI nicht mit dem wirtschaftlichen Erfolg des gesamten Prozesses gleichzusetzen ist.

Entscheidend ist nicht, wie gut eine einzelne Funktion arbeitet, sondern wie zuverlässig der vollständige Ablauf vom Eingang einer Information bis zum abgeschlossenen Vorgang funktioniert.

Ein typisches Problem aus der Praxis

Ein Unternehmen verarbeitet eingehende Dokumente mit einer KI-gestützten Anwendung.

Die KI erkennt Namen, Adressen und weitere Informationen und überträgt sie in eine bestehende Verwaltungssoftware.

Auf den ersten Blick ist der Prozess automatisiert.

Im Arbeitsalltag entstehen jedoch neue Schwierigkeiten:

Bereits vorhandene Datensätze werden nicht zuverlässig erkannt. Es entstehen Dubletten.
Einzelne Informationen werden falsch übernommen.
Die Übertragung in das Zielsystem dauert zu lange.
Das System meldet einen erfolgreichen Vorgang, obwohl die Verarbeitung noch nicht abgeschlossen ist.
Mitarbeiter können nicht erkennen, bei welchen Angaben die KI unsicher ist.

Die Folge: Die Mitarbeiter kontrollieren weiterhin jeden Vorgang manuell.

Die KI funktioniert in Teilen. Der gesamte Prozess liefert aber nicht die erwartete Entlastung.

Das Beispiel beschreibt eine anonymisierte Problemkonstellation. Es ist kein Bericht über einen bereits nachweislich erfolgreich abgeschlossenen Automatisierungsprozess.

Warum entsteht dieses Problem?

1. Die Automatisierung betrachtet nur einen einzelnen Arbeitsschritt

Viele Projekte konzentrieren sich zunächst auf eine technisch interessante Funktion, beispielsweise die automatische Dokumentenerkennung.

Dabei wird übersehen, dass die Informationen anschließend geprüft, zugeordnet, übertragen und weiterverarbeitet werden müssen.

Wenn diese Schritte weiterhin manuell erfolgen, verschiebt sich die Arbeit lediglich.

2. Bestehende Systeme sind nicht zuverlässig integriert

Eine gute KI hilft wenig, wenn das nachgelagerte System Daten nur langsam oder fehleranfällig verarbeitet.

Deshalb müssen Schnittstellen, Datenstrukturen und Fehlerbehandlung von Anfang an berücksichtigt werden.

3. Fehler und Unsicherheiten werden nicht sichtbar

Nicht jede Information kann zuverlässig erkannt werden.

Eine sinnvolle Automatisierung muss deshalb unterscheiden können zwischen:

Informationen, die zuverlässig verarbeitet werden können,
Informationen, die einer fachlichen Prüfung bedürfen,
Vorgängen, die wegen fehlender oder widersprüchlicher Angaben gestoppt werden müssen.

Wenn diese Unterscheidung fehlt, prüfen Mitarbeiter vorsichtshalber alles.

4. Ausnahmen werden nicht berücksichtigt

Ein Prozess funktioniert selten ausschließlich mit Standardfällen.

Unvollständige Dokumente, abweichende Schreibweisen, Sonderregeln oder widersprüchliche Angaben gehören zum Alltag.

Eine gute Lösung muss diese Fälle erkennen und einen geregelten Umgang damit ermöglichen.

Wie lässt sich das verbessern?

Wir betrachten den vollständigen Arbeitsablauf, nicht nur die KI-Funktion.

Dazu gehören fünf Fragen:

Welche Informationen kommen in welcher Qualität an?
Welche Entscheidungen müssen getroffen werden?
Welche Daten müssen in andere Systeme übertragen werden?
Welche Ausnahmen treten regelmäßig auf?
Wann gilt ein Vorgang tatsächlich als abgeschlossen?

Anschließend wird festgelegt, welche Schritte automatisiert werden können und wo eine fachliche Entscheidung notwendig bleibt.

Dabei muss nicht jeder Vorgang vollständig automatisiert werden.

Häufig ist es wirtschaftlich sinnvoller, eindeutige Fälle zuverlässig automatisch zu bearbeiten und nur unklare Fälle an Mitarbeiter weiterzugeben.

Woran erkennen wir den Erfolg?

Nicht allein an der Erkennungsquote der KI.

Wichtige Kennzahlen sind:

Bearbeitungszeit je vollständig abgeschlossenem Vorgang
Anteil der Vorgänge ohne manuelle Nachbearbeitung
Fehler- und Dublettenquote
Anzahl notwendiger Rückfragen
Zeitaufwand für Ausnahmefälle
Kosten je abgeschlossenem Vorgang

Erst diese Werte zeigen, ob die Automatisierung tatsächlich wirtschaftlichen Nutzen schafft.

Fazit

Eine funktionierende KI ist noch keine funktionierende Automatisierung.

Entscheidend ist, dass Informationen zuverlässig durch den gesamten Prozess fließen, Fehler sichtbar werden und Mitarbeiter nur dort eingreifen müssen, wo ihre Entscheidung erforderlich ist.

moguru unterstützt Unternehmen dabei, solche Abläufe zu analysieren, technische und organisatorische Ursachen zu unterscheiden und geeignete Verbesserungen umzusetzen.