Allgemein wird immer davon ausgegangen, dass neue Technologien unser Leben einfacher machen und die Produktivität steigern. Das ist aber nur bis zu einem gewissen Grad richtig. Denn trotz aller technischen Innovationen ist das Produktivitätswachstum seit zwei Jahrzehnten rückläufig. Dieser Effekt wird auch als Produktivitätsparadoxon bezeichnet. Das Produtivitätsparadoxon ist allerdings keine neue Erscheinung. Obwohl immer mehr in moderne Informationstechnologie investiert wird, sinkt die Produktivität der Mitarbeiter seit 1987, statt zu steigen.
Das Solow-Computerparadoxon
Das Produktivitätsparadoxon wurde erstmals 1987 vom Ökonomen Robert Solow als Solow-Computerparadoxon bezeichnet und ist ein wirtschaftlicher Begriff, der beschreibt, dass ein Technologieanstieg nicht unbedingt eine Produktivitätssteigerung bedeutet. Solow erklärte das so: „Sie können das Computerzeitalter überall sehen, außer in der Produktivitätsstatistik.“ Der Begriff deutet darauf hin, dass Technologien, die im Namen der Produktivität entwickelt und eingesetzt werden, tatsächlich die Effizienz verringern und uns mehr beschäftigen können, als dass sie die Produktivität steigern.
Technologie macht das Leben einfacher - oder doch nicht?
Die Technologie hat sich in den letzten Jahrzehnten rasant weiterentwickelt. Smartphones, das Internet, Cloud Computing und eine Reihe anderer Innovationen verändern unser Leben tiefgreifend. Führende Unternehmen versuchen uns immer einzureden, dass Technologie unser Leben vereinfacht und uns effizienter gemacht hat. Das ist aber nur die halbe Wahrheit. Trotz ständiger Vernetzung und hohem technologischen Innovationsgrad ist das Produktivitätswachstum seit zwei Jahrzehnten rückläufig.
IT als Selbstzweck
Anstatt die Arbeit effizienter zu machen, hat die uns zur Verfügung stehende Technologie die Verwaltung unseres persönlichen Lebens und unseres Geschäfts in den zurückliegenden Jahren komplexer und damit auch ein Stück unproduktiver gemacht. Denn neue Technologien konkurrieren um die Aufmerksamkeit der Mitarbeiter. Eine Studie aus dem Jahr 2011 in Australian Science stellte zudem die Hypothese auf, dass das Produktivitätsparadoxon existiert, weil Unternehmen die Informationstechnologie schlecht implementieren. Schlecht integrierte Technologien führen dazu, dass Mitarbeiter auf der Suche nach dringend benötigten Informationen permanent zwischen den unterschiedlichsten Anwendungen und Systemen hin und her navigieren, was nicht gerade förderlich für die Produktivität des Einzelnen ist. Demnach ist es nicht die Technologie selbst, die bestimmt, ob es zu einer indirekten Produktivitätssteigerung kommt oder nicht, sondern was die Unternehmen damit machen und wie sie sie gestalten. IT ist damit kein Mittel zum Zweck, sondern vielfach nur Selbstzweck.
Die Automatisierungstechnologie hilft, das Produktivitätsparadoxon zu lösen
Das durch Technologie verursachte Phänomen kann aber auch durch den Einsatz innovativer Technologien wieder beseitigt werden. Intelligente Automatisierungstechnologien können dieses Manko ausgleichen. Sie schlagen eine Brücke zwischen den unterschiedlichen Systemen und erfüllen das Effizienzversprechen der Technologie. Durch die Automatisierung vorhandener Geschäftsprozesse auf der Ebene der Benutzeroberfläche kann beispielsweise Robotic Process Automation (RPA) Mitarbeitern helfen, unterschiedliche Anwendungen und Prozesse miteinander zu verbinden und Prozesse ohne teure und zeitaufwendige Projekte zu optimieren. Denn RPA kann Geschäftsprozesse auf der Ebene der Benutzeroberfläche (UI) automatisieren. Sogenannte Software-Roboter interpretieren wie Menschen, was auf einem Bildschirm angezeigt wird, geben die richtigen Tastenanschläge ein, navigieren durch Systeme, lokalisieren und extrahieren Daten und führen eine Vielzahl vordefinierter Aufgaben aus. Durch die Reduzierung der geringfügigen Aufgaben sind die Mitarbeiter engagierter, was zu einer höheren Produktivität führt. Durch eine höhere Produktivität sind die Mitarbeiter motivierter und die gesteigerte Leistung führt zu größerer Kundenzufriedenheit.
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Mit KI wieder zu mehr Produktivität
Da die Evolution der Künstlichen Intelligenz (KI) gerade erst richtig Fahrt aufgenommen hat, ist es schwer abzuschätzen, wohin uns die Reise letztendlich führen wird. Aber es gibt Anzeichen dafür, dass KI das beschriebene Produktivitätsparadoxon überwinden kann. Darin sind sich die Experten einig. In einem Forbes-Artikel vom 20. März 2020 mit dem Titel „AI’s Effect on Productivity, Now and in the Future“ zitiert der Autor Sébastien Ricard, Mitglied des Forbes Technology Council, zwei verschiedene Schätzungen dazu, wie viel KI bis 2030 zur Weltwirtschaft beitragen wird. Danach prognostiziert PwC die Zahl auf 16 Billionen US-Dollar, während McKinsey sie auf „nur“ 13 Billionen US-Dollar schätzt. Welche Schätzung letztendlich richtig ist, ist nicht so wichtig. Interessant ist die Schlussfolgerung daraus. KI wird auf absehbare Zeit ein wichtiger Treiber für Produktivität und Wirtschaftswachstum sein. Die Möglichkeiten intelligenter, KI-getriebener Automatisierungstechnologien, die stark von Big Data– und Machine Learning-Plattformen unterstützt werden, sprechen im Wesentlichen für diese Entwicklung.
KI vereinfacht Aufgaben nicht, sondern führt sie aus
Intelligente Automatisierungslösungen können problemlos in unterschiedliche Anwendungen und Systeme integriert werden. Derartige Lösungen zielen nicht darauf ab, die Aufgaben und Prozesse zu vereinfachen, sondern sie zu erledigen bzw. auszuführen ohne menschliches Dazutun. Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) wie Computer Vision erleichtern es Software-Robotern, die auf dem Bildschirm angezeigten Informationen zu verstehen. KI ermöglicht die Automatisierung einer größeren Anzahl monotoner Aufgaben mit viel größerer Genauigkeit.
Über Datenanalysen zur Produktivität
Anstatt wertvolle Mitarbeiterzeit damit zu vergeuden, dass Mitarbeiter manuell Daten sammeln, interpretieren und in Systeme eingeben, sammelt und verarbeitet KI diese Daten automatisch, d.h. schneller und fehlerfrei. KI-Tools sind in der Lage, gesammelte Informationen schnell zu crawlen und Muster zu verstehen, was Menschen einfach nicht können. Durch KI-gesteuerte Echtzeitanalysen von riesigen Mengen mitarbeiterbezogener Daten können Unternehmen Probleme erkennen und Lösungen vorschlagen, die rein menschliche Teams wahrscheinlich nie entdecken würden. Die Integration von Big Data-Analysen mit Dutzenden, Hunderten, vielleicht Tausenden von Umgebungsvariablen erlaubt bedarfsgenaue Vorhersagen und die Konzentration der Ressourcen auf die Entwicklung von kundengerechten Services.
Zeitgewinn bedeutet Produktivitätsgewinn
Die Fähigkeit von sogenannten Conversational Bots – intelligente virtuelle Assistenten -, die natürliche Sprache zu verstehen und sie auch anzuwenden, können Unternehmen nutzen, um grundlegende Informationsanfragen oder einfache Fragen realistisch und schnell zu verarbeiten.
Intelligente Chatbots können eingesetzt werden, um viele Kommunikationsschritte auf niedriger Ebene zu bewältigen, die den Mitarbeitern Stress verursachen und viel Zeit kosten. Chatbots können viele arbeitsintensive Aufgaben erledigen, wie das Sammeln von Namen, Kontodetails und grundlegende Informationen über die Probleme von Kunden während eines Service-Calls. Der Zeitgewinn bedeutet auch immer Produktivitätsgewinn.
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Fazit:
KI wird eine wichtige Rolle dabei spielen, wie produktiv wir künftig arbeiten. Das Anbieten allgemeiner Unterstützung durch KI-Tools kann die Mitarbeiterzufriedenheit steigern, was zu einer höheren Produktivität führt. Automatisierung kann verwendet werden, um Routineaufgaben und Dinge zu ersetzen, die ansonsten als unproduktiv angesehen werden. KI wird damit in den Unternehmen Millionen von Stunden pro Woche an menschlicher Arbeitskraft freisetzen, was zu ungeahnten Produktivitätssteigerungen und einer ganz anderen Arbeitswelt führen wird. Laut dem Statista Digital Market Outlook “In-depth: Artificial Intelligence 2020” wird die Arbeitsproduktivität in den Industrieländern bis 2035 durch den Einfluss Künstlicher Intelligenz sogar um bis zu 40 Prozent steigen. In dem Fall dürfte das Produktivitätsparadoxon in der Tat der Vergangenheit angehören.
