Déjà-vu: Die Tücken der Büroautomation — ein Blick zurück in das Jahr 1986

Von Ralf Keu­per

Spätestens mit dem Aufkom­men der Micro­com­put­er und der PCs rück­te die Frage der Büroau­toma­tion in den Unternehmen auf der Pri­or­itäten­liste nach oben. Trotz­dem nahm die Automa­tisierung nur langsam Fahrt auf. Bere­its 1986 zeigte sich, dass die Erwartun­gen mit der Real­ität nicht Schritt hal­ten kon­nten. Eine Sit­u­a­tion ähn­lich der, in der wir uns heute mit der agen­ten­basierten Automa­tion befind­en. Dabei fall­en einige Par­al­le­len ins Auge, die beim Betra­chter ein Deja-Vu — Erleb­nis erzeu­gen.

In dem Text Was geschah mit der Com­put­er­rev­o­lu­tion? vom März 1986, also vor fast 40 Jahren, befasste sich Lynn Saler­no, sein­erzeit Redak­teurin der Har­vard Busi­ness Review einge­hend mit den Her­aus­forderun­gen und dem langsamen Fortschritt in den Bere­ichen Büroau­toma­tion, Telekom­mu­nika­tion und Kün­stliche Intel­li­genz in Unternehmen. Trotz des großen Hypes um Robot­er und mod­erne Tech­nolo­gien zeigte sich häu­fig, dass die Real­ität in vie­len Unternehmen von ver­al­teten Sys­te­men und Tech­nolo­gien geprägt war. Dies führte zu ein­er Diskrepanz zwis­chen den Erwartun­gen und der tat­säch­lichen Umset­zung mod­ern­er Tech­nolo­gien.

Zwar herrschte weit­ge­hend Einigkeit, dass Tech­nolo­gien wie Textver­ar­beitungssys­teme, elek­tro­n­is­che Akten­ablagesys­teme und Tabel­lenkalku­la­tion­spro­gramme das Poten­zial hat­ten, die Pro­duk­tiv­ität erhe­blich zu steigern, da sie repet­i­tive Auf­gaben schneller und effizien­ter erledi­gen kon­nten als men­schliche Mitar­beit­er. Dieses Poten­zial kon­nte jedoch nicht genutzt wer­den, da viele Unternehmen noch immer von ein­fachen Büro­maschi­nen und ver­al­teten Prozessen abhängig waren. Diese Zurück­hal­tung wurde sein­erzeit auf ver­schiedene Fak­toren zurück­ge­führt, darunter die Kosten für neue Tech­nolo­gien, der Wider­stand gegen Verän­derun­gen in etablierten Arbeitsabläufen und das Fehlen von Schu­lun­gen für Mitar­beit­er.

Ähn­lich war die Sit­u­a­tion im Bere­ich der Telekom­mu­nika­tion. Die Verbindung von Maschi­nen, Robot­ern und pro­gram­mier­baren Steuerg­eräten in der Fer­ti­gung hätte the­o­retisch die Pro­duk­tiv­ität erhe­blich steigern kön­nen. Unternehmen wie Gen­er­al Elec­tric und IBM hat­ten bere­its in diesen Bere­ich investiert und boten Lösun­gen an. Allerd­ings hat­ten viele Unternehmen Schwierigkeit­en, diese Tech­nolo­gien effek­tiv zu imple­men­tieren. Videokon­feren­zen, die als rev­o­lu­tionär gal­ten, kon­nten in der Prax­is oft nicht den erhofften Anklang find­en. Viele Führungskräfte zogen nach wie vor per­sön­liche Gespräche und Tre­f­fen vor, um Infor­ma­tio­nen zu sam­meln. Die anfängliche Begeis­terung über die Möglichkeit­en der Telekom­mu­nika­tion stellte sich in der Real­ität oft als über­trieben her­aus, was zu ein­er gewis­sen Skep­sis gegenüber diesen Tech­nolo­gien führte.

Ein wichtige Rolle spielte damals bere­its die Kün­stliche Intel­li­genz, ins­beson­dere die Entwick­lung von Experten­sys­te­men, die prak­tis­che Anwen­dun­gen im Geschäft­sleben hat­ten. Die Sys­teme basierten auf umfan­gre­ichen Daten­banken und soll­ten dem Benutzer Infor­ma­tio­nen und Empfehlun­gen liefern, die dem Wis­sen eines erfahre­nen Fach­manns entsprechen. Allerd­ings waren solche Sys­teme oft teuer in der Entwick­lung und Imple­men­tierung. Zudem erforderten sie spezial­isiertes Wis­sen, das in vie­len Unternehmen nicht vorhan­den war. Als Beispiel nan­nte Saler­no das Experten­sys­tem MYCIN, das Hun­derte von Regeln zur Diag­nose und Behand­lung von Infek­tion­skrankheit­en ver­wen­den kon­nte. Diese Sys­teme kon­nten für bes­timmte Anwen­dun­gen sehr wertvoll sein, allerd­ings wirk­ten die Kosten und der Aufwand für ihre Ein­führung häu­fig abschreck­end.

Als ein zen­trales Prob­lem in der Kün­stlichen Intel­li­genz diag­nos­tizierte Saler­no die Kom­mu­nika­tion mit Com­put­ern in natür­lich­er Sprache. Obwohl es Fortschritte gab, blieb die Fähigkeit der Maschi­nen, men­schliche Sprache und deren Nuan­cen zu ver­ste­hen, begren­zt. Die Her­aus­forderung bestand und beste­ht bis heute darin, dass men­schliche Sprache oft mehrdeutig ist und ver­schiedene Inter­pre­ta­tio­nen zulässt. Während Men­schen den Kon­text schnell erfassen, kämpfen Com­put­er mit der Inter­pre­ta­tion solch­er Sätze. Wenn es gelänge, Com­put­ern ein tief­eres Ver­ständ­nis für sprach­liche Nuan­cen beizubrin­gen, kön­nte dies den Zugang zu Infor­ma­tio­nen für viele Benutzer erhe­blich erle­ichtern, so Saler­no damals.

Für das Man­age­ment sei es entschei­dend, die Vorteile der Automa­tion zu erken­nen und sich aktiv mit den neuen Tech­nolo­gien auseinan­derzuset­zen. Es sei wichtig, dass Man­ag­er die pos­i­tiv­en Aspek­te der Automa­tion sehen und die Möglichkeit­en nutzen, die sich durch den Zugang zu besseren Infor­ma­tio­nen und effizien­teren Prozessen ergeben. Die Automa­tion habe das Poten­zial, die Arbeits­gestal­tung nicht nur flex­i­bler, son­dern auch star­rer zu machen, indem sie den Hand­lungsspiel­raum der Mitar­beit­er ein­schränkt und das Arbeit­stem­po bess­er überwacht, so Saler­no weit­er.

Saler­no gab dem Man­age­ment den Rat, die langsamen Fortschritte in der Tech­nolo­gie nicht als Nachteil, son­dern als Chance zu sehen. Der tech­nol­o­gis­che Wan­del ver­läuft häu­fig langsamer als oft angenom­men, was Unternehmen die Möglichkeit gibt, sich bess­er auf die Entwick­lun­gen in der Infor­ma­tion­stech­nik vorzu­bere­it­en. Ein kri­tis­ch­er Blick auf die eige­nen Prozesse und die Bere­itschaft zur Anpas­sung sind essen­ziell. Unternehmen, die sich nicht mit den neuen Tech­nolo­gien auseinan­der­set­zen, riskieren, im Wet­tbe­werb zurück­z­u­fall­en.

Überdies sei es rat­sam, die Erfahrun­gen ander­er Unternehmen zu analysieren, die bere­its den Weg der Automa­tisierung gegan­gen waren, um aus deren Fehlern und Erfol­gen zu ler­nen. Durch dieses Ler­nen kön­nen Unternehmen nicht nur ihre Effizienz steigern, son­dern auch ihre Wet­tbe­werb­s­fähigkeit langfristig sich­ern. In ein­er Zeit, in der viele Fir­men Com­put­er und Robot­er in großem Maßstab ein­set­zen, wird deut­lich, dass eine erfol­gre­iche Inte­gra­tion von Tech­nolo­gien eine sorgfältige Pla­nung und Umset­zung erfordere.

Trotz der Her­aus­forderun­gen und der langsamen Fortschritte erachtete es Saler­no für für Unternehmen für uner­lässlich, sich aktiv mit der Dig­i­tal­isierung auseinan­derzuset­zen und die Chan­cen, die sich daraus ergeben, zu nutzen. In der Zukun­ft werde der Erfolg eines Unternehmens zunehmend davon abhän­gen, wie gut es in der Lage ist, neue Tech­nolo­gien zu inte­gri­eren und die Vorteile der Automa­tisierung zu erken­nen und zu nutzen.

Par­al­le­len zur heuti­gen Sit­u­a­tion 

Wie bere­its ein­gangs erwäh­nt, treten einige Par­al­le­len zwis­chen der Sit­u­a­tion in den späten 1980ern und der heuti­gen Zeit deut­lich her­vor. Zunächst zeigt sich eine Diskrepanz zwis­chen den hohen Erwartun­gen an agen­ten­basierte KI und der tat­säch­lichen Imple­men­tierung in Unternehmen. Viele sind zöger­lich, neue Tech­nolo­gien zu inte­gri­eren, sei es aus Angst vor Kosten, Kom­plex­ität oder Wider­stand gegen Verän­derun­gen. Ähn­lich wie in den 1980er Jahren hal­ten Unternehmen oft an ver­al­teten Tech­nolo­gien fest, was den Über­gang zu agilen, KI-gestützten Sys­te­men erschw­ert. Zudem kämpfen Organ­i­sa­tio­nen, wie schon damals, mit Her­aus­forderun­gen bei der Imple­men­tierung von KI, oft auf­grund fehlen­der Ressourcen oder Fach­wis­sen.

Ein zen­trales Prob­lem, das Saler­no ansprach, bleibt die Kom­mu­nika­tion und das Ver­ständ­nis in der natür­lichen Sprachver­ar­beitung. Agen­ten­basierte KI hat nach wie vor Schwierigkeit­en, men­schliche Sprache und deren Nuan­cen zu ver­ste­hen, was die Benutzer­erfahrung beein­trächti­gen kann.

Für die Gegen­wart und Zukun­ft lassen sich einige wichtige Lehren ableit­en. Unternehmen soll­ten nicht nur die Risiken, son­dern auch die Chan­cen neuer Tech­nolo­gien erken­nen. Ein proak­tiv­er Umgang mit agen­ten­basiert­er KI kann helfen, Wet­tbe­werb­svorteile zu sich­ern. Zudem ist es entschei­dend, in die Schu­lung der Mitar­beit­er zu investieren, um die Akzep­tanz und das Ver­ständ­nis für KI-Tech­nolo­gien zu fördern. Der Aus­tausch von Erfahrun­gen zwis­chen Unternehmen, die bere­its KI erfol­gre­ich imple­men­tiert haben, kann wertvolle Ein­blicke bieten; das Ler­nen aus Fehlern und Erfol­gen ander­er kann als Leit­faden dienen.

Flex­i­bil­ität ist eben­falls ein Schlüs­selfak­tor. Der tech­nol­o­gis­che Wan­del ver­läuft oft langsamer als erwartet, daher müssen Unternehmen bere­it sein, ihre Prozesse anzu­passen. Eine sorgfältige Pla­nung und schrit­tweise Ein­führung von Tech­nolo­gien sind entschei­dend für den Erfolg. Unternehmen soll­ten real­is­tis­che Ziele set­zen und sich nicht von kurzfristi­gen Hypes leit­en lassen.

Ins­ge­samt zeigt der Rück­blick auf die Her­aus­forderun­gen der Büroau­toma­tion und KI in den 1980er Jahren, dass viele der dama­li­gen Lehren auch heute noch rel­e­vant sind. Eine kri­tis­che Auseinan­der­set­zung mit Tech­nolo­gien, eine Bere­itschaft zur Verän­derung und das Ler­nen aus Erfahrun­gen sind essen­ziell, um in der aktuellen und zukün­fti­gen Geschäftswelt erfol­gre­ich zu sein.