03.07.2024
STUDIE

Accenture: Automatisierung könnte über 80 Milliarden Euro freisetzen

Wie Automatisierung tatsächlich Kosten senken, mehr Wohlstand schaffen und richtig umgesetzt werden kann, soll die jüngste Accenture-Studie zeigen.
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v.l.n.r.: Michael Zettel, Claudia Plakolm und Philipp Krabb (c) Accenture

Mit Automatisierung möchte man produktiver sein und Arbeitsaufgaben schneller erledigen. Ist das in allen Branchen möglich, sind Arbeitsplätze gefährdet und zeigt sich der Effekt auch finanziell? Die jüngste Accenture-Studie zeigt nicht nur aktuelle Effekte von Automatisierung, sondern auch deren Potenziale. Hier in ein paar Highlights:

Definition muss sein – und Accenture macht es kurz: Automatisierung beschreibt „die Transformation ganzheitlich vom Menschen durchgeführter Tätigkeiten hin zu Prozessen mit optimalem Einsatz menschlichen Potenzials.“ Und das alles „durch die Einführung technologischer Lösungen“, darunter Künstliche Intelligenz. So beschreibt der globale Strategieberater das Verständnis von Automatisierung.

Das Unternehmen hat diesen Dienstag seine jüngste Studie rund um Automatisierung in Österreich vorgestellt. Anwesend waren in einem begleitenden Pressegespräch Claudia Plakolm, Staatssekretärin für Digitalisierung, Jugend und Zivildienst, Michael Zettel, Country Managing Director Accenture Österreich, sowie Philipp Krabb, Research Lead Accenture Österreich.

Produktivitätspotenzial liegt bei 80 Milliarden Euro

Was Unternehmen wahrscheinlich gleichermaßen wie einzelne Wirtschaftende interessiert, sind die Auswirkungen von automatisierten Prozessen auf die Produktivität – einschließlich mehr Zeit- und weniger Kostenressourcen.

„Automatisierung beschleunigt und vereinfacht Prozesse und ist damit ein echter Wachstumstreiber“, meint Accenture-Österreich-Chef Michael Zettel dazu. Und: Sie sei „entscheidend für die Zukunft des Standorts Österreich“, so Digitalisierungs-Staatssekretärin Claudia Plakolm.

Prozesshelfer in gesamter Wertschöpfung

Die Rede ist vom gezielten und vor allem richtigen Einsatz automatisierender Technologien in der heimischen Wirtschaft. Einsetzen ließen sich automatisierende Prozesshelfer entlang der gesamten Wertschöpfungskette – sei es im Beschaffungsprozess, in der Produktion, im Human Ressourcing oder in Finanz, Marketing, Sales oder Reporting und Kundenmanagement.

Einsatzhelfer sind dabei vor allem Generative Künstliche Intelligenz, Machine Learning sowie robotische Prozess- und mechanisch-elektrische Automatisierungen. Hohes Potenzial liege vor allem – wenig überraschend – bei Generativer KI. GenAI habe nicht nur das Potenzial, die Arbeitswelt grundlegend zu transformieren, wie Accenture schreibt, sondern auch Unternehmen neu zu gestalten.

Bei gezieltem Einsatz würden sich Skalen- und Produktivitätseffekte zeigen. So liege der Anteil KI-generierter Daten in der Software-Entwicklung heute bei zwei Prozent – in zwei Jahren sollen es zehn Prozent sein.

Industrie, Finanzen und Verwaltung profitieren am meisten

Gleichermaßen profitieren können diverse Branchen jedoch nicht davon. Das Automatisierungspotenzial variiert laut Accenture-Analyse. Jenes ergibt sich aus dem durchschnittlichen Zeiteinsparungspotenzial durch den Einsatz automatisierender Technologien.

Von dessen Einsatz am ehesten profitieren würde die Industrie (51 Prozent Automatisierungspotenzial), gleichauf gefolgt von Finanzdienstleistungen (47 Prozent) und der öffentlichen Verwaltung (47 Prozent). Das Schlusslicht bildet der Gesundheitsbereich (37 Prozent). Etwas mehr (44 Prozent) könnte der Handel aus automatisierten Prozessen hervorholen.

Auszug aus der am vergangenen Dienstag präsentierten Accenture-Studie zu Automatisierung. Datenquelle: Accenture Research. (c) 2024 Accenture.

BIP könnte um bis zu 2,8 Prozent wachsen

In der Königsdisziplin Industrie würden vor allem Virtual Prototyping und KI-gestütztes HR- und Vertragsmanagement die Produktivität steigen lassen. In Finanzbereich profitiere man vor allem in der Betrugsbekämpfung, in der Verwaltung durch automatisierte, KI-gestützte Helpdesks.

Würde das gesamte „Produktivitätspotenzial“ ausgeschöpft, so Plakolm, würde sich hierzulande ein Produktivitätseffekt von rund 81,5 Milliarden Euro herausstellen. Dies entspreche einem globalen BIP-Wachstum von 0,7 bis 2,8 Prozent pro Jahr, und hierzulande einem Wachstumspotenzial von bis zu 13 Milliarden Euro.

„Nutzen für den Menschen steht im Mittelpunkt“

„Es gibt Bereiche in der Arbeitswelt, da werden wir immer zu 100 Prozent Menschen brauchen.“ Obgleich Plakolm damit die Furcht vor schwindenden Arbeitsplätzen nehmen will, zeigt sich in der jüngsten Untersuchungen ein positiver Ausblick auf eine automatisierte Zukunft.

Branchenabhängig könnten Automatisierung und „Künstliche Intelligenz den Menschen unter die Arme greifen und den Arbeitsalltag wesentlich erleichtern“, so Plakolm. Im Zentrum stünde immer ein „Blick darauf, dass der Nutzen für den Menschen im Mittelpunkt steht.“

Automatisierung könnte überdies Abhilfe in einem weiteren, vielseitig diskutierten und mehrere Branchen betreffenden Aspekt schaffen. Nämlich in puncto Fachkräftemangel. Laut Accenture betreffe dieser (in absteigender Reihenfolge) vor allem Metall- und Elektrobranche, die Gastronomie sowie Handelsberufe, Rechts- und Verwaltungsberufe, technische und Gesundheitsberufe.

Auszug aus der präsentierten Accenture-Studie vom vergangenen Dienstag. Datenquellen: Accenture Research, Statistik Austria (2023) und Eurostat (2022), (c) 2024 Accenture

Sechs Schritte zur Prozessautomatisierung

Umsetzen könne man die Automatisierungstransformation in erster Linie nur dann, wenn man automatisierbare – sprich monotone oder repetitive – Prozesse identifiziere. Darunter fallen außerdem Prozesse mit einem relativ großen Potenzial für menschliche Fehler.

Wurden automatisierbare Aufgaben und Prozessstellen gefunden, folge im zweiten Schritt die Implementierung skalierbarer KI-Lösungen. Daraufhin (Schritt drei) sei es essentiell, eine Datenstrategie zu definieren – in erster Linie auf Managementebene.

Schritt vier sei indes das gezielte Upskilling von Arbeitskräften – in Form von personalisierten Lerninhalten und Trainings oder in Form der Identifikation von Fähigkeiten, die das Unternehmen in Zukunft benötigen wird.

Schritt fünf: Der Fokus auf Responsible AI – quasi also ein verantwortungsvoller Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Dies könne Fehlern vorbeugen, Transparenz sowie Datenschutz und Vertraulichkeit erhöhen.

Schritt sechs: Inklusives Change-Management betreiben. In dieser Hinsicht beruft sich Accenture auf die Annahme, dass Veränderung von der Führungseben ausgehen muss und Menschen im Zentrum des Transformationsprozesses stehen sollen.

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Vlnr: Mag. Markus Manz (CEO SCCH Innovations GmbH) und die Gründer*innen von LUML, Nikita Gonchar, Oleh Kostromin und Iryna Kondrashchenko | (c) SCCH

Das Software Competence Center Hagenberg forscht als COMET-Zentrum seit Jahren für Industriepartner wie Siemens, Bosch oder Fronius. Mit der SCCH Innovations GmbH will das oberösterreichische Forschungszentrum seine Ergebnisse zusätzlich auch selbst in Unternehmen überführen, statt sie ausschließlich an Auftraggeber weiterzugeben. „Es war mir immer ein besonderes Anliegen, dass die Ergebnisse unserer Forschung nicht mit dem Abschluss eines Forschungsprojekts enden, sondern ihren Weg in die wirtschaftliche Anwendung finden“, sagt Markus Manz, CEO der SCCH Innovations GmbH.

Rund 30 Unternehmen als Ziel

Im Gespräch mit brutkasten formuliert Manz ein ambitioniertes Zielbild: Rund 30 Beteiligungen sollen bis 2030 und darüber hinaus realisiert bzw. aufgebaut  werden. Die Vision beschreibt er als Unendlichsymbol (∞), welches das Forschungs- und das Gründerökosystem iterativ verbindet. Tiefe Technologien aus der angewandten Forschung sollen in Unternehmensgründungen überführt werden, die Rückflüsse daraus wiederum die Forschung speisen. Es gehe dabei nicht darum, eine App zu entwickeln, betont Manz, sondern darum, tiefe Technologien aus der eigenen Forschung mit Industriepartnern und Universitäten in Unternehmensgründungen zu bringen. Ein vergleichbares Modell, bei dem ein angewandtes Forschungszentrum eine eigene Beteiligungsgesellschaft betreibt, kenne er aus seiner Recherche nicht.

Die Gesellschaft soll zu Beginn mit rund 500.000 Euro kapitalisiert werden. Große Einzelinvestments sind damit nicht geplant: Die Ticketgröße für Erstinvestments liegt laut Manz bei maximal 100.000 Euro. Das Startkapital soll Gründer:innen helfen, die erste Phase zu überbrücken, Förderungen einzureichen und das Produkt weiterzuentwickeln. Noch heuer sind drei weitere Beteiligungen geplant, zwei davon im Deep-Tech-Bereich und eine im Dienstleistungsbereich, um schneller rekapitalisieren zu können.

Die Wege in den Markt

Die SCCH Innovations GmbH verfolgt mehrere Beteiligungsmodelle. Bei klassischen Spinoffs aus Forschungsprojekten setzt das Forschungszentrum bewusst auf externe, erfahrene Gründer:innen statt auf die eigenen Forscher:innen. Diese erhalten die Mehrheit der Anteile, während sich das SCCH einen bis zu einem vereinbarten Unternehmenswert nicht verwässerbaren Minderheitsanteil sichert. Dazu kommen Joint Ventures mit Unternehmenspartnern, etwa die gemeinsam mit TÜV AUSTRIA gegründete TRUSTIFAI, der österreichische Prüf- und Zertifizierungshub für KI-Systeme, sowie strategische Beteiligungen ohne Kapitalfluss.

Das vierte Modell heißt Research for Equity: Das SCCH bringt Forschungs- und Entwicklungsleistungen in ein Startup ein und erhält dafür, ganz oder teilweise anstelle einer klassischen Vergütung, Unternehmensanteile. „Mit diesen unterschiedlichen Modellen schafft die SCCH Innovations GmbH neue Möglichkeiten für den Transfer von Forschungsergebnissen in die Wirtschaft“, so Manz.

Erste Beteiligungen

Wie das in der Praxis aussieht, zeigt die erste Beteiligung der neuen Gesellschaft. Oleh Kostromin, Data Scientist am SCCH, hat gemeinsam mit Iryna Kondrashchenko und Nikita Gonchar die LUML FlexCo gegründet. Die entwickelte Plattform soll Data Scientists helfen, Machine-Learning-Modelle schneller in die Praxis zu bringen, und ist von Anfang an darauf ausgelegt, dass Menschen und KI-Agenten gemeinsam an ML-Projekten arbeiten. „LUML läuft auf der Infrastruktur des jeweiligen Unternehmens. Die Daten und Modelle verlassen die Unternehmensumgebung nicht“, sagt Kostromin.

An LUML hält die SCCH Innovations GmbH auf brutkasten-Nachfrage fünf Prozent, als reine strategische Beteiligung ohne Kapitalfluss. Laut Manz bringt das SCCH dafür vor allem Zugang zu seinem Industrienetzwerk, eine gemeinsame Vermarktungskampagne und Mitarbeiterstunden ein und setzt die Plattform in eigenen Forschungsprojekten ein. Zusätzliches Kapital habe das Startup nicht benötigt, weil das Produkt bereits fertig entwickelt war. Der bewusst niedrige Anteil soll LUML für spätere Investoren attraktiv halten. Das Wachstum soll vorerst gebootstrapped erfolgen, je nach Entwicklung sind laut SCCH aber auch eigene Finanzierungsrunden denkbar.

Das SCCH gehört als Mitglied des UAR Innovation Network zu den Beteiligungsgesellschaften der Upper Austrian Research GmbH und beschäftigt derzeit rund 130 Mitarbeiter:innen. Bereits im Jänner hatte sich das Forschungszentrum am KI-Spin-off Responsible Annotation Services beteiligt (brutkasten berichtete) und hält weitere Beteiligungen, die zukünftig auf die SCCH Innovations GmbH übertragen werden sollen.

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