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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vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten
vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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