Wird ein komplexer Prozess automatisiert, verschwindet die Komplexität nicht; sie ändert sich lediglich in Umfang und Geschwindigkeit. Ein von einer Person angewandtes, mehrdeutiges Kriterium führt zu widersprüchlichen Entscheidungen, die irgendwann auffallen; dasselbe mehrdeutige Kriterium, angewendet von einem System, führt zu Tausenden von durchweg falschen Entscheidungen, bevor es jemandem auffällt.
Diese Veränderung des Maßstabs macht die Automatisierung eines schlechten Prozesses schlimmer, als ihn so zu belassen, wie er war – und nicht einfach nur gleich.
Der Fehler ist im Vergleich dazu nicht mehr erkennbar. Bei einem manuellen Prozess wirkt die Variabilität zwischen den Personen wie ein Warnsystem: Wenn jemand einen Fall anders löst, wird die Abweichung besprochen und der Ansatz korrigiert. Die Automatisierung eliminiert diese Variabilität und damit das Warnsignal.
Die Korrektur erfolgt nicht mehr pünktlich. Die Entdeckung eines Fehlers drei Wochen später bedeutet nicht, dass der Fall behoben ist; es bedeutet, alle in diesen drei Wochen bearbeiteten Vorgänge zu überprüfen und zu wiederholen. Die Kosten für die Fehlerbehebung steigen linear mit der Zeit bis zur Entdeckung.
Die Ausnahmen vermehren sich anstatt abzunehmen. Ein schlecht definierter Prozess erzeugt unpassende Fälle. Selbst bei Automatisierung kommen diese Fälle immer wieder hinzu und erfordern nun eine manuelle Bearbeitung außerhalb des Arbeitsablaufs, was oft zu mehr Arbeit als zuvor führt.
Die Verantwortlichkeiten verschwimmen. Wird ein Fall falsch bearbeitet, lautet die Antwort: «Das System war schuld.» Und das ist weder für einen Kunden noch für einen Prüfer eine hilfreiche Antwort, wie der im Jahr 2024 gelöste Fall des Air Canada-Chatbots deutlich zeigte: Das Unternehmen ist für das verantwortlich, was seine Software tut.
Moment | Was wird beobachtet? | Was ist da wirklich los? |
|---|---|---|
Wochen 1-2 | Alles funktioniert, die Begeisterung ist groß. | Einfache Fälle werden bearbeitet |
Wochen 3-6 | "Seltene" Fälle erscheinen« | Es entstehen unbeabsichtigte Ausnahmen. |
Monate 2-4 | Parallele manuelle Arbeit nimmt zu | Der Prozess hat sich verzweigt |
Monate 4-6 | Es wurde ein systematischer Fehler festgestellt | Die historischen Daten müssen überprüft werden. |
Die Abfolge ist so repetitiv, dass sie als Diagnoseinstrument dient. Wenn ein Automatisierungsprojekt in den ersten Wochen gut läuft und dann im zweiten Monat parallele Arbeit erzeugt, liegt das Problem nicht an der Implementierung, sondern daran, dass der Prozess bei der Automatisierung nicht definiert wurde.
Es gibt eine Vorprüfung, die einen Nachmittag in Anspruch nimmt und die meisten dieser Fälle verhindert: Geben Sie drei verschiedenen Personen im Team denselben Satz von zwanzig realen Fallbeispielen und vergleichen Sie deren Entscheidungen..
Stimmen alle drei Kriterien bei mindestens 18 Punkten überein, ist der Prozess ausreichend definiert, um automatisiert zu werden. Stimmen sie bei 12 Punkten überein, existiert kein Prozess: Es existieren drei Kriterien nebeneinander, und Automatisierung bedeutet, eines davon auszuwählen, ohne dies jemandem mitzuteilen.
Diese Übung hat auch einen politischen Wert: Sie macht aus einer abstrakten Diskussion über die Reife von Prozessen eine Tatsache, die niemand bestreitet.
Die Erkenntnis, dass ein Prozess noch nicht abgeschlossen ist, bedeutet nicht, dass man alles um sechs Monate verschieben muss. Es gibt drei Maßnahmen, die schnell einen Mehrwert schaffen:
Definieren Sie die Kriterien in häufigen Fällen. Nicht alle: Der Abschnitt 80% des Buches konzentriert sich üblicherweise auf vier oder fünf Situationen. Das Aufschreiben der Kriterien für diese fünf Situationen beseitigt die meisten Unklarheiten in einer Arbeitssitzung.
Automatisieren Sie nur die Vorbereitung. Sammeln Sie die Informationen, vergleichen Sie sie und präsentieren Sie sie so, dass eine Entscheidung getroffen werden kann. Dadurch lassen sich erhebliche Einsparungen erzielen und die Verbreitung von Fehlinformationen vermeiden.
Instrumentierung vor der Automatisierung. Durch die Messung des manuellen Prozesses über einige Wochen wird die Ausgangslage ermittelt und die tatsächliche Variabilität sichtbar – genau das fehlende Puzzleteil, das für eine fundierte Entscheidungsfindung notwendig ist.
Alle drei sind mit einer Weiterentwicklung vereinbar. Keine von ihnen erfordert ein komplettes Redesign-Projekt, bevor Änderungen vorgenommen werden können.
Es ist wichtig, dem Umkehrpunkt eine Zahl zuzuordnen, denn er ist es, der ein profitables Projekt in ein ruinöses verwandeln kann.
Wenn ein System täglich 200 Fälle verarbeitet und nach sechs Wochen ein systematischer Fehler entdeckt wird, müssen rund 6.000 Fälle überprüft werden. Selbst wenn nur der Fall 10% betroffen ist, müssen 600 Fälle korrigiert werden, zuzüglich der Kommunikation mit dem Kunden, der buchhalterischen Anpassungen und der Auswirkungen auf den Ruf des Unternehmens.
Diese Berechnung taucht in der Wirtschaftlichkeitsberechnung fast nie auf, und deshalb sollte die Zeit bis zum Ausfall eine Kennzahl des Ausschusses sein, wie wir bereits argumentiert haben. Automatisierung ohne Beobachtbarkeit ist unverantwortlich.
Bevor ein Prozess automatisiert wird, gibt es eine Frage, die die Entscheidung leitet: Falls dies ein systematischer Fehler ist, wann würden wir es herausfinden und wie viel würde es kosten, ihn zu beheben?
Lautet die Antwort «innerhalb weniger Stunden und mit einem Klick», ist das Risiko, einen noch nicht perfekten Prozess zu automatisieren, akzeptabel, und es lohnt sich, fortzufahren. Lautet die Antwort hingegen «innerhalb weniger Wochen, und wir müssten die historischen Daten prüfen», muss der Prozess definiert werden, bevor er automatisiert werden kann.
Es ist keine Frage der Vorsicht. Es ist eine Rechenaufgabe.
Die Störung verändert den Maßstab: Ein mehrdeutiges Kriterium, das von einer Person angewendet wird, führt zu widersprüchlichen Entscheidungen, die irgendwann jemandem auffallen, während es, angewendet von einem System, Tausende von durchweg falschen Entscheidungen hervorbringt, bevor es jemand bemerkt.
Da individuelle Unterschiede als Alarmsystem wirken: Wenn jemand einen Fall anders löst, wird der Unterschied diskutiert und der Ansatz korrigiert. Automatisierung eliminiert diese Unterschiede und damit das Signal, das die Erkennung des Problems ermöglichte.
Indem man drei Teammitgliedern dieselben zwanzig realen Fallbeispiele gibt und ihre Entscheidungen vergleicht. Stimmen sie bei 18 oder mehr Fällen überein, ist der Prozess definiert; stimmen sie bei zwölf Fällen überein, existieren mehrere unterschiedliche Kriterien nebeneinander, und Automatisierung bedeutet, eines davon auszuwählen, ohne explizit eine Entscheidung zu treffen.
Drei Dinge sind mit einem weiteren Vorgehen vereinbar: die Kriterien für die vier oder fünf Fälle definieren, die das 80%-Volumen konzentrieren, nur die Aufbereitung der Informationen automatisieren und die Entscheidung einer Person überlassen, und den manuellen Prozess einige Wochen lang implementieren, um die Ausgangsbasis zu erhalten.
Der Aufwand steigt mit der Erkennungszeit. Ein System, das täglich zweihundert Fälle bearbeitet und bei dem ein Fehler erst nach sechs Wochen entdeckt wird, bedeutet die Überprüfung von etwa sechstausend Fällen; selbst wenn nur 10% betroffen ist, sind das sechshundert Korrekturen mit der entsprechenden Kommunikation an den Kunden und der buchhalterischen Anpassung.
Wenn das System systematische Fehler aufweist, wann würden diese erkannt und wie hoch wären die Kosten für deren Behebung? Liegt die Antwort innerhalb weniger Stunden und mit einem einzigen Klick, ist das Risiko akzeptabel; dauert es hingegen Wochen und erfordert die Auswertung historischer Daten, muss der Prozess definiert werden, bevor er automatisiert werden kann.
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