Was Mitarbeiter tatsächlich von der KI automatisiert haben möchten – und warum das wichtig ist

Die Dokumentenaufgabe, die jeder als Erstes automatisiert haben möchte

In jedem Unternehmen gibt es eine Aufgabe, bei der sich alle einig sind, dass sie Zeitverschwendung ist, und die noch niemand in Angriff genommen hat. Oft handelt es sich um dieselbe Aufgabe: Zahlen aus einem Dokument zu extrahieren und sie Feld für Feld in eine Tabellenkalkulation, ein CRM-System oder ein Schadensbearbeitungssystem einzugeben. Sie taucht selten in einer Projekt-Roadmap auf, da sie für sich genommen nie groß genug erscheint, um eine solche zu rechtfertigen. Doch über alle Abteilungen hinweg summieren sich die dafür aufgewendeten Stunden zu einer Arbeit, an die sich am Ende der Woche niemand mehr erinnert.

Nitros neue Studie  „The State of AI in Document Workflows: Navigating the Gap Between AI Promises and Productivity“  befragte 1.300 Führungskräfte aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Rechtsdienstleistungen, Fertigung, Gesundheitswesen und Immobilien in den USA, Großbritannien und Kanada. Zu den gestellten Fragen gehörte: Welche Dokumentenaufgaben würden Sie am liebsten automatisiert sehen? Die Antworten fielen ungewöhnlich einheitlich aus. Unabhängig von Branche oder Position wurden immer wieder dieselben wenigen Aufgaben genannt.

Manager und Führungskräfte sind sich einig, was zuerst angegangen werden muss

Auf die Frage, welche Dokumentenaufgaben sie am liebsten nicht mehr manuell erledigen müssten, nannten Manager mit großem Abstand die Datenextraktion an erster Stelle. 56 Prozent nannten das Übertragen von Informationen aus Dokumenten in Tabellenkalkulationen und andere Systeme. Das Bearbeiten und Formatieren folgte mit 50 Prozent, das Zusammenführen, Komprimieren oder Konvertieren von Dateien mit 48 Prozent.

Führungskräfte, die gefragt wurden, wo sie die größten Automatisierungschancen für ihr Unternehmen sehen, nannten dieselbe oberste Priorität. Die Datenextraktion lag erneut mit 51 % an der Spitze, gefolgt von der Zusammenfassung und Analyse von Dokumenten mit 46 % sowie dem Schutz, der Verschlüsselung oder der Entsperrung von Dokumenten mit 44 %.

Ein Großteil des Berichts dreht sich darum, wie Führungskräfte und Manager den Einsatz von KI in ihrem Unternehmen unterschiedlich beschreiben: Einsatzzahlen, Reifegrad der Governance, Fortschritte bei der Erreichung von Zielen. Bei der Frage, was zuerst verbessert werden sollte, sind sie sich einig: Die Datenextraktion steht auf beiden Listen ganz oben.

Automatisierung zu wollen und sie zu haben, sind zwei verschiedene Dinge

Wenn sich beide Gruppen darüber einig sind, was verbessert werden muss, liegt die naheliegende Folgefrage nahe: Warum wurde es noch nicht verbessert? 57 Prozent der Manager und Führungskräfte geben an, dass sie ein PDF- oder Dokumentenunterschrifts-Tool schon einmal so sehr frustriert hat, dass sie drastische Maßnahmen in Betracht gezogen haben – von einer formellen Beschwerde bei der IT-Abteilung bis hin zur völligen Überlegung, ihren Karriereweg neu auszurichten. Diese Zahl lässt sich nur schwer mit der Behauptung vereinbaren, dass die aktuellen Tools wie vorgesehen funktionieren.

Ein Teil der Erklärung liegt darin, wie KI nach ihrer Einführung genutzt wird. Unter den Führungskräften, deren Abteilungen begonnen haben, KI in Dokumenten-Workflows einzusetzen, haben nur 12 % eine echte End-to-End-Automatisierung erreicht. 37 % nutzen eigenständige KI-Tools parallel zu ihrer bestehenden Dokumentensoftware, kopieren Inhalte in einen Chatbot und fügen das Ergebnis manuell wieder in den Workflow ein. Weitere 32 % haben einen Teil eines größeren Prozesses automatisiert, der ansonsten weiterhin manuell abläuft. In jedem Fall bleibt die manuelle Aufgabe dort, wo sie schon immer war – um sie herum wurde lediglich eine Umgehungslösung geschaffen.

Führungskräfte erkennen bereits die Kosten, die entstehen, wenn man nichts unternimmt

Die Führungskräfte erkennen die damit verbundene Frustration: 49 % der Führungskräfte stufen die Frustration der Mitarbeiter mit Dokumententools als erhebliches oder großes Problem ein, das sich auf Arbeitsmoral und Produktivität auswirkt, und nur 11 % halten sie für unbedeutend.

Aus derselben Studie geht zudem hervor, dass sich die Behebung des Problems auszahlt. Unter den Führungskräften, deren Abteilungen KI in Dokumenten-Workflows eingesetzt haben, berichten 93 % von mindestens einem messbaren Ergebnis, darunter verkürzte Bearbeitungszeiten für Dokumente, die Umwidmung von Mitarbeiterzeit auf wertschöpfendere Aufgaben und weniger Compliance-Vorfälle. Auf Führungsebene liegt dieser Anteil in Unternehmen, die die Pilotphase bereits hinter sich haben, bei 99 %. Weniger klar geht aus der Untersuchung hervor, ob die Bedenken und die Belege derselben Person innerhalb desselben Unternehmens vorgelegt wurden.

Der Ansatzpunkt für den Einsatz von Dokumentenautomatisierung ist in Sicht

Um diese Lücke zu schließen, muss man bei den Aufgaben ansetzen, die Mitarbeiter immer wieder identifizieren, und diese ordnungsgemäß automatisieren, anstatt es den Mitarbeitern zu überlassen, eigene Workarounds für Aufgaben zu entwickeln, die eigentlich bereits von einem Workflow-Tool übernommen werden sollten. Die Datenextraktion ist der naheliegende erste Schritt, da sich Manager und Führungskräfte darin einig sind, dass hier der manuelle Aufwand am größten ist – und es sich um genau jene Aufgaben handelt, die bereits messbare Erträge liefern. Hier anzusetzen, führt schnell zu sichtbaren Erfolgen und schafft das Vertrauen in der Organisation, auf das vorsichtige Teams an der Basis warten, bevor sie sich voll und ganz engagieren.

Lesen Sie die vollständigen Ergebnisse in „The State of AI in Document Workflows “.