Einleitung: Der Unternehmens-Exorzist
Andrzej Kinastowski (AK): Konnichiwa, willkommen im AI Automation Dojo, der Show für alle, die jemals auf einen Workflow geschaut und gedacht haben: Dieses Ding ist verflucht. Unser heutiger Gast ist ein Praktiker des Task Mining, und er ist das, was der Unternehmenswelt einem Exorzisten am nächsten kommt – ein Unternehmens-Exorzist, der in ein Unternehmen kommt und sagt: Ich sehe tote Prozesse. Wir werden ihn fragen, was die Riten und Rituale eines erfolgreichen Task-Mining-Projekts sind, wie man die Führung davon überzeugt, nicht auf die seltsamen Geräusche aus der Finanzabteilung zu hören, die sagen: So haben wir das schon immer gemacht. Und wie man einen Exorzismus an einem System durchführt, wenn der Dämon ein 25-Schritte-Copy-Paste-Workaround ist, den alle zu ändern fürchten. Ich bin euer Gastgeber Andrzej Kinastowski, einer der Gründer von Office Samurai. Unser heutiger Gast ist Michał Kozubski.
Ich habe Michał vor fast zwei Jahrzehnten kennengelernt. Wir haben zusammen in einem Finanzteam in einem großen BPO gearbeitet. Ich war wirklich froh, als Michał sich vor drei Jahren bei mir meldete und sagte, dass er seinen Karriereweg ändern möchte. Er schloss sich uns an und seitdem hat er bei Office Samurai viele verschiedene Dinge getan – als Automatisierungsberater und Business Analyst. Eines dieser Dinge ist Task Mining oder Process Mining oder wie auch immer wir es nennen werden. Michał, willkommen in der Show.
Michał Kozubski (MK): Danke, willkommen, und vielen Dank, dass ich hier sein darf.
(AK): Erzähl uns, warum bist du derjenige, mit dem ich über Productivity Mining spreche?
(MK): Ich nehme an, es liegt daran, dass ich im Laufe meiner Karriere aus dem Finanzumfeld komme – ich habe für Outsourcing-Unternehmen, Finanzunternehmen gearbeitet, im Rechnungswesen. Ich habe Einblicke in die unternehmerischen Finanzprozesse, aber nicht nur in diese, gewonnen, und seit drei Jahren untersuche ich diese Prozesse noch intensiver, suche nach Verbesserungs- oder Automatisierungsmöglichkeiten und nutze die neuesten Technologien, um bei diesen Aufgaben zu helfen.
(AK): Diese Erfahrung, die du in der Arbeit mit Prozessen hast – hilft sie dir bei diesen Analysen, oder macht sie nicht so viel Unterschied?
(MK): Tatsächlich hilft mir mein Hintergrund, diese Übersetzung von der Geschäftssprache in die Sprache der Automatisierung und Verbesserung zu verstehen. Er hilft dabei zu begreifen, was getan wird, denn selbst bei den besten Automatisierungen gibt es immer noch ein wenig analytische Arbeit zu erledigen.
(AK): Heute sprechen wir über Productivity Mining, speziell über KYP.ai, unsere bevorzugte Software. Du hast viele Projekte mit KYP.ai durchgeführt. Was bedeutet sie für dich? Wenn du kurz sagen müsstest, was KYP.ai ist und wie du sie nutzt – wie würdest du es beschreiben?
(MK): Ich würde mich gern auf deine Definition beziehen. Nach dem Kinastowski-Prinzip ist es ein sehr cooles Tool, aber gleichzeitig auch ein sehr nützliches. Diese Nützlichkeit – und ich sehe, dass sie in den letzten Jahren stetig gewachsen ist – hilft dabei zu verstehen, wie die Arbeit in Unternehmensumgebungen tatsächlich erledigt wird.
Warum Unternehmen in Task Mining investieren
(AK): Dieses Verständnis zu erlangen – wie hilft das den Unternehmen? Jedes Tool wie dieses ist eine Investition von Zeit und Geld. Warum sind Unternehmen daran interessiert, solche Analysen durchzuführen?
(MK): Unternehmen suchen heutzutage nach intelligenten Lösungen, die sofort Ergebnisse liefern und auf Fakten und echten Zahlen basieren – nicht auf Annahmen und Verfahren, die veraltet sein könnten, oder auf Daten, die erfunden oder ad hoc erstellt werden, wobei Mitarbeitende von ihrer eigentlichen Arbeit abgezogen werden, um irgendwelche Zahlen zu produzieren und zu beweisen, dass ihre aufgewendete Zeit effektiv genutzt wurde.
(AK): Also verstehe ich das so, dass das Tool uns ermöglicht, die reale Welt zu sehen – und nicht das, was wir für die reale Welt halten, wenn es um Geschäftsprozesse geht.
(MK): Genau, es zeigt uns die tatsächliche Umgebung, in der wir arbeiten. Es zeigt uns, wie der Prozess wirklich abläuft, denn aus der Erfahrung im Unternehmensumfeld wissen wir, dass die einzigen Menschen, die wirklich wissen, wie ein Prozess durchgeführt wird, diejenigen sind, die ihn tatsächlich ausführen.
Die Ebenen der Task-Mining-Entdeckung
(AK): Was findest du – oder was finden die Unternehmen, die solche Tools implementieren? Was sind aus deiner Erfahrung die interessanten Dinge, die man mit dieser Art von Analyse entdecken kann?
(MK): Da die KYP.ai-Plattform, würde ich sagen, auf mehreren Ebenen arbeitet, ist die erste Ebene der Anwendungsumfang. Kürzlich wurde ich von einem Manager gefragt: „Sag mir, wie viele Anwendungen du als diejenigen definiert hast, die in unserem Team verwendet werden.“ Als er sich die Liste ansah, war er ziemlich überrascht, dass es nicht nur zwei oder drei Kernsysteme gibt, sondern eine ganze Reihe anderer Websites und Tools, die im Prozess verwendet werden.
(AK): Die erste Ebene wären also die Anwendungen. Zunächst denkt man vielleicht, dass die Mitarbeitenden wahrscheinlich in SAP arbeiten, vielleicht in einem Ticketsystem oder in irgendeiner Art von Workflowsystem. Und dann schaut man tiefer und entdeckt tatsächlich eine Menge Altsysteme, externe Websites und ähnliche Dinge. Welche anderen Dinge gibt es? Welche weiteren Ebenen oder Aspekte würdest du dir ansehen?
(MK): Um noch einmal auf die Anwendungen zurückzukommen – überraschend ist, wie viele Informationen auch mit den Prozessen selbst verbunden sind. Die Mitarbeitenden beziehen Informationen nicht nur aus verschiedenen Quellen, sondern es findet auch sehr viel Kommunikation zwischen den Menschen statt. Es gibt also eine Menge E-Mails, die im ganzen Unternehmen hin- und herfliegen, und viele Meetings, die natürlich mehr oder weniger produktiv sein können.
(AK): Die meisten davon sind schwer zu beurteilen, wenn es darum geht, wie produktiv sie wirklich sind. Für die Zuschauer ist es also wichtig zu wissen, dass man unter anderem herausfinden kann, wie viel Zeit die Mitarbeitenden im Grunde damit verbringen, E-Mails oder Chats zu lesen und zu schreiben. Diese Information ist auf andere Weise ziemlich schwer zu bekommen.
(MK): Die zweite Ebene, neben den Anwendungen, ist dann das, was innerhalb dieser Anwendungen gemacht wird. Ich spreche dabei nicht davon, die Protokolle der Kernsysteme zu ziehen, sondern eher von allgemeineren Daten aus der gesamten Anwendungsumgebung. So kann man leicht die einzelnen Schritte identifizieren, die durchgeführt werden – ohne in persönliche Details oder die genauen Eingaben einzugehen. Aber zumindest kann man erkennen, welche Aktionen innerhalb dieser Anwendung ausgeführt werden. Die Plattform bietet dann eine einfache Ansicht darüber, wie der Prozess tatsächlich abläuft, wie der Workflow aufgebaut ist und wie er in der Realität aussieht.
(AK): Also, wie es tatsächlich aussieht im Vergleich zu dem, was wir in der Verfahrensbeschreibung haben oder wie wir denken, dass es aussieht.
(MK): Durch die Fähigkeit der Plattform, die Aktionen des gesamten Teams gleichzeitig aufzuzeichnen, sind wir in der Lage, nicht nur den Kernprozessfluss, sondern auch alle seine Varianten zu unterscheiden. Wir können all die Ausnahmen ausblenden, die ziemlich häufig vorkommen, aber durch eine dringende E-Mail oder eine dringende Information verursacht werden, die den Prozess zum Stillstand bringt.
(AK): Ich denke, das ist ziemlich wichtig. Wenn man jemanden bei der Prozessausführung beobachtet – und das kenne ich aus meiner Erfahrung als Lean Practitioner – dann stellt man fest, dass man diese Person nicht eine ganze Woche lang beobachten kann. Man macht nur eine kleine Stichprobe. Da diese Productivity-Mining-Tools es uns jedoch ermöglichen, so viele Instanzen eines Prozesses aufzuzeichnen, können wir deutlich erkennen, dass etwas ein Ausreißer war. Der Großteil des Prozesses läuft auf eine bestimmte Weise ab. Ich wollte dich zu diesen Unterschieden fragen, die wir in den Daten sehen können. Manchmal geht es darum, dass verschiedene Personen im Team den Prozess unterschiedlich ausführen, obwohl sie es eigentlich nicht sollten. Aber manchmal liegt es auch daran, dass derselbe Prozess ein paar verschiedene Varianten für unterschiedliche Arten von Fällen oder besondere Situationen hat.
(MK): Genau, und dann können wir diese unterschiedlichen Abläufe klar identifizieren, sehen, wie oft sie vorkommen, und uns auf diejenigen konzentrieren, die am zeitaufwendigsten sind. Vielleicht haben die Mitarbeitenden, die den Prozess ein wenig anders ausführen, einen besseren Weg gefunden, ihn zu erledigen – eine Art Abkürzung. Oder aber umgekehrt: Vielleicht sind einige Mitarbeitende nicht in der Lage, den Prozess so auszuführen, wie er entworfen wurde, weil sie gezwungen sind, sich einen Workaround zu schaffen.
(AK): Es kann also sein, dass der kürzere Weg tatsächlich besser ist – oder dass er einfach bestimmte Dinge auslässt, die wir eigentlich tun sollten, die aber manche Personen nicht machen. Ich habe oft beide Arten von Fällen gesehen. Manchmal gibt es Mitarbeitende, die einfach wissen, wie man Dinge effizienter erledigt. Und manchmal gibt es Teams, die mit Arbeit überlastet sind und daher Abkürzungen nehmen, die sie vielleicht nicht nehmen sollten. Sie überspringen einen Teil des Prozesses, in dem etwas überprüft oder doppelt überprüft wird, weil sie es für Zeitverschwendung halten – und das mag so sein, aber vielleicht ist es ein entscheidender Teil des Prozesses.
Erweiterte Erkenntnisse und Arbeitslastverteilung
(AK): Gibt es noch andere Blickwinkel auf die Daten oder Arten von Erkenntnissen, die wir gewinnen, wenn wir uns die Messungen in diesen Tools ansehen?
(MK): Ich denke, wir haben bisher nur an der Oberfläche der Möglichkeiten des Tools gekratzt. Es gibt noch viel mehr über die Prozesse und die in ihnen eingesetzte Technologie zu entdecken. Lass mich nur kurz etwas zur Arbeitslast sagen. Man kann auch den Arbeitsaufwand der ausgeführten Prozesse vergleichen und über das gesamte Unternehmen oder die Abteilung hinweg aggregieren. Wir hatten einen Fall, bei dem ein Prozess auf zwei oder drei Teams verteilt war. Allein dadurch, dass man ihn einem oder zwei Teams zugeordnet hat, wurde das Leben für alle einfacher, weil die Mitarbeitenden nicht mehr abgelenkt waren und mehr Zeit hatten, sich auf ihre Aufgaben zu konzentrieren, als die Prozesse gleichmäßiger verteilt wurden.
(AK): Das ist etwas, das wir schon gesehen haben, als wir zusammengearbeitet haben. Die Leute – beziehungsweise die Manager – denken, dass die Arbeit in den Teams gleichmäßig verteilt ist, und vielleicht stimmt das, wenn man den ganzen Monat betrachtet. Aber wenn man sich einzelne Tage ansieht, haben manche Personen oder Teams viel zu viel oder viel zu wenig zu tun. Für mich ist das einer der größten Hebel, um Geld zu sparen. Eine richtige Verteilung der Arbeitslast ermöglicht es Unternehmen wirklich, Kosten zu senken und den Mitarbeitenden endlich eine vorhersehbare Arbeitsbelastung zu geben.
(MK): Und man kann diese Daten bereits aggregiert vorliegen haben und genau wissen, wann etwas passiert. Man kann sie Woche für Woche über nahezu unbegrenzte Zeiträume vergleichen und sehen, ob die Veränderungen, die man umzusetzen versucht hat, tatsächlich funktionieren.
(AK): Das Messen war früher äußerst arbeitsintensiv. Wenn wir diesen Prozess mit solchen Tools automatisieren, können wir eine kontinuierliche Messung durchführen. Wenn ich etwas verändere, kann ich schon nach einem Tag oder einer Woche sehen, ob es funktioniert hat – ob es Dinge verbessert oder verschlechtert hat. So kann ich das Tool im Grunde nutzen, um den Betrieb gezielt zu steuern.
(MK): Und das alles, ohne das Team zu belasten, das sonst hart daran arbeitet, irgendwelche Zahlen zu erfinden. Es ist viel einfacher und deutlich weniger mühsam für das Team, ein spezialisiertes Tool zu nutzen, das automatisch misst, anstatt alles in eine Excel-Datei einzutragen oder ein manuelles Tool zu verwenden, in dem sie selbst eingeben müssen, was sie tun. Außerdem ist die Qualität der Messung deutlich höher.
Verbesserungsvorschläge und Technologieanalyse
(AK): Gibt es noch weitere Ebenen oder Stufen der Messung, über die wir sprechen sollten? Wir wissen, wie der Prozess tatsächlich aussieht, also können wir vielleicht über mögliche Verbesserungen nachdenken. Auch das geschieht mit Hilfe der KYP.ai-Plattform. Nur um das klarzustellen: Das Process-Intelligence-Tool wird die Verbesserungen nicht für dich vornehmen. Es liefert dir Daten, die dir helfen, Verbesserungen umzusetzen, aber es reicht nicht aus, sie automatisch zu implementieren.
(MK): Wenn wir viele Daten gesammelt haben – echte Daten mit echten Zahlen – und sehen, welche Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Anwendungen und Prozessschritten bestehen, kann die Plattform diese analysieren und bestimmte Muster erkennen. Auf Grundlage dieser Muster kann sie uns mögliche Lösungen vorschlagen, die wir zur Verbesserung des Prozesses umsetzen können. Das kann Robotic Process Automation mit Copilot sein, aber auch die Standardisierung des Prozesses ist eine Lösung, die wir nicht vergessen dürfen.
(AK): Also sammelt die Plattform alle Daten, analysiert sie und gibt tatsächlich Vorschläge. Sie liefert uns Dinge, die wir auf jeden Fall überprüfen müssen. Natürlich braucht man Menschen, die tiefer in die Analyse einsteigen, aber sie gibt uns bereits Hinweise – zum Beispiel, wie du RPA erwähnt hast – also einen Hinweis wie: „Hey, ich sehe hier einen Prozess, der nach einem Kandidaten für Automatisierung aussieht.“
(MK): Leider erledigt sie nicht die ganze Arbeit für uns. Es muss immer eine gewisse analytische Arbeit geleistet werden. Aber wir können diese Muster identifizieren lassen.
(AK): Eines der Dinge, die mich beim ersten Mal wirklich verblüfft haben – und es ist immer noch mein Lieblingsdiagramm in KYP.ai – ist das Diagramm, das zeigt, wo Menschen Ctrl+C / Ctrl+V verwenden. Wo kopieren sie Daten und wohin fügen sie sie ein? Da sieht man manchmal verrückte Dinge. Wir haben einen Prozess gesehen, bei dem die Leute tatsächlich Daten aus demselben System in dasselbe System kopiert und eingefügt haben – nur von einer Transaktion in eine andere. Welche Hinweise oder Erkenntnisse aus dem Tool hast du in deinen Projekten gesehen, die für dich interessant oder vielleicht am überraschendsten waren?
(MK): Vielleicht nicht allzu überraschend, aber es gibt nach wie vor eine sehr intensive Nutzung von Excel und Copy-Paste. Und zwar nicht nur innerhalb des Kernsystems, sondern auch hinein und heraus aus Excel-Dateien. Es gibt also keine Datenintegration, und die Arbeit mit den Daten findet in großem Umfang in verschiedenen Excel-Dateien statt, die im Unternehmen umhergeschickt werden.
(AK): Eine weitere Sache, die ich vermute, ist ein Nebenprodukt des Ganzen, aber sie kann für viele Unternehmen wirklich hilfreich sein – ich habe gesehen, dass es auch eine Analyse darüber gibt, welche Hard- und Software die Mitarbeitenden verwenden und wie gut oder wie schlecht diese funktioniert?
(MK): Es gibt im Grunde zwei Möglichkeiten, das zu erkennen. Die erste ist während der Arbeit selbst – die sogenannte „Passive Time“, die auf eine langsame Reaktionszeit der Anwendung hinweisen kann.
(AK): Also sitze ich im Grunde da, starre auf das drehende Rädchen und warte darauf, dass es endlich aufhört, sich zu drehen.
(MK): Aber das ist nicht immer der Fall. Wenn man zum Beispiel in einem Meeting sitzt, nichts klickt und Notizen schreibt, dann gilt diese Zeit ebenfalls als passiv verbracht. Es gibt jedoch noch eine andere Methode, die sogenannten „Technology Pools“. Das ist eine Übersicht über die Hardwareleistung. Damit kann man erkennen, wann die CPU, das Netzwerk oder der Rechner langsamer werden – und das mit dem tatsächlichen Prozessablauf vergleichen. So lässt sich feststellen, in welchen Phasen des Prozesses die Belastung höher ist und welche Anwendung oder welche Aktion sie verursacht hat. Damit kann man tatsächlich zur IT gehen und ihr anhand von Daten zeigen: „Mein Computer ist zu alt“, weil man klar sieht, dass er die eigene Leistung ausbremst.
(AK): Das kenne ich auch aus meiner Arbeit in großen internationalen Konzernen über viele Jahre hinweg. Ich hatte oft solche Fälle, in denen ich ein Ticket eröffnet habe mit der Meldung: „Hey, mein Computer ist wirklich, wirklich langsam – ihr müsst etwas tun, mir einen neuen geben oder diesen hier reparieren.“ Und die Antwort war dann: „Nein, von hier aus sieht alles gut aus. Wir haben ein paar Tests durchgeführt, und es scheint alles in Ordnung zu sein.“
(MK): Genau, und es gibt keine Möglichkeit, das zu vermitteln – ich weiß, dass etwas nicht stimmt, sie sind überzeugt, dass alles in Ordnung ist, und uns fehlen einfach die Daten. Mit einem Tool wie KYP.ai kann man das tatsächlich messen. Man kann fundierte Entscheidungen treffen, denn manchmal liegt es wirklich an der Hardware oder daran, dass die Systeme zu langsam sind – aber manchmal ist es auch nur eine Ausrede des Nutzers. Es ist gut, Daten zu haben, um zu sehen, was real ist und was nicht.
Geschäftliche Gründe für die Implementierung
(AK): Wenn Unternehmen Tools wie KYP.ai implementieren, was sind die üblichen Gründe, warum sie sich auf ein solches Vorhaben einlassen? Was erhoffen sie sich letztlich davon?
(MK): Das Offensichtlichste sind natürlich Einsparungen. Diese Einsparungen lassen sich jedoch nicht nur in Geld messen, sondern auch im Wohlbefinden der Mitarbeitenden und in deren Leistungsfähigkeit.
In einem Outsourcing-Unternehmen ist es beispielsweise eine wirklich schwierige Aufgabe, die geleistete Arbeit und die durchgeführten Prozesse den einzelnen Kunden zuzuordnen. Wenn man das manuell erfasst, kann man sich nie sicher sein, ob es korrekt ist oder nicht. Ein weiterer Punkt ist die Automatisierung. Es gibt Kunden, die dieses Tool implementieren, um Automatisierungspotenziale zu identifizieren und reale Daten zu erhalten – basierend auf der tatsächlichen Anzahl von Mitarbeitenden, die eine bestimmte Aufgabe über eine bestimmte Zeit hinweg mit allen Varianten ausführen. Das ist ein guter Ausgangspunkt, um einen Business Case zu erstellen.
(AK): Das ist etwas, das es uns ermöglicht – und wir haben das in der Praxis gesehen – Automatisierungspotenziale selbst in Teams zu finden, in denen die Manager glauben, dass bereits alles automatisiert wurde, was automatisiert werden konnte.
(MK): Eine interessante Möglichkeit, KYP.ai zum Vorteil der Mitarbeitenden einzusetzen, besteht darin, den jährlichen oder monatlichen Bonus tatsächlich auf der Grundlage der individuellen Leistung zu vergeben. Das Unternehmen legt dabei eine Standardgrenze fest, und jeder zusätzliche Aufwand, den der Mitarbeitende erbringt, wird als Bonus – als greifbare Anerkennung für das Engagement – ausgezahlt.
(AK): Das ist etwas, das in der Produktion häufig gemacht wird. Aber in Geschäftsprozessen messen wir die Leistung nicht in einem solchen Detailgrad. Wir können sie nur auf einer höheren Ebene erfassen – bis wir ein Tool wie dieses einsetzen.
(MK): Es gab bisher keine guten Möglichkeiten, das zu erkennen.
(AK): Ich hatte eine Diskussion mit einem unserer Kunden über einen weiteren interessanten Ansatz – nämlich dass das Unternehmen damit seinen BPO messen kann. Im Grunde genommen hat es das Gefühl, dass sein Outsourcing-Partner ihm nicht die ganze Wahrheit sagt.
(MK): Das ist sehr interessant, denn ich habe etwas Ähnliches gehört – nur in die umgekehrte Richtung. Einer unserer Kunden überlegt derzeit, KYP.ai in den Tochtergesellschaften des Unternehmens einzuführen. Sie befinden sich gerade im Übergang, die Prozesse in das Business Center zu verlagern. Dafür sollen die aktuell ausgeführten Prozesse gemessen und dann – auf Basis dieser Daten und der tatsächlichen Prozessabläufe – an das Service Center übergeben werden.
(AK): Das würde vielen Menschen das Leben erleichtern, denn du hast ja selbst Transaktionen durchgeführt und weißt, was für ein Chaos das sein kann und wie viel Arbeit es ist, tatsächlich zu dokumentieren, was getan wird. Mit dieser Art der Messung können wir im Grunde zu 100 % sicher sein, dass wir 100 % der ausgeführten Arbeit kennen – und wir haben Messwerte, um zu wissen, wie viel Aufwand sie erfordert. So ersparen wir uns viele Diskussionen wie „das dauert drei Minuten“ – „nein, es dauert vier Minuten“.
(MK): Ja, und man kann es ausführen und auf das gesamte Team gleichzeitig anwenden.
Implementierungsherausforderungen: Menschen, Prozesse, Technologie
(AK): Es gibt viele Gründe, solche Tools zu implementieren, und wir haben ausführlich darüber gesprochen, welchen Nutzen ein Unternehmen daraus ziehen kann. Ich möchte jetzt jedoch das Thema wechseln und über die Herausforderungen sprechen – denn so einfach kann es ja nicht sein. Was sind die größten Herausforderungen, wenn es darum geht, solche Tools im Unternehmen einzuführen?
(MK): So wie die Prozesserkennung in KYP.ai durch Menschen, Prozesse und Technologie beschrieben wird, verhält es sich auch mit den Schwierigkeiten. Es dreht sich alles zuerst um die Menschen, dann um die Prozesse und schließlich um die Technologie – tatsächlich in genau dieser Reihenfolge.
Die Herausforderung Mensch: Der Big-Brother-Faktor
(AK): Fangen wir mit den Menschen an.
(MK): Eine gute Kommunikation und die Erklärung, warum wir die Plattform einführen wollen, was wir damit erreichen möchten und wie sie tatsächlich funktioniert, sind entscheidend. Denn das ist das Erste, was die Leute denken, wenn sie von der Nutzung der KYP.ai-Plattform hören – viele denken dann: „Okay, wir werden bald im Big Brother leben, alles wird aufgezeichnet, und wir sind wie an einer elektronischen Leine.“
(AK): Das kann ich gut nachvollziehen – niemand wird gern gemessen. Wie gehen wir damit um?
(MK): Das ist wieder der Unterschied zwischen der Welt der manuellen Arbeit und der Büroarbeit. Es geht darum, den Menschen zu zeigen, warum wir das tun und was genau wir messen werden. Es ist zum Beispiel sehr wichtig, dass die Mitarbeitenden wissen, dass wir private Dinge auf eine Blacklist setzen können und werden. Wenn also jemand in sein Gmail geht, ist das Tool dafür blind. Sie müssen wissen, dass das Tool, wenn sie auf Facebook gehen, nicht sieht, was sie sich auf der Facebook-Seite ansehen. Und darüber hinaus – selbst wenn jemand private Anwendungen nutzt, erkennt das Tool nicht, welche genau verwendet werden.
(AK): Aber um es ihnen zu zeigen – und ich finde, das ist wirklich großartig – gibt es dieses individuelle Dashboard.
(MK): Genau, das ist das Gute daran. Es gibt die Möglichkeit, dem Mitarbeitenden zu zeigen, welche Art von Daten und welche konkreten Daten tatsächlich erfasst werden. Er kann jederzeit auf sein eigenes Dashboard zugreifen und sehen, was aus seiner Arbeit aufgezeichnet wurde. Wir erfassen nicht, was genau er eingetippt hat, sondern nur die Aktionen, die notwendig sind, um den Prozess auszuführen und die Ziele zu erreichen, die wir zuvor kommuniziert haben.
(AK): Also können sie selbst all die Daten sehen, die das Tool über sie sammelt, und sie können klar erkennen: Ja, ich war 15 Minuten auf Facebook – und das taucht hier nicht auf.
(MK): Das hatte tatsächlich einen sehr positiven Effekt, denn ich habe es schon oft gesehen, dass einige Mitarbeitende in den ersten Tagen der Nutzung der KYP.ai-Plattform so verunsichert waren, dass sie überhaupt keine Pausen gemacht haben, aus Angst, sie würden gemessen. Aber nach ein paar Tagen legt sich das, und das Arbeitsleben kehrt wieder zur Normalität zurück.
(AK): Und ich denke, es ist auch sehr wichtig, wenn man mit den Mitarbeitenden kommuniziert, dass man ihnen wirklich die Wahrheit darüber sagt, warum man das Ganze macht. Man kann den Leuten nicht das eine erzählen und dann etwas anderes tun – das wäre im Grunde das Ende jeder Messung. Die Kreativität der Menschen, wenn es darum geht, ein System zu umgehen, ist grenzenlos.
(MK): Letztendlich ist die KYP.ai-Plattform nur ein Tool – vielleicht ein Multitool, vielleicht ein sehr ausgeklügeltes –, aber man kann sie mit einem Hammer vergleichen: Man kann ihn benutzen, um etwas zu bauen, oder um etwas zu zerstören.
Die Prozessherausforderung: Analyseparalyse
(AK): Das wäre also die größte Herausforderung auf der menschlichen Seite. Was sind die Herausforderungen in Bezug auf die Prozesse?
(MK): Man muss im Hinterkopf behalten, dass der von der KYP.ai-Plattform erkannte und definierte Prozess aus den Schritten besteht, die darin festgelegt sind. Es ist notwendig, sich den Bestand anzusehen und die Prozesse korrekt zu definieren. Ich habe schon viele Missverständnisse bei der Einrichtung der Plattform gesehen – manchmal waren die Prozesse zu allgemein definiert, oder umgekehrt: Jede Prozessvariante wurde als separater Prozess angelegt.
(AK): Also, wenn ich dich richtig verstehe, ist es kein magisches Tool, das man einfach einschaltet und das einem dann automatisch die Wahrheit sagt. Man muss Arbeit in die Einrichtung der Prozesse stecken, damit das Tool richtig verstehen kann, was die Mitarbeitenden tun, und einem darauf basierend die richtigen Erkenntnisse liefert.
(MK): Deshalb ist auch analytische Arbeit notwendig. Es ist nicht wie ein Zauberstab, bei dem man sagt: „Okay, mach die Arbeit für mich, und ich warte einfach auf die Ergebnisse.“
(AK): Wenn man es also implementiert, braucht man analytische Arbeit, um es richtig einzurichten, damit die Messwerte überhaupt sinnvoll sind. Und sobald man die Messwerte hat, muss man wiederum analytische Arbeit investieren, um die Ergebnisse zu verstehen und zu überprüfen.
(MK): Man muss wissen, wonach man sucht.
Die Technologieherausforderung: IT-Sicherheit und Remote-Arbeit
(AK): Und dann haben wir die Technologie. Welche Herausforderungen gibt es in diesem Bereich?
(MK): Da sich die Technologie sehr schnell weiterentwickelt, stehen wir trotzdem noch vor bestimmten Herausforderungen im Umgang damit. Bis heute gibt es zum Beispiel keine wirklich gute Lösung für die Arbeit mit Remote-Verbindungen zu Kundensystemen. Es funktioniert nicht immer perfekt – etwa wenn sich jemand über Citrix oder eine virtuelle Maschine anmeldet. Ein weiterer Aspekt, der eng mit der Technologie verbunden ist, ist die IT-Sicherheit. Ich kann mir gut vorstellen, dass die erste Reaktion der IT nicht besonders begeistert ausfällt, wenn man ihnen sagt: „Hey, wir werden auf allen Rechnern einen kleinen Agenten installieren, der viele Daten darüber sammelt, was die Mitarbeitenden tun.“ Um sie zu überzeugen, muss man Transparenz schaffen und sicherstellen, dass sie genau verstehen, wie das Tool funktioniert, welche Daten tatsächlich erfasst werden und dass keine sensiblen Informationen oder Inhalte gespeichert werden. Wichtig ist auch, klarzumachen, dass die Daten verschlüsselt übertragen und sicher gespeichert werden und dass der Zugriff streng kontrolliert ist. Wenn die IT sieht, dass alle Sicherheitsstandards eingehalten werden, ist sie in der Regel bereit, die Lösung zu akzeptieren.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Daten zu sichern – nicht nur innerhalb der Technologie selbst, etwa durch die Nutzung sicherer Protokolle. Wir können auch auf Anforderungen unserer Kunden in Bezug auf Datenschutz und den Schutz sensibler Daten stoßen. Dafür gibt es verschiedene Methoden, wie etwa den Datenschutz durch Maskierung von Daten und die Sicherstellung, dass wirklich nur das gesammelt wird, was absolut notwendig ist.
(AK): Wir können das alles auch lokal, also „on-prem“, einrichten, sodass nichts in die Cloud geht. Wir können bestimmte Dinge maskieren, wir können die Daten anonymisieren – zum Beispiel sehen wir, dass ein Nutzer etwas getan hat, aber nicht, welcher Nutzer es war. Wir können die Daten auch aggregieren, sodass man sie auf Teamebene sieht, aber nicht für einzelne Personen.
(MK): Das ermöglicht sogar den Einsatz der KYP.ai-Plattform in der Lohn- und Gehaltsabrechnung. Das ist kein Bereich, mit dem man leicht umgehen kann, da dort sehr viele personenbezogene Daten verarbeitet werden. Der entscheidende Punkt ist hier, klar zu definieren, was wir mit dem Tool erreichen wollen.
(AK): Man kann es in der eigenen Infrastruktur einsetzen oder als Cloud-Lösung nutzen. Welche dieser Varianten wird von den Kunden am häufigsten verwendet?
(MK): Zu meiner Überraschung entscheiden sich selbst diejenigen, die zunächst zu einer On-Premise-Implementierung tendierten, letztlich meist für eine Cloud-Bereitstellung.
Neue KI-Funktionen: Concierge
(MK): Es kommen einige zusätzliche Funktionen hinzu. Bei der Nutzung der Cloud-Version erhält man beispielsweise Zugriff auf eine der neuesten Funktionen in KYP.ai – den KYP Concierge. Damit hat man einen persönlichen Assistenten. Wenn man Zugriff auf die Dashboards hat, kann der Assistent die technischen Daten in Managementsprache übersetzen oder sogar auf Basis der gefilterten Dashboard-Daten einen Business Case erstellen.
(AK): Das dürfte vielen Menschen das Leben erleichtern – besonders denen, die nicht so tief in der Datenanalyse stecken.
(MK): Darüber hinaus ist dieser Concierge auch auf den persönlichen Dashboards verfügbar.
(AK): Also kann ich ihn fragen: „Wie habe ich gestern im Vergleich zum Vortag abgeschnitten?“
(MK): Man bekommt einige Hinweise, ein paar interessante Fakten.
(AK): Eine weitere neue Funktion, auf die ich mich ziemlich freue, ist, dass sie planen – oder bereits daran arbeiten – eine Funktion zu entwickeln, bei der man auf Grundlage der Daten und der Prozessanalyse Prompts für einen KI-Agenten generieren kann, der diesen Prozess dann ausführt. Ich bin mir noch nicht sicher, ob das wirklich funktionieren wird, aber es klingt nach einer weiteren coolen Idee, die uns potenziell einiges an Aufwand ersparen könnte.
Schlussfolgerung
(AK): Michał, vielen Dank, dass du deine Erfahrungen mit uns geteilt hast. Es ist wirklich spannend, was im Bereich Productivity Mining gerade passiert. Die Verbreitung und Akzeptanz dieser Technologien steigt rasant. Nochmals vielen Dank – und vielleicht können wir uns in einiger Zeit wieder treffen und sehen, welche neuen und interessanten Möglichkeiten KYP.ai uns dann bietet.
(MK): Es wird mir ein Vergnügen sein. Danke.
(AK): Und das war’s für heute. Die Geister wurden besänftigt, die Ineffizienzen aufgedeckt. Wir haben diese Episode in Zusammenarbeit mit KYP.ai produziert – unserer ersten Wahl für Productivity Mining. Dōmo arigatō an alle Zuhörer, die eingeschaltet haben. Ein riesiges Dankeschön an unseren Gast-Exorzisten Michał Kozubski und an die unersetzliche Produzentin Anna Cubal. Aufgenommen wurde das Ganze im Wodzu Beats Studio. Bis zum nächsten Mal – lasst nicht zu, dass böse Prozesse euch in die Unternehmenshölle ziehen. Mata ne.
