Читать книгу Strategie und strategisches Management - Группа авторов - Страница 122

In den letzten Jahren waren der technologische Fortschritt und seine Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt ein viel diskutiertes Thema. Die renommierte Studie „Future of employment: How susceptible are jobs to computerization?“ von Carl Benedikt Frey und Michael A. Osborne[1] erregte große Aufmerksamkeit, weil es die erste Studie war, die die Auswirkungen der Automatisierung auf routinemäßige und nicht routinemäßige Jobs untersuchte.

Der Studie zufolge befinden sich 47% der gesamten US-Beschäftigung in einer hohen Risikokategorie (die Wahrscheinlichkeit der Automatisierung liegt über der Schwelle von 0,7) und es wird erwartet, dass sie innerhalb der nächsten ein bis zwei Jahrzehnte automatisiert werden. Arbeiter in Transport und Logistik, Büroangestellte und Arbeiter in Produktionsberufen können damit rechnen, dass sie ihren Arbeitsplatz als erste an Automatisierung verlieren. Große Marktteilnehmer investieren immer mehr ihrer Ressourcen in das autonome Fahren. Routinemäßige Büroarbeiten werden von Software-Bots in Kombination mit kognitiven Systemen erledigt. Technologien wie die additive Fertigung werden für Unternehmen zugänglicher. Weitere Arbeitsplätze, die sich in der Hochrisikogruppe befinden, sind Berufe im Baugewerbe, im Handel und im Dienstleistungssektor.

Im Gegensatz dazu befinden sich Führungspositionen, ingenieurwissenschaftliche Berufe, Rechts- und Kunst-/Medienmitarbeiter in der Kategorie mit geringem Risiko (die Wahrscheinlichkeit der Automatisierung liegt unter der Schwelle von 0,3). Darüber hinaus wurde eine negative Korrelation zwischen Lohn und Automatisierungswahrscheinlichkeit und Bildung und Automatisierungswahrscheinlichkeit festgestellt. Das bedeutet, dass gering bezahlte und gering qualifizierte Arbeitsplätze in naher Zukunft eher automatisiert werden als Arbeitsplätze mit einem höheren Bildungsniveau und höheren Gehältern. Bildung gewinnt generell an Bedeutung.

Ein Verständnis von Informationstechnologie und Datenverarbeitung bzw. -analyse wird in einer ganzen Reihe von Berufsbildern Kernkompetenz. Hier müssen sich wirtschaftswissenschaftliche und ingenieurwissenschaftliche Berufsgruppen gleichermaßen umstellen. MINT-Studiengänge sind auf dem Vormarsch und jede Volkswirtschaft ist gut beraten, wenn sie hier in der Zukunft einen Fokus auf den Ausbau des Bildungssystems legt.

Auf der anderen Seite müssen wir uns fragen, ob die neuen Technologien tatsächlich und unmittelbar zu einem Wegfall von Arbeit für ganze Berufsgruppen führen. So ist der Kauf einer gut modellierten KI oder die Optimierung der Produktion mit additiven Fertigungsmaschinen immer noch vergleichsweise kostenintensiv und ausschließlich in lohnkostenintensiven Prozessschritten wirtschaftlich anwendbar. Insbesondere im Mittelstand verfügen die meisten Firmen noch nicht über die notwendigen Ressourcen bzw. Expertisen für eine vollständige Automatisierung. Häufig ist es daher immer noch wesentlich kosten- und zeiteffizienter, eine Aufgabe manuell auszuführen.

Darüber hinaus sind Fälle, in denen der Einsatz neuer Technologien nicht unmittelbar zu einem erwarteten Ergebnis führt, nicht ungewöhnlich. So kommt es – trotz einer Vielzahl positiver Use Cases – bspw. im Bereich Robotic Process Automation (RPA) immer noch zu einer Reihe von Problemen im konkreten Anwendungsfall. Kleinere Änderungen im Layout und damit in der Position der Inputs können dazu führen, dass der gesamte Workflow zusammenbricht und es im Ergebnis mehr Zeit braucht, den Prozess erneut anzupassen, als ihn manuell auszuführen.

Ähnliches gilt für den Einsatz von KI und Maschine-Learning-Technologien. In der Realität ist erst eine überschaubare Anzahl von Unternehmen überhaupt in der Lage, die Technologie tatsächlich in der Praxis zu nutzen. Hierzu bedarf es in erster Linie auch Vertrauen in die Technologie. Vertrauen kommt mit zunehmender Erfahrung und einem Verständnis über Wirkmechanismen und Funktionsweisen von z.B. selbstlernenden Algorithmen. Der Schritt, zentrale Prozesse im Unternehmen durch KI-Technologien zu ersetzen, kann erst erfolgen, wenn diese Technologien ausreichend kontrolliert und verstanden werden.

So ist es den Kunden in den seltensten Fällen zu vermitteln, dass Interaktionen mit dem Kunden etwa über eigene Bots zu Ergebnissen führen, die zunächst für den Menschen nicht nachvollziehbar sind. Vertrauen in Technologie ist daher sowohl innerhalb des Unternehmens als auch in der Interaktion mit den Kunden ein zentraler Treiber. Sobald Technologien diesen Reifegrad erreicht haben, werden Unternehmen schrittweise hierauf zugreifen und es wird sich sicherlich auch das Arbeitsumfeld und die Arbeitsweise der Mitarbeiter in einem Unternehmen ändern.

Die meisten disruptiven Technologien verursachen dabei aber nicht nur eine immer wieder als „Schreckgespenst“ skizzierte Arbeitsplatzvernichtung im großen Stil. Es werden auch dauerhaft neue Arbeitsplätze entlang neuer Berufsbilder geschaffen. Bereits heute zeichnet sich gleich eine ganze Reihe von Berufen ab, die bspw. durch den Einsatz von Technologien im Umfeld von Industrie 4.0 entstehen werden.

So werden im Rahmen von Wartungsaufgaben von Cyber Physical Systems (CPS), d.h. der Wartung von Soft- als auch von Hardware, neue Berufsgruppen entstehen. Ganz neue Dienstleistungsberufe werden im Umfeld von cloud-basierten Lösungen oder Software-as-a-Service-Geschäftsmodellen (SaaS) entstehen. Der Wegfall von automatisierbaren und i.d.R. geringer-qualifizierten Berufsfeldern wird vermutlich durch den steigenden Bedarf an IT-Fachkräften überkompensiert werden. Mit zunehmenden Datenmengen werden Data Analysts zu gefragten Spezialisten.

Gleichzeitig könnten aber auch Aufgaben, die eine menschliche Interaktion erfordern, eine Renaissance erlangen. So erscheint es heute wahrscheinlich, dass Berufe wie Altenpfleger nicht nur vor dem Hintergrund des demographischen Wandels und einer alternden Gesellschaft angesehener und damit auch höher entlohnt werden. Möglicherweise kann dies aber auch zu einer weiteren Polarisierung der Gesellschaft und damit zu immer größerer Disparität führen.

Vor dem Hintergrund der oben geschilderten Entwicklungen ist davon auszugehen, dass sich sowohl die persönliche als auch die institutionelle Bildung in eine neue Richtung bewegen werden. Auf der einen Seite werden bereits in der Schule Fächer wie Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften an Bedeutung gewinnen, auf der anderen Seite wird kreatives Denken zu fördern sein, gerade wenn Routineverfahren zukünftig von den Maschinen durchgeführt werden. Von Mitarbeitern wird noch stärker als heute erwartet, dass sie sich kontinuierlich weiterbilden und dem Prinzip des lebenslangen Lernens folgen, wenn sie erfolgreich bleiben wollen. Technologischer Fortschritt erfordert bildungshungrige, datenversierte, kreative Köpfe!

Einer der entscheidenden Gründe, warum 3D-Druck noch keinen globalen Durchbruch über diverse Industrien erfahren hat, ist, dass der gestalterische Freiraum der Konstrukteure im Design for Additive Manufacturing zurzeit nicht ausgeschöpft wird. Das Studium der Ingenieurswissenschaften hat in den vergangenen Jahrzehnten nahezu ausschließlich auf subtraktive Verfahren abgezielt. Unternehmen sollten also zunehmend junge designerfahrenen Mitarbeiter rekrutieren, die in altersgemischten diversen Teams das Technologiepotenzial in die Entwicklungsteams tragen.