Bei einem Unternehmen mit 10 bis 25 Mitarbeitern ist Arbeit selten ordentlich aufgeteilt. Die Person, die die Verwaltung macht, beantwortet auch Kunden-E-Mails und erstellt Angebote. Wer einkauft, plant auch die Logistik. Funktionen bei dieser Größe sind Summen von Aufgaben, die bei einem größeren Unternehmen auf mehrere Rollen verteilt wären.
Das hat Folgen für die Frage, welche Arbeit KI übernehmen kann. Nicht die Funktion ist die Einheit, an der das beurteilt wird, sondern die Aufgabe. Eine Person kann zehn Stunden pro Woche mit Arbeit beschäftigt sein, die vollständig von KI übernommen werden kann, und zwanzig Stunden mit Arbeit, die Menschenarbeit bleibt. Betrachten Sie die Funktion als Ganzes, sehen Sie diesen Unterschied nicht. Betrachten Sie die Aufgaben, dann schon.
In einem größeren Unternehmen ist eine Aufgabe oft bereits beschrieben: Es gibt einen Prozess, eine Vorlage, einen Kollegen, der sie auch macht. Bei 10 bis 25 Mitarbeitern sitzt dieses Wissen oft im Kopf einer einzigen Person, aufgebaut durch Erfahrung, nicht durch ein Handbuch. Das macht eine Aufgabe nicht ungeeignet für KI, aber es macht den ersten Schritt anders: Bevor etwas übertragen werden kann, muss erst klar werden, was genau passiert, in welcher Reihenfolge und auf Basis welcher Informationen.
Dieser Schritt wird oft übersprungen, mit der Folge, dass die Automatisierung bei ein paar einzelnen Kniffen hängen bleibt — einer E-Mail-Vorlage, einer Rechentabelle — statt bei der zugrunde liegenden Arbeit. Arbeit, die sichtbar gemacht wurde, lässt sich leichter anhand der drei Kategorien beurteilen, die für jede Aufgabe gelten: KI kann sie übernehmen, KI kann sie erledigen mit menschlichem Toezicht, das genehmigt oder ablehnt, oder es bleibt Menschenarbeit. Bei Unternehmen dieser Größe ist diese Aufschlüsselung selten vorgenommen worden, einfach weil dafür nie Zeit oder Anlass war.
Die Schwelle, etwas zu automatisieren, liegt bei dieser Unternehmensgröße selten bei der Technik. Sie liegt bei zwei anderen Dingen. Erstens: Systeme, die nicht miteinander kommunizieren, sodass Daten aus der Buchhaltung, dem CRM und der E-Mail getrennt voneinander stehen und jemand sie manuell abschreiben oder vergleichen muss. Zweitens: Kapazität. Bei 200 Mitarbeitern gibt es oft eine IT-Abteilung oder einen Prozessmanager, um etwas Neues einzurichten. Bei 15 Mitarbeitern macht das der Inhaber neben allem anderen, oder es passiert nicht.
Das erklärt auch, warum das Bild zwischen Unternehmen dieser Größe so unterschiedlich ist. Ein Unternehmen, bei dem die Arbeit größtenteils aus festen, wiederholbaren Handlungen besteht — Rechnungsstellung, Planung, Standardkorrespondenz —, hat ein anderes Automatisierungsprofil als ein Unternehmen, bei dem viel Maßarbeit pro Kunde oder Auftrag geleistet wird. Und ein Unternehmen, bei dem ein großer Teil der Arbeit aus direktem Kundenkontakt besteht, kennt wiederum andere Grenzen, weil Toezicht und Beurteilung dort schwerer wiegen als bei interner Verwaltung.
Bei Unternehmen mit 10 bis 25 Mitarbeitern, die bereits mit KI arbeiten, geht es meist nicht um eine große Übernahme einer Funktion, sondern um Teile der Arbeit, die aus dem Aufgabenpaket verschwinden: ein Teil der E-Mail-Bearbeitung, ein Teil der Berichterstattung, ein Teil der Erstellung von Angeboten auf Basis früherer Angebote. Was übrig bleibt, ist oft der Teil, bei dem Beurteilung, Verhandlung oder spezifisches Kundenwissen erforderlich ist.
Diese Verschiebung geht bei dem einen Unternehmen schneller als bei dem anderen, und dieser Unterschied liegt selten in der Branche. Er liegt darin, wie gut die Arbeit selbst im Blick ist: welche Aufgaben es gibt, wie viel Zeit sie kosten und welche Informationen sie benötigen. Unternehmen, bei denen das klar ist, können diese Frage pro Aufgabe beantworten. Unternehmen, bei denen das nicht klar ist, können nur eine Einschätzung auf Funktionsebene treffen, und das ist ein gröberes und weniger zuverlässiges Maß.
Bei einem Unternehmen dieser Größe zählt jede Stunde schwerer als bei einer großen Organisation, einfach weil es weniger Stunden zu verteilen gibt. Deshalb rechnen wir nicht in Funktionen oder Köpfen, sondern in Stunden und Vollzeitäquivalent-Kapazität (fte) — hier erklären wir, warum diese Rechnungseinheit genauer ist als das Zählen in Personen. Ein Ergebnis in Stunden zeigt, wie viel Kapazität in einer Aufgabe steckt, ohne dass daran eine Aussage darüber hängt, wer diese Aufgabe jetzt ausführt oder ausführen sollte. Was ein Arbeitgeber mit diesem Ergebnis macht, fällt außerdem unter eigene gesetzliche Anforderungen bezüglich Personal; dazu treffen wir keine Aussage.
Ein letzter Punkt, der bei Unternehmen dieser Größe oft übersehen wird: Nicht alle Daten, die in der Arbeit verwendet werden, dürfen einfach in ein KI-System eingegeben werden. Bevor eine Aufgabe auf Übertragbarkeit beurteilt wird, ist es gut zu wissen, welche Daten Ihr Unternehmen nicht einfach verwenden darf, da dies das Ergebnis der Beurteilung direkt beeinflussen kann.
Um zu wissen, welcher Teil der Arbeit in Ihrem Unternehmen heute von KI übernommen werden kann, muss zuerst die Arbeit selbst im Blick sein: welche Aufgaben es gibt, wie viel Zeit sie kosten und was sie an Daten und Beurteilung erfordern. Der kostenlose Quickscan gibt dazu eine erste Orientierung: zwölf Fragen, ohne Konto, mit einer Angabe, welcher Teil der Stunden in Ihrem Profil heute von KI übernommen werden kann. Der vollständige Werkscan, der die Arbeit Aufgabe für Aufgabe auseinanderlegt und anhand von acht Achsen beurteilt, befindet sich noch im Aufbau. Was Sie heute tun können, ist mit dem Quickscan ein erstes Bild davon zu bekommen, wo in Ihrem Unternehmen die freigewordenen Stunden wahrscheinlich liegen.
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