Digital Workforce
Effiziente Zusammenarbeit von Maschine und Mensch
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Digital Workforce zur Entlastung der Mitarbeiter
Machine Learning sorgt für mehr Intelligenz
Im letzten Schritt der Digital Workforce erfolgt das Machine Learning. Es ermöglicht die Überführung unstrukturierter Eingangsdaten wie Sprache, handschriftliche Kommentare oder Chats in strukturierte Daten. Damit ist es eine Brücke zwischen physischer und digitaler Welt. Es wird zudem in der komplexen Verarbeitung von Daten und in der Ergebnis-Ausgabe an Mensch und Maschine eingesetzt, wenn auf eine Spracherkennung auch die Sprachausgabe folgt. Machine Learning-Algorithmen können Aufgaben wie Betrugskontrolle, Beantwortung von Kundenfragen oder die Analyse von Finanzdokumenten übernehmen. Über Textmining-Verfahren können Dokumente kategorisiert und in den richtigen Kanal gesteuert werden. Die Kombination Datenabfrage und Algorithmus kann beispielsweise bei der Kreditvergabe bewerten, ob der Antragsteller kreditwürdig ist. In den Händen ihrer „digitalen Mitarbeiter“ werden maschinelle Lernalgorithmen zu „Gehirnen“, die den Arbeitsumfang der Roboter erweitern.
Kapazitäten für wertschöpfende Tätigkeiten und Insourcing
Die Digital Workforce entlastet Mitarbeiter von Standardaufgaben. Ein weiterer wichtiger Schritt ist das Insourcing von vordem ausgelagerten Standardprozessen. Unternehmen können durch die Kombination von Robotern und Mitarbeitern Prozesse inhouse abdecken – gut für mehr Transparenz und Kontrolle. So können die Prozesse gezielt optimiert und ihre Innovationspotenziale besser genutzt werden.
Der Mensch bleibt „letzte Instanz“
Letzten Endes geht es um eine effiziente Zusammenarbeit von Mensch und Maschine – auf der operativen Ebene wie auch auf der strategischen. Als „übergeordnete Instanz“, hat in der Regel der Mensch das letzte Wort. Dennoch können intelligente Maschinen ein wichtiges Korrektiv und eine entscheidende Unterstützung sein. Die Digital Workforce kann in Unternehmen aller Branchen eingesetzt werden. Das Potential der Technologien ist enorm und hilft Unternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben, Zeit und Kosten zu sparen und Innovationen zu beschleunigen. Reply bietet durch die Kombination der technischen Expertise in Bereichen Machine Learning, RPA und prozessorientierter Beratung Unternehmen aller Branchen vielfältige Möglichkeiten.
Stefan Gössel ist Partner bei Leadvise Reply und Kai Uwe Ernst ist Partner bei Cluster Reply
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