In der geschäftlichen Dienstleistung besteht die Arbeit zu einem großen Teil aus Sprache: Dokumente erstellen, Dossiers durchgehen, Ratschläge formulieren, Berichte auf einen Kunden oder eine Situation abstimmen. Anwaltskanzleien, Wirtschaftsprüfungsgesellschaften, Beratungsunternehmen und Versicherungsvermittler unterscheiden sich im Fachgebiet, nicht aber in diesem Muster: Viele Stunden fließen in das Sammeln und Neuordnen von Informationen, die bereits irgendwo bestehen, und ein kleinerer Teil in das darauf folgende Urteil. Das macht den Sektor anfällig für eine Verschiebung, die bereits im Gange ist: Sprachliche Arbeit ist genau die Art von Arbeit, bei der KI-Systeme gut abschneiden, sofern die Informationen, mit denen sie arbeiten, zugänglich und zuverlässig sind.
Die Umstände, die das Ergebnis bestimmen, liegen nicht im Fachgebiet selbst, sondern darin, wie die Kanzlei organisiert ist. Arbeitet ein Team mit festen Vorlagen und einer Dossierstruktur, die alle gleich verwenden, dann lässt sich ein großer Teil der Arbeit vorhersehbar gestalten. Arbeitet das Team pro Kunde oder pro Fall maßgeschneidert, mit Abweichungen, die nur im Kopf des Bearbeiters stecken, dann ist diese Arbeit schwieriger zu übertragen, unabhängig davon, wie ambitioniert das Ziel ist.
Innerhalb desselben Sektors unterscheiden sich Kanzleien bereits jetzt. Bei der einen Kanzlei erstellt ein System einen ersten Entwurf eines Ratschlags, wobei ein Mitarbeiter diesen prüft und mit Begründung genehmigt oder zurückschickt. Bei der anderen Kanzlei geschieht genau dieselbe Arbeit noch vollständig manuell, nicht aus Unwillen, sondern weil die Dossiers nicht in einer Form vorliegen, die ein System lesen kann, oder weil niemand festgelegt hat, wann ein Entwurf gut genug ist, um weitergegeben zu werden.
Drei Arbeitskategorien ziehen sich durch jede Kanzlei. Ein Teil kann ein System eigenständig übernehmen: das Zusammenfassen von Unterlagen, das Ausfüllen von Standardformularen, das Erkennen von Abweichungen in Zahlen. Ein Teil kann teilweise übernommen werden, wobei ein Mitarbeiter das Ergebnis prüft und begründet genehmigt oder ablehnt. Und ein Teil bleibt Menschenarbeit: das Gespräch mit dem Kunden über eine schwierige Situation, die Abwägung, die sich nicht in Regeln fassen lässt, die Verantwortung, die mit einem Namen und einer Unterschrift verbunden ist. Welche Aufgabe in welche Kategorie fällt, unterscheidet sich pro Kanzlei und pro Prozess, und genau deshalb sagt eine Ambition wie „wir setzen KI für unseren Beratungsprozess ein“ ohne weitere Erläuterung wenig aus.
Ein Satz wie „KI wird unsere Dossierarbeit beschleunigen“ klingt eindeutig, wird aber im Vorstandszimmer selten eindeutig verstanden. Der eine Partner denkt an ein System, das Entwurfstexte liefert, die noch vollständig umgeschrieben werden. Der andere denkt an einen Prozess, in dem das System größtenteils eigenständig arbeitet und nur bei Zweifeln vorgelegt wird. Beide Lesarten sind eine plausible Auslegung derselben Ambition, und der Unterschied zwischen ihnen bestimmt, wie viel Kapazität freigesetzt wird, welche Rollen sich tatsächlich verändern und welche Entscheidungsrechte damit einhergehen. Wie dieser Unterschied genau entsteht und warum er so oft unbemerkt bleibt, steht beschrieben auf der Seite darüber, warum Menschen mit denselben Worten unterschiedliche Dinge meinen.
Diese Unklarheit betrifft auch die Frage, wie die Organisation selbst aufgebaut ist: welche Abteilung die Arbeit künftig übernimmt, welche Ebene darüber steuert, und welche Entscheidung wo getroffen wird. Wer sich davon ein festes Bild machen möchte, bevor die Ambition festgelegt wird, findet eine Erläuterung ohne Fachjargon auf der Seite über ein Target Operating Model in einfachen Worten.
Eine Ambition, die KI-Arbeit voraussetzt, verlangt von einer Organisation andere Dinge als dieselbe Ambition ohne KI. Für die geschäftliche Dienstleistung läuft das unter anderem darauf hinaus: Liegen Dossiers und Vorlagen in einer Form vor, die ein System lesen kann, gibt es einen festgelegten Zeitpunkt, an dem ein Mitarbeiter ein KI-Ergebnis prüft und mit Begründung genehmigt oder ablehnt, und ist klar, wer verantwortlich bleibt, wenn der endgültige Ratschlag hinausgeht. An diesen Punkten zeigt sich häufig, dass die Ambition schneller voranschreitet als die Organisation: Die Geschäftsführung spricht über die Automatisierung des Beratungsprozesses, während die zugrunde liegenden Dossiers noch nicht strukturiert genug sind, um von einem System gelesen zu werden. Das ist keine Frage des Willens, sondern der Bereitschaft, und diese Bereitschaft lässt sich pro Dimension einzeln prüfen.
Andere Sektoren weisen ein vergleichbares Muster mit eigenen Umständen auf: Im Bildungswesen spielen andere Ambitionen als hier, wie auf der Seite über KI-Ambitionen im Bildungswesen nachzulesen ist, und auch im Einzelhandel verschiebt sich die Arbeit entlang anderer Linien, ausgeführt auf der Seite über KI-Ambitionen im Einzelhandel. Der zugrunde liegende Mechanismus — welche Arbeit sich übertragen lässt und welche Arbeit Menschenarbeit bleibt — ist in jedem Sektor derselbe, nur die Ausgestaltung unterscheidet sich.
Diese Seite beschreibt, welche Arbeit sich verschieben kann, nicht, was eine Kanzlei mit ihrem Personal tun sollte, wenn dies geschieht. Für Entscheidungen, die das Arbeitsverhältnis betreffen, gelten eigene gesetzliche Anforderungen, unabhängig davon, welche Aufgabe ein System übernehmen kann oder nicht.
Die Frage, welche Arbeit in dieser konkreten Kanzlei tatsächlich an KI übertragen werden kann, lässt sich nicht mit einem allgemeinen Eindruck vom Sektor beantworten. Der Werkscan von FTE TO AI beantwortet diese Frage pro Aufgabe, mit einem Ergebnis, das angibt, welcher Teil der Arbeit eigenständig, unter Aufsicht oder weiterhin von Menschen erledigt wird. Wer zunächst wissen möchte, wo die eigene Organisation am weitesten und am wenigsten weit ist, kann den kostenlosen Bereitschaftscheck durchführen: acht kurze Fragen, eine pro Dimension, mit einem Bild davon, wo die Bereitschaft bereits steht und wo noch ein Schritt zu setzen ist. Der vollständige Ambitionstest, mit den vier Ebenen von Vision bis Target State und der Übersetzung in Rollen und Entscheidungsrechte, ist in Vorbereitung.
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