Schnelle KI-Vorschläge können mehr Nacharbeit erzeugen
Bewerten Sie eine KI-Automatisierung bis zum brauchbaren Ergebnis: Prüfung, Korrekturen und Übergabe können den Zeitgewinn aufzehren.
Ein KI-Vorschlag kann in Sekunden vorliegen und trotzdem mehr menschliche Arbeit verursachen als der bisherige Ablauf. Für die Entscheidung über eine Automatisierung zählt, wie viel Arbeit bis zum gleichwertigen Ergebnis anfällt. Die Antwortzeit des Modells erfasst nur einen Teil dieses Wegs.
Dieselben Anfragen bis zum gleichen Ergebnis rechnen
Im fiktiven Rechenbeispiel werden 100 Supportanfragen der richtigen Fachgruppe zugeordnet und von ihr zur Bearbeitung angenommen. Das bedeutet noch nicht, dass die Supportprobleme gelöst sind. Die bisherige manuelle Zuordnung benötigt zwei Minuten je Anfrage, also 100 × 2 = 200 Minuten.
Im KI-Ablauf erscheint der Zuordnungsvorschlag schnell. Jede Anfrage wird eine Minute geprüft. Bei 30 Anfragen sind anschließend vier zusätzliche Minuten für Korrekturen nötig. Einmal pro Gruppe kommen 20 Minuten für Abgleich und Übergabe hinzu.
Menschliche Arbeit im KI-Ablauf | Rechnung | Minuten |
|---|---|---|
Alle Vorschläge prüfen |
| 100 |
Fehler zusätzlich korrigieren |
| 120 |
Abgleich und Übergabe für die Gruppe |
| 20 |
Insgesamt |
| 240 |
Die Korrekturzeit kommt zur bereits erfassten Prüfung hinzu. Beide Wege enden mit gleichwertig zugeordneten und angenommenen Anfragen; dieselbe Arbeit wird nicht zweimal gezählt. Das Beispiel ergibt 40 Minuten mehr menschlichen Aufwand.
Der Engpass kann hinter dem Vorschlag liegen
Liefert die Automatisierung schneller neue Vorschläge, als das Team sie abschließt, wächst die Prüfwarteschlange. Eine schnelle erste Rückmeldung kann dann neben einer längeren Wartezeit bis zur brauchbaren Zuordnung stehen. Wartende Zeit und aktive Bearbeitungszeit sind unterschiedliche Größen.
Das Google SRE Workbook empfiehlt, die tatsächliche Arbeit vor Änderungen zu quantifizieren. Für diesen Pilotversuch wäre neben der aktiven Zeit auch sichtbar zu halten, welche Anfragen noch ungeklärt sind und wie alt die älteste ist. Eine kurze mittlere Modellantwortzeit sagt darüber wenig aus.
Die Korrektur gehört zur Software
Die Guidelines for Human-AI Interaction sehen effiziente Korrekturen vor. In der Zuordnungsoberfläche sollten Mitarbeitende Originalanfrage und Vorschlag gemeinsam sehen und eine falsche Fachgruppe direkt ändern können. Müssen sie Daten kopieren, ein zweites System öffnen und den Zusammenhang neu herstellen, gehört auch diese Arbeit zur Automatisierung.
Die Bewertung kann anders ausfallen, wenn weniger Korrekturen nötig sind oder Vorschläge für einen risikoarmen Zweck bereits ohne Einzelprüfung zuverlässig nutzbar sind. Eine universelle Pflicht zur manuellen Prüfung jedes KI-Ergebnisses folgt aus dem Beispiel nicht. Die geforderte Ergebnisqualität muss im Vergleich gleich bleiben.
Eine breitere Einführung ist deshalb mit dem gesamten Ablauf zu begründen. Sinkt nur die Zeit bis zum Vorschlag, während Korrekturaufwand und offene Anfragen steigen, ist zunächst die Fehler- und Übergabestrecke zu verbessern. Die Antwortgeschwindigkeit allein trägt die Entscheidung nicht.
Quellen
Geschrieben von
- Matthias BeckerRedakteur für KI und AutomatisierungMatthias Becker betreut bei ASES die Beiträge zu künstlicher Intelligenz und Automatisierung. Er untersucht, wie Unternehmen KI in ihren Arbeitsabläufen einsetzen können und wo die Grenzen der jeweiligen Anwendungen liegen.
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