Automatisierung und Künstliche Intelligenz

Effizientes Management durch Automatisierung für transparentere, schnellere und qualitativ hochwertigere Prozessabwicklung

Automatisierung ist das große Thema in der deutschen Wirtschaft: 80 % der privaten Unternehmen versprechen sich davon Vorteile. Der öffentliche Sektor hinkt in dieser Frage zwar hinterher, doch die Potenziale sind da. Nach einer aktuellen Untersuchung lassen sich 64 % der Arbeitsstunden bzw. Tätigkeiten in der öffentlichen Verwaltung theoretisch automatisieren. Inzwischen ist das Thema auch bei der Politik angekommen. Im Jahr 2017 hat der Gesetzgeber mit § 35a Verwaltungsverfahrensgesetz (VwVfG) die Möglichkeit geschaffen, Verwaltungsverfahren vollständig automatisiert abzuwickeln, sofern kein Beurteilungs- oder Ermessensspielraum besteht.

Zwar sind die staatlichen Hochschulen in Deutschland heute nicht mehr ausnahmslos zugleich Körperschaften des öffentlichen Recht und staatliche Einrichtungen, sondern teilweise auch nur noch Körperschaften oder auch Stiftungen. Trotz der damit in der Regel verbundenen höheren Autonomie auch in den Bereichen Finanzen, Personal und Liegenschaften sind sie aber weiterhin einer staatlichen Aufsicht und Steuerung unterworfen. Die höhere Autonomie verbunden mit veränderten Steuerungsinstrumenten wie Hochschulverträgen mit Zielvereinbarungen, aber auch gestiegene Anforderungen der internen und externen Kunden an die Qualität von Dienstleistungen, verändern die Arbeitsweise der Hochchulverwaltungen maßgeblich und werfen dabei auch hier die Fragen nach den Chancen von Automatisierung auf.

Potenziale und Herausforderungen

Vor allem drei Tätigkeitsbereiche bergen nach heutigen Erkenntnissen große Automatisierungspotenziale: Datenerfassung, Datenverarbeitung und vorhersehbare körperliche Tätigkeiten. Im Bereich der Hochschulen ist hier vorrangig an Studierendendaten Finanzdaten, Personaldaten, Liegenschaftsdaten aber ggf. auch Forschungsdaten zu denken. Weit weniger Automatisierungspotenzial besitzen beispielsweise Tätigkeiten in Bezug auf Mitarbeiterführung und -entwicklung, das Einbringen von Fachkenntnissen in Entscheidungen, Planung und kreative Aufgaben oder den Austausch mit Beteiligten.

Demgegenüber gibt es heute neben der altbekannten robotergestützten Prozessautomatisierung typische Anwendungsfelder, die zumeist auf selbstlernende Software oder KI (Künstliche Intelligenz) setzen: Intelligente Workflows (Integration von Tätigkeiten, die von Menschen und Maschinen gemeinsam durchgeführt werden wie z. B. Monatsabschlüsse), Machine Learning (Erkennung von Mustern in Datenmaterial anhand von überwachten und unüberwachten Verfahren), Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Ermöglichung nahtloser Interaktionen zwischen Mensch und Technologie) und Kognitive Agenten (Aufbau virtueller Ressourcen zur Unterstützung von Mitarbeitern und Kunden).

Bei der Automatisierung von Prozessen stehen heutzutage indes nicht nur Aspekte einer schnelleren Bearbeitung oder Personaleinsparungen im Fokus, sondern auch die Qualitätssteigerung durch vermehrte Servicequalität, Transparenz und Partizipation. Gerade die Thematik der Verbesserung der Qualität von Dienstleistungen der Hochschulverwaltungen hat in den vergangenen Jahren weiter an Bedeutung gewonnen. Das gilt insbesondere in Zeiten des Fachkräftemangels, in denen gezielte Automatisierungslösungen bestehenden und entstehenden Personalengpässen entgegenwirken und die Mitarbeiter im Alltag entlasten können. Moderne IT-Lösungen stellen in diesem Zusammenhang auch neue Anforderungen an Weiterbildung im Sinne eines lebenslangen Lernens. Künftig wird es nicht primär darum gehen, bestimmte Bedienungen zu erlernen, im Mittelpunkt steht stattdessen ein grundlegendes Verständnis der Lösung, das eine schnelle Anpassung an Versionsveränderungen oder komplett neue Systeme unterstützt.