„Game-Changer“ Autonomisierung.

Automatisierung war schon lange vor der Digitalisierung ein großes Thema, hat aber nun nochmals so richtig an Fahrt aufgenommen. Alle Unternehmen wollen automatisieren. Die Nachfrage ist gewaltig. Dabei wird vergessen, dass der nächste Schritt, die Autonomisierung, vor der Türe steht und zum Game-Changer werden wird. Gerade und vor allem für die Softwarebranche.

(Lesedauer 5 Minuten)

Autonomisierung vs. Automatisierung

Viele Leute können Automatisierung von Autonomisierung nicht unterscheiden. Dabei ist das simpel: Ein automatisiertes System kann vorher definierte Abläufe ohne Zutun eines Menschen abarbeiten. Kommt in der Verarbeitung eine Abweichung zum Standardprozess oder eine komplett neue Anforderung vor, stoppt das System und benötigt den Menschen um die Situation zu klären.

Autonome Systeme hingegen sind darauf ausgelegt, in einem Fachbereich verschiedene Arten von Arbeiten und Prozesse selbständig, eben autonom, vorzunehmen. Das System benötigt den Menschen nicht.

„Game-Changer“

Autonome Systeme sind „Game-Changer“, da sie zum einen die Kosten aus den Prozessen radikal senken. Wir haben bei Parashift eine Engine entwickelt, welche bereits heute 100% korrekte Resultate zur Datenextraktion und Verbuchung von Buchhaltungsbelegen liefert. Gegenüber automatisierten Systemen, zum Beispiel zur Rechnungsverarbeitung, welche über ein ausgeklügeltes Exception-Management verfügen, erwächst den Unternehmen, die diesen Service nutzen der Vorteil, dass überhaupt keine Mitarbeiter mehr für die Nachkorrektur und Validierung der Daten benötigt werden. Das lässt die Prozesskostenkurve regelrecht einknicken.

Autonome Systeme zu bauen ist ein Marathon.

Während die Vorteile autonomer Systeme offensichtlich sind, ist das Bauen von autonomen Systemen äußerst aufwändig. Das ist hauptsächlich dem Umstand geschuldet, dass früher oder später die Maschine für jede Situation eine möglichst gute Lösung (nach allen Usanzen und Regeln des Fachbereichs) finden muss. Dieser Komplexität mit einem Regelwerk beikommen zu wollen, ist per Definition unmöglich. Es wird nie funktionieren. Wahrscheinlich ist das der Grund, warum in der Buchhaltungsbranche sich die Vorstellung, „Buchhaltung wäre nicht autonomisierbar“, hartnäckig hält.

Wir lösen diese Aufgabenstellung, in dem wir eine eigene Machine-Learning Plattform stetig weiterentwickeln, welche aus einer gigantischen Menge an Verarbeitungsdaten lernt. Dabei reicht es nicht per se z. Bsp. nur Buchhaltungsbelege zu haben. Von größerem Wert sind die Interaktionsdaten der qualifizierten, menschlichen Bearbeitung. Die Plattform trainieren wir aktuell spezifisch auf den Case Buchhaltung. Der Prozess und die Technologie dahinter könnte aber grundsätzlich für fast jegliche Form von autonomer Erledigung qualifizierter Arbeit eingesetzt werden.

In den Kinderschuhen

Da die Aufgabestellung kompliziert und in der Regel enorm aufwändig zu lösen ist, sind autonome Systeme extrem rar. Und ich bin der Meinung, dass Systeme welche nicht selbständig lernen und/oder dieses so erworbene Wissen im Kontext auf neue Cases nicht selbständig anwenden können, keine echten autonomen Systeme sind. Es sind dann eher perfekt und breit automatisierte Mechanismen. Es ist nur eine Frage Zeit, bis in einem solchen Szenario eine neue Anforderung auftaucht, welche das System eben nicht verarbeiten kann. Ins Business übersetzt heißt das, dass das Senken der Gesamtverarbeitungskosten an einem Punkt nicht mehr weiter möglich sein wird.

Autonome Systeme sind wie Kinder

Im Weiteren erlebe ich immer wieder, wie selbst an sich sehr innovative Leute aus der IT in einem konventionellen Software-Verständnis verhaftet sind. Autonome Systeme sind keine Software-Projekte, welche man beginnt, durchentwickelt und welche dann Ergebnis xy liefern können.

Vielmehr sind dieses Systeme wie ein Kind, das man erst mal auf die Welt stellt und das am Anfang relativ wenig außer lernen kann. Man füttert es, beginnt ihm immer kompliziertere Dinge zu lernen, fördert und fordert es, setzt ihm Grenzen und spornt es an. Das ist ein völlig anderer Denkansatz in der Softwareentwicklung. So ein Projekt hat per Definition kein Ende. Wir versuchen diese Philosophie in unserem Team mehr und mehr zu etablieren.

Vom Werkzeug zum Leistungserbringungspartner

Autonome Systeme haben aber das Zeug dazu, die Softwarebranche und die Arbeitswelt auf den Kopf zu stellen. Denn mit autonomen Systemen ändert sich die Rolle von Software.

Während Software heute ein Werkzeug ist, um Arbeit schneller, einfacher, günstiger und besser zu machen, übernimmt autonome Software die Arbeit komplett. Um bei der Buchhaltung zu bleiben: Während heute Buchhaltungssysteme genutzt werden, um Menschen Buchhaltung machen zu lassen, machen zukünftige autonome System die Buchhaltung selbständig. Wir sind viel näher an diesem Punkt, als man allgemein denkt. Wir arbeiten mit Hochdruck daran.

Wenn Software reale Dinge steuert

Besonders großen Impact haben autonome Systeme logischerweise dann, wenn sie Objekte unseres täglichen Lebens zu steuern beginnen. Das meistdiskutierte Beispiel ist diesbezüglich im Moment sicher das autonome Fahrzeug. Ich denke die Verbindung von autonomer Software und physischen Dingen/Maschinen wird in einer Kadenz ungeahnte neue Möglichkeiten hervorbringen, die wir uns so noch gar nicht vorstellen können.

Ganz am Anfang

Wir stehen damit ganz am Anfang und ich kenne nicht viele Leute, welche sich mit generellen Konzepten zur Autonomisierung von Softwaresystemen auskennen oder auseinandersetzen. Das hat wahrscheinlich damit zu tun, dass die Summe an Herausforderungen und das Level an Komplexität erstmal erschlagend sind. Je mehr man sich damit beschäftigt, realisiert man jedoch, dass es für viele dieser Herausforderungen relativ simple Ansätze gibt, die gut funktionieren. Was sich für uns als Start-Up enorm schwierig darstellte, war rund um die fortlaufende Entwicklung der Plattform ein Businessmodell zu bauen, das hilft die Entwicklungskosten zu rekuperieren und schlussendlich auszugleichen.

Nach einer Zeit der extremen Ungewissheit, dem Suchen nach Möglichkeiten, glauben wir mittlerweile ein ökonomisches Modell gefunden zu haben, das generell zur Entwicklung von komplexen autonomen Systemen verwendet werden kann. Das heißt deswegen nicht, dass es einfacher wird, das technologische Ziel zu erreichen. Aber es gibt bekanntlich ja auch keine Abkürzungen zu Orten, zu denen es sich lohnt, hinzugehen.