Kapazität statt Personalabbau

Auf der vierten Folie im Deck des Lenkungsausschusses stand eine einzige Zahl: 3,5 FTE. Es ging um die Automatisierung des Auftragsdesks bei einem Großhändler, und die Finanzleitung hatte ausgerechnet, dass das Lesen, Prüfen und Erfassen von Aufträgen die Zeit von dreieinhalb Personen kostete. Die erste Frage am Tisch war eine, die in ersten Terminen häufig kommt: Wie viele FTE spart das?

Die nützlichere Frage war eine andere. Wie viele Angebote gingen im letzten Quartal zu spät raus, und wie viele dieser Kunden haben woanders bestellt? Diese Zahl stand in keinem Bericht. Alle kannten dagegen die zwei Personen, die der Vertrieb anrief, wenn ein Kunde etwas außerhalb des Katalogs wollte. Diese beiden bestimmten das Tempo des Geschäfts, und auf der Folie kamen sie nicht vor.

Der Personalabbau-Case ist die einfachste Zahl

Eine Einsparung beim Personal ist sicher, sofort wirksam und passt auf eine Folie. Gehalt mal Köpfe ist eine Zahl, der das Controlling schon vertraut. Erik Brynjolfsson hat diesen Sog in „The Turing Trap“ (Dædalus, 2022) erklärt: Personal ist der größte sichtbare Kostenblock, und wer eine Aufgabe ersetzt, erspart sich die schwierigere Arbeit, den Ablauf des Betriebs neu zu gestalten. Die andere Seite der Rechnung bleibt naturgemäß unsichtbar. Ein Angebot, das zu spät rausging, hinterlässt in keinem Bericht eine Zeile. Der Kunde bestellt einfach woanders. Ist sie einmal verbucht, ist der Betrieb auf die Nachfrage ausgelegt, die er am Tag des Abbaus hatte.

Für ein Unternehmen, das so groß bleiben will, wie es ist, geht das auf. Viele Unternehmen, die in Automatisierung investieren, wollen das nicht. Es kommen mehr Aufträge, ein neuer Markt steht an, ein großer Kunde verlangt kürzere Durchlaufzeiten. Für sie lautet die Frage, wie viel mehr Nachfrage derselbe Betrieb aufnehmen kann und wie schnell er reagiert. Ein Projekt, das darauf zugeschnitten ist, zwei Stellen zu streichen, antwortet darauf mit einem kleineren Team und einem System, das nicht mehr dazulernt.

Billige Antworten machen Kontext zum knappen Gut

Eine Rechnung lesen, eine E-Mail zuordnen, eine Antwort entwerfen: Das kostet heute sehr wenig, und jeder Wettbewerber kann dieselben Modelle zu denselben Bedingungen kaufen. Was einen Großhändler vom anderen unterscheidet, liegt woanders.

Am Auftragsdesk lag es bei zwei Menschen. Die eine wusste, welche Ersatzartikel jeder große Kunde ohne Rückfrage akzeptiert. Der andere erkannte am Wortlaut einer E-Mail, dass ein Einkäufer Angebote verglich und die Antwort noch am selben Nachmittag brauchte, nicht erst am Donnerstag. Nichts davon war aufgeschrieben, und beides entschied darüber, ob Aufträge gewonnen wurden. Ein Modell, das die Auftrags-E-Mails liest, hatte zu keinem von beidem Zugang.

Wir beginnen bei dem Schritt, der die Nachfrage deckelt

Wir beginnen bei dem Schritt, der die bediente Nachfrage begrenzt, nicht beim größten Aufwandsblock: die Warteschlange, die Kunden warten lässt, die Prüfung, die nur eine Person machen kann, der Bericht, der zu spät kommt, um noch zu handeln.

Um ihn zu finden, ziehen wir Zeitstempel aus dem Auftrags- oder Ticketsystem und schauen, wo Arbeit wartet, nicht wo sie bearbeitet wird. Dann stellen wir dem Team eine Frage: Wenn etwas Ungewöhnliches reinkommt, welcher Name fällt dann? Wo Wartezeit und immer dieselben zwei Namen zusammentreffen, liegt meist der Engpass.

Am Auftragsdesk war der Engpass nicht die Auftragserfassung. Es waren die Fälle außerhalb des Katalogs und mit Sonderkonditionen, die auf eine von zwei Personen warteten und das Tempo für alles dahinter bestimmten. Also liest das System jeden Auftrag, prüft ihn gegen Katalog, Preisvereinbarung und Bestand und lässt die Routinefälle durch. Die schwierigen Fälle kommen bei den beiden Fachleuten mit erledigter Vorarbeit an: Kundenhistorie, mögliche Ersatzartikel, die Marge, um die es geht. Die Entscheidung treffen sie. Ihr Tag verschiebt sich vom Erfassen einfacher Aufträge zu den Fällen, die nur sie klären können.

Was die Fachleute bei diesen Fällen zu sehen bekommen, zählt genauso wie die Frage, welche Fälle sie bekommen. Ein Feldexperiment mit 758 Beraterinnen und Beratern der BCG (Dell'Acqua und Kollegen, Harvard Business School, 2023) ergab: Bei einer Aufgabe knapp außerhalb dessen, was das Modell gut konnte, kamen diejenigen, die es nutzten, mit einer um 19 Prozentpunkte geringeren Wahrscheinlichkeit zur richtigen Antwort als diejenigen, die ohne es arbeiteten. Die Fälle, die wir an Fachleute schicken, liegen meist außerhalb dieser Grenze. Deshalb liefert das System bei diesen Fällen die Belege und schlägt keine Antwort vor. Die Fachperson liest die Historie und die Marge, keinen Vorschlag, dem sie nur noch zustimmen müsste.

Die Falle in diesem Aufbau: alles Unklare an die Fachleute zu schicken. Dann hat sich der Engpass nur verschoben. Wir begrenzen, was bei ihnen ankommt, auf Fälle, in denen ihr Wissen die Antwort ändert, und wir messen das Alter ihrer Warteschlange als eigene Kennzahl.

Das System ist darauf gebaut, Expertenurteil zu verbreiten

Ausnahmen werden nach Kontext verteilt, nicht danach, wer gerade frei ist: Eine Frage zu Ersatzartikeln geht an die Person, die die Produktlinie dieses Kunden kennt, eine Konditionsfrage an die Person, die den Vertrag verhandelt hat. Jede Entscheidung wird als kleiner Datensatz gespeichert: was das System vorgeschlagen hat, was die Fachperson getan hat, ein Begründungscode und eine Zeile Freitext. Jede Woche sortieren wir diese Datensätze nach Begründung. Eine Begründung, die sich wiederholt, wird zur Regel. Ein Fall, in dem die Fachperson das System überstimmt hat, wird zum Testfall, und das System muss ihn bestehen, bevor eine Änderung live geht.

Mit Bauchgefühl gehen wir genauso um. Wenn eine Fachperson einen Auftrag anhält, weil er nicht stimmig wirkt, bitten wir um eine Zeile dazu, was ihr aufgefallen ist. Oft ist es ein Muster, das noch niemand benannt hatte: eine neue Lieferadresse bei einem großen Erstauftrag, eine Preisanfrage, die jede frühere unterbietet. Einmal benannt, wird es bei jedem Auftrag geprüft, nicht nur bei denen, die diese Person zufällig sieht.

Mit der Zeit sieht auch eine neuere Kollegin bei jedem Fall dieselben Belege, dieselbe Historie und die Begründungen früherer Entscheidungen. Brynjolfsson, Li und Raymond haben einen generativen KI-Assistenten in einem Kundenservice-Team untersucht („Generative AI at Work“, NBER, 2023) und die größten Zugewinne bei weniger erfahrenen Mitarbeitenden gefunden. Ihre Daten deuten darauf hin, dass das Werkzeug die Arbeitsweise der Besten an alle anderen weitergab. Nach Kontext verteilen und Entscheidungen in Regeln überführen zielt auf denselben Effekt.

Das kostet Zeit der Fachleute, und die planen wir ein, statt auf sie zu hoffen: in den ersten Monaten etwa eine Stunde pro Woche und Fachperson für die Durchsicht der Begründungen, weniger, sobald sich die Regeln eingespielt haben. Ein Projekt, das den Bau budgetiert und die Stunden der Menschen weglässt, von denen das System lernt, bekommt meist ein System, das früh aufhört, besser zu werden.

Was wir dem CFO sagen, der den Personalabbau-Case sehen will

Die Wertaussage, die vor dem Bau vereinbart wird, enthält drei oder vier dieser Kennzahlen:

• Bediente Nachfrage. Aufträge, Angebote oder Fälle, die in der Spitze mit demselben Team innerhalb der Zielzeit erledigt werden.
• Reaktionszeit. Von der Kundenanfrage bis zur brauchbaren Antwort, gemessen an Systemzeitstempeln.
• Abgewiesene oder verzögerte Arbeit. Angebote nach der zugesagten Frist, verlorene Aufträge mit „keine Antwort“ als Grund im CRM, Fälle, die eskaliert wurden, weil das Team ausgelastet war.
• Spielraum für den nächsten Schritt. Ob ein neuer Markt, Kunde oder eine neue Produktlinie ohne ein eigenes neues Team übernommen werden kann.

Wo das Volumen nicht wächst, zeigt sich dieselbe Kapazität in Einstellungen, die bei steigendem Volumen nicht nötig werden. Was damit geschieht, entscheidet das Unternehmen.

Was wir ablehnen

Wir lehnen Aufträge ab, deren einziges erklärtes Ziel ein kleineres Team ist, weil das System die Korrekturen genau der Menschen braucht, die dieser Plan streicht.

Wir lehnen auch eine leisere Variante davon ab: ein System auf Korrekturen von Fachleuten zu bauen, die bereits wissen, dass sie ersetzt werden sollen. Ihre Korrekturen werden dann meist seltener, die Grenzfälle bleiben unbenannt, und das System lernt vor allem die einfachen Fälle.

Und wir berichten eingesparte FTE nicht als Hauptkennzahl, auch nicht auf Nachfrage. Eingesparte Zeit kann in den Details stehen.

Eine Einsparung wird einmal verbucht

Zwei eingesparte Gehälter sind eine Zahl, die sich ab dem Tag der Buchung nicht mehr bewegt. Zwei Fachleute, die ihre Woche mit den Fällen verbringen, die sie brauchen, können den nächsten Engpass finden.