Warum die Zukunft des Service hybrid ist

Der Einsatz von KI und Automatisierung sollte die Kompetenzentwicklung menschlicher Mitarbeiter nicht beeinträchtigen.

Die Gesellschaft hat akzeptiert, dass viele der traditionellen Jobs, wie zum Beispiel die Aktienauswahl oder Call-Center-Assistenten, zunehmend automatisiert werden. Frühe Befürchtungen, dass im Zuge der 4. Industriellen Revolution menschliche Arbeitsplätze an die Maschinen verloren gehen oder dass Roboter die Weltherrschaft übernehmen würden, waren natürlich unbegründet.

Laut dem Weltwirtschaftsforum wird die Automatisierung bis 2025 etwa 85 Millionen Arbeitsplätze verdrängen, während die zukünftige technologiegetriebene Wirtschaft 97 Millionen neue Arbeitsplätze schaffen wird. Aber während Maschinen derzeit etwa 30 % aller Aufgaben ausführen, wird sich das Gleichgewicht bis 2025 voraussichtlich dramatisch auf eine 50:50-Kombination aus Mensch und Maschine ändern.

Die Realität ist, dass Arbeitsaufgaben zunehmend eine Mischung aus teils menschlichen, teils maschinellen Fähigkeiten erfordern werden. Da die Maschinen immer mehr Aufgaben übernehmen, die Menschen früher erledigt haben, müssen wir Menschen unsere zwischenmenschlichen und analytischen Fähigkeiten stärken, da diese von Arbeitgebern am meisten geschätzt werden.

Es ist ein wiederkehrendes Thema in allen Branchen. Im Außendienst und in der Instandhaltung hat es bereits einen Wechsel gegeben. Der zunehmende Einsatz von Sensoren hat zu einer Zunahme der Datenanalyse und der Fernverwaltung von Geräten über IoT-Netzwerke geführt. Dies hatte eine Dominowirkung in Bezug auf die beruflichen Rollen und Fähigkeiten. Infolgedessen konzentrieren sich Unternehmen stärker auf Geräte und bauen Kundenwissen sowie Maschinenleistung rund um automatisierte Daten auf.

Außendienst- und Werkswartungsteams mussten sich anpassen, und es war zu ihrem Vorteil, dass sich der Schwerpunkt innerhalb von Organisationen verlagert hat. Service wird nicht länger als Kostenfaktor für das Unternehmen angesehen. Die Fähigkeit, Informationen über Produkte und Kunden bereitzustellen und in vielen Fällen an vorderster Front für Unternehmen zu stehen, bedeutet, dass Service jetzt strategisch wichtig ist.

Für viele Unternehmen hat dies jedoch zu Beschäftigungsproblemen geführt, insbesondere wenn die Belegschaft altert. Wissensverlust ist ein immer häufiger auftretendes Problem. Laut dem Service Council geben 70 % der Dienstleistungsorganisationen an, dass sie in den nächsten fünf bis zehn Jahren durch den Wissensverlust einer in den Ruhestand gehenden Belegschaft belastet werden, während 50 % angeben, dass sie derzeit mit einem Mangel an Ressourcen konfrontiert sind, um die Servicenachfrage angemessen zu decken. Automatisierung ist großartig, aber sie hilft nur so weit.

Interessanterweise hat die TSIA kürzlich herausgefunden, dass die Hälfte aller Außendienstorganisationen keinen offiziellen Karriereweg für ihre Außendiensttechniker haben. Dies ist meiner Ansicht nach ein großes unnötiges kommerzielles Risiko. Diese Organisationen tun nicht genug, um jüngere Servicetechniker auf eine Mixed-Reality-Zukunft vorzubereiten – eine Zukunft, in der sie enger mit digitaler Technologie und Maschinen zusammenarbeiten müssen als jede frühere Generation. Es wird kein Zufall sein.

Es besteht sicherlich ein Bedarf an einem integralen „Aufzeichnungssystem“, das genaue Daten über Geräte „wie gewartet“ erfasst. Die Notwendigkeit für diese Art von Datenbank, die zeigt, wie die Ausrüstung derzeit aussieht, ermöglicht es Servicetechnikern, den Kontext dessen zu verstehen, was die Gerätedaten ihnen sagen. Während die Automatisierung Warnmeldungen zu Problemen oder potenziellen Problemen erstellen kann, muss der Servicetechniker dennoch wissen, wie er diese Probleme schnell und effizient lösen kann.

Vom korrekten Lesen der Daten über das Verständnis, wie Probleme behoben, Teile beschafft und Kundenerwartungen verwaltet werden, sind die Grundlagen nicht allzu neu. Aber da sich Maschinen mit mehr eingebauter Automatisierung und datengesteuerten Analysen weiterentwickeln, besteht die Gefahr, dass Unternehmen sich zu sehr auf die Automatisierung verlassen und ihre menschlichen Diagnosestärken verlieren.

Bis vor kurzem wurde Technologie hauptsächlich zur Automatisierung sich wiederholender oder mühsamer Aufgaben eingesetzt. Aber die Fortschritte bei KI und maschinellem Lernen bedeuten, dass die Aufgaben, die von Maschinen erledigt werden können, viel breiter sind, als es frühere Technologiegenerationen möglich gemacht haben.

Wenn neue Generationen in die Belegschaft eintreten, werden die wertvollsten Fähigkeiten zwischenmenschliche sein – Kommunikation, Empathie, Konfliktmanagement, Führung, Zuhören, Zusammenarbeit, Neugier und Belastbarkeit; und kognitive Fähigkeiten – Analyse, Bewertung, Synthese, Beurteilung, Entscheidungsfindung und Kreativität. Sowohl in den USA als auch im Vereinigten Königreich sehen wir bereits eine starke Betonung von zwischenmenschlichen Fähigkeiten, kognitiven Fähigkeiten höherer Ordnung und systemischen Fähigkeiten.

Die Haltbarkeit spezialisierter Fähigkeiten und fundierter Produktkenntnisse nimmt ab, da sich die Technologie schnell weiterentwickelt und Wissen unterwegs immer zugänglicher wird. Schätzungen gehen davon aus, dass die Halbwertszeit einer beruflichen Fähigkeit nur fünf Jahre beträgt, was bedeutet, dass diese Fähigkeit alle fünf Jahre etwa halb so wertvoll ist wie zuvor – nach 20 Jahren ist jede Fähigkeit also effektiv veraltet.

Arbeitnehmer der Zukunft müssen die Fähigkeit und Bereitschaft haben, zu lernen, zu verlernen und neu zu lernen, während die Technologie die Art und Weise, wie Unternehmen geführt werden, weiter entwickelt. Dies wird für aktuelle Arbeitnehmer ebenso wichtig sein, die sich auf ihre Fähigkeit konzentrieren müssen, sich anzupassen und neue Fähigkeiten zu erlernen, die für den Arbeitsplatz der Vierten Industriellen Revolution erforderlich sind, und für diejenigen, die neu in die Belegschaft eintreten.

Menschen müssen in der Lage sein, die gleiche Sprache wie automatisierte Maschinen zu sprechen, aber diese Maschinen sollten die Entwicklung von Fähigkeiten nicht blockieren. In Bezug auf die Servicewartung sind KI und Automatisierung kein menschlicher Ersatz und sollten niemals als menschlicher Ersatz betrachtet werden. Wenn überhaupt, öffnet es die Branche und schafft ein brandneues Feld hybrider Servicemöglichkeiten.