Au­to­ma­ti­sie­rung ver­än­dert die Sour­cing-Be­zie­hun­gen

Computerwoche - - Praxis - Von Ralph Köppen, Part­ner bei der In­for­ma­ti­on Ser­vices Group (ISG) Ger­ma­ny

Klas­si­sches IT-Sour­cing senkt Kos­ten durch Pro­zess­ver­bes­se­run­gen und das Ver­la­gern von Ar­beits­kräf­ten. Künf­ti­ge Sour­cing-Be­zie­hun­gen wer­den dank Au­to­ma­ti­sie­rung ei­nen Gut­teil des heu­te noch auf­tre­ten­den Auf­wands gar nicht erst ent­ste­hen las­sen. Das hat Fol­gen für Di­enst­leis­ter wie Kun­den.

Zwar spre­chen An­bie­ter von IT-Out­sour­cing und Bu­si­ness Pro­cess Out­sour­cing schon seit Jah­ren von der Au­to­ma­ti­sie­rung. Doch erst seit Kur­zem sind mess­ba­re kom­mer­zi­el­le Aus­wir­kun­gen sicht­bar ge­wor­den. Der „ISG Au­to­ma­ti­on In­dex“lie­fert quan­ti­ta­ti­ve Da­ten dar­über, in wel­chem Um­fang Au­to­ma­ti­sie­rung die Kos­ten der Sour­cing-Kun­den sen­ken und die Pro­duk­ti­vi­tät der An­bie­ter er­hö­hen kann. Ba­sis der Ana­ly­se sind die Kos­ten­und Per­so­nal­da­ten aus den Sour­cing-Ver­trä­gen der ver­gan­ge­nen Mo­na­te, die ein jähr­li­ches Ver­trags­vo­lu­men von min­des­tens zehn Mil­lio­nen Dol­lar auf­wei­sen und in de­nen Au­to­ma­ti­sie­rung ei­ne Haupt­rol­le spielt. Die Ana­ly­se hat ge­zeigt, dass die durch Au­to­ma­ti­sie­rung ent­ste­hen­den Kos­ten­vor­tei­le weit über die 20 bis 30 Pro­zent hin­aus­ge­hen, die klas­si­scher­wei­se mit dem Ver­la­gern mensch­li­cher Ar­beits­kraft und mit Pro­zess­ver­bes­se­run­gen er­zielt wer­den. Schon im ers­ten Jahr er­höht sich die Pro­duk­ti­vi­tät um zwei­stel­li­ge Pro­zent­zah­len – vor al­lem, weil sich Ar­beits­res­sour­cen ein­spa­ren las­sen. Die­ser Ef­fekt ver­stärkt sich im Ver­lauf ei­ner Sour­cing-Be­zie­hung wei­ter, teil­wei­se auf bis zu 50 Pro­zent Er­spar­nis.

Wie kommt das zu­stan­de? Beim An­wen­dungs­sup­port set­zen Un­ter­neh­men über­wie­gend auf be­kann­te Hebel der Kos­ten­sen­kung, et­wa ei­ne Flur­be­rei­ni­gung in der An­wen­dungs­land­schaft oder ei­ne ver­bes­ser­te Res­sour­cen­ver­tei­lung. Neue Vor­ge­hens­wei­sen wie Test­au­to­ma­ti­sie­rung wer­den der­zeit mas­siv er­probt, wäh­rend gleich­zei­tig De­vOps-Werk­zeu­ge und -Ver­fah­ren da­zu füh­ren, dass vie­le Auf­ga­ben – und da­mit auch die Kos­ten – auf die Sei­te der Ent­wick­lung ver­la­gert wer­den.

Im Re­chen­zen­trums­be­trieb sind es beim An­bie­ter wie beim Kun­den hö­he­re Stan­dar­di­sie­rungs­Le­vels, die das Au­to­ma­ti­sie­ren ver­ein­fa­chen. Das be­trifft bei­spiels­wei­se die Ser­ver-Be­reit­stel­lung oder das Or­ches­trie­ren und Spei­chern von Midd­le­wa­re ge­mäß dem Stan­dard Open Sys­tems In­ter­con­nec­tion (OSI). Bei Ser­vice­Desk und An­wen­der­sup­port fußt die Kos­ten­er­spar­nis auf Self-Ser­vice- und Re­mo­te-Sup­port. Hin­zu kom­men so­ge­nann­te Selbst­hei­lungs­funk­tio­nen und ei­ne kon­se­quen­te Au­to­ma­ti­sie­rung von Le­vel-1- und Le­vel-2-An­fra­gen.

Im Be­reich der Net­ze und der Te­le­fo­nie kön­nen die Kos­ten um 66 Pro­zent sin­ken, da Au­dio-, Vi­deo- und Da­ten­lö­sun­gen im­mer mehr auf der Ba­sis hoch­stan­dar­di­sier­ter und vir­tua­li­sier­ter IP-Sys­te­me zu­sam­men­wach­sen. Sol­che Um­ge­bun­gen sind der idea­le Nähr­bo­den, um Au­to­ma­ti­sie­rung in Schwung zu brin­gen.

Was heißt Au­to­ma­ti­sie­rung?

Au­to­ma­ti­sie­rung be­deu­tet, dass ein be­stimm­tes Set an Tech­no­lo­gi­en Auf­ga­ben nach fes­ten Re­geln und Vor­ga­ben über­nimmt und so den Auf­wand Schritt für Schritt re­du­ziert. Da­bei ist zwi­schen zwei Ty­pen zu un­ter­schei­den: der von Men­schen ge­steu­er­ten Au­to­ma­ti­sie­rung,

bei der auf Grund­la­ge ei­ner skript- und for­mu­lar­ba­sier­ten Be­ar­bei­tung ei­ne de­tail­liert de­fi­nier­te Tä­tig­keit au­to­ma­ti­siert wird, und ei­ner Pro­zess­au­to­ma­ti­sie­rung von Markt­trans­ak­tio­nen und Kern­ab­läu­fen im Un­ter­neh­men auf der Ba­sis von OLAP (On­line Ana­ly­ti­cal Pro­ces­sing) und Bu­si­ness In­tel­li­gence (BI). Bei der Pro­zess­au­to­ma­ti­sie­rung wer­den mit Hil­fe von Da­ten­ana­ly­tik und ganz oh­ne men­sch­li­che Ein­grif­fe Ge­schäfts­pro­zes­se au­to­ma­ti­siert.

Da­ta Mi­ning und künst­li­che In­tel­li­genz

Ma­schi­nen­ge­stütz­te Tech­no­lo­gi­en de­cken das ge­sam­te Spek­trum von Da­ta Mi­ning über ma­schi­nel­les Ler­nen bis hin zu in­tel­li­gen­ten Sys­te­men ab. Da­ta-Mi­ning-Sys­te­me be­nö­ti­gen um­fang­rei­che Ein­grif­fe durch Mit­ar­bei­ter, die be­stimm­te Aus­sa­gen und Mus­ter aus den Da­ten ex­tra­hie­ren. Auf ih­rer Ba­sis tref­fen die Ver­ant­wort­li­chen dann die je­wei­li­gen Ent­schei­dun­gen. Ma­schi­nel­les Ler­nen hin­ge­gen ver­wen­det Al­go­rith­men, um Wahr­schein­lich­keits­vor­her­sa­gen zu tref­fen. Ba­sis sind da­bei Da­ten­sys­te­me, die pro­gnos­ti­zie­ren, wel­che Ent­schei­dun­gen mit wel­cher Wahr­schein­lich­keit zu den ge­steck­ten Zie­len füh­ren. Zum Ein­satz kom­men sie vor al­lem in Ma­schi­nen, die oh­ne mensch­li­ches Zu­tun nach be­stimm­ten Pa­ra­me­tern Ent­schei­dun­gen fäl­len.

In­tel­li­gen­te Sys­te­me schließ­lich be­fin­den sich zum gro­ßen Teil noch in Ent­wick­lung. Sie nut­zen Theo­ri­en über das men­sch­li­che Den­ken als Ba­sis für selb­stän­di­ge Ab­wä­gun­gen und Ent­schei­dun­gen durch Ma­schi­nen. Tech­no­lo­gi­en und Platt­for­men in­ner­halb die­ses Spek­trums ver­bes­sern die Pro­duk­ti­vi­tät von Mit­ar­bei­tern, in­dem sie die­se in die La­ge ver­set­zen, ei­nen hö­he­ren Out­put mit we­ni­ger Auf­wand zu er­rei­chen so­wie Pro­ble­men vor­zu­beu­gen, be­vor sie auf­tre­ten.

Ei­ne der­art ver­bes­ser­te Pro­duk­ti­vi­tät be­deu­tet nied­ri­ge­re Prei­se für Sour­cing-Kun­den, in­dem sie auf Sei­ten der Ser­vice­an­bie­ter die Zahl der Mit­ar­bei­ter ver­rin­gert, die be­nö­tigt wer­den, um die an­ste­hen­den Auf­ga­ben zu er­le­di­gen, und zu­dem ge­ne­rell den Um­fang der Auf­ga­ben re­du­ziert.

Die heu­te durch Au­to­ma­ti­sie­rung er­ziel­ten Ver­bes­se­run­gen sind vor al­lem noch IT-ori­en­tiert. Sie wer­den vor­zugs­wei­se durch Tech­no­lo­gi­en er­zielt, die nicht oh­ne mensch­li­ches Ein­grei­fen aus­kom­men. Es ist aber ab­zu­se­hen, dass die Ver­bes­se­run­gen lang­fris­tig ma­schi­nen­ge­stützt er­fol­gen wer­den. Denn die Ser­vice­an­bie­ter bau­en in ihr Port­fo­lio sys­te­ma­tisch Platt­for­men für Da­ta Mi­ning und ma­schi­nel­les Ler­nen ein, die das Ab­ar­bei­ten von For­mu­la­ren und die Pro­zess­au­to­ma­ti­sie­rung wei­ter ver­voll­stän­di­gen und zu­sätz­lich ver­stär­ken.

Stan­dar­di­sie­rung als Schlüs­sel

Wenn Un­ter­neh­men den wach­sen­den Nut­zen der Au­to­ma­ti­sie­rung er­schlie­ßen wol­len, müs­sen sie ih­re ge­sam­te Tech­no­lo­gie so weit wie mög­lich stan­dar­di­sie­ren – un­ab­hän­gig da­von, wel­chen Um­fang die vor­han­de­nen Sys­te­me auf­wei­sen. Das ist ei­ne gro­ße Her­aus­for­de­rung. Um­ge­kehrt wer­den Ser­vice­an­bie­ter da­von pro­fi­tie­ren, dass An­wen­der mit stan­dar­di­sier­ten IT-Um­ge­bun­gen mehr Ein­spa­run­gen er­zie­len wol­len. Da­bei ge­ra­ten je­doch je­ne Ge­schäfts­mo­del­le un­ter Druck, die in ers­ter Li­nie auf Per­so­nal­kos­ten und -auf­wän­de ab­zie­len. Auch wer­den die neu­en Sour­cing-Ver­trä­ge in der Re­gel klei­ner aus­fal­len als bis­her und kür­ze­re Lauf­zei­ten auf­wei­sen. So gibt es bis­her auch nur we­ni­ge Pro­vi­der, die al­ter­na­ti­ve Ge­schäfts­mo­del­le ge­fun­den ha­ben. Von da­her müs­sen auch die An­bie­ter ih­re Kos­ten re­du­zie­ren und neue Um­satz­mög­lich­kei­ten durch klei­ne­re Asa-Ser­vice-An­ge­bo­te er­schlie­ßen.

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