NEU im #ConfareBlog
Neu im Confare Blog: Martin Pscheidl von ServiceNow (Platin Partner beim CIOSUMMIT Wien)
Martin Pscheidl ist Unternehmensarchitekt bei ServiceNow Österreich. Er berät das Management internationaler Firmen bei ihrer digitalen Transformation und dem Aufbau und der Gestaltung ihrer Globalen Business Service Organisationen. In diesem Blogbeitrag gibt er Auskunft wie sich erfolgreiche Unternehmen strategisch neu aufstellen und warum ServiceNow einer der bedeutendsten Player bei der Umsetzung von AI-Anwendungen ist.
Was machen eigentlich diese „Globalen Business Service Organisationen“ und was können unsere österreichischen Unternehmen davon lernen?
Der Begriff Global Business Services, kurz GBS beschreibt ein Betriebs- und Organisationsmodell, mit dem End-to-End-Service-Prozesse unternehmensweit vernetzt werden. Dem gegenüber kennen wir die klassischen Aufbauorganisationen, in denen sich die typischen Organisationen wie bspw das Finanzwesen, das Personalwesen, oder auch die IT sich in Säulen aufstellen und alle quasi isoliert „ihr Ding“ machen. Wenn man was braucht, dann muss man wissen wer zuständig ist, und wie man die Organisation erreichen kann. Als Mitarbeiter braucht man oft Jahre, um dahinterzukommen wo man welche Dienstleistung kriegt, und ist dann sehr häufig mit der Art und Weise wie interagiert wird und mit der jeweiligen Performance nicht sehr zufrieden. Aber warum wendet man sich, denn überhaupt an diese Organisationen? Ganz einfach, weil man nämlich selbst Teil eines Prozessablaufs ist, der eine Schnittstelle zu anderen Organisationen hat.
Praktisch alle Unternehmensprozesse durchlaufen eben Ende zu Ende betrachtet viele solcher Prozesse. Mit dem GBS-Modell lassen sich betriebliche Effizienz einerseits und Mitarbeiter- und Kunden-Experience andererseits miteinander in Einklang bringen.
Gerade in Österreich arbeite ich mit vielen Firmen zusammen, die international tätig sind, Produktionsstandorte rund um den Planeten haben, und sich häufig in Gruppenstrukturen organisieren. Die haben oft in jedem Land eine eigene Finanz und Personalabteilung, einen eigenen direkten und indirekten Einkauf, etc. Dabei kann ein hoher Anteil der Prozesse weltweit gleich ablaufen. Deswegen haben viele begonnen Kompetenzcenter aufzubauen und Shared Services zu etablieren. Das war der erste Schritt in Richtung GBS. Was diesen Unternehmen noch fehlt ist der Ende-zu-Ende Gedanke, denn meistens sind die Säulen zwar standardisierter, aber arbeiten immer noch isoliert voneinander. Mittels moderner GBS-Organisationen schaffen es die Unternehmen kostengünstiger, resilienter und dynamischer zu agieren.
Aber was habt ihr als Lösungshersteller seitens ServiceNow nun mit dieser Sache zu tun?
GBS ist wie gesagt die Organisationsform. Dem gegenüber steht die technische Umsetzung und Unterstützung. Diese Disziplin wird als Enterprise Service Management, kurz ESM bezeichnet. Traditionell haben die einzelnen Business Organisationen viele unterschiedliche Point Solutions gehabt, die alle jeweils für einen bestimmten Zweck angeschafft wurden, was dazu geführt hat, dass viele der CIOs heute mit hunderten bis tausenden Applikationen konfrontiert sind. Sie funktionieren alle unterschiedlich, haben unterschiedliche technische Standards und Anforderungen, sitzen auf eigenen Datenpools und sind aus betrieblicher Sicht eine extreme Belastung und aus Sicherheits- und Datenschutzsicht sehr aufwändig.
Deswegen versuchen die CIOs seit Jahren den Wildwuchs zu reduzieren und setzen auf Strategische Plattformen wie SAP oder Microsoft. ServiceNow hat sich auch in Österreich in den letzten 10 Jahren als die strategische Plattform im Bereich der Automatisierung von Workflows etabliert. Weltweit ist ServiceNow die führende Plattform zur Abwicklung von ESM-Abläufen. Vor allem deswegen, weil wir für Kundenservice, Finanz- und Einkaufsprozesse, Personalprozesse und natürlich IT-Prozesse auch als Point Solution zu den Weltmarktführern zählen.
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Kommen wir zur künstlichen Intelligenz. Welche Rolle spielt die nun für GBS oder ESM?
Das Potential zur Automatisierung der ESM-Prozesse ist immens. Diese Abläufe brauchen eine digitale Transformation. Alle Abläufe mittels der in den letzten 10 Jahren neu hinzugekommenen technischen Möglichkeiten neu gedacht und umgesetzt werden. Alles hat begonnen mit Robotic Process Automation (RPA) und Machine Learning (ML). Dann kamen Process Mining (PM) und Künstliche Intelligenz (KI). Gartner hat die Verknüpfung dieser Technologien damals als Hyperautomation bezeichnet. Wir haben alle diese Technologien direkt bei uns auf der ServiceNow Plattform und können diese für jeden Workflow einsetzen. Ich habe dazu bereits am CIO Summit 2022 einen Vortrag gehalten.
Unsere Kunden transformieren sukzessive alle ihre Workflows auf die gemeinsame Plattform und versuchen dabei so agil und fokussiert wie möglich vorzugehen. Zuerst werden die Abläufe migriert, dann automatisiert, und dann optimiert. Dazu braucht es robuste Integrationen mittels APIs oder RPA, starkes Reporting über die Abläufe mit Performance Analysen und Process Mining, und Unterstützung der Mitarbeiter durch automatische Erkennung von Mustern, und deren Vorhersage sowie die Erstellung automatischer Vorschläge mittels ML und KI.
Eine typische GBS-Transformation dauert bei den Unternehmen drei bis fünf Jahre. Dies liegt hauptsächlich an der Reorganisation und dem notwendigen organisatorischem Change-Management. Am Ende steht ein modernes ESM-System mit hunderten vollintegrierten Workflows und einer durchgängigen optimierten User Experience für die Mitarbeitern, die in den Workflows mitarbeiten, und auch deren Kunden.
Vor drei Jahren haben wir begonnen, zusätzlich Generative AI generell auf der Plattform verfügbar zu machen. Seitdem kann Kommunikation und Content automatisch in Echtzeit in viele unterschiedliche Sprache übersetzt werden. Das trägt immens zur Beschleunigung der internationalen Rollouts von Workflows bei. Wir haben Kunden die vor ein paar Jahren mit einer Roadmap für ein paar europäische Länder begonnen haben und jetzt plötzlich Shared Service Organisationen weltweit erfolgreich ausrollen. Dies hilft diesen Unternehmen auch nebenbei die demografischen und Skill-Probleme durch internationale Umschichtungen zu lösen.
Okay, aber automatische Übersetzung ist jetzt nicht der einzige Anwendungsfall für GenAI in diesem Umfeld, oder?
Keineswegs, wir haben bereits hunderte punktgenaue Lösungen auf Basis Gen AI in unsere Workflows eingebaut, die die Kunden nur anzuwenden brauchen. Und diese werden täglich mehr. Ich spreche da nicht von irgendwelchen Möglichkeiten und Bausteinen, sondern von klar definierten fertig ausgeprägten Anwendungen, mit klar definierten Funktionen und Werten für unser Kunden.
Seit einem Jahr haben wir AI Agents eingeführt. Ein solcher künstlicher Agent besteht aus einer Reihe von LLM-Anweisungen und Werkzeugen, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen.
Jetzt rollen unsere Kunden Agentic AI aus. Das ist eine Art von Software oder KI, die ihre Umgebung wahrnimmt, auf der Grundlage dieser Wahrnehmung Entscheidungen trifft und Maßnahmen ergreift, um bestimmte Ziele zu erreichen, oft mit minimalem menschlichem Eingriff. Das System kann lernen, sich anpassen und selbstständig arbeiten, um Probleme zu lösen oder Aufgaben zu erfüllen.
Das hört sich sehr kompliziert an. Kannst du uns ein paar praktische Beispiele nennen?
Natürlich, gerne. Fangen wir von vorne an. Mittels einer Workflow Engine lassen sich Prozesse abbilden, die heute massenhaft per Email, Excel Sheets und ähnlichen Mitteln eher situativ abgewickelt werden. Ein häufiges Beispiel ist das Master Data Management. „Ich brauche bitte einen neuen Lieferanten angelegt.“ Da kann man schon in einige „Systems of Record“ wie das ERP, die Purchasing Plattform, uä integrieren. Idealerweise passiert dies mittels definierter Schnittstellen, oder auch über deren User Interfaces mittels RPA. Laufen diese Prozesse dann einige Zeit erfolgreich, kann mittels Machine Learning bereits erkannt werden, wer welche Art von Anfrage typischerweise bearbeitet, und beim nächsten Mal wird die Gruppe oder Person schon automatisch vorgeschlagen.
Anstatt dass der User sich durch endlose Formulare hantelt kann er sich mit einem Virtual Agent frei unterhalten. Dort kommt die AI zum Einsatz, um die richtigen Fragen zu stellen, den Mitarbeiter zu beraten und schließlich eine Anfrage mit all den gesammelten Informationen im System zu eröffnen. Dieser virtuelle Agent arbeitet rund um die Uhr in vielen Sprachen, und greift auf alle Möglichkeiten der definierten Service Kataloge zurück und verwendet das Wissen im Knowledge Management.
Mit Agentic AI lernt der virtuelle Agent dann praktisch auch noch das Mitdenken. Ein Beispiel: Ein Mitarbeiter, der in einer Fabrik als Floor Manager arbeitet, teilt dem Virtual Agent mit, dass er eine Maschine kaufen will, aber nicht weiß wie das geht. Der Agent interpretiert die Policies, die ihm vorliegen, und hinterfragt alle Informationen, die er braucht. Welche Maschine, welcher Lieferant, welche Kosten, wie der Business Case dafür ausschaut, etc. Dann eröffnet er einen Genehmigungsantrag, in dem er menschenlesbar zusammenfasst, worum es geht und kümmert sich um die Genehmigung. Dann stellt er fest, dass es den Lieferanten im System noch nicht gibt, und löst den notwendigen Prozess zum Vendor Onboarding aus. Danach stößt er die Beschaffung an und trägt dem Besteller anhand der Bestellbestätigung eine Erinnerung in den Kalender ein, dass die Maschine an einem gewissen Datum voraussichtlich geliefert wird. Mittels Agentic AI können also Abläufe automatisch selbst arrangiert werden und unterschiedlichste Systeme automatisch orchestriert werden. Die AI arbeitet Hand in Hand mit den Mitarbeitern.
Okay, aber trotzdem muss der User wissen, dass er euer Portal aufrufen muss um in den Genuss dieser Services zu kommen.
Das ist eine Variante. Was aber bei vielen Unternehmen bereits realisier ist, das ist die nahtlose Integration in die Collaboration Lösungen. Die User kommunizieren in einem MS Teams Chat mit dem virtuellen Agenten, als wäre der der allwissende Mitarbeiter, der seit 50 Jahren im Unternehmen ist, und auf jede Frage eine Antwort weiß und überall helfen kann.
Natürlich sind die ESM-Prozesse jedoch nicht alles, was in einem Unternehmen so abläuft. Es gibt auch viel Kommunikation und Fach- und Kernapplikationen. Da setzt heute der Copilot an. Und auch den unterstützen wir. Wir integrieren vollständig in diesen. Wenn also der User eine Frage an den Copiloten stellt, dann geht dieser unseren virtuellen Agenten in diesem User-Kontext fragen und arbeitet die Antworten direkt in sein Ergebnis ein. Die Microsoft AI arbeitet direkt mit der ServiceNow AI zusammen.
Verstanden! Das wollen also die großen Konzerne in ein paar Jahren umsetzen.
Nein, nicht nur die großen Konzerne wollen das. Im Gegenteil, bei denen läuft die Umsetzung wegen der hohen Komplexität und des gefestigten Bürokratismus schleppend. Wir sind damit im Mittelstand bereits heute sehr erfolgreich. Diese Firmen haben verstanden, dass Automatisierung die einzige Möglichkeit ist, die demografischen Probleme und den Fachkräftemangel zu überwinden. Bei all diesen Investitionen lassen sich Kosten und Nutzen gut genüberstellen. Und der Return of Invest tritt meist sehr rasch ein.
Unsere innovativen und erfolgreichen Kunden haben bereits eine Geschäftsstrategie, die den gezielten Einsatz von AI als Mittel zum Erfolg einbezieht, denn AI hat konkreten nachweisbaren Nutzen.