Seit Jahrzehnten stützen sich Unternehmen auf Zeitstudien, um die Produktivität ihrer Mitarbeiter zu analysieren und die Effizienz zu verbessern. Diese traditionellen Studien zielen darauf ab, zu messen, wie viel Zeit für Aufgaben aufgewendet wird, und Optimierungsmöglichkeiten zu ermitteln. Trotz ihrer langen Geschichte weisen Zeitstudien jedoch erhebliche Einschränkungen auf. Sie werden oft als invasiv, ungenau und zu statisch angesehen, um in der sich schnell entwickelnden digitalen Arbeitswelt verwertbare Erkenntnisse zu liefern.
Warum also scheitern herkömmliche Zeitstudien so oft? Warum sollten Unternehmen Task Mining als eine viel bessere Alternative in Betracht ziehen?
Das Problem mit traditionellen Zeitstudien
Zeitstudien umfassen manuelle Beobachtung und Datenerfassung, oft durch Umfragen, Zeitprotokolle oder direkte Überwachung. Ziel ist es, herauszufinden, wie lange Mitarbeiter für bestimmte Aufgaben benötigen, welche Tätigkeiten die meiste Zeit in Anspruch nehmen und wie Prozesse gestrafft werden können. Dieser Ansatz hat zwar in bestimmten Kontexten nützliche Erkenntnisse gebracht, ist aber in der heutigen komplexen, digitalen Arbeitsumgebung unzureichend.
Hier sind die Hauptgründe, warum traditionelle Arbeits-/Zeitstudien häufig scheitern:
1. Invasivität und Misstrauen der Mitarbeiter
Zeitstudien erfordern häufig direkte Beobachtung oder Selbstauskünfte der Mitarbeiter. Dies schafft ein Umfeld, in dem sich die Mitarbeiter kontrolliert und misstrauisch fühlen, was zu Ängsten und sogar Widerstand führt. Die Arbeitnehmer könnten ihr Verhalten ändern, um die wahrgenommenen Erwartungen zu erfüllen, ein Phänomen, das als Hawthorne-EffektDadurch werden die gesammelten Daten unzuverlässig. Wenn Mitarbeiter das Gefühl haben, auf Schritt und Tritt überwacht zu werden, kann dies die Produktivität beeinträchtigen, anstatt sie zu steigern.
2. Begrenzter Anwendungsbereich und statische Daten
Herkömmliche Zeitstudien bieten nur eine Momentaufnahme, wie die Arbeit zu einem bestimmten Zeitpunkt erledigt wird. Ihnen fehlt die Tiefe und Kontinuität, um sich entwickelnde Arbeitsabläufe, technologische Veränderungen oder schwankende Arbeitsbelastungen zu erfassen. Eine Studie kann beispielsweise die Leistung der Mitarbeiter für eine Woche analysieren, aber saisonale Spitzen, spezielle Projekte oder System-Upgrades werden nicht berücksichtigt. Diese statische Natur von Arbeits-/Zeitstudien führt oft zu Empfehlungen, die schnell veraltet sind.
3. Voreingenommenheit und menschliches Versagen
Selbst gemeldete Daten und manuelle Beobachtungen sind anfällig für Verzerrungen und Ungenauigkeiten. Mitarbeiter könnten ihre Zeitnutzung absichtlich oder unabsichtlich falsch angeben, und Beobachter könnten ihre eigenen Vorurteile in die Analyse einbringen. Dies führt zu Ungenauigkeiten und kann zu falschen Entscheidungen führen, die auf fehlerhaften Daten beruhen. Darüber hinaus konzentrieren sich Arbeits-/Zeitstudien hauptsächlich auf die Dauer von Aufgaben und nicht auf die Qualität oder Effizienz des Prozesses, was ihren Nutzen einschränkt.
4. Kosten
Die Durchführung einer umfassenden Zeitstudie ist ressourcenintensiv und erfordert erhebliche Zeit-, Personal- und Kapitalinvestitionen. In großen Unternehmen kann die Beobachtung und Analyse aller Funktionen oder Abteilungen eine logistische Überforderung darstellen. Und wenn die Studie abgeschlossen ist, spiegeln die Daten möglicherweise nicht mehr den aktuellen Stand der Arbeit wider.
5. Unfähigkeit, digitale Komplexität zu erfassen
Die moderne Arbeitswelt ist geprägt von einem komplexen Zusammenspiel mehrerer Anwendungen, Systeme und Kommunikationsmittel. Zeitstudien haben Mühe, mit dieser digitalen Komplexität Schritt zu halten. Die in traditionellen Studien verwendeten manuellen Erfassungsmethoden können nicht genau erfassen, wie Mitarbeiter zwischen Anwendungen wechseln, in Echtzeit zusammenarbeiten oder digitale Aufgaben erledigen.
Prozessintelligenz: eine moderne Lösung für das Verständnis von Arbeitsabläufen
Eingabe Prozessintelligenzein neuer Ansatz zur digitalen und automatischen Analyse von Arbeitsabläufen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Zeitstudien erfasst Process Intelligence granulare Daten darüber, wie die Arbeit in digitalen Umgebungen erledigt wird. Dazu gehört die Verfolgung von Benutzerinteraktionen mit Desktop- und Webanwendungen, was ein unvoreingenommenes und umfassendes Verständnis von Aufgaben und Prozessen ermöglicht, ohne dass Datenschutz- und Sicherheitsbelange untergraben werden.
Prozessintelligenz vereint die Leistung von Task Mining und Prozessanalyse Technologien, und hier ist der Grund, warum sie für Unternehmen einen entscheidenden Vorteil darstellt:
1. Unvoreingenommene, automatisierte Datenerfassung
Prozessintelligenz-Tools wie Aufgabenerfassung arbeiten passiv und sammeln Daten über Benutzerinteraktionen, ohne dass eine aufdringliche Beobachtung oder manuelle Protokollierung erforderlich ist. Das bedeutet, dass die Mitarbeiter nichts von der Überwachung mitbekommen, was zu echtem Verhalten und unverfälschten Daten führt. Folglich können sich Unternehmen auf Daten verlassen, die genau widerspiegeln, wie die Arbeit erledigt wird, und so die Fallstricke der Voreingenommenheit und des menschlichen Versagens ausschalten.
2. Eine ganzheitliche Sicht auf digitale Arbeitsabläufe
An einem modernen Arbeitsplatz verwenden die Mitarbeiter eine Vielzahl von Tools und Anwendungen, um ihre Aufgaben zu erledigen. Kleinere Organisationen nutzen im Durchschnitt 112 verschiedene SaaS-Anwendungen, während es in größeren Unternehmen bis zu 200 verschiedene Tools sein können.
Task Mining erfasst diese Komplexität, indem es Interaktionen über alle Anwendungen hinweg verfolgt, einschließlich ERPs, CRMs, Webportale, Kommunikationstools und mehr. Dadurch erhalten Unternehmen einen ganzheitlichen Überblick über die Arbeitsabläufe und können Folgendes erkennen manuelle Arbeit und Ineffizienzen zu erkennen, die bei herkömmlichen Zeitstudien übersehen werden könnten.
Ein Screenshot aus einer Task-Mining-Software von ProcessMaker: Das Tool erfasst Interaktionen und Datenpunkte über verschiedene Systeme, Teams und Anwendungen hinweg.
3. Kontinuierliche Überwachung und Einblicke in Echtzeit
Im Gegensatz zu herkömmlichen Studien, die nur eine statische Momentaufnahme liefern, ermöglicht Task Mining eine kontinuierliche Überwachung der Mitarbeiteraktivitäten. Dadurch können Unternehmen in Echtzeit Einblicke in sich entwickelnde Arbeitsabläufe, veränderte Arbeitslasten und die Auswirkungen neuer Tools oder Prozesse gewinnen. Task-Mining-Tools können automatisch Folgendes erkennen EngpässeEngpässe, Prozessabweichungen oder Compliance-Probleme aufzeigen, so dass Unternehmen sofortige Korrekturmaßnahmen ergreifen können.
Ein Screenshot aus einer Task-Mining-Software von ProcessMaker: Das Tool zeigt verschiedene Varianten der verfolgten Prozesse und deckt Ineffizienzen und Engpässe auf.
4. Datenschutz und Sicherheit
Mitarbeiter empfinden oft Misstrauen, wenn sie bei Zeitstudien von Außenstehenden genau beobachtet werden, was zu Stress und Bedenken hinsichtlich der Verletzung der Privatsphäre führt. Im Gegensatz dazu entfällt bei der Datenerhebung durch Task Mining die Anwesenheit menschlicher Beobachter. Diese Methode konzentriert sich ausschließlich auf in einer Whitelist aufgeführte (und vereinbarte) Geschäftsanwendungen und umfasst nicht die persönliche Nutzung von Tools wie WhatsApp oder Facebook. Folglich können sich die Mitarbeiter sicher sein, dass das Process-Intelligence-Tool SOC- und GDPR-konform ist und keine persönlichen Daten erfasst werden.
5. Umsetzbare Metriken und KPIs
Task Mining geht über die Messung der Aufgabendauer hinaus. Es erfasst eine Reihe von KPIs, darunter Fehlerquoten, die Einhaltung von Prozessen und die Nutzung von Anwendungen, wodurch Unternehmen ein tieferes Verständnis der Effizienz erhalten. So lässt sich beispielsweise feststellen, ob Mitarbeiter übermäßig viel Zeit mit dem Wechsel zwischen Anwendungen verbringen oder ob Kommunikationsverzögerungen die Produktivität beeinträchtigen. Dies führt zu gezielteren Empfehlungen und effektiven Prozessverbesserungen.
Ein Screenshot aus einer Task-Mining-Software von ProcessMaker: Beispiele für Metriken und KPIs, die von der Software erfasst werden.
6. Skalierbarkeit und Kosteneffizienz
Task-Mining-Tools sind skalierbar und daher für Unternehmen jeder Größe geeignet. Sie können abteilungs-, rollen- und standortübergreifend eingesetzt werden, ohne dass umfangreiche Vorabinvestitionen erforderlich sind. Darüber hinaus reduziert Task Mining den Bedarf an umfangreichen manuellen Beobachtungen, wodurch Kosten gesenkt und Ressourcen für andere strategische Initiativen freigesetzt werden.
Anwendung in der realen Welt: von Daten zu Entscheidungen
Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Unternehmen seinen Kundensupport optimieren möchte. Traditionell würde das Unternehmen eine Zeitstudie durchführen, indem es Beobachter schickt, um zu beobachten, wie die Agenten Support-Tickets bearbeiten, oder sich darauf verlässt, dass die Agenten ihre Zeit aufzeichnen. Dies könnte Wochen dauern, Tausende von Dollar kosten und nur einen begrenzten Einblick in die Vorgänge geben.
Mit Task Mining könnte das Unternehmen eine digitale Lösung einsetzen, die automatisch verfolgt, wie Agenten zwischen ihren CRM-, E-Mail- und Chat-Tools navigieren. Sie würde die für jede Aufgabe aufgewendete Zeit erfassen, sich wiederholende Schritte identifizieren und Kommunikationsverzögerungen zwischen Teams aufdecken. Durch die Analyse dieser Daten könnte das Unternehmen Arbeitsabläufe rationalisieren, sich wiederholende Aktionen automatisieren und die Kanäle für die Zusammenarbeit optimieren.
Schlussfolgerung
Traditionelle Zeitstudien haben zwar in der Vergangenheit ihren Zweck erfüllt, sind aber in der heutigen komplexen digitalen Arbeitswelt nicht mehr ausreichend. Die Einschränkungen der manuellen Beobachtung, das Misstrauen der Mitarbeiter und die statischen Daten machen Arbeits-/Zeitstudien zu einer schlechten Lösung für moderne Unternehmen. Task Mining hingegen bietet eine leistungsstarke Alternative, die Automatisierung, Echtzeit-Einblicke und ganzheitliche Datenerfassung nutzt.
Durch die Einführung von Task Mining können Unternehmen einen klaren und unvoreingenommenen Überblick über die Arbeitsabläufe gewinnen, Ineffizienzen erkennen und sinnvolle Prozessverbesserungen vorantreiben. Es ist eine moderne Lösung für einen modernen Arbeitsplatz, die es Unternehmen ermöglicht, sich schnell anzupassen, Arbeitsabläufe zu optimieren und in einer sich ständig verändernden digitalen Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Task Mining ist nicht nur ein Ersatz für Zeitstudien - es verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Abläufe verstehen und verbessern.
