Relevantes Automatisierungspotenzial in fast allen Branchen

Kernaussagen der McKinsey-Studie „A Future That Works“ (2017)

Chancen und Risiken der Automatisierung

Branchenspezifische Einblicke

Implikationen für Unternehmensentscheider

Fazit

Einen fundierten Rahmen für die Diskussion bietet die McKinsey-Studie „A Future That Works: Automation, Employment and Productivity“ aus dem Jahr 2017. Diese Untersuchung analysierte das technische Automatisierungspotenzial verschiedener Branchen und Tätigkeiten weltweit sowie die möglichen Auswirkungen auf Produktivität, Wirtschaftswachstum und Beschäftigung. Zu den wichtigsten Ergebnissen der Studie gehören:

Weniger als 5% aller heutigen Berufe könnten mit den bereits verfügbaren Technologien komplett automatisiert werden​. Mit anderen Worten: Es gibt kaum Jobs, bei denen alle Aufgaben maschinell erledigt werden können. 

Allerdings weisen nahezu alle Berufe eine Teilautomatisierbarkeit auf – d.h. ein signifikanter Anteil ihrer Tätigkeiten ist automatisierbar. McKinsey quantifiziert dieses Teilpotenzial auf globaler Ebene: Rund 50% der gesamten Arbeitsaktivitäten (gemessen an der aufgewendeten Zeit) könnten theoretisch bereits heute durch bestehende Technologien automatisiert werden​. Etwa 60% der Berufe haben mindestens 30% ihrer Aufgaben, die automatisierbar wären​.

Diese Zahlen verdeutlichen das enorme technische Potenzial – und dass Automatisierung hauptsächlich bestimmte Aufgaben innerhalb von Jobs betrifft, nicht ganze Jobs auf Knopfdruck ersetzt.

Die Studie untersuchte Tätigkeiten granular und stellte fest, dass der Automatisierungsgrad stark von der Art der Aktivität abhängt. Routinetätigkeiten in vorhersehbaren Umgebungen oder solche mit klaren regelbasierten Abläufen sind am ehesten automatisierbar. Konkret haben z.B. physische Arbeiten in vorhersehbaren Umfeldern ein Automatisierungspotenzial von ca. 81%, Datenverarbeitungstätigkeiten von rund 69% und Datensammlungs-Aufgaben von etwa 64%. 

Tätigkeiten hingegen, die hohe soziale oder kognitive Fähigkeiten erfordern – etwa Mitarbeiter führen, kreatives Problemlösen oder zwischenmenschliche Interaktion – sind deutlich schwieriger zu automatisieren (häufig unter 20 % Automatisierbarkeit mit heutigem Stand der Technik). 

Diese Diskrepanz erklärt, warum nahezu jeder Beruf einige Automatisierungsreserven hat, aber selten völlig durch Maschinen ersetzt werden kann: In ein und demselben Job gibt es meist sowohl repetitive Routineaufgaben (automatisierbar) als auch Aufgaben, die menschliches Fingerspitzengefühl verlangen (vorerst nicht automatisierbar).

Je nach Wirtschaftssektor variiert der Anteil der potenziell automatisierbaren Tätigkeiten erheblich. Branchen mit vielen strukturierten, sich wiederholenden Prozessen – z. B. Fertigung – weisen naturgemäß höhere Automatisierungsquoten auf als solche, in denen menschliche Interaktion oder komplexe Expertise im Vordergrund stehen (z. B. Bildung oder Gesundheitswesen). Die folgende Auflistung gibt einen Überblick über ausgewählte Sektoren.

• 73%: Gastgewerbe (Beherbergung & Gastronomie)
• 60%: Produktion / Verarbeitendes Gewerbe
• 57%: Transport und Lagerhaltung
• 53%: Einzelhandel
• 44%: Großhandel
• 43%: Finanz- & Versicherungswesen
• 36%: Gesundheits- & Sozialwesen
• 27%: Bildungswesen

Wie die Auflistung verdeutlicht, sind Tätigkeiten in einem industriellen Umfeld oder im Handel sehr viel stärker von Automatisierung bedroht bzw. geprägt, während in Bereichen wie Gesundheit oder Bildung viele Arbeiten durch menschliche Interaktion, Expertise oder Unvorhersehbarkeit charakterisiert sind – was aktuelle Maschinen weniger gut beherrschen. 

McKinsey betont jedoch, dass es innerhalb jeder Branche große Unterschiede geben kann. So haben z.B. in der Fertigung bestimmte Jobprofile wie Schweißer oder Anlagenbediener, die vorwiegend aus vorhersehbaren physischen Aufgaben bestehen, ein Automatisierungspotenzial von über 90%, während in derselben Branche z.B. Kundenservice-Tätigkeiten nur unter 30% automatisierbar sind. 

Ähnliches gilt branchenübergreifend: Höher qualifizierte (und besser bezahlte) Tätigkeiten weisen im Schnitt geringere Automatisierbarkeit auf als einfache, repetitive Jobs – aber grundsätzlich finden sich in fast allen Berufen zumindest Teilaufgaben, die automatisiert werden könnten​.

Die breite Einführung von Automatisierungstechnologien könnte einen starken Produktivitätsschub auslösen. McKinsey schätzt, dass Automatisierung das jährliche globale Produktivitätswachstum um etwa 0,8 bis 1,4 Prozentpunkte steigern könnte​. 

Zum Vergleich: Über die letzten Jahrzehnte lag das Produktivitätswachstum in vielen entwickelten Volkswirtschaften oft nur im Bereich von 1–2% pro Jahr. Ein Plus von bis zu 1,4%-Punkten wäre also erheblich – und käme gerade recht, da in vielen Ländern die Erwerbsbevölkerung schrumpft und Wirtschaftswachstum ohne Produktivitätsgewinne schwer zu erzielen ist​. Durch Automatisierung könnte es gelingen, trotz alternder Belegschaften weiter Wirtschaftswachstum und Wohlstandszuwächse zu generieren. 

Neben der reinen Produktivität auf Makroebene nennt die Studie auch betriebswirtschaftliche Vorteile: Unternehmen können durch Automatisierung nicht nur Lohnkosten sparen, sondern z.B. Durchlaufzeiten verkürzen, Output steigern, Qualitätsmängel reduzieren und Anlagenlaufzeiten erhöhen. Diese Performance-Vorteile wirken sich positiv auf Umsatz und Wettbewerbsfähigkeit aus – ein entscheidender Anreiz, in Automatisierung zu investieren.

Das vielleicht meistdiskutierte Thema ist, wie Automatisierung Jobs beeinflusst. Die McKinsey-Studie zeichnet hier ein differenziertes Bild. Einerseits entspricht das theoretische Potenzial (50 % aller Arbeitsstunden) umgerechnet der Arbeit von über 1,1 Milliarden Arbeitnehmern und Lohnsummen von rund 15,8 Billionen US-Dollar weltweit​. Diese Zahlen illustrieren die Größenordnung der möglichen Verschiebungen – allerdings handelt es sich um ein langfristiges Potenzial, kein kurzfristiges Szenario von Massenarbeitslosigkeit. 

McKinsey betont, dass historische Erfahrungen (z. B. der Wandel von der Landwirtschaft zur Industriegesellschaft) zeigen: Technologischer Fortschritt vernichtet zwar bestimmte Jobs, schafft aber auch neue – oft andere als zuvor, aber in der Summe konnten Beschäftigungsverluste langfristig ausgeglichen werden​. 

Wichtig ist die Übergangsphase: Arbeitskräfte, deren Aufgaben automatisiert werden, müssen in andere Tätigkeiten wechseln. In der Studie wurde angenommen, dass freigesetzte Mitarbeiter andere Beschäftigung finden – nur dann kann das Produktivitätsplus voll in Wirtschaftswachstum umgemünzt werden. 

Die Herausforderung besteht also weniger darin, ob ausreichend neue Arbeit entsteht, sondern wie der Übergang gelingt. Kurzfristig könnten Reibungen am Arbeitsmarkt entstehen: bestimmte Berufe schrumpfen, während die Nachfrage in anderen steigt. 

Die Studie zieht den Vergleich zu früheren großen Arbeitsmarktverschiebungen (z. B. Rückgang der landwirtschaftlichen Jobs über Jahrzehnte) und sieht die kommende Automatisierungswelle in einer ähnlichen Größenordnung – mit dem Unterschied, dass der Wandel heute eventuell schneller ablaufen könnte.

Wie schnell setzt sich Automatisierung durch? Hier liefert McKinsey einen interessanten Ausblick: In einem mittleren Szenario könnte bis etwa 2055 die Hälfte der heutigen Arbeitsaktivitäten automatisiert sein​. Je nach Rahmenbedingungen kann dieser Zeitpunkt aber 20 Jahre früher oder später eintreten – also irgendwo zwischen den 2030er und 2070er Jahren. 

Diese große Bandbreite zeigt, dass die Adoptionsgeschwindigkeit unsicher ist und von vielen Faktoren abhängt. Die Studie nennt u. a. die technische Machbarkeit im jeweiligen Anwendungsfall, die Kosten für Entwicklung und Implementierung (vs. Arbeitskosten), Arbeitsmarktbedingungen (steht genügend qualifiziertes Personal zur Verfügung oder begünstigt Arbeitskräftemangel die Automation?), die wirtschaftlichen Vorteile (Business-Case für Unternehmen) sowie die gesellschaftliche und regulatorische Akzeptanz als entscheidende Einflussgrößen. 

Mit anderen Worten: Nur weil etwas technisch möglich ist, heißt es nicht, dass es sofort überall eingesetzt wird – sowohl ökonomische Erwägungen als auch ethische, soziale und rechtliche Fragen bestimmen das Tempo mit. Entsprechend sollte die Prognose „50% bis 2055“ nicht als fixes Datum verstanden werden, sondern als Hinweis darauf, dass der Wandel schrittweise über mehrere Jahrzehnte erfolgt. 

Unternehmen und Gesellschaft haben also einerseits noch Zeit, sich anzupassen; andererseits unterstreicht das Szenario, dass die Transformation unvermeidlich voranschreitet und bereits in den nächsten 10–20 Jahren erhebliche Veränderungen spürbar werden können.

Die Automatisierung hat ein enormes disruptives Potenzial für die Arbeitswelt, aber ihr tatsächlicher Einfluss hängt davon ab, wie wir damit umgehen. Im nächsten Schritt werfen wir einen Blick auf die Chancen und Risiken, die sich aus dieser Entwicklung ergeben.

Wie jeder technologische Umbruch bringt auch die Automatisierungswelle sowohl große Chancen als auch Herausforderungen mit sich. Für Entscheidungsträger ist es essenziell, beide Seiten zu verstehen, um die Transformation erfolgreich zu gestalten.

Aus wirtschaftlicher Sicht liegen die Vorteile der Automatisierung vor allem in Produktivitätssteigerungen und Effizienzgewinnen. Routineaufgaben, die bisher manuelle Arbeitszeit binden, können automatisiert viel schneller und fehlerfreier ablaufen. Dadurch lassen sich Prozesse beschleunigen, Durchsatz und Kapazität erhöhen sowie Kosten senken. Insbesondere repetitive Aufgaben, bei denen menschliche Fehlerquellen bestehen, profitieren von der konstanteren Qualität automatisierter Abläufe (z. B. bei maschineller Präzisionsarbeit oder algorithmischer Datenverarbeitung). Unternehmen können so Wettbewerbsvorteile erzielen – sei es durch niedrigere Stückkosten, höhere Produktqualität oder schnellere Lieferzeiten. 

Automatisierung kann außerdem zu völlig neuen Geschäftsmodellen führen (etwa „smarte“ Dienstleistungen, die ohne menschliches Zutun rund um die Uhr erbracht werden). 

Auf gesamtwirtschaftlicher Ebene verspricht Automatisierung einen Wachstumsschub: Sie kann einen erheblichen Teil des benötigten Produktivitätswachstums liefern, das notwendig ist, um z. B. den demografiebedingten Rückgang der Erwerbsbevölkerung in vielen Ländern auszugleichen. Eine automatisierungsbedingte höhere Produktivität trägt tendenziell zu Wohlstandsgewinnen bei – etwa in Form von steigender Wirtschaftsleistung, potentiell sinkenden Preisen oder neuen Investitionen. 

Nicht zuletzt bietet Automatisierung die Chance, Arbeitskräfte von gefährlichen, monotonen oder körperlich belastenden Tätigkeiten zu entlasten. Roboter können z. B. in lebensfeindlichen Umgebungen (Bergbau, Chemieanlagen) arbeiten oder ermüdende Fließbandjobs übernehmen, während menschliche Mitarbeiter anspruchsvollere und abwechslungsreichere Aufgaben erhalten. 

Idealerweise können Menschen durch Automatisierung stärker ihre kreativen, strategischen und sozialen Fähigkeiten einbringen, anstatt in repetitiven Routinen gefangen zu sein. Gerade in Zeiten von Fachkräftemangel (in einigen Branchen) kann Automatisierung dazu beitragen, Engpässe zu mildern – indem ein Teil der Arbeit von Maschinen erledigt wird, können knappe menschliche Ressourcen gezielter dort eingesetzt werden, wo sie den größten Mehrwert liefern.

Auf der Kehrseite der Medaille stehen erhebliche arbeitsmarkt- und gesellschaftliche Herausforderungen. Zentral ist die Frage, was mit den Arbeitsplätzen geschieht, deren Aufgaben zunehmend automatisiert werden. 

Kurzfristig besteht das Risiko, dass Arbeitsplätze wegfallen oder sich radikal wandeln, was für die betroffenen Beschäftigten Unsicherheit bedeutet. Studien wie McKinsey’s Prognosen oder der oft zitierte Frey/Osborne-Report (Oxford 2013) haben teils hohe Zahlen potenziell betroffener Jobs genannt – auch wenn diese Zahlen nicht bedeuten, dass all diese Stellen tatsächlich verschwinden, machen sie doch die Größendimension deutlich. Ohne Gegenmaßnahmen könnte Automatisierung zu steigender Arbeitslosigkeit in bestimmten Berufsfeldern führen, insbesondere bei routineintensiven Tätigkeiten. Historisch sind solche Übergangsphasen oft mit sozialem Stress einhergegangen (z.B. Strukturwandel in ehemaligen Industrieregionen). 

Ein weiteres Risiko ist die Polarisierung des Arbeitsmarktes: Wenn vor allem mittlere Qualifikationsniveaus (z.B. Sachbearbeiter, Fabrikarbeiter) wegrationalisiert werden, könnten die Einkommensunterschiede wachsen – gut ausgebildete Fachleute profitieren von der Technik, während geringer Qualifizierte um einfache Jobs konkurrieren. Um dem entgegenzuwirken, sind Weiterbildung und Umschulung zentral (mehr dazu gleich bei den Implikationen). Auch regionale Disparitäten können sich verschärfen, wenn ganze Regionen von einer bestimmten Industrie abhängen, die stark automatisiert wird (z.B. Automobilproduktion), während Wachstumsbranchen (Tech, Dienstleistungen) woanders angesiedelt sind. 

Gesellschaftlich stellen sich zudem Fragen der Akzeptanz: Werden Menschen Automatisierung begrüßen, wenn sie z.B. als Patienten von Robotern gepflegt oder als Kunden nur noch von Chatbots bedient werden? Vertrauen, Ethik und gesetzliche Rahmenbedingungen spielen hier eine Rolle – etwa Haftungsfragen bei KI-Entscheidungen oder Datenschutz. 

Des Weiteren erfordert die Integration von Automatisierungssystemen anfangs hohe Investitionen, und der Return on Investment ist nicht immer sofort gesichert. Kleine und mittlere Unternehmen könnten Schwierigkeiten haben, finanziell und know-how-seitig mitzuhalten, was zu einer Digitalisierungsschere führen kann (große Vorreiter vs. abgehängte Nachzügler). 

Schließlich muss man bedenken, dass neue Technologien auch neue Risiken mitbringen – z.B. IT-Sicherheitsrisiken (Cyberangriffe auf automatisierte Anlagen) oder Abhängigkeiten von bestimmten Anbietern oder Plattformen.

Eine oft übersehene Chance im Angesicht dieser Risiken ist das Entstehen neuer Jobs und Berufsfelder. Technologische Umbrüche haben langfristig stets neue Tätigkeiten hervorgebracht – man denke an den Boom der IT-Berufe seit den 1990ern, den vor 50 Jahren kaum jemand so absehen konnte. Auch die Automatisierung wird Berufe schaffen, die heute teils noch gar nicht existieren. Beispiele zeichnen sich bereits ab: Datenanalysten, KI-Spezialisten, Robotik-Ingenieure, Machine-Learning-Trainer – diese Rollen werden verstärkt nachgefragt, um die neuen automatisierten Prozesse zu entwickeln, zu überwachen und zu optimieren. 

Gleichzeitig entstehen im Zuge der Automatisierung neue Services und Geschäftsmodelle, die Personal benötigen (z.B. Experten für Robotic Process Automation in der Prozessorganisation, oder KI-Ethiker zur Überwachung fairer Algorithmen). 

Auch außerhalb des Tech-Bereichs könnten zwischen Mensch und Maschine vermittelte Tätigkeiten wachsen – etwa Wartungstechniker für kollaborative Roboter, Coaches, die Mitarbeitern den Umgang mit KI-Systemen beibringen, oder Spezialisten für Veränderungsmanagement, die die digitale Transformation begleiten. 

McKinsey prognostiziert, dass die Gesamtnachfrage nach höher qualifizierten Profilen und nach sozialen Kompetenz-Berufen (z.B. Pflege, Erziehung – Berufe, die Empathie erfordern) in den nächsten Jahren steigen wird, während der Bedarf an reinen Routinekräften sinkt​. 

Die Herausforderung für das Bildungs- und Weiterbildungssystem besteht also darin, Arbeitskräfte frühzeitig mit den Kompetenzen auszustatten, die in der neuen Arbeitswelt gefragt sind. Gelingt dies, können viele Arbeitnehmer vom alten Job in neue Rollen wechseln, anstatt arbeitslos zu werden. Gelingt es dagegen nicht, droht Fachkräftemangel in den Wachstumsfeldern und gleichzeitig Arbeitslosigkeit in schrumpfenden Tätigkeiten – ein paradoxes Missverhältnis.

Automatisierung ist weder per se Segen noch Fluch – sie ist ein Werkzeug. Ihr Nettoeffekt hängt davon ab, wie wir Menschen damit umgehen. Bei proaktiver Gestaltung können die Chancen (Produktivität, neue wertschöpfende Tätigkeiten, Entlastung von Belastungsjobs) überwiegen. Vernachlässigt man jedoch die aktive Steuerung, können die Risiken (Jobverluste, Qualifikationslücken, soziale Spannungen) zu realen Problemen werden. Für Entscheider in Unternehmen bedeutet das, jetzt die Weichen zu stellen, um die Automatisierungsära erfolgreich und verantwortungsvoll einzuleiten.

Automatisierung wirkt sich nicht in allen Branchen gleichermaßen aus. Wie bereits bei den Kernaussagen angedeutet, gibt es branchenweise große Unterschiede im Automatisierungspotenzial. Hier werfen wir einen fokussierten Blick auf einige Sektoren – insbesondere solche, die in der McKinsey-Studie als besonders betroffen oder prädestiniert hervorgehoben wurden, und die für Unternehmensentscheider in Bereichen wie Produktion, Handel, Gesundheitswesen und Finanzsektor relevant sind.

Die industrielle Fertigung gehört seit jeher zu den Vorreitern der Automatisierung – von mechanischen Maschinen in der Industrialisierung über Fließband und Industrieroboter bis hin zu heutigen Smart Factory-Ansätzen. In diesem Sektor liegt das theoretische Automatisierungspotenzial bei rund 60%. Das heißt, mehr als die Hälfte der in der Produktion aufgewendeten Arbeitszeit besteht aus Tätigkeiten, die mit aktueller Technik automatisiert werden könnten. Dazu zählen vor allem wiederholbare physische Arbeiten in einer vorhersehbaren Umgebung: z.B. Montage von Teilen, Schweißen, Lackieren, Verpacken, Qualitätsprüfung oder Transportieren von Material innerhalb der Fabrik. Viele dieser Aufgaben werden bereits heute von Industrierobotern oder automatisierten Anlagen ausgeführt – Tendenz steigend mit zunehmenden Fähigkeiten von Robotern (etwa visuelle Inspektion mittels KI-Kameras, flexible Robotik für kleinere Losgrößen etc.). 

Die Chancen in der Produktion sind entsprechend groß: höhere Stückzahlen bei geringerem Personaleinsatz, geringere Fehlerquoten, 24/7-Betrieb ohne Ermüdung. Allerdings erfordert die Umsetzung oft erhebliche Investitionen in Maschinen, IT-Systeme und die Umgestaltung von Prozessen. 

Mitarbeiterprofile in der Produktion verschieben sich: Während der Bedarf an rein manuellen Fließbandarbeitern sinkt, steigt der Bedarf an Technikern, Mechatronikern und Datenanalysten, die die automatisierten Systeme einrichten, überwachen und instandhalten. Eine Herausforderung bleibt die Flexibilität – Menschen können sich oft schneller auf Produktvarianten oder Änderungen einstellen als eine starr programmierte Maschine. Deshalb setzen moderne Fertiger verstärkt auf kollaborative Roboter (Cobots), die Seite an Seite mit Menschen arbeiten und relativ einfach umprogrammiert werden können, um flexibel zu bleiben. 

Unternehmensentscheider in der Industrie sollten prüfen, welche Produktionsschritte heute noch manuell sind und ggf. durch Automatisierung effizienter gestaltet werden können, ohne dabei die Belegschaft zu vernachlässigen – im Idealfall werden Mitarbeiter für höherwertige Aufgaben weiterqualifiziert (z. B. Überwachung der Roboter, Prozessoptimierung), statt komplett ersetzt zu werden.

Im Handelssektor – vom Supermarkt bis zum Großhandelslager – liegt das Automatisierungspotenzial ebenfalls relativ hoch (Einzelhandel ca. 53%, Großhandel ca. 44%​). Hier sind vor allem standardisierte Abläufe betroffen. 

Im Einzelhandel sehen wir bereits Automatisierung im Alltag: Selbstbedienungskassen und Scan-&-Go-Systeme ersetzen teilweise Kassierer, digitale Preisschilder und Bestellsysteme reduzieren manuelle Preisauszeichnungen, und im E-Commerce kommen komplett automatisierte Lager zum Einsatz. 

Unternehmen wie Amazon betreiben Logistikzentren, in denen Roboter Regale transportieren und Bestellungen kommissionieren. Auch im stationären Handel gibt es erste Versuche mit Robotern (etwa Inventur-Roboter, die Regale scannen, oder Serviceroboter, die Kunden den Weg zeigen). 

Großhändler und Distributionszentren setzen seit langem auf Fördersysteme, Sortieranlagen und automatisierte Hochregallager. Der Warentransport (Logistik) hängt eng mit dem Handel zusammen und wird durch autonome Fahrzeuge oder Drohnen perspektivisch ebenfalls automatisiert. 

Die Auswirkungen: Routinejobs wie Regalauffüllen, Lagerarbeiten, Kommissionieren und Kassieren könnten stark zurückgehen. Gleichzeitig könnte Personal im Handel verstärkt beratende und steuernde Aufgaben übernehmen – z.B. Kundenberatung, Problemmanagement, Filialorganisation. 

Eine Chance liegt in der Kostenreduktion und Schnelligkeit: Mit Automation können Händler rund um die Uhr operieren (Online-Bestellungen sofort verarbeiten), Lieferzeiten verkürzen und Personal für Stoßzeiten gezielter einsetzen. 

Risiken bestehen allerdings, wenn einfache Tätigkeiten wegfallen: Insbesondere für geringqualifizierte Arbeitskräfte war der Handel ein wichtiger Arbeitgeber – hier droht Arbeitslosigkeit, falls kein Wechsel in andere Bereiche gelingt. Zudem spielt die Kundenakzeptanz eine Rolle: Nicht jeder Kunde möchte mit einem Kiosk-Terminal statt mit einem Menschen interagieren. 

Händler müssen also die Balance finden, Automation dort einzusetzen, wo sie echten Mehrwert bringt (z.B. schnellere Abwicklung, Entlastung bei schweren oder stupiden Arbeiten), aber weiterhin menschlichen Service bieten, wo dieser geschätzt wird. 

Strategisch sollten Handelsunternehmen jetzt in digitale Infrastruktur und Prozessautomation investieren (Stichwort Omnichannel, nahtlose Verzahnung von Online- und Offline), um wettbewerbsfähig zu bleiben, dabei aber auch ihr Personal z.B. für neue Aufgaben im Kundenservice schulen.

Banken, Versicherungen und Finanzdienstleister gelten als prädestiniert für softwarebasierte Automatisierung, da ihr Kerngeschäft aus Informationsverarbeitung besteht. Das McKinsey-Potenzial liegt hier bei rund 43%​ – auf den ersten Blick niedriger als in Industrie oder Handel. Doch das täuscht etwas, denn fast alle Prozesse im Finanzwesen sind grundsätzlich digitalisierbar. 

Viele Institute haben bereits umfangreiche RPA (Robotic Process Automation)-Initiativen gestartet, um repetitive Backoffice-Aufgaben zu automatisieren: Formularverarbeitung, Dateneingaben in Altsysteme, Abgleichen von Datensätzen, Berichterstellung, etc. Solche Software-Roboter können rund um die Uhr Transaktionen buchen, Rechnungen prüfen oder Kundenanfragen per Chatbot beantworten. 

Auch fortgeschrittene KI hält Einzug: zum Beispiel in der Betrugserkennung (Erkennen auffälliger Muster in Transaktionen), der Kreditanalyse (Scoring von Kreditnehmern) oder der automatisierten Anlageberatung (Robo-Advisors). 

Die Chancen für Finanzunternehmen liegen klar auf der Hand: Automatisierung spart personelle Ressourcen, reduziert Fehler (etwa durch falsch erfasste Daten), verbessert die Compliance (automatisierte Checks) und verkürzt Durchlaufzeiten für Kunden (z.B. Kreditentscheidung in Minuten statt Wochen). Gleichzeitig können Mitarbeiter von monotonen Aufgaben entbunden und für höherwertige Tätigkeiten eingesetzt werden – etwa Beratungsleistungen, komplexe Fallbearbeitung oder Kundenpflege. 

Allerdings sind auch Risiken/Hürden vorhanden: Legacy-IT-Systeme in Banken erschweren manchmal die Einführung von Automatisierung, da Altsysteme nicht ohne weiteres integrierbar sind (hier helfen RPA-Bots, die Screen Scraping nutzen – aber das ist eine Zwischenlösung). Zudem müssen strenge regulatorische Anforderungen erfüllt bleiben, was hohe Qualität und Kontrolle der automatisierten Prozesse erfordert. 

Beschäftigungstechnisch könnten z.B. Sachbearbeiter in klassischen Verwaltungsprozessen (Policenverwaltung, Kontoführung etc.) an Zahl abnehmen. Dafür steigt der Bedarf an IT-Fachleuten, Data Scientists und Compliance-Experten. Insgesamt erwartet die Branche jedoch eher eine Transformation der Jobprofile als einen Kahlschlag: Ein Bankkaufmann von morgen wird vermutlich mehr Zeit mit Analyse- und Beratungsaufgaben verbringen und weniger mit Daten tippen. 

Unternehmensentscheider im Finanzsektor sollten jetzt prüfen, welche Prozesse mittels RPA oder KI effizienter gestaltet werden können – die Wettbewerber sind bereits dabei. Gleichzeitig gilt es, die Mitarbeiter auf diese Reise mitzunehmen: durch Umschulungen (z. B. zum Datenanalysten) und durch eine Kultur, die Innovation begrüßt, um Ängste abzubauen.

Das Gesundheits- und Sozialwesen zeigt mit ca. 36% eines der niedrigsten Automatisierungspotenziale. Das liegt daran, dass viele Aufgaben in diesem Sektor schwierige sensorische oder zwischenmenschliche Komponenten haben – etwa die Pflege von Patienten, ärztliche Diagnosegespräche oder therapeutische Tätigkeiten. 

Dennoch gibt es auch im Gesundheitswesen bedeutende Automatisierungsmöglichkeiten, besonders in administrativen Abläufen und diagnostischen Prozessen. Beispiele: Krankenhausverwaltung (Terminplanung, Abrechnung, Dokumentation) lässt sich zu großen Teilen digitalisieren und automatisieren. Moderne Kliniken setzen zunehmend auf elektronische Patientenakten, automatische Terminvergabesysteme und KI-gestützte Dokumentationsassistenten, um Ärzten und Pflegekräften Schreibarbeit abzunehmen. 

In der Diagnostik zeigen KI-Systeme bereits beeindruckende Fähigkeiten – etwa beim Erkennen von Auffälligkeiten in Röntgen- und MRT-Bildern oder in pathologischen Befunden. Solche Algorithmen können als „zweite Meinung“ Ärzte unterstützen und Routinefälle eigenständig analysieren (z.B. Augen-Screenings bei Diabetespatienten). In der Chirurgie helfen Robotersysteme (z. B. der da-Vinci-OP-Roboter) den Chirurgen, Operationen präziser und minimal-invasiver durchzuführen, was letztlich auf bessere Patientenergebnisse und schnellere Genesung einzahlt. Allerdings bleiben die Roboter hier Werkzeuge in der Hand des Arztes, keine autonomen Akteure. 

Die Chancen der Automatisierung im Gesundheitsbereich liegen primär darin, Fachkräfte zu entlasten und Engpässe abzufedern: Pfleger und Ärzte können sich mehr auf die direkte Patientenbetreuung konzentrieren, wenn bürokratische Tätigkeiten automatisiert ablaufen. Telemedizin und digitale Überwachung können zudem die Effizienz der Versorgung steigern, insbesondere in alternden Gesellschaften mit steigender Patientenzahl. 

Auf der Risiko-Seite stehen Aspekte wie Haftung (wer ist verantwortlich, wenn eine KI einen Befund übersieht?), ethische Fragen (möchte der Patient von einer Maschine diagnostiziert werden?) und vor allem der zwischenmenschliche Aspekt: Gesundheit und Pflege bauen stark auf Vertrauen und Empathie. Vollautomatisierte Pflege-Roboter könnten zwar technisch manches übernehmen (es gibt Roboter, die Patienten aus dem Bett heben oder Essen anreichen), aber menschliche Zuwendung sind sie kein Ersatz. Daher gilt hier: Automatisierung ja, aber nur zur Unterstützung der Menschen, nicht als Ersatz in der Kernbetreuung. 

Für Entscheider im Gesundheitswesen ist wichtig, Digitalisierung und Automatisierung als Mittel zu begreifen, die knappen Ressourcen (Personal, Zeit) bestmöglich einzusetzen. Investitionen in Krankenhaus-IT, vernetzte Geräte (IoT) und KI-Diagnostik sind strategisch sinnvoll, doch die Einführung muss behutsam und immer im Dienste des Patientenwohls erfolgen.

Neben den oben genannten Beispielen gibt es natürlich weitere Branchen: 

• Transport und Logistik etwa erleben durch selbstfahrende Fahrzeuge, Drohnenlieferungen und automatisierte Lager einen tiefgreifenden Wandel – langfristig könnten Lkw-Fahrer oder Lagerarbeiter deutlich weniger werden, während Flottenmanager oder Wartungstechniker für autonome Fahrzeuge zunehmen.
• Energie und Versorgungswirtschaft setzen auf Smart Grids und automatisierte Kraftwerkssteuerung.
• Baugewerbe experimentiert mit autonomen Baumaschinen und 3D-Druck von Gebäudeteilen.
• IT-Branche selbst nutzt Automatisierung (z.B. automatische Code-Generierung oder Cloud-Orchestrierung), wobei hier vor allem Routine-Codieraufgaben wegfallen, die kreativen Entwicklungsjobs aber bleiben.
• Bildungssektor schließlich hat das geringste Automatisierungspotenzial – Lehrkräfte und Erzieher werden nicht so bald durch Roboter ersetzt, aber Assistenzsysteme (z.B. adaptive Lernsoftware, automatisierte Bewertung von Tests) können Lehrpersonal unterstützen.

Jeder Sektor hat seine Spezifika – und Entscheider tun gut daran, die entsprechenden Studien und Pilotprojekte in ihrem Branchenumfeld aufmerksam zu verfolgen, um abzuschätzen, wo ihr Unternehmen steht.

Für Führungskräfte – insbesondere in IT, Operations und HR – stellt sich die Frage: Was bedeutet all das konkret für unsere Strategie und Personalplanung? Wie kann man sich auf die Ära der Automatisierung vorbereiten und sie aktiv mitgestalten? Nachfolgend einige strategische Empfehlungen und Handlungsfelder, die sich aus den Erkenntnissen ableiten:

Unternehmen sollten Automatisierung nicht dem Zufall oder einzelnen Initiativen überlassen, sondern eine klare Strategie formulieren. 

Das beginnt mit der Identifikation von Use Cases: Welche Prozesse bieten das größte Automatisierungspotenzial und zugleich einen hohen Nutzen (Kostenersparnis, Qualitätsgewinn, Schnelligkeit)? Eine bereichsübergreifende Taskforce (idealerweise unter Leitung von Operations mit starker Einbindung der IT und der Fachbereiche) kann Prozesse analysieren und priorisieren. 

Daraus lässt sich eine Roadmap erstellen, welche Automatisierungsprojekte kurz-, mittel- und langfristig umgesetzt werden sollen. Wichtige Aspekte sind hier die Wirtschaftlichkeitsrechnung (ROI jeder Maßnahme) sowie Machbarkeitsprüfung (technische Verfügbarkeit von Lösungen, Reifegrad). 

Top-Management sollte diese Roadmap aktiv unterstützen und regelmäßig überprüfen. Ein strategischer Plan hilft, Insellösungen zu vermeiden und sorgt dafür, dass Automatisierung im Einklang mit den Unternehmenszielen umgesetzt wird.

Um Automatisierung umzusetzen, braucht es die richtigen Tools und ggf. Partner. Die IT-Abteilung spielt eine Schlüsselrolle, denn sie muss die technischen Voraussetzungen schaffen – von Infrastruktur für KI-Anwendungen bis zur Integration von Robotik in bestehende Systeme. 

Unternehmen sollten evaluieren, welche Technologien für sie relevant sind (z. B. RPA-Software für administrative Abläufe, KI-Plattformen für Datenanalyse, IoT-Sensorik für die Produktion, etc.) und gezielt in diese investieren. 

Nicht immer muss alles intern entwickelt werden – die Zusammenarbeit mit Technologiepartnern kann Know-how und Geschwindigkeit bringen. Viele Firmen kooperieren z.B. mit Start-ups oder spezialisierten Anbietern, um Pilotprojekte schnell zu realisieren. 

Wichtig ist, eine offene Architektur beizubehalten, um flexibel verschiedene Lösungen einbinden zu können. Bei physischen Automatisierungsvorhaben (Roboter, Maschinen) sind oft auch die Zulieferer oder Anlagenhersteller wichtige Partner. 

Entscheider sollten zudem die Kosten-Nutzen-Abwägung realistisch betrachten: Automatisierung ist kein Selbstzweck, sondern muss sich in besserer Performance auszahlen. Daher sind Pilotprojekte sinnvoll, um in kleinem Rahmen zu testen und aus Erfahrungen zu lernen, bevor man großflächig ausrollt.

Der vielleicht entscheidendste Erfolgsfaktor ist der Mensch. Ohne die Akzeptanz und Qualifikation der Mitarbeiter wird keine Automatisierungsinitiative langfristig gelingen. 

Unternehmen sollten frühzeitig in Weiterbildungsprogramme investieren, um ihre Belegschaft fit für die Zusammenarbeit mit neuen Technologien zu machen. Das umfasst fachliche Schulungen (z.B. Bedienung neuer Software/Roboter, Grundlagen von Data Analytics für bisher fachfremde Mitarbeiter) ebenso wie das Fördern von digitaler Kompetenz und Lernbereitschaft. Eine Kultur des lebenslangen Lernens im Unternehmen zu verankern, ist laut Experten unerlässlich, damit Mitarbeiter sich kontinuierlich an veränderte Anforderungen anpassen​. Dies kann unterstützt werden durch E-Learning-Plattformen, interne Wissenscommunities oder Kooperationen mit Bildungsträgern. 

Speziell HR-Verantwortliche sollten Umschulungsbedarfe antizipieren: Wenn z.B. bestimmte Tätigkeiten perspektivisch wegfallen, sollte früh überlegt werden, welche neuen Rollen diese Mitarbeiter einnehmen könnten und welche Qualifizierungen dafür nötig sind. 

Neben Skills geht es auch um Change Management: Veränderungen lösen verständlicherweise Unsicherheit oder Widerstand aus. Eine transparente Kommunikation über Automatisierungspläne, das Aufzeigen der Chancen für jeden (z.B. Entlastung von Routine, Möglichkeiten zur Weiterentwicklung) und das Einbinden der Mitarbeiter in den Wandel (z.B. Feedback einholen, Pilot-Teams mit Freiwilligen) sind wichtig, um Ängste abzubauen. 

Führungskräfte sollten als Promotoren des Wandels agieren, aber zugleich empathisch auf Bedenken eingehen. Letztlich gilt: Technologie alleine genügt nicht – die Belegschaft muss mitziehen. Erfolgreiche Unternehmen fördern daher nicht nur die Technik, sondern auch die Talente im Haus.

Automatisierung und Digitalisierung gehen oft Hand in Hand mit neuen Organisationsformen. Starre Abteilungsgrenzen und Hierarchien können hinderlich sein, wenn Arbeitsprozesse digital neu gestaltet werden. 

Viele Unternehmen stellen fest, dass sie agiler und bereichsübergreifender arbeiten müssen, um Automatisierungsprojekte erfolgreich umzusetzen​. Cross-funktionale Teams, in denen IT-Experten gemeinsam mit Fachexperten und Prozessverantwortlichen Lösungen erarbeiten, sind ein bewährtes Modell. Ebenso gewinnt das Konzept der „agilen Organisation“ an Bedeutung: also Netzwerke von Teams, flache Hierarchien, iterative Projektvorgehen (z. B. Scrum), um schnell auf Änderungen reagieren zu können. 

Unternehmensentscheider sollten prüfen, ob ihre Organisation noch passend ist, um die kommenden Veränderungen zu stemmen. Möglicherweise sind Reorganisationen nötig, etwa die Schaffung eines Center of Excellence für Automatisierung, das bereichsübergreifend Best Practices entwickelt und steuert. Auch die Aufgabenzuschnitte werden sich ändern: Manche traditionellen Aufgaben fallen weg, dafür entstehen neue, und diese müssen sinnvoll in die Organisation eingegliedert werden. Ein Stichwort ist „Unbundling und Rebundling von Arbeit“ – also Arbeitsprozesse in Einzelaufgaben zerlegen und neu zusammensetzen, ggf. auf verschiedene Rollen aufteilen (ein Teil wird von Maschinen erledigt, ein Teil von spezialisierten Mitarbeitern). 

Durch Automatisierung kann es außerdem effizient sein, Kompetenzzentren zu bilden – z. B. Routineaufgaben zentral von einem kleinen automatisierten Team erledigen zu lassen, statt verteilt in jeder Abteilung. 

Insgesamt sollte das Organisationsdesign regelmäßig auf den Prüfstand: Es muss flexibel genug sein, um Automation zu integrieren, und klar genug, damit Verantwortlichkeiten nicht diffus werden. 

Schließlich betrifft die Automatisierung auch Führungskräfteebene und HR-Funktion: Führungskräfte brauchen ein gutes Verständnis der neuen Technologien, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. HR muss sich von der rein administrativen Rolle hin zum strategischen Partner entwickeln, der Workforce-Analytics nutzt, um den Personalumbau datengestützt zu steuern. Viele Unternehmen berücksichtigen Automatisierung inzwischen in ihrer Personal- und Nachfolgeplanung, um frühzeitig Talente für Zukunftsrollen aufzubauen.

Die im Auftrag genannten Zielgruppen – IT, Operations, HR – sollten in der Automatisierungsinitiative Hand in Hand arbeiten. Jede dieser Funktionen bringt einen wichtigen Blickwinkel ein: IT-Leiter wissen, was technologisch machbar ist und wie neue Tools ins IT-Portfolio passen; Operations-Verantwortliche kennen die Prozesse in der Tiefe und wissen, wo es Schmerzen und Potenziale gibt; HR versteht die Belegschaft, Qualifikationsprofile und Veränderungsbedarfe. 

Nur gemeinsam kann ein umfassendes Automatisierungskonzept gelingen. Praktisch sollten regelmäßige Abstimmungen stattfinden, eventuell ein Steuerungskreis Automatisierung eingerichtet werden, in dem Vertreter aller drei Bereiche sitzen. So stellt man sicher, dass z.B. neue RPA-Software (IT-Thema) gleich unter Aspekten wie Prozessauswahl (Ops-Thema) und Auswirkung auf Jobprofile (HR-Thema) betrachtet wird. Diese bereichsübergreifende Zusammenarbeit ist kulturbedingt nicht immer einfach – oft mussten IT und Fachbereiche früher getrennt agieren. 

Doch im Zeitalter der Digitalisierung verschwimmen die Grenzen: Technologie ist Geschäftsprozess, und Geschäftsprozesse hängen ab von Technologie; und beide beeinflussen die Mitarbeiter. Ein gemeinsames Verständnis, unterstützt durch das Top-Management, hilft, Silos aufzubrechen. 

Unternehmen, die hier schon weiter sind, setzen z. B. auf interdisziplinäre Workshops oder „Automatisierungslabore“, in denen Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen gemeinsam Lösungen entwickeln.

Proaktiv statt reaktiv handeln. Unternehmen, die frühzeitig Strategie, Technologie und Mitarbeiterentwicklung auf Automatisierung ausrichten, werden die Transformation besser meistern als diejenigen, die abwarten. 

McKinsey formuliert es dahingehend, dass Unternehmen ihre Strukturen, Prozesse und Talente „umrüsten“ müssen, um das volle Potenzial neuer Technologien auszuschöpfen. Das erfordert zwar Wandel und mitunter tiefgreifende Veränderungen – bietet aber die Chance, gestärkt aus der Automatisierungswelle hervorzugehen.