Die Idee der Automatisierung ist wahrscheinlich so alt wie die Menschheit. Im Altgriechischen war Homer der erste, der das Wort „Automat“ verwendete, um die automatische Bewegung von Baumhülsen mit Rädern zu beschreiben. Dann begann das Aufkommen der Ersten Industriellen Revolution mit ihren mechanisierten Fertigungs- und Fabriksystemen einen erheblichen Einfluss auf das Leben der Menschen auszuüben.
Schneller Vorlauf bis heute: Wir sehen jetzt, dass fortschrittliche Technologien und KI-gesteuerte Automatisierung jeden Aspekt unseres Lebens und unserer Arbeit durchdringen. Von Lagerrobotern, die unsere Bestellungen kommissionieren, über Chatbots, die den Kundenservice erledigen, bis hin zu Smart Homes, die sich um unsere Routinen kümmern, die Liste lässt sich fortsetzen. Die Covid-19-Pandemie hat die nachteiligen Auswirkungen von Geschäftsunterbrechungen aufgezeigt und einen noch stärkeren Anreiz zur Automatisierung geschaffen.
Und während sich die Weltwirtschaft von der Pandemie erholt, beeilen sich viele Arbeitgeber nicht, Arbeitnehmer wieder einzustellen, sondern verstärken ihr Automatisierungsspiel weiter. Tatsächlich könnten laut PwC-Analyse bis Mitte der 2030er Jahre bis zu 30 % der Jobs automatisiert werden. Aber während Maschinen Menschen in einer Vielzahl von Branchen ersetzen, was ist mit der IT-Branche – der Branche, die sich mit der Erstellung und Programmierung von Maschinen befasst?
IT-Jobs, die automatisiert werden können
Als allgemeine Regel gilt, dass jeder Prozess, der monoton, sich wiederholend und zeitaufwändig ist, ein perfekter Kandidat für die Automatisierung ist. Vor diesem Hintergrund ist hier unsere Sichtweise auf Jobs, die automatisiert werden können und sollten.
1. Datenerfasser
Die Dateneingabe ist ein manueller Prozess zum Extrahieren und Eingeben wertvoller Informationen in das System eines Unternehmens. Dies ist ein langwieriger Vorgang, der viel Konzentration und einen immensen Zeitaufwand erfordert. Laut Gartner führen menschliche Datenfehler in finanzbezogenen Arbeiten zu 25.000 Stunden Nacharbeit mit Kosten von 878.000 US-Dollar pro Jahr. Aus diesem Grund ist die Dateneingabeautomatisierung eine perfekte Lösung für Unternehmen, die kein Geld für die Einstellung eines Dateneingabemitarbeiters oder die Auslagerung des Prozesses verschwenden möchten. Durch die Nutzung von Technologien wie optischer Zeichenerkennung und robotergesteuerter Prozessautomatisierung extrahiert eine automatisierte Dateneingabesoftware schnell Daten aus einer Vielzahl von Quellen, sortiert sie und präsentiert sie auf leicht verständliche Weise.
2. Datenbankadministratoren
Ein Datenbankadministrator (DBA) ist eine Person, die für die Verwaltung und Wartung einer hochleistungsfähigen und sicheren Datenbankumgebung verantwortlich ist. Aber bis zu 80 % der Zeit von DBAs werden für manuelle Verwaltungsaufgaben aufgewendet, die leicht automatisiert werden können. Darüber hinaus nutzen moderne Cloud-Datenbanken wie Oracle maschinelles Lernen, um das Datenbankmanagement neu zu definieren. Von der automatisierten Bereitstellung bis zur dynamischen Skalierung für bestimmte Workloads übernehmen diese Cloud-Datenbanken nahtlos alle Verwaltungsaufgaben, um Entwicklern dabei zu helfen, Anwendungen schnell und kostengünstig zu erstellen und bereitzustellen.
3. Tier-1-IT-Support-Spezialisten
Im Allgemeinen gibt es drei Ebenen oder Ebenen des Supports, wobei jede Ebene bestimmte Probleme und Anfragen behandelt. Der technische Support der Ebene 1 bietet eine Sichtung von Support-Tickets und befasst sich mit den einfachsten und häufigsten Problemen von Benutzern. Und da sich diese Probleme wiederholen, können sie durch intelligente Automatisierung gelöst werden, beispielsweise in Form von KI-gestützten Chatbots. Auf diese Weise haben die Spezialisten des technischen Supports mehr Zeit, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren, die eine gründliche Analyse von Vorfällen und kritisches Denken erfordern.
Quelle: Youtube
IT-Jobs, die nicht automatisiert werden können
Da RPA und KI-gesteuerte Automatisierung problemlos wiederholbare, alltägliche und hochvolumige IT-Prozesse übernehmen können, welche Verantwortlichkeiten bleiben bestehen?
Die kurze Antwort ist eine Menge von ihnen. Alles, was einen kreativen Ansatz, zwischenmenschliche Kommunikationsfähigkeiten und unkonventionelles Denken erfordert, ist schwer zu automatisieren.
1. Software-Ingenieure
Am 13. Juli 2020 gab Sharif Shameem, CEO von Debuild, bekannt, dass er das GPT-3-Tool verwendet hat, um ein Programm zu erstellen, mit dem Benutzer automatisch eine Website erstellen können, indem sie beschreiben, wie sie aussehen und funktionieren soll.
Obwohl es beeindruckend klingt, bedeutet das, dass die KI-gesteuerte Automatisierung die Programmierung übernimmt? Tatsächlich tut es das nicht. Tools wie GPT-3 sind derzeit in der Lage, recht einfachen Code zu produzieren, der nicht frei von Fehlern ist, die von trivial bis katastrophal reichen können. Als Hammond Pearce, Computertechnik-Professor an der New York University, Copilot studierte, ein weiteres KI-basiertes Pair-Programming-Tool, entdeckte er, dass 40 % des generierten Codes anfällig für böswillige Angriffe waren.
Nur menschliche Softwareentwickler können Spezifikationen und Geschäftsanforderungen genau verstehen, Aufgaben und Funktionen priorisieren und sicherstellen, dass der Code von hoher Qualität ist und den Sicherheitsstandards entspricht.
2. Designer
Grundsätzlich geht es beim Design darum, durch Farbe, Form, Technologie und Funktionen Bedeutung zu vermitteln und Mehrwert zu schaffen. Ein gutes Design ist immer menschenzentriert, da es sich auf die Bedürfnisse der Benutzer und Möglichkeiten zur Lösung komplexer Probleme konzentriert. Und da Maschinen nie wirklich menschlich sein werden (zumindest nicht in absehbarer Zeit), ist qualitativ hochwertiges Design kaum realisierbar.
Das bedeutet jedoch nicht, dass KI-gesteuerte Automatisierung für Designer nutzlos ist. Im Gegenteil, es gibt viele sich wiederholende und zeitraubende Aufgaben, die automatisiert werden können und sollten, damit ein Designer sich auf das Wesentliche der kreativen Arbeit konzentrieren kann. Diese Aufgaben können so einfach sein wie das Entfernen von Hintergründen oder das Ändern der Größe in großen Mengen oder komplexer sein wie das Erstellen von Layoutoptionen und Produktmodellen. Es gibt sogar Tools wie Wix, aEin Beispiel für eine solche Automatisierung ist eine KI-Plattform zum Erstellen von Websites, die Websites mit der besten Leistung analysiert und diese Daten dann verwendet, um benutzerdefinierte Websites zu erstellen, die auf die individuellen Bedürfnisse der Benutzer zugeschnitten sind.
3. Manuelle QA-Ingenieure
Angesichts der jüngsten Fortschritte beim automatisierten Testen ist es sehr einfach, sich auf den Hype einzulassen, dass dies die Arbeit manueller Tester bald überflüssig machen wird. Dies ist jedoch weit von der Wahrheit entfernt, denn trotz der vielen Vorteile des automatisierten Testens läuft es im Grunde darauf hinaus, vorgefertigte Testskripte immer wieder auszuführen, ohne den Pfad zu verlassen.
Manuelles Testen ist für ein Projekt von immensem Wert, da es nichts Besseres gibt als induktives Denken und menschliche Intuition, um Ineffizienzen, Fehler und Defekte zu erkennen. Manuelle QA-Experten sind viel besser darin, explorative Tests durchzuführen und neue Dinge zu erkennen, die Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit von Produkten zu bewerten – etwas, das die Automatisierung noch nicht wirklich leisten kann.
4. Experten für Cybersicherheit
Die heutige Bedrohungslandschaft entwickelt und erweitert sich schnell, wobei jeden Tag Dutzende von Tausenden von Cyberangriffen stattfinden. Um den Überblick zu behalten, wenden sich Cybersicherheitsexperten häufig der Automatisierung zu – laut Statista verlassen sich 35,9 % der Einsatzkräfte auf einen hohen Automatisierungsgrad für Sicherheitsvorgänge und die Verarbeitung von Ereignissen oder Warnungen.
Automatisierungsgrad der IT-Sicherheit in Organisationen weltweit 2021
Quelle: Statista
Die Einführung der Automatisierung bedeutet jedoch nicht, Cybersicherheitsexperten aus der Gleichung zu entfernen, sondern sie mit den richtigen Tools auszustatten, um ihre Arbeit produktiver zu machen. Tatsächlich hat eine aktuelle Studie von Exabeam gezeigt, dass 80 % der Cybersicherheitsexperten über 45 glauben, dass Automatisierung ihre Arbeit vereinfachen würde. Für eine Reihe von Cybersicherheitsaufgaben ist der menschliche Input jedoch nach wie vor von entscheidender Bedeutung, von der Validierung von Warnungen bis zur Durchführung von Penetrationstests.
5. Entwickler von Videospielen
Die Spieleentwicklung ist einer der am schnellsten wachsenden Sektoren der Welt, und das nicht zuletzt aufgrund der Pandemie. Zwischen 2019 und 2021 wuchs der weltweite Markt für Videospiele um 26 %, da die Menschen gegen die Lockdown-Isolation ankämpften. Und bis 2026 wird der weltweite Markt für Videospiele voraussichtlich 321 Milliarden US-Dollar wert sein.
Auch moderne Videospiele werden immer ausgefeilter und detaillierter. Das Entwerfen von Charakteren, Erzählungen und ganzen Welten erfordert menschliche Eingaben, und keine Automatisierungstechnologie auf dem bestehenden Niveau ist dazu in der Lage. Intelligente Automatisierung wird jedoch bereits verwendet, um adaptives Verhalten von Nicht-Spieler-Charakteren zu generieren, dynamische Karten zu erstellen und mehr.
Das Endergebnis
Automatisierung und RPA schreiten mit voller Kraft voran, aber es ist nicht alles Untergangsstimmung für Tech-Jobs. Wie wir deutlich gesehen haben, verändert die KI-gesteuerte Automatisierung allmählich die IT-Joblandschaft, rationalisiert die meisten alltäglichen und zeitaufwändigen Prozesse und legt gleichzeitig die Grundlage für mehr Produktivität und Effizienz. Unternehmen müssen heute damit beginnen, in die Weiterbildung und Weiterbildung ihrer Mitarbeiter zu investieren, um das Beste aus intelligenter Automatisierung herauszuholen und sich auf die Zukunft der Arbeit vorzubereiten.
