Hat die Produktivität ihren Höchststand erreicht?

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Es gibt drei Haupttheorien warum die US, GROSSBRITANNIENund andere entwickelte Volkswirtschaften eine Stagnation im Produktivitätswachstum der letzten Jahre. Die erste ist, dass wir alle großen Produktivitätsgewinne, die wir wirklich erzielen werden, bereits ausgeschöpft haben. Die zweite ist, dass wir die Produktivität nicht richtig messen. Die dritte ist, dass die Produktivität hinter der Entwicklung wichtiger Innovationen zurückbleibt.

Die erste Theorie ist interessant für Wirtschaftswissenschaftler aber auf den ersten Blick scheint es falsch zu sein. Wenn Sie schon einmal stundenlang am Telefon gesessen haben, um einen Fehler zu beheben, oder eine schwierige Geschäftsfrage zu beantworten hatten, dann wissen Sie, dass es immer noch Dinge gibt, die wir nicht getan haben. Ich kann in jedes beliebige Büro auf der Welt blicken und sehen, dass wir die Optimierung des Unternehmens noch nicht ganz abgeschlossen haben.

Gleichzeitig können wir wahrscheinlich nicht die Art von Produktivitätssteigerungen in der Wirtschaft erwarten, die wir durch Telekommunikation, Elektrifizierung und Digitalisierung erlebt haben, zumindest nicht für eine lange Zeit.

An der zweiten Theorie, dass wir die Produktivität nicht richtig messen, scheint etwas Wahres dran zu sein. In den letzten Jahrzehnten hat sich die Wirtschaft in zweierlei Hinsicht verändert. Die erste ist die Globalisierung und die zweite die Digitalisierung.

Ein Großteil der Produktion ist in die Entwicklungsländer abgewandert, und das Finanz- und Datenmanagement befindet sich größtenteils in den Industrieländern. Dieser Trend ändert sich mit der zunehmenden Reife der Entwicklungsländer, aber das war in den letzten Jahrzehnten weitgehend der Zustand der Wirtschaft. Das bedeutet, dass ein nationales Maß für die Produktivität möglicherweise nicht mehr so relevant ist, wie es einmal war.

Mit der Digitalisierung wird immer mehr Arbeit von Computern erledigt, aber wir müssen die wichtigsten Geschäftsprozesse noch vollständig automatisieren. Die meisten Entscheidungen, selbst relativ unbedeutende, werden immer noch in der analogen Welt getroffen. Dies erfordert, dass Menschen eine immer größer werdende Menge an Daten durchforsten. Während die Digitalisierung in den frühen 2000er Jahren große Fortschritte machte, explodierte die Datenmenge danach. Die Unternehmen sind immer noch dabei herauszufinden, wie sie diese für eine bessere Produktivität nutzen können.

Auch an der dritten Theorie, dass die Gewinne auf einer langen Kurve liegen, ist viel dran. Große Investitionen in kommerzielle Weltraumanwendungen, selbstfahrende Autos und künstliche Intelligenz sind eine Belastung für wirtschaftliche Maßnahmen. Es wird viel in diese Bereiche investiert, aber nur die künstliche Intelligenz beginnt sich auszuzahlen und steht kurz vor dem Masseneinsatz, den sie verdient.

Was können wir dagegen tun?

Wenn die erste Theorie wahr wäre, könnten wir vermutlich nicht viel tun. Wenn jedoch Teile aller Theorien wahr sind, können wir eine Menge für ein einzelnes Unternehmen tun.

Bringen Sie Licht in Ihre Daten

Wir müssen unsere Geschäftsprozesse anpassen, um in einer datengesteuerten Wirtschaft erfolgreich zu sein. Den Mitarbeitern stehen mehr Daten als je zuvor zur Verfügung, aber sie sind oft isoliert und schwer zugänglich. Entscheidungen zu treffen, ohne Zugang zu Erkenntnissen zu haben, ist so, als ob man jemanden bittet, die beste Option zu wählen, aber nur die Hälfte der verfügbaren Möglichkeiten zur Verfügung stellt.

Das Wichtigste ist, dass wir unsere Mitarbeiter mit der Technologie ausstatten, mit der sie all diese Daten verstehen und nutzen können.

Identifizieren Sie Prozesse, die reif für die digitale Transformation sind

Wenn Sie durch das Büro blicken, stellen Sie die Frage: „Wer wartet auf etwas und warum?“ Wenn Sie eine E-Mail von einem Teammitglied erhalten, das eine Frage stellt, fragen Sie sich: „Hätte die Person diese Frage selbst beantworten können?“ Diese beiden Szenarien sind Anzeichen für Wissenslücken. Wissenslücken können von Datenproblemen, bei denen Mitarbeiter nicht auf die notwendigen Informationen zugreifen können, um ihre Arbeit zu erledigen, bis hin zu organisatorischen Problemen reichen, bei denen es Lücken in der Art und Weise gibt, wie ein Unternehmen die Technologie einsetzt, um den Betrieb voranzutreiben, und unzählige andere Kombinationen.

Eine solide Strategie für die digitale Transformation kann sich langfristig stark auf die Produktivität auswirken, indem sie die richtigen Informationen an die richtigen Personen weiterleitet, manchmal sogar bevor diese sie überhaupt benötigen.

Investieren Sie in KI, um die Entscheidungsfindung zu automatisieren (einige, nicht alle)

Da immer mehr Daten auf uns einströmen, können die Menschen keine Zeit mehr damit verbringen, die kleinen Entscheidungen zu treffen. Es ist Zeit für den Einsatz von KI und maschinelles Lernen um Data Science im gesamten Unternehmen zu nutzen. Es beginnt mit eine Investition in und eine Strategie für KI. Wie wird Ihr Unternehmen in Technologien investieren, die die Intelligenz und das Fachwissen Ihrer Mitarbeiter erweitern, um ein produktiveres (und angenehmeres) Erlebnis zu schaffen? Es ist an der Zeit, diese Frage zu beantworten.

Bringen Sie die KI-gestützte Suche und personalisierte Anwendungen an Ihren Arbeitsplatz und sorgen Sie so für schnellere Entscheidungen, zufriedenere Teams und loyale Kunden.

Also, im Grunde genommen…

Produktivität zu messen ist schwierig und wir machen es wahrscheinlich falsch. In der Zwischenzeit braucht Innovation Zeit und Investitionen scheinen zunächst die Produktivität zu beeinträchtigen. Angesichts der wachsenden Datenmengen und der zentralen Bedeutung von Daten müssen wir unsere Mitarbeiter für die Arbeit mit diesen Daten rüsten. Ein wichtiger Bestandteil der Arbeit mit Daten ist der Einsatz von KI-Technologien und die kleineren, alltäglichen Entscheidungen den Maschinen zu überlassen.

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