Erst den Prozess vollständig dokumentieren, inklusive aller Ausnahmen. Dann automatisieren. So lautet die Empfehlung.
In der Praxis ist das nicht einlösbar. Auch nicht mit drei weiteren Workshops.
Denn wer die Ausnahmen kennt, kann sie nicht aufzählen. Fragt man den erfahrenen Kalkulator, nach welchen Regeln er entscheidet, kommt eine unvollständige Antwort — nicht, weil er mauert, sondern weil er es so nicht weiß. Legt man ihm dagegen ein falsch gerechnetes Angebot vor, sagt er in zwanzig Sekunden, woran es lag. Sein Wissen hängt am Fall, nicht an einer Liste.
Die Folge steht in jedem steckengebliebenen Piloten. Die Automatisierung setzt auf einer Wissensbasis auf, die den Standardfall abbildet, und läuft im Musterfall sauber durch. Sechs Wochen später wird die alte Excel-Tabelle wieder verwendet, weil Ausnahmen wie „bei hoher Umgebungstemperatur sinkt die garantierbare Leistung um 30 %” nirgends hinterlegt sind.
In der Forschung ist das seit Jahrzehnten beschrieben, samt zweier Verfahren dagegen. Ihre gemeinsame Annahme: Wissen entsteht nicht in einer Modellierungsphase am Anfang, sondern entlang der Nutzung und durch das Nachdenken über Fehlentscheidungen.
DIE AUSNAHME AM ECHTEN FALL ERKENNEN — RIPPLE-DOWN RULES
Man beginnt nur mit den Standardregeln statt mit einem vollständigen Regelwerk. Liegt die Software dann in einem Fall falsch, begründet der Experte, welches Merkmal diesen Fall unterscheidet. Daraus wird eine Ausnahme — die von da an für Fälle dieser Art gilt, nicht global. Die Wirkung bleibt lokal, und der Experte verantwortet nur diesen speziellen Fall, den er vor sich hat.
DIE AUSNAHME IM ABLAUF ANFÜGEN
Auch hier gilt: Standard zuerst, Ausnahmen einzeln dazu, sobald sie auftreten. Nur betrifft es diesmal nicht das Ergebnis, sondern den Weg dorthin: welche Arbeitsschritte laufen und in welcher Reihenfolge. Der Standardablauf der Automatisierung bleibt schlank und lesbar. Die Ausnahmen liegen daneben als eigene Bausteine, jeder mit dem Merkmal davor, das sagt, wann er greift. Eine Ausnahme aufzunehmen fügt einen überschaubaren Baustein an — und ändert nicht grundsätzlich die Logik der Software.
Das stimmt soweit: Erst das Wissen und den Prozess erfassen, dann die Automatisierung. Was nicht stimmt, ist die Forderung nach Vollständigkeit von Anfang an.
Allerdings müssten Ihre Experten bereit sein, im Alltag zu korrigieren und ihre Entscheidungen zu begründen, unter Zeitdruck, neben der eigentlichen Arbeit.
Aus dreißig Jahren im eigenen Betrieb: Die Excel-Tabelle mit den vierzig Registern ist bereits ein solches Ausnahmeverzeichnis. Nur steht die Bedingung, wann welches Register gilt, im Kopf einer Person — und niemand sonst weiß, warum Register 31 angelegt wurde.
Quellen: Compton und Jansen (1988), Knowledge in Context, ausgearbeitet in Artificial Intelligence in Medicine 4 (1992). Adams, Facilitating Dynamic Flexibility and Exception Handling for Workflows, QUT 2007.
Nr. 283 · Cord Cassel · Zuerst erschienen auf LinkedIn, hier in der Originalfassung.