Gedanken zur Frage: Warum fällt uns die Zusammenarbeit mit anderen so schwer?

In den letzten mehr als 100 Jahren hat sich die Arbeitsteilung in allen Bereichen der Gesellschaft etabliert. Es stellte sich dabei immer stärker heraus, dass es besser (wirtschaftlicher) ist, komplexe Themen, Prozesse, Produkte zu zerteilen und diese Teilsysteme dann massenhaft effektiv und effizient abzuarbeiten. Das führte zu Skaleneffekte, die kleine Betriebe nicht mehr abbilden konnten.

Es entwickelten sich beispielsweise Produktionsbetriebe, die sich immer weiter spezialisierten. Immer mehr Abteilungen wurden erforderlich, die großen Wert auf das Trennende legten. Jede Abteilung denkt in diesem Umfeld an sich und handelt für sich. Das färbte auch auf die Menschen ab, die fortan mehr an sich als an die Gemeinschaft dachten, und auch heute noch denken. Die Abbildung zeigt die Entwicklung dieser Tayloristischen Arbeitsteilung von Kleinbetrieb bis zum großen Produktionsbetrieb. (Massenproduktion).

Der arbeitsteilige Industriebetrieb (Metzger/Gründler 1994: Zurück auf Spitzenniveau)

Das Trennende wurde allerdings nicht nur in der Produktion umgesetzt, sondern auch in der Politik (Bundesministerien, Ländergrenzen, Grenzen bei den Kommunen) und bei Dienstleistungen. Das gesamte System war darauf ausgerichtet, Standardprodukte und Standarddienstleistungen in großer Zahl effektiv und effizient anzubieten und durchzuführen.

In den letzten Jahrzehnten kam es allerdings global zu immer mehr Vernetzungen von technischen Systemen (Informations- und Kommunikationssystemen), Verkehrswegen (Bahn, Schiff, Flugzeug…), von Personen untereinander, Personen und Dingen, Dingen mit Dingen usw. – das Internet der Dinge ist hier nur ein Schlagwort. Solche Vernetzungen führten zu immer komplexeren Anforderungen an Produkte und Dienstleistungen, die in den etablierten Strukturen kaum noch mit dem nötigen Tempo abgearbeitet werden konnten.

Mit projektorientierter Arbeit über die Grenzen der Abteilungen, und mit der intensiveren Zusammenarbeit mit externen Partnern und Kunden, konnten sich Organisationen auf diese neuen Herausforderungen einstellen (Projekte sind Träger des Wandels). Gesellschaftlich sehen wir diese Adaption in der Politik leider noch nicht. Alle Bürger und Organisationen sollen sich anpassen, die politische Struktur bleibt noch wie sie ist. Dass diese Situation zu Spannungen und Verwerfungen führt, ist offensichtlich.

Darüber hinaus müssen wir alle, die in einer Tayloristischen Arbeitswelt aufgewachsen sind, bzw. auch noch aufwachsen, lernen, wieder mit anderen zusammenzuarbeiten. Der Mensch ist per ein soziales Wesen, das auch an das Wohl anderer Menschen denkt, und entsprechend handelt. Nicht umsonst engagieren sich viele Menschen ehrenamtlich, helfen in der Not anderen Menschen, arbeiten kostenlos in Open-Source-Projekten mit, oder entwickeln frei verfügbare Innovationen, die sie anderen kostenlos zur Verfügung stellen (Open User Innovation).

Durch die Anpassung der Menschen an die Maschinenwelt sind diese Eigenschaften von Menschen etwas “überdeckt” worden. Es wird Zeit, dass diese menschlichen Seiten wieder unser Zusammenleben dominieren.

Vermindert der Einsatz Künstlicher Intelligenz menschliche Fähigkeiten?

Wenn wir ein Navigationssystem nutzen hilft uns das, schnell und bequem unser Ziel zu erreichen. Andererseits vermindert sich dadurch auch die menschliche Fähigkeit, sich zu orientieren. Die Nutzung eines Autos hilft uns, große Strecken zurückzulegen, doch vermindert es auch unsere körperlichen Fähigkeiten. Die Nutzung eines Computers erleichtert uns die Bearbeitung von Zahlenkolonnen, doch reduziert es auch unsere Rechen-Fähigkeiten. Die Nutzung von Suchmaschinen wie Google hat es uns erleichtert, Daten und Informationen schnell zu finden. Manche Fähigkeiten der Recherche und des Prüfens von Daten und Informationen bleiben hier manchmal wegen den schnellen Zyklen der Veränderungen auf der Strecke.

Warum sollten diese Effekte also bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz anders sein?

“Eine grundlegende Erkenntnis besagt, dass jedes technische Hilfsmittel die Fähigkeiten der Kombination «Mensch-Tool» zwar erhöht, jene des Menschen alleine aber potenziell vermindert (every augmentation is also an amputation, frei nach Marshall McLuhan)” (Digital Society Initiative 2023)

Im Kontext der universitären Bildung haben Forscher ermittelt, welche menschlichen Fähigkeiten in Zukunft in einem von KI dominierten Umfeld erhalten und gestärkt werden sollten (vgl. Digital Society Initiative 2023):

Grundlegende technische Fähigkeiten in Bezug auf KI-Technologien.

Sozialisationsfähigkeiten: Soziales Lernen, Einfühlungsvermögen, Resilienz und effektives
Teamwork gefördert werden. Dies bedingt auch ein Verständnis und eine Reflexion über ethische Werte und wissenschaftlichen Ethos.

Kritisches Denken: Kritische Diskurs, das Denken in Modellen und Abstraktionen sowie die Fähigkeit zur multiperspektivischen Kognition und Analyse.

Handeln unter Unsicherheit: Um mit der Geschwindigkeit des technischen Fortschritts (und auch den bekannten globalen Herausforderungen wie z.B. dem Klimawandel) umgehen zu können, sind Fähigkeiten zu fördern, welche das Handeln unter Unsicherheit erleichtern. Unter anderem zu nennen ist hier eine Schulung der Intuition und abstraktes Problemlösen.

Anmerken muss ich an dieser Stelle, dass persönliche Fähigkeiten nicht mit Persönlichkeitseigenschaften gleich gesetzt werden sollten. Siehe dazu auch Über den Umgang mit Ungewissheit. Es geht hier darum, dass gerade der Mensch als soziales und emotionales Wesen komplexe Problemlösungssituationen besser bewältigen kann, als es Technologie vermag. Wie ein Idealszenario der Arbeitsteilung zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz aussehen kann, lesen Sie in diesem Blogbeitrag.

Von “Märkte als Ziele” zu “Märkte als Foren”

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Es wird in unterschiedlichen Zusammenhängen (Kontexten) immer wieder von “dem Markt” gesprochen/geschrieben, der das Ziel aller Unternehmensaktivitäten sein soll. Das hört sich an, als ob “der Markt” ein relativ homogenes “Gebilde” ist, doch “der Markt” ist sehr differenziert. Weiterhin sind die verschiedenen Akteure immer stärker vernetzt (technologisch, räumlich, zeitlich usw.) und haben Rückkopplungen untereinander. Ramaswar und Prahalad haben daher vorgeschlagen, “Märkte als Foren” zu sehen.

“Market is no longer a target, it is more a forum (Prahalad and Ramaswamy 2004) to “tap into the knowledge of participants in the social ecosystem to create a freer flow of information, engage people more wholeheartedly, and enable richer, fuller stakeholder interactions” (Ramaswamy and Gouillart 2010). Further, in such a complex system knowledge is unevenly distributed (Hayek 1945) and the direction of flows of knowledge and information cannot be predetermined (Ramaswamy and Ozcan 2014)” (Freund, R. 2017).

Es ist somit nicht, oder nur bedingt, möglich, Wissensflüsse in solchen Foren (Marktplätzen) gezielt vorauszusagen. In Unternehmen möchte man allerdings gerne, den Wissensfluss so organisieren, dass ein bestimmtes Ergebnis (meistens ein Gewinn für das Unternehmen) herauskommt. Die Schwierigkeiten so vorzugehen haben viele Unternehmen erkannt, und öffnen ihre Innovationsgrenzen. Diese Entwicklung hat Chesbrough als Open Innovation bezeichnet. Dabei bezieht er sich ausdrücklich auf Unternehmen mit ihrem Geschäftsmodell.

Betrachten wir allerdings die oben genannten Charakteristika von Foren und den damit verbundenen Wissensflüssen müssen Innovationen nicht zwangsläufig nicht nur von Unternehmen ausgehen, sondern können in der Vernetzung von allen möglichen Foren-Teilnehmern geschehen. Ein so verstandenes Open User Innovation wird von Eric von Hippel propagiert.

Solche Bottom-up-Innovationen tauchen allerdings immer noch nicht in den offiziellen Innovations-Statistiken auf. Es ist vorstellbar, dass diese Art von Innovationen mit Hilfe neuer Technologien (Künstliche Intelligenz, Additive Manufacturing, Open Source, Maker-Bewegung usw.) in Zukunft immer mehr an Bedeutung gewinnt. Unternehmen sollten diese Entwicklungen frühzeitig adaptieren.

Ausschöpfung des noch nicht realisierten Geschäftspotenzials durch Projektmanagement

Ausschöpfung des noch nicht realisierten Geschäftspotenzials durch Projektmanagement (Dechange/Freidrich 2013)

Jede Organisation versucht, seine Geschäftspotenziale zu nutzen, um am Markt erfolgreich zu sein. Es zeigt sich allerdings, dass viele Geschäftspotenziale noch nicht genutzt, bzw. noch nicht realisiert wurden. Wie in der Abbildung zu erkennen ist, gibt es grundsätzlich zwei Richtungen, um neue Potenziale mit einem professionalisierten Projektmanagement zu erschließen.

Ein professionelles Projektportfoliomanagement (und Programmmanagement) kann die Effektivität gesteigert werden, indem die für die Organisation passende Projektlandschaft entwickelt und umgesetzt wird.

Im Einzelprojektmanagement wird durch die verbesserte Effizienz Verschwendung vermieden, und somit ressourcenschonend gearbeitet.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

Was macht das Projektmanagement im Energiebereich so schwierig?

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Die Veränderungen im Energiebereich sind für viele Privatpersonen und für viele Unternehmen offensichtlich und spürbar. Dabei ist der Erfolg von allen Initiativen auch abhängig davon, dass die durchzuführenden Projekte erfolgreich sind. Der Energiebereich stellt hier allerdings besondere Herausforderungen an ein professionelles Projektmanagement, die von Erdmann, G. (2013): Projektmanagement Energie 2030, in: Lau, C.; Dechange, A.; Flegel, T. (Hrsg.) (2013): Projektmanagement im Energiebereich wie folgt zusammengefasst wurden:

“Beim Projektmanagement im Energiebereich geht es häufig um Entscheidungen und Investitionen mit vergleichsweise langer zeitlicher Reichweite und hoher Kapitalbindung. Die wirtschaftliche Lebensdauer von Hochspannungsleitungen, Gaspipelines und –speichern, Kraftwerken, Projekten zur Gebäudesanierung und ähnlichem ist mit 30 bis 80 Jahren weitaus länger als bei den meisten Investitionen in den Nichtenergiesektoren.”

“Wegen der auch weiterhin zu erwartenden häufigen und einschneidenden Regulierungseingriffen steht das energiewirtschaftliche Projektmanagement vor ganz besonderen politischen Risiken, zusätzlich zu den Technologierisiken, Investitions-, Beschaffungs-, Absatz-, Preis-, Umwelt- und Managementrisiken.”

“Das privatwirtschaftliche Projektmanagement ist daher nicht unter allen Umständen erfolgreich, doch bei einer soliden Projektplanung und einem leistungsfähigen Projektteam können Zeitplan und Kosten sehr viel zuverlässiger eingehalten werden als dies bei öffentlichen Projekten häufig zu beobachten ist.”

“Im Bereich der öffentlichen Projekte ist es völlig anders. Es gehört zu den wesentlichen Errungenschaften demokratischer gegenüber obrigkeitsstaatlicher Gesellschaften, dass die Energiewende – wie auch die anderen Politikfelder – nicht nach hierarchischen Kriterien beschlossen  und umgesetzt werden kann, sondern den Regeln der Gewaltenteilung zu folgen hat.”

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

Projektmanager/in (IHK) in dieser Woche in Arnsberg, Köln und Siegen

Der von uns entwickelte Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in (IHK) wird in dieser Woche in Arnsberg (1. Präsenztag), Köln (1. Präsenztag) und Siegen (3. Präsenztag) durchgeführt.

Projektmanager/in Sozialwirtschaft (IHK) –Blended Learning Lehrgang, Inhouse, 27.08.-22.11.2024, IHK Arnsberg. Dieser Lehrgang wird von Christian Hell durchgeführt.

Projektmanager/in (IHK) – Blended Learning Lehrgang (Flyer, IHK-Website) 28.08.-02.10.2024, IHK Köln, Ansprechpartner: Herr Leuchter, Telefon: 0221/1640-6730, E-Mail: bernd.leuchter@koeln.ihk.de . Der Lehrgang wird von Christian Richter durchgeführt.

Projektmanager/in (IHK) – Blended Learning Lehrgang (FlyerBBZ-Website) 15.08.-19.09.2024, bbz Siegen, Ansprechpartnerin: Frau Plicht, Telefon: Telefon 0271 89057-24, E-Mail: plicht@bbz-siegen.de 

Informationen zu den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) finden Sie auf unserer Lernplattform.

Wie hängen Innovationsmanagement und Projektmanagement in einem Netzwerk zusammen?

Grafische Darstellung der Verantwortlichkeit des Innovationsmanagements in einem Netzwerk (Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie 2012)

In der Zukunft wird es für Großunternehmen, und für Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) immer mehr darum gehen, in Netzwerken Wissen zu nutzen, um Innovationen zu entwickeln. In dem Beitrag Innovationsmanagement bei Großunternehmen, KMU und in Netzwerken hatte ich aufgezeigt, dass es dabei jeweils Unterschiede bei Komplexität, Verbindlichkeit und Steuerung gibt.

Betrachtet man nun den Anteil des zentralen Innovationsmanagements in einem Netzwerk über die Phasen Ideenentwicklung bis Evaluation, so wird deutlich, dass dieser Anteil bei Entwicklung, Durchführung und Monitoring stark zurückgeht (rote Linie) – und das zu Gunsten des konkreten Projektmanagements der Netzwerkpartner.

“Der farbig hervorgehobene Bereich markiert jene Prozessphasen (insbesondere die Projektdurchführung), in denen das Innovationsmanagement weniger intensiv bzw. kaum beteiligt ist(…). In der eigentlichen Durchführungsphase wird der Netzwerkmanager am wenigsten gebraucht. Diese Kurve wiederholt sich bzw. überlagert sich mit anderen Innovationsmanagementkurven, je nachdem wie das Netzwerk aufgebaut ist”” (Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie 2012).

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

Innovationsmanagement bei Großunternehmen, KMU und in Netzwerken

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

Großunternehmen werden oft von Kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) unterschiedenen, da bei beiden alleine durch ihre Größenordnung unterschiedliche Management-Ansätze erforderlich sind. Die Abgrenzung zwischen Großunternehmen und KMU liegt zwar vor (Definition), doch kommt es immer wieder auch zu Entgrenzungen und fließenden Übergängen.

Diese Entgrenzungstendenzen sind sogar auf der gesellschaftlichen Ebene wiederzufinden und sind Bestandteile einer Reflexiven Modernisierung. Dabei entstehen immer mehr temporäre oder auch relativ stabile Netzwerke, in denen Wissen geteilt wird, um beispielsweise Innovationen zu entwickeln. Betrachten wir nun die drei Bereiche Großunternehmen, KMU und Netzwerk, so ergeben sich im Rahmen des Innovationsmanagements unterschiedliche Ausprägungen bei den Dimensionen Komplexität, Verbindlichkeit und Steuerung. Die folgende Tabelle stellt alles übersichtlich dar.

KomplexitätVerbindlichkeitSteuerung
Großunternehmenhochmittelhoch
KMUgeringhochmittel
Netzwerkehochgeringgering
Vergleich Großunternehmen, KMU und Netzwerke bezüglich Innovationsmanagement
(Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie 2012)

Das Innovationsmanagement in KMU oder auch in Großprojekten ist es oftmals nicht gewohnt, Netzwerke zu managen und verfallen dabei oft in die gewohnten Ansätze aus den jeweiligen Organisationen. Ein Netzwerk “funktioniert” allerdings anders. Beispielsweise ist die Komplexität hoch, allerdings sind gleichzeitig die Steuerungsmöglichkeiten gering. Das sind traditionelle Manager so nicht gewohnt.

Siehe dazu auch Welche Einflussfaktoren wirken auf den Erfolg von Netzwerken?, Soziale Netze und Big Nudging, Innovationen im Netzwerk entwickeln.

Tsigkas, A. (2024): Between Theory and Practice in Architectural Design

Screenshot von meiner Online-Version des Buchs

Unser griechischer Freund, Prof. Dr. Dr. Alexander Tsigkas, hat im August ein Buch veröffentlicht, das ich so nicht erwartet habe. Warum das so ist, möchte ich kurz erläutern. Ich habe Alex 2001 in Hong Kong auf der ersten Weltkonferenz MCP (Mass Customization and Personalization) kennengelernt.

In den darauffolgenden Jahren blieben wir in Kontakt und haben teilweise auch gemeine Paper für Konferenzen geschrieben. In dieser Zeit hat Alexander C. Tsigkas unter anderem das Buch Alexander C. Tsigkas (2013): The Lean Enterprise: From the Mass Economy to the Economy of One (Springer Texts in Business and Economics) (English) veröffentlicht.

In den letzten Jahren hat uns Alex erzählt, dass ihn Architektur interessiert, und dass er sich nun stärker damit befassen will. Das ist erst einmal nicht verwunderlich, da Forscher grundsätzlich an vielen Themen interessiert sind. Dass er in das Thema Architectural Design allerdings so tief einsteigt, und dann auch noch einmal zu dem Thema promoviert, hätten wir nicht gedacht.

Da Alexander Tsigkas unterschiedliche Fachbereiche intensiv erforscht hat, zeigt er neue, überraschende Perspektiven auf das Thema Architectural Design auf. Es ist daher interessant zu lesen, zu welchen Gedanken, Ideen und Schlussfolgerungen er in seinem neuen Buch kommt:

Tsigkas, A. (2024): Between Theory and Practice in Architectural Design

“This book will be of interest to architects, designers, and enthusiasts seeking a comprehensive understanding of architecture, and professionals in architectural enterprises looking to enhance organisational viability will find value. Interdisciplinary collaboration is emphasised throughout the book. Students and academics in architecture and related fields will also benefit from its philosophical exploration and practical insights.”

In der nächsten Zeit werde ich immer wieder einmal aus dem Buch zitieren, und Kommentare dazu abgeben.

Open Source AI: Nun gibt es endlich eine Definition – und damit interessante Erkenntnisse zu OpenAI und Co.

OpenAI ist mit ChatGPT etc. inzwischen weltweit erfolgreich am Markt. Angefangen hat das damalige Start-up mit der Idee, Künstliche Intelligenz (AI) als Anwendung offen, und damit frei verfügbar und transparent anzubieten. – ganz im Sinne der Open Source Idee.

Durch den Einstieg von Microsoft ist der Name OpenAI zwar geblieben, doch sind die Angebote in der Zwischenzeit eher als geschlossenes, intransparentes System einzuordnen, mit dem die Inhaber (Shareholder) exorbitante Gewinne erzielen möchten.

Dieser Problematik hat sich eine Personengruppe angenommen, und eine erste Definition für Open Source AI erarbeitet, anhand der die aktuellen KI-Apps bewertet werden können: In dem Artikel MIT Technology Review (2024): We finally have a definition for open-source AI (Massachusetts Institut of Technology, 22.08.224) findet sich dazu folgendes:

“According to the group, an open-source AI system can be used for any purpose without securing permission, and researchers should be able to inspect its components and study how the system works.

It should also be possible to modify the system for any purpose—including to change its output—and to share it with others to usewith or without modificationsfor any purpose. In addition, the standard attempts to define a level of transparency for a given model’s training data, source code, and weights.”

Die Intransparenz der Trainingsdaten bei den eher geschlossenen KI-Systemen von OpenAI, Meta und Google führt aktuell dazu, dass sich diese Unternehmen mit sehr vielen Klagen und Rechtstreitigkeiten auseinandersetzen müssen.

Die Open Source Initiative (OSI) plant, eine Art Mechanismus zu entwickeln, der bei den jeweiligen KI-Anwendungen anzeigt, ob es sich wirklich um Open Source KI-Anwendungen handelt

Interessant ist, dass dieser Gedanke bei Nextcloud mit seinem Ethical AI Ansatz schon vorweggenommen wurde.