Emotionale Intelligenz und Emotionale Kompetenz

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Viele kennen den Begriff der Emotionalen Intelligenz, den Goleman populär gemacht hat. Ursprünglich kam der Begriff allerdings von Mayer,/Salovay, die sich ausdrücklich auf Gardner´s Multiple Intelligenzen Theorie bezogen haben

Dabei stellt sich natürlich auch die Frage, was Emotionale Intelligenz von Emotionaler Kompetenz unterscheidet. In dem Blogbeitrag Kompetenz und Intelligenz – eine Gegenüberstellung wird der Unterschied deutlich, Dazu habe ich folgendes gefunden:

Emotionale Kompetenz meint die Fähigkeit, sich selbst in einem tieferen Sinne zu verstehen. In unserem emotionalen Ich drückt sich aus, wie wir gelernt haben, die Welt auszuhalten, bevor wir sie deuten und interpretieren. Wer emotional selbstreflexiv zu handeln versteht, hat tief durchdrungen, dass er sein Gegenüber nicht so zu sehen vermag, wie es ist, sondern nur so, wie er selbst gelernt hat, es zu spüren. Er fragt sich, was dieses ihm selbst über sich in Erinnerung ruft, und ist sich der Tatsache bewusst, dass die aderen nicht dafür verantwortlich sind, wie wir sie zu spüren vermögen. Der emotional kompetente Mensch ist in der Lage, sich den anderen mit seinen eigenen Gefühlen und Gewissheiten nicht  einfach zuzumuten, sondern den Ausdruck des Gegenübers immer wieder neu zu erspüren” (Arnold 2017).

Die These, dass es im Sinne der Multiplen Intelligenzen Theorie (Gardner) auch Multiple Kompetenzen geben sollte, die auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk zu beachten sind, habe ich in meiner Veröffentlichung weiter ausgeführt:

Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

Kooperation und Kollaboration: Welche Unterschiede gibt es?

Das Umfeld von Organisationen wird immer turbulenter und vernetzter. Durch Technologien wie die Digitalisierung (Künstliche Intelligenz) ergeben sich sozio-technische Systeme, die mehr Kollaboration erfordern. Siehe dazu auch Digitalisierung und die Wiederentdeckung soziotechnischer Ansätze. Dabei sollte Kollaboration von Kooperation abgegrenzt werden. Die folgende Tabelle zeigt einige wichtige Unterschiede der beiden Begriffe auf.

KooperationKollaboration
Ziel“Einer gibt vor”“Wird gemeinsam definiert”
ModusHierarchie/MarktVertrauen
Leitmotiv“ja nicht zu viel machen”“gemeinsam mehr erzeugen”
Quelle: Ziegler/Heidling (2022); Impulse aus dem BMBF-Projekt HyValue

Gerade der Modus “Vertrauen” ist schwer umzusetzen, da in den klassischen Organisationen eher der Slogan “Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser” stark im Mindset verankert ist. Hervorgehoben wird von den beiden Autoren, daher dass “Kollaboration im Wertschöpfungssystem eine sozialwissenschaftliche Perspektive” bedarf. Das liegt wohl auch daran, dass die Sozialwissenschaften die auftretende Soziale Komplexität gut beschreiben können. Es wundert somit nicht, dass Führung heute sozialwissenschaftliche Expertise benötigt.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Informationen zu unseren Blended Learning Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

Der Begriff der “Spekulation” im alltäglichen Sprachgebrauch und in anderen Kontexten

Wenn jemand etwas nicht genau weiß, und dennoch eine Schlussfolgerung ableitet, wird oft gesagt, hier wird spekuliert. In der Finanzwelt werden beispielsweise von Spekulanten riesige Geldmengen bewegt. Es wird deutlich, dass das Konstrukt “Spekulation” im alltäglichen Sprachverständnis negativ besetzt, allerdings in manchen Branchen (Kontexten, Domänen) ein durchaus gängiger Begriff ist.

“Der Begriff Spekulation wird im Gegensatz zum alltäglichen Sprachverständnis in der Wirtschaftswissenschaft wertneutral verwendet” (Wikipedia). 

Der Begriff des Spekulativen sollte daher auch umgangssprachlich gar nicht mehr so despektierlich gesehen werden – wie auch der folgende Text hervorhebt:

“Als philosophischer Fachterminus meint das Spekulative seit Kant und Hegel den eigentlichen Gebrauch der Vernunft, ohne in der bloßen Erfahrung des Vorliegenden steckenzubleiben. Daher ist das spekulative Element, methodisch zielführend eingebettet, ein wesentlicher Bestandteil des Entwerfens, den zu Unrecht eine unwissenschaftliche Aura umgibt (Groß und Mandir 2022, S. 30)” (Sander/Glaser/König (2024), in: Ebert/Rahn/Rodatz (Hrsg.) (2024): Wie gestalten wir Gesellschaft?).

In diesem Sinne lassen Sie uns ruhig spekulieren, und über die besten Meinungen diskutieren, debattieren und im positiven Sinne streiten..

Anwendungsbeispiele für ChatGPT in KMU

Die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) am Arbeitsplatz sind vielfältig, und werden daher von großen Konzerne, Privatpersonen und verstärkt auch von Kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) genutzt. Saskia Powell vom RKW stellte dazu Nicole Simon einige Fragen dazu. Das komplette Interview kann im aktuellen RKW-Magazin 1/2024 unter ” Gekommen, um zu bleiben. Wie kleine und mittlere Unternehmen ChatGPT für sich nutzen können” nachgelesen werden. Ich möchte an dieser Stelle die in dem Interview angegebenen Anwendungsbeispiele für ChatGPT in KMU hervorheben:

> Content-Erstellung und Überarbeitung: Marketingtexte, Webseite, Social Media
> Übersetzungen: Inhalte für nichtdeutsche Märkte übersetzen
> Kundenservice: Antworten auf häufige Fragen, 24/7-Support, Sentiment-Analysen
> Marktforschung: Zusammenfassung von Branchenberichten und Analyse von Kundenfeedback, Entwurf von Interview-Fragen
> Entwicklung von Lernmaterialien und Trainings: Umwandlung von Handbüchern in Kurse mit Fragen, Tests und Webanwendungen
> Dokumentation: Beschreibung von Arbeitsabläufen nach definiertem Standard
> Profilerstellung: Zielgruppendefinition anhand von Vertriebs- und Marketingunterlagen
> Vorbereitung von Verkaufsgesprächen: Antizipation möglicher Kundenfragen, Einwandbehandlung
> Brainstorming: Finden von Metaphern und Beispielen
> Programmierung: Dokumentation und Analyse von Codes, Unterstützung bei der Fehlersuche

Darüber hinaus weist Nicole Simon auch darauf hin, dass ChatGPT nicht kreativ ist, und nicht querdenken kann (ebd.). Ich hätte mir weiterhin gewünscht, dass der Blick nicht nur auf ChatGPT gerichtet wird, sondern die Entwicklungen hin zu einem souveränen Arbeitsplatze erwähnt werden, bei dem viele Anwendungen (inkl. eines KI-Assistenten) Open-Source-basiert sind, damit die Daten bei dem jeweiligen kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) bleiben können. Siehe dazu auch Nextcloud: Geeignete KI-Apps selbst auswählen – ein Beispiel oder Warum kann NEXTCLOUD zukünftig eine interessante Alternative zu ChatGPT (OpenAI) oder Bard (Google) sein?

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

Menschliche Intelligenz und Künstliche Intelligenz: Ein Idealszenario der Arbeitsteilung

Künstliche Intelligenz durchdringt alle Bereiche der Gesellschaft, und somit auch die Arbeitswelt. Für die Arbeitswelt hat Künstliche Intelligenz insofern starke Auswirkungen, als dass repetitive oder auch Routineaufgaben wohl als erstes durch leistungsfähige KI-Anwendungen ersetzt werden. Dadurch können sich wiederum Menschen mit ihren Potenzialen auf komplexere Problemlösungen konzentrieren. Ob das ein Vorteil oder Nachteil ist, liegt wie immer an der Perspektive. Der folgende Abschnitt beschreibt dazu ein Idealszenario.

“Die Maschine nimmt uns die komplizierten, berechenbaren (und oft langweiligen) Routineaufgaben entweder komplett ab oder liefert die passende Zuarbeit für weitere Arbeitsschritte und Entscheidungen. Dadurch wird der Fachkräftemangel gelindert und Menschen werden von repetitiven Tätigkeiten entlastet. Sie können sich dadurch den Aufgaben zuwenden, die auf Kreativität, Empathie, Kontextualisierung in volatilem Umfeld sowie auf zwischenmenschliche Interaktion angewiesen sind. Die Trennung von Kopf, Hand und Herz – wie sie die Arbeit der letzten 100 Jahre vorantrieb – kann so rückgängig gemacht oder verringert werden. Menschen können im Idealfall mehr schöpferisch und nach persönlichen Neigungen wirken. Sie können ihr Potenzial entfalten und zur Verfügung stellen” (Hertling, S. (2024), in RKW-Magazin 1/2024).

Der Artikel thematisiert in seiner Überschrift auch auf Menschliche Intelligenz, fokussiert im Text allerdings sehr stark auf die Künstliche Intelligenz. Den Begriff Menschliche Intelligenz thematisiert der Autor leider nur indirekt, indem er Begriffe wie “Empathie”, “Kreativität“, “zwischenmenschliche Interaktionen” oder auch “Skills” verwendet. Unklar bleibt, von welchem Intelligenzverständnis hier ausgegangen wird. Ist es die Perspektive eines Intelligenz-Quotienten (IQ), oder die Perspektive einer Emotionalen Intelligenz oder aber die Perspektive von Multiplen Intelligenzen nach Howard Gardner? Erst durch diese Klärung würde ein “in-Beziehung-setzen” von Menschlicher Intelligenz und Künstlicher Intelligenz Sinn machen. Erste Hinweise auf ein angemessenes Intelligenz-Konstrukt habe ich bei Funke gefunden:

Funke (2006) hat dazu einen ausführlichen Beitrag zum ersten Intelligenztest (PDF) geschrieben. Auf Seite 38 steht: “Inhaltlich hat sich das Intelligenzkonzept in den letzten 100 Jahren ausdifferenziert (vgl. Funke u. Vatterodt-Plünnecke 2004): An der Stelle einer einzigen Intelligenzdimension (´general intelligence´, g-Faktor) ist heute die Konzeption Multipler Intelligenzen im Sinne unterschiedlicher Teilkompetenzen (z.B. logisches Schlussfolgern, verbale Intelligenz, kreatives Problemlösen, emotionale Kompetenz, Körperbeherrschung) getreten, für die jeweils andere Erfassungsinstrumente benötigt werden.”

Gegenüberstellung: Öffentliche Verwaltung und Erfolgsfaktoren von Projekten

Warum tun sich gerade Öffentliche Verwaltungen so schwer, Projektarbeit umzusetzen und Projekte erfolgreich abzuschließen? Ein Grund ist natürlich die Struktur einer Öffentlichen Verwaltungen, die nicht gerade auf Projektarbeit ausgerichtet ist.

Die in der Abbildung aufgelisteten Kennzeichen der Öffentlichen Verwaltung machen das deutlich. Demgegenüber stehen Erfolgsfaktoren von Projekten, die diesen Kennzeichen teilweise sogar entgegenstehen,.

Der Transfer – die Transformation – einer Öffentlichen Verwaltung zu einer stärker projektorientierten Organisation bedeutet einen enormen Aufwand auf allen Ebenen: Organisatorisch, technologisch und bei der Kompetenzentwicklung der Mitarbeiter. Es freut uns daher, dass immer mehr Mitarbeiter aus der Öffentlichen Verwaltung an unseren Lehrgängen teilnehmen. Dabei ist es erst einmal unerheblich, ob die Kompetenzentwicklung für Plangetriebenes (Klassisches) Projektmanagement, Agiles Projektmanagement oder Hybrides Projektmanagement erfolgt. Wichtig ist, dass überhaupt projektbasiertes Arbeiten etabliert wird.

Siehe dazu auch Die etwas andere Perspektive der Politik auf Projekte und Projekte in der kommunalen Verwaltung: Fachkräfte und das leidige Thema “Faxgeräte”.

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.

Projektmanagement: Verzerrungen bei Entscheidungsprozessen

Ein Projekt ist durch die “Einmaligkeit der Bedingungen in ihrer Gesamtheit” gekennzeichnet (DIN 69901). Im einfachsten Fall können Projekte in der Stacey-Matrix positioniert werden, um das geeignete Vorgehensmodell (plangetrieben, hybrid, agil) abzuleiten. Daraus leitet sich wiederum ab, dass es in Projekten zu ambiguen Situationen kommt, in denen Entscheidungen getroffen werden müssen. Doch diese Entscheidungsprozesse sind oftmals durch Verzerrungen geprägt. Doch was ist eine Verzerrung?

“Als Verzerrung ist eine systematische Diskrepanz zwischen dem durchschnittlichen Urteil einer Person und einem wahren Wert oder einer Norm zu verstehen” (Lächelt/Portillo/Braun (2024) in Anlehnung an Gigerenzer (2018), in projektmanagementaktuell 2/2024).

Die folgende Übersicht zeigt, wie vielfältig diese Verzerrungen sein können (ebd.):

Strategische Falschdarstellung („strategic misrepresentation“)

Optimismusverzerrung („optimism bias“)

Eskalation des Commitments („escalation of commitment“)

Verfügbarkeitsverzerrung („availability bias“)

Prävalenzfehler („base rate fallacy“)

Einsichtsverzerrung („hindsight bias“)

Selbstüberschätzung („overconfidence bias“)

Verankerung („anchoring“)

Einzigartigkeitsverzerrung („uniqueness bias“)

Planungsirrtum („planning fallacy“)

Es ist für alle Projektbeteiligten wichtig, sich diese Verzerrungen klar zu machen, um dann Strategien zu entwickeln, diese zu bewältigen. Dazu bieten sich verhaltensbasierte oder auch KI-unterstütze Techniken an.

Solche Zusammenhänge berücksichtigen 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.

“Fachkräftemangel”: Ist der jeweilige Bezugspunkt richtig?

Überall ist wieder zu hören und zu lesen, dass es einen Fachkräftemangel gibt. Ich formuliere es bewusst so, da diese Diskussion schon vor ca. 20 Jahren in der Merkel-Ära auf die politische Agenda gesetzt wurde. Überall wurden Arbeitskreise gebildet, um das Problem zu lösen. In dieser Zeit war ich beispielsweise selbst in einem Projektbeirat eingebunden. Da die Diskussionen in eine aus meiner Sicht falsche Richtung liefen, habe ich mich aus dem Projektbeirat allerdings wieder verabschiedet. Um meine Gedanken etwas konkreter zu begründen, möchte ich folgenden Text beispielhaft zitieren:

“Diesem würden nach Schätzungen des Deutschen Beamtenbundes (DBB) bei einer Beibehaltung der aktuellen Strukturen bereits heute circa 360.000 Fachkräfte fehlen; bis zum Jahr 2030 werden zudem circa 1,3 Millionen Beschäftigte des öffentlichen Dienstes in den Ruhestand gehen (Klenner 2022). Gerade im öffentlichen Dienst gäbe es allerdings grundsätzlich viele hochgradig standardisierbare Abläufe und Tätigkeiten, die automatisiert werden könnten (Achleitner, Schmidt et al. 2023). Eine digitalisierte öffentliche Verwaltung würde die Grundlage für KI-basierte Automatisierung im öffentlichen Dienst schaffen. Doch die meisten Behörden haben zum heutigen Zeitpunkt in wesentlichen Aspekten der Digitalisierung Aufholbedarf”(Schmidt, C. M., ; Stich, A.; Suchy, O. et al. (2024): KI für die Fachkräftesicherung nutzen. Lösungsansätze für Automatisierung, Teilhabe und Wissenstransfer).

Wenn wir also die aktuellen Strukturen beibehalten, ergeben sich die genannten Zahlen. Die aktuellen Strukturen sind also der Bezugspunkt für die Aussage, dass ein Mangel an Mitarbeitern bestehen könnte. Es ist eben alles relativ, um es in Anlehnung an Albert Einstein auf den Punkt zu bringen. Das ist auch beim Ärztemangel, beim Lehrermangel oder bei der Anzahl der Apotheken (“Apothekensterben”) usw. so, da der Bezug die aktuelle Struktur ist.

Was ist, wenn wir die Strukturen endlich einmal anpassen?

Beispielsweise, indem wir Verwaltungsstrukturen auf allen Ebenen (Land, Stadt, Gemeinde) anders organisieren, da wir durch die neuen technologischen Möglichkeiten auch neue Möglichkeiten haben, Abläufe für die Burger zu vereinfachen und zu verbessern, und damit Werte für die Allgemeinheit schaffen. Es macht keinen Sinn, bestehende, nicht mehr zeitgemäße Strukturen digital abzubilden. Das ist nicht nur bei der Öffentlichen Verwaltung so, sondern auch in vielen Unternehmen der Fall.

Da sich das Umfeld von Gesellschaften stark verändert – und auch in Zukunft verändern wird – ist es eine gesellschaftliche Aufgabe, mit diesen Veränderungen Schritt zu halten, und dabei möglichst alle Menschen mitzunehmen. Diese Entwicklungen sind nicht alle 20 Jahre “auf einmal da”, sondern sind eine permanente Aufgabe. Es macht keinen Sinn, Themen wie Fachkräfte, Klima, Demographie, Technologie etc. einzeln zu betrachten, da diese miteinander vernetzt sind.

Welchen Beitrag kann Künstliche Intelligenz (KI) zur Fachkräftesicherung leisten?

KI-Beiträge zur Fachkräftesicherung (Schmidt, C. M., ; Stich, A.; Suchy, O. et al. (2024))

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ist – wie bei neuen Technologien immer – ambivalent. Es kommt darauf an, Künstliche Intelligenz (KI) zum Wohle von Gesellschaften zu nutzen und nicht nur für die Geschäftsmodelle einiger großer Unternehmen.

In dem Whitepaper Schmidt, C. M., ; Stich, A.; Suchy, O. et al. (2024): KI für die Fachkräftesicherung nutzen. Lösungsansätze für Automatisierung, Teilhabe und Wissenstransfer (PDF) wird herausgearbeitet, wie Künstliche Intelligenz zur Fachkräftesicherung beitragen kann. In dem Beitrag werden grundsätzlich drei Richtungen herausgestellt (Abbildung), die ich hier nur auszugsweise nennen kann.

Automatisierung und KI-basierte Assistenz: Die KI-basierte Automatisierung von Tätigkeiten kann den künftigen Bedarf an Fachkräften zum Teil mindern.

Integration in den Arbeitsmarkt: Das Reservoir an potenziellen Beschäftigten muss noch besser genutzt werden, um den konkreten Bedarf an Fachkräften zu erfüllen, und mit passenden Rahmenbedingungen in die Lage versetzt werden, am Arbeitsmarkt zu partizipieren.

Wissenstransfer in die Zukunft: KI kann beim Up-Skilling von Beschäftigten unterstützen. Wichtige Elemente können individualisierte Weiterbildungspläne, KI-basierter Wissenstransfer sowie lern- und erfahrungsförderliche Arbeitsumgebungen (mit und durch KI) sein.

Den Autoren ist selbstverständlich klar, dass Künstliche Intelligenz (KI) nicht alleine dafür sorgen kann, die anstehenden Veränderungen bei den Fachkräften abzufangen, dennoch kann Künstliche Intelligenz (KI) ein wichtiger Baustein sein.

Das Comeback des Projektleiters

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Agile Vorgehensmodelle – wie z.B. das Scrum Framework – wurden in den letzten Jahren immer stärker für komplexe Projekte eingesetzt, bei denen Anforderungen und Methode/Technik relativ unklar waren. Darüber hinaus gibt es allerdings noch weitere Projekte, die mit anderen Vorgehensmodellen (KANBAN, Klassisches Projektmanagement etc.) umgesetzt werden sollten. Die Stacey-Matrix gibt hier erste Hinweise und das Projektmanagement-Kontinuum zeigt auf, dass heute ein dem jeweiligen Vorhaben/Projekt, angemessenes/adaptives/hybrides Projektmanagement von vielen Organisationen favorisiert wird. Siehe dazu auch PMI (2024) Global Survey: Hybrides Projektmanagement wird immer wichtiger.

In dieser Gemengelage gab es zunächst auch den Trend, die Rolle des Projektleiters/Projektmanagers aufzulösen – bei Scrum beispielsweise in die Rolle des Product Owners und die Rolle des Scrum Masters. Doch immer mehr Organisationen haben erkannt, dass dies möglicherweise zu kurz gedacht war und “rudern zurück”. Die Rolle des Projektleiters/Projektmanagers erlebt ein Comeback.

“Der Grund ist offensichtlich. Viele Aufgaben, die ein Projektleiter erledigt, fallen bei agilen Ansätzen unter den Tisch, was zu Problemen führte. Ein Projekt muss eben nicht nur Ergebnisse liefern, es ist in Organisationen eingebettet, die Anforderungen an Prozesse, Stakeholder und Strategie haben. Wenn diese nicht berücksichtigt werden, wird es kaum erfolgreich sein. Hinzu kommen immer mehr Vorhaben, die in einem internationalen und multikulturellen Umfeld stattfinden. Die von der Agilität geforderte Selbstorganisation umzusetzen ist dort problematisch, da länder-, kulturelle- und fachspezifische Barrieren Sensibilität und ein verlässliches Management verlangen. Der letzte Trend, der eine maßgebliche Veränderung mit sich brachte und den Projektleiterberuf eher stärkt, ist die Etablierung von Homeoffice, was sich seit der Coronapandemie sich als Arbeitsform etabliert hat. Verteilte und virtuelle Teams erfordern Führung, da sonst Effizienzverluste eintreten. Diese neuen Herausforderungen zeigen, dass der Projektleiter noch immer notwendig ist, was ein Blick in die Stellenbörsen im Internet bestätigt” (Liebermann, F. (2024): Neue Rollen des Projektleiters, in: projektmanagementaktuell 2/2024.

Die neue Rolle des Projektleiters/Projektmanagers ist dabei nicht nur in Bezug zu den vielen Vorgehensmodellen neu zu interpretieren, sondern es kommen auch die Herausforderungen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement dazu.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.