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Von Routinetätigkeiten zu WOW-Projekten nach Tom Peters

Tom Peters hat 2007 recht provozierend formuliert, dass es nicht ausreichen wird Routinetätigkeiten in Büros durchzuführen. Für solche “Alltagstätigkeiten” wird in Zukunft einfach kein Platz mehr sein. In Zeiten von Künstlicher Intelligenz kommt dieser in 2007 getroffenen Annahme, eine besondere Bedeutung zu, denn Routinetätigkeiten werden in Zukunft noch stärker digitalisiert und von KI-Assistenten übernommen.

Es geht nach Peters daraum, WOW-Projekte herauszukristalisieren. WOW-Projekte sind (Peters 2007)
– Projekte, die zählen.
– Projekte, die etwas verändern.
– Projekte mit denen wir … unaufhörlich … prashlen können.
– Projekte, die unser Unternehmen transformieren.
– Projekte, die uns den Atem verschlagen.
– Projekte, die Sie/mich/uns/die “da oben” lächeln lassen.
– Projekte, die verdeutlichen, was sie beizutragen haben und warum es sie auf dieser Erde gibt (Ja. So große Worte)
– … sind keine künstlich aufgebauten Themen.
– … eine Notwendigkeit (Eine neue Notwendigkeit).

Gefunden habe ich diese Informationen in dem Beitrag von Stefanie Kisgen (2012): Das Projekt-Kompetenz-Studium, in: (Faix (Hrsg.).

Informationen zu den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), und zu Terminen in 2024 finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Knowledge Transfer (Wissenstransfer) konzeptionell betrachtet

Quelle: Alhassan Yakubu Alhassan and Alexander Ruser (2023)

In der heutigen Wissensgesellschaft (Stehr 1994) ist der Umgang mit Wissen auf allen Ebenen wichtig. Auf der persönlichen Ebene, in Gruppen/Teams, in Organisationen und in Netzwerken. Oft geht es um die verschiedenen Wissenskernaktivitäten, wie das Identifizieren von Wissen, das Teilen und Nutzen von Wissen usw.. Dabei kommt der Wissenstransfer mit seinen verschiedenen Dimensionen ein wenig zu kurz. Etymologisch hat Wissenstransfer – in der englischen Übersetzung Knowledge Transfer – einen griechischen und lateinischen Ursprung.

“The etymological roots of the term are both Greek and Latin. Knowledge refers to the ancient Greek ?????? (gn?sis), which meant knowing through observation or experience. Transfer consists of the two Latin words trans, which means “across” or “beyond”, and the verb ferre, which stands for “to bear” or “to carry, to bring” (Lewis and Short 2020, 428 and 1097). The literal translation refers to an activity of carrying knowledge between and beyond the places where it is produced” (Alhassan Yakubu Alhassan and Alexander Ruser, in: Torsten Philipp, Tobias Schmohl (eds.) (2023): Handbook Transdisciplinary Learning). In der Abbildung wird gezeigt, wie der Wissenstransfer konzeptionell betrachtet werden kann.

” (…) the analytical model distinguishes between three different conceptualizations of knowledge transfers. First, it can be understood as an instrumental and technical problem. Second, it can pose an epistemological and empirical challenge or, thirdly, it can be approached as mainly a reflexive and hierarchical task” (ebd).

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Hybride Kompetenzerfassungverfahren als eigener, angemessener Typus?

Der Begriff Hybrid ist in aller Munde: Es geht um das neue Arbeiten (Hybrid is the new Normal), um Hybrides Projektmanagement, Hybrides Lernen und sogar um die Hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization. Für manche ist das neu, für mich eher nicht, da ich schon 2001 an der ersten Konferenz zu Mass Customization in Hong Kong teilgenommen habe. Zu den verschiedenen Aspekten von Hybrid habe ich daher viele Blogbeiträge geschrieben (Bitte die Suchfunktion nutzen).

Wenn also “alles und jedes” hybrid ist, bzw. sein soll, warum dann nicht auch Kompetenzerfassungsverfahren? Gemeint ist hier ein absichtsvoller Mix von quantitativen und qualitativen Methoden der Kompetenzmessung. Das quantitative Vorgehen kommt den Personalern entgegen, die alles in irgendeiner Form messen wollen. Dabei werden allerdings oft Persönlichkeitseigenschaften bestimmt, und eben keine Kompetenzen. Qualitative Verfahren sind eher beobachtend und befragend. Ein gutes Beispiel dafür ist der ProfilPASS.

“Einen eigenständigen Typus stellen hybride Kompetenzerfassungsverfahren dar, die in gezieltem Zusammenwirken quantitative und qualitative Verfahren vereinen. Sie vereinen die Vorzüge quantitativer mit denen qualitativer Verfahren. Das methodisch am weitesten entwickelte und verbreitete ist das CeKom® Verfahren. Die einheitliche Einhaltung der Gütekriterien für den quantitativen wie für den qualitativen Teil des hybriden Kompetenzerfassungsverfahrens wird neben der Einhaltung der üblichen Qualitätsmaßstäbe dadurch gewährleistet, dass die dieses System benutzenden Personen und Institutionen nach (…) die Qualität sichernden Leitlinien für den Einsatz handeln”  (Erpenbeck 2012, in Faix (Hrsg.)).

Obwohl hybride Kompetenzerfassungsverfahren eine gute Passung zu einem modernen Kompetenzbegriff, und somit zu einem modernen Kompetenzmanagement in Organisationen haben, wird es schwierig sein, solche Verfahren in Organisationen zu etablieren – sie sind im Vergleich zu den traditionell verwendeten quantitativen Verfahren komplexer …. und wer will das schon?

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Kompetenzmanagement aufbauen und Persönlichkeits-Eigenschaften in den Vordergrund stellen geht nicht

In der heute eher komplexen Welt dominieren immer mehr offene Problemlösungssituationen, für die entsprechende Kompetenzen (Selbstorganisationesdispositionen) zur Bewältigung erforderlich sind. Das wird auch immer mehr den Unternehmen/Organisationen klar, doch werden dabei oft eher psychometrische Verfahren mit dem Fokus auf Persönlichkeits-Eigenschaften gelegt. Doch der Schluss von Persönlichkeits-Eigenschaften auf Kompetenzen ist falsch.

“In der Praxis steht man oft vor einer paradoxen Situation: Einerseits gehen immer mehr Unternehmen zum Aufbau von Kompetenz-Managementsystemen über. Andererseits dominieren dabei noch oft traditionelle Modelle, die wieder relativ unbeeinflussbare Persönlichkeits-Eigenschaften in den Vordergrund stellen – allerdings hinter einer Kompetenz-Fassade. Und es werden einseitig die Gütekriterien psychometrischer Verfahren auf theoretisch anders basierte Verfahren übertragen, anstatt den Nachweis von Kompetenzverstärkungen oder – Veränderungen insbesondere im Rahmen biografischer Prozess-Evaluationen anzustreben” (Erpenbeck 2012, in Faix (Hrsg.)).

Organisationen sollten diesen Mismatch erkennen, und die Kompetenzentwicklung auf der individuellen Ebene, der Gruppenebene, der organisationalen Ebene und der Netzwerkebene mit angemessenen Verfahren unterstützen.

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Nudging – eine sanfte Form der Verhaltensänderung

Image by Mohamed Hassan from Pixabay

Unter Nudging wird eine Art “Anstubsen” verstanden, um ein Verhalten zu beeinflussen, bzw. zu steuern. Dabei wird auf Verbote oder Anreize bewusst verzichtet. Ein gegenteiliges Beispiel haben wir aktuell bei der Vorgehensweise der Bundesregierung mit ihren aktiven Anreizen zur Energiewende. Dadurch werden Bürger und Organisationen massiv angesprochen/aufgefordert, ihr Verhalten zu ändern – und das funktioniert eher schlecht als recht.

Die Erkenntnisse der Forschung zu Nudging sind in den letzten 10 Jahren in einem Zweig, der als Behavioral Insights erhebliche Verbreitung gefunden hat, gebündelt. Die verschiedenen Erkenntnisse entstammen auch der Kritik an dem allseits bekannten Homo Oeconomicus, und erweitert diese Perspektive. Für Regierungen würde das bedeuten:

“Stattdessen zielt diese Regierungsweise darauf, über die Gestaltung von Umwelten, Umgebungen, Oberflächen oder Anordnungen, die als Kontexte auf Entscheidungen einwirken können, Verhalten indirekt zu beeinflussen. Die auf diese Weise induzierten Verhaltensänderungen sollen »ohne Zwang und ohne signifikante ökonomische, soziale, zeitliche oder sonstige Anreize zustande [kommen], indem [über Kontexte] auf nichtreflexive, gleichsam ›automatische‹ Mechanismen des kognitiven Systems [eingewirkt wird]« (Straßheim/Korinek 2018: 82). Damit ist Nudging ein Beispiel für sanfte Formen der Verhaltensbeeinflussung, die seit den 1980er Jahren vermehrt an Bedeutung gewonnen haben (vgl. Bröckling 2017)” (Seitz 2023:11: Die Praxis des Nudging).

Verhaltensänderung bei Erwachsenen ist ein Prozess der Transformation von Deutungsmustern. Wobei diese Transformation auch Zeit braucht. Diese Erkenntnisse sind auch Betsnadteil der modernen Erwachsenenbildung. Über das Phänomen Nudging habe ich auch schon in einem früheren Blogbeitrag geschrieben: Soziale Netze und Big Nudging (Verhaltenssteuerung).

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Emotionale Ansteckung in Teams – was ist darunter zu verstehen?

Image by Steve Cliff from Pixabay

Emotionen spielen in allen Bereichen ein wichtige Rolle. Beispielsweise beeinflussen Emotionen auch die Handlungen (die Handlungsfähigkeit) von Personen, Gruppen/Teams und ganzen Organisationen. Es ist daher gut, sich zunächst einmal klar zu machen, was unter Emotionen verstehen sollte, verstehen kann: Dazu gibt es die unterschiedlichsten, und somit keine einheitlichen, Definitionen.

“Oft werden Emotionen innerhalb der Sozialpsychologie allerdings als ´bewusstes, subjektives und zugleich relativ kurz dauerndes Phänomen mit bestimmten körperlichvegetativen, mimisch-expressiven und neurophysiologischen ‚Begleiterscheinungen verstanden“ (Ciompi 2003: 63, zitiert in Eichmann (2014): Vorsicht, ansteckend! Emotionen in Teams aus sozialpsychologischer Perspektive, Soziologiemagazin 02/2014).

In Projektteams beispielsweise beeinflussen sich die verschiedenen persönlichen Emotionen und wirken auf das gesamte Team. Die Autorin erwähnt in diesem Zusammenhang die emotionale Ansteckung in Teams. Gemeint ist damit ein emotionaler Zustand, “der durch den wahrgenommenen Emotionsausdruck einer anderen Person hervorgerufen wird und diesem hinsichtlich seiner Qualität gleicht (vgl. Lishner et al. 2008: 226, zitiert ebd.). Es ist gut, wenn sich einzelne Teammitglieder über die Wirkungen und Wechselwirkungen ihrer Emotionen bewusst sind. Siehe dazu auch Persönliche Gespräche und Zoom im Vergleich: Das sagt die Neurowissenschaft dazu.

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

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Was sind die Grundbedingungen für die Entfaltung von Selbstorganisation von Teams?

Um die Komplexität im persönlichen, aber auch organisationalen Umfeld zu bewältigen ist mehr Selbstorganisation nötig. Es handelt sich dabei nicht um eine Art von Laissez-fair, sondern um eine Art der Organisation, die an verschiedene Bedingungen geknüpft ist. Diese Grundbedingungen für Selbstorganisation von Teams wurden von Eoyang (2002) beispielsweise wie folgt beschrieben (zitiert in Kaltenecker (2018): Selbstorganisierte Teams führen):

Eine Grenze, die das System umfasst und seine Identität definiert (im Original C für containing boundary). Einfach gesagt gibt es kein klares »Selbst« ohne eine definitive Abgrenzung von »Anderen«. In Unternehmen erfolgt diese Abgrenzung beispielsweise durch richtungsweisende Missionen, explizite Regeln oder eindeutige Entscheidungsrichtlinien

Unterschiede hinsichtlich Wissen, Erfahrung, Ausbildung, Alter, Geschlecht oder kulturellem Hintergrund (im Original D für differences). Eingespielte Teams wissen, wie sie ihre Diversität am besten einsetzen

Ein offener Austausch sowohl innerhalb des Teams als auch im Wechselspiel mit dem Umfeld (im Original E für exchange).

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

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Künstliche Intelligenz – ein Kategorienfehler?

Der Begriff Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Es geht dabei allerdings hauptsächlich um die verschiedenen Tools wie ChatGPT, Bard, usw. Es wir suggeriert, dass diese Art der datenbasierten Problemlösung Intelligenz darstellet, eben Künstliche Intelligenz. Dazu gibt es allerdings den Einwand, dass es sich hierbei um einen Kategorienfehler handeln könnte, bzw. handelt. Dazu habe ich folgenden aktuellen Text gefunden:

“Maschinen können helfen, schneller Datenoperationen auszuführen – aber helfen sie auch, bessere Entscheidungen zu treffen? Maschinen helfen logischer zu folgern – aber helfen sie auch, skeptisch zu zweifeln? Maschinen können Daten vereinen aber können sie auch Widerstand organisieren? Maschinen können Informationen aufbereiten aber können sie auch Unbestimmtheit zulassen? Im Begriff der Künstlichen Intelligenz liegt das, was Niklas Luhmann einen Kategorienfehler nannte. Ein Kategorienfehler ist es, wenn eine Bäckerin versucht belegte Brötchen zu backen oder ein Bauer, Bratkartoffeln zu pflanzen. Im Wortspiel Künstliche Intelligenz werden zwei fundamental verschiedene Kategorien verwechselt: das Lösen strategischer (und formalisierbarer) Probleme, das in der KI als Intelligenz interpretiert wird einerseits und das Bewusstsein, das in der Fähigkeit besteht, auf die Komplexität der Welt durch Kreativität und Gefühl zu antworten andererseits. Kann KI letzteres? Nein, denn dazu müssen soziale, emotionale und Künstliche Intelligenz zusammenwirken” (Ehlers 2023, in Schmohl 2023).

Interessant dabei ist, dass nicht nur Nikas Luhmann herangezogen werden kann, sondern auch Howard Gardner in seiner Theorie der Mulftiplen Intelligenz darauf verweist, dass es sich bei Künstlicher Intelligenz um einen Kategorienfehler handelt. Ob Howard Gardner sich direkt dabei auf Luhmann bezieht, kann ich nicht sagen. Siehe dazu Steckt hinter der Künstlichen Intelligenz keine echte Intelligenz? Wie ist das zu verstehen?

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Learning Analytics: Auch beim Lernen geht es um den Umgang mit Daten – und damit auch um Künstliche Intelligenz (KI)

Wenn es um viele Daten geht, kommt schnell Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Das ist nicht nur bei Produktionsprozessen, Marketingaktivitäten etc. so, sondern auch beim Lernen, und somit auch bei Organisationen. Am Beispiel der Organisation Hochschule, den Leherenden und den Lehrnenden kann beispielhaft gezeigt werden, wie Künstliche Intelligenz (KI) im Rahmen von Learning Analytics auf verschiedenen Ebenen genutzt werden kann.

“Am Beispiel der Learning Analytics, also der Auswertung von erhobenen Daten rund um Lernvorgänge zum Zwecke des Verständnisses, der Optimierung und Vorhersage des Lernverhaltens und des Lernerfolgs, lässt sich aufzeigen, wie alle hochschuldidaktischen Ebenen und die Rollen der Lernenden, Lehrenden und der Organisation von KI-Innovationen erreichbar sind, siehe Abbildung. Die individuelle Ebene des Lernens bis hin zur Entwicklung und Neugestaltung von Studiengängen ist adressierbar” (Schmohl 2023).

LerndendeLehrendeOrganisation
Mikroebene
(Lernsequenz)		Adaptive Lernsoftware zur Klausur-vorbereitungInformation zu Schwierigkeiten des Kurses über eine AufgabeDynamische Bereitstellung von Ressourcen, z.B. Servern
Mesoebene
(Semester, Kurs)		Monitoring des eigenen Lernerfolgs über ein SemesterAnalyse von Gruppen-lernprozessen in großen OnlinekursenUnterstützung bei der zeitlichen Planung des Lehrangebots
Makroebene
(Langfristig)		Langfristige ePortfolios, Passung zu JobprofilenWeiterentwicklung als Lehrkraft, Erkenntnisse zu ErfolgsfaktorenMonitoring und Revision von Studiengängen
Learning Analytics aus de Witt et al. (2020:14), zitiert in Herzberg (2023), in: Schmohl et al (Hrsg.) 2023

Es ist vielen Bildungsorganisation nocht nicht bewusst, dass die Daten von Lernenden, Projektteams, der Organisation und der außerorganisationalen Netzwerke für die Zukunft des Lebenslangen Lernens von großer Bedeutung sind. Mit innovativen KI-Anwendungen können diese Daten zur Kompetenzentwicklung auf allen Ebenen beitragen. Voraussetzung sollte aus meiner Sicht eine Ethische KI sein, die Transparent ist und bei der die generierten daten dem Lernenden gehören. Siehe dazu auch Nextcloud Hub 4 mit “ethical AI”-Integration.

In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auf diese Entwicklungen ein. Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Hackmans Authoritätsmatrix zeigt den Weg zu mehr Selbstorganisation in Projektteams auf

Hackman (2002) mit eigenen Ergänzugen KANBAN, SCRUM und HOLOKRATIE

Das aktuelle Umfeld von Organisationen wird immer komplexer. Es ist daher erforderlich, von der bisher üblichen fremdorganisirten Arbeit, zu mehr selbstorganisierter Arbeit zu kommen. Selbstorganisation ist dabei die Antwort auf diese steigende Komplexität auf allen Ebenen: Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk. Nachfolgend soll die Selbstorganisation auf Teamebene (Projektteams) näher betrachtet werden.

Die Hackman Autoritätsmatrix (Hackman 2002) zeigt dabei die unterschiedlichen Bereiche der Managementverantwortung und die möglichen Bereiche der Teamverantwortung. Ich habe die ursprüngliche Grafik mit KANBAN, SCRUM und Holokratie ergänzt, um gleich den Bezug zu möglichen Vorgehensmodellen herzustellen.

Praktisch können Sie diesen Weg mit Delegation Poker unterstützen. Dabei werden kleine Situationen aus dem Kontext der Organisation beschrieben, die von dem Management beurteilt werden sollen. Jeder Manager hat dabei verschiedene Karten zur Verfügung die es ihm ermöglichen, zwischen den beiden Polen “Entscheidet der Manager alleine” und “Das Team entscheidet das alleine” zu entscheiden. Es ist dabei interessant, die verschiedenen Argumente auszutauschen.

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