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Digital Kaizen essentiell für Kleine und mittlere Unternehmen (KMU)

Quelle: APO (2024)

Viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) müssen im Gegensatz zu Großunternehmen viel genauer auf ihre Vorhanden Ressourcen achten. Um die Produktivität zu verbessern setzen viele KMU daher auf Kaizen, oder in deutsch: Kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP). Dabei spielt der Einfallsreichtum der Mitarbeiter eine wichtige Rolle.

Auch in KMU wird darüber hinaus auch die Digitalisierung immer stärker genutzt, sodass es in Zukunft darauf ankommen wird, ein für das jeweilige Unternehmen abgestimmte Vorgehensweise zu entwickeln. Dabei kommt es auf die Balance zwischen dem Einfallsreichtum der Mitarbeiter, den digitalen Technologien und von Digital Kaizen an.

“Traditionally, kaizen has significantly contributed to improving productivity in small SMEs. This is because one aspect of kaizen is to increase productivity through human ingenuity while reducing investment. As the importance of digital technology is increasingly recognized alongside the advancement of AI, human ingenuity or the kaizen mindset is becoming more and more important, not less. In other words, the Digital Kaizen concept is essential for SMEs that need to curb their investments” (APO 2024).

Siehe dazu auch Digital Transformation: Kein Erfolg ohne Digital Kaizen?

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.

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Kommunikationskompetenz bedeutet nicht die vordergründig-mechanische Befolgung bestimmter Regeln

Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion. The review, say and voice of people in public news adds good comments to a diverse group.

Wie in dem Kompetenztableau dargestellt, entsteht die Handlungsfähigkeit in komplexen Problemlösungssituationen durch mehrere Kompetenzdimensionen. Eine davon ist die Kommunikationskompetenz, die an dieser Stelle noch einmal ausführlicher dargestellt werden soll:

“Die Kommunikationskompetenz beschreibt die Fähigkeiten, sich in kooperativen und kommunikativen Prozessen zielgerichtet sowie möglichst konfliktfrei und wirksam zu verhalten. Über solche Fähigkeiten verfügt man in aller Regel nicht qua Erfahrungslernen, vielmehr setzten sie einen distanzierten Blick auf das Wesen der Kommunikation sowie ein Verständnis der unterschiedlichen Dimensionen des kommunikativen Handelns voraus. Die Weiterentwicklung und Optimierung des eigenen Kommunikationsverhaltes bedarf zudem der Erprobung sowie der Übung in Feedback-Kontexten. Kommunikative Kompetenz reift durch Selbstdistanz, Selbstbeobachtung und Selbstreflexion sowie Wirksamkeitserleben, nicht durch die vordergründig-mechanische Befolgung bestimmter Regeln” (Arnold 2017).

Wie am Ende erwähnt, sollte man sich nicht so sehr auf die vielen Ratgeber zur Kommunikation verlassen, sondern darauf vertrauen, dass Kommunikationskompetenz mit der Zeit reift – sich entwickelt.

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.

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Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften

Adobe: AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Die bekannten KI-Anwendungen (AI Apps) wie ChatGPT, Gemini usw. dominieren den Markt und setzen durch schnelle Neuerungen (Updates) Standards bei der Performance. Solche Angebote können als closed-source Large Language Models (LLMs) bezeichnet werden. Die Nutzung wird dabei durch wenig Transparenz bei den verwendeten Daten und durch immer mehr kostenpflichtige Angebote “erkauft”.

Diese schnelle Abhängigkeit von der jeweiligen Funktionsweise der verwendeten KI-Apps führt bei einem Wechsel – beispielsweise zu Open Source AI – zu erhöhten Switching Costs. Diesen Effekt nutzen die kommerziellen Anbieter, um ihr Geschäftsmodell weiter zu etablieren und zu kommerzialisieren.

Open Source AI (Definition) bedeutet u.a. die Transparenz bei den Trainingsdaten zu schaffen, und den Zugang für jeden zu ermöglichen. Meine Auffassung ist, dass Open Source AI in Zukunft für Privatpersonen, Organisationen und demokratische Gesellschaften besser ist. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Diese Ansicht wird auch von wissenschaftlichen Forschungen zu dem Thema gestützt. Eine aktuelle Veröffentlichung von Manchanda et al. (2024) beschreibt die Zusammenhänge wie folgt:

“Closed-source LLMs continue to lead in performance, leveraging proprietary datasets and significant computational investments to excel in tasks requiring advanced generative abilities, multi-step reasoning, and broad generalization. However, their success comes at the cost of limited transparency and restricted accessibility, which creates challenges for external validation and replication.

The closed-source approach also consolidates resources and technological power within a few institutions. In so doing, it poses barriers to equitable AI development and raising concerns about reproducibility of outcomes and organizational accountability. By contrast, open-source LLMs emphasize accessibility and collaborative development. While these models often trail closed-source systems in absolute performance, they have made significant progress in narrowing the gap through methods such as Low-Rank Adaptation (LoRA) and quantization. These strategies enable efficient, competitive outcomes even in resource-constrained environments. By utilizing diverse datasets across languages and contexts, open-sourcemodels demonstrate their capacity to address realworld challenges with inclusivity. This democratic ethos has already empowered researchers and developers globally, and is likely to continue to do so” (Manchanda et al 2024).

Siehe dazu ausführlicher

Open Source AI Definition

Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data

Open Source AI: Common Corpus als größte offene Trainingsdatenbank veröffentlicht

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Künstliche Intelligenz: Von AI Agenten und Multi Agenten Systemen

WEF (2024): Navigating the AI Frontier. A Primer on the Evolution and Impact of AI Agents

Aktuell drehen sich die Diskussionen bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) hauptsächlich noch um die genutzten LLM: Large Language Models (Trainingsdatenbanken), und darum, ob diese eher closed-source oder open-source sein sollten. Wie in der Abbildung zu sehen ist, zeichnet sich darüber hinaus schon ein weiterer großer Trend ab: AI Agenten.

“Based on the definition of the International Organization for Standardization, an AI agent can be broadly defined as an entity that senses percepts (sound, text, image, pressure etc.) using sensors and responds (using effectors) to its environment. AI agents generally have the autonomy (defined as the ability to operate independently and make decisions without constant human intervention) and authority (defined as the granted permissions and access rights to perform specific actions within defined boundaries) to take actions to achieve a set of specified goals, thereby modifying their environment” (WEF 2024).

Neben den Large Language Models (LLM) kommen somit bei AI Agenten u.a. auch noch Daten von Sensoren und möglicherweise menschliches Feedback hinzu. Daraus ergeben sich ganz neue Möglichkeiten bei komplexen Problemlösunmgsprozessen.

Natürlich können AI Agenten Typen unterschieden werden, beispielsweise in deterministic und non-deterministic etc. Auch kann ein AI Agenten System aus ganz verschiedenen AI Agenten entstehen. Diese wenigen Hinweise zeigen schon auf, welche vielversprechenden neuen Möglichkeiten/Anwendungen sich ergeben können. Natürlich immer unter der Prämisse der Transparenz und Offenheit, um Missbrauch zu verhindern. Es liegt für mich daher auf der Hand. sich mit Open Source AI Agenten zu befassen.

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Arbeiten in der digitalen Welt: Sechs Basiskompetenzen

Arbeiten ist heute eingebettet in digitale Prozesse, und verändert sich dadurch erheblich. In einer digitalen (Arbeits-) Welt werden über Qualifikationen hinaus daher entsprechende Kompetenzen benötigt, um selbstorganisiert komplexe Problemstellungen zu lösen – Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition. In einer Metaanalyse des MÜNCHNER KREIS-Arbeitskreis „Arbeit in der digitalen Welt“ (2020, S. 4ff.) wurden sechs Kompetenzfelder als Basiskompetenzen zusammengefasst:

Personenbezogene KompetenzenSelbstorganisation, Lernfähigkeit
Soziale KompetenzenKommunikation, Teamfähigkeit
Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) KompetenzenUmgang mit Daten, Technologien, Wissen
ProzesskompetenzKritisches Denken, Problemlösefähigkeit
LösungskompetenzKreativität, Transdiziplinäres Denken
Strategische KompetenzAdaptionsfähigkeit, Unternehmerisches Denken
Quelle: Schipanski, A. (2024), in Koller et al. (Hrsg.) (2024)

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

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Das Verständnis von Resilienz als Outcome

Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion.

In dem Beitrag Ist Resilienz eine persönliche Eigenschaft oder Kapazität? wurde eine Sichtweise auf Resilienz erläutert und von Autoren eines wissenschaftlichen Papers kritisch hinterfragt. In dieser Veröffentlichung wird anschließend der Frage nachgegangen ob es sinnvoll ist, Resilienz als Outcome zu betrachten.

“Im Rahmen der Outcome-Perspektive liegt der Fokusdarauf, ob eine Person, die mit einer Widrigkeit konfrontiert war, eine positive Anpassung daran gezeigt hat (Brittet al., 2016). (…) Die Idee des Zurückspringens in einen bestimmten Ausgangsstatus, bezeichnet als ‚bouncing back‘ ist zentrales Merkmal des Outcome Ansatzes (vgl. Fisher et al., 2019).”
Quelle: M. Arnold, M. Schilbach, and T. Rigotti, “Paradigmen der psychologischen Resilienzforschung: Eine kleine Inventur und ein Ausblick,” Psychologische Rundschau, vol. 74, no. 3, pp. 154–165, Jul. 2023, doi: 10.1026/0033-3042/a000627.

Auch hier erkennen die Autoren durchaus methodische und praktische Limitierungen, die in dem genannten Paper ausführlich kommentiert werden. Siehe dazu auch

Wie hängen “Menschenorientierung” und Resilienz einer Organisation zusammen?

Durchschnittliches Resilienzprofil der Ausgezeichneten des „Großen Preises des Mittelstandes“

Wie bleiben Teams während des Veränderungsprozesses handlungsfähig ? Mit Resilienz-Selbsttest!

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Ist Resilienz eine persönliche Eigenschaft oder Kapazität?

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Es ist erstaunlich, dass sich einerseits viele Forschungen mit Resilienz befassen, es andererseits wohl aber keine einheitliche Definition zu dem Begriff gibt. Dennoch gibt es so etwas wie einen wissenschaftlichen Konsens darüber, auf den sich dann verschiedene Ansätze beziehen lassen.

Einer der Ansätze ist es, Resilienz als Eigenschaft einer Person, oder als deren Kapazität anzusehen. Bei dieser Betrachtung gibt es u.a. die Schwierigkeit der Abgrenzung zu Persönlichkeitsprofilen. Einige Forscher haben in einem Paper den Ansatz, Resilienz als Eigenschaft oder Kapazität zu sehen, analysiert, und ihr Ergebnis wie folgt zusammengefasst:

“Obwohl eine Vielzahl an Definitionen in der Literaturexistieren, besteht Konsens bezüglich zwei definitorischer Merkmale von Resilienz: 1) Das Vorliegen eines Stressors oder einer Widrigkeit und 2) eine positive Anpassung da-ran (z. B. Masten, 2001). Es ist zu konstatieren, dass der Eigenschafts- oder Kapazitäts-Ansatz von Resilienz keines dieser beiden definitorischen Merkmale umfasst und somit keinerlei Rückschlüsse auf die tatsächlich gezeigte Anpassungsleistung gegenüber Widrigkeit zulässt (Brittet al., 2016). Eine Anwendung dieses Ansatzes sollte daher stets unter Berücksichtigung dieser zentralen Limitationen abgewogen werden.”
Quelle: M. Arnold, M. Schilbach, and T. Rigotti, “Paradigmen der psychologischen Resilienzforschung: Eine kleine Inventur und ein Ausblick,” Psychologische Rundschau, vol. 74, no. 3, pp. 154–165, Jul. 2023, doi: 10.1026/0033-3042/a000627.

Der thematisierte Ansatz ist somit limitiert, möglicherweise sogar kritisch.

Wie hängen “Menschenorientierung” und Resilienz einer Organisation zusammen?

Durchschnittliches Resilienzprofil der Ausgezeichneten des „Großen Preises des Mittelstandes“

Wie bleiben Teams während des Veränderungsprozesses handlungsfähig ? Mit Resilienz-Selbsttest!

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.

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In Zeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) reichen traditionelle Modelle des Changemanagements nicht mehr aus

Es viele Changemanagement-Modelle, die sich in den letzten Jahrzehnten etabliert haben, und heute noch angewendet werden. Siehe dazu beispielhaft diese Blogbeiträge. Janssen (1996) hat beispielsweise vorgeschlagenen “Vier Räume des Wandels” zu beachten.

#1 Raum des SCHOCKS
#2 Raum der VERNEINUNG
#3 Raum der VERWIRRUNG
#4 Raum der AKZEPTANZ

Diese Räume oder auch Schritte sind sicherlich sinnvoll, doch reichen sie In Zeiten der Künstlichen Intelligenz nicht aus. Es wird daher vorgeschlagen, noch einen Raum vorzuschalten und zwei weitere Räume hinzuzufügen:

#0 Raum der AHNUNGSLOSIGKEIT
#1 Raum des SCHOCKS
#2 Raum der VERNEINUNG
#3 Raum der VERWIRRUNG
#4 Raum der AKZEPTANZ
#5 Raum der INTEGRATION
#6 Raum der TRANSFORMATION

Quelle: Koerting/Neumann (2024), in Bernert et al. (Hrsg.) (2024): KI im Projektmanagement.

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.

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RKW-Magazin 3/2024: Anmerkungen zu einzelnen Inhalten

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Das RKW Kompetenzzentrum veröffentlicht mehrmals im Jahr ein RKW Magazin. Die Ausgabe RKW Magazin 3/2024 (PDF) hat den Schwerpunkt “Fachkräftesicherung” und den Titel “Investition Mensch”. Zu einigen Inhalten möchte ich etwas anmerken:

“Der demografische Wandel ist ein wesentlicher Treiber des Fachkräftemangels.”

Diese Veränderungen sind seit den 1960er Jahren bekannt. Somit konnte seit ca. 60 Jahren etwas dagegen getan werden. Jetzt ist die “Überraschung” groß. Das Thema war auch schon der “Hit” zu Zeiten von Frau Merkel als Bundeskanzlerin. Ich kann mich noch gut an die Diskussionen beim RKW in Eschborn erinnern, als ich zu dem Thema kurz im Projektbeirat war. Meine Hinweise wurden von manchen Teilnehmern nicht gerne gehört.

“Schätzungen zufolge fehlen in Deutschland bereits Hunderttausende Fachkräfte.”

Dabei ist zu hinterfragen, worauf sich die Schätzungen beziehen. Siehe dazu ausführlicher “Fachkräftemangel”: Ist der jeweilige Bezugspunkt richtig? Oftmals beziehen sich die Zahlen auf die bestehenden Strukturen – doch diese Strukturen sollten zunächst angepasst werden: Von der Strukturdominanz zur Prozessdominanz.

Titel der Ausgabe: “Investition Mensch”

In der meistens noch vorherrschenden industriellen Bilanzierung, werden Finanzmittel für Mitarbeiter (Menschen) überwiegend nicht aktiviert, und stellen somit keine Investitionen, sondern eher Kosten dar. Um die Wichtigkeit von Mitarbeitern (Humankapital), Struktur (Strukturkapital) und Beziehungen (Beziehungskapital) in einem Wissenssystem angemessener darstellen zu können, müssten die Organisationen eine Wissensbilanz erstellen – die meisten Organisationen machen das allerdings nicht.

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Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data

Immer mehr Privatpersonen und Organisationen realisieren, dass die populären Trainingsdaten (LLM: Large Language Models) für ChatGPT von OpanAI, oder auch Gemini von Google usw., so ihre Tücken haben können, wenn es beispielsweise im andere oder um die eigenen Urheberrechte geht. In diesem Punkt unterscheiden wir uns in Europa durchaus von den US-amerikanischen und chinesischen Ansätzen. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich. Darüber hinaus liegen die Daten der bekannten (closed source) LLMs zu einem überwiegenden Teil in englischer oder chinesischer Sprache vor.

Die Alternativen waren bisher entweder nicht leistungsstark genug, oder einfach nicht für die Allgemeinheit als Open Source Model verfügbar. Siehe dazu Open Source AI Definition – 1.0: Release Candidate 2 am 21.10.2024 veröffentlicht. Das hat sich in der Zwischenzeit geändert. Beispielsweise wurde Open Source AI: Common Corpus als größte offene Trainingsdatenbank veröffentlicht, die gerade Daten für KI-Anwendungen enthält, die urheberrechtlich freigegeben wurden. Weiterhin gibt es das geförderte Projekt OpenGPT-X, das nun Teuken 7B-v0.4 veröffentlicht hat.

Quelle: https://opengpt-x.de/en/models/teuken-7b/

“Multilingual, open source models for Europe – instruction-tuned and trained in all 24 EU languages…. Training on >50% non English Data. (…) This led to the creation of a custom multilingual tokenizer” (ebd.).

Neben der freien Verfügbarkeit (Open Source AI) (via Hugging Face) ist somit ein großer Pluspunkt, dass eine große Menge an Daten, nicht englischsprachig sind. Das unterscheidet dieses Large Language Model (LLM) sehr deutlich von den vielen englisch oder chinesisch dominierten (Closed Source) Large Language Models.

Insgesamt halte ich das alles für eine tolle Entwicklung, die ich in der Geschwindigkeit nicht erwartet hatte!