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Mensch und Künstliche Intelligenz: Engineering bottlenecks und die fehlende Mitte

Fraunhofer IAO (2023): Leitfaden zu Strategie und Wandel für den KI-Einsatz, in Anlehnung an  Daugherty, P. R.; Wilson, H. J.: Human + Machine. Reimagining Work in the Age of AI. Harvard Business Review Press, 2018

Künstliche Intelligenz hat schon jetzt einen quantitativen und qualitativen technologischen Sprung auf allen gesellschaftlichen Ebenen ermöglicht. Es stellt sich daher immer mehr die Frage nach dem Umgang zwischen Menschen und diesen “Maschinen”. Da ich kein Freund von Dichotomien bin (Entweder-oder), suche ich immer wieder nach angemesseneren Erläuterungen. In dem vom Fraunhofer IAO (2023) veröffentlichten “Leitfaden zu Strategie und Wandel für den KI-Einsatz” gibt es dazu eine sehr gute Darstellung (Abbildung).

Maschinen-Tätigkeiten (hier: KI-Anwendungen) haben ihre Stärken bei Erledigen, Wiederholen, Vorhersagen und Anpassen. Das bedeutet, dass Berufe, die ihren Schwerpunkt bei diesen Tätigkeiten haben, in Zukunft wohl von KI abgelöst werden. Für Techniker/Ingenieure gibt es allerdings menschliche Tätigkeiten wie Führen, Empathisch sein, Kreativ sein und Bewerten, die technisch nicht so leicht zu ersetzen sind, also für Techniker (noch) Engineering bottlenecks darstellen.

Zwischen den beiden Extrempositionen gibt es allerdings einen sehr großen Bereich von Mensch-Maschinen-Tätigkeiten, der als die fehlende Mitte dargestellt wird. Dabei gibt es wiederum zwei Schwerpunkte: Einerseits kann der Mensch die Maschine trainieren, anderseits kann die Maschine dem Menschen assistieren. Gerade diese Bereiche können als die eigentlichen Chancen von Künstlicher Intelligenz (KI) gesehen und zum Wohle von Menschen, Organisationen und Gesellschaften – nicht nur zum Wohle großer, rein kommerziell ausgerichteter Konzerne. Siehe dazu auch Der KI-basierte Arbeitsplatz – eine erste Einordnung.

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.

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Arbeiten früher und heute – eine etwas andere Perspektive

Wir reden und hören überall etwas von der schönen, neuen Arbeitswelt, die unter New Work bekannt geworden ist. Diese schöne neue Arbeitswelt wird oft anhand von (positiven) Beispielen dargestellt und erläutert, denn etwas Neues – wie eben New Work – muss ja besser sein als das Alte – oder?

Diese auch wissenschaftlich geführte Diskussion über Vorteile und Nachteile der neuen Arbeitswelt ist schon etwas anstrengend, sodass es manchmal auch gut ist, die Thematik zu vereinfachen, sodass sich jeder dazu seine eigenen Gedanken machen kann. In der Abbildung ist – ohne Anspruch auf wissenschaftliche Korrektheit – dargestellt, wie sich “Arbeit früher” und “Arbeit heute” unterscheiden.

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Fraunhofer IAO: Rechtliche Fragen bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI)

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) wird aktuell in allen gesellschaftlichen Bereichen getestet. Bei der wirtschaftlichen Nutzung von KI kommen dabei immer öfter auch rechtliche Fragen auf, die das Fraunhofer IAO (2023) in einem “Leitfaden zu Strategie und Wandel für den KI-Einsatz” zusammengestellt hat. Danach sollte bei der strategischen Planung des KI-Einsatzes insbesondere auf folgende Bereiche geachtet werden:

KI-Einsatz generell:
– Rechteklärung bei der Beschaffung von Trainingsdaten
– Nutzung der KI durch den Anwender / Eingabekontrolle (z. B. Datenschutzrecht, Geschäftsgeheimnisse)

Entscheidungsfindung:
– Arbeitsrecht
– Datenschutzrecht
– Allg. Persönlichkeitsrecht

Produktiver Einsatz von KI
– Schutzfähigkeit von mittels KI produzierten Daten
– Gesetzliche Schutzrechte an den Daten
– Patente / Gebrauchsmuster
– Design (im gesetzlichen Sinne)
– Urheberrechte / Leistungsschutzrechte
– Vertraglicher Schutz der Daten

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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Von der Optimierung zur Problematisierung?

Image by FitNishMedia from Pixabay

In der Industriegesellschaft wird alles optimiert. Ob es nun Prozesse sind (Fremdoptimierung), oder persönliche Gesundheitsdaten (Selbstoptimierung). Mit Trackern werden dabei die Daten des Körpers permanent überwacht und optimiert – wie bei einer Maschine. Doch ist dieser (Selbst-) Optimierungswahn in der heutigen Zeit noch angemessen? Immerhin leben wir nicht mehr in einer Welt die berechenbar, planbar und somit recht einfach optimierbar ist.

In einem turbulenten Umfeld, das oft mit VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity) oder BANI beschrieben wird, ist es ja gerade schwer oder sogar unmöglich, ein geeignetes Optimierungsziel zu formulieren, da sich die Bedingungen permanent ändern. In einem Sonderheft “Problematisierung statt Optimierung” werden viele dieser Facetten ausführlich und wissenschaftlich fundiert dargestellt. Ich möchte an dieser Stelle nur punktuell die eine oder andere Quelle zitieren:

“Dabei zeigt sich zweierlei: einerseits wird der als defizitär bewertete Ausgangspunkt maßgebend für den Optimierungsprozess, das heißt für seine Form und Richtung. Andererseits wird mit der Optimierungsbewegung bereits vom Zielpunkt aus und damit vom erwünschten Zustand her gedacht, welcher in seiner schnellen Erreichbarkeit seine Wirkungsmacht entfaltet (Ebner von Eschenbach (Hrsg.) (2023): Problematisierung statt Optimierung).

In Verweis auf Forster (2020) wird weiterhin herausgestellt, dass diese Optimierung eine Ordnung hervorbringt, die Kontingenzerzeugung u.a. um Wissen und Erkenntnisse von vornherein unterdrückt (vgl. ebd.). Der allseits vorhandene Optimierungsdrang sollte daher zugunsten von einer Problematisierung abgelöst werden.

“Julia Leister und Oliver Schrickel betonen, dass der Anspruch, der mit Problematisierung erhoben wird, eine Optimierungslogik unterminiert, indem Phänomene nicht im Modus einer Lösungsorientierung angegangen, sondern zuallererst „into question“ (Leistert & Schrickel 2020, S. 9) geführt werden, um „interessant“ (Bachelard 1974 [1949], S. 140) zu werden” (ebd.).

Bei der Problematisierung geht es somit weniger um Lösungen als um Fragen, die gestellt werden, und um die Hervorbringung von Erkenntnisgrenzen (ebd.) und somit zu Erkenntnisgewinn. Diese Zusammenhänge sind nicht trivial, doch meines Erachtens sehr wichtig, denn in vielen Bereichen der Gesellschaft (Individuelle Ebene, Gruppenebene, Organisationale Ebene und Netzwerkebene) wird immer noch zu oft auf die Herausforderungen unserer komplexen Umwelt mit relativ einfachen Optimierungsansätzen geantwortet.

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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Top 100 Tools for Learning 2023: ChatGPT neu auf Platz 4 eingestiegen

Auch für das Jahr 2023 wurden wieder die TOP 100 Tools for Learning ermittelt. Dabei kam – wenig überraschend ChatGPT gleich neu auf Platz 4. In den TOP 10 ist auch noch gerade so Zoom zu finden (Platz 10), allerdings sind das 5 Platze schlechter als das Jahr zuvor.

Weiterhin fällt mir auf, dass Miro (Online Whiteboard) jetzt auf Platz 61 zu finden ist, was immerhin 37 Plätze schlechter ist, als im Jahr 2022. Möglicherweise liegt es daran, dass Online Whiteboards in der Zwischenzeit in vielen anderen Tools integriert sind. Und wo steht Moodle in dem Ranking? Immerhin auf Platz 39, was keine Veränderung gegenüber 2022 bedeutet.

Wie ich schon in dem Beitrag Top 100 Tools for Learning 2022 – A fool with a tool …? erwähnt hatte, besteht die eigentliche Arbeit darin, geeignete Tools auszuwählen, die ein Lernen in einem bestimmten Kontext (Domäne, Projekt, Geschäftsprozess) auf der individuellen Ebene, auf der Teamebene, auf der organisationalen Ebene und auf der Netzwerkebene ermöglichen.

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Einige Anmerkungen zum “Wasserfall-Modell” auf Basis des Originalartikels von Royce (1970)

Royce, W. W. (1970): MANAGING THE DEVELOPMENT OF LARGE SOFTWARE SYSTEMS | PDF  

In der heutigen Diskussion um die angemessene Vorgehensweise im Projektmanagement wird oft das “Wasserfall”-Vorgehensmodell herangezogen, um demgegenüber die Vorteile eines Agilen Projektmanagements herauszustellen. Das ist einfach, plakativ und damit für viele einleuchtend – immerhin schreiben/sagen das ja viele… Doch ist das wirklich so einfach? Gerade wenn es um komplexe Situationen geht, erscheint mir diese Argumentation nicht angemessen zu sein. Dabei erkenne ich in Beiträgen öfters ein Entweder-Oder, bzw. Gut-Schlecht, in der Argumentation, das allerdings einem Neuen Denken nicht mehr gerecht wird, denn Dichotomien sind im Neuen Denken nicht mehr gefragt, und somit eher kontraproduktiv.

Um diese Thematik etwas intensiver zu betrachten ist es .- wie immer – gut, den Ursprung des Begriffs “Wasserfall” im Zusammenhang mit Projektmanagement zu betrachten. Dabei beziehen sich viele Autoren auf den Artikel Royce, W. W. (1970): MANAGING THE DEVELOPMENT OF LARGE SOFTWARE SYSTEMS | PDF – doch darin kommt der Begriff “Waterfall” gar nicht vor.

In der Hinführung zu seinen eigentlichen Argumenten (siehe Abbildung) zeigt Royce auf den ersten Seiten die allseits bekannte Darstellung eines kaskadenähnlichen Verlaufs, den Royce sogar kritisiert. Diese einfache Kaskadendarstellung ist dann später von vielen als “Wasserfall-Modell” charakterisiert, und seit dem Agilen Manifest und dem Agilen Projektmanagement als ein nicht mehr angemessenes Vorgehen charakterisiert und gebrandmarkt worden.

Neben den allseits bekannten Nachteilen eines “Wasserfall-Modells” hat es unter bestimmten Bedingungen (siehe dazu z.B. Stacey-Matrix) auch Vorteile. Ebenso haben KANBAN, SCRUM, DESIGN THINKING etc. unter anderen Bedingungen Vorteile – in anderen eben auch Nachteile (siehe dazu ausführlich Timinger 2021). Gerade die Entwicklungen zu einem eher Hybriden/Adaptiven Projektmanagement zeigen ein realistisches Kontinuum der möglichen Vorgehensmodelle auf -womit das Entweder-Oder endlich zu den Akten gelegt werden sollte.

Wer ausgewogen und ergebnisoffen seine Meinungen beitragen möchte, sollte das immer auf Basis von Original-Quellen machen, und dem Leser dadurch ermöglichen, seine eigene Meinung zu bilden.

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Fragebogen: Wie tolerant sind Sie gegenüber Unsicherheiten?

Ausschnitt aus dem Fragebogen Unsicherheitstoleranz, in: weiter bilden 04/2023

Wir leben in turbulenten Zeiten in denen geliebte Selbstverständlichkeiten (Sicherheiten) nicht mehr gelten. Daraus entwickelt sich oft eine gewisse Angst vor dieser neuen Unsicherheit im persönlichen, unternehmerischen und sogar gesellschaftlichen Umfeld.

Es wundert daher nicht, dass die Toleranz gegenüber Unsicherheit (Unsicherheitstoleranz) im klinischen Sinne als Teil der Generalisierten Angststörung verstanden wird (Gerlach, Patzelt und Andor, 2008).

Sie können im einfachsten Fall mit Hilfe eines Fragebogens prüfen, wie es mit Ihrer Unsicherheitstoleranz aussieht. Der Ausschnitt in der Abbildung zeigt die Vorgehensweise und die ersten drei Fragen.

Den gesamten Fragebogen finden Sie in der Zeitschrift weiter bilden 04/2023 auf Seite 31 (PDF).

In dieser Ausgabe gibt es noch weitere interessante Artikel zum Thema.

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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Auftraggeber und Auftragnehmer: Korridor des gemeinsamen Lernens

Eigene Darstellung

Wenn es um einen Projektauftrag geht, kommen schnell die Begriffe “Auftraggeber” und “Auftragnehmer ins Spiel. Dabei kommt es einem so vor, als ob es eine starke Trennung zwischen den beiden gibt. Schaut man etwas genauer hin, ist dem allerdings nicht so.

Wie der Abbildung zu entnehmen ist. gehören zu den Pflichten des Auftraggebers, den Umfang zu benennen, und die Chancen und Risiken der Anwendung abzuwägen. Zu den Pflichten des Auftragnehmers zählen das Risiko der Abwicklung, Termine, Budget und Qualität der zu erbringenden Leistungen.

Interessanterweise gibt es allerdings auch noch einen Bereich “dazwischen”. Es handelt sich um einen Korridor des gemeinsamen Lernens (der gemeinsamen Verantwortung). Es gibt z.B. viele Artefakte/Unterlagen, die nur gemeinsam – also nicht einseitig – festgelegt werden. Das sind u.a der Projektauftrag/-vertrag, Abnahmeprotokolle, Änderungsaufträge usw. Doch geht es nicht alleine um diese Unterlagen (also um das WAS), sondern hauptsächlich um die dazugehörende Zusammenarbeit (um das WIE), die es zu gestalten gilt.

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.

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Ambiguität/Ambivalenz: Bewältigung von Unbestimmtheit und Mehrdeutigkeit

Das Umfeld wird oft mit VUCA beschrieben. “V” bedeutet Volatil, “U” bedeutet Uncertainty, “C” bedeutet “Complex” und “A” bedeutet Ambiguity/Ambiguität. Den Begriff Ambiguität (Mehrdeutigkeit), und die dazugehörende Ambiguitätstoleranz, habe ich schon in dem Blogbeitrag Erstens kommt es anders, zweitens als man denkt aus dem Jahr 2018 thematisiert. J. Sautermeister hat nun in seinem Artikel Ambiguität/Ambivalenz die beiden ähnlichen, aber doch unterschiedlichen Begriffe, deutlicher charakterisiert, obwohl es nicht einfach ist, da die Begriffe in verschiedenen Kontexten unterschiedlich interpretiert werden.

“Die Begriffe Ambivalenz und Ambiguität werden in pädagogischen, psychologischen und sozialwissenschaftlichen Konzepten unterschiedlich verwendet. Trotz aller Unschärfen und Unterschiede kann man der Sache nach folgendermaßen zwischen Ambiguität und Ambivalenz differenzieren: Ambiguität stellt ein objektives Charakteristikum von Phänomen, Texten, Semantiken, Praktiken, Situationen und Ereignissen dar, die aufgrund einer Zwei-, Mehr- oder Uneindeutigkeit zu einer Interpretationsoffenheit bzw. Deutungs- und Handlungsunsicherheit führen. Ambivalenz lässt sich als ein subjektives Erleben von Ambiguität und dem gleichzeitigen Auftreten einander widersprechender Gefühle, Gedanken, Absichten und Handlungsimpulse verstehen” (Sautermeister, J. (2023), in: weiter bilden 4/2023).

In konkreten Handlungssituationen, wie z.B. in Projekten, werden beide Aspekte enthalten sein, was die Sache nicht einfacher macht. Mit dieser Ambiguität (Mehrdeutigkeit) umzugehen, diese anzunehmen und zu bewältigen (Ambivalenz) – nicht nur zu tolerieren – ist Bestandteil eines modernen Kompetenzansatzes, der solche Situationen bewusst adressiert. Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition auf der individuellen Ebene, der Ebene von Gruppen, Organisationen und Netzwerken kommt somit eine besondere Bedeutung in einem turbulenten Umfeld zu.

Siehe dazu auch Ist BANI – an Stelle von VUCA – eine bessere Beschreibung für das veränderte Umfeld? und Neue und alte Denkansätze – eine Gegenüberstellung.

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.

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The History of Knowledge: Gab es nicht schon immer Wissensgesellschaften? Befinden wir uns schon in der KI-Gesellschaft?

Der Begriff “Wissensgesellschaft” wird mit Peter Drucker in Zusammenhang gebracht, der schon in den 1960er Jahren erkannt hat, dass in der westlichen Welt nicht mehr die klassischen Ressourcen, sondern verstärkt Wissen Werte schaffen wird. In dem Buch von Östling und Heidenblad (2023): The History of Knowledge wird der Zusammenhang wie folgt dargestellt.

“This concept was coined at the end of the 1960s by American social scientists and intellectuals such as Daniel Bell and Peter Drucker. They maintained that the Western world had entered a new post-industrial state. Here it was no longer raw materials, factories, and labour that created wealth. Instead, people’s knowledge was the most important thing. It was felt that the collected body of knowledge was in a state of exponential growth. When thinkers looked towards the future, they predicted that knowledge – and advanced forms of knowledge work – would only become more important. These ideas were adopted in the 1970s by sociologists and economists, as well as by politicians and journalists. Gradually, the knowledge society became self-defining” (Johan Östling and David Larsson Heidenblad (2023))

In dem genannten Buch wird deutlich, dass es eine sehr lange Geschichte des Wissens (The History of Knowledge) gibt. Insofern können wir unsere heutige Gesellschaft mit “Wissensgesellschaft” titulieren. Wir sollten allerdings auch erkennen, dass der Begriff etwas eingeschränkt nur unsere westliche Perspektive widerspiegelt, und nur einen kleinen zeitlichen Ausschnitt der gesellschaftlichen Entwicklungen beschreibt. Befinden wir uns möglicherweise schon in der nächsten oder übernächsten Phase? Wenn ja, wie wollen wir diese titulieren? Wie wäre es mit die KI-Gesellschaft?