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Wissensarbeiter benötigen pro Woche fast einen ganzen Tag für die Informationssuche

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In einer aktuellen Studie von Researchscape im Auftrag von Lucid Software wurden 2.196 Wissensarbeiter aus den USA, aus UK, den Niederlanden, Deutschland und Australien befragt. Dabei kamen doch recht überraschende Ergebnisse heraus, die in der englischsprachigen Website von Lucid Software zu finden sind. ZDNET hat die wichtigsten Erkenntnisse in einem deutschsprachigen Artikel zusammengefasst.

“Demnach wenden deutsche Wissensarbeiter im Schnitt etwa 6,5 Stunden für die Suche nach Informationen auf, bevor sie mit der eigentlichen Arbeit beginnen können – was fast einem ganzen Arbeitstag pro Woche entspricht. Zudem erschwert eine schlechte Koordination im Team die produktive Arbeit” (Quelle: ZDNET vom 01.06.2023).

Qualitativ gute Daten und Informationen sind für die Wissensarbeit elementar. Insofern ist es wichtig, diese Basis mit Hilfe digitaler Strukturen aufzubauen und die Koordination im Team zu verbessern. Technologisch kann das durch Kollaborationsplattformen geschehen, die auch eine stärkere Selbstorganisation unterstützen sollte. Kollaborationsplattformen unterscheiden sich dadurch auch von Software. Siehe dazu auch Von der Projektmanagement-Software zur Kollaborationsplattform.

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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Unternehmenskultur und Projektkultur im Spannungsfeld zwischen “Tight” und “Loose”

Dass die Kultur – in Unternehmen die Unternehmenskultur – einen großen Einfluss auf das entsprechende Projektmanagement hat (Projektkultur), ist schon lange bekannt und wird immer wieder thematisiert. Wenn man es plakativ darstellt, wird eine eher offene Unternehmenskultur mit dem Agilen Projektmanagement, und eine eher geschlossene Unternehmenskultur mit dem Klassischen/Plangetriebenen Projektmanagement in Verbindung gebracht.

In dem Zusammenhang wird oft auf das Kulturebenen-Modell von E. Schein verweisen, der auch auf die begrenzte Beeinflussbarkeit einer historisch gewachsenen Unternehmenskultur hinweist. Weiterhin wird oft auf die unterschiedlichen Kulturen von ganzen Ländern verwiesen. Dabei gibt es Länder wie die USA, denen eher eine “loose culture”, und Länder wie Deutschland, denen eher eine “tight culture” zugesprochen wird (vgl. Gelfand 2018). Jetzt geht es in Unternehmen oftmals nicht um ein “Entweder-oder”, sondern um ein “Sowohl-als-auch”, also um organisationale Ambidextrie. Dabei versuchen Unternehmen, eine Balance zwischen den extremen Polen einer Unternehmenskultur zu finden.

“Damit ist gemeint, dass ein Unternehmen, das tendenziell durch eine „lose“ Unternehmenskultur gekennzeichnet ist, straffe Regelungen einführt. Beispielsweise besagt die 70-20-10-Regelung bei Google, dass Mitarbeiter 70?% ihrer Arbeitszeit für vorhandene Unternehmensprojekte aufwenden, 20?% für Ideen, die mit diesen Projekten im Zusammenhang stehen sowie 10?% für individuelle Projektansätze. Das Konzept wird als „structered looseness“ bezeichnet.

Von „flexible tightness“ wird in den Fällen gesprochen, in denen Unternehmen, die tendenziell durch eine straffe Unternehmenskultur gekennzeichnet sind, lockerere Praktiken zur Anwendung bringen. Als Beispiel kann auf den japanischen Autobauer Toyota verwiesen werden, der im Rahmen eines vorgegebenen Acht-Schritte-Programms die Mitarbeiter zum Experimentieren einlädt. Interessanterweise wird hier ein Unternehmen aus einer tendenziell „engen“ Kultur genannt, das maßgeblich den Trend zu Agilität beeinflusst hat.”

Richter, C. (2023): Die Zukunft des Projektmanagements: Projekt-Leadership zwischen Rule Makers und Rule Breakers, in: projektmanagementaktuell 2/2023.

Die beiden Beispiele zeigen auf, dass es nicht DIE Lösung für eine bestimmte Organisation gibt, sondern die Unternehmenskultur abhängig ist von der Historie, der Branche, der beruflichen Domäne, ja sogar zur Projektlandschaft – was die Sache nicht einfacher macht. Siehe dazu auch Growth Mindset, Agilität und Multiple Intelligenzen und Ulvnes, R. (2015): From management to leadership using Tight – Loose – Tight.

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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Von New Work zu New Digital Work?

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Die Digitalisierung von Arbeit begleitet uns schon seit vielen Jahrzehnten. Die dabei immer intensivere Vernetzung von technischen Systemen und Menschen führt zu einer erhöhten Komplexität, die nur mit mehr Selbstorganisation am Arbeotsplatz bewältigt werden kann. Dieser Aspekt ist ein (!) wichtiger Baustein der Neuen Arbeit – New Work. Siehe dazu ausführlicher Beispiele für neue Arbeitskonzepte aus dem New Work Barometer – und kritische Anmerkungen dazu.

In der Zwischenzeit gibt es allerdings Entwicklungen, die eine weitere Qualität in der Arbeit mit neuen Technologien darstellt. Diese New Digital Work zeichnet sich durch folgende Punkte aus, die in Hartmann, E. A.; Shajek, A. (2023:1-2): New Digital Work and Digital Sovereignty at the Workplace – An Introduction, in: Shajek, A.; Hartmann, E.A. (Eds) (2023): New Digital Work, S. 1-15 wie folgt beschrieben sind:

Immersion, the experience of direct interaction with a digitally mediated or (in parts) digitally created world, and the corresponding tendency towards ‘invisible’, ‘vanishing’ human-computer interfaces (Dede 2009; Fishkin et al. 1999; Mayer et al. 2023, this volume).

The use of Artificial Intelligence (AI) at the workplace, with its potentials to substitute as well as enhance human intelligence, and its effects on a growing lack of transparency of the inner structure and workings of the technology itself (High-Level Expert Group on AI [AI HLEG], 2020; Mueller et al. 2019; Pentenrieder et al. 2023, this volume; Staneva and Elliott 2023, this volume; Zhou et al. 2021).

Digital labor platforms transforming access to labor markets, contract and working
conditions, and workers’ rights and opportunities to associate and organize themselves (Harmon and Silberman 2018; ILO – International Labour Organization, 2018, 2021; Yan et al. 2023, this volume).

Die von mir eingefügten Links sollen die jeweiligen Dimensionen weiter erläutern. Spannend ist hier auch die in der genannten Veröffentlichung angesprochene Digitale Souveränität am Arbeitsplatz (Digital Sovereignty at the Workplace).

Projektarbeit ist dabei ein wichtiges Element dieser Entwicklungen, denn Projekte sind Träger des Wandels. Darüber hinaus wird Projektarbeit selbst auch von den genannten Entwicklungen stark beeinflusst. Siehe dazu beispielhaft In der Zwischenzeit kann Künstliche Intelligenz im Projektmanagement genutzt werden – beispielsweise im Projektmarketing.

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Projektmanagement: Das Cynefin-Framework und der Bereich “disorder”

Quelle: Von David Snowden (en: User:Snowded: file log) – David Snowden – created in Freelance for this image, Gemeinfrei, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=12647594

In Organisationen werden heute Routinetätigkeiten, planbare (komplizierte) Projekte, und immer mehr komplexe Projekte durchgeführt. Darüber hinaus gibt es noch einen eher chaotischen Bereich. Die bekannte Stacey-Matrix bietet hier eine gute Möglichkeit, die verschiedenen Vorhaben/Projekte in Bezug auf Anforderungen (WAS?) und Methode/Technik (WIE) zu positionieren, um das jeweils geeignete Vorgehensmodell (z.B. Plangetriebenes Projektmanagement, KANBAN, SCRUM, DESIGN THINKING etc.) abzuleiten.

Eine weitere Möglichkeit zeigt das Cynefin-Framework auf, das aus dem Wissensmanagement kommt und auch die vier Bereiche Clear (Simple), Complicated, Complex, Chaotic unterschiedet. Interessant dabei ist, der Bereich “disorder” oft nicht thematisiert wird: “Die fünfte Domäne ist disorder, der Zustand des Nicht-Wissens, welche Art von Kausalität besteht. In diesem Zustand gehen die Leute in ihre eigene Komfortzone zurück, wenn sie eine Entscheidung fällen” (Wikipedia). Dass dieser Zustand häufig vorkommt, wird in dem folgenden Text hervorgehoben.

“Da den Beteiligten eines Unternehmens oder speziell eines Projekts nicht immer klar ist, in welchem der anderen vier Bereiche sie sich befinden, wurde der fünfte Bereich disorder eingeführt. Hier befinden wir uns, wenn wir nicht genau sagen können, in welchen Bereich das eigene Projekt zugeordnet werden kann. In der Praxis ist disorder für viele Unternehmen und Projekte schon fast der Normalzustand” (Flore, A.; Edelkraut, F. (2023): Agiles Personalmanagement, in: projektmanagementaktuell 2/2023).

Bei ihrem Hinweis, dass disorder schon fast der Normalzustand ist, beziehen sich die Autoren auf Edelkraut, F., Mosig, H. (2019): Schnelleinstieg Agiles Personalmanagement, 1.?Auflage, Haufe Group Freiburg – München – Stuttgart. Jeder, der sich mit Projekten befasst sollte also bestenfalls alle fünf Bereiche kennen, um die geeigneten Vorgehensmodelle situativ/adaptiv anzuwenden.

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

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Bedeutet Wissensgesellschaft eine Verwissenschaftlichung der Gesellschaft?

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Von der Industriegesellschaft zur Wissensgesellschaft bedeutet, dass der Produktionsfaktor “Wissen” immer stärker in den Mittelpunkt der Gesellschaft und der Organisationen/Unternehmen rückt. Siehe dazu beispielhaft Wissensgesellschaft – was soll das denn sein?, Nicht ganz einfach: Urheberrecht in der Wissensgesellschaft, Informationsnetze sind wichtige Strukturen der Wissensgesellschaft – es gibt hier allerdings ein Kontrollparadox.

Anfang des 19. Jahrhunderts kam es dabei nicht nur zur stärkeren Industrialisierung, sondern “vor allem in der Umstellung vom religiösen und metaphysischen auf das positive (objektive) Wissen der Wissenschaft, dessen Krönung in seinen Augen die Soziologie darstellen sollte” (Knoblauch 2020). Dabei bezieht sich der Author auf den Begründer der Soziologie, Auguste Comte. Dieser Bezug von Wissensgesellschaft und Wissenschaft wird in dem folgenden Abschnitt noch deutlicher dargestellt.

“Die Wissensgesellschaft zeichnet sich zudem dadurch aus, dass sich immer mehr Leute um das Wissen anderer kümmern: Wissen als Wissen wird zum Gegenstand menschlicher Kommunikation, menschlicher Arbeit und damit auch zur Ware. Die Vorstellung der Wissensgesellschaft zehrt aber nicht nur von der Wissensvermittlung im Bildungssystem, sondern es spielt vielmehr die Produktion von Wissen als Wissen eine zentrale Rolle und damit auch die Wissenschaft. Wir können deswegen von einer Verwissenschaftlichung sprechen. Diese Verwissenschaftlichung ist erkennbar an der zunehmenden Durchdringung auch der nichtwissenschaftlichen gesellschaftlichen Funktionsbereiche
(Wirtschaft, Politik, Religion, Medien, Sport etc.) mit wissenschaftlichem Wissen. Einige Autoren sehen in dieser Verwissenschaftlichung die Ursachen für deren allmähliche Transformation, etwa zur Wissensökonomie, zur Wissenspolitik etc. (z. B. Stehr 2002)” (Knoblauch H. (2020): Von der Wissensgesellschaft zur empirischen Wissenschaftstheorie, in: Horatschek, A. M. (Hrsg.) (2020): Competing Knowledges – Wissen im Widerstreit. Abhandlungen der Akademie der Wissenschaften in Hamburg, Band 9).

Siehe dazu auch Wissensmanagement und die verschiedenen Beiträge in der Kategorie Wissensmanagement.

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Das Verhältnis von Recht und Wissen ist kein gut entwickeltes Gebiet

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Wenn wir über Wissen sprechen, geht es auch um die Frage, wie Wissen geschützt werden kann, bzw. frei verfügbar sein sollte. In der Industriegesellschaft war es (ist es immer noch) üblich, beispielsweise Wissen über Innovationen in Form von Schutzrechten zu sichern – siehe dazu ausführlich Deutsches Patent- und Markenamt. Interessant dabei ist, dass dort das Urheberrecht nicht thematisiert wird, obwohl das Urheberrecht in einer wissensbasierten Gesellschaft immer wichtiger wird. In einer dynamischen Umgebung verändern sich die Rahmenbedingungen so schnell, das manche Unternehmen ihre Innovationen gar nicht mehr schützen lassen. Zu dem Verhältnis zwischen Recht und Wissen habe ich folgendes gefunden:

“Das Verhältnis von Recht und Wissen ist kein gut entwickeltes Gebiet der Rechtstheorie und Rechtswissenschaft. Dies könnte ein Vermächtnis des methodischen Ansatzes der deutschen Rechtstheorie sein, der wenig Raum für einen Wechsel zur Analyse des Rechts als wissenserzeugendes Verfahren lässt. Die Anwendung des Rechts basiert auf gemeinsamen Konventionen und Bedeutungen, die einen Anschein von Stabilität vermitteln. Dieser Anschein erodiert in dynamischen Umgebungen. Anstatt auf das Alltagswissen zurückzugreifen, schafft und rahmt das Gesetz in solchen Situationen wissensgenerierende Verfahren und Infrastrukturen, um das notwendige Wissen zu sichern, beispielsweise für die Regulierung” (Trute, H.-H., (2020): On Knowledge and Law: The Role of Law in the Generation and Harmonisation of Knowledge, in: Horatschek, A. M. (Hrsg.) (2020): Competing Knowledges – Wissen im Widerstreit. Abhandlungen der Akademie der Wissenschaften in Hamburg, Band 9).

In der Industriegesellschaft wird immer noch von dem Primat der Planbarkeit, der Vorhersehbarkeit und der Berechenbarkeit ausgegangen. Durch die weltweite Vernetzung von Menschen, Technologien und Strukturen befinden wir uns allerdings in einem turbulenten Umfeld – in einem komplexen sozialen/wirtschaftlichen System, das andere Rahmenbedingungen braucht, um Wissen für die Gesellschaft, bzw. für Organisationen/Unternehmen nutzbar zu machen. Siehe dazu ausführlicher Der Strukturbruch zwischen einfacher und reflexiver Modernisierung, oder auch die Diskussionen über die Nutzung von z.B. ChatGPT (Künstlicher Intelligenz).

Es wird Zeit, dass die aufgebauten Strukturen der Bürokratie und des damit verbundenen Rechtsstaats wieder mehr Freiraum für die Entfaltung von Wissen zulassen. Die aktuelle Situation, dass unser Rechtssystem noch in alten Strukturen befindet, die Realität sich allerdings dynamisch weiterentwickelt, führt zu Spannungen und Graubereichen. Wissen zu “stehlen” ist teilweise ein Massensport geworden. Möglicherweise sind diese Zeilen etwas überspitzt formuliert, doch ist es m.E. wichtig, auf die Zusammenhänge aufmerksam zu machen.

In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auch auf diese Zusammenhänge ein, und verweisen auf die genutzten Quellen. Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Übernimmt die Künstliche Intelligenz jetzt alles?

Die schon vor Jahrzehnten thematisierte “Künstliche Intelligenz” basiert auf der Annahme “that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it” (McCarthy et al., 1955:2). Die aktuellen Entwicklungen von ChatGPT 3.5 oder ChatGPT 4 (um nur Beispiele zu nennen) scheinen McCarthy zu bestätigen . Es hat den Anschein, als ob die Künstliche Intelligenz alle Lebensbereiche verändert, erweitert oder sogar ganz übernimmt (z.B. bestimmte Arbeitsbereiche). Doch ist das wirklich so? Dazu habe ich folgenden Text gefunden:

“KI als neue Weltlenkerin? Nein! Zumindest für absehbare Zeit ist ein solches Horrorszenario nicht zu befürchten. Zwar werden die Änderungen im Alltagsleben durch KI stärker als bisher erkennbar – aber trotzdem: Bei KI-Systemen handelt es sich bei weitem nicht um eine dem Menschen vergleichbare Intelligenz, sondern eher um sehr spezifische Nischenfähigkeiten, die bei eng definierten Aufgaben überlegen sind, aber außerhalb ihres Daseinszwecks oft bei den einfachsten Tätigkeiten scheitern. Sie können viel, haben aber klare Limitationen. Während Alpha Zero, eine Schach-KI, zwar den Schachweltmeister besiegen kann, fehlt Computern eigener Antrieb, Willensfreiheit, Bewusstsein, Fähigkeit zur Selbstreflexion und Verständnis unserer Welt. Sinn, Verstehen und Verantwortung sind Konzepte, die für KI schon kategorial unpassend sind. KI kann damit auch weder böswillige noch heimtückische Intentionen verfolgen und auch keine Verantwortung für ihr Tun übernehmen – verantwortlich ist und bleibt der Mensch” (Ehlers, U.-D. (2023:271-272): Wie wollen wir leben?, in Schmohl et al. (Hrsg.) (2023): Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung, S. 271-278.

Den Hinweis auf einen Kategorienfehler hat auch Howard Gardner in seiner Betrachtung von menschlicher Intelligenz thematisiert, und damit die menschliche Intelligenz von den Möglichkeiten einer Künstlichen Intelligenz unterschiedenen. Siehe dazu auch

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Worin unterscheiden sich Daten von Fakten?

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Unsere westliche Sicht auf Wissen wird von einem eher technisch-wissenschaftlichen Modell dominiert: “the hegemony of the techno-scientific model in defining legitimate and productive knowledge” (UNESO 2005: 5). Es wundert daher nicht, dass versucht wird, verschiedene Begriffe zu unterscheiden – zu definieren. Es geht ganz praktisch um die Unterscheidung der Begriffe “Zeichen”, “Daten”, “Informationen” und “Wissen”, die in der ursprünglichen, bzw. in der erweiterten Wissenstreppe dargestellt werden. Siehe dazu auch Ein besseres Verständnis der Wissenstreppe führt zu einem besseren Umgang mit Wissen. Auf der Ebene der “Daten” gibt es allerdings mit dem Begriff “Fakten” ein weiters Konstrukt. Dazu habe ich folgendes gefunden:

“Aufschlussreicher sollte es sein, zwischen Daten und Fakten terminologisch zu unterscheiden. ‚Daten‘ sind das, was einem Beobachter buchstäblich gegeben ist (lat.: datum / frz.: donnée) und daher insbesondere das, was sich in irgendeiner Weise feststellen und vielleicht sogar messen lässt. In erster Linie darf man also das als Datum verstehen, was niemand bestreiten kann, und mithin gilt ein Datum fraglos, sofern es korrekt ermittelt worden ist. Ein Faktum ist demgegenüber kein simples Datum, sondern wortwörtlich eine ‚Tat-Sache‘, das heißt ein im Kern menschliches Produkt. Wo wir von Fakten reden, sprechen wir jedenfalls immer von Dingen, die wir selber erst zu dem gemacht haben, was sie sind (lat.: factum / frz.: fait). Können Daten insofern nicht anders als ‚richtig‘ sein, solange man sie nicht irrtümlich oder sachwidrig erfasst hat, stellt sich bei Fakten von vornherein die Frage, inwiefern sie als ‚wahr‘ gelten dürfen” Meier, A. (2020): In Science We Trust: Überlegungen zum Wissen der Wissenschaften. In: Horatschek, A. M. (Hrsg.) (2020): Competing Knowledges – Wissen im Widerstreit. Abhandlungen der Akademie der Wissenschaften in Hamburg, Band 9).

Wenn also oftmals hervorgehoben wird, “das ist Fakt” oder “Fakt ist”, so ist diese Formulierung kritisch zu sehen, denn sie ist nicht so unumstößlich, wie es auf den ersten Blick den Anschein hat. Wie in der Quelle erwähnt, stellt sich bei “Fakten” die Frage, “inwiefern sie als ‚wahr‘ gelten dürfen”.

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Können “soft skills” / Kompetenzen – auch digital entwickelt werden?

Nach den vielen Jahrzehnten der Industriegesellschaft mit ihren Effektivität- und Effizienzansätzen, wird in der eher wissensbasierten Gesellschaft immer deutlicher, dass soziale Kompetenzen (soft skills) im Arbeitsalltag wichtiger werden. Damit diese Aussage nicht einfach so im Raum stehen bleibt, habe ich nach wissenschaftlichen Belegen dafür gesucht. Beispielhaft beziehe ich mich nachfolgend auf die Metastudie von Coelho, M. J., & Martins, H. (2022). The future of soft skills development: A systematic review of the literature of the digital training practices of soft skills. Journal of E-Learning and Knowledge Society, 18(2), 78–85). Darin wird zunächst der Begriff “soft skill” näher erläutert.

“While the term ´skill´ may refer to ´the ability of performing something well´ (Golowko, 2018), the term ´soft skill´ encompasses the ability of people to communicate with each other and work well together (Andrews and Higson 2008), social aptitudes, language and communication capabilities, friendliness and other characteristics that are typical of interpersonal relationships (Cimatti, 2016). Hard skills by opposition are perceived as the technical skills that involve working with equipment, data or even software (Laker&Powell, 2011) (…). Soft skills are becoming increasingly important in the workplace. Due to their interpersonal nature and experiential face-to- face reality, they are often touted as nearly impossible to develop online; our study finds that an increasing body of literature is offering evidence and solutions to overcome impediments and promote digital technologies use in softs kills training” (ebd.).

Die Studie zeigt also auf, dass es durchaus möglich ist, soft skills digital zu entwickeln. Dabei werden auch Vorschläge gemacht, welche digitalen Ansätze geeignet erscheinen. Letztendlich kommt es auf das Design von Lernarrangements, und somit auf kompetente Erwachsenenbildner an. Da sehe ich aktuell die Schwachstelle, da viele in dem neuen Arbeitsumfeld mitreden, die von Erwachsenenlernen/Erwachsenenbildung recht wenig verstehen. Die Technologie mit ihren Möglichkeiten überdeckt alles – sogar das Finden von besseren/angemesseneren Lösungen.

Jetzt ist noch zu klären, wie “soft skills” und Kompetenzen zusammenhängen. Frühere Kompetenzdefinitionen beziehen sich auf die im anglo-amerikanischen Raum gebräuchliche Unterscheidung individueller Leistungsdispositionen in Knowledge, Skills, Abilities and Other Characteristics (KSAO), wobei modernere Definitionen auch eher die Selbstorganisationsdisposition in den Vordergrund stellen (Siehe dazu auch Freund, R. 2011). Übertragen kann das alles bedeuten, dass es durchaus – bei geschicktem Design – möglich ist, soziale/emotionale Kompetenzen digital zu entwickeln.

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

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

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Können Probleme, die von Technologien geschaffen wurden, durch neue Technologien gelöst werden?

Technologien haben in der Vergangenheit geholfen, viele bis dahin große Probleme zu lösen. Ob es nun die mechanische, elektrische, elektronische oder andere Technologien waren, alle haben uns “irgendwie weitergebracht”. Doch sind Technologien oftmals ambivalent. Beispielsweise kann Atomkraft für Menschen sinnvoll eingesetzt, oder aber für Atombomben genutzt werden. Zu dieser Ambivalenz kommt nun noch die oft vertretene Einstellung, dass die durch Technologie entstandenen Probleme einfach mit neuen Technologien gelöst werden sollen. Dazu folgende Überlegungen:

“Albert Einstein wird unterstellt, gesagt zu haben: ´Probleme kann man niemals mit derselben Denkweise lösen, durch die sie entstanden sind.´ Mit diesem Zitat wird häufig Kritik daran geübt, dass die durch den intensiven Einsatz von Technologien verursachten Probleme durch den Einsatz neuer Technologien gelöst werden sollen.” (Jaeger-Erben, M.; Hielscher, S. (2022:141): VERHÄLTNISSE REPARIEREN. Wie Reparieren und Selbermachen die Beziehungen zur Welt verändern).

Die rein technologiegetriebene Perspektive führt zu einer Spirale, die andere, soziale und gesellschaftliche Dimensionen des Zusammenlebens zwar thematisiert, doch letztendlich das Primat der Technologie in den Mittelpunkt stellt. Meines Erachtens sollten wir wieder versuchen, uns nicht mehr nur von der Technologie treiben zu lassen, sondern selbst den Rahmen abstecken, in dem Technologie einen sozialen und gesellschaftlichen Beitrag liefern kann. Siehe dazu auch Herausforderungen der Digitalisierung als “wicked problems”, Was sind eigentlich Multi-Kontext-Probleme? und Society 5.0. Was ist das nun schon wieder?