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Technologie-Grid Deutschland: Relative Bedeutung von Innovationsfeldern und Zeit bis zum kommerziellen Durchbruch

Quelle: Weber, T.; Süssenguth, S. (Hrsg.) (2024): Innovationsfähigkeit in der Zeitenwende, acatech IMPULS vom 27.11.2024 | Website

Über die Innovationsfähigkeit Deutschlands habe ich in den letzten Jahren verschiedene Beiträge geschrieben. Es war schon lange abzusehen, dass Deutschland (Europa) den Anschluss an die USA und an China bei den wichtigsten Innovationsfeldern verloren hat. Von der Politik wird allerdings immer noch versucht, Innovation auf allen Ebenen Top-Down zu planen, und zu fördern/steuern. Dadurch werden sehr viele Ressourcen im gesamten Innovations-Ökosystem verschwendet, und ein Bottom-Up-Ansatz vernachlässigt. Um es etwas drastisch auszudrücken: Es gibt mehr Innovations-Preise als wirkliche Innovationen (Siehe beispielhaft meinen Blogbeitrag aus dem Jahr 2010).

Wenn wir uns der Zukunft zuwenden ist es interessant sich klarzumachen, wie sich wichtige Innovationsfelder entwickeln. Dabei sollte die jeweilige Bedeutung und das zeitliche Eintreten beachtet werden. Genau das wurde mit Hilfe von Hintergrundgesprächen und der Sichtung verschiedener Quellen gemacht, und in ein Technologie-Grid überführt (Abbildung), das durchaus interessante Ergebnisse liefert.

Deutlich zu erkennen ist beispielsweise, dass viele der Pfeile nach links zeigen, was bedeutet, dass die jeweilige Technologie früher als noch in 2021 erwartet ihren Durchbruch erzielen soll. Weiterhin ist zu erkennen, dass Cybersecurity, von seiner Bedeutung in 2021 eher “mittel”, nun als “sehr hoch” eingestuft wird.

Es lohnt sich, diesen Teil der Veröffentlichung genauer zu analysieren um zu erkennen, welche Möglichkeiten – welche Innovationsprojekte – sich aus diesen Entwicklungen für die eigene Organisation ableiten lassen.

Quelle: Weber, T.; Süssenguth, S. (Hrsg.) (2024): Innovationsfähigkeit in der Zeitenwende, acatech IMPULS vom 27.11.2024 | Website.

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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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!

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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.

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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!

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Unternehmen: Von der Strukturdominanz zur Prozessdominanz

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Aktuell sieht es in vielen Unternehmen noch so aus, dass die Struktur (Aufbauorganisation) die Prozesse (Ablauforganisation) bestimmt und dominiert. Etwas überzogen formuliert: Die Prozesse werden an die Struktur angepasst. In Zeiten der Digitalisierung wird manchmal sogar krampfhaft versucht, die Prozesse so zu digitalisieren, dass die Struktur nicht verändert werden muss.

Das kann auf Dauer nicht gut gehen, denn das Umfeld verändert sich sehr dynamisch und erfordert teilweise ganz neue Prozesse in Unternehmen, die manchmal wenig oder sogar keine Struktur benötigen, da diese digitalen Prozesse beispielsweise über Plattformen von Kunden/Bürger usw. selbst durchgeführt werden. Dazu habe ich folgenden Text gefunden:

“Mit dem Wissen über Prozesse und Strukturen des biologischen Lebens, der Zellen, der DNA, etc. nähern sich die Prozesse und Strukturen vieler Unternehmen der Prozessdynamik des evolutionären Lebens an. Aber die Mehrheit der Unternehmen hat diesen Weg noch nicht eingeschlagen und verharrt immer noch zu sehr auf der Strukturdominanz. Einen neuen kräftigen Schub zu mehr Prozessdominanz wird die Digitalisierung in Verbindung mit künstlicher Intelligenz und Selbststeuerung erzeugen. Dies kann und wird vielfach zu umfassenden, z.T. sehr radikalen Veränderung der Energieprozesse und zu neuen dissipativen Strukturen von Unternehmen führen” (Zangl 2024, in Koller et al. 2024: Die Zukunft der Grenzenlosen Unternehmung).

Wenn sich Unternehmen also stärker an dem Umfeld orientieren, werden sie sich zwangsläufig immer mehr an die evolutionäre Prozessdynamik anpassen. Das wiederum wird dazu führen, dass es zu einer deutlichen Prozessdominanz kommen wird. Darüber hinaus wird sich zeigen, ob bestehende Unternehmen in der Lage sind ihre Strukturen schnell anzupassen, ob für die aufgezeigte Entwicklung ganz andere Unternehmen benötigt werden.

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Wie hängen Wandel, Energie und Prozess zusammen?

Image by Michael Heck from Pixabay

In der heutigen Diskussion um technologische und gesellschaftliche Veränderungen kommt immer wieder der Begriff Wandel auf, der früher eher gemächlich war und heute als turbulent empfunden wird.

Es geht um den demographischen Wandel, den Klimawandel usw.. Der Begriff “Wandel” wird in diesen Zusammenhängen oft negativ besetzt – dabei gibt es durchaus auch positive Seiten eines Wandels. Um es klarzustellen: Ich leugne nicht die wissenschaftlich belegten großen Veränderungen unseres Klimas. Dennoch bin ich auch jemand, der gerne möglichst viele Facetten eines Themas beleuchtet.

Wie kann man sich also dem Begriff “Wandel” etwas unvoreingenommener nähern? Ich habe dazu einen Text gefunden, der das durchaus ermöglicht:

“Ein Prozess ist Bewegung oder naturwissenschaftlich ausgedrückt, eine „zeitliche Änderung des Zustandes eines physikalischen Systems“ (o.V., spektrum.de). Bewegung wiederum ist nur möglich durch Energie, insofern ist Bewegung ein Energieprozess. Um ein physikalisches System zu verändern, ein Ziel, ein Ergebnis, einen neuen Zustand oder Ort zu erreichen, muss ein Energieprozess ablaufen. In einem Energieprozess wird kontinuierlich eine Energieform in eine andere umgewandelt, insofern ist ein Prozess eine dauerhafte Energieumwandlung” (Zangel 2024, in Koller et al. 2024: Die Zukunft der Grenzenlosen Unternehmung).

Wandel als einen Prozess der Energieumwandlung zu verstehen, der schon seit dem Urknall erfolgt, ist eine interessante Perspektive, die zeigt, dass so ein Wandel nicht zu stoppen ist. Das heißt allerdings nicht, dass man nichts machen kann.

Diese (Energie-) Umwandlung zum Wohle aller zu beeinflussen, sollte unser aller Anspruch sein. Dazu kann jeder Einzelne einen Teil beitragen – beispielsweise auch, indem wir von anderen lernen. Japan hat mit der Society 5.0 ein erstes, aus meiner Sicht gutes, Zielbild für eine menschenzentrierte Gesellschaft skizziert, in der die neuen Technologien eine wichtige Rolle spielen. Mit diesem Ansatz grenzt sich Society 5.0 von der Industry 5.0 ab.

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Wie entsteht Handlungsfähigkeit?

Quelle: Arnold (2017)

In einem turbulenten Umfeld handlungsfähig zu bleiben ist wichtig. Dabei stellt sich natürlich gleich die Frage, was Handlungsfähigkeit ausmacht, und wie diese entwickelt werden kann. Das Kompetenztableau (Abbildung) zeigt, dass es um die zwei Dimensionen “Selbstwirksamkeit” (Eigene Überzeugung, schwierige Situationen bewältigen zu können) und “Kooperation” geht – jeweils von niedrig bis hoch.

In diesem Spannungsfeld sind Emotionale Kompetenz, Spirituelle Kompetenz (ohne esoterisch zu sein, Kommunikative Kompetenz, Wissenskompetenz und Lernkompetenz eingebettet. Je besser diese Kompetenzen ausgeprägter sind, um so Handlungsfähiger ist jemand im Sinne einer sachgemäßen Problemlösung.

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

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Hybride Intelligenz: Zusammenspiel von Mensch, Maschine und Künstlicher Intelligenz

Wenn es um zu lösende Probleme in einem beruflichen Umfeld geht, so gibt es dabei sehr viele einzelne Aufgaben, die im Zusammenspiel von Menschen, Maschinen und Künstlicher Intelligenz gelöst werden können. Welche “Konfiguration” dabei angemessen erscheint, ist Abhängig vom Kontext, dem Task (Aufgabe) und den vorhandenen Problemlösungspotentialen. An dieser Stelle kommt der Begriff Hybride Intelligenz ins Spiel.

“Dellermann, Ebel, Söllner und Leimeister (2019: 638) definieren hybride Intelligenz als die Fähigkeit, komplexe Ziele durch die Kombination menschlicher und künstlicher Intelligenz zu erreichen, kontinuierlich voneinander zu lernen und dabei Ergebnisse zu produzieren, die über das hinaus gehen, was KI oder Mensch allein hätten erreichen können. Nicht immer lässt sich hierbei trennscharf zwischen Automation und Augmentation unterscheiden (Raisch & Krakowski, 2021). Der Grad der Automation bzw. Augmentation hängt immer individuell von der jeweiligen zu lösenden Aufgabe ab” (Piller et al. 2024, in Koller et al. 2024: Die Zukunft der Grenzenlosen Unternehmung).

Was allerdings unter “Menschlicher Intelligenz” verstanden wird, ist dabei nicht weiter erläutert. Ich gehe daher davon aus, dass von dem bekannten Intelligenzquotienten (IQ) ausgegangen wird, der sich in einer Zahl manifestiert. Dass das im Zusammenhang mit den Entwicklungen bei der Künstlichen Intelligenz kritisch sein kann, wird in dem Blogbeitrag OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? deutlich.

Wenn wir weiterhin beachten, dass auch der Intelligenz-Begriff erweitert werden sollte, können wir möglicherweise auch von einer Multiplen Künstlichen Intelligenz sprechen. Siehe dazu auch Multiple Artificial Intelligences (MAI) statt Artificial General Intelligence (AGI)?

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Wie die Zusammenarbeit mehrerer Generationen gelingen kann

RKW (2024): Praxisleitfaden

Wir kommen aus dem Schubladendenken (Taylorismus) des Industriezeitalters einfach nicht heraus. Alles wird in irgendeine Schublade oder Kategorie gepresst – auch Menschen. Beispielsweise unterscheiden wir Generation Z und die Generation der Baby-Boomer gegenüber, sodass alles Beschreibende zu einer Konfrontation führen muss. Auch hier wird oft von Entweder-Oder, statt von einem Sowohl-Als-Auch gesprochen und geschrieben.

Dieses “Stilmittel” ist beliebt, um Klickraten zu erhöhen, und Konflikte heraufzubeschwören, doch ist diese Vorgehensweise weniger geeignet, die aktuelle Situation in der Gesellschaft oder in Organisationen widerzugeben. Denn oftmals kommen die verschiedenen Generationen gut miteinander aus, da sie sich gut ergänzen.

“Diese gegenwärtig in der medialen Aufregungskultur befeuerten Generationenkonflikte sind kontraproduktiv. Sie sind klischeehaft und pauschalisierend und noch schlimmer: Sie helfen den kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) nicht.” (RKW 2024: So gelingt eine gute Zusammenarbeit der Generationen) (PDF).

In der genannten Praxishelfe des RKW werden diese Themen noch einmal erläutert. Weiterhin gibt es in der Veröffentlichung Ergebnisse einer Studie und verschiedene Checklisten zur praktischen Anwendung.

Gerade in Projektteams arbeiten oft Mitarbeiter verschiedener Generationen zusammen. Dabei wird immer deutlicher, dass gerade Unterschiede bei den jeweiligen Kompetenzen bei der Problemlösung in Projekten hilfreich sein kann. Jedes Teammitglied kann von anderen lernen und sich dadurch weiterentwickeln: Individuelle Kompetenzentwicklung und Kompetenzentwicklung auf Team-Ebene.

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.