Open Innovation: Status Quo und Quo Vadis

Quelle: https://mitpress.mit.edu/9780262035217/

Die Entgrenzung (Siehe dazu Entgrenzungsdimensionen im Arbeitsprozess) macht auch vor Innovationen nicht Halt. Der früher eher geschlossene Innovationsprozess (Closed Innovation) in Organisationen wird mehr oder weniger geöffnet, sodass vielfältige Optionen von Co-Creation entstehen. Henry Chesbrough hat den Begriff Open Innovation bekannt gemacht – allerdings immer in Bezug auf Unternehmen/Organisationen. Das Paper Bertello, A., De Bernardi, P. & Ricciardi, F. Open innovation: status quo and quo vadis – an analysis of a research field. Rev Manag Sci (2023) erhebt den Anspruch, den Status Quo von Open Innovation zu beschreiben und auch einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen zu geben. Teile davon werden auch ausführlich mit Quellenangaben erreicht. Warum nur Teile?

Es gibt neben der Betrachtung von Henry Chesbrough auch noch einen anderen Blick auf Open Innovation, und zwar ist es die Perspektive von Eric von Hippel. Siehe dazu ausführlich Eric von Hippel (2017). Free Innovation oder auch Eric von Hippel (2005): Democratizing Innovation. Dieser Ansatz kommt in dem oben genannten Paper allerdings nur sehr kurz vor.

“Although open and user innovation have different fathers (i.e., Chesbrough and von Hippel, respectively), theoretical underpinnings, and assumptions, they both reject the traditional idea that innovation must be created and commercialized within a single organization (Piller and West 2014)” (ebd.).

Wenn man bei Eric von Hippel in der akademischen Welt eher von User Innovation spricht, und dabei den Begriff Open Innovation immer nur mit Henry Chesbrough in Verbindung bringt, wird es meines Erachtens dem Kerngedanken Eric von Hippels nicht gerecht, denn Eric von Hippel möchte alle möglichen Grenzen von Innovationen demokratisieren und somit Innovationen, und Innovationsprozesse, öffnen. Open Innovation ist so verstanden eher ein Bottom-Up-Ansatz, der nicht zwingend Unternehmen/Organisationen erfordert. Das macht den Ansatz für viele nicht so attraktiv, da viele Universitäten gerne mit Unternehmen zusammenarbeiten – Honi soit qui mal y pense. Siehe dazu auch Innovationsmanagement.

Über die Beziehung zwischen Wahrheit und Wissen

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Wenn wir über Wissen sprechen und schreiben geht es uns oft um Wahrheit. Gerade in Zeiten von Fake News und Künstlicher Intelligenz wie ChatGPT kommen einem immer mehr Zweifel darüber, was wahr, und was nicht-wahr ist. Es stellt sich daher die Frage, wie Wissen und Wahrheit zueinander stehen. Gibt es eine klare und eindeutige Beziehung, oder ist diese Beziehung vielschichtig und dadurch nicht so klar, wie man meint? Dazu habe ich folgendes gefunden:

“Die Beziehung zwischen Wahrheit und Wissen ist weit weniger klar als man meinen könnte. Wahrheit ist natürlich das, auf das Wissen sich bezieht – der Inhalt des Wissens kann nur Wahrheit sein, sonst ist es kein Wissen (vgl. dazu auch Hardy/ Meier-Oeser 2004). Allerdings gehen die epistemologischen Ansichten darüber, ob und inwiefern Wissen überhaupt erreichbar ist, naturgemäß auseinander. Skeptisch werden die Positionen genannt, die diese Möglichkeit tendenziell bezweifeln, realistisch diejenigen, die grundsätzlich von einer Erkenntnismöglichkeit der Realität ausgehen – Abstufungen und Differenzierungen erzeugen aus diesem Befund ein kaum überblickbares Meer an Positionen” (Wischner, J. 2023:19: Wissenskrise as Wahrheitskrise, in Engelschalt et al. (Hrsg.) 2023: Wissenskrisen – Krisenwissen. Zum Umgang mit Krisenzuständen in und durch Wissenschaft und Technik, S. 19-34. Proceedings der 4. INSIST-Netzwerktagung, 11.-12. März 2021).

Die in der Quelle zitierten Konferenzbeiträge befassen sich alle mit dem übergeordneten Thema Wissenskrisen – Krisenwissen, das schon 2019 festgelegt wurde, und in 2021 durch Corona eine sehr aktuelle Bedeutung erlangt hatte. Es ist weiterhin sehr erfreulich, dass alle Beiträge frei verfügbar und sehr lesenswert sind. Siehe dazu auch Warum ist wissenschaftliches Wissen weniger sicher als das Alltagswissen?

Motivationsfaktoren und Fragen für den Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz (KI)

Alle reden von KI (Künstlicher Intelligenz). Besonders populär sind aktuell die vielfältigen Möglichkeiten von ChatGPT 3.5, bzw. ChatGPT 4. Dabei stellt sich natürlich die Frage, wie man diese Möglichkeiten selbst für ein KI-Projekt nutzen kann. Zu Beginn sollten Sie ihre Motivationsfaktoren analysieren, und die damit verbundenen Fragen beantworten.

MotivationFrage
Ich habe eine Maschine.Kann ich damit und mit deren Daten etwas machen?
Ich habe einen Prozess.Kann ich diesen mithilfe von KI verbessern?
Ich habe Daten.Kann ich darin interessante Muster und Informationen finden?
Ich habe eine Idee für ein zusätzliches Produkt / eine Produktergänzung.Kann ich diese mithilfe von KI umsetzen? Welche KI?
Ich habe von KI bzw. einem Anwendungsfall von KI gehört.Kann ich das irgendwie in meinem Unternehmen anwenden,
um etwas zu verbessern?
Kann ich denselben Ansatz verwenden?
Ich möchte / muss digitaler werdenWas kann ich tun? Wie kann ich das machen?
Armbruster, J. (2023:29): Erfolgreich in ein KI-Projekt starten, in: projektmanagementaktuell 1/2023, S. 26-32.

Die Autorin weist darauf hin, dass die Herausforderung darin liegt, diese unzähligen Möglichkeiten zum Einsatz von KI auf umsetzbare und wertstiftende Anwendungsfälle in den Unternehmen herunterzubrechen sind (ebd. S. 28). Dazu ist es erforderlich, entsprechende Kompetenzen zu entwickeln.

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

Digitalisierung – inkl. KI – im Projektmanagement

Die aktuelle Ausgabe 1/2023 der Zeitschrift projektmanagementaktuell befasst sich mit der Digitalisierung im Projektmanagement. Schaut man sich diese Ausgabe etwas genauer an ist zu erkennen, dass es den Beitrag Wie entwickelt sich das Projektmanagement und warum?, oder auch einen Schwerpunkt zur Nutzung von KI (Künstlicher Intelligenz) im Projektmanagement gibt. Ich hätte mir daher einen etwas aussagefähigeren Titel gewünscht.

Wir experimentieren gerade mit ChatGPT im Projektmanagement. Die ersten Ergebnisse sind vielversprechend – es kommt sehr auf den Input an, auf die Prompts, damit es zu guten Ergebnissen kommt. Dazu braucht man auch etwas Übung. Siehe dazu auch In der Zwischenzeit kann Künstliche Intelligenz im Projektmanagement genutzt werden – beispielsweise im Projektmarketing.

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Umgang mit Wissen in Projekten

Dass wir uns mit Daten und Informationen im Projektmanagement befassen ist allgemein üblich. Wir nutzen dazu verschiedene Kollaborationsplattformen, die gerade für explizites Wissen gut geeignet sind. Was ist mit dem impliziten Wissen? Wie gehen wir damit um? Wissensmanagement hat schon seit vielen Jahren Konjunktur, was schon der folgende Beitrag aus dem Jahr 2004 zeigt.

“Wissensmanagement in Organisationen hat Konjunktur. Davon profitiert auch die Disziplin ´Projektmanagement´. Der Erfahrungssicherung in Projekten stellen sich dabei spezifische Hürden in den Weg, insbesondere das Faktum, dass das ausführende Team nach Beendigung des Projekts in aller Regel aufgelöst wird. Trotz der zahllosen Publikationen und theoretischen Konzepte, die sich mit Lernen aus Projekten befassen, dürfte ihre praktische Nutzung noch nicht allzu weit fortgeschritten sein. Vor allem das Lernen aus wenig erfolgreichen Projekten stößt auf erhebliche Widerstände” (Schelle 2004).

Bemerkenswert ist dabei auch der Hinweis im letzten Satz, dass Lernen aus wenig erfolgreichen Projekten schon damals auf erhebliche Widerstände gestoßen ist. Lernen ist der Prozess und Wissen das Ergebnis (Willke). Es ist erforderlich, sich zunächst einmal mit dem Begriff “Wissen” auseinanderzusetzen um ihn auch von Daten, Informationen, Kompetenz usw. abzugrenzen. Erst wenn verstanden ist, was unter “Wissen” zu verstehen ist, kann der Umgang mit Wissen (Wissensmanagement) thematisiert und sinnvoll in Projekten, im Projektmanagement und in der gesamten Organisation gestaltet werden. In unserem Blog finden Sie dazu mehr als 1.000 Beiträge.

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Nextcloud Hub 4 mit “ethical AI” Integration – Open Source

Wir nutzen Nextcloud für die kollaborative Zusammenarbeit, zusammen mit OpenProject, und für Boards usw. Dabei ist es uns wichtig, dass wir Nextcloud als Open Source Anwendung auf unseren Servern betreiben können und somit alle Daten nicht bei Big Tech landen.

Die Entwicklung bei Nextcloud ist insgesamt schon erstaunlich: Begonnen hat alles (erst) vor 6 Jahren, u.a. damit, Dateien zu synchronisieren – ähnlich Dropbox etc. In der Zwischenzeit ist Nextcloud zu einer Kollaborationsplattform geworden, die den bekannten Plattformen der Big Tech Konzernen immer ebenbürtiger wird – und das alles Open Source.

Mit dem Hub 4 hat Nextcloud nun die Möglichkeiten stark erweitert – siehe dazu diesen Blogbeitrag vom 21.03.2023. Neben einem Smart Picker, Speech-to-Text mit Whisper, Image Generation mit Dall-E-2 und StableDiffusion, gibt es auch eine ChatGPT-Integration. Das alles ist schon sehr erstaunlich, doch finde ich folgenden Punkt noch beeindruckender:

“Our Ethical AI Rating is designed to give a quick insight into the ethical implications of a particular integration of AI in Nextcloud. We of course still encourage users to look more deeply into the specific solution they use, but hope that this way we simplify the choice for the majority of our users and customers” (Quelle). Die Grafik am Anfang des Beitrags zeigt die Ratings.

Quelle: https://nextcloud.com/de/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/

Der Run auf AI-Anwendungen ist aktuell schon groß, und wird weiter stark zunehmen. Es ist daher eine sehr gute Hilfe, ein Ranking zu den verschiedenen Möglichkeiten der AI-Nutzung zu erhalten. Diese Entwicklung läuft parallel zu den ethischen Richtlinien der Europäischen Union zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence). In den kommenden Wochen werden wir unsere Nextcloud auf die beschriebene Version (Hub 4) updaten, und die vielfältigen Möglichkeiten ausprobieren.

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.

In der Zwischenzeit kann Künstliche Intelligenz im Projektmanagement genutzt werden – beispielsweise im Projektmarketing

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Der Hype um die Künstliche Intelligenz , und in der letzten Zeit speziell um ChatGPT 3 (seit einigen Tagen auch CHatGPT 4) zeigt deutlich auf, dass es jetzt darauf ankommt, die neuen Möglichkeiten zu nutzen. In einem Interview hat Prof. Doris Wessels einige konkrete Möglichkeiten zur Nutzung von ChatGPT für das Projektmarketing aufgezeigt.

“Wir können KI heute nutzen, um Texte, Bilder und Grafiken für das Projektmarketing zu generieren. Auch KI-generierte Videos sind möglich, die komplexe Sachverhalte erklären. Was für uns wichtig ist: KI kann dies alles in überzeugender, professioneller Qualität produzieren. Und es ist heute ziemlich einfach” (Steeger, O. (2023): Künstliche Intelligenz revolutioniert Projektmarketing, in: projektmanagementaktuell 1.2023).

Dabei wird Content zielgruppenspezifisch mit Hilfe von ChatGPT für alle Interessengruppen/Stakeholder konfiguriert. Entscheidend ist hier der Input.

“Entscheidend für den Output ist, wie der Input – also der Prompt – formuliert ist” (ebd.).

Das ist zwar gewöhnungsbedürftig, dennoch mit etwas Übung gut machbar. Weiterhin bieten immer mehr Anbieter auch zusätzliche Tools an, die über eine API-Schnittstelle die Möglichkeiten der KI erweitern.

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.

GPT-4 Developer Livestream

Es ist schon unglaublich, welche Möglichkeiten sich durch OpenAI und speziell GPT-4 ergeben. Es kommt nun darauf an, diese Möglichkeiten sinnvoll einzusetzen. Wie alle technologischen Entwicklungen hat auch Künstliche Intelligenz (KI, oder AI) zwei Seiten: Vorteile und Nachteile. Diese Ambivalenz sollte immer bedacht werden, doch sollten nicht immer nur die Nachteile im Vordergrund stehen. Es liegt an uns, was wir daraus machen.

Siehe dazu auch Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer

Digitale und ökologische Transformation bedeutet auch eine Transformation von Deutungsmustern

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Es ist erstaunlich, wie oft es bei den aktuellen Veränderungen um den Begriff “Transformation” geht, ohne dass ein Bezug zur Erwachsenenbildung hergestellt wird. Dr. Rainer Nägele, Leiter des Forschungsbereichs Dienstleistungs- und Personalmanagementsysteme beim Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (Fraunhofer IAO) hat die Fähigkeit zur Anpassung mit adäquaten Kompetenzen verbunden, und die berufliche Weiterbildung als Schlüssel in der Transformation bezeichnet.

“Von Charles Darwin stammt das folgende Zitat, das die Herausforderung, der die Unternehmen gegenüberstehen, auf den Punkt bringt: ´Es ist nicht die stärkste Art, die überlebt, auch nicht die intelligenteste. Es ist diejenige, die sich am besten an Veränderungen anpassen kann.´ Die Fähigkeit zur Anpassung von Unternehmen an die neuen Gegebenheiten wird zum essenziellen Erfolgsfaktor und aktuelle, für die Anforderungen der anstehenden Veränderungen adäquate Kompetenzen zu einer notwendigen Bedingung. In diesem Zusammenhang ist lebenslanges Lernen unabdingbar und das über alle Qualifikationsstufen hinweg” (Nägele, R. (2023:36): Chancen für den Wandel: Herausforderung Digitalisierung und KI, in:  bibb (Hrsg.) (2023): Future Skills – Fortschritt denken. BIBB-Kongress am 27. und 28. Oktober 2022 in Bonn.

Ergänzen möchte ich hier, dass Kompetenzentwicklung bei Erwachsenen selbst eine Transformation bedeutet, und zwar ist es die Transformation von Deutungsmustern (Siehe dazu ausführlich R. Arnold). Diese Transformation wird zu wenig beachtet und ist eine Kernkompetenz der Erwachsenenbildung. Führungskräfte/Manager verstehen oft zu wenig davon, sie befassen sich eher mit den Erkenntnissen aus der Betriebswirtschaftslehre und haben somit den oben genannten Schlüssen in der Transformation (Berufliche Weiterbildung) nicht in der Hand.

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Transformation, doppelte Transformation, oder besser Multiple Transformationen?

bibb (Hrsg.) (2023): Future Skills – Fortschritt denken. BIBB-Kongress am 27. und 28. Oktober 2022 in Bonn.

Das Unternehmensumfeld ist sehr turbulent, teilweise sogar disruptiv. Der Begriff VUCA beschreibt dabei diese Situation – recht grob. Dennoch deuten solche Hinweise darauf, dass es in Unternehmen darauf ankommt, sich an diese Veränderungen anzupassen. Hier kommt ein weiterer Begriff hinzu: Transformation. Einerseits unterscheidet sich der Begriff Transformation von Changemanagement, andererseits auch von Wandel und Transition. Siehe dazu auch Kritik an dem Konzept einer “transformationalen Führung”.

Weiterhin ist interessant, dass immer mehr Wissenschaftler darauf hinweisen, dass es mehrere Transformationen gibt. Beispielsweise gibt es die digitale Transformation und auch die ökologische Transformation. Prof. Dr. Sabine Pfeiffer vom Institut für Soziologie (FAU Erlangen-Nürnberg) hat diese Zusammenhänge für die Automobilbranche aufgezeigt, und beschreibt diese doppelte Transformation wie folgt:

“Denn zum einen ist – mehr als in vielen anderen Branchen – die Digitalisierung facettenreicher, betrifft sie doch nicht nur die Digitalisierung der Arbeitsprozesse, sondern auch das Produkt Auto ebenso wie das Geschäftsmodell Mobilität. Zum Zweiten sind Herausforderungen der ökologischen Transformation nur auf den ersten Blick mit der Transformation in Richtung Elektromobilität gleichzusetzen und sollten nicht auf diese reduziert werden; es geht auch um Ressourceneffizienz und um CO2 Neutralität über alle Lieferketten und Produktzyklen hinweg. Zum Dritten stehen beide Transformationen auch in engster und durchaus auch widersprüchlicher Wechselwirkung: keine effiziente Ladestruktur für Elektromobilität ohne Digitalisierung, kein Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ohne immensem ökologischen Fußabtritt – um nur zwei Beispiele zu nennen. Viertens schließlich sind Transformationen in gewachsenen Produktionsstrukturen (Brownfield) aufwändiger, voraussetzungsvoller und kostenintensiver als der Aufbau neuer Strukturen (Greenfield)” (Pfeiffer, S. (2023:26): Doppelte Transformation: Wo steht die Berufsbildung?, in: bibb (Hrsg.) (2023): Future Skills – Fortschritt denken. BIBB-Kongress am 27. und 28. Oktober 2022 in Bonn.

Bisher wurden verschiedene Transformationen einzeln betrachtet, doch stehen alle Transformationen in einer Wechselwirkung zueinander – was “die Transformation” nicht einfacher macht. Die Autorin macht weiterhin darauf aufmerksam, dass in den wissenschaftlichen Studien oftmals nur einzelne Transformationen betrachtet und analysiert wurden, was offensichtlich der Gesamtsituation nicht gerecht wird. Es wäre daher besser, von multiplen Transformationen zu sprechen. Bei diesem Begriff lehne ich mich absichtlich an Howard Gardners Multiple Intelligenzen Theorie an.

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