Das Fraunhofer Magazin ist immer interessant und spannend, da es viele aktuelle und innovative Themen darstellt. Gerade der Anwendungsbezug ist beim Fraunhofer Institut ein besonderer Schwerpunkt. Besonders gefallen hat mir im Fraunhofer Magazin 3-24 (PDF) diesmal der Hinweis auf Aikido, einer KI-gestützten App zu Optimierung von Verwaltungsprozessen.
“Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler haben die Service-Plattform Aikido entwickelt: eine KI-basierte Software, die Geschäftsdokumente wie Briefe und Rechnungen binnen weniger Sekunden analysiert, wichtige Informationen extrahiert und anschließend strukturiert. Auch wesentlich komplexere Dokumente wie etwa Gesetzestexte, medizinische Fachartikel oder Gutachten von Versicherungen sind für Aikido kein Problem” (ebd. S. 6).
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In vielen Blogbeiträgen haben wir erläutert, wie wichtig der Begriff “Kompetenz” in einem turbulenten und komplexen Umfeld ist. Es ist für Organisationen daher wichtig, ihr Kompetenzmanagement auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk zu entwickeln. Hinzu kommen heute und in Zukunft noch die Anforderungen zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz, die auch entsprechende Kompetenzen erfordern.
Je nachdem welche Historie ein Unternehmen hat, wird es daher entweder die KI-Dominanz oder auf der anderen Seite eher die menschliche Dominanz bei der Frage nach geeigneten Kompetenzen favorisieren. Wenn wir uns beide Extreme als Pole vorstellen wird klar, dass es dazwischen sehr viele Zwischenzustände gibt, bei denen technische (KI) und menschliche Kompetenzen zusammenwirken sollten. Eine solche Betrachtungsweise kann auch als Hybrides Kompetenzmanagement bezeichnet werden, das ein Kontinuum an Möglichkeiten bietet. Der folgende Text bezieht sich darauf, wie das im Rahmen von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement aussehen kann.
“Eine zentrale Herausforderung besteht darin, dass wir es mit einer Hybridisierung von Kompetenzen zu tun haben. Dieser Begriff bezieht sich auf die Verflechtung von technisch orientierten und menschlich orientierten Fähigkeiten. Im Kontext von KI bedeutet das, dass Mitarbeiter nicht nur technische Kenntnisse in Bereichen wie Datenanalyse oder KI-Programmierung haben müssen, sondern auch menschliche Kompetenzen, wie z. B. Kreativität, kritisches Denken oder zwischenmenschliche Fähigkeiten, um effektiv mit KI-Systemen zu interagieren und zu arbeiten. Darüber hinaus beinhaltet ein zukunftsweisendes Kompetenzmodell die Berücksichtigung von transversalen Kompetenzen. Transversale Kompetenzen sind solche, die über verschiedene Aufgabenbereiche und Themenfelder hinweg relevant sind. Sie sind nicht auf einen spezifischen Kontext beschränkt, sondern übertragen sich auf eine Vielzahl von Situationen und Herausforderungen. Dies könnte Kommunikation, Problemlösung oder strategisches Denken beinhalten” (Reinhardt, K.; Feseker, M. 2024).
Die Autoren haben ein entsprechendes Kompetenzmodell entwickelt, auf das ich in den nächsten Blogbeiträgen eingehen werde. Man kann allerdings hier schon erkennen, dass sich diese Betrachtung von hybriden Kompetenzen im Projektmanagement von den üblichen Kompetenzrahen wie der Individual Competence Baseline (ICB 4.0) unterscheidet.
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.
Leser unseres Blogs wissen, dass wir uns seit sehr vielen Jahren mit den Möglichkeiten von Mass Customization and Personalization (MCP) befassen (Konferenzen, Veröffentlichungen) und MCP Central Europe Award). Zu Beginn lag der Schwerpunkt auf Mass Customization, einer hybriden Wettbewerbsstrategie, in deren Mittelpunkt ein definierter Lösungsraum (fixed Solutionspace) steht, in dem mit Hilfe von Konfiguratoren Produkte (hauptsächlich) und Dienstleistungen an die Wünsche der Kunden angepasst werden konnten und können. Dabei sollten die Preise nicht wesentlich höher sein, als die von massenhaft produzierten Standardprodukten und Dienstleistungen. So weit so gut.
Verschiedene technologische und gesellschaftliche Entwicklungen führen nun zum Megatrend Mass Personalization. Das Leistungszentrum Mass Personalization (LZMP) des Fraunhofer Instituts befasst sich genau mit dieser Entwicklung und stellt praktische Umsetzungsformate vor. Dabei spielen natürlich die neuen technischen Möglichkeiten wie Künstliche Intelligenz, 3D-Druck (Additive Manufacturing) usw. eine bedeutende Rolle. Doch zunächst muss natürlich klar sein, was das LZMP unter dem Begriff “Mass Personalization” versteht. Dazu habe ich folgendes gefunden:
“Mass Personalization ist ein eigenständiges radikal nutzerzentriertes und dennoch nachhaltiges und ressourceneffizientes Konzept, das als Toolbox oder plattformtechnologische Anwendung in der Produktion von morgen fungieren kann” (Krieg/Groß/Bauernhansl (2024) (Hrsg.): Einstieg in die Mass Personalization. Perspektiven für Entscheider).
Personalisierung mit seiner Nutzerzentriertheit drückt sich dabei durch einen zusätzlichen Wert (Added Value) für Nutzer aus, der als funktionaler Nutzen, wirtschaftlicher Nutzen, prozessoraler Nutzen, emotionaler Nutzen und sozialer Nutzen auftritt.
Dabei stellt sich mir die Frage, ob stark wirtschaftlich ausgerichtete Unternehmen Interesse daran haben, einen emotionalen oder sozialen Nutzen zu generieren. Werden Unternehmen auch diese Dimensionen beachten, oder stärker auf die anderen drei Dimensionen von Added Value fokussieren? Mein Eindruck: Gerade die Diskussionen um den Klimawandel und um Nachhaltigkeit werden die Unternehmen immer stärker dazu zwingen, sich mit allen Dimensionen des Added Value zu befassen.
Als wir am 20.07.2006 mit dem ersten Blogbeitrag begonnen haben, war sofort das Ziel, Wissen mit anderen zu teilen. Wir haben uns damals schon direkt für die Open Source App WORDPRESS entschiedenen, mit der wir sehr gute Erfahrungen gemacht haben.
Einige unserer Kollegen und Partner waren skeptisch, denn es ist ja in der Gesellschaft oft üblich, Wissen zurückzuhalten und (kostenfrei) auf das Wissen anderer zurückzugreifen – ohne Quellen anzugeben.
Uns war es daher von vornherein wichtig, dass alle genutzten Informationen mit Quellen versehen sind, und wir ohne Werbebanner arbeiten. Diese Prinzipien haben wir über die Jahre konsequent umgesetzt. Selbstverständlich teilen wir auch Beiträge zielgruppenspezifisch in LinkedIn, X (Twitter) und Facebook.
Blogbeitrag 4.000 am 04.10.2024.
Wir können behaupten, dass es sich lohnt, Wissen zu teilen: In den Jahren von 2006 bis heute können wir einen deutlichen Anstieg bei den Seitenaufrufen und bei der Anzahl der Benutzer verzeichnen. Auch können wir sehen, dass die Benutzer durchschnittlich mehr Seiten aufrufen.
Das freut uns natürlich sehr und motiviert, weitere Blogbeiträge zu verschiedenen Themen zu schreiben. Schauen Sie sich doch einmal um! Ganz im Sinne unserer Marke:
In unserem Blog habe ich schon oft über das Project Management Office (PMO) geschrieben. Es ging und geht dabei oft um eine eher interne Sicht auf diese Form viele Projekte im Unternehmen zu unterstützen. Es wundert daher nicht, dass in dem Artikel Braun et al. (2024): Die Entfesselung des Project Management Office?, in projektmanagementaktuell 4/2024 vorgeschlagen wird, verschiedene Typen zu unterscheiden. Ich kann an dieser Stelle nur Auszüge darstellen:
Typ 1 Vollständig intern: Das PMO agiert vollständig innerhalb der eigenen Organisationsgrenzen und beschäftigt sich ausschließlich mit den Projekten im eigenen Betrieb.
Typ 2 Vorsichtige Experimente: Das PMO handelt exklusiv im Auftrag einer einzelnen Organisation, erkennt jedoch das Potenzial, den Schritt über die eigene Grenze hinauszuwagen.
Typ 3 PMO mit einzelnen organisationsübergreifenden Aktivitäten: Das PMO ist weiterhin innerhalb einer Organisation angesiedelt, fördert und standardisiert jedoch vermehrt Kooperation und interorganisationalen Austausch.
Typ 4 Interorganisationales PMO: Das PMO ist keiner einzelnen Organisation vollständig zugeordnet, es setzt sich zusammen aus Akteuren verschiedener Organisationen.
Die Autoren weisen darauf hin, dass diese Typisierung keine Rangfolge angibt. Weiterhin habe ich in meiner Überschrift zu diesem Blogbeitrag den im Artikel verwendeten Begriff der “Entfesselung” bewusst durch “Entgrenzung” ersetzt. Der Grund sit, dass der Begriff der “Entgrenzung” eine bessere Passung zur Reflexiven Modernisierung hat.
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.
Es herrscht die einhellige Meinung, dass die Covid-19-Pandemie die Digitale Transformation unserer Gesellschaft beschleunigt hat. Immerhin haben doch viele Arbeitnehmer gelernt, von Zuhause aus (aus dem Home Office) zu arbeiten, und Videokonferenz-Software genutzt. All das war vorher nicht “üblich”.
Doch ist diese Meinung ausreichend um zu formulieren, dass es während der Pandemie zu einer Beschleunigung der Digitalen Transformation in Deutschland kam? Eine aktuelle Studie ist dieser Frage nachgegangen.
“Während der Covid-19-Pandemie kam es entgegen der öffentlich herrschenden Meinung zu keiner Beschleunigung der digitalen Transformation in Deutschland“(Melanie Arntz (ZEW), Michael Böhm (TU Dortmund), Georg Graetz (Universität Uppsala), Terry Gregory (LISER & ZEW), Florian Lehmer (IAB), Cäcilia Lipowski (ZEW), Britta Matthes (IAB) (2024): Digitale Transformation auf Sparflamme: Weniger 4.0-Investitionen in der Pandemie) | PDF.
Es ist schon erstaunlich, wie schnell sich die oben erwähnte Meinung durch das Wiederholen in allen Medien zu de facto Erkenntnissen werden, die alle als richtig empfinden. Dass es sich dabei um ein Mythos handelt, zeigt später eine wissenschaftliche Studie. Leider wird diese dann nicht so oft in den verschiedenen Medien geteilt und erwähnt, sodass der Mythos wohl weiterleben wird.
Der neue Wissensbegriff deutet an, dass viele verschiedene Wissensfragmente zusammengeführt, und kontextspezifisch (domänenspezifisch) bewertet werden müssen. Diese Kompetenz – verstanden als Selbstorganisationsdisposition (Erpenbeck/Heyse 2007 und Erpenbeck/von Rosenstiel 2007) – kann als Wissenskompetenz bezeichnet werden.
“Wissenskompetenz schließlich umfasst die Fähigkeiten zur Recherche und Auswertung (Prüfung und Beurteilung) sowie zum Management, zur Einordnung und zum Mitteilen von Wissen und Informationen. Erst wer über diese Kompetenz verfügt, kann sich sicher und selbstlernend durch den Dschungel der Informationsflut und der sich beständig verändernden Wissensstände (insbesondere in der eigenen Domäne) bewegen. Die Wissenskompetenz kann als die eigentliche Schlüsselfähigkeit der modernen Wissensgesellschaften mit ihren sich extrem verkürzenden Halbwertzeiten des Wissens angesehen werden (vgl. Arbesman 2012)” (Arnold 2017:116).
In der Zwischenzeit zeigen uns die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz, dass viele Arbeiten von entsprechenden Apps übernommen werden können. Die sozialen Dimensionen in der jeweiligen beruflichen Domäne mit ihren Vernetzungen und emotionalen Zuständen müssen von Menschen zusätzlich mit beachtet. und somit mit bewertet werden.
Nicht nur auf der individuellen Ebene (Mensch) spielt das eine Rolle. Hinzu kommen noch die Ebenen Gruppe (Team), Organisation und Netzwerk. Siehe dazu auch Kompetenzmanagement.
Beteiligte in öffentlich geförderten Drittmittelprojekten am Beispiel der Schweiz (Gerber et al. 2017)
Projekte in einem kommerziellen Umfeld erfolgreich zum Ziel zu führen, ist schon schwierig. Bei Not-for-Profit Projekten, oder bei Projekten in Öffentlichen Verwaltungen gibt es auch Besonderheiten, die zu beachten sind. Ähnlich sieht es bei Drittmittel-Projekten aus.
Diese zeichnen sich dadurch aus, dass sie teilweise oder vollständig von Fördermittelgeber finanziert werden, und von einem Konsortium von Forschungspartner, Industriepartner und weiteren Partnern durch geführt werden. Die Abbildung zeigt diesen Zusammenhang auf.
Es ist unschwer zu erkennen, dass diese Konstellation besondere und durchaus herausfordernde Anforderungen an das Projektmanagement stellt. Grundsätzlich geht es in den verschiedenen Phasen um folgende Unterschiede bei den Beteiligten (Gerber et al. 2017):
“Zielsetzung: Während die Wissenschaft an Publikationen, der Finanzierung ihrer Stellen und der Anerkennung in der Scientific Community interessiert ist, steht für die Industrie das Bestehen und Wachstum des Unternehmens durch neue Techniken, innovative Produkte oder Dienstleistungen an vorderster Stelle. “
“Projektergebnisse: Am Ende des Projektes sollte für die Industriepartner ein konkretes Ergebnis wie zum Beispiel ein Prototyp oder eine neue Technik verfügbar sein, sodass ein Unternehmen dieses kommerzialisieren kann. Für Forschende kann der Erkenntnisgewinn am Projektende bereits befriedigend sein, auch wenn weiterhin viele Fragen offen bleiben.”
“Projektinhalte: In der Industrie werden eher Projekte zum gleichen Thema durchgeführt, die in sich abgeschlossen sind. An Hochschulen dagegen sind die Projekte Teil einer kontinuierlichen Weiterentwicklung bzw. Erweiterung von Themen.”
“Finanzierung & Controlling: Die Wissenschaft wird häufig zu 100 Prozent gefördert, während Unternehmen nur einen Teil der Kosten erstattet bekommen und gegenfinanzieren müssen. Somit ist es für Unternehmen wichtiger, dass am Projektende vorzeigbare Resultate vorliegen. Bestehendes Personal an Forschungseinrichtungen ist mit der Grundfinanzierung abgedeckt und zusätzliche Stellen für Doktorierende werden über die Drittmittel unterstützt. Diese sind oft befristet, sodass permanent Drittmittel akquiriert werden müssen.”
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.
In den letzten mehr als 100 Jahren hat sich die Arbeitsteilung in allen Bereichen der Gesellschaft etabliert. Es stellte sich dabei immer stärker heraus, dass es besser (wirtschaftlicher) ist, komplexe Themen, Prozesse, Produkte zu zerteilen und diese Teilsysteme dann massenhaft effektiv und effizient abzuarbeiten. Das führte zu Skaleneffekte, die kleine Betriebe nicht mehr abbilden konnten.
Es entwickelten sich beispielsweise Produktionsbetriebe, die sich immer weiter spezialisierten. Immer mehr Abteilungen wurden erforderlich, die großen Wert auf das Trennende legten. Jede Abteilung denkt in diesem Umfeld an sich und handelt für sich. Das färbte auch auf die Menschen ab, die fortan mehr an sich als an die Gemeinschaft dachten, und auch heute noch denken. Die Abbildung zeigt die Entwicklung dieser Tayloristischen Arbeitsteilung von Kleinbetrieb bis zum großen Produktionsbetrieb. (Massenproduktion).
Der arbeitsteilige Industriebetrieb (Metzger/Gründler 1994: Zurück auf Spitzenniveau)
Das Trennende wurde allerdings nicht nur in der Produktion umgesetzt, sondern auch in der Politik (Bundesministerien, Ländergrenzen, Grenzen bei den Kommunen) und bei Dienstleistungen. Das gesamte System war darauf ausgerichtet, Standardprodukte und Standarddienstleistungen in großer Zahl effektiv und effizient anzubieten und durchzuführen.
In den letzten Jahrzehnten kam es allerdings global zu immer mehr Vernetzungen von technischen Systemen (Informations- und Kommunikationssystemen), Verkehrswegen (Bahn, Schiff, Flugzeug…), von Personen untereinander, Personen und Dingen, Dingen mit Dingen usw. – das Internet der Dinge ist hier nur ein Schlagwort. Solche Vernetzungen führten zu immer komplexeren Anforderungen an Produkte und Dienstleistungen, die in den etablierten Strukturen kaum noch mit dem nötigen Tempo abgearbeitet werden konnten.
Mit projektorientierter Arbeit über die Grenzen der Abteilungen, und mit der intensiveren Zusammenarbeit mit externen Partnern und Kunden, konnten sich Organisationen auf diese neuen Herausforderungen einstellen (Projekte sind Träger des Wandels). Gesellschaftlich sehen wir diese Adaption in der Politik leider noch nicht. Alle Bürger und Organisationen sollen sich anpassen, die politische Struktur bleibt noch wie sie ist. Dass diese Situation zu Spannungen und Verwerfungen führt, ist offensichtlich.
Darüber hinaus müssen wir alle, die in einer Tayloristischen Arbeitswelt aufgewachsen sind, bzw. auch noch aufwachsen, lernen, wieder mit anderen zusammenzuarbeiten. Der Mensch ist per ein soziales Wesen, das auch an das Wohl anderer Menschen denkt, und entsprechend handelt. Nicht umsonst engagieren sich viele Menschen ehrenamtlich, helfen in der Not anderen Menschen, arbeiten kostenlos in Open-Source-Projekten mit, oder entwickeln frei verfügbare Innovationen, die sie anderen kostenlos zur Verfügung stellen (Open User Innovation).
Durch die Anpassung der Menschen an die Maschinenwelt sind diese Eigenschaften von Menschen etwas “überdeckt” worden. Es wird Zeit, dass diese menschlichen Seiten wieder unser Zusammenleben dominieren.
Wenn wir ein Navigationssystem nutzen hilft uns das, schnell und bequem unser Ziel zu erreichen. Andererseits vermindert sich dadurch auch die menschliche Fähigkeit, sich zu orientieren. Die Nutzung eines Autos hilft uns, große Strecken zurückzulegen, doch vermindert es auch unsere körperlichen Fähigkeiten. Die Nutzung eines Computers erleichtert uns die Bearbeitung von Zahlenkolonnen, doch reduziert es auch unsere Rechen-Fähigkeiten. Die Nutzung von Suchmaschinen wie Google hat es uns erleichtert, Daten und Informationen schnell zu finden. Manche Fähigkeiten der Recherche und des Prüfens von Daten und Informationen bleiben hier manchmal wegen den schnellen Zyklen der Veränderungen auf der Strecke.
Warum sollten diese Effekte also bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz anders sein?
“Eine grundlegende Erkenntnis besagt, dass jedes technische Hilfsmittel die Fähigkeiten der Kombination «Mensch-Tool» zwar erhöht, jene des Menschen alleine aber potenziell vermindert (every augmentation is also an amputation, frei nach Marshall McLuhan)” (Digital Society Initiative 2023)
Im Kontext der universitären Bildung haben Forscher ermittelt, welche menschlichen Fähigkeiten in Zukunft in einem von KI dominierten Umfeld erhalten und gestärkt werden sollten (vgl. Digital Society Initiative 2023):
Grundlegende technische Fähigkeiten in Bezug auf KI-Technologien.
Sozialisationsfähigkeiten: Soziales Lernen, Einfühlungsvermögen, Resilienz und effektives Teamwork gefördert werden. Dies bedingt auch ein Verständnis und eine Reflexion über ethische Werte und wissenschaftlichen Ethos.
Kritisches Denken: Kritische Diskurs, das Denken in Modellen und Abstraktionen sowie die Fähigkeit zur multiperspektivischen Kognition und Analyse.
Handeln unter Unsicherheit: Um mit der Geschwindigkeit des technischen Fortschritts (und auch den bekannten globalen Herausforderungen wie z.B. dem Klimawandel) umgehen zu können, sind Fähigkeiten zu fördern, welche das Handeln unter Unsicherheit erleichtern. Unter anderem zu nennen ist hier eine Schulung der Intuition und abstraktes Problemlösen.
