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Worin unterscheiden sich Industry 5.0 und Society 5.0?

Quelle: https://www8.cao.go.jp/cstp/english/society5_0/index.html (Abgerufen am 01.11.2024)

Wir haben uns an die verschiedenen Beschreibungen industriellen Fortschritts gewöhnt, indem wir beispielsweise von Industry 4.0, oder jetzt auch Industry 5.0 sprechen. Was ist darunter zu verstehen?

“Industry 5.0 recognises the power of industry to achieve societal goals beyond jobs and growth to become a resilient provider of prosperity by making production respect the boundaries of our planet and placing the well-being of the industry worker at the centre of the production process” (Breque et al., 2021:14, zitiert in Nielsen & Brix 2023).

Es wird deutlich, dass hier ein menschenzentrierter Ansatz zu erkennen ist, der allerdings auf den Industriearbeiter fokussiert ist. Erweiternd hat sich ein Gedanke etabliert, der schon vor einigen Jahren in Japan mit dem Begriff Society 5.0 beschrieben wurde, und in der Zwischenzeit auch in Europa Beachtung findet.

“By comparison, Society 5.0 is “A human-centred society that balances economic advancement with the resolution of social problems by a system that highly integrates cyberspace and physical space” (Japan Cabinet Office, 2016, zitiert in Nielsen & Brix 2023).

Auch hier geht es um einen menschenzentrierten Ansatz, der allerdings nicht auf den Industriearbeiter begrenzt ist, sondern alle Bürger generell mitnehmen will. Dabei sollen die konkreten Probleme der Menschen (endlich) gelöst werden, wobei die neuen Technologien eine große Bedeutung haben. Innovationen müssen letztendlich in diesem Zusammenhang auf soziale und gesellschaftliche Innovationen erweitert werden.

Nielsen und Brix (2023) beschreiben diese Zusammenhänge ausführlich und stellen ein entsprechendes Modell vor, das im Raum Aalborg (Dänemark) auch schon erfolgreich umgesetzt wurde. Interessant dabei ist, dass beide Autoren vorschlagen, den Weg zu einer Society 5.0 nicht Top-Down – also nur von den politischen EU-Gremien aus -sondern von “unten” – also von den Bürgern aus – anzugehen. Daher nennen Nielsen und Brix dieses Vorgehensweise auch “bottom-up ‘society transition model’”.

Ich mag diesen Bottom-Up-Gedanken sehr, da es mit den Überlegungen von Eric von Hippel (Democratizing Innovation, Free Innovation) und den vielfältigen Open Source Initiativen zusammenpasst.

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Open Source AI Definition – 1.0: Release Candidate 2 am 21.10.2024 veröffentlicht

In dem Beitrag Open Source AI: Nun gibt es endlich eine Definition – und damit interessante Erkenntnisse zu OpenAI und Co. hatte ich schon im August 2024 darauf hingewiesen, dass die Open Source Initiative (OSI) an einer Definition arbeitet die klärt, was unter Open Source AI zu verstehen ist.

Das ist deshalb besonders wichtig, da beispielsweise OpenAI sich eher zu einem von Microsoft dominierten Geschäftsmodell entwickelt. Auch LLama von Meta ist nicht wirklich Open Source, da einige wichtige Kriterien von Open Source AI nicht erfüllt sind. Meta verwendet dennoch in seinen Marketingaktivitäten bewusst den Begriff “Open Source” – hony soit qui mal y pense. Die am 21.10.2024 veröffentlichte Version von Open Source AI ist ein Release Candidate 2 (RC2):

An Open Source AI is an AI system made available under terms and in a way that grant the freedoms to:

Use the system for any purpose and without having to ask for permission.
Study how the system works and inspect its components.
Modify the system for any purpose, including to change its output.
Share the system for others to use with or without modifications, for any purpose.

These freedoms apply both to a fully functional system and to discrete elements of a system. A precondition to exercising these freedoms is to have access to the preferred form to make modifications to the system (Quelle).

Alle Large Language Models (LLM), die für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence) genutzt werden, sollten also diesen Anforderungen genügen. Alleine der erste Eindruck zeigt schon, dass dies bei den meisten LLM nicht der Fall ist. Es wird Zeit, dass sich die aktuellen Anbieter nicht mehr mit dem Attribut “Open Source” schmücken können.

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Hybridisierung von Kompetenzen: Kompetenzmanagement in Zeiten von Künstlicher Intelligenz

Traditionelles Kompetenzmanagement betrachtet Kompetenzen im Sinne von Selbstorganisationsdispositionen auf der Ebene des Individuums, der Gruppe, einer Organisation und Netzwerken. Dabei werden oftmals Fachkompetenz, Methodenkompetenz und Sozialkompetenz unterschieden. In Verbindung mit den neuen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz erscheint dieser Ansatz zu starr und wenig dynamisch zu sein.

“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, A. (2024) in: Bernert et al. (Hrsg.) (2024): KI im Projektmanagement.

Die Autoren haben dabei ein “6C-Modell für KI-Projektmanagement” entwickelt und in dem Beitrag ausführlich dargestellt. Es ist spannend zu beobachten, wie sich Kompetenzmanagement in Zeiten der Künstlichen Intelligenz weiterentwickelt. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Wie hängen “Menschenorientierung” und Resilienz einer Organisation zusammen?

Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion. The review, say and voice of people in public news adds good comments to a diverse group.

In einer Organisation sind Abläufe, Rollen und Strukturen festgelegt. So ein System kann sehr starr werden, wenn sich alle strikt an diese Vorgaben halten. Das System ist dann unflexibel und wenig robust gegenüber äußeren Veränderungen. Es ist in der heutigen Zeit (VUKA) wichtig, dass Organisationen in diesem Sinne resilient sind.

“Resilienz ist das Vermögen eines dynamischen Systems, sich erfolgreich Störungen anzupassen, die seine Funktion, Lebensfähigkeit oder Entwicklung bedrohen” (Masten 2016, zitiert in Hüsselmann 2024).

Die Abläufe (Prozesse), Rollen und Strukturen in Organisationen beweglicher, veränderbarer, adaptiver zu gestalten, ist ein erster wichtiger Schritt. Dabei kommt es allerdings nicht nur auf die organisatorischen Veränderungen (Organisation) und auf die technologische Unterstützung (Technik) dabei an, sondern auch auf die Menschen in diesem System (Mensch). Wie wichtig eine “Menschenorientierung” ist, wird im folgenden Text im Zusammenhang einen Projektportfoliomanagements (PPM) hervorgehoben:

“Die »Menschenorientierung« fordert daher, dass der Mensch immer im Zentrum des PPM-Systems bzw. der PPM-Organisation stehen sollte. Wenn diese menschliche Dimension vernachlässigt wird und stattdessen zu viel Fokus auf strikte Regularien und Prozesse gelegt wird, wird das System letztendlich wenig robust (resilient) oder sogar instabil (z. B. Fluktuation) und erfolglos werden. In der Konsequenz ist ein ausgewogenes Verhältnis zwischen klaren Richtlinien und menschenzentrierter Flexibilität erforderlich” (Hüsselmann 2024).

In der aktuellen Diskussion um neue technologische Möglichkeiten wie der Künstlichen Intelligenz, kommt dieser Aspekt manchmal etwas zu kurz. Siehe dazu auch Durchschnittliches Resilienzprofil der Ausgezeichneten des „Großen Preises des Mittelstandes“.

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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Künstliche Intelligenz: Vorwissen, Wissenszuwachsvorhersage, Wissenszuwachs und Markov-Ketten

Beispielhafte Darstellung der Wissenszuwachsvorhersage (Fischer et al. 2023)

Künstliche Intelligenz beeinflusst auf verschiedenen Ebenen auch die berufliche Weiterbildung. Ein wichtiger Bereich ist dabei die Personalisierung von Inhalten und Lernprozessen. In der Vergangenheit wurde das schon mit der Modularisierung von Inhalten zusammen mit entsprechenden Konfiguratoren umgesetzt. Kurz zusammenfasst lautet hier die Formel: Konfiguration von Learning Objects. Der ganze Bereich kann als Mass Customization and Personalization in der beruflichen Bildung gesehen werden.

Eines meiner ersten Paper dazu habe ich 2003 auf der ElearnChina vorgestellt. Dabei ging es mir schon damals darum, dass nicht das Objekt lernt (Learning Objects), sondern die jeweilige Person. Daher habe ich schon damals eine Verbindung zur Multiple Intelligenzen Theorie von Howard Gardner hergestellt.

Freund, R. (2003): Mass Customization in Education and Training, ELearnChina 2003, Edinburgh, Scotland. Download | Flyer | Speaker. Weitere Paper finden Sie in meinen Veröffentlichungen.

In der Zwischenzeit bietet die Künstliche Intelligenz darüber hinausgehend weitreichende Verbesserungen, z,B. durch die Verwendung von Markov-Ketten.

“Beispielsweise lassen sich über klassische Verfahren des maschinellen Lernens automatisiert Lernmaterialien oder Kurse empfehlen, die vor dem Hintergrund der bisherigen Bildungshistorie von Teilnehmenden häufig gewählt wurden (Markov-Ketten), besonders erfolgsversprechend sind (gewichtete Markov-Ketten) und/oder angesichts des Vorwissens und ggf. weiterer Variablen den größtmöglichen Wissenszuwachs versprechen (Wissenszuwachsvorhersage)” (Fischer et al. (2023).

Die Abbildung zeigt das prinzipielle Vorgehen. Diese Verfahren sind bei einer großen Datenbasis durchaus gut einsetzbar. Neben den content-bezogenen Möglichkeiten bieten solche Ansätze auch Unterstützung bei den jeweiligen Kollaborationssituationen.

Experten allerdings nutzen am Arbeitsplatz für die Problemlösung oftmals ihr “Gefühl/Gespür”, oder man sagt, sie haben einen “guten Riecher” für die Situation gehabt. Gerade in komplexen Problemlösungssituationen zeigen sich Grenzen der rationalen, scheinbar objektiven Analyse. Es kommt dann stattdessen auch auf die subjektiven Fähigkeiten eines Menschen an. Siehe dazu auch Kann Intuition als Brücke zwischen impliziten und expliziten Wissen gesehen werden?

In der objektiven Arbeitssituation (Domäne, Kontext) bedarf es einer Subjektivierung des Arbeitshandelns, das uns vom Begriff des Wissens weiter zum Begriff der Kompetenz führt. Genauer: Zur Kompetenzentwicklung im Prozess der Arbeit. Siehe dazu Persönlichkeitseigenschaften, -fähigkeiten und Kompetenzen und Wissensmanagement und Kompetenzmanagement: Welche Gemeinsamkeiten/Unterschiede gibt es?

Es wird spannend sein zu sehen, wie Künstliche Intelligenz hier nützlich sein kann, wenn man nicht die Technik in den Mittelpunkt stellt, sondern die menschenzentrierte, komplexe, kontextspezifische Problemlösungssituation. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Aktuelle Studie der ETH Zürich: Kein populäres LLM entspricht den EU AI Act – Anforderungen

Künstliche Intelligenz mit seinen vielfältigen Möglichkeiten wird immer populärer. Die Europäische Union hat daher schon 2023 versucht, die Entwicklung so zu regulieren, dass einerseits (persönliche und organisationale) Rechte garantiert bleiben und anderseits, die Entwicklung von Innovationen nicht unnötig gebremst wird. Siehe dazu ausführlicher: EU AI Act: first regulation on artificial intelligence.

Natürlich stellt sich dabei sofort die Frage, ob die populären KI-Anwendungen mit ihren verwendeten Large Language Models (LLMs) diesen Anforderungen gerecht werden. In einer umfassenden Studie wurde das an der ETH Zürich nun untersucht, und am 10. Oktober 2024 veröffentlicht. Das Ergebnis ist ernüchternd;

“Finally, we applied our benchmarking suite to evaluate 12 popular LLMs, identifying that both current models and state-of-the-art benchmarks exhibit critical shortcomings in the context of the Act. In particular, none of the examined models are fully compliant with the requirements of the EU AI Act, and certain technical requirements cannot be currently assessed with the available set of tools and benchmarks, either due to a lack of understanding of relevant model aspects (e.g., explainability), or due to inadequacies in current benchmarks (e.g., privacy)” (Guldimann et al. (2024): COMPL-AI Framework: A Technical Interpretation and LLM Benchmarking Suite for the EU Artificial Intelligence Act | PDF).

Ich bin sehr gespannt, was nun passiert, oder auch nicht passiert. Wird sich die EU mit ihren Anforderungen an KI-Anwendungen stärker durchsetzen, oder wird die Lobbyarbeit der verschiedenen Anbieter die Vorgaben mit der Zeit “aufweichen”. Möglicherweise gibt es auch einen dritten Weg: Open Source LLM erfüllt die Anforderungen und ist so leistungsfähig, wie die oftmals kommerziellen Angebote. Warum eigentlich nicht?

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Collabora Online: Switching Formats von Microsoft zu Open Source und umgekehrt

Quelle: https://www.collaboraonline.com/collabora-online/

In den letzten Jahrzehnten haben sich viele Personen und Organisationen an die Microsoft-Anwendungen angepasst. In der letzten Zeit gibt es allerdings immer mehr stimmen, die sich den Möglichkeiten von Open-Source-Anwendungen zuwenden, was unterschiedliche Gründe hat. Siehe dazu beispielsweise Warum geschlossene Softwaresysteme auf Dauer viel Zeit und viel Geld kosten und Künstliche Intelligenz: Vorteile von Open-Source-Modellen.

Auf der Ebene der Kollaborationsplattformen gibt es mit Nextcloud und Collabora Online interessante Open-Source-Alternativen zur Microsoft-Welt. Dabei können beispielsweise Microsoft-Dateien und Open-Source-Dateien in Nextcloud abgelegt und bearbeitet werden. Ist die Collabora-Online-App installiert, so kann auch kollaborativ an Dateien gearbeitet werden. Die Dateien werden in dem jeweiligen Browser geöffnet, sodass keine weitere spezielle Software erforderlich ist.

Wenn man allerdings häufig zwischen den “beiden Welten” (Microsoft – Open Source) hin- und herwechselt, kommt es durchaus zu Schwierigkeiten, die in einem White Paper von Collabora Online wie folgt beschrieben wurden.

“You may run into problems if you frequently switch between document formats. This is not a problem unique to Collabora Online, this will be true by all document editors, but we feel it worth pointing out still. Document formats are very complicated. For example, the specification document for Microsoft-developed Open XML format ist 5000 pages long. Consequently, every document format contain some functionality available only in that format. For this reason, we encourage end users to stick to one document format” (Collabora Productivity (2024): Document Interoperability with Collabora Online | PDF).

Es wundert mich nicht, dass manche Microsoft-Anwender bei solchen Punkten Open-Source-Lösungen aus Bequemlichkeit ablehnen. Microsoft hat es geschafft, dass sich sehr viele Personen und Organisationen an die Microsoft-Logik angepasst haben und jetzt bei einem Wechsel gefühlt hohe Switching-Costs entstehen. Dabei treten die offensichtlichen Vorteile von Open-Source-Anwendungen in den Hintergrund. Wie oben in dem Link erwähnt, kann so ein Verhalten teuer sein.

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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Durchschnittliches Resilienzprofil der Ausgezeichneten des „Großen Preises des Mittelstandes“

Durchschnittliches Resilienzprofil der Ausgezeichneten des „Großen Preises des Mittelstandes“ (Juschkus, U. (2024): Wie zukunftsfest ist FEST STEHEN für kleine und mittlere Unternehmen in der digitalen und nachhaltigen Transformation?, RKW-Magazin 2/2024).

In der heutigen Welt sollen Unternehmen natürlich in irgendeiner Art agil sein, darüber hinaus sollen sie eine erhöhte Widerstandsfähigkeit haben/entwickeln (Resilienz) und möchten dennoch stabil in ihren Strukturen, Prozessen usw. sein. Genau so eine Gesamtsituation hat das durchschnittliche Resilienzprofil ausgezeichneter Unternehmen (Großer Preis des Mittelstandes) ergeben (Abbildung). Die Autorin bezieht sich dabei auf Daten der Oskar-Patzelt-Stiftung.

“In einer Welt, in der die Dynamik unserer gesellschaftlichen Entwicklung zunimmt, kommt es immer mehr darauf an zu überprüfen, ob das Unternehmen noch auf dem richtigen Kurs ist, und falls dem nicht so ist, diesen schnell anzupassen (Agilität). Darüber hinaus gilt es, sich stärker auf solche Fälle vorzubereiten und in Faktoren zu investieren, die langfristig die Beweglichkeit erhöhen (Resilienz). (…) Auf der anderen Seite ist Stabilität jedoch weiterhin eine wichtige Grundlage für effizientes Handeln und eine wichtige Voraussetzung für Produktivität, Profitabilität und Wachstum. Für verlässliche Prozesse, Muster, Regeln,
Verhältnisse zu sorgen und sie allmählich zu optimieren, ist also mindestens genauso wichtig, wie sie immer wieder grundsätzlich infrage zu stellen” (Juschkus, U. (2024): Wie zukunftsfest ist FEST STEHEN für kleine und mittlere Unternehmen in der digitalen und
nachhaltigen Transformation?, RKW-Magazin 2/2024).

Es ist, wie so oft eine Frage des jeweils angemessen Maßes an Agilität, Resilienz und Stabilität. Dieses Maß kann nur für das jeweilige Unternehmen bestimmt und entwickelt werden. Siehe dazu auch Wie bleiben Teams während des Veränderungsprozesses handlungsfähig ? Mit Resilienz-Selbsttest!

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Wisdom of Crowds – Schwarm Intelligenz – Kollektive Intelligenz

Quelle: Feldhusen, B. (2021)

Der Begriff “Künstliche Intelligenz” hat uns wieder darauf gestoßen, dass es Sinn macht, sich auch mit der Menschlichen Intelligenz zu befassen. Entscheidend dabei ist, was unter der Menschlichen Intelligenz verstanden wird, und was unter einer gemeinsamen, eher Kollektiven Intelligenz verstanden wird.

Wie die Leser unseres Blog wissen, tendieren wir dazu, wie Howard Gardner von Multiplen Intelligenzen zu sprechen, was einer Ergänzung/Entgrenzung des klassischen Intelligenz-Quotienten entsprechen würde. Multiple Intelligenzen sind nach Howard Gardner “biopsychologisches Potential”, sodass der Begriff “Künstliche Intelligenz” eher ein Kategorienfehler ist. Siehe dazu auch OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? Intelligenz kann dabei auf der individuellen Ebene, auf der Gruppenebene, auf der Ebene der Organisation, oder auch in Netzwerken thematisiert werden.

In diesem Beitrag soll es hauptsächlich um eine gemeinschaftliche, Kollektive Intelligenz gehen, die nicht einfach eine Menge von Individuen bedeutet, sondern erst unter bestimmten Bedingungen entsteht. Dazu gab es in der Vergangenheit weitere Begriffe wie Wisdom of Crowds, Schwarmintelligenz und eben Kollektive Intelligenz, die sich in ihrer Interaktionsqualität von Kumulation/Aggregation bis hin zu Interaktion/Kreation unterscheiden (Abbildung). Diese Unterschiede beschreibt Feldhusen (2021) wie folgt:

“Vielmehr entsteht Kollektive Intelligenz durch die Qualität menschlicher Begegnung und ihres Design- bzw. Organisationsprozesses. Entscheidend ist, wie wir uns und anderen zuhören, Unterschiede wahrnehmen und verarbeiten, aufeinander eingehen, uns auf neue Perspektiven einlassen, miteinander Lösungen verhandeln, uns und dem Prozess der Interaktion Aufmerksamkeit schenken. Wie eingangs zitiert, sieht Gary Hamel die Führungskräfte der Zukunft als Architekten sozialer Systeme. Dies bedeutet für die meisten Mitarbeiter/innen und Führungskräfte einen tiefgreifenden Reife- und Entwicklungsprozess hin zu einer Haltung, die dem Gegenüber mindestens die gleiche Bedeutung beimisst wie dem Selbst” (Feldhusen, B. (2021): Kollektive Intelligenz und Psychologische Sicherheit: Haben wir Intelligenz im Gefühl?. Organisationsberatung Supervision Coach 28, 355–371 (2021). https://doi.org/10.1007/s11613-021-00719-2).

Siehe dazu auch Schwarmintelligenz: Die Weisheit der vielen und das Wissen der Eliten.

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Fraunhofer Magazin 3/2024: Immer wieder spannend

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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