Digital Kaizen essentiell für Kleine und mittlere Unternehmen (KMU)

Quelle: APO (2024)

Viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) müssen im Gegensatz zu Großunternehmen viel genauer auf ihre Vorhanden Ressourcen achten. Um die Produktivität zu verbessern setzen viele KMU daher auf Kaizen, oder in deutsch: Kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP). Dabei spielt der Einfallsreichtum der Mitarbeiter eine wichtige Rolle.

Auch in KMU wird darüber hinaus auch die Digitalisierung immer stärker genutzt, sodass es in Zukunft darauf ankommen wird, ein für das jeweilige Unternehmen abgestimmte Vorgehensweise zu entwickeln. Dabei kommt es auf die Balance zwischen dem Einfallsreichtum der Mitarbeiter, den digitalen Technologien und von Digital Kaizen an.

“Traditionally, kaizen has significantly contributed to improving productivity in small SMEs. This is because one aspect of kaizen is to increase productivity through human ingenuity while reducing investment. As the importance of digital technology is increasingly recognized alongside the advancement of AI, human ingenuity or the kaizen mindset is becoming more and more important, not less. In other words, the Digital Kaizen concept is essential for SMEs that need to curb their investments” (APO 2024).

Siehe dazu auch Digital Transformation: Kein Erfolg ohne Digital Kaizen?

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.

Projekt “RECHT-TESTBED”: Verträge in Zeiten von Künstlicher Intelligenz rechtssicher gestalten

Website: https://rtb.public.apps.sele.iml.fraunhofer.de/home

Auch im Vertragsmanagement wird immer mehr digitalisiert und automatisiert. Die Automatisierung nutzt dabei immer mehr mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz.

“Bereits heute lässt der US-amerikanische Einzelhandelsriese Walmart den Einkauf testweise von einem Chatbot erledigen” (Fraunhofer Magazin 4/2024 | PDF). Hier verhandeln also Software -Agenten den jeweiligen Preis.

Bei immer stärkeren Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Vertragsmanagement kommt man auch zu folgender Frage,: Ist ein Vertrag rechtssicher ist, wenn er von Künstlicher Intelligenz unterzeichnet wurde? Das Projekt RECHT-TESTBED soll helfen, hier etwas Klarheit zu erhalten. In dem vom Fraunhofer Institut entwickelten Online-Portal können Interessenten Ein Szenario auswählen, das Szenario und ein Experiment konfigurieren, sowie das Experiment starten.

Ich muss allerdings anmerken, dass verschiedene Elemente nicht richtig funktionieren, und es teilweise zu einer Fehlermeldung kommt (Stand: 23.12.2024). Schade, denn ich halte so eine Online-Möglichkeit für sinnvoll. Gerade für Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) kann diese Plattform hilfreich sein.

Um noch einmal auf die gestellte Frage zurückzukommen: “Ob vom Menschen oder von Künstlicher Intelligenz unterzeichnet – Vertrag ist Vertrag. Damit können automatisch geschlossene Verträge als rechtssicher gelten” Fraunhofer Magazin 4/2024. Bei dem Artikel wurde ein fiktiver Gerichtsprozess beschrieben, in dem es dann zu dieser Entscheidung gekommen ist.

Kommunikationskompetenz bedeutet nicht die vordergründig-mechanische Befolgung bestimmter Regeln

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.

Wie in dem Kompetenztableau dargestellt, entsteht die Handlungsfähigkeit in komplexen Problemlösungssituationen durch mehrere Kompetenzdimensionen. Eine davon ist die Kommunikationskompetenz, die an dieser Stelle noch einmal ausführlicher dargestellt werden soll:

“Die Kommunikationskompetenz beschreibt die Fähigkeiten, sich in kooperativen und kommunikativen Prozessen zielgerichtet sowie möglichst konfliktfrei und wirksam zu verhalten. Über solche Fähigkeiten verfügt man in aller Regel nicht qua Erfahrungslernen, vielmehr setzten sie einen distanzierten Blick auf das Wesen der Kommunikation sowie ein Verständnis der unterschiedlichen Dimensionen des kommunikativen Handelns voraus. Die Weiterentwicklung und Optimierung des eigenen Kommunikationsverhaltes bedarf zudem der Erprobung sowie der Übung in Feedback-Kontexten. Kommunikative Kompetenz reift durch Selbstdistanz, Selbstbeobachtung und Selbstreflexion sowie Wirksamkeitserleben, nicht durch die vordergründig-mechanische Befolgung bestimmter Regeln” (Arnold 2017).

Wie am Ende erwähnt, sollte man sich nicht so sehr auf die vielen Ratgeber zur Kommunikation verlassen, sondern darauf vertrauen, dass Kommunikationskompetenz mit der Zeit reift – sich entwickelt.

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.

Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften

Adobe: AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Die bekannten KI-Anwendungen (AI Apps) wie ChatGPT, Gemini usw. dominieren den Markt und setzen durch schnelle Neuerungen (Updates) Standards bei der Performance. Solche Angebote können als closed-source Large Language Models (LLMs) bezeichnet werden. Die Nutzung wird dabei durch wenig Transparenz bei den verwendeten Daten und durch immer mehr kostenpflichtige Angebote “erkauft”.

Diese schnelle Abhängigkeit von der jeweiligen Funktionsweise der verwendeten KI-Apps führt bei einem Wechsel – beispielsweise zu Open Source AI – zu erhöhten Switching Costs. Diesen Effekt nutzen die kommerziellen Anbieter, um ihr Geschäftsmodell weiter zu etablieren und zu kommerzialisieren.

Open Source AI (Definition) bedeutet u.a. die Transparenz bei den Trainingsdaten zu schaffen, und den Zugang für jeden zu ermöglichen. Meine Auffassung ist, dass Open Source AI in Zukunft für Privatpersonen, Organisationen und demokratische Gesellschaften besser ist. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Diese Ansicht wird auch von wissenschaftlichen Forschungen zu dem Thema gestützt. Eine aktuelle Veröffentlichung von Manchanda et al. (2024) beschreibt die Zusammenhänge wie folgt:

Closed-source LLMs continue to lead in performance, leveraging proprietary datasets and significant computational investments to excel in tasks requiring advanced generative abilities, multi-step reasoning, and broad generalization. However, their success comes at the cost of limited transparency and restricted accessibility, which creates challenges for external validation and replication.

The closed-source approach also consolidates resources and technological power within a few institutions. In so doing, it poses barriers to equitable AI development and raising concerns about reproducibility of outcomes and organizational accountability. By contrast, open-source LLMs emphasize accessibility and collaborative development. While these models often trail closed-source systems in absolute performance, they have made significant progress in narrowing the gap through methods such as Low-Rank Adaptation (LoRA) and quantization. These strategies enable efficient, competitive outcomes even in resource-constrained environments. By utilizing diverse datasets across languages and contexts, open-sourcemodels demonstrate their capacity to address realworld challenges with inclusivity. This democratic ethos has already empowered researchers and developers globally, and is likely to continue to do so” (Manchanda et al 2024).

Siehe dazu ausführlicher

Open Source AI Definition

Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data

Open Source AI: Common Corpus als größte offene Trainingsdatenbank veröffentlicht

Künstliche Intelligenz: Von AI Agenten und Multi Agenten Systemen

WEF (2024): Navigating the AI Frontier. A Primer on the Evolution and Impact of AI Agents

Aktuell drehen sich die Diskussionen bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) hauptsächlich noch um die genutzten LLM: Large Language Models (Trainingsdatenbanken), und darum, ob diese eher closed-source oder open-source sein sollten. Wie in der Abbildung zu sehen ist, zeichnet sich darüber hinaus schon ein weiterer großer Trend ab: AI Agenten.

“Based on the definition of the International Organization for Standardization, an AI agent can be broadly defined as an entity that senses percepts (sound, text, image, pressure etc.) using sensors and responds (using effectors) to its environment. AI agents generally have the autonomy (defined as the ability to operate independently and make decisions without constant human intervention) and authority (defined as the granted permissions and access rights to perform specific actions within defined boundaries) to take actions to achieve a set of specified goals, thereby modifying their environment” (WEF 2024).

Neben den Large Language Models (LLM) kommen somit bei AI Agenten u.a. auch noch Daten von Sensoren und möglicherweise menschliches Feedback hinzu. Daraus ergeben sich ganz neue Möglichkeiten bei komplexen Problemlösunmgsprozessen.

Natürlich können AI Agenten Typen unterschieden werden, beispielsweise in deterministic und non-deterministic etc. Auch kann ein AI Agenten System aus ganz verschiedenen AI Agenten entstehen. Diese wenigen Hinweise zeigen schon auf, welche vielversprechenden neuen Möglichkeiten/Anwendungen sich ergeben können. Natürlich immer unter der Prämisse der Transparenz und Offenheit, um Missbrauch zu verhindern. Es liegt für mich daher auf der Hand. sich mit Open Source AI Agenten zu befassen.

Arbeiten in der digitalen Welt: Sechs Basiskompetenzen

Arbeiten ist heute eingebettet in digitale Prozesse, und verändert sich dadurch erheblich. In einer digitalen (Arbeits-) Welt werden über Qualifikationen hinaus daher entsprechende Kompetenzen benötigt, um selbstorganisiert komplexe Problemstellungen zu lösen – Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition. In einer Metaanalyse des MÜNCHNER KREIS-Arbeitskreis „Arbeit in der digitalen Welt“ (2020, S. 4ff.) wurden sechs Kompetenzfelder als Basiskompetenzen zusammengefasst:

Personenbezogene KompetenzenSelbstorganisation, Lernfähigkeit
Soziale KompetenzenKommunikation, Teamfähigkeit
Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) KompetenzenUmgang mit Daten, Technologien, Wissen
ProzesskompetenzKritisches Denken, Problemlösefähigkeit
LösungskompetenzKreativität, Transdiziplinäres Denken
Strategische KompetenzAdaptionsfähigkeit, Unternehmerisches Denken
Quelle: Schipanski, A. (2024), in Koller et al. (Hrsg.) (2024)

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

Worin unterscheiden sich “Trends” und “Treiber”?

Image by Buffik from Pixabay

Wenn es um die Beschreibung des Umfeldes von Organisationen oder Branchen geht, fallen oft die Begriffe “Trends” und/oder “Treiber“. Dabei ist oft nicht ganz klar, worin sich beide Begriffe unterscheiden. Eine gute Erklärung, natürlich mit verschiedenen Quellenangaben, habe ich hier gefunden:

“Im Vergleich zu Trends sind Treiber lokaler, weniger langlebig und wirken sich direkter auf Geschäftsmodelle, Arbeitsprozesse, Technologien, Beschäftigung sowie auf Beschäftigte und deren Kompetenzen aus (vgl. Proff 2021; Hünniger et al. 2022, S. 4). In der Regel resultieren Treiber aus Trends und können von einzelnen Akteuren und Akteurinnen oder Organisationen bis zu einem gewissen Grad beeinflusst werden. Automatisierung, Elektromobilität, Elektrifizierung, Vernetzung, Industrie 4.0-Anwendungen und Kreislaufwirtschaft werden als wesentliche Treiber der Transformation im Automobilsektor beschrieben (vgl. Kaul et al. 2019; Kempermann et al. 2021; Lichtblau et al. 2021; Herrmann et al. 2023)” (Berger et al. (2024), in Jennewein et al. (Hrsg.) (2024)).

Natürlich sollte eine Organisation die langfristigen Trends beobachten. Mehr oder weniger beeinflussbar sind allerdings eher Treiber, die direkter in der Organisationsstruktur berücksichtigt werden können.

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.

Digital Transformation: Kein Erfolg ohne Digital Kaizen?

Quelle: APO (2024)

Es ist immer wieder gut, sich Zusammenhänge klar zu machen. In der Abbildung ist beispielsweise zu sehen, dass die Digital Transformation / Optimization einen Ist-Zustand in einen möglichst besseren Soll-Zustand überführen soll. Digital Optimization soll dabei die Geschäftsprozesse zu einer höheren Produktivität führen, allerdings oftmals ohne dass ein Geschäftsmodell verändert wird, bzw. werden muss. Insofern kann man Digital Optimization als Bestandteil von Digital Transformation ansehen. Weiterhin hängen auch Digitale Transformation und Digital Kaizen miteinander zusammen (APO 2024):

Kaizen will facilitate the adoption of advanced technologies.

Kaizen maximizes return on investment.

Changing corporate culture and climate and continuous learning.

Achieving stable sustainability over the long term.

Achieving stable sustainability over the long term

In other words, “there is no DX [Digital Transformation] success without kaizen.”

Es geht bei Digital Kaizen also um eine wichtige Erweiterung des Ansatzes, der bei Imai, M. (1993): Kaizen – Der Schlüssel der Japaner im Wettbewerb nachzulesen ist. Damals ging es noch um ein eher analoges Kaizen. Danach hat Anderson (2010) in seinem Buch Kaizen in der IT schon gezeigt, dass Kaizen nicht nur in der Produktion, sondern in allen Wissensbereichen genutzt werden kann. Heute gibt es mit IoT und Künstlicher Intelligenz noch ganz andere Möglichkeiten.

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.

Das Verständnis von Resilienz als Outcome

Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion.

In dem Beitrag Ist Resilienz eine persönliche Eigenschaft oder Kapazität? wurde eine Sichtweise auf Resilienz erläutert und von Autoren eines wissenschaftlichen Papers kritisch hinterfragt. In dieser Veröffentlichung wird anschließend der Frage nachgegangen ob es sinnvoll ist, Resilienz als Outcome zu betrachten.

“Im Rahmen der Outcome-Perspektive liegt der Fokusdarauf, ob eine Person, die mit einer Widrigkeit konfrontiert war, eine positive Anpassung daran gezeigt hat (Brittet al., 2016). (…) Die Idee des Zurückspringens in einen bestimmten Ausgangsstatus, bezeichnet als ‚bouncing back‘ ist zentrales Merkmal des Outcome Ansatzes (vgl. Fisher et al., 2019).”
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.

Auch hier erkennen die Autoren durchaus methodische und praktische Limitierungen, die in dem genannten Paper ausführlich kommentiert werden. Siehe dazu auch

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!

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.