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Machen Sie einen KI-Fachckeck (KI-Readiness)

Auszug auf den Fachcheck ( Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz)

Das Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz hat eine übersichtliche Möglichkeit entwickelt, in einem Fachcheck die KI-Readiness einer Organisation zu bestimmen, zu visualisieren.

“Der Fachcheck KI-Readiness hilft Unternehmen dabei, ihren KI-Reifegrad zu ermitteln. Mit dem Wissen über den eigenen Status qou können Unternehmen weitere Maßnahmen ergreifen, um die Potenziale von künstlicher Intelligenz für sich zu nutzen” (ebd.).

In dem Selbstcheck werden Fragen zu den Bereichen Strategie und Planung, Daten und Technologie und Ethik, Compliance, Sicherheit gestellt, und jeweils der Reifegrad von 0 (Beobachter) bis 4 (Experte) beurteilt (siehe Abbildung oben). Die folgende Abbildung zeigt dazu beispielhaft eine Auswertung.

Beispielauswertung (fiktive Angaben)

Es ist insgesamt eine einfache, kostenfreie und auf KMU (Kleine und mittlere Unternehmen) abgestimmte erste “Analyse”.

An dieser Stelle möchte ich anmerken, dass es gut wäre, auch einen Check zu Menschlicher Intelligenz in Unternehmen zu haben…

Auf solche Themen gehen wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen ein, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Informationen zu unseren Blended Learning Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Emotionale Intelligenz und Emotionale Kompetenz

mage by StockSnap from Pixabay

Viele kennen den Begriff der Emotionalen Intelligenz, den Goleman populär gemacht hat. Ursprünglich kam der Begriff allerdings von Mayer,/Salovay, die sich ausdrücklich auf Gardner´s Multiple Intelligenzen Theorie bezogen haben

Dabei stellt sich natürlich auch die Frage, was Emotionale Intelligenz von Emotionaler Kompetenz unterscheidet. In dem Blogbeitrag Kompetenz und Intelligenz – eine Gegenüberstellung wird der Unterschied deutlich, Dazu habe ich folgendes gefunden:

“Emotionale Kompetenz meint die Fähigkeit, sich selbst in einem tieferen Sinne zu verstehen. In unserem emotionalen Ich drückt sich aus, wie wir gelernt haben, die Welt auszuhalten, bevor wir sie deuten und interpretieren. Wer emotional selbstreflexiv zu handeln versteht, hat tief durchdrungen, dass er sein Gegenüber nicht so zu sehen vermag, wie es ist, sondern nur so, wie er selbst gelernt hat, es zu spüren. Er fragt sich, was dieses ihm selbst über sich in Erinnerung ruft, und ist sich der Tatsache bewusst, dass die aderen nicht dafür verantwortlich sind, wie wir sie zu spüren vermögen. Der emotional kompetente Mensch ist in der Lage, sich den anderen mit seinen eigenen Gefühlen und Gewissheiten nicht  einfach zuzumuten, sondern den Ausdruck des Gegenübers immer wieder neu zu erspüren” (Arnold 2017).

Die These, dass es im Sinne der Multiplen Intelligenzen Theorie (Gardner) auch Multiple Kompetenzen geben sollte, die auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk zu beachten sind, habe ich in meiner Veröffentlichung weiter ausgeführt:

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

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Kooperation und Kollaboration: Welche Unterschiede gibt es?

Das Umfeld von Organisationen wird immer turbulenter und vernetzter. Durch Technologien wie die Digitalisierung (Künstliche Intelligenz) ergeben sich sozio-technische Systeme, die mehr Kollaboration erfordern. Siehe dazu auch Digitalisierung und die Wiederentdeckung soziotechnischer Ansätze. Dabei sollte Kollaboration von Kooperation abgegrenzt werden. Die folgende Tabelle zeigt einige wichtige Unterschiede der beiden Begriffe auf.

KooperationKollaboration
Ziel“Einer gibt vor”“Wird gemeinsam definiert”
ModusHierarchie/MarktVertrauen
Leitmotiv“ja nicht zu viel machen”“gemeinsam mehr erzeugen”
Quelle: Ziegler/Heidling (2022); Impulse aus dem BMBF-Projekt HyValue

Gerade der Modus “Vertrauen” ist schwer umzusetzen, da in den klassischen Organisationen eher der Slogan “Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser” stark im Mindset verankert ist. Hervorgehoben wird von den beiden Autoren, daher dass “Kollaboration im Wertschöpfungssystem eine sozialwissenschaftliche Perspektive” bedarf. Das liegt wohl auch daran, dass die Sozialwissenschaften die auftretende Soziale Komplexität gut beschreiben können. Es wundert somit nicht, dass Führung heute sozialwissenschaftliche Expertise benötigt.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Informationen zu unseren Blended Learning Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Der Begriff der “Spekulation” im alltäglichen Sprachgebrauch und in anderen Kontexten

Wenn jemand etwas nicht genau weiß, und dennoch eine Schlussfolgerung ableitet, wird oft gesagt, hier wird spekuliert. In der Finanzwelt werden beispielsweise von Spekulanten riesige Geldmengen bewegt. Es wird deutlich, dass das Konstrukt “Spekulation” im alltäglichen Sprachverständnis negativ besetzt, allerdings in manchen Branchen (Kontexten, Domänen) ein durchaus gängiger Begriff ist.

“Der Begriff Spekulation wird im Gegensatz zum alltäglichen Sprachverständnis in der Wirtschaftswissenschaft wertneutral verwendet” (Wikipedia). 

Der Begriff des Spekulativen sollte daher auch umgangssprachlich gar nicht mehr so despektierlich gesehen werden – wie auch der folgende Text hervorhebt:

“Als philosophischer Fachterminus meint das Spekulative seit Kant und Hegel den eigentlichen Gebrauch der Vernunft, ohne in der bloßen Erfahrung des Vorliegenden steckenzubleiben. Daher ist das spekulative Element, methodisch zielführend eingebettet, ein wesentlicher Bestandteil des Entwerfens, den zu Unrecht eine unwissenschaftliche Aura umgibt (Groß und Mandir 2022, S. 30)” (Sander/Glaser/König (2024), in: Ebert/Rahn/Rodatz (Hrsg.) (2024): Wie gestalten wir Gesellschaft?).

In diesem Sinne lassen Sie uns ruhig spekulieren, und über die besten Meinungen diskutieren, debattieren und im positiven Sinne streiten..

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Kostenfreie KI-Tools in den Projektmanagement-Phasen ausprobieren

Natürlich kann und sollte Künstliche Intelligenz in Organisationen genutzt werden, Siehe dazu auch Arbeit 4.0: Chancen, die sich aus den neuen technischen Möglichkeiten ergeben.

Speziell im Projektmanagement gibt es viele Möglichkeiten, Künstliche Intelligenz einzusetzen., Siehe dazu beispielsweise Künstliche Intelligenz (KI) im Projektmanagement: Routine und Projektarbeit. Betrachten wir das klassische plangetriebene Projektmanagement, so gibt es hier verschiedene Phasenmodelle, an denen man sich orientieren kann. In der DIN 69901 wird beispielsweise vorgeschlagen, die Phasen Initiierung, Definition, Planung, Steuerung und Abschluss zu unterscheiden.

Im einfachsten Fall würde eine Organisation ChatGPT als kostenpflichtige Anwendung in allen Phasen nutzen. Viele Organisationen fragen sich allerdings, ob es nicht möglich ist, kostenfreie KI-Tools auszuprobieren, die möglicherweise spezifischer (besser?) sind. In einem Artikel von Haltmeyer/Lenz wird genau diese Frage thematisiert. Die Autoren machen dazu erste Vorschläge, die in der Abbildung zusammengefasst sind. Ziel bei der Auswahl ist es, dass die Nutzer in den kostenfreien Versionen ausprobieren, ob es Sinn macht, die kostenpflichtige Variante zu nutzen – oder eben nicht. Es kann auch sein, dass Open-Source-Modelle beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz infrage kommen.

Mit Hilfe dieser ersten Überlegungen kann eine Organisation weitere kostenfreie KI-Tools sammeln und ausprobieren, um so nach und nach einen organisationsspezifischen Mix an sinnvollen KI-Tools im Projektmanagement aufzubauen.

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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Anwendungsbeispiele für ChatGPT in KMU

Die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) am Arbeitsplatz sind vielfältig, und werden daher von großen Konzerne, Privatpersonen und verstärkt auch von Kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) genutzt. Saskia Powell vom RKW stellte dazu Nicole Simon einige Fragen dazu. Das komplette Interview kann im aktuellen RKW-Magazin 1/2024 unter ” Gekommen, um zu bleiben. Wie kleine und mittlere Unternehmen ChatGPT für sich nutzen können” nachgelesen werden. Ich möchte an dieser Stelle die in dem Interview angegebenen Anwendungsbeispiele für ChatGPT in KMU hervorheben:

> Content-Erstellung und Überarbeitung: Marketingtexte, Webseite, Social Media
> Übersetzungen: Inhalte für nichtdeutsche Märkte übersetzen
> Kundenservice: Antworten auf häufige Fragen, 24/7-Support, Sentiment-Analysen
> Marktforschung: Zusammenfassung von Branchenberichten und Analyse von Kundenfeedback, Entwurf von Interview-Fragen
> Entwicklung von Lernmaterialien und Trainings: Umwandlung von Handbüchern in Kurse mit Fragen, Tests und Webanwendungen
> Dokumentation: Beschreibung von Arbeitsabläufen nach definiertem Standard
> Profilerstellung: Zielgruppendefinition anhand von Vertriebs- und Marketingunterlagen
> Vorbereitung von Verkaufsgesprächen: Antizipation möglicher Kundenfragen, Einwandbehandlung
> Brainstorming: Finden von Metaphern und Beispielen
> Programmierung: Dokumentation und Analyse von Codes, Unterstützung bei der Fehlersuche

Darüber hinaus weist Nicole Simon auch darauf hin, dass ChatGPT nicht kreativ ist, und nicht querdenken kann (ebd.). Ich hätte mir weiterhin gewünscht, dass der Blick nicht nur auf ChatGPT gerichtet wird, sondern die Entwicklungen hin zu einem souveränen Arbeitsplatze erwähnt werden, bei dem viele Anwendungen (inkl. eines KI-Assistenten) Open-Source-basiert sind, damit die Daten bei dem jeweiligen kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) bleiben können. Siehe dazu auch Nextcloud: Geeignete KI-Apps selbst auswählen – ein Beispiel oder Warum kann NEXTCLOUD zukünftig eine interessante Alternative zu ChatGPT (OpenAI) oder Bard (Google) 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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Menschliche Intelligenz und Künstliche Intelligenz: Ein Idealszenario der Arbeitsteilung

Künstliche Intelligenz durchdringt alle Bereiche der Gesellschaft, und somit auch die Arbeitswelt. Für die Arbeitswelt hat Künstliche Intelligenz insofern starke Auswirkungen, als dass repetitive oder auch Routineaufgaben wohl als erstes durch leistungsfähige KI-Anwendungen ersetzt werden. Dadurch können sich wiederum Menschen mit ihren Potenzialen auf komplexere Problemlösungen konzentrieren. Ob das ein Vorteil oder Nachteil ist, liegt wie immer an der Perspektive. Der folgende Abschnitt beschreibt dazu ein Idealszenario.

“Die Maschine nimmt uns die komplizierten, berechenbaren (und oft langweiligen) Routineaufgaben entweder komplett ab oder liefert die passende Zuarbeit für weitere Arbeitsschritte und Entscheidungen. Dadurch wird der Fachkräftemangel gelindert und Menschen werden von repetitiven Tätigkeiten entlastet. Sie können sich dadurch den Aufgaben zuwenden, die auf Kreativität, Empathie, Kontextualisierung in volatilem Umfeld sowie auf zwischenmenschliche Interaktion angewiesen sind. Die Trennung von Kopf, Hand und Herz – wie sie die Arbeit der letzten 100 Jahre vorantrieb – kann so rückgängig gemacht oder verringert werden. Menschen können im Idealfall mehr schöpferisch und nach persönlichen Neigungen wirken. Sie können ihr Potenzial entfalten und zur Verfügung stellen” (Hertling, S. (2024), in RKW-Magazin 1/2024).

Der Artikel thematisiert in seiner Überschrift auch auf Menschliche Intelligenz, fokussiert im Text allerdings sehr stark auf die Künstliche Intelligenz. Den Begriff Menschliche Intelligenz thematisiert der Autor leider nur indirekt, indem er Begriffe wie “Empathie”, “Kreativität“, “zwischenmenschliche Interaktionen” oder auch “Skills” verwendet. Unklar bleibt, von welchem Intelligenzverständnis hier ausgegangen wird. Ist es die Perspektive eines Intelligenz-Quotienten (IQ), oder die Perspektive einer Emotionalen Intelligenz oder aber die Perspektive von Multiplen Intelligenzen nach Howard Gardner? Erst durch diese Klärung würde ein “in-Beziehung-setzen” von Menschlicher Intelligenz und Künstlicher Intelligenz Sinn machen. Erste Hinweise auf ein angemessenes Intelligenz-Konstrukt habe ich bei Funke gefunden:

Funke (2006) hat dazu einen ausführlichen Beitrag zum ersten Intelligenztest (PDF) geschrieben. Auf Seite 38 steht: “Inhaltlich hat sich das Intelligenzkonzept in den letzten 100 Jahren ausdifferenziert (vgl. Funke u. Vatterodt-Plünnecke 2004): An der Stelle einer einzigen Intelligenzdimension (´general intelligence´, g-Faktor) ist heute die Konzeption Multipler Intelligenzen im Sinne unterschiedlicher Teilkompetenzen (z.B. logisches Schlussfolgern, verbale Intelligenz, kreatives Problemlösen, emotionale Kompetenz, Körperbeherrschung) getreten, für die jeweils andere Erfassungsinstrumente benötigt werden.”

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Projektmanagement: Nudging zur Verbesserung der Entscheidungsfindung nutzen

© pixabay/magnetme

Manchmal benötigt man einen kleinen Schubs oder Denkanstoß, um eine Entscheidung zu treffen. Dieser Schubs (Nudge) wird in der Marketing-Kommunikation beispielsweise auch mit Hilfe von Sozialen Netzwerken genutzt. Da das Nudging aus der Verhaltensökonomie kommt, kann es Verhalten in komplexen Entscheidungsprozessen unterstützen, und damit die Entscheidungsfindung verbessern.

“Nudges können als eine Architektur der Entscheidungsfindung definiert werden, die das Verhalten der Menschen vorhersehbar verändert, ohne Barrieren zu beseitigen oder wesentliche wirtschaftliche Anreize zu verändern. Diese Nudges sind kosten- und konflikteffiziente Techniken, die bestimmte Vorurteile ausnutzen, um die individuelle Entscheidungsfindung zu verbessern. Zu den allgemeinen Komponenten eines Nudge gehören: (1) ein Eingriff in die Mittel der Entscheidungsfindung und nicht in die Ziele; (2) die Freiheit, eine alternative Wahl zu treffen; und (3) eine Belohnungs- oder Kostenkomponente, die im Vergleich zu Handlungsalternativen gering ist. Die drei Haupttypen von Nudges untergliedern sich in: Entscheidungsinformationen, Entscheidungsstrukturen und Entscheidungshilfen. Diese repräsentieren verschiedene Aspekte des Entscheidungsprozesses. Nudges können die menschlichen Fähigkeiten in mindestens einer der drei Typologien verbessern” (Lächelt/Portillo/Braun (2024), in projektmanagementaktuell 2/2024).

Da es auch im Projektmanagement viele komplexe Entscheidungsprozesse gibt, kann Nudging in diesem Kontext genutzt werden – zukünftig auch mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz.

Solche Zusammenhänge berücksichtigen 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.

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Projektmanagement: Verzerrungen bei Entscheidungsprozessen

Ein Projekt ist durch die “Einmaligkeit der Bedingungen in ihrer Gesamtheit” gekennzeichnet (DIN 69901). Im einfachsten Fall können Projekte in der Stacey-Matrix positioniert werden, um das geeignete Vorgehensmodell (plangetrieben, hybrid, agil) abzuleiten. Daraus leitet sich wiederum ab, dass es in Projekten zu ambiguen Situationen kommt, in denen Entscheidungen getroffen werden müssen. Doch diese Entscheidungsprozesse sind oftmals durch Verzerrungen geprägt. Doch was ist eine Verzerrung?

“Als Verzerrung ist eine systematische Diskrepanz zwischen dem durchschnittlichen Urteil einer Person und einem wahren Wert oder einer Norm zu verstehen” (Lächelt/Portillo/Braun (2024) in Anlehnung an Gigerenzer (2018), in projektmanagementaktuell 2/2024).

Die folgende Übersicht zeigt, wie vielfältig diese Verzerrungen sein können (ebd.):

Strategische Falschdarstellung („strategic misrepresentation“)

Optimismusverzerrung („optimism bias“)

Eskalation des Commitments („escalation of commitment“)

Verfügbarkeitsverzerrung („availability bias“)

Prävalenzfehler („base rate fallacy“)

Einsichtsverzerrung („hindsight bias“)

Selbstüberschätzung („overconfidence bias“)

Verankerung („anchoring“)

Einzigartigkeitsverzerrung („uniqueness bias“)

Planungsirrtum („planning fallacy“)

Es ist für alle Projektbeteiligten wichtig, sich diese Verzerrungen klar zu machen, um dann Strategien zu entwickeln, diese zu bewältigen. Dazu bieten sich verhaltensbasierte oder auch KI-unterstütze Techniken an.

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Projektmanagement-Office (PMO): Neue Aufgaben durch Künstliche Intelligenz (KI)

Image by Steve Cliff from Pixabay

Das Projektmanagement-Office hat seine Aufgaben im Multiprojektmanagement einer Organisation, und entwickelt sich nach und nach zum Kompetenzzentrum mit verschiedenen Aufgabenfeldern. Neben der Integration von plangetriebenen/klassischen Vorgehensmodellen, kommen auch immer mehr agile und hybride Vorgehensmodelle hinzu, wodurch die Komplexität der Aufgaben steigt. Es ist daher nur Konsequent, dass auch das Projektmanagement-Office die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) nutzt.

Zu den neuen Aufgaben des Projektmanagement Offices gehören unter anderem:
– Die Beobachtung der technologischen Entwicklung von KI-Systemen im Allgemeinen.
– Die kontinuierliche Evaluierung des sinnvollen Einsatzes von KI im Projektmanagement.
– Das Testen und Beschaffen entsprechender Systeme.
– Die Anpassung oder das Training von KI-Komponenten auf Basis vorhandener Prozesse, Daten vergangener Projekte und Lessons Learned.
– Die Integration von KI-Komponenten an relevanten Stellen im Projektmanagement, wo sie Mehrwert bieten.
– Die Schulung der Stakeholder, angefangen von Projektteammitgliedern bis hin zur Führungsebene.
– Die Initiierung von Changeprozessen, die durch die Einführung von KI in Projektmanagement-Aufgaben und -Prozesse erforderlich werden.
– Die kritische Überwachung der Arbeitsweise von KI-Systemen hinsichtlich Risiken,
Voreingenommenheit (Bias) und potenzieller blinder Flecken.
– Die Reflexion über die Auswirkungen solcher Systeme auf die Aufgabenbereiche des PMO.
 Quelle: Ortner, G. (2024), in Bernert et al. (Hrsg.): KI im Projektmanagement).

Siehe dazu auch Projektmanagement Office (PMO): Organisatorische Einbindung und inhaltliche Möglichkeiten.

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