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Emotionale Intelligenz: Ursprung und der Bezug zu Multiplen Intelligenzen

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Wenn es um Emotionale Intelligenz geht, wird häufig Daniel Goleman genannt, der dieses Konstrukt bekannt gemacht hat. Dabei geht leider oft verloren, dass es John D. Mayer und Peter Salovey waren, die schon 1990 beschrieben haben, was sie unter Emotionaler Intelligenz verstehen.

“Emotional intelligence is a type of sociali ntelligence that involves the ability to monitor one’s own and others’ emotions to discriminate among them, and to use the information to guide one’s thinking and actions (Salovey & Mayer 1990)”, zitiert in Mayer/Salovay 1993, p. 433.

Interessant dabei ist, dass beide Autoren erwähnen, dass sie statt Emotional Intelligence auch Emotional Competence hätten wählen können, doch haben sie sich bewusst für Emotional Intelligence entschiedenen, da sich Emotional Intelligence “overlaps with Gardner´s (1983) ´(intra) personal intelligence´ (ebd. p. 433).

The core capacity at work here is access to one’s own feeling life – one’s range of affects or emotions; the capacity instantly to effect discriminations amongt these feelings and eventually, to label them, to enmesh them in symbolic codes, to draw upon them as a means of undentanding and guiding one’s behavior. In its most primitive form, the intrapenonal intelligence amounts to little more than the capacity to distinguish a feeling of pleasure from one of pain (…). At its most advanced level, intrapersonal knowledge allows one to detect and to symbolize complex and highly differentiated set of feelings (…) to attain a deep knowledge of (…) feeling life (ebd. p. 239).

Die Anlehnung an Gardner´s Theorie der Multiplen Intelligenzen ist bemerkenswert, und auch der Bezug zum Begriff “Competence”. Beide Perspektiven habe ich in meinem Buch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe und Organisation weiter analysiert und in ein Gesamtkonzept überführt.

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Alle reden über Komplexität, doch wer kennt schon Bifurkationspunkte?

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Wenn alles nicht so einfach ist, also alles miteinander vernetzt ist, es Rückkopplungen gibt, und wir in diesem Sinne von einem komplexen sozialen System sprechen können, kommt es auch darauf an, die Phasenübergänge (Bifurkationspunkte) zu kennen. Doch, wie können wir uns diese Situation vorstellen, bzw. sogar damit umgehen?

Phasenübergänge führen fern des thermischen Gleichgewichts zu Emergenz und Selbstorganisation von Ordnung wachsender Komplexität. Allgemein können durch zufällige Wechselwirkungen der Systemelemente auf der Mikroebene neue Strukturen auf der Makroebene entstehen, die durch die Mikrozustände der Elemente nicht erklärbar sind. Wenige instabile Systemelemente geraten an den Instabilitätspunkten in starke Schwingungen, die schließlich auch die Mehrzahl der stabilen Systemelemente mitreißen. Sie zwingen ihnen ihr Verhalten auf oder – mit den Worten von Hermann Haken – „versklaven“ sie. Dadurch kommt es zu makroskopischen Veränderungen mit Ordnungs- und Musterbildungen. Es genügt also, das Verhalten der wenigen instabilen Systemelemente zu erkennen, um den Entwicklungstrend des gesamten Systems und seine makroskopischen Muster zu bestimmen. Die Größen, mit denen das Verteilungsmuster der Mikrozustände eines Systems charakterisiert wird, heißen nach dem russischen Physiker Lew D. Landau „Ordnungsparameter“ (Mainzer 2008:43-44).

Um das Gesamtsystem zu steuern, reicht es also aus, sich um die wenigen instabilen Systemelemente zu kümmern, um makroskopische Muster zu bestimmen. Es ist also nicht erforderlich alle Daten/Informationen im Sinne von Vollständigkeit vorliegen zu haben – was sowieso nicht möglich ist (Blogbeitrag). Weniger ist hier mehr. Entscheidend sind angemessene Maßnahmen an den richtigen Stellen. Aktuell habe ich eher den Eindruck, dass viele Unternehmen einem Datenfetischismus hinterherrennen, und die Chancen einer angemessenen Systemsteuerung nicht erkennen.

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Projektmanager/in (IHK) ab 27.10.2020 bei der IHK Düsseldorf ist ausgebucht

Der von uns entwickelte Blended Learning Zertifikatslehrgang Projektmanager/in (IHK) mit Start am 27.10.2020 bei der IHK Düsseldorf ist jetzt schon ausgebucht. Für den Lehrgang gibt es eine Warteliste. Falls ein Teilnehmer sich kurzfristig abmelden müsste, gibt es für die Interessenten der Warteliste die Möglichkeit nachzurücken.

Es freut uns natürlich sehr, dass unser Angebot in Zeiten von Corona weiterhin so gut angenommen wird. Es ist gerade der Mix von Präsenztagen und Onlinephasen, der von den Teilnehmern gerne gebucht wird, da diese Kombination der heutigen (hybriden) Arbeitsweise entspricht.

Der nächste Lehrgang wird in Düsseldorf vom 05.01.-09.02.2021 angeboten. Informationen zu weiteren Angeboten finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Kritik an manchen Perspektiven auf “Wissensmanagement”

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Wissen, und der Umgang mit diesem Konstrukt, werden immer wichtiger. Es ist dabei jedoch durchaus zu hinterfragen, was unter “Wissen” und dem dazugehörenden “Wissensmanagement” zu verstehen ist. So, wie Arbeit 1.0 und Arbeit 4.0 recht unterschiedlich sind, kann auch Wissensmanagement 1.0 bis Wissensmanagement 4.0 betrachtet werden. Wird Wissen wie eine Ressource verstanden, kann es durchaus sein, dass ein dazugehörendes Wissensmanagement eher wie ein Warenwirtschaftssystem interpretiert wird. Der folgende Text stellt diese Zusammenhänge deutlich dar.

„Wissensmanagement“ gilt mittlerweile überhaupt als neue Heilslehre, geht es um die Frage des Wissens. Der Wissensmanager löst nicht nur den Bildungsexperten ab, auch der Pädagoge und sogar der Wissenschaftler sollen sich zunehmend als Wissensmanager verstehen. Möglich ist diese Vorstellung nur, weil die Wissensgesellschaft die Beziehung des Wissens zur Wahrheit gekappt hat. Nun werden Daten als Rohstoff, Informationen als für ein System oder Unternehmen aufbereitete Daten und Wissen als die “Veredelung von Informationen durch Praxis” beschrieben. Statt um Erkenntnisse geht es um Best practice. Gerade die Differenz, die Wissen als epistemisches Verfahren von anderen Weltbewältigungsstrategien unterscheidet, wird nun eingezogen. Das Wissensmanagement verfährt letztlich wie ein „Materialwirtschaftssystem“, und der Wissensmanager erhebt gerade einmal den paradoxen Anspruch, unter “Ausklammerung von Wahrheits- und Geltungsfragen“ herauszufinden, welche Art von Wissen sein Unternehmen zur Lösung seiner Probleme benötigt (Liessmann 2008:149).

In Organisationen finden wir heute ein Mix von Arbeiten, die durchgeführt werden müssen, wobei Daten, Informationen und Wissen immer mehr selbstorganisiert eingesetzt werden müssen, um komplexe Probleme zu lösen. In so technischen und sozialen System kommt es daher darauf an, das passende Wissensmanagement-System zu entwickeln. Siehe dazu auch Ist Wissensmanagement 4.0 ein hybrides Wissensmanagement?

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Welchen Bezug gibt es zwischen Kompetenz und Performanz?

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Wenn es um die Bewältigung komplexer Probleme geht, kommt der Kompetenzbegriff ins Spiel, der nach Erpenbeck/Heyse Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition aufzufassen ist. Etwas vereinfacht ausgedrückt ist Selbstorganisation eine “Strukturbildung von selbst” (Heyse/Erpenbeck 1997:29). Kompetenz stellt somit eine Art Vermögen dar, das noch im Kontext realisiert werden muss. Der Komplementärbegriff zu “Kompetenz” ist dabei “Performanz”, deren Bezug zueinander zunächst in der Linguistik durch Chomsky thematisiert wurde.

“Kompetenz“ und „Performanz“ sind dieser linguistischen Tradition zufolge bekanntlich als Komplementärbegriffe zu begreifen. Kompetenz meint hier „das Befolgen von Regeln oder Gesetzmäßigkeiten der Kombinatorik auf der Basis einer kalkulierbaren Zahl von Elementen“, während unter Performanz „die konkrete Realisierung von Ausdrucksmitteln und Formen in einer bestimmten Situation durch individuelle Akzente“ zu verstehen ist, allerdings eben die „Realisierung systemisch angelegter (Tiefen-)Strukturen“ (Soeffner 2003: 663) (Pfadenhauer 2010:159).

Siehe dazu auch Dresselhaus, G. (1979): Langue/Parole und Kompetenz/Performanz und Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Was sind eigentlich mögliche Aufgabengebiete der Künstlichen Intelligenz?

Group of people with devices in hands working together as symbol of networking and communication

Die Geburtsstunde von “Künstlicher Intelligenz” geht auf einen Konferenzbeitrag von McCarthy im Jahr 1955 zurück. In der Zwischenzeit gibt es durch die vielen neuen technischen Möglichkeiten zwar immer wieder Definitionsversuche, doch immer noch keine einheitliche und anerkannte Definition. Was allerdings klar erscheint sind die verschiedenen Aufgabengebiete, die für eine Künstliche Intelligenz geeignet erscheinen. Russell und Norvig unterscheiden hier acht Aufgabengebiete (vgl. Russell und Norvig 2012; Peissner et al. 2019), zitiert in Fraunhofer IAO 2020:11-12):

  • Lernen
  • Problemlösung durch Suchen
  • Planen
  • Robotik
  • Entscheidung
  • Wissensrepräsentation
  • Wahrnehmung
  • Spracherkennung

Anhand dieser Auflistung wird deutlich, dass Künstliche Intelligenz viele Tätigkeiten in unserem gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Leben beeinflussen kann. Es geht hier allerdings nicht immer um komplette Jobs, die infrage gestellt werden, sondern auch um Tätigkeitsportfolios, die in einzelnen Jobs oder in Prozessketten von KI profitieren können. Hier ein Beispiel:

Populär wurden in jüngster Zeit Anwendungen wie beispielsweise KI-gestützte »Chatbots«. Dies sind Programme, die eine Konversation mit Nutzern führen können. Social Chatbots agieren in sozialen Netzwerken wie Facebook und Twitter (vgl. Edwards 2016). Anwendungsgebiete sind u.a. Bestellungen (z.B. Pizza-Service), Antworten auf Kundenanfragen zu Prozessen (Paketdienste) und Bearbeitung von Beschwerden (Fraunhofer IAO 2020:13).

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Studie: Hybride Ansätze dominieren sogar bei der globalen Softwareentwicklung

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In der aktuellen Diskussion zum Vorgehen bei Projekten wird immer noch (zu oft) argumentiert, dass es entweder ein agiles Vorgehen, oder ein eher plangetriebenes (traditionelles) Vorgehen geben sollte. In verschiedenen Blogbeiträgen habe ich immer wieder dargestellt, dass die Realität in den Organisationen oft eine Kombination aus den verschiedenen Möglichkeiten ist. Diese Perspektive habe ich auch immer wieder mit Studien belegen können. In der Zwischenzeit habe ich eine Meta-Studie gefunden, die 233 Studien aus 33 Ländern untersucht hat, in denen es um die globale Softwareentwicklung geht.

Results: In our sample, 72% of global distributed projects implemented a mix of bothagile and trditional approaches (termed “hybrid”), 25% of GSD organizations are predominantly agile, with only very few (5%) opting for traditional approach. GSD projects that used only agile methods tended to be very large. Conclusion: Globally Distributed Software Development (and project size) is not a barrier to adopting agile practices. Yet, to facilitate project coordination and general project management , many adopt traditional approaches, resulting in a hybrid approach that followed defined rules (Marinho et al. (2019:1): Plan-Driven Approaches Are Alive and Kicking in Agile Global Software Development. Conference: 2019 ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM)).

Diese Meta-Studie bestätigt sogar im Bereich der globalen Softwareentwicklung, dass hybrides Vorgehen der Realität entspricht, und somit dem Dogmatismus (Entweder agil oder plangetrieben) einen gesunden Pragmatismus entgegen setzt.

In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK) gehen wir auf die hybride Vorgehensweise ein. Informationen zu den Lehrgängen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Wie entsteht Teamkompetenz?

Individuelle Kompetenzen gehen in der Interaktion mit mindestens einer weiteren Person in Teamkompetenz über. Doch ist diese Teamkompetenz nicht einfach eine Akkumulation der einzelnen Kompetenzen, denn die Teamkompetenz entsteht durch die gemeinsame Arbeit an einem Ziel.

Die gekonnte Zusammenarbeit mehrer Akteure bei der Lösung von Problemen lässt sich als Teamkompetenz bezeichnen. Ein Team ist „a distinguishable set of two or more people who interact dynamically, interdependently, and adaptively toward a common and valued goal/objective/mission who have each been assigned specific roles or functions to perform, and who have a limited span of membership“ (Salas et al. 1992). Die Kompetenz eines Teams ist nicht einfach a priori vorhanden, sondern sie entsteht im Zuge der gemeinsamen Aktivität und hat daher einen emergenten Charakter. Ihre Grundlage ist ein „shared situation awareness“, ein gemeinsames Situationsverständnis. Der Begriff der „situation awareness“ (SA) bezieht sich in seiner ursprünglichen Bedeutung auf den Bewusstseinszustand eines einzelnen Individuums und wird definiert als „the perception of elements in the environment within a volume of time and space, the comprehension of their meaning, and the projection of their status in the near future“ (Endsley 1988: 97) (Klatetzki 2010:225, Hervorhebungen durch den Autor des Blogbeitrags).

Teamkompetenzen als emergente Phänomene zu betrachten stellt die üblicherweise in den Unternehmen vorgenommene Konfiguration von Teamkompetenzen infrage. Einerseits ist der Problemlösungskontext der Zusammenarbeit mit entscheidend, und andererseits können emergente Phänomene nicht vollständig geplant und vorausgesagt werden. An verschiedenen Bifurkationspunkten schaffen die einzelnen Teile ihren Ordnungsparameter, der dann wiederum die einzelnen Teile (Teammitglieder) beeinflusst. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Intelligente Organisation oder Organisationale Intelligenz? Was soll das sein?

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Wenn wir über Intelligenz oder Dummheit sprechen, geht es oft einerseits um intelligente Menschen und anderseits um intelligente maschinelle Systeme wie maschinelles Lernen oder Künstliche Intelligenz. In Unternehmen/Organisationen oder weiter gefasst, in Systemen geht es allerdings auch darum, die verschiedenen Facetten der Intelligenz zu fördern und für Werte zu nutzen. Bei Organisationen kommen die beiden Perspektiven “Intelligent Organization” und “Organizational Intelligence” ins Spiel.

Within this field two major research communities can be found. The first on has been established around the annual Hawai International Conference on System Sciences (HICSS), starting from a tutorial on “Intelligent Organizations” presented by G. P. Huber in 1987. The second has its roots in Japan, where T. Matsuda is developing towards a holistic approach of what he calls “Organizational Intelligence” (…). In contrast of others he [Matsuda 1988, 1991, 1992] stresses that machine learning is an integral part of the intelligence of an organization (vgl. Kirn 1996:141).

Die Organisationale Intelligence nach Matsuda integriert menschliche Intelligenz und (heute) Künstliche Intelligenz. Ich würde dabei noch ergänzen, dass dies nicht nur auf der organisationalen Ebene, sondern auch auf der individuellen Ebene, bei Teams und in Netzwerken außerhalb der Organisation eine Rolle spielt. In Meinem Buch Freund, R. (2011): das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk habe ich diesen Ansatz auch mit Hilfe der Theorie der Multiplen Intelligenzen beschrieben.

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Gedanken zum Kommunikationsbegriff in sozialen Systemen

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Immer wieder wird in Interaktionen deutlich, dass der Kommunikation eine wichtige Rolle zukommt. Doch was verstehen wir unter Kommunikation? Eine Sichtweise kann aus der Systemtheorie abgeleitet werden. Luhmanns Systemtheorie “begreift Kommunikationen als Operationen sozialer Systeme und Erwartungen als Strukturen, die kommunikative Ereignisse miteinander verknüpfen. Erwartungen werden dabei als Verdichtungen von Sinn bestimmt” (Schneider 2008:129). Dabei ist Sinn definiert “durch die Unterscheidung von Aktualität und Möglichkeit” (ebd. S. 141). Weiterhin ist interessant, dass der Kommunikationsbegriff über die Entscheidung mit Konsens und Konflikt zusammenhängt.

Über die drei Selektionen Mitteilungen, Information und Verstehen hinaus, die zusammen den Kommunikationsbegriff definieren, ist eine vierte Selektion für den weiteren Verlauf der Kommunikation von zentraler Bedeutung, die mit jeder Anschlußäußerung aufgerufen ist: die Entscheidung zwischen der Annahme und der Ablehnung der vorausgehenden Mitteilung. Diese Entscheidung markiert einen Verzweigungspunkt in Richtung Konsens und Konflikt (Schneider 2008:138).