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Künstliche Intelligenz: In Deutschland entwickelt, in den USA und Asien genutzt

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Der Artikel von Jürgen Schmidhuber Künstliche Intelligenz: Eine Maschine klüger als der Mensch (ZeitOnline vom 02.06.2016) zeigt sehr gut auf, dass in den letzten Jahrzehnten in der Forschung in Deutschland die Basis für die Anwendung der Künstlichen Intelligenz gelegt wurde (Deep Learning):

Seit den 1990er Jahren haben also europäische Steuerzahler die Forschung finanziert, die jetzt einigen der wertvollsten amerikanischen und asiatischen Firmen dient. Auch deutsche Unternehmen interessieren sich nun für unsere Methoden.

Dieser kurze Ansatz zeigt schon das Dilemma: Die Grundlagenforschung, immerhin mit Steuergelder finanziert, bietet in vielen Bereichen den Nährboden für alle möglichen Anwendungen. Das ist nicht nur heute bei Deep Learning so, sondern war in der Vergangenheit auch bei anderen technologischen Themen so. Beispielsweise wurde das MP3-Format bei einer Fraunhofer-Tochter entwickelt, doch die Anwendungen kommen hauptsächlich von internationalen Unternehmen. Es reicht nicht aus, Ideen zu haben, die nicht umgesetzt werden. Auch reicht es nicht aus, Stolz auf die deutschen Erfindungen zu sein, die ihren Schwerpunkt in alten Technologiebereichen (Elektronik, Automobilbau, Maschinenbau usw.) haben. Es gibt immer noch keinen deutschen/europäischen Konzern, der es mit Apple, Google, Facebook, Ebay, Amazon usw. aufnehmen kann. Das sind die Bereiche, die zukunftsfähig sind. Es reicht nicht aus, immer nur in den Rückspiegel zu schauen. Die Zukunft sieht man nur, wenn man auch durch die Frontscheibe des globalen Wettbewerbs schaut. Augen auf! Dazu passt auch der von mir veröffentlichte Artikel Freund, R. (2016): Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?. In: HR Performance 2/2016, S. 16-19  (PDF). Weiterhin thematisiere ich diese Zusammenhänge auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK). Informationen finden Sie dazu auf unserer Lernplattform.

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App für das Interviewen von Nutzern verwendet Cognitive Computing

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Der Beitrag Für die perfekten Personas: Diese App hilft euch beim Interviewen von Nutzern (tn3 vom 21.04.2016) stellt eine App vor, die für das Interviewen von Nutzern Cognitive Computing (IBM Watson) nutzt: “Nutzer-Interviews sind ein wichtiges Mittel, um die eigene Nutzerbasis zu verstehen und ihnen eine sinnvolle User-Experience (UX) zu bieten. Eine neue App soll euch jetzt bei der Durchführung solcher Interviews helfen und nutzt dazu auch IBMs künstliche Intelligenz Watson”. In meinem Konferenzbeitrag zur MCPC 2015 in Montréal “Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model” habe ich darauf verwiesen, welche Auswirkungen Cognitive Computing für Innovationen haben kann/wird. Die Öffnung (API) der verschiedenen Anbieter wie Watson, Google, Microsoft, Amazon usw. bietet vielen Unternehmen und Privatleuten die Möglichkeit, Cognitive Computing für ihre Anwendungen zu nutzen. Siehe dazu auch Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft? (PDF) oder auch Innovationsmanager (IHK).

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HR Performance 2/2016: Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?

hr-2-2016-dr-robert-freundIn der Fachzeitschrift HR Performance 2/2016 wurde mein Artikel Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft? (PDF) exklusiv auf insgesamt 4 Seiten veröffentlicht. Der Beitrag basiert auf Erkenntnissen, die ich im Oktober auf der Weltkonferenz MCPC 2015 in Montréal im Rahmen einer Special Keynote vorgetragen habe.  Es freut mich, dass meine Überlegungen auf so großes Interesse stoßen.

 

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Springer-Verlag: Korrekturlesen meines Artikels zur MCPC 2015

mcpc2015Zur Weltkonferenz MCPC 2015 (Mass Customization, Personalization and Co-Creation), die vom 20. bis 22.10.2015 in Montréal stattgefunden hat, hatte ich ein Paper mit dem Titel Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model eingereicht. Das Paper wurde nicht nur angenommen, sondern ich hatte auch die Gelegenheit, meine Gedanken im Rahmen einer Special Keynote vorzutragen. In der Zwischenzeit hat der Springer-Verlag die Arbeit zur Veröffentlichung der Konferenz-Proceedings begonnen. Ich habe eine Mail aus Indien erhalten, wo die Verlagsarbeiten wohl durchgeführt werden:

Dear Dr. Robert J. Freund,

I am happy to inform you on behalf of Springer that the page proofs of your Springer title Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model are now available.

Ein Link führte mich direkt zu dem Verlagssystem, das mich durch den Prozess führte. Nachdem ich auf Speichern geklickt hatte, wurden mir noch verschiedene Punkte aufgezeigt, die ich abarbeiten musste. Nun ist alles erledigt. Die Veröffentlichung der Konferenz-Proceedings ist für April 2016 geplant – bin gespannt. Die Erfahrungen und das neue Wissen gehen natürlich auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK) ein. Informationen finden Sie auch auf unserer Lernplattform.

 

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Digitalisierung in der Arbeitswelt: Das Substituierbarkeitspotenzial

iab Die fortschreitende Digitalisierung in der Arbeitswelt ruft schon wieder die Katastrophen-Journalisten und -Forscher auf den Plan. An vielen Stellen kann man lesen, dass 30-70% der Arbeitsplätze durch die Digitalisierung wegfallen werden. Es ist en vogue, solche platten Äußerungen eindimensional mit den gewünschten “Forschungsberichten” zu hinterlegen und andere auszublenden. Beispielsweise wird immer wieder die Studie von Frey/Osborne (2013) herangezogen, nach der in den USA in den nächsten 10-20 Jahren ca. 50% der Beschäftigten von Computer bzw. computergesteuerten Maschinen ersetzt werden können. Diese Ergebnisse sind nicht so einfach auf Europa – und schon gar nicht auf Deutschland – übertragbar, da wir hier eine etwas andere Struktur in der Arbeitswelt haben.  Dennoch ist es sehr gut, dass sich das Institut für Arbeitsmarkt und Bildungsforschung (IAB) mit der Frage nach dem Substituierbarkeitspotenzial verschiedener Bereiche befasst hat. In dem IAB-Kurzbericht (2015): In kaum einem Beruf ist der Mensch vollständig ersetzbar (PDF) wird das Substituierbarkeitspotenzial u.a. nach dem Anforderungsniveau der Berufe dargestellt (S. 4). Es zeigt sich deutlich, dass Expertenniveau nicht so leicht substituierbar ist. Das ist auch verständlich, da Expertise in einer speziellen Domäne ein Kompetenzniveau erreicht, das mit heutigen Computersystemen – inkl. Cognitive Computing – nicht erreicht wird. Eine weitere Erkenntnis des IAB ist es, dass nicht Berufe auf dem Prüfstand stehen, sondern einzelne Tätigkeiten. In jedem Beruf werden somit mehr oder weniger viele Tätigkeiten durch neue Technologien substituiert. Last but not least lässt sich daraus auch folgern, dass dem Lebenslangen Lernen, im Sinne einer Kompetenzentwicklung, in Zukunft große Bedeutung zukommen wird. Solche Zusammenhänge besprechen wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Innovationsmanager (IHK) und Wissensmanager (IHK), die beide ab April bei der IHK Köln angeboten werden. Hinweise dazu finden Sie auch auf unserer Lernplattform.

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Mein Paper zur Weltkonferenz MCPC 2015 wurde nun in den Proceedings veröffentlicht

mcpc-drrobertfreundDie Weltkonferenz MCPC 2015 fand vom 20. bis 22.10.2015 in Montréal/Kanada statt. Mein Paper wurde nicht nur angenommen, sondern ich hatte auch die Gelegenheit meine Gedanken in einer Special Keynote vorzutragen. In der Zwischenzeit wurden die verschiedenen Beiträge in den Proceedings zur Konferenz beim Spinger-Verlag veröffentlicht. Vorwort:

Twenty years ago Mass Customization was acknowledged as the ”New Frontier
in Business Competition”. The first MCPC conference was hosted by
Hong Kong University of Science and Technology in 2001. Since then the
MCPC conference has grown to become the primary conference for presenting
and discussing current issues and recent developments within the fields
of Mass Customization, Personalization, and Customer Co-Creation. The
2015 MCPC conference, the eighth in the series, for which the contributions
are presented in this book, was hosted by the School of Management at the
University du Québec in Montréal, Canada. For this edition, the emphasis
was placed on “managing complexity”.

Meinen Artikel finden Sie hier (Siehe dazu auch Veröffentlichungen):

Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model, in Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 88-102 | Springer

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Drei Probleme, die ein Computersystem nicht lösen kann

In meinem Paper zu Weltkonferenz MCPC 2015 in Montréal habe ich in meiner Special Keynote aufgezeigt, dass Cognitive Computing bei komplexen Problemen an seine Grenzen stößt und der Mensch in so einem Kontext Vorteile hat. Darüber hinaus gibt es auch aus der Sicht der Forschung zu Algorithmen Grenzen für Computersysteme. Das Video vom 19.01.2016 zeigt auf, bei welchen Problemen das der Fall ist: The Halting Problem (Das Halteproblem), Kolmogorov Complexity (Kolmogorov-Komplexität), Wang Tiles (Wang Parkettierung).Solche Zusammenhänge zeige ich auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK) auf. Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Ist Daten sammeln der Heilsbringer für Organisationen?

cloudDaten sammeln und zu strukturieren ist der aktuelle Trend: Data, Big Data, Cloud, Cognitive Computing etc. Es ist bestimmt gut, wenn Daten dazu führen, komplexe Probleme für Unternehmen oder für die Gesellschaft zu lösen. Andererseits wird suggeriert: Je mehr Daten umso besser. Das ist natürlich Unsinn, denn es kommt darauf an, die richtigen Daten und dann wiederum die entsprechenden Informationen – das entsprechende Wissen usw. – zu generieren. In dem Beitrag Big Data, Big Confusion, Big Distance (Capital vom 08.01.2015) wird bezweifelt, dass mehr Daten auch eine bessere Kundennähe ergeben. Nicht zwangsläufig, dennoch können bessere Daten durchaus für bestimmte Problemkategorien nützlich sein. In meinem Vortrag auf der MCPC 2015 in Montréal habe ich aufgezeigt, an welchen Stellen letztendlich Cognitive Computing an seine Grenzen stößt. Es geht in der heutigen Zeit also nicht um ein entweder-oder, sondern um das sowohl-als-auch. Solche Themen besprechen wir in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Warum ist das Teilen von Wissen so schwierig?

wissenDas Zurückhalten von Wissen wird in arbeitsteiligen Industriegesellschaft als arbeitsplatzsichernd angesehen (Womack/Jones/Roos 1990). Solange das Wissen in einer Organisation relativ langsam “unbrauchbar” wird, funktionierte das auch ganz gut. In der heutigen Arbeitswelt ist Wissen allerdings einer permanenten Veränderung unterlegen, sodass das Zurückhalten von Wissen eher schädlich ist. Wissen muss permanent upgedated und weiterentwickelt werden. Das geschieht durch formale und informelle Lernprozesse. Das Teilen von Wissen zwischen Personen, in Gruppen, auf der organisationalen Ebene und in Netzwerken kann heute durch Technologien unterstützt und gefördert werden. Das nicht so leicht – oder gar nicht – explizierbare Wissen (Erfahrungswissen, Expertise, Könnerschaft) wird heute häufig durch persönlichen Kontakt (Meister – Lehrling – Situation) weitergegeben. Es ist also ein Trugschluss, wenn behauptet wird, dass alle Wissensdimensionen mit Hilfe von Technologie erfasst und weiterentwickelt werden können. Dennoch ist auch erkennbar, dass gerade Systeme wie Cognitive Computing neue Möglichkeiten in Wissenssystemen bieten (Deep Learning). Siehe dazu auch meinen Vortrag, den ich im Oktober 2015 auf der Weltkonferenz MCPC 2015 in Montréal/Kanada gehalten habe: Freund, R. (2015): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Solche Zusammenhänge besprechen wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Innovationsmanager (IHK) und Wissensmanager (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Wie kann die “kognitive Ära” für Innovationen genutzt werden?

mcpc-drrobertfreundSeit mehr als zwei Jahren befasse ich mich intensiver mit Cognitive Computing. Daraus ist ein Paper für die Weltkonferenz MCPC 2015 entstanden, das sehr interessiert aufgenommen wurde: “Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model“. In meiner Special Keynote habe ich aufzeigen können, dass die Möglichkeiten von Cognitive Computing viele Bereiche des Innovationssystems positiv beeinflussen können. Neben einzelnen Aspekten wie Design Thinking, Trendreport usw. ist für Unternehmen auch interessant, dass mit Hilfe von Cognitive Computing auch neue, innovative Geschäftsmodelle entwickelt werden können. Ein praktisches Beispiel ist Watson – Die Plattform für kognitive Unternehmen (IBM).

“Hinter Watson stehen 28 Cloud-basierte APIs, und bis 2016 sollen es noch einmal 50 % mehr werden. Mit diesen APIs kann man kognitive Technologie in neue Applikationen, Produkte und Prozesse integrieren – und so die Basis für ein digitales, kognitives Unternehmen schaffen”.

Es zeigt sich schon jetzt, wie vielfältig die Anwendungen sein werden. Solche Themen besprechen wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.