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.
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.”
Quelle: Holtel, S. (2024): The Impact of ChatGPT on the Consultancy Value Chain. Das Kuratierte Dossier vol. 6 „Future Skills KM“ March 2024 published by: Gesellschaft für Wissensmanagement e. V.
Berater (Consultant) haben oft einen mehr oder weniger stark vorgegebenen Prozess für die jeweiligen Problemlösungen (Value Chain). Dieser ist in der Abbildung auf der X-Achse dargestellt: problem analysis – solution quest – experimental implementation – evaluation & refinement – external value.
Wie weiter zu erkennen ist, ist der Grad der Unsicherheit (degree of uncertainty) am Prozessanfang sehr groß (Y-Achse). Mit der Zeit, und mit dem jeweils generierten neuen Wissen, reduziert sich diese Unsicherheit, sodass eine Art Kegel entsteht (cone of uncertainty).
Die wissensebene zeigt weiterhin, dass implizites Wissen und explizites Wissen im Prozess integriert werden müssen. Die Zahlen (1), (2) und (3) verweisen darauf, dass an diesen Stellen Künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann , was durch das ChatGPT-Symbol illustriert wurde.
Es zeigt sich auch hier, dass es zu einer angemessenen Kombination von Künstlicher Intelligenz und Menschlicher Intelligenz kommen sollte.
Stellen Sie doch auch einmal Ihren Ablauf zu Problemlösungen dar und überlegen Sie, an welchen Stellen Sie Künstliche Intelligenz einsetzen können.
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.
Die Rolle eines Projektmanagers, einer Projektmanagerin, ist vielschichtig. In der Theorie gibt es viele Themen die abgedeckt werden sollen. Dazu zählen planerische, kontrollierende und steuernde Tätigkeiten, Kommunikation und Organisation. Darüber hinaus gehören auch Führungsaufgaben, Weisungen und Entscheidungen zum Arbeitsfeld. Zu all den genannten Punkten gibt es in der Literatur viele Hinweise zur möglichen Umsetzung, doch kommen in der Praxis viele soziale Interaktionen hinzu.
Eigene Darstellung – Quelle: Barth/Sarstedt (2024)
“Ohne soziales Miteinander und soziale Interaktionsprozesse ist kein Projekt zielführend zum Abschluss zu bringen. Der Begriff sozial ist aus dem lat. „sozialis“ abgeleitet, was so viel wie gesellschaftlich, gemeinnützig bzw. hilfsbereit bedeuten kann. Die soziale Interaktion sollte demnach auch innerhalb von einem Projekt von gemeinschaftlichem und sich unterstützendem Handeln geprägt sein” (Barth/Sarstedt 2024).
Betrachten wir die Prozesse in der Realität (Abbildung) so wird deutlich, dass neben den technischen auch viele sozialen Interaktionsprozesse für den Erfolg von Projekten nötig sind. Beispielsweise zählen kognitive und menschliche Sensorik zu einzusetzen, Mensch zu sein (z.B. Emotionen zu zeigen) oder auch Verantwortung zu tragen. zu den jeweiligen Punkten sind in der Abbildung weitere Unterpunkte genannt, auf die ich hier nicht weiter eingehen möchte.
Die gesamten sozialen Interaktionsprozesse können durch “kognitive Empathie und Fingerspitzengefühl” (ebd.) erschlossen werden. An dieser Stelle führt das zu der Frage, inwieweit Künstliche Intelligenz (KI) solche Bereiche abdecken kann. Aktuelle sieht es so aus, dass der Nutzen von Künstlicher Intelligenz (KI) zunächst auf den Punkten liegt, die auf der Seite “Theorie” stehen. Auf der Seite “Praxis” stehen allerdings viele Punkte, die von Künstlicher Intelligenz (aktuell noch) nicht abgedeckt werden. Es wird als Projektmanager daher darauf ankommen, beide Potentiale für das Projektmanagement sinnvoll und angemessen zu nutzen. Siehe dazu auch Mensch und Künstliche Intelligenz: Engineering bottlenecks und die fehlende Mitte.
Informationen zu den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten, finden Sie auf unserer Lernplattform.
In der heute sehr stark vernetzten Welt kommt es darauf an, Muster zu erkennen, um die anstehenden komplexen Problemlösungen zu entwickeln. die neuen Fragestellungen können oftmals nicht mehr mit den bisher so erfolgreichen Denkmustern gelöst werden. Das immer wieder propagierte neue Mindset integriert die alten Denkmuster und entwickelt diese weiter. Ein zentraler Punkt in vielfältig vernetzten Systemen ist das Erkennen von schwachen Signalen, oder von Mustern. Diese Eigenschaften werden der Künstlichen Intelligenz und der Menschlichen Intelligenz zugeschrieben. Im Zusammenspiel können dabei viele intelligente Problemlösungen generiert werden.
“Eine der zentralen Fragen der Zukunft könnte nicht sein, wie viele künstliche intelligente Lösungen in den Systemen stecken, sondern wie viel menschliche Intelligenz und welches Mindset und Bewusstsein vor dem Computer sitzt und wie beide miteinander in Beziehung stehen und verbunden sind” (Linder-Hofmann (2024): KI, agiles Mindset und integral -systemische Perspektiven. In: Bernert/Scheurer/Wehnes (Hrsg.): KI in der Projektwirtschaft).
Die aktuellen Diskussionen um Künstliche Intelligenz (KI) sind oft ambivalent. – wie immer bei Innovationen. Und wie immer ist an allen Argumentationslinien “etwas dran”. In Zukunft wird es daher auch darum gehen, Künstliche Intelligenz so zu nutzen, dass sie ihre Vorteile für Menschen, Organisationen und Gesellschaften entfalten kann. In meinen verschiedenen Beiträgen zur Künstlichen Intelligenz finden Sie dazu weitere Hinweise. Interessant finde ich in diesem Zusammenhang folgende Textpassage, in der davon ausgegangen wird, dass Künstliche Intelligenz einen Aufstieg Menschlicher Intelligenz “erzwingen” wird.
“Wir haben nichts zu verlieren als unser inneres Maschine-Sein. Wir haben eine neue, humane Welt zu gewinnen (Horx, 2020). Ethische Kompetenz? Ja! Ambiguität meistern? Ja! Kritisch und reflexiv sein? Ja! Es ist das Zusammenspiel verschiedener Future Skills, das die Zukunft des Bildungssystems bestimmt. Wenn wir KI ernst nehmen. Und damit erzwingt Künstliche Intelligenz einen Aufstieg menschlicher Intelligenz und Empathie. Indem die KI uns verbesserte Prognosen liefert, fordert sie uns gleichzeitig heraus, unsere Zukunftsfähigkeit zu verbessern. Künstliche Intelligenz kann nur wahrhaft intelligent sein, wenn sie durch humane Ziele gestaltet und mit menschlicher Bedeutung imprägniert ist. Was produziert werden soll, welche Mobilitäts- und Kommunikationsformen für die Zukunft sinnvoll sind, das hängt immer von den Kontexten menschlicher Erfahrungen ab. Diese Ziele liegen jenseits maschineller Logik. Sie sind Hervorbringungen der menschlichen Kultur, Ausdrucksformen der Empathie und des Bewusstseins” (Ehlers 2023).
Im einem Gespräch (Fraunhofer Magazin 1.2023) mit Dr. Philine Warnke, Leiterin des Geschäftsfeld Zukunftsdialoge beim Fraunhofer ISI, ging es auch um die Frage, wie wir mit den zunehmenden Unsicherheiten umgehen sollten. Interessant für mich war, dass die Forscher natürlich moderne technische Systeme nutzen, doch das möglicherweise nicht ausreicht.
“Wir nutzen zwar auch Machine-Learning-Methoden, um das, was in der Gegenwart passiert, besser wahrnehmen zu können. Zum Beispiel, um in den Sozialen Medien schneller zu sehen, in welchen Bereichen eine große Dynamik zu erkennen ist. Aber das sind nur Hilfsmittel. Viel entscheidender sind interaktive Dialogmethoden wie Workshops oder Zukunftswerkstätten. Dort bringen wir Leute zusammen, die sich darüber austauschen, was diese Änderungen überhaupt bedeuten, und das eigene Vorstellungsvermögen erweitern. Es ist entscheidend, diese kollektive menschliche Intelligenz zu nutzen” (Fraunhofer Magazin 1.2023, Seite 67).
Dieses Statement bestätigt, die Auffassung von Sozialwissenschaftlern wie Fritz Böhle (2009), dass diese Unsicherheiten von Menschen zwar nicht beherrscht, dennoch bewältigt werden können. Siehe dazu auch Uncertainty was always a problem – so what? Dabei kommt den individuellen Dispositionen zur Bewältigung der Unsicherheiten eine besondere Rolle zu. In diesem Sinne spielen Kompetenzen als Selbstorganisationsdispositionen auf der individuellen Ebene, auf Teamebene, auf organisationaler Ebene und auf der Netzwerkebene eine Große Rolle. Nun ist der Zusammenhang Kompetenz-Intelligenz noch u klären.
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
In der Veröffentlichung BMBF (2020): Künstliche Intelligenz (PDF) wird auf relativ einfache weise erläutert, um was es bei dem Begriff “KI” geht. Interessant ist, dass der Begriff schon 1956 von John McCarthy kreiert wurde, und in der Zwischenzeit folgende Bedeutung hat:
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie erforscht Mechanismen, die intelligentes menschliches Verhalten simulieren können. Das beinhaltet zum Beispiel, eigenständig Schlussfolgerungen zu ziehen, angemessen auf Situationen zu reagieren
oder aus Erfahrungen zu lernen (S. 4).
Der Bezug zu einem intelligenten menschlichen Verhalten wirft bei mir die Frage auf, was darunter, und unter menschlicher Intelligenz zu verstehen ist. Ist es der ´berühmt-berüchtigte´Intelligenz-Quotient (IQ), der als Gegenpol zur Künstlichen Intelligenz (KI) gesehen wird, oder sind es auch die verschiedenen Facetten einer Emotionalen Intelligenz (EQ), oder sogar Multiple Intelligenzen (nach Howard Gardner). Der Intelligenz-Begriff war schon in der Vergangenheit wichtig, und scheint in komplexen Settings immer wichtiger zu werden.
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