Der OECD Skills Outlook 2025 (PDF) enthält unter anderem eine Übersicht zu den 21 st-century skills. In der Abbildung ist einmal der Kern (Core) mit Literacy, Numeracy und Adaptive problem solving zu erkennen. Ergänzend sind auch noch untergeordnete Skills für Erwachsene und Jugendliche aufgelistet.
In dem heute sehr turbulenten Umfeld ist es oft schwer, Voraussagen zu machen. Dennoch können gerade so umfassende Untersuchungen wie die von der OECD eine erste Orientierung geben. Siehe dazu auch
Darüber hinaus gibt es auch immer mehr leistungsfähige Open Source KI-Modelle, die jedem zur Verfügung stehen, und beispielsweise eher europäischen Werten entsprechen. Siehe dazu auch Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI
Wenn also in Zukunft mehr als 1 Milliarde Menschen Künstliche Intelligenz nutzen, stellt sich gleich die Frage, wie Unternehmen damit umgehen. Immerhin war es üblich, dass so eine Art der intelligenten komplexen Problemlösung bisher nur spärlich – und dazu auch noch teuer – zur Verfügung stand.
Nun werden Milliarden von einzelnen Personen die Möglichkeit haben, mit geringen Mitteln komplexe Problemlösungen selbst durchzuführen. Prof. Ethan Mollick nennt dieses Phänomen in einem Blogbeitrag Mass Intelligence.
„The AI companies (whether you believe their commitments to safety or not) seem to be as unable to absorb all of this as the rest of us are. When a billion people have access to advanced AI, we’ve entered what we might call the era of Mass Intelligence. Every institution we have — schools, hospitals, courts, companies, governments — was built for a world where intelligence was scarce and expensive. Now every profession, every institution, every community has to figure out how to thrive with Mass Intelligence“ (Mollick, E. (2025): Mass Intelligence, 25.08.2025).
Ich bin sehr gespannt, ob sich die meisten Menschen an den proprietären großen KI-Modellen der Tech-Konzerne orientieren werden, oder ob es auch einen größeren Trend gibt, sich mit KI-Modellen weniger abhängig zu machen – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.
Alles ist heute mit allem irgendwie vernetzt, sodass auf allen Ebenen Entgrenzung stattfindet, die wiederum zu Komplexität in allen Bereichen einer Gesellschaft führt. Dabei sollten wir die eher „technische“ Komplexität von der sozialen Komplexität unterscheiden.
Es ist in dem Zusammenhang interessant, dass „Geistes- und Sozialwissenschaften besonders gut geeignet sind, (1) die Entwicklung sozialer Komplexität zu beschreiben und (2) das gesellschaftliche Schema, innerhalb dessen die Sinngebung erfolgt, neu zu gestalten“ (Blogbeitrag).
Dabei stellt sich sofort die Frage: Wie kann soziale Komplexität bewältigt werden? Dazu habe ich bei bei John Erpenbeck folgendes gefunden:
„Ein besonderer Anstoß für mich war Hermann Hakens Artikel „Synergetik und Sozialwissenschaften“ in der Zeitschrift Ethik und Sozialwissenschaften (Haken / Wunderlin 2014). Er legte nahe, Werte als – von ihm so genannte – „Ordner“ sozialer Komplexität zu verstehen. Ohne solche Ordner wird Komplexität nicht beherrschbar. Sie sind zugleich zufällig und notwendig. Sie haben ihre Wirklichkeit jedoch nur, wenn sie durch Einzelne verinnerlicht und gelebt werden. Werte sind damit stets Ordner individueller oder kollektiver, physischer oder geistiger menschlicher Selbstorganisation. Kurz: Werte sind Ordner menschlicher Selbstorganisation (Haken 1996). Nicht alle Ordner sind Werte, aber alle Werte sind Ordner im Sinne von Haken (1983)“ (Erpenbeck, J. (2024): Werte als Inseln zeitlicher Stabilität im Fluss selbstorganisierter sozialer Entwicklungen, in Störl (Hrsg.) (2024): Zeit als Existenzform der Materie).
Es wundert daher nicht, dass Werte in allen möglichen Zusammenhängen thematisiert werden. Aktuell geht es beispielsweise bei der Nutzung der Künstlicher Intelligenz darum zu klären, ob wir die Werte der amerikanischen Tech-Konzerne, die Werte der chinesischen Politik oder unsere europäischen Werte als Ordner für soziale Komplexität nutzen wollen.
Klassische Kompetenzentwicklung versteht Kompetenz nach Erpenbeck und Heyse als Selbstorganisationsdisposition, die entwickelt werden kann und sollte. Mit dem Aufkommen von Künstlicher Intelligenz kommt auch immer stärker der Ruf nach einer entsprechenden Kompetenz auf – einer Digitalen Kompetenz oder auch KI-Kompetenz. Dabei sollte unter Künstlicher Intelligenz und Generativer Künstlicher Intelligenz unterschieden werden.
„Der Begriff generativ bedeutet bei künstlicher Intelligenz (KI), dass KI-Systeme aus Eingaben mittels generativer Modelle und gespeicherter Lerndaten neue Ergebnisse/Ausgaben wie Texte, Sprachaussagen, Vertonungen, Bilder oder Videos erzeugen“ (Quelle: Wikipedia).
Es handelt sich bei Generativer Intelligenz (GenAI) also auch um eine Art von Kreativität, die entsteht und die beispielsweise von Menschen bewertet werden kann, bzw. sollte. Es wundert daher nicht, dass vorgeschlagen wird, so eine „evaluative Kreativität“ – und in dem Zusammenhang auch generative Kompetenzen – zu entwickeln:
„Entwickle Deine evaluative Kreativität, entwickle Deine generativen Kompetenzen. (…) Generative Kompetenzen: die Fähigkeit, sich in neuen Technologien kreativ und selbstorganisiert mit einer klaren Wertorientierung zu bewegen“ (Erpenbeck und Sauter 2025).
Bemerkenswert ist hier, dass es nicht nur darum geht, mit KI-Modellen sebstorganisiert umgehen zu können, sondern auch wichtig ist, dass das mit einer klaren Wertorientierung erfolgen soll.
Nach dem ersten Framework in 2013 wurde nun in 2025 schon die 5. Auflage veröffentlicht. Es geht dabei um einen technologieunabhängigen Rahmen für die Kompetenzentwicklung in einer immer stärker digitalisierten Welt.
COSGROVE, J. and CACHIA, R., DigComp 3.0: European Digital Competence Framework – Fifth Edition, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2025, https://data.europa.eu/doi/10.2760/0001149, JRC144121.
Kompetenzen werden hier verstanden „as a combination of knowledge, skills and attitudes“ (ebd.). Bei dem begriff „Digitale Kompetenz“ bezieht man sich auf eine Veröffentlichung der Europäischen Kommission:
…the confident, critical and responsible use of, and engagement with, digital technologies for learning, at work, and for participation in society. It includes information and data literacy, communication and collaboration, media literacy, digital content creation (including programming), safety (including digital well-being and competences related to cybersecurity), intellectual property related questions, problem solving and critical thinking. (European Commission, 2018, p. 9).
Platz (1998): Der erfolgreiche Projektstart, in Möller et al. 9. Aktualisierung
Die Wirtschaftlichkeit eines Projekts kann mithilfe verschiedener Dimensionen bestimmt werden. In der Abbildung ist zunächst einmal die Y-Achse (Investitionen bzw. Gewinn) zu erkennen, an die sich die X-Achse (Zeit) am Nullpunkt anschließt.
Über die Projektdauer haben die Investitionen ein Maximum erreicht. Dass die Linie zunächst unterhalb der Zeitachse verläuft bedeutet, dass Investitionen getätigt werden müssen, allerdings noch keine Erträge erzielt werden.
Über die anschließenden Ertragsgewinn können diese Investitionen soweit wieder hereingespielt werden, dass im Idealfall der Break-even Point erreicht wird. Die Zeitspanne bis dahin wird Pay-off Periode genannt.
Nach dem Break-even Point wird der Ertrag immer größer und der Gewinn steigt. DB ist hier die Abkürzung für den Deckungsbeitrag.
Werden die Produktlebenszyklen immer kürzer und werden gleichzeitig die Investitionen in Projekte immer größer, wird die Zeitspanne, in denen Unternehmen Gewinne erzielen können, immer kürzer.
Mit neuen Technologien, wie der Künstlichen Intelligenz, oder auch mit Additive Manufacturing (3D-Druck) können solche Innovationsprozesse wirtschaftlicher gestaltet werden.
Bourdon, B.; Katzmayr, K. (2012) in Möller et al 49. Aktualisierung
Bei allen Veränderungen stehen Risiken und Chancen im Fokus. Dabei geht es oft darum, beide Extreme auszubalancieren, um widerstandsfähiger (robuster) gegenüber Veränderungsimpulsen zu sein und zu werden.
Hilfreich kann es dabei sein, sich in allen Fällen Misserfolgsfaktoren und Erfolgsfaktoren bewusst zu machen. Die Zusammenhänge sind in der Abbildung in Form einer Kraftfeldanalyse dargestellt.
„Für eine ausbalancierte Risiken- und Chancenfokussierung sorgt hier der Balanced Resilience-Ansatz. Resilience im Sinne einer Widerstandsfähigkeit oder Robustheit fungiert – im Gegensatz zur Excellence – als realistische Leitidee, weil man dadurch sowohl den real existierenden, nicht selten spektakulären Termin- und Budgetüberschreitungen bei PM (Anmerkung RF: Projektmanagement) als auch dem Versanden so manchen Reformprozesses im CM (Anmerkung RF: Changemanagement) Rechnung tragen kann. Im Balanced Resilience-Ansatz sind die Performance-Determinanten im Sinne der Kraftfeld-Analyse als Kräfte modelliert. Zur Sicherstellung der Realistik und der Ausgewogenheit werden vier Performance-Determinanten erfasst. Sie unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Richtung und Stärke, wie in der Abbildung verdeutlicht“ (vgl. Bourdon&Katzmar 2012).
Früher haben alle in den Organisationen von Change gesprochen, heute reden alle über Transformation. In dem Blogbeitrag Wandel, Change, Transformation oder doch Transition? habe ich dazu verschiedene Perspektiven zusammengefasst.
Auf der gesellschaftlichen Ebene wird im Zusammenhang mit Transformation oft davon ausgegangen, dass es eine relativ homogene Gesellschaft gibt, doch dem ist nicht so. Ein gut gemeinter Wille, beispielsweise der Politik, zur Veränderungen in einer Gesellschaft reicht einfach nicht.
Gerade bei Veränderungsprozessen merken alle Beteiligten – manchmal schmerzhaft- , dass es in einer Gesellschaft viele und vielschichtige Widerstände gibt. Es ist wieder einmal bezeichnend, dass es gerade Soziologen sind, die darauf hinweisen – beispielsweise Armin Nassehi:
„Aber dieser Triumph des Willens rechnet nicht mit dem Eigensinn, mit der inneren Komplexität und den Widerständen einer Gesellschaft, die eben kein ansprechbares Kollektiv ist. Und sie rechnet nicht mit der populistischen Reaktion auf Krisenerfahrungen. Dabei wird immer deutlicher: Man kann nicht gegen die Gesellschaft transformieren, sondern nur in ihr und mit ihr – und nur mit ihren eigenen Mitteln“ (Der Soziologe Armin Nassehi in einem Interview in brand eins 12/2024).
In seinem Buch weist Nassehi auch darauf hin, dass die notwendigen Veränderungen trotz des vielschichtigen Widerstandes in allen Ecken der Gesellschaft schon geschehen.
»Gesellschaftliche Transformation kann nicht als große Form funktionieren, sondern nur als eine, die in konkreten Situationen erfolgreich sein kann. Das ganze Programm der kleinen Schritte läuft längst …“ Armin Nassehi (2024): Kritik der großen Geste. Anders über gesellschaftliche Transformation nachdenken | Bei Amazon
Es ist auch hier wieder interessant zu sehen, dass es immer wieder Soziologen sind, die bei komplexen Zusammenhänge spannende alternative Deutungsmuster anbieten. Der Mainstream wird diese allerdings nicht aufnehmen, da Mainstream häufig nicht klären und aufklären, sondern eher beeinflussen will. Weitere Blogbeiträge dazu finden Sie hier.
In meinem Blogbeitrag Kennzahlen als risikoreiche Reduzierung der Komplexität? ging es schon einmal darum, dass in vielen Bereichen komplexe Sachverhalte in Zahlen ausgedrückt werden. Dazu zählen das Bruttoinlandsprodukt (BIP), der Intelligenz-Quotient (IQ), der Return on Investment (ROI) usw. Und was nicht so recht messbar ist, wird eben messbar gemacht.
Möglicherweise benötigen Menschen Zahlen, um einen gewissen Anker in komplexen Zeiten zu haben (Taleb 2007). Das führt allerdings zu einer paradoxen Situation:
„Hier soll nur in Bezug auf die Vereinfachungsproblematik nachgefragt werden. Denn diesbezüglich landen wir in einer geradezu paradoxen Situation: Die scheinbare Vereinfachung durch Reduktion eines komplexen Messzusammenhangs auf immer elementarere Indikatoren führt zu einem unübersehbaren Wust solcher Indikatoren und damit zu einer nicht mehr beherrschbaren Kompliziertheit. Umgekehrt kommt man, wenn man sich auf die „Indikatorenverschmelzung“ des menschlichen Erkenntnisvermögens verlässt, auf eine sehr einfache Form der Erfassung solcher komplexen Zusammenhänge. Durch komplexe Erfassung zu einem vereinfachten Verständnis, so könnte man die dahinter liegende Strategie kennzeichnen“ (Erpenbeck 2010).
Die Indikatoren führen also nicht zu einem besseren Verständnis von Komplexität – im Gegenteil. Komplexere Erfassungen werden der Komplexität eher gerechtet und führen zu einem besseren Verständnis.
Je vernetzter die Strukturen einer Organisation (innen und außen) sind, um so höher ist der Grad an Komplexität. Dabei unterliegen viele einem Irrtum, denn der Begriff „komplex“ ist keine Steigerungsform von „kompliziert“. Interessant ist, dass es durchaus Anzeichen für den falschen Umgang mit Komplexität in Unternehmen git. Dazu habe ich folgendes gefunden:
9 Anzeichen für einen falschen Umgang mit Komplexität im Unternehmen:
(1)Bekämpfung der Symptome anstelle der Ursachen Es wird immer nur das repariert, was gerade hakt. Eine Suche nach der Ursache hinter dem Symptom findet nicht statt. Symptom und Problem werden gleichgesetzt.
(2) Übergeneralisierung Wenige (oft unzusammenhängende) Ereignisse führen zu allgemeinen Regeln und Schlussfolgerungen für ähnliche Situationen in der Zukunft.
(3) Methodengläubigkeit Um Fehler künftig zu vermeiden und Unwägbarkeiten „bestimmbar“ zu machen, sucht man ständig nach neuen Methoden oder überarbeitet die bestehenden.
(4) Projektmacherei „Wenn du nicht mehr weiterweißt, bilde einen Arbeitskreis.“ Sobald Aufgaben nicht mehr leicht zu lösen sind, werden Projekte initiiert.
(5) Betriebsame Hektik Gerade wenn Aufgaben unlösbar erscheinen und der Überblick fehlt, wird viel „gearbeitet“ und wenig übers Handeln kommuniziert und reflektiert.
(6) Denken in „kurzen Laufzeiten“ Bei Entscheidungen wird nur der direkte Wirkzusammenhang in der nahen Zukunft betrachtet, ohne die zeitlich verzögerten Effekte zu berücksichtigen. Der Zeithorizont wird dabei meist durch Rahmenbedingungen (Projektlaufzeit, Zeitvertrag, Berufung Aufsichtsrat usw.) bestimmt, die mit dem System nichts zu tun haben.
(7) Schutz des mentalen Modells vor der Welt „Das, was ich denke, ist richtig!“, ist eine verbreitete Überzeugung.
(8) Feedback wird weder gehört noch verstanden Der wichtigste Regelungsmechanismus für komplexe Systeme wird nicht verwendet. Man überhört jede Form von Kritik, Bestätigung, Ideen, Hinweisen und schwachen Signalen und nichts davon findet Eingang in das System.
(9) Mangelndes Systemdenken: Gedacht, diskutiert und geplant wird in linearen Kausalzusammenhängen, ohne Wechselwirkungen zu betrachten. Der Fokus liegt auf Details, das Big Picture bleibt außen vor.
Quelle: Stephanie Borgert (2015) : Irrtümer der Komplexität. Gabal, Offenbach.
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