Das Fraunhofer- Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO und die Deutshe Gesellschaft für Personalführung e.V. haben zusammen die Studie »Arbeiten nach der Corona-Pandemie – Ein Jahr danach« (2023, PDF) durchgeführt. Dort ist deutlich die Entwicklung zum hybriden Arbeiten in Deutschland zu erkennen.
»Auf der einen Seite belegt die Studie, dass die hybride Arbeitswelt Schwierigkeiten bei der Integration, Vernetzung und dem Wissensaustausch von Mitarbeitenden mit sich bringt. Auf der anderen Seite sehen wir, dass sowohl die Innovations- als auch Produktionskraft davon bisher unberührt bleiben. Vor diesem Hintergrund empfehlen wir Unternehmen, sich noch stärker mit ihrer Rolle als ›sozialem Ort‹ auseinanderzusetzen und die Fragen der Betriebsgemeinschaft und Identitätsstiftung zu klären, um eine langfristige Bindung und gemeinsame Innovationsfähigkeit sicherzustellen«.
Interessant finde ich in diesem Zusammenhang auch den Hinweis auf Entgrenzungseffekte, die in der Studie aus dem Jahr 2020 (PDF) thematisiert wurden: “die Arbeit zu unüblichen Tageszeiten (66 Prozent), Überstunden (65 Prozent), fragmentiertes Arbeiten (also Arbeiten früh morgens und dann mit langer Pause erst wieder abends (51 Prozent)) und für immerhin 35 Prozent die Arbeit am Wochenende” (ebd.). Die Entgrenzung von Arbeit ist Bestandteil des Übergangs von der einfachen zu einer eher Reflexiven Modernisierung. Dabei kommt es dann zu vielfältigen Entgrenzungen im Arbeitsprozess. Viele Blogbeiträge zum Thema “Hybrid” finden Sie hier.
Aktuell reden und schreiben viele zur Künstlichen Intelligenz, die sich praktisch umgesetzt in vielen Anwendungen, wie z.B. ChatGPT von OpenAI, zeigt. Haben wir “Intelligente IT-Systeme” und dumme Menschen? Wenn es um menschliche Intelligenz geht, kommt oft der vor mehr als 100 Jahren entwickelte Intelligenztest ins Spiel, mit dem dann zukünftige Möglichkeiten und Dispositionen vorhergesagt werden. Die folgende Passage beschreibt die Zusammenhänge etwas ausführlicher.
“Eine erste Entwicklungslinie soll hier aus heuristischen Gründen auf das Ende des 19. und Anfang des 20. Jahrhundert datiert werden. Ausgangspunkt ist die kausalmechanische Logik einer behavioristischen Entwicklungspsychologie, die den Körper wesentlich als Reiz-Reaktions-Maschine betrachtet. In dieser Logik entwickelte der französische Psychologe Alfred Binet 1905 gemeinsam mit dem Arzt Théodore Simon einen ersten sogenannten ´Intelligenztest´ (Liungman, 1976). Das mit der Psychometrie etablierte sehr lineare, planmäßig geregelte Mess- und Testregime verweist auf einige zentrale Merkmale von Vermessungs- respektive Prüfungspraktiken. Grundlegend zielt die Prüfung darauf ab, von der Summe einzelner aktueller Leistungsergebnisse eines Individuums auf die zukünftigen Möglichkeiten und Dispositionen bzw. auf die zukünftig erwartbare Leistungsfähigkeit schließen zu können. Aber der Psychometrie gilt nicht nur eine aktuelle Leistung als repräsentativ für ein Leistungsvermögen, sondern sie stellt durch ihre Orientierung am Modell der Normalverteilung zugleich die Kontrolle sozialer Relationen sicher: Die Intelligenzleistungen, die dem Einzelnen als Leistungen zugeschrieben werden, werden im Verhältnis zum Durchschnitt der Leistungen anderer angegeben und damit vergleichbar gemacht. Auf Basis derartiger Aussagen über ´Begabung´ und ´Intelligenz´ lassen sich institutionelle Selektionsprozesse und soziale Hierarchisierungen legitimieren (Bourdieu, 1993; Gould, 1988)” (Vater, S. (2023:255248).): Validierung und Neoliberalismus – selbstverantwortete Beschäftigungsfähigkeit als Lernergebnis, in: Schmid, M. (Hrsg.) (2023): Handbuch Validierung non-formal und informell erworbener Kompetenzen, S. 235-248).
Intelligenztests werden für berufliche/gesellschaftliche Selektionsprozesse genutzt, dabei haben diese ihren Ursprung in einer behavioristischen Logik und sollen Auskunft über zukünftige Dispositionen geben. Dieser Determinismus stößt auf Kritik. Siehe dazu auch Ursache – Wirkung: Die Intellektualistische Legende. Es wird immer wieder vorgeschlagen, das Konstrukt “Intelligenz” auszudifferenzieren. Folgender Text soll das beispielhaft aufzeigen:
“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” (Funke 2006).
Gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz ist es wichtig, auch über die Menschliche Intelligenz zu sprechen. Daraus ergibt sich die Frage, wie passen Künstliche Intelligenz und Menschliche Intelligenz zusammen? Interpretieren wir die von Funke angesprochene Ausdifferenzierung des Intelligenzkonzepts, so führt das meines Erachtens direkt zur Reflexiven Modernisierung und der dort thematisierten Entgrenzung. Möglicherweise hat Gardner´s Theorie der Multiplen Intelligenzen eine bessere Passung zu den aktuellen Entwicklungen. Siehe dazu auch Hybrid Intelligence: Menschliche und Künstliche Intelligenz.
Um den in der Überschrift angedeuteten Zusammenhang darzustellen, muss ich etwas ausholen: Neue Arbeitsformen entstehen ja nicht über Nacht, sondern entwickeln sich einerseits aus gesellschaftlichen Entwicklungen, und führen selbst zu gesellschaftlichen Veränderungen. Diese beidseitige Bedingung (Kontingenz) kommt in der Beschreibung der Reflexiven Modernisierung vor und zeigt, einen Strukturbruch zu der oftmals unterstellten einfachen Modernisierung auf. Darüber hinaus wird hervorgehoben, dass es zu ganz unterschiedlichen Entgrenzungseffekten kommt – auch bei den Arbeitsprozessen. Die folgende Tabelle zeigt Elemente des Arbeitsprozesses und die Entgrenzungsdimensionen auf.
Element des Arbeitsprozesses
Entgrenzungsdimension
Zeit
Zeitliche Flexibilisierung, Vielfalt der Arbeitszeitformen in Dauer, Lage und Regulierungsform
Raum
Entgrenzung der lokalen Strukturierung und örtlichen Bindung von Arbeit
Mittel
Wachsende Austauschbarkeit, Kompatibilität und individuelle Verfügbarkeit der Arbeitsmittel
Soziale Form
Entgrenzung kooperativer Strukturen
Organisation
Abbau institutioneller Regulierungen und normativ organisierter Gefüge mit wachsender Autonomie der Akteure
Qualifikation
Berufliche Mobilität gegenüber standardisierten fachlich-beruflichen Arbeitsplatzspezifikationen
Biographie
Entstandardisierung der kontinuierlichen Erwerbsbiographie
Sinn/Motivation
Eigenmotivierung und selbständige Sinnsetzung gegenüber Betriebs- und Berufsbindungen
Entgrenzungen in den Elementen des Arbeitsprozesses (Kirchhöfer 2004:49)
Die offensichtliche Vielfalt der Optionen führt dazu, dass der Selbstorganisation auf der individuellen Ebene, der Teamebene, der organisationalen Ebene und der Netzwerkebene eine zentrale Bedeutung zukommt. Die erforderliche Veränderung von einer eher fremdorganisierten, zu einer eher selbstorganisierten Struktur/Arbeitsform ist nicht alleine durch Werkzeuge/Tools zu schaffen, sondern sollte den Menschen mit seinen Selbstorganisationsdispositionen – also mit seiner Kompetenz – in den Mittelpunkt stellen. Projektarbeit (plangetrieben, hybrid, agil) bietet hierfür den geeigneten Rahmen.
In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen gehen wir auf diese Zusammenhänge ein. Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.
In der Studie Fraunhofer IAO (2022): Homeoffice Experience 2.0 (PDF) wird analysiert, wie sich der Trend zum Homeoffice in Zeiten von Corona entwickelt hat: “Die webbasierte Befragung hatte zum Ziel, die Arbeitssituation der Beschäftigten nach einem Jahr im Homeoffice zu analysieren.” Folgende Ergebnisse konnten ermittelt werden (ebd. S. 4):
Austausch mit Kolleg*innen als Motivation für eine Rückkehr ins Büro.
Empfundene Produktivität beim Arbeiten von zu Hause aus nimmt weiter zu.
Homeoffice stärkt die Vereinbarkeit von Berufs- und Privatleben.
Ergonomie und technische Ausstattung haben Einfluss auf die Rückkehrbereitschaft ins Büro.
Rückkehrbereitschaft der Mitarbeitenden ist unabhängig vom Alter.
Gute Anbindung und gutes Essen sind die größten Anreize für eine Rückkehr ins Büro.
Die Ergebnisse überraschen jetzt nicht wirklich. Dennoch ist es gut, eine Studie vorliegen zu haben, die nicht tendenziell, und von ökonomischen Interessen geleitet ist. Nach den vielen und langwierigen Diskussionen über fie Frage “Entweder Homeoffice oder Büro?” kommen alle Beteiligten nunmehr langsam aber sicher zu der Erkenntnis, dass es ein Sowohl-als-auch sein muss. Also sowohl Büro als auch Homeoffice. Zwischen beiden Extrempositionen gibt es – wie immer – ein Kontinuum von Möglichkeiten der Gestaltung/Ermöglichung von Arbeit (1.0 bis 4.0). Diese Möglichkeiten gezielt für jede berufliche Domäne, bzw. für jede Organisation zu gestalten, ist eine der modernen Herausforderungen.
Der Begriff “Intelligenz” wird sehr oft und in verschiedenen Zusammenhängen verwendet. Es geht einerseits um die menschliche Intelligenz (Human Intelligence) und andererseits auch um Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI). Dabei werden immer wieder (dumme Fragen) zum Entweder-Oder gestellt – also in dem Sinne: Was ist besser, menschliche Intelligenz oder Künstliche Intelligenz?
Wir leben in einer Zeit der reflexiven Modernisierung, bei der es zu Entgrenzung und Kontingenz in allen Bereichen kommt – auch bei dem Konstrukt “Intelligenz”. Es ist daher nicht erstaunlich, dass sich das Center for Hybrid Intelligence gerade damit befasst, wie menschliche und künstliche Intelligenz in einer hybriden Form betrachtet werden können.
“Hybrid Intelligence (HI) is defined as the ability to achieve complex goals by combining human and artificial intelligence, thereby reaching superior results to those each of them could have accomplished separately, and continuously improve by learning from each other (Dellermann et al. 2019)”.
Auf der Website wird darauf hingewiesen, dass divergentes und konvergentes Denken für kreative Prozesse wichtig sind. Neben dem Begriff der “Intelligenz” kommt somit noch der Begriff “Kreativität” hinzu. Geht man davon aus, dass diese Begriffe ineinander spielen, vom jeweiligen Kontext abhängig sind, und auf verschiedenen Ebenen wie Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk wirksam werden können wird deutlich, wie umfangreich der Forschungsgegenstand ist.
Siehe dazu auch Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. 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. 249-262 | Springer und Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk. Dissertation, Verlag Dr. Kovac.
Durch die stärkere Digitalisierung in allen Bereichen der Gesellschaft – und die damit verbundenen Veränderungen – gibt es oftmals schon plakative Begriffe oder Bilder, die möglicherweise noch nicht belegt sind.
“Ob mit dem Einsatz digitaler Technologien in Betrieben tatsächlich ein ´Neues Zeitalter´ oder eine ´Revolution´ einhergeht, wurde immer wieder kritisch diskutiert und empirisch relativiert (vgl. Pfeiffer 2016; Röben 2017; Matuschek/Kleemann/Haipeter 2018; Baethge-Kinsky 2020). Jörg Flecker, Annika Schönauer und Thomas Riesenecker-Caba (2016, S. 19) argumentieren, dass es sich in vielen Betrieben um eine ´schrittweise Innovation´ handle, die an laufende Rationalisierungs- und Automatisierungsprozesse anknüpfe. Die Digitalisierung in der Vision einer ´Industrie 4.0´ schreibe lediglich Restrukturierungsprozesse fort, während die damit verbundenen Problematiken wie Verdichtung und Entgrenzung von Arbeit bereits seit den 1990erJahren bekannt und vielfach beforscht seien, wie etwa Heiner Minssen (2017, S. 130f.) schreibt (…) Kennzeichnend für den sozialwissenschaftlichen Forschungsstand ist aus unserer Sicht daher immer noch die bereits 2019 vorgebrachte Einschätzung von Stefan Kirchner und Wenzel Matiaske (2019, S. 125), wonach ´wichtige empirische und theoretische Bausteine [fehlen], um ein halbwegs vollständiges Bild zusammenzusetzen, welches die aktuellen Zustände und Dynamiken der Arbeitswelt im Prozess der Digitalisierung auch nur grob abbilden könnte.” Assinger, P.; Webersink, P. (2022): Digitalisierung und betriebliche Bildung, in: Magazin erwachsenenbildung.at, Ausgabe 44-45, 2022.
Möglicherweise sind die vorschnellen (?) Attribute auf Dauer nicht haltbar? Was dann? Haben wir uns vorschnell in die falsche Richtung bewegt – oder besser – treiben lassen? Sapere aude!
Traditionell bieten Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen in einem Markt an. Dabei werden Unternehmen, Markt und Konsumenten als separate Einheiten gesehen. Dieser Markt wird segmentiert und entstehen Zielgruppen, denen dann diese Produkte und Dienstleistungen angeboten werden. In einem noch stärker segmentierten Markt kommt es zu einem “segment-of-one” (Mass Customization), das heißt, die Wertschöpfung entsteht an den jeweils verschiedenen “point of interaction”.
Es stellen sich hier gleich folgende Fragen: (1) Warum wird der Begriff “Markt” immer noch als drohendes oder heilendes Mantra in Politik und Wirtschaft verwendet, wenn es “den klassischen Markt” gar nicht mehr gibt? (2) Wie sieht die Wertschöpfung zwischen Unternehmen und Konsumenten/Kunden aus, und wie kann sich jeder darauf einstellen?
Prahalad und Ramaswamy haben dazu folgenden Vorschlag (2004:111-112): “In the emerging concept of a market, the focus is on customer-company interactions – the role of the company and the consumer converge. The firm and the consumer are both collaborators and competitors – collaborators in co-creating value and competitors for the extraction of economic value. The market as a whole becomes inseparable from the value creation process.”
Der Markt ist in diesem Zusammenhang nicht mehr ein von dem Unternehmen und den Konsumenten separates Element im wirtschaftlichen Austausch, sondern zentraler Bestandteil im direkten Wertschöpfungsprozess. Das entspricht durchaus dem Entgrenzungsansatz, der aus den Sozialwissenschaften bekannt ist (Beck: Reflexive Modernisierung), und der Konvergenzthese, die in der Diskussion zu Kompetenzen (Betriebswirtschaftlich – Pädagogisch) auf den verschiedenen Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk betrachtet wird.
Die Entgrenzung von Arbeit ist überall zu erkennen. Es ist schon erstaunlich, dass die Beschreibungen der Soziologen (Reflexive Modernisierung) immer deutlicher in der gesellschaftlichen Wirklichkeit zu erkennen sind. Deutschland – bzw. in den Industrienationen allgemein – gehen viele immer noch vom sogenannten Normalarbeitverhältnis aus, das in dem Grünbuch Arbeit 4.0 (2015) wie folgt definiert wird:
In den 1980er Jahren wurde von einer Reihe von Wissenschaftlern die empirisch in Westdeutschland am weitesten verbreitete Form von Erwerbstätigkeit als Normalarbeitsverhältnis mit folgenden Merkmalen definiert: dauerhafte und unbefristete, sozialversicherungspflichtige Vollzeittätigkeit mit geregelten Arbeitszeiten außerhalb der Zeitarbeitsbranche. Implizit wurde häufig davon ausgegangen, dass der Beschäftigte männlicher Alleinverdiener mit Familie war.
Diese Bild (Deutungsmuster) hat sich festgesetzt, wobei jede Abweichung davon negativ bewertet wird. In den letzten Jahren wird allerdings auch deutlich, dass Arbeit nicht nur Normalarbeit bedeuten kann, sondern es viele Formen entgrenzter Arbeit geben kann. Eine Form wird Crowdworking genannt. Das Grünbuch Arbeit 4.0 (2015) definiert Crowdworking wie folgt:
Beim Crowdworking werden Aufträge, meist zerteilt in kleinere Aufgaben, über digitale Plattformen an Crowdworker vergeben. Dies kann sowohl an die eigenen Beschäftigten erfolgen (internes Crowdworking) als auch an Dritte (externes Crowdworking), die oftmals als Solo-Selbständige für viele Auftraggeber weltweit arbeiten.
Wir sollten uns von dem traditionellen Deutungsmuster von Arbeit lösen und viele verschiedene Formen von Arbeit (Erwerbsarbeit) akzeptieren. Die Realität hat uns dabei schon lange eingeholt (Stichwort: Wissensarbeit). Es zeigt sich jedoch, dass unser Sozialsystem, unser Rechtssystem und unser politisches System den modernen Anforderungen für moderne Gesellschaften nicht entspricht. Hier werden immer noch auf neue Fragen alte Antworten gegeben. Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Innovationsmanager (IHK) und Wissensmanager (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.
Früher war alles klar und eindeutig und konnte durch Dichotomien benannt werden: Mann-Frau, Deuscher-Nicht-Deutscher,Drinnen-Draußen, Wahr-Falsch, 0-1 usw. Doch in den letzten 20 Jahren hat sich so einiges verändert, dass die deutliche Trennung erschwert, ja sogar manchmal unmöglich macht (Soziologen nennen diese Entwicklungen Entgrenzungen in der reflexiven Modernisierung). Solche Unschärfen waren früher auch schon existent, wurden allerdings vernachlässigt. Durch die drei Treiber des dynamischen Wandels “Vernetzung, Geschwindigkeit und der Zunahme nicht greifbarer Werte” kommt es auch zu einer Abwertung von materiellen Werten, die sogar zu einem Hemmnis werden können (Davis/Meyer 2000:11). Es stellt sich daher die Frage, wie wir mit der real vorhandenen Unschärfe umgehen. Eine Möglichkeit ist, dass sich Menschen nach klaren Regeln sehnen und daher den extremen Populisten in Europa in die Arme laufen, oder den Stammtischparolen der Boulevardpresse glauben, oder …. Ein solches Verhalten lässt darauf schließen, dass diese Menschen es nicht schaffen, die Unschärfe und die sich daraus ergebende Unsicherheit zu bewältigen.Andere setzen wiederum auf Computertechnologie und versuchen alles zu erfassen, was möglich ist. DIE vollständige Information wird es allerdings nicht geben können – es bleibt eine Illusion. Die Frage nach der Bewältigung von Unsicherheit ist somit zu einem wichtigen Element geworden, um zukunftsfähig zu bleiben oder zu werden. Ein guter Bezugspunkt ist dabei die von Knight 1921 dargestellte Form der Unsicherheit, die er Uncertainty nennt. Dieser Teil der Unsicherheit kann nicht gemessen werden und entzieht sich somit den klassischen Herangehensweisen, bei denen alles messbar sein muss, bzw. messbar gemacht wird. Im Gegensatz – bzw. in Ergänzung zu Computern und Robotern – ist der Mensch in der Lage, solche Unsicherheiten zu bewältigen – durch seine Kompetenz. Der Kompetenzbegriff ist in dieser Debatte um Unschärfe, Unsicherheit und Uncertainty zentral. Siehe dazu auch Über den Umgang mit Ungewissheit. Diese Unterschiede zu verstehen bedeutet auch, die richtigen Schlüsse daraus zu ziehen, wenn wir über den Arbeitsplatzverlust durch Cognitive Computing diskutieren. Dazu passt auch mein Vortrag, den ich im Oktober auf der Weltkonferenz MCPC 2015 in Montréal/Kanada halten werde: “Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model”. Siehe dazu auch das Konferenzprogramm (PDF).
Intelligenz, und damit verbunden der Intelligenz-Quotient IQ, durchdringt alle Bereiche des gesellschaftlichen Lebens. Kaum jemand weiß allerdings, wie alles begann. Der WDR hat vor 10 Jahren, also zum 100. Jahrestag, einen Beitrag dazu veröffentlicht: 28. April 2005 – Vor 100 Jahren: Erster Intelligenztest. Darin ist erwähnt, dass schon Binet darauf hingeweisen hat, den Test nicht zu überschätzen:
Binet warnt davor, den Test zu überschätzen: Die Skala erlaubt keine Messung der Intelligenz, da intellektuelle Fähigkeiten nicht addiert und somit nicht wie lineare Oberflächen gemessen werden können. Doch Binets Warnung verhallt ungehört. Am Ende von Intelligenztests steht schon bald als Ergebnis eine Zahl – der so genannte Intelligenzquotient, kurz IQ.
Die Bestimmung des IQ wurde in den letzten 110 Jahren perfektioniert. Im Sinne der Industrialisierung, ist das durchaus passend, da in einer industriell geprägten (konditionierten?) Gesellschaft versucht wird, alles messbar zu machen. In den letzten Jahrzehnten gibt es allerdings auch immer wieder Kritik an dem Konstrukt Intelligenz-Quotient (Sternberg, Gardner, usw.), die allerdings von den etablierten Forschern und Nutzern teilweise recht harsch zurückgewiesen wird. Das ist auch nicht verwunderlich, da eine offenere Interpretation des Intelligenzbegriffes viele Forschungseinrichtungen und Beratungsunternehmen infrage stellen würde… Mal sehen, wie sich alles in den nächsten Jahren entwickelt. Siehe dazu z.B. EU-Projekt MIapp, EU-Projekt InPath und Multiple Intelligenzen.
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