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Projektmanager: Soziale Interaktionsprozesse und ihre Bedeutung für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI)

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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.

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Mensch und Künstliche Intelligenz: Engineering bottlenecks und die fehlende Mitte

Fraunhofer IAO (2023): Leitfaden zu Strategie und Wandel für den KI-Einsatz, in Anlehnung an  Daugherty, P. R.; Wilson, H. J.: Human + Machine. Reimagining Work in the Age of AI. Harvard Business Review Press, 2018

Künstliche Intelligenz hat schon jetzt einen quantitativen und qualitativen technologischen Sprung auf allen gesellschaftlichen Ebenen ermöglicht. Es stellt sich daher immer mehr die Frage nach dem Umgang zwischen Menschen und diesen “Maschinen”. Da ich kein Freund von Dichotomien bin (Entweder-oder), suche ich immer wieder nach angemesseneren Erläuterungen. In dem vom Fraunhofer IAO (2023) veröffentlichten “Leitfaden zu Strategie und Wandel für den KI-Einsatz” gibt es dazu eine sehr gute Darstellung (Abbildung).

Maschinen-Tätigkeiten (hier: KI-Anwendungen) haben ihre Stärken bei Erledigen, Wiederholen, Vorhersagen und Anpassen. Das bedeutet, dass Berufe, die ihren Schwerpunkt bei diesen Tätigkeiten haben, in Zukunft wohl von KI abgelöst werden. Für Techniker/Ingenieure gibt es allerdings menschliche Tätigkeiten wie Führen, Empathisch sein, Kreativ sein und Bewerten, die technisch nicht so leicht zu ersetzen sind, also für Techniker (noch) Engineering bottlenecks darstellen.

Zwischen den beiden Extrempositionen gibt es allerdings einen sehr großen Bereich von Mensch-Maschinen-Tätigkeiten, der als die fehlende Mitte dargestellt wird. Dabei gibt es wiederum zwei Schwerpunkte: Einerseits kann der Mensch die Maschine trainieren, anderseits kann die Maschine dem Menschen assistieren. Gerade diese Bereiche können als die eigentlichen Chancen von Künstlicher Intelligenz (KI) gesehen und zum Wohle von Menschen, Organisationen und Gesellschaften – nicht nur zum Wohle großer, rein kommerziell ausgerichteter Konzerne. Siehe dazu auch Der KI-basierte Arbeitsplatz – eine erste Einordnung.

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.

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Vier Dimensionen von Co-Creation

In dem Beitrag zu Point of Interaction habe ich aufgezeigt, dass der Markt von Unternehmen und Kunden nicht separiert betrachtet werden sollte, da der Markt bei jeder Interaction “im Spiel” ist. Nun möchte ich aufzeigen, welche Dimensionen Co-Creation haben sollte. Prahalad und Gouillart haben dazu 2010 eine Skizze veröffentlicht.

In this chapter, we discuss how to reap the benefits of co-creation by expanding interactions among people in business networks. Here again, the core principle of co-creation-engaging people to create valuable experiences together while enhancing network economics-is at play. That is, success will come from using the experiences of each network member, to foster collaboration and communication through the various engagement platforms that enable contextualized interactions across the business network (ebd. p. 96-97).

Auf der Seite der Unternehmen sollten die Beziehungen zu den Stakeholdern (Network Relationship) erweitert werden. Auf Seiten der (individuellen) Kunden kommt es darauf an, Umfang und Skalierung der Interaktionen in den verschiedenen Kontexten (Context of Interaction) zu erweitern. Der gemeinsame Lernbereich zwischen Unternehmen und Kunden kann über Plattformen und andere vielfaltige Erfahrungsräume (Virtuell und/oder Real) wertschöpfend gestaltet werden.

Einige der genannten Punkte werden schon von Unternehmen genutzt, andere wiederum noch nicht. Ein Beispiel dafür ist der Kontext. Ich habe den Eindruck, dass die generierten Daten der Kundeninteraktionen zu wenig den jeweiligen Kontext berücksichtigen. Content is King – but Context rules…

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Wie hängen Interaktion und Kontext zusammen?

Wenn es um Wissen, Kompetenz, Intelligenz, Lernen oder andere Themen geht, werden immer wieder die Begriffe Interaktion und Kontext genannt. Unklar ist allerdings häufig, was darunter zu verstehen ist. Der bekannte britische Soziologe Anthony Gidddens hat die beiden Begriffe schon vor vielen Jahren thematisiert.

The study of context, or of the contextualities of interaction, is inherent in the investigation of social reproduction. ‘context ‘involves the following (Giddens 1984:282):
( a) the time-space boundaries (usually having symbolic or physical markers) around interaction strips;
(b) the co-presence of actors, making possible the visibility of a diversity of facial expressions-, bodily gestures, linguistic and other media of communication;
(c) awareness and use of these phenomena reflexively to influence or control the flow of interaction.

Diese Charakterisierung kann auch heute noch verwendet werden. Dabei fällt auf, dass manche Bedingungen bei einer digitalen Interaktion/Kommunikation nicht gegeben sind. Beispielsweise sind die körperlichen Gesten oft nicht vollständig zu erkennen – auch in Bezug zu den körperlichen Gesten anderer Teilnehmer, die zeitgleich passieren.

Es stellt sich für mich die Frage, ob diese wenigen Elemente schon genügen können, die Interaktion und damit die Kommunikation zu verfälschen. In hoch komplexen Systemen kann eine kleine Änderung sehr große Auswirkungen haben …

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Internet der Dinge (IoT): 4800 Interaktionen pro Person und Tag im Jahr 2025

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Eine beeindruckende Zahl zeigt, was in den kommenden Jahren an Daten generiert wird, denn im Jahr 2025 soll eine durchschnittlich verbundene Person, 4800 Mal pro Tag mit Geräten (IoT) interagieren:

By 2025, the average connected person will interact with connected devices nearly 4,800 times per day—equivalent to one interaction every 18 seconds (David Reinsel et al., Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical (IDC, 2017))

Dadurch werden sehr viele Daten entstehen, die mit Hilfe klassischer IT-Systeme kaum zu bewältigen sind. Maschinelles Analysieren von Daten und deren Kontext ist angesagt, und wird zu einem wichtigen Element zukünftiger Geschäftsmodelle. Die Frage wird sein, mit welchem Anbieter wird ein Unternehmen zusammenarbeiten, denn aktuell stehen auf dem Markt nur die großen amerikanischen Unternehmen wie Google, Apple, Amazon, IBM, Facebook, Microsoft … zur Verfügung. In den letzten Wochen hat die Mozilla-Foundation angekündigt, ein Open-Source-Projekt zu Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz) zu starten. Möglicherweise kommt diese Initiative etwas zu spät. Warten wir ab…. 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.

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Digital Customer Experience nutzen

customer-experienceDie Interaktionen mit Kunden laufen verstärkt digital ab. Unternehmen sollten daher diesen digitalen Raum nutzen und für den Kunden als Erfahrungsraum ausgestalten. Bisher haben Unternehmen diese Chancen noch nicht erkannt und umgesetzt. Das geht zumindest aus einer Studie hervor, die im November 2014 veröffentlicht wurde: Putting the Experience in Digital Customer Experience (PDF). Keyfindings (S.4):

  • Almost 60% of respondents say that analysis of digitally-derived customer data is key to their company’s innovation efforts.
  • Within three years, collecting and analyzing customer metadata will become more important than collecting and analyzing customer transaction data.
  • Fewer than 30% of respondents believe their customers’ digitally-mediated experience and engagement with their companies could qualify as “high quality”; a quarter believes it is no better than “fair.”
  • Only 16% of respondents claim to be effective at collecting and leveraging customer data from digital interactions.
  • Approximately 42% of respondents said that customer and data analysis is not a key element of their innovation efforts, and 47% don’t seem to be focused on creating personalized services.
  • Fewer than 20% of respondents use analytics generated by application programming interface (API) traffic to understand their customers’ online and offline purchase journeys.
  • Just 41% of respondents in the retail industry say they will be effective at analyzing customer metadata by 2017.
  • A mere 42% of respondents say they have adequate tools and skills to analyze digitally generated data.
  • Only one-third of respondents have made adjustments to their business model to pursue strategies driven by digital information about their customers.
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Wissensnetzwerke und Projektwirtschaft

Der Artikel Weßels, D. (2012): Expedition Zukunft – Leben in Wissensnetzwerken (AWV-Informationen 2-2012) ist eine schriftliche Ausarbeitung eines Vortrags, den Frau Weßels im Rahmen der Veranstaltung „Wissensbilanz – Made in Germany, Wissen und Unternehmensfinanzierung“ am 30.08.2011 im Kieler Wissenschaftszentrum (Flyer) gehalten hat. Ich hatte das Vergnügen, dabei gewesen zu sein. Die besondere Bedeutung der Vernetzung bei der Entstehung von Wissen – “Kombination von Individuen und deren Interaktionen – ist ein zentrales Element des Artikels und führt zur Verbindung von Wissensnetzwerk-Management und Projektwirtschaft: “Abschließend bleibt festzuhalten: Der Transformationsprozess hin zu vernetzten (wissensbasierten) Projektstrukturen beschert uns neue Management-Herausforderungen, die durch adäquate Qualifizierungsangebote an Hochschulen abgedeckt werden müssen.” Siehe dazu auch Projektmanagement, Innovationsmanagement, Wissensmanagement und Kompetenzmanagement.

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Skiba, F.; Herstatt,C. (2008): Integration of innovative users as source of service innovations

Gaeste1.jpgIn dem Arbeitspapier 54 Skiba, F.; Herstatt, C. (2008): Integration of innovative users as source of service innovations untersuchen die Autoren die Anwender-Integration in der deutschen Service-Industrie. Aus dem Abstract: “Results show that service companies like companies from other industries actively pursue the development of radical innovations. We find that service companies do not integrate users by random. Instead a service company’s level of importance for radical innovation significantly determines both, choice of users integrated as well as choice of integration instruments deployed.” Weiterhin findet man auf Seite 31: “In our study, however, we discover that companies integrating users very much value their idea contributions with regard to ‘originality’, ‘produciblity’ and also ‘stickiness’, meaning that they would not have come across those ideas themselves. In addition our findings demonstrate that for service companies any increase in especially using integration instruments which are considered easy to apply (Alam, 2002), e.g., ‘interviews/questionnaires’ and ‘complaint management’, results in the most significant quality improvements in quality of generated.” Mit relativ einfachen Mitteln kann man an die so wertvollen Sticky Informations kommen, die nicht so einfach aus den gesammelten Daten und Informationen der Webplattformen zu gewinnen sind. Die oftmals starke Technologieorientierung der Unternehmen bei der Kunden-Interaktion sollte überprüft werden, da sie nur einen (zwar wichtigen, aber eben nur) begrenzten Teil der gesamten Interaktion ausmacht.