Veröffentlicht am

Mit OpenSpace Agility (OSA) zu einer schnellen, nachhaltigen agilen Transformation

Das OpenSpace Agility Handbook wurde von Daniel Mezick 2015 zusammen mit vier weiteren Autoren in englischer Sprache herausgegeben. 2019 haben sich dann deutschsprachige Autoren zusammengetan, und das OpenSpace Agility Handbuch in deutscher Sprache veröffentlicht. Es enthält viele grundlegende Informationen und praktische Ansätze dazu, wie eine Organisation die Transformation zu einer Agilen Organisation durchführen kann.

“OpenSpace Agility (OSA) ist eine zulässige Methodik für schnelle und nachhaltige agile Transformationen. Sie setzt auf dem auf, was Sie und Ihre Organisation derzeit tun und kann somit zu jedem Zeitpunkt eingesetzt werden. Der OSA-Ansatz ist iterativ inkrementell, wie die agilen Ansätze selbst. OSA hat einen klaren Startpunkt mit einem Open Space, einen definierten Mittelteil voller Experimente für gemeinsames Lernen und ein klares Ende für jeden Schritt in der Transformation – wieder mit einem Open Space. OSA vereint die Kraft von Einladungen, Open Space, Spielemechanik, Übergangsriten, Storytelling und mehr, um agile Ansätze in Ihrer Organisation zu verankern. OSA setzt in erster Linie auf die beteiligten Menschen und in zweiter Linie auf bestimmte Praktiken. Sie können also beliebige agile Praktiken oder Frameworks zusammen mit OSA einsetzten. Denn schnelle, effektive und nachhaltige Transformationen beruhen auf Menschen, nicht auf Frameworks, Beratern oder Coaches.” (Mezick et al. (2019:141-142): Das OpenSpace Agility Handbuch. Organisationen erfolgreich transformieren).

Interessant dabei ist, dass es möglich sein soll, agile Praktiken oder Frameworks zusammen mit OpenSpace Agility (OSA) zu nutzen, da sich OSA bei der Transformation hauptsächlich auf Menschen fokussiert. Wie im Text erwähnt, sollen dazu keine Berater oder Coaches nötig sein. Erstaunlich ist allerdings, dass sich einige Autoren auf ihren Webseiten als Agile Coaches bezeichnen…

Wenn es also um Menschen geht, geht es im Kern um die Transformation von Deutungsmuster (Mindsets), was wiederum das Kernelement der Erwachsenenbildung ist. Dass die Autoren aus der Erwachsenenbildung kommen, habe ich allerdings nirgends gelesen – möglicherweise habe ich es überlesen? Siehe dazu ausführlicher Digitale und ökologische Transformation bedeutet auch eine Transformation von Deutungsmustern. Dabei geht es auch um die Stärkung der Selbstorganisation (Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition) auf der Ebene des Individuums, der Teams, der Organisation und des Netzwerks. Daraus ergibt sich für mich die Frage: Ist die immer wieder beschworene Transformation von Organisationen ein modernes Kompetenzmanagement? Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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.

Veröffentlicht am

Steckt hinter der Künstlichen Intelligenz keine echte Intelligenz? Wie ist das zu verstehen?

In verschiedenen Blogbeiträgen habe ich immer wieder etwas zum Thema “Intelligenz” geschrieben. In Reden wir über Dummheit habe ich beispielsweise die Dichotomie “Intelligenz – Dummheit” kritisiert. Darüber hinaus kommt es mir bei der Diskussion um Künstliche Intelligenz so vor, als ob wir über intelligente technische Systeme sprechen, und dabei gleichzeitig von dummen Menschen ausgehen. Das führt zu der Frage, ob hinter der Künstlichen Intelligenz eine “echte Intelligenz” steckt. Dazu habe ich folgendes gefunden:

“Lukowicz: KI ist nichts anderes als eine Menge von mathematischen Methoden und Algorithmen, bei denen man herausgefunden hat, dass sie in der Lage sind, Dinge zu tun, bei denen wir bisher gedacht haben, sie seien nur Menschen vorbehalten. Vor 20 Jahren hat eine KI zum Beispiel zum ersten Mal gegen einen menschlichen Großmeister im Schach gewonnen. KI kann aber auch komplexe Bilder oder Musikstücke erzeugen. Es ist wichtig zu verstehen, dass – egal wie erstaunlich das ist – dahinter keine echte Intelligenz steht. Zumindest nicht in dem Sinne, wie wir vielleicht Intelligenz verstehen. Es sind sehr genau definierte, aber eben oft recht einfache mathematische Verfahren, die auf große Datenmengen angewendet werden” (Quelle: Tagesschau vom 14.06.2023).

Das sagt in dem Interview immerhin Paul Lukowicz, Wissenschaftlicher Direktor und Leiter des Forschungsbereichs Eingebettete Intelligenz am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und Lehrstuhlinhaber im Fachbereich Informatik der Technischen Universität Kaiserslautern. Führt die Adaption des Intelligenzbegriffs hier in die Irre? Ist es möglicherweise – wie Howard Gardner es formuliert – ein Kategorienfehler? Howard Gardner argumentiert in seiner Theorie der Multiplen Intelligenzen, dass Intelligenz ein biopsychologischges Potential darstellt.

„Ich verstehe eine Intelligenz als biopsychologisches Potenzial zur Verarbeitung von Informationen, das in einem kulturellen Umfeld aktiviert werden kann, um Probleme zu lösen oder geistige oder materielle Güter zu schaffen, die in einer Kultur hohe Wertschätzung genießen (Gardner 2002:46-47).

Für Gardner ist Intelligenz ein „biopsychologisches Potenzial”, wodurch sich dieses Intelligenzverständnis von Maschinen-Intelligenz oder künstlicher Intelligenz unterscheidet.

Demnächst werden wir auch Online-Formate zu ChatGPT im Projektmanagement und zur Theorie der Multiplen Intelligenzen anbieten.

Veröffentlicht am

Der KI-basierte Arbeitsplatz – eine erste Einordnung

Die Entwicklung bei KI-Anwendungen ist rasant. Alleine die weltweite Nutzung von ChatGPT von OpenAI hat alle Erwartungen übertroffen. Die Abkürzung ChatGPT lautet dabei etwas ausführlicher “Chatbot Generative Pre-trained Transformer”. Die hinterlegten Daten sind also vorher “trainiert” worden. Beim Start von ChatGPT standen nur Daten bis 2021 zur Verfügung. Dennoch waren die ersten Ergebnisse verblüffend. Siehe dazu ChatGPT – Was ist das? (MDR vom 11.06.2023). In allen gesellschaftlichen Bereichen werden in der Zwischenzeit die Möglichkeiten von ChatGPT genutzt, incl. der mehr als 128 Plugins (Stand: Mai 2023). Dabei ist das Spektrum von OpenAI nicht alleine auf Text beschränkt, sondern enthält mit Dall-E auch Möglichkeiten, KI auf Fotos anzuwenden.

In 2023 hat sich Microsoft mit Milliarden US$ bei OpenAI engagiert. Alle aktuellen und zukünftigen KI-Anwendungen von OpenAI will Microsoft in seine Produkte, wie z.B. in Office, oder auch in die Suchmaschine Bing integrieren – Beispiel. Die Erweiterung auf eine Suchmaschine ermöglicht es der KI-Anwendung, auch auf Daten aus dem Internet zuzugreifen. Dabei ist nicht immer klar zu erkennen, welcher (beispielsweise) Text von welcher Quelle ist. Es wundert daher nicht, dass sich dagegen immer mehr Autoren wehren. Eine ähnliche Entwicklung gibt es bei Fotos. Der Beitrag Künstliche Intelligenz (KI) im Urheberrecht: Welche Rechte bestehen? bietet dazu gute erste Informationen. Wenn Organisationen nun KI-Anwendungen am Arbeitsplatz nutzen wollen, stehen sie vor folgenden Fragen (Auswahl):

  • Welche Anwendungen sind für welchen Arbeitsplatz sinnvoll (Mehrwert)?
  • Wie kann KI in die Arbeitsprozesse integriert werden?
  • Was ist mit dem Urheberrecht?
  • Was passiert mit den generierten Daten?
  • Wo werden die Daten gespeichert, bzw. ausgewertet und weiter genutzt?
  • …..

Microsoft mit OpenAI verweist zwar auf seinen Product Safety Standard, und auch Google Bard oder Facebook weisen auf ähnliches hin, doch haben alle das Problem, dass der Umgang mit Daten meines Erachtens immer noch einer Black Box entspricht: Mit den Anfragen (Prompts) geben Nutzer z.B. Text ein, und erhalten anschließend eine Antwort. Was dazwischen passiert ist nicht transparent. Weiterhin ist der Datenschutz bei den Anbietern oftmals nicht so, wie wir es uns in Europa vorstellen – auch wenn, wie im Falle von Microsoft, nachgebessert wurde. Es wundert daher nicht, dass die EU versucht, einen Rahmen abzustecken (Tagesschau vom 14.06.2023), um die Themen um KI-Anwendungen zu regeln. Diese Regelungen sollten allerdings weiterhin Spielraum für Innovationen bieten. Siehe dazu auch KI-Gesetz der EU.

Wir testen aktuell verschiedene KI-Anwendungen für die von uns entwickelten Blended Learning Lehrgänge. Siehe dazu beispielsweise Digitalisierung – inkl. KI – im Projektmanagement.

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.

Veröffentlicht am

Lernplattform: Update auf Moodle 4.1

Unsere Lernplattform basiert schon seit vielen Jahren auf dem Open Source Lernmanagementsystem (LMS) Moodle. Da sich die Plattform und die damit verbundenen Möglichkeiten immer weiterentwickeln, haben wir wieder einmal ein Update durchgeführt. Seit Moodle 4.0 gibt es u.a. eine verbesserte Nutzererfahrung und eine klarere Theme-Struktur. Siehe dazu ausführlich Ankündigung von Moodle LMS 4.1 – ein verfeinertes Benutzererlebnis.

Zusammen mit weiteren Open Source Anwendungen wie BIG BLUE BUTTON als Webkonferenzsystem, NEXTCLOUD als Cloudlösung mit DECK (Boards) und EXCALIDRAW (Interaktive Whiteboards kollaborativ bearbeiten) und OPENPROJECT als Projektmanagement-Software für Agiles, Plangetriebenes und Hybrides Projektmanagement, ist MOODLE 4.1 ein wichtiges Element unserer gesamten Kollaborationsplattform.

Informationen den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen – die wir an verschiedenen Standorten anbieten. – und zu weiteren Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

Veröffentlicht am

Wissensarbeiter benötigen pro Woche fast einen ganzen Tag für die Informationssuche

Image by Firmbee from Pixabay

In einer aktuellen Studie von Researchscape im Auftrag von Lucid Software wurden 2.196 Wissensarbeiter aus den USA, aus UK, den Niederlanden, Deutschland und Australien befragt. Dabei kamen doch recht überraschende Ergebnisse heraus, die in der englischsprachigen Website von Lucid Software zu finden sind. ZDNET hat die wichtigsten Erkenntnisse in einem deutschsprachigen Artikel zusammengefasst.

“Demnach wenden deutsche Wissensarbeiter im Schnitt etwa 6,5 Stunden für die Suche nach Informationen auf, bevor sie mit der eigentlichen Arbeit beginnen können – was fast einem ganzen Arbeitstag pro Woche entspricht. Zudem erschwert eine schlechte Koordination im Team die produktive Arbeit” (Quelle: ZDNET vom 01.06.2023).

Qualitativ gute Daten und Informationen sind für die Wissensarbeit elementar. Insofern ist es wichtig, diese Basis mit Hilfe digitaler Strukturen aufzubauen und die Koordination im Team zu verbessern. Technologisch kann das durch Kollaborationsplattformen geschehen, die auch eine stärkere Selbstorganisation unterstützen sollte. Kollaborationsplattformen unterscheiden sich dadurch auch von Software. Siehe dazu auch Von der Projektmanagement-Software zur Kollaborationsplattform.

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.

Veröffentlicht am

Unternehmenskultur und Projektkultur im Spannungsfeld zwischen “Tight” und “Loose”

Dass die Kultur – in Unternehmen die Unternehmenskultur – einen großen Einfluss auf das entsprechende Projektmanagement hat (Projektkultur), ist schon lange bekannt und wird immer wieder thematisiert. Wenn man es plakativ darstellt, wird eine eher offene Unternehmenskultur mit dem Agilen Projektmanagement, und eine eher geschlossene Unternehmenskultur mit dem Klassischen/Plangetriebenen Projektmanagement in Verbindung gebracht.

In dem Zusammenhang wird oft auf das Kulturebenen-Modell von E. Schein verweisen, der auch auf die begrenzte Beeinflussbarkeit einer historisch gewachsenen Unternehmenskultur hinweist. Weiterhin wird oft auf die unterschiedlichen Kulturen von ganzen Ländern verwiesen. Dabei gibt es Länder wie die USA, denen eher eine “loose culture”, und Länder wie Deutschland, denen eher eine “tight culture” zugesprochen wird (vgl. Gelfand 2018). Jetzt geht es in Unternehmen oftmals nicht um ein “Entweder-oder”, sondern um ein “Sowohl-als-auch”, also um organisationale Ambidextrie. Dabei versuchen Unternehmen, eine Balance zwischen den extremen Polen einer Unternehmenskultur zu finden.

“Damit ist gemeint, dass ein Unternehmen, das tendenziell durch eine „lose“ Unternehmenskultur gekennzeichnet ist, straffe Regelungen einführt. Beispielsweise besagt die 70-20-10-Regelung bei Google, dass Mitarbeiter 70?% ihrer Arbeitszeit für vorhandene Unternehmensprojekte aufwenden, 20?% für Ideen, die mit diesen Projekten im Zusammenhang stehen sowie 10?% für individuelle Projektansätze. Das Konzept wird als „structered looseness“ bezeichnet.

Von „flexible tightness“ wird in den Fällen gesprochen, in denen Unternehmen, die tendenziell durch eine straffe Unternehmenskultur gekennzeichnet sind, lockerere Praktiken zur Anwendung bringen. Als Beispiel kann auf den japanischen Autobauer Toyota verwiesen werden, der im Rahmen eines vorgegebenen Acht-Schritte-Programms die Mitarbeiter zum Experimentieren einlädt. Interessanterweise wird hier ein Unternehmen aus einer tendenziell „engen“ Kultur genannt, das maßgeblich den Trend zu Agilität beeinflusst hat.”

Richter, C. (2023): Die Zukunft des Projektmanagements: Projekt-Leadership zwischen Rule Makers und Rule Breakers, in: projektmanagementaktuell 2/2023.

Die beiden Beispiele zeigen auf, dass es nicht DIE Lösung für eine bestimmte Organisation gibt, sondern die Unternehmenskultur abhängig ist von der Historie, der Branche, der beruflichen Domäne, ja sogar zur Projektlandschaft – was die Sache nicht einfacher macht. Siehe dazu auch Growth Mindset, Agilität und Multiple Intelligenzen und Ulvnes, R. (2015): From management to leadership using Tight – Loose – Tight.

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.

Veröffentlicht am

Von New Work zu New Digital Work?

Image by Gerd Altmann from Pixabay

Die Digitalisierung von Arbeit begleitet uns schon seit vielen Jahrzehnten. Die dabei immer intensivere Vernetzung von technischen Systemen und Menschen führt zu einer erhöhten Komplexität, die nur mit mehr Selbstorganisation am Arbeotsplatz bewältigt werden kann. Dieser Aspekt ist ein (!) wichtiger Baustein der Neuen Arbeit – New Work. Siehe dazu ausführlicher Beispiele für neue Arbeitskonzepte aus dem New Work Barometer – und kritische Anmerkungen dazu.

In der Zwischenzeit gibt es allerdings Entwicklungen, die eine weitere Qualität in der Arbeit mit neuen Technologien darstellt. Diese New Digital Work zeichnet sich durch folgende Punkte aus, die in Hartmann, E. A.; Shajek, A. (2023:1-2): New Digital Work and Digital Sovereignty at the Workplace – An Introduction, in: Shajek, A.; Hartmann, E.A. (Eds) (2023): New Digital Work, S. 1-15 wie folgt beschrieben sind:

Immersion, the experience of direct interaction with a digitally mediated or (in parts) digitally created world, and the corresponding tendency towards ‘invisible’, ‘vanishing’ human-computer interfaces (Dede 2009; Fishkin et al. 1999; Mayer et al. 2023, this volume).

The use of Artificial Intelligence (AI) at the workplace, with its potentials to substitute as well as enhance human intelligence, and its effects on a growing lack of transparency of the inner structure and workings of the technology itself (High-Level Expert Group on AI [AI HLEG], 2020; Mueller et al. 2019; Pentenrieder et al. 2023, this volume; Staneva and Elliott 2023, this volume; Zhou et al. 2021).

Digital labor platforms transforming access to labor markets, contract and working
conditions, and workers’ rights and opportunities to associate and organize themselves (Harmon and Silberman 2018; ILO – International Labour Organization, 2018, 2021; Yan et al. 2023, this volume).

Die von mir eingefügten Links sollen die jeweiligen Dimensionen weiter erläutern. Spannend ist hier auch die in der genannten Veröffentlichung angesprochene Digitale Souveränität am Arbeitsplatz (Digital Sovereignty at the Workplace).

Projektarbeit ist dabei ein wichtiges Element dieser Entwicklungen, denn Projekte sind Träger des Wandels. Darüber hinaus wird Projektarbeit selbst auch von den genannten Entwicklungen stark beeinflusst. Siehe dazu beispielhaft In der Zwischenzeit kann Künstliche Intelligenz im Projektmanagement genutzt werden – beispielsweise im Projektmarketing.

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.

Veröffentlicht am

Closing Open Innovation – was soll das sein?

Image by ???? ????????? from Pixabay

Wenn es um Open Innovation geht, ist meistens die Perspektive von Henry Chesbrough (2003) gemeint. Dabei geht es um die Öffnung des bis dahin hauptsächlich geschlossenen Innovationsprozesses (Closed Innovation) – eben Open Innovation. Zu beachten ist hier, dass der Autor den Begriff Open Innovation in Verbindung mit Unternehmen sieht. Wenig erforscht ist, dass auch viele Open Innovation Initiativen scheiterten und in dem Zusammenhang gestoppt wurden. Um dieses Closing Open Innovation geht es in dem folgenden Paper.

“Closing open innovation may refer to canceling a specific open innovation initiative and reducing a firm’s general use of open innovation (cf. Granstrand and Holgersson, 2014). In this article, we focus primarily on the closing of specific initiatives” Holgersson, Marcus & Wallin, Martin & Chesbrough, Henry & Dahlander, Linus. (2022). CLOSING OPEN INNOVATION | Link.

Die Autoren verweisen auf verschiedene Unternehmensinitiativen. Beispielsweise auf eine Open Innovation Community, die Probleme mit der rechtlichen Situation hatte und geschlossen wurde. Weiterhin wird Quirky genannt, ein Start-up, das allerdings seine Betriebskosten nicht dauerhaft decken konnte – usw.

Es wird deutlich, dass mit dem Start einer Open Innovation Initiative in einer Organisation auch daran gedacht werden sollte, wie diese Initiative auch wieder beendet werden kann. Dieser Punkt soll natürlich kein KO-Kriterium für Open Innovation Initiativen in Organisationen sein, doch wurde Closing Innovation bisher zu wenig beachtet.

Darüber hinaus habe ich in unserem Blog schon mehrfach darauf verwiesen, dass es neben der Perspektive von Chesbrough auch noch die Perspektive von Eric von Hippel auf Open Innovation gibt. Eric von Hippel geht dabei nicht von Unternehmen/Organisationen, sondern von jedem Einzelnen aus – Free Innovation. Auch hier könnte es Sinn machen, über Closing Innovation nachzudenken.

Veröffentlicht am

Projektmanagement: Das Cynefin-Framework und der Bereich “disorder”

Quelle: Von David Snowden (en: User:Snowded: file log) – David Snowden – created in Freelance for this image, Gemeinfrei, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=12647594

In Organisationen werden heute Routinetätigkeiten, planbare (komplizierte) Projekte, und immer mehr komplexe Projekte durchgeführt. Darüber hinaus gibt es noch einen eher chaotischen Bereich. Die bekannte Stacey-Matrix bietet hier eine gute Möglichkeit, die verschiedenen Vorhaben/Projekte in Bezug auf Anforderungen (WAS?) und Methode/Technik (WIE) zu positionieren, um das jeweils geeignete Vorgehensmodell (z.B. Plangetriebenes Projektmanagement, KANBAN, SCRUM, DESIGN THINKING etc.) abzuleiten.

Eine weitere Möglichkeit zeigt das Cynefin-Framework auf, das aus dem Wissensmanagement kommt und auch die vier Bereiche Clear (Simple), Complicated, Complex, Chaotic unterschiedet. Interessant dabei ist, der Bereich “disorder” oft nicht thematisiert wird: “Die fünfte Domäne ist disorder, der Zustand des Nicht-Wissens, welche Art von Kausalität besteht. In diesem Zustand gehen die Leute in ihre eigene Komfortzone zurück, wenn sie eine Entscheidung fällen” (Wikipedia). Dass dieser Zustand häufig vorkommt, wird in dem folgenden Text hervorgehoben.

“Da den Beteiligten eines Unternehmens oder speziell eines Projekts nicht immer klar ist, in welchem der anderen vier Bereiche sie sich befinden, wurde der fünfte Bereich disorder eingeführt. Hier befinden wir uns, wenn wir nicht genau sagen können, in welchen Bereich das eigene Projekt zugeordnet werden kann. In der Praxis ist disorder für viele Unternehmen und Projekte schon fast der Normalzustand” (Flore, A.; Edelkraut, F. (2023): Agiles Personalmanagement, in: projektmanagementaktuell 2/2023).

Bei ihrem Hinweis, dass disorder schon fast der Normalzustand ist, beziehen sich die Autoren auf Edelkraut, F., Mosig, H. (2019): Schnelleinstieg Agiles Personalmanagement, 1.?Auflage, Haufe Group Freiburg – München – Stuttgart. Jeder, der sich mit Projekten befasst sollte also bestenfalls alle fünf Bereiche kennen, um die geeigneten Vorgehensmodelle situativ/adaptiv anzuwenden.

In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK) gehen wir auf diese Zusammenhänge ein. Informationen zu unseren Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

Veröffentlicht am

Künstliche Intelligenz und Menschliche Intelligenz

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.

Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.