Alle und alles soll und muss sich verändern. Veränderungen gab es schon immer und werden heute noch einmal als wichtig hervorgehoben. Wenn jeder auf andere zeigt, wird sich wenig ändern. Wichtig erscheint erst einmal zu reflektieren, wie ich selbst Veränderungen gegenüberstehe (Selbstveränderung).
In der Abbildung ist dazu eine Uhr zu sehen, die in vier Bereiche aufgeteilt ist. Alles beginnt natürlich mit einem Orientierungsimpuls.
Quadrant I stellt die Phase der Verdrängung und Verleugnung dar. Quadrant II enthält Formulierungen zu Ärger und Aggression. Im Quadrant III geht es um das Zurückziehen und Resignieren. Der Quadrant IV enthält Formulierungen die zeigen, dass Sie neue Orientierungsimpulse als Neustart und Chance sehen.
Gerne können Sie anhand der verschiedenen Beschreibungen qualitativ analysieren, in welchem der Quadranten Sie sich mit Ihren Einstellungen in Bezug auf einen neuen Orientierungsimpuls sehen. Wie Sie an meiner Formulierung erkennen können, gehe ich davon aus, dass Sie sich je nach neuem Orientierungsimpuls in verschiedenen Quadraten befinden können.
Diese Selbst-Einschätzung können Sie gerne auch mit Einschätzungen aus Ihrem familiären oder beruflichen Umfeld abgleichen (Fremd-Einschätzung). Jede Veränderung beginnt mit dem ersten Schritt – bei mir selbst.
Wesentliche Vertreter der Grundlagen einer Komplexitätswissenschaft und Vorreiter einer terminologischen Präzisierung von Komplexität (Bandte 2007:50, aus Stüttgen 2003): Eigene Hervorhebungen
In unserer komplexen Welt verwenden viele den Begriff „Komplexität“, doch fragt man nach wird deutlich, dass an unterschiedliche naturwissenschaftliche Ansätze gedacht wird. In der Abbildung sind daher wesentliche Vertreter der Grundlagen einer Komplexitätswissenschaft und Vorreiter einer terminologischen Präzisierung von Komplexität zu sehen, die den verschiedenen Disziplinen zugeordnet sind
Ein wesentlicher Schwerpunkt in der Komplexitätsdiskussion befasst sich mit SELBSTORGANISATION. In der Abbildung sind von mir bekannte Vertreter zu Selbstorganisations-Theorien hervorgehoben, die aus den Bereichen Biologie und Physik/Chemie kommen. Überraschend ist dabei, dass viele wichtige Theorien zum Thema um 1970 fast zeitgleich erschienen sind:
„Es war der magische Zeitpunkt um 1970, als fast zeitgleich erste naturwissenschaftliche Theorien der Selbstorganisation erschienen, die eine paradigmatische Wende einläuteten: die biologische Theorie der Autopoiese von Humberto Maturana, die Arbeit zur molekularen Evolution von Manfred Eigen, die thermodynamische Theorie dissipativer Systeme fernab vom Gleichgewicht von Ilya Prigogine sowie die aus der Quantenoptik und der Theorie der Phasenübergänge stammende Theorie der Synergetik von Hermann Haken. Die Begründer dieser Theorien kamen aus sehr unterschiedlichen Disziplinen“ (Petzer/Steiner 2016).
Da ich mich viel mit Innovationen befasse, ist es mir natürlich wichtig zu erfahren, welche Passung diese Theorien mit der Entstehen neuer Dienstleistungen, Produkte oder (allgemein) neuen Gesellschaftsstrukturen haben. Sehr interessant ist dabei, dass die Autopoiese (Maturana) wohl nicht so gut geeignet erscheint, und die Synergetik von Haken (1996) wohl besser passt:
„Obwohl die Autopoiese einen großen Einfluss im biologischen und vor allem im soziologischen Bereich hat, so ist ihr Bezug zur Selbstorganisation eher im zirkulären Wirken bestehender Ordnung zu sehen. In Hinblick auf die Entstehung (Emergenz) von Ordnung und verschiedener Ordnungsstufen trifft die Autopoiese keine Aussagen. Sie setzt bereits Ordnung voraus. Daher sah Hermann Haken auch keinen Anlass sich mit dieser, vor allem im Rahmen des Radikalen Konstruktivismus in der Literatur hofierten und diskutierten Theorie, intensiver auseinanderzusetzen.
Übertragen auf soziale Systeme kann die Autopoiesetheorie Innovation oder die Entstehung neuer Gesellschaftsstrukturen nicht thematisieren„.
Quelle: (Petzer/Steiner 2016). Die Autoren nennen zur Unterstützung dieser These noch folgende Quellen:
– Hermann Haken: Synergetics. An Introduction, New York, NY: Springer 1977. – Bernd Kröger: Hermann Haken und die Anfangsjahre der Synergetik, Berlin: Logos 2013, S. 259. – Vgl. auch Marie-Luise Heuser: „Wissenschaft und Metaphysik. Überlegungen zu einer allgemeinen Selbstorganisationstheorie“, in: Wolfgang Krohn/Günter Küppers (Hg.): Selbstorganisation.
„Es genügt also, das Verhalten der wenigen instabilen Systemelemente zu erkennen, um den Entwicklungstrend des gesamten Systems und seine makroskopischen Muster zu bestimmen. Die Größen, mit denen das Verteilungsmuster der Mikrozustände eines Systems charakterisiert wird, heißen nach dem russischen Physiker Lew D. Landau „Ordnungsparameter““ (Mainzer 2008:43-44).
Mit Hilfe Künstlicher und Menschlicher Intelligenz sollte es möglich sein, diese wenigen instabilen Systemelemente zu erkennen (Ordnungsparameter), um makroskopische Muster zu bestimmen.
Casciaro/Lobo (2005): Der Nutzen Charmanter Inkompetenz. In: Harvard Business manager September 2005
Über Kompetenz, und dem Umgang mit Kompetenz (Kompetenzmanagement), gibt es in unserem Blog eine separate Kategorie, in der aktuell 762 Beiträge zu finden sind. Da es allerdings nicht nur kompetente Kolleginnen und Kollegen in Organisationen gibt, sondern auch viel Inkompetenz gibt, sollten wir natürlich auch darüber sprechen. Hinzu kommt allerdings auch noch eine andere Frage: Wie sympathisch ist mir der Kollege, oder die Kollegin?
Diese kurzen Überlegungen führen dann direkt zu der Abbildung, in der die beiden Achsen Kompetenz (niedrig-hoch) und sympathische Ausstrahlung (schwach-stark) zu finden sind. Im einfachsten Fall ergeben sich daraus die vier Bereiche:
Kompetenter Fiesling
Wird meistens gemieden
Beliebte Spitzenkraft
Ist heiß begehrt
Inkompetenter Fiesling
Wird strikt gemieden
Sympathischer Dummkopf
Ist mäßig begehrt
In einer Studie wurde nun untersucht, wie sich Mitarbeiter bei einer möglichen Zusammenarbeit mit anderen entscheiden würden.
„Unsere Studien in vier sehr unterschiedlichen Organisationen haben eindeutig ergeben, dass die meisten Menschen lieber mit einem ,,sympathischen Dummkopf“ zusammenarbeiten als mit jemandem, der zwar kompetent aber nicht sympathisch ist, also mit einem „kompetenten Fiesling“ (Casciaro/Lobo 2005).
Zu beachten ist hier, dass es bei Kompetenz und Inkompetenz vorrangig um die fachliche und methodische Dimensionen geht. Betrachtet man Kompetenz etwas weiter als Selbstorganisationsdispositionen, zu denen nicht nur fachliche oder methodische, sondern auch soziale und persönliche Dimensionen gehören, müsste es eine Unterscheidung zwischen Kompetenz und Sympathie gar nicht geben. Siehe dazu auch
Stellen Sie sich vor, jemand möchte von Ihnen wissen, wie er Fahrradfahren soll. Geben Sie ihm einfach eine kurze Beschreibung – oder fragen Sie eine Künstliche Intelligenz. Eine eher wissenschaftliche Antwort könnte wie folgt lauten:
„Bringen Sie die Kurvung Ihrer Fahrradspur im Verhältnis zur Wurzel Ihres Ungleichgewichtes geteilt durch das Quadrat Ihrer Geschwindigkeit! Diese Regel beschreibt das Gleichgewichthalten beim Fahrradfahren“ (Fischer 2010).
Könnten Sie aufgrund dieser Beschreibung, möglicherweise ergänzt durch tausende von Videos oder anderen Content, Fahrradfahren? Es wird deutlich, dass zu der Beschreibung noch etwas dazukommen muss: Ein Gefühl für das Gleichgewicht bei einem bestimmten Fahrrad, in einem bestimmten Gelände (Kontext) und Übung, Übung, Übung. So lange, bis man kein Anfänger, sondern ein Experte ist.
Im beruflichen Umfeld haben wir ähnliche Situationen, die anhand der folgenden Abbildung erläutert werden sollen.
Eigene Darstellung
In der Abbildung sind das Handlungsgebiet „Installieren“, das Handlungsgebiet „Diagnostizieren“ und beispielhaft ein weiteres Handlungsgebiet nebeneinander dargestellt.
Überlagert werden diese von den Sektoren A und B, in denen die Kontexte 1 bis 4 dargestellt sind. Kontext 1 könnte hier die Kernaufgabe 1 eines Berufs, Kontext 2 die Kernaufgabe 2 eines weiteren Berufs etc. darstellen.
Der Domänenbegriff kann sich im engeren Sinne auf eine Kernaufgabe eines Berufs beziehen – hier die Kernaufgabe 1 eines Berufs. Es ist allerdings auch möglich, den Domänenbegriff weiter zu definieren. Dann wären die Summe aller Handlungsgebiete gemeint – im Idealfall stellt eine Domäne den Beruf dar (Domäne=Beruf).
„Die Arbeit in einer Domäne ist stets situiert“ (Becker 2004, S. 36), also an die Problemlösungssituation und den Kontext gebunden, was zu einem sehr speziellen Wissen (Expertenwissen) und der damit verbundenen Expertise (Kompetenz auf Expertenniveau) führt.
Es wird deutlich, dass es nur sehr schwer möglich ist, diese spezielle Kompetenz zu übertragen, gerade dann, wenn man das Ganze der Arbeit betrachtet und nicht nur einzelne Facetten.
Solche Überlegungen können dabei helfen herauszufinden, welche Elemente der Arbeit beispielsweise durch Künstliche Intelligenz ersetzt, ergänzt, oder gar nicht abgebildet werden können.
Wenn wir von Lernen sprechen, weiß scheinbar jeder, was gemeint ist. Alle reden mit, wenn es ums Lernen geht, doch kaum jemand weiß, was man unter Lernen versteht und was Lernen ausmacht. Lernen wird in der Schule, an Universität oder möglicherweise noch ein wenig im Beruf verortet.
Dass Lernen aufgrund der Informationen aus der Umwelt permanent stattfindet, und dass Lernen ein sehr komplexes Netzwerk darstellt, ist für viele möglicherweise eine kleine Überraschung.
Frederic Vester, der das vernetzte Denken in komplexen Systemen immer wieder propagiert hat, hat versucht, Lernen in seinen Grundzügen zu visualisieren. In der Abbildung wird deutlich, dass es sich hier um eine grobe und vereinfachende Darstellung des sehr vielfältigen und vernetzten Prozess des Lernens handelt.
Dennoch wird deutlich, dass Lernen nicht so einfach gesteuert werden kann, wie eine triviale Maschine, denn der Mensch ist eher ein nicht-triviales System. Die Erwachsenenbildung hat – Dank Arnold, R. – schon früh erkannt, dass man den Lernprozess nur ermöglichen kann, und schlägt folgerichtig dazu eine Ermöglichungsdidaktik vor.
Diese Erkenntnis sollten sich auch Unternehmen zu Nutze machen, die sich als Lernende Organisation verstehen und Lernen auf der individuellen Ebene, der Teamebene, der Organisationalen Ebene und der Netzwerkebene betrachten müssen. Doch: Welche Führungskraft versteht schon etwas von Lernprozessen? Siehe dazu auch
Alle Unternehmen wollen auf ihre Kunden, ihre User ausgerichtet sein, um Wert für diese, und für das eigene Unternehmen zu generieren. Dazu werden die Kunden befragt und analysiert, beispielsweise in Kaufhäusern. Dass das nicht immer zum Erfolg führt, hat Peter Drucker schon vor 30 Jahren erkannt:
„Doch die ersten Anzeichen fundamentaler Veränderungen sind kaum innerhalb der eigenen Firma oder den eigenen Kunden auszumachen. Fast immer zeigen sie sich unter den Nichtkunden eines Unternehmens, denn ihre Zahl ist immer größer als die der Kunden“ (Drucker 1996).
Er weist berechtigt auf die große Anzahl von Nichtkunden hin. Wenn also ein Unternehmen einen Marktanteil von 20% hat, heißt das, dass 80 Prozent des Marktes aus Nichtkunden besteht.
Kaufhäuser beispielsweise befragen und analysieren schon lange ihre Kunden. Die Nichtkunden, die in der Zwischenzeit immer mehr online einkauften, wurden über eine lange Zeit ignoriert, bis es jetzt fast zu spät ist.
(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. Quelle: Stephanie Borgert (2015) : Irrtümer der Komplexität. Gabal, Offenbach.
Die aktuelle Diskussion zu Künstlicher Intelligenz befasst sich u.a. mit den Möglichkeiten generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) und den Entwicklungen bei KI-Agenten (AI Agents). KI-Agenten können in Zukunft viele Tätigkeiten/Jobs in Organisationen übernehmen, und so deren Effektivität und Effizienz steigern.
Solche Entwicklungen sind allerdings nicht alleine auf Organisationen begrenzt. Auf der individuellen, persönlichen Ebene entwickeln sich KI-Agenten immer mehr zu persönlichen Agenten, oder sogar zu Personal AI Twins:
„Personal AI Twins represent a profound shift from generic to deeply personalized agents. Unlike today´s systems that may maintain the memory of past interactions but remain fundamentally the same for all users, true AI twins will deeply internalize an individual´s thinking patterns, values, communication style, and domain expertise“ (Bornet et al. 2025).
Die hier angesprochene Entwicklung von generischen KI-Agenten zu personalisierten KI-Agenten (personal ai twins) ist bemerkenswert. Es stellt sich natürlich gleich die Frage, ob eine Person solche Personal AI Twins nur für ihre Arbeit, oder auch für alle ihre Aktivitäten nutzen möchte. Dabei kommt es immer wieder zu Überschneidungen zwischen der beruflichen Domäne und den privaten Kontexten.
Möglicherweise können einzelne Personen in Zukunft mit Hilfe von Personalized AI Twins ihre eigenen Ideen besser selbst entwickeln oder sogar als Innovationen in den Markt bringen. Dabei empfiehlt sich aus meiner Sicht die Nutzung von Open Source AI – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität und im Sinne von Open User Innovation nach Eric von Hippel. Siehe dazu auch
Der Trend in der Arbeitswelt geht dahin, Routinetätigkeiten zu reduzieren, um z.B. mehr Projekte durchführen zu können. Dabei werden Routinetätigkeiten oftmals durch Technologien ersetzt – ganz im Sinne der Wirtschaftlichkeit. Es ist verständlich, dass wir keine stupiden Handgriffe in der Produktion oder in der Verwaltung durchführen wollen.
Andererseits gibt es ja auch die liebgewonnenen Routinen, wie der morgendliche Kaffee, das gemeinsame Abendessen mit der Familie, der regelmäßige Sport mit anderen am Wochenende, usw. Solche Routinen sind eher positiv besetzt, da wir uns dabei wohl fühlen.
Betrachten wir also die Routine etwas umfassender, so können wir erkennen, dass Routine negative und positive Seiten hat. In der Geschichte sind daher auch zwei unterschiedliche Perspektiven zu erkennen:
„Die positive Seite der Routine wurde in Diderots großer Encyclopédie (1751-1772) dargestellt, die negative Seite der geregelten Arbeitszeit zeigte sich äußerst dramatisch in Adam Smiths Der Wohlstand der Nationen (1776). Diderot war der Meinung, die Arbeitsroutine könne wie jede andere Form des Auswendiglernens zu einem Lehrmeister der Menschen werden. Smith glaubte, Routine stumpfe den Geist ab. Heute steht die Gesellschaft auf der Seite von Smith. (…) Das Geheimnis der industriellen Ordnung lag im Prinzip in der Routine“ (Sennett 2002)
Routine ist also per se nicht geistlos, sie kann erniedrigen, sie kann aber auch beschützen. Routine kann die Arbeit zersetzen, aber auch ein Leben zusammenhalten (vgl. dazu Sennett 2002).
Diese Gedanken führen zwangläufig zu der aktuellen Diskussion um KI-.Agenten, die im einfachsten Fall darauf ausgerichtet sind, Abläufe zu automatisieren. Siehe dazu beispielsweise Mit Langflow einen einfachen Flow mit Drag & Drop erstellen.
Berücksichtigen wir die weiter oben von Sennett zusammengefassten Hinweise zur Routine, so sollten wir genau überlegen, welche Routinetätigkeiten durch Künstliche Intelligenz ersetzt werden, und welche Routinetätigkeiten eher nicht. Routine kann eben auch in einem turbulenten gesellschaftlichen Umfeld (emotional) stabilisieren, ja sogar schützen.
In der Vergangenheit wurden immer wieder Begriffe/Wörter benutzt, die über die Zeit eine Wandlung/Weiterentwicklung erfahren haben. Das ist mit „Innovation“ oder auch mit „Qualität“ so – um nur diese beiden beispielhaft zu nennen.
Manchmal kann es auch sein, dass ein Wort wieder zu seiner ursprünglichen Bedeutung „zurückkehrt“. Schauen wir uns dazu einmal das Wort „Job“ an, das sehr oft benutzt wird, und heute auf eine Arbeitswelt trifft, in der Flexibilität eine große Rolle spielt.
„Das Wort „job“ bedeutete im Englischen des 14. Jahrhunderts einen Klumpen oder eine Ladung, die man herumschieben konnte. Die Flexibilität bringt diese vergessene Bedeutung zu neuen Ehren. Die Menschen verrichten Arbeiten wie Klumpen, mal hier, mal da. Es ist nur natürlich, dass diese Flexibilität Angst erzeugt. Niemand ist sich sicher, wie man mit dieser Flexibilität umgehen sollte, welche Risiken vertretbar sind, welchen Pfad man folgen sollte“ (Sennett 2002).
Es wird hier deutlich, dass Jobs im Vergleich zu eher langfristig angelegten Berufen kurzfristiger sind.: „Stellen werden durch Projekte und Arbeitsfelder ersetzt“ (ebd.). In der heutigen Arbeitswelt haben Jobs daher eine gute Passung zu iterativen, projektorientierten Arbeitsformen (New Work).
Das kommt den Unternehmen zu Gute, doch schüren Jobs auch Ängste, die in dem Zusammenhang zu wenig thematisiert werden.
In den letzten Jahrhunderten hat sich angedeutet, dass einmal Erlerntes immer wieder aktualisiert werden musste (Abbildung). In manchen Bereichen kommt es auch vor, dass das Erlernte gar nicht mehr benötigt wurde, und Mitarbeiter von Unternehmen ganz neue Themen lernen mussten.
Diese Entwicklung nimmt nun mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz noch einmal Fahrt auf. Klassische Abschlüssen und Zertifikate können durchaus schnell an Wert verlieren. Die Beratungsgesellschaft McKinsey verkündet sogar das Ende der klassischen Ausbildung – ganz im Sinne des Lebenslangen Lernens. In einem Artikel dazu findet man folgenden Kommentar:
„Für Arbeitnehmer bedeutet dies, dass die eigene Lernfähigkeit zum wichtigsten Kapital wird, während Unternehmen ihre Personalstrategien grundlegend neu ausrichten müssen, um in einer KI-getriebenen Umgebung wettbewerbsfähig zu bleiben“ (Niels Matthiesen, Golem vom 07.01.2025).
Organisationen müssen verstehen, wie ihre Mitarbeiter, wie Teams (Projektteams), die gesamte Organisation und ihr Netzwerk lernen – ganz im Sinne einer Lernenden Organisation.
Dabei stellt sich natürlich gleich die Frage, ob Organisationen überhaupt etwas über Lernen wissen. Wie in der Abbildung zu erkennen ist, geht es in Zukunft nicht mehr um Sicherheitslernen, sondern um Unsicherheitslernen, was eine Kompetenzstärkung bedeutet.
Führungskräfte ermöglichen dabei Lernprozesse. Genau das ist die Aufgabe der Erwachsenenbildung. Führungskräfte sollten daher wissen, was unter moderner Erwachsenenbildung zu verstehen ist.
