Wir kennen in unserem Umfeld viele Personen, die in bestimmten Situationen – oder auch generell – eher pessimistisch, bzw. optimistisch reagieren. Zwischen den beiden Polen gibt es möglicherweise ein Kontinuum, sodass diese Dichotomie etwas kritisch zu sehen ist.
Dennoch: Es gibt durchaus Personen, die sich als überwiegend pessimistisch – also als Pessimist – sehen, und das als grundlegende Eigenschaft ihrer Persönlichkeit einordnen. Das das ein Fehler sein kann, erläutert Prof. Dr. Florian Bauer:
“Das ist ein Fehler. Dies nennt man „Fixed Mindset“. Jemand mit einem Fixed Mindset ist beispielsweise tief überzeugt, dass er einfach nicht geschäftlich verhandeln kann. Diese negative Erwartung ist ein Grund, weshalb seine Verhandlungen wirklich misslingen. Eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Und nach jedem Misserfolg wird der Glaube bestärkt, dass man an dem Problem nichts ändern kann …” (Bauer 2025, in projektmanagementaktuelle 2/2025).
Diese grundlegende Einstellung “Man kann ja eh nichts machen …” geht indirekt darauf zurück, dass Veränderungen kaum möglich sind, ja sogar der “eigenen Natur” widersprechen. So, oder so ähnliche, Einschätzungen gabe es auch schon einmal bei der frühen Diskussion um den Begriff “Intelligenz”.
Besser ist es, eher optimistisch zu sein und von einem Growth Mindset auszugehen. Diese Einstellung führt oftmals zu einer Verstärkung positiver Aspekte und letztendlich zu positiven Ergebnissen. Siehe dazu auch
WEF (2024): Navigating the AI Frontier. A Primer on the Evolution and Impact of AI Agents
Alle reden und schreiben über KI (Künstliche Intelligenz / AI: Artificial Intelligence) und meinen damit meistens GenAI. Bei den verschiedenen KI-Anwendungen geht es mehrheitlich darum, Abläufe mit ihren verschiedenenTasks zu unterstützen. Siehe dazu beispielsweise Künstliche Intelligenz beeinflusst den gesamten Lebenszyklus der Software-Entwicklung. Ähnliches findet man auch bei anderen Branchen wie z.B. der Kommunikationsbranche usw.
Diese vielfältigen Möglichkeiten faszinieren Menschen und Organisationen so sehr, dass sie das auch bei den entsprechenden Kompetenzentwicklungen als einen der Schwerpunkte sehen. Hervorheben möchte ich hier beispielsweise das oft erwähnte Prompt-Engineering.
Betrachten wir allerdings neuere KI-Entwicklungen, so wird immer deutlicher, dass es in der nahen Zukunft immer mehr darum gehen wird, mit KI-Agenten (Agentic AI) umzugehen. Dabei verändern sich allerdings die Perspektiven auf die Nutzung von KI grundlegend. Der folgende Absatz zeigt das deutlich auf:
“Quite simply, today, most people use AI in a task-oriented workflow (for example, to finish a code stub or summarize a document), whereas agents are goal oriented. You give an AI agent a task, and it will get it done and even plan future actions without needing your explicit guidance or intervention. Working with agents requires a change in perspective: instead of designing an AI driven app to run some specific tasks, you use an agentic approach that focuses on outcomes and objectives. An agent will try to achieve a desired outcome and will figure out on its own which tasks are necessary” (Thomas, R.; Zikopoulos, P.; Soule, K. 2025).
Die in dem Zusammenhang mit KI thematisierten Kompetenzen waren und sind immer noch zu sehr auf den “task-oriented workflow” ausgerichtet. Dabei benötigen wird bei der eher “goal oriented”, also ergebnisorientierten (zielorientierten) Herangehensweise, andere Kompetenzen.
Ich bin gespannt, wie die vielen KI-Kompetenzmodelle diese Entwicklungen abfangen werden. Denn: Kaum ist das eher task-oriented Kompetenzmodell veröffentlicht, muss schon nachgebessert werden. In der Logik dieser Kompetenzmodelle wird es wohl bald eine Weiterentwicklung geben, die in Zukunft “AI Agentic” – Kompetenzen in den Mittelpunkt stellt, usw. usw. Ob das für Menschen und Organisationen einen guten (stabilen) Rahmen für ein modernes Kompetenzmanagement bietet?
Wie Sie als Leser meines Blogs wissen, stehe ich diesen KI-Kompetenzmodellen etwas kritisch gegenüber, da sie zu “Bindestrich”-Kompetenzen (Digitale Kompetenzen, Agile Kompetenzen, KI-Kompetenzen) führen, die sich in großen Teilen verändern müssen. Meines Erachtens ist es besser, allgemein von Kompetenzen von Selbstorganisationsdispositionen zu sprechen – und zwar auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk – natürlich auch unter dem Aspekt der Nutzung von KI. Siehe dazu Kompetenzmanagement.
Von anderen Organisationen zu lernen, erscheint auf den ersten Blick eine wirkungsvolle Möglichkeit zu sein, organisationales Lernen zu unterstützen. Dabei ist Lernen der Prozess und Wissen das Ergebnis.
Betrachten wir in dem Zusammenhang die drei Möglichkeiten, Wissen zu artikulieren, zu kodifizieren und zu transformieren, so wird schnell deutlich, dass es schwierig ist, Wissen von einem Best Practice Unternehmen auf ein anderes Unternehmen zu übertragen.
“This leads to a discussion in organisational learning theory: that ‘best practices’ no longer represent ‘the golden standard’ to achieve successful learning across organisational boundaries. The logic is that best practices represent ‘false generalisations’ because best practices “(…) depend on the predictability and stability for the environment, and it is well known that the environment of alliances lacks both criteria” (Nielsen & Brix 2024).
Es ist dennoch erstaunlich, wie oft noch Best Practices verwendet werden. Durch das stark veränderte Umfeld haben sich manche Erkenntnisse aus der Vergangenheit (hier: Organisationale Lerntheorien) möglicherweise überholt.
Die aktuelle Diskussion um Künstliche Intelligenz wird einerseits technisch geführt, andererseits geht es dabei auch um Menschliche Kompetenzen. Alleine diese Gegenüberstellung von “Intelligenz” hier und “Kompetenz” dort wirft schon Fragen auf:
(1) Ist der Begriff “Künstliche Intelligenz” schon ein Kategorienfehler?
Zunächst soll es um den etablierten Begriff “Künstliche Intelligenz” gehen, der durchaus kritisch hinterfragt werden kann. Genau das hat Beispielsweise der Meister der Systemtheorie, Niklas Luhmann, getan:
“Der Soziologe Niklas Luhmann beschreibt dies treffend als Kategorienfehler(Luhmann & Schorr, 1982) – ein grundlegender Unterschied zwischen maschineller Informationsverarbeitung und menschlichen Qualitäten. Maschinen können zwar Daten präzise und schnell verarbeiten, doch echte Kreativität, Sinnverständnis und emotionale Reflexion bleiben ihnen verschlossen” (Ehlers 2025, in weiter bilden 1/2025).
Jetzt kann man natürlich anmerken, dass sich diese Argumentation auf die damaligen IT-Systeme bezog, die heutigen KI-Systeme allerdings doch anders sind. Diese Perspektive ist durchaus berechtigt, doch ist an der Argumentation Luhmanns immer noch etwas dran, wenn wir die heutigen KI-Systeme betrachten.
(2) Ist der Vergleich zwischen Künstlicher Intelligenz und Menschlicher Intelligenz etwa auch ein Kategorienfehler?
Interessant ist hier, dass es den Hinweis auf einen Kategorienfehler auch aus der Intelligenzforschung gibt. Siehe dazu ausführlicher OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? Wenn wir also mit Intelligenz das meinen, was ein Intelligenztest misst, sieht es für den Menschen schon jetzt ziemlich schlecht aus.
Wenn wir allerdings Intelligenz entgrenzen und eher den Ansatz von Howard Gardner sehen, der von Multiplen Intelligenzen ausgeht, wird es schon etwas spannender, denn nach Howard Gardner ist Intelligenz u.a. ein biopsychologisches Potenzial:
„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).
Das AIComp-Kompetenzmodell, bei dem nicht die Abgrenzung zwischen den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz und den Menschlichen Kompetenzen steht, sondern die “produktive Kooperationskultur” (ebd.). Eine Kooperationskultur zwischen Intelligenz und Kompetenz?
Wenn das alles nicht schon verwirrend genug ist, schreiben mehrere Autoren in dem Gesamtzusammenhang auch noch von Menschlichen Qualitäten oder Skills (Future Skills). Letzteres unterstellt eine eher amerikanische Perspektive auf Kompetenzen.
“Frühere Kompetenzdefinitionen beziehen sich auf die im anglo-amerikanischen Raum gebräuchliche Unterscheidung individueller Leistunsgsdispositionen in Knowledge, Skills, Abilities and Other Characteristics (KSAO), wobei modernere Definitionen auch eher die Selbstorganisationsdisposition in den Vordergrund stellen” (Freund 2011).
Sollten wir daher lieber von Künstlichen Kompetenzen und Menschlichen Kompetenzen auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk sprechen, und diese dann vergleichen?
In den letzten Jahrzehnten haben wir uns an alle möglichen Tools gewöhnt. Dazu gehören z.B. alle Microsoft-, Google-, Meta-Produkte. Es fällt vielen Privatpersonen und Organisationen sehr schwer, sich aus dieser Abhängigkeit zu befreien (Pfadabhängigkeit). Dennoch merken in letzter Zeit viele Privatpersonen und Organisationen, dass es Zeit wird, Alternativen zu suchen.
Es stellt sich allerdings die Frage: Welche Open Source Alternativen gibt es?
Wer sich bisher mit dem Thema noch nicht wirklich auseinandergesetzt hat, wird über die von Prof. Wehners zusammengestellte Liste an Open Source Alternativen überrascht sein. In der Abbildung ist nur ein Ausschnitt zu sehen. Darin habe ich hervorgehoben (grün umrahmt), welche der genannten Tools wir selbst schon einsetzen. Bei den Videokonferenzen sollte noch das in NEXTCLOUD intergierte TALK mit aufgenommen werden.
Schauen Sie sich die Liste an und überlegen Sie, welche Alternative Sie einmal ausprobieren wollen. Bei Fragen können Sie uns ansprechen. Wir teilen Ihnen gerne unsere Erfahrungen mit.
Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background
In unserer heutigen Welt, in der alles und jeder miteinander vernetzt ist, ist die Komplexität in allen Systemen nicht nur Theorie, sondern hat auch für jeden Einzelnen praktische Auswirkungen. Dabei scheint es eine gewisse gesellschaftliche Ohnmacht gegenüber den vielfältigen globalen Problemen zu geben. Denn obwohl es Belege für diese Probleme gibt, wird nicht/kaum gehandelt. Siehe dazu z.B. Nassehi (2020) mit der entsprechenden Begründung aus der Systemtheorie.
In “Zeiten von Corona” allerdings haben wir deutlich erkennen können, dass es den jeweiligen Staaten durchaus gelungen ist, für die Menschen und deren Überleben zu handeln. Dabei wurde auf die Unternehmen und Finanzinstitutionen im Markt weniger Rücksicht genommen. Solche historischen Punkte können also Wendepunkte(Bifurkationspunkte) dafür sein, von bekannten Wegen – also einer Pfadabhängigkeit – abzuweichen, und neue Wege/Pfade zu gehen.
“In bestimmten Konstellationen aber, zu bestimmten Zeitpunkten im historischen Verlauf, die als geschichtliche „Bifurkationspunkte“ begriffen werden können, eröffnen sich plötzlich Chancen auf einen Pfadwechsel, weil aufgetretene Anomalien nicht mehr ignoriert werden können (vgl. Knöbl 2010; Goldstone 1998). Es handelt sich um Krisenmomente, in denen die Fortsetzung der institutionellen Operationen in Frage steht, in denen eben nicht klar ist, wie es weitergeht, weil die Prozessketten gerissen sind. An solchen Gabelungen erscheint es vielen Akteuren wünschenswert, auf den alten Pfad zurückzukehren und so schnell wie möglich die eingespielten Routinen wiederzubeleben. Es ist aber auch möglich, einen neuen Pfad einzuschlagen” (Rosa, H. Pfadabhängigkeit, Bifurkationspunkte und die Rolle der Soziologie. Ein soziologischer Deutungsversuch der Corona-Krise. Berlin J Soziol 30, 191–213 (2020). https://doi.org/10.1007/s11609-020-00418-2).
Stehen wir möglicherweise mit dem Aufkommen Künstlicher Intelligenz wieder vor so einem Wendepunkt, einem Bifurkationspunkt, der staatliche Organisationen dazu aufruft, ihre tradierten, marktorientierten Entscheidungen wieder mehr auf das Wohl der Menschen auszurichten? Siehe dazu auch
Wie in dem Beitrag von McKinsey (2024) ausführlich erläutert wird, beeinflusst Künstliche Intelligenz (GenAI) alle Schritte/Phasen der Softwareentwicklung. Drüber hinaus werden in Zukunft immer mehr KI-Agenten einzelne Tasks eigenständig übernehmen, oder sogar über Multi-Agenten-Systeme ganze Entwicklungsschritte.
Die Softwareentwicklung hat dazu beigetragen, dass Anwendungen der Künstlichen Intelligenz heute überhaupt möglich sind. Es kann allerdings sein, dass Künstliche Intelligenz viele Softwareentwickler und deren Unternehmen überflüssig macht.
Möglicherweise ist in Zukunft auch jeder Einzelne Mensch in der Lage, sich mit Künstlicher Intelligenz kleine erste Programme schreiben zu lassen – ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Ganz im Sinne von Low Code, No Code und Open Source.
Nicht alles, was in Organisationen so passiert, wird vom Management beachtet. Doch gibt es immer wiederkehrende betriebliche Probleme, die dann doch in den Fokus des Managements rücken. Oft kommen entsprechende Impulse/Hinweise aus den betriebswirtschaftlichen Kennzahlen, den KPIs. Die folgenden Punkte stellen dabei keine Rangfolge dar:
– Project teams exhibit slow progress due to insufficient collaboration among individuals or business units – Frequent reinvention of solutions due to inefficient information retrieval or lack of oversight – High rate of specialist retirements – Prolonged onboarding time for new employees – Need for upskilling through cross-domain knowledge or information transfer – Lack of comprehensive oversight for effective action Increasing complexity in process coordination due to insufficient communication between administrative units – Customers struggle to find answers independently, leading to excessive reliance on human support – Inefficient information retrieval – High turnover of knowledge workers Source: Kraus & Bornemann (2024)
Die Autoren argumentieren in ihrem Paper (Konferenzbeitrag), dass ein modernes Wissensmanagement dazu beitragen kann, die Aufmerksamkeit des Managements (C-Level) zu gewinnen, und dazu beiträgt, die genannten Probleme zu lösen / zu verbessern.
Wenn ein neues Thema aufkommt, geht es dabei oft auch darum, entsprechende Kompetenzen zu entwickeln. Als beispielsweise immer klarer wurde, dass die Digitalisierung alle Bereiche unseres Lebens beeinflussen wird, wurde schnell von Digitalen Kompetenzen gesprochen und geschrieben, die alle und jeder entwickeln sollte/müsste. In dem Beitrag “Digitale Kompetenzen” oder besser “Kompetenzen in digitalen Kontexten”?habe ich erläutert, warum es in diesem Fall besser ist, von Kompetenzen in digitalen Kontexten zu sprechen. Solche Bindestrich-Kompetenzen gibt es in sehr vielen Facetten – nun auch bei dem Thema Künstliche Intelligenz.
Auch hier wird schnell von KI-Kompetenzen gesprochen, ohne zu reflektieren, dass es grundsätzlich Kompetenzen sind, die im Kontext der Künstlichen Intelligenz entwickelt (nicht vermittelt!) werden sollen. In diesem Zusammenhang verweise ich gerne darauf, Kompetenzen als Selbstorganisationsdispositionen zu sehen. Diese Perspektive geht auf Erpenbeck und Heyse zurück:
“Die Handlungskompetenztheorie von Erpenbeck und Heyse (Erpenbeck 2012, Erpenbeck & Sauter 2015, Heyse & Erpenbeck 2007) wiederum betont die Bedeutung von selbstorganisiertem und werteorientiertem Handeln in komplexen Situationen, was sich auch auf den Bereich der KI übertragen lässt. Personen mit hoher Handlungskompetenz sind dann in der Lage, Handlungen zu entwickeln, um erfolgreich handlungsfähig zu sein und zu bleiben” (Ehler et al. 2025).
Viele persönliche, bzw. organisatorische Abläufe sind Routineprozesse, die sich häufig wiederholen. Sobald dazugehörende Unterlagen digital vorliegen, können diese mit Hilfe von definiertenAbläufenautomatisiert werden.
Auf unserem Server haben wir Nextcloud (Open Source) installiert, sodass alle Daten geschützt sind. Mit der App Nextcloud FLOW können wir auf alle Daten zugreifen, und einfache, oder auch etwas komplexere Abläufe automatisieren.
In der Abbildung ist beispielhaft zu sehen, dass in der linken Navigationsleiste “Ablauf”, also “Flow”, angeklickt wurde. In der rechten Hälfte ist zu erkennen, dass wir den Ablauf “PDF-Umwandlung” hinterlegt haben. Nun können wir anhand der verschiedenen Auswahlfelder bestimmen, unter welchen Bedingungen Dateien automatisiert in PDF umgewandelt werden können.
Das ist natürlich nur ein kleines und einfaches Beispiel für die Nutzung von Nextcloud FLOW, doch sind auch Anwendungen bei IKBD (Information, Kommunikation, Berichtswesen und Dokumentation) in Projekten denkbar, usw. usw. Den Möglichkeiten, sind fast keine Grenzen gesetzt.
Darüber hinaus kann es Sinn machen, auch noch den Nextcloud ASSISTENT oder sogar KI-Agenten zu nutzen – alles auf Open Source Basis, sodass alle Daten auf dem eigenen Server bleiben.
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