In dem LinkedIn-Beitrag von Barbara Geyer (Hochschule Burgenland) erläutert die Autorin die Abbildung zu KI und Lernen noch etwas genauer. Es ist farblich gut zu erkennen, in welchen Bereichen Künstliche Intelligenz viel helfen kann (grün), begrenzt helfen kann (orange) und nicht helfen kann (rot). Dabei orientiert sich die Autorin an dem Helmke-Modell, einem Angebot-Nutzungs-Modell, und leitet die folgende zentrale Botschaft ab:
KI revolutioniert das ANGEBOT (Materialien, Tests, Feedback) aber LERNEN SELBST bleibt menschlich (Denken, Verstehen, Motivation).
In den Kommentaren zu dem LinkedIn-Beitrag gibt es viel Zustimmung, doch auch kritische Stimmen, die die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz in Lernprozessen hier eher unterschätzt sehen.
Ich finde diese Grafik zunächst einmal gut, da sie dazu anregt, darüber nachzudenken, was wir unter Lernen, bzw. unter menschlichem Lernen, verstehen, und wie wir damit umgehen wollen. Hinzu kommt dann noch die Einordnung Künstlicher Intelligenz als eine weitere Quelle zur Ermöglichung von Lernen – ganz im Sinne einer Ermöglichungsdidaktik. Siehe dazu auch Ist Wissenstransfer in ihrer Organisation wichtig? Wenn ja: Befassen Sie sich mit Erwachsenenbildung!
AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.
Jede Person möchte seine Persönlichkeit, seine Kompetenz kommunizieren. Das passiert im analogen Raum genauso wie in digitalen Räumen. Mit Hilfe von digitalen Medien transportiert jeder moderne Mensch Fragmente seiner Persönlichkeit in unterschiedlichen digitalen Räumen. Dabei kann es durchaus passieren, dass die im Digitalen Raum 1 dargestellte Person, sich von der im Digitalen Raum 2 unterscheidet.
Andererseits ist diese Perspektive auch reflexiv zu sehen, denn die Interaktionen und Kommunikationen mit anderen wirken durchaus auch auf die eigene, digitale und analoge Person zurück. Dazu passt ganz gut der folgende Text:
“Das dadurch repräsentierte Selbst muss jedoch nicht zwangsläufig dem realen, analogen Selbst entsprechen, sondern kann auf eine bewusst optimierte Repräsentation hinauslaufen oder eine fiktive andere Gestalt annehmen. Zudem können sich Subjekte in diversen digitalen Netzwerken unterschiedlich repräsentieren. Auch Laura Robinson argumentiert, dass das Subjekt anhand der digitalen Elemente ein „self-ing“ betreibe und sich sodann als „Cyberself“ (2007, S. 98) hervorbringe. Das Cyberself sei ein ephemeres Selbst, so Robinson, welches nur für kurze Zeit beständig, rasch änderbar und ohne langfristige Bedeutung sei, da es sich stets in Abhängigkeit zu Handlungen bilde (vgl. ebd.)” (Rathmann 2022).
Es stellt sich für mich die Frage, wie sich beispielsweise die immer stärkere Nutzung von KI-Modellen auf das analoge Selbst und das Cyberself auswirkt. Wenn die Richtung der kommunikativen Wechselwirkungen auch reflexiv ist, sind KI-Modelle durchaus persönlichkeitsverändernd.
Das kann einerseits positiv zur eigenen Entwicklung beitragen, oder eben auch nicht. Bei den, von den amerikanischen Tech-Konzernen entwickelten Modellen, habe ich so meine Bedenken, da diese Modelle ein Mindset repräsentieren, dass für Menschen, und ganze Gesellschaften gravierende negative Folgen haben kann.
Die Intransparenz der bekannten Closed Sourced Modelle wie ChatGPT von OpanAI oder Gemini von Google etc. oder auch das von Elon Musk beeinflusste Modell Grok von X repräsentieren eine Denkhaltung, die auf ein von Technologie dominiertes Gesellschaftssystem ausgerichtet sind. Es stellt sich die Frage, ob wir das so wollen.
Wenn es darum geht, die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf den Arbeitsmarkt zu prognostizieren, kommt es – wie immer – darauf an, wen man fragt.
Die eher technikorientierten Unternehmen verkaufen die angestrebte AGI (Artificial General Intelligence) als das non plus ultra der Intelligenzentwicklung. Dabei prognostizieren diese Unternehmen, dass AGI den menschlichen Fähigkeiten (Intelligenzen) überlegen sein wird. Daraus folgt zwingend, dass KI wohl alle arbeitsbezogenen Tätigkeiten in der nahen Zukunft übernehmen kann. Diese Argumentation erinnert mich an so viele Versprechen der Technik-Unternehmen; beispielsweise an die Unsinkbarkeit der Titanic oder die “100%-ige” Sicherheit von Kernkraftwerken, oder an die Verheißungen der Internetpioniere. Technologie muss wohl in dieser Form verkauft werden (Storytelling) – immerhin geht es ja um Investoren und sehr viel Geld. Ich weiß natürlich, dass diese Vergleiche “hinken”, dennoch …
Betrachten wir Künstliche Intelligenz mit seinen Möglichkeiten aus der eher gesamtgesellschaftlichen Perspektive, so sieht das etwas anders aus. Hier geht es darum, mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz gesellschaftliche Probleme zu lösen, zum Wohle aller. Die Idee der japanischen Society 5.0 kommt diesem Anspruch sehr nahe. Da ich darüber schon verschiedene Blogbeiträge veröffentlich habe, gehe ich darauf nicht weiter ein. Siehe dazu beispielhaft Worin unterscheiden sich Industry 5.0 und Society 5.0?
Wie ist es dennoch möglich herauszufinden, wie sich Künstliche Intelligenz auf dem Arbeitsmarkt bemerkbar macht, bzw. machen wird?
Als Leser unseres Blogs wissen Sie, dass ich bei solchen Fragestellungen immer dazu tendiere, belastbare wissenschaftliche Studien von unabhängigen Forschern heranzuziehen. Eine dieser Studie ist folgende. Darin sind sehr ausführlich Vorgehensweise, Datenanalysen und Erkenntnisse dargestellt, mit einer zu beachtenden Einschränkung: Es geht um den amerikanischen Arbeitsmarkt.
“First, we find substantial declines in employment for early-career workers in occupations most exposed to AI, such as software development and customer support.
Second, we show that economy-wide employment continues to grow, but employment growth for young workers has been stagnant.
Third, entry-level employment has declined in applications of AI that automate work, with muted effects for those that augment it.
Fourth, these employment declines remain after conditioning on firm-time effects, with a 13% relative employment decline for young workers in the most exposed occupations
Fifth, these labor market adjustments are more visible in employment than in compensation.
Sixth, we find that these patterns hold in occupations unaffected by remote work and across various alternative sample constructions”
Source: Brynjolfsson et al. (2025): Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence | PDF
Herausheben möchte ich hier, dass gerade junge Menschen, die in den Arbeitsmarkt kommen und noch keine domänenspezifische Expertise entwickeln konnten, von Künstlicher Intelligenz betroffen sind. Das ist in mehrerer Hinsicht bemerkenswert.
Einerseits scheint Expertise nicht so leicht durch KI ersetzbar zu sein, was wiederum für erfahrene, auch ältere Mitarbeiter spricht. Diese sollten natürlich Künstliche Intelligenz nutzen und nicht ablehnen.
Der Wissensbegriff hat sich in den letzten Jahrzehnten verändert, und damit auch erweitert. Arnold hat beispielsweise von einem neuen Wissensbegriff gesprochen und plädiert für eine Art von Wissenskompetenz.
Mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz wird der Umgang mit Wissen noch dynamischer – vormals eher personales Wissen wird immer mehr zu einem öffentlichen Wissen. Dabei ist bemerkenswert, dass die Menschen den Ergebnissen der KI-Modellen durchaus vertrauen, obwohl diese nachweislich fehlerhaft sind. Siehe dazu Künstliche Intelligenz: Halluzinationen und der Bullshit-Faktor – eine Art Künstliche Dummheit? Dieses sehr unkritische Verhalten führt zu einer Entwertung des personalen Wissens
“Menschen ziehen sich infolge von KI zunehmend aus der Generierung personalen Wissens zurück und begnügen sich mit der Überwachung und Validierung KI-generierten öffentlichen Wissens. Der Einsatz von KI und ein übermäßiges Vertrauen in die Qualität KI generierter Inhalte reduzieren zudem die Bereitschaft zum kritischen Denken. Mit wachsendem Vertrauen in KI verschlechtert sich kritisches Denken, während Zuversicht in Bezug auf die eigene Expertise kritisches Denken stärkt” (Reinmann, Preprint. Erscheint in: Dittler, U. & Kreidl, C. (in Druck). Fragen an die Hochschuldidaktik der Zukunft. Schäffer-Poeschel).
Die stärkere Nutzung der KI-Möglichkeiten führt also letztendlich zur Reduzierung des kritischen Denkens, wobei das Vertrauen in die eigene Expertise eher das kritische Denken fördert.
Wir sollten daher nicht “blind” den Verheißungen der Tech-Industrie hinterherrennen, sondern auf Basis unserer eigenen Expertise durchaus kritisch mit den Ergebnissen der KI umgehen. Siehe dazu beispielsweise Kritisches Denken genauer betrachtet. Darin werden u.a. die affirmative (bestätigende) Wissenskonstruktion und das kritische Denken gegenübergestellt.
Eigener Screenshot: Videokonferenz mit Nextcloud Talk auf unserem Server
Heute hatte ich eine Videokonferenz mit Kollegen aus verschiedenen Ländern. Dabei haben wir statt Zoom oder MS Teams bewusst Nextcloud Talk genutzt, das Bestandteil der Nextcloud-Installation auf unseren Servern ist. Nextcloud ist Open Source und führt zu einer Digitalen Souveränität – auch bei Videokonferenzen. Die Daten bleiben dabei alle auf unseren Servern.
Inhaltlich ging es bei der Videokonferenz um die nächste MCP-Konferenz, die im September 2026 stattfinden soll – die Vorfreude ist bei mir schon jetzt vorhanden. Siehe dazu auch die Konferenz-Website oder unsere Übersichtsseite zu Konferenzen.
Die Abbildung zeigt einen Screenshot zu dem Zeitpunkt, an dem ich eine Videokonferenz (Anruf) in Nextcloud Talk gestartet habe. Den Link zu dem Raum habe ich dann an die Teilnehmer gesandt, die keine weitere Installationen benötigen, um teilzunehmen. Natürlich können auch Videokonferenzen terminiert, und dazu eingeladen werden. Wie dem Screenshot zu entnehmen ist, sind die aus anderen Videokonferenz-Tools bekannten Aktivitäten integriert – ich möchte diese daher hier nicht mehr ausführlich erläutern.
Nextcloud Talk ist dabei in eine komplette Kollaborationsplattform (inkl. Open Project, Deck als Board, Cloud als Datenspeicher, kollaboratives Arbeiten an Dateien, Whiteboard usw. usw.) integriert, die einen souveränen Arbeitsplatz unterstützt – alles Open Source, und die Daten bleiben auf dem eigenen Server.
Darüber hinaus haben wir auch LocalAI integriert, und die Möglichkeit geschaffen, KI-Agenten zu entwickeln und zu nutzen – alles Open Source, alle Daten bleiben auf unseren Servern.
In Organisationen kommt es immer wieder zu der Frage, ob Routineprozesse (Exploration) oder eher Innovationen (Exploitation) in den Fokus organisationaler Entwicklung stehen sollten. In der Zwischenzeit wird deutlich, dass beides in einer Organisation wechselseitig bewältig und entwickelt werden sollten. Diese Ambidextriehatte ich schon einmal in dem Blogbeitrag Ambidextres Innovationsmanagement: Zwischen Exploration und Exploitation erläutert.
Es stellt sich natürlich gleich die Frage, wie eine geeignete Strategie gerade für Digitale Innovationen aussehen kann. Forscher vom Fraunhofer Institut Stuttgart und der Universität Stuttgart sind der Frage anhand von Literaturrecherchen und Interviews nachgegangen und haben ihre Erkenntnisse veröffentlicht:
Schrader et al. (2025): Organizing digital innovations. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity 11 (2025) | Link
Ein Ergebnis war, dass organisationale Ambidextrie eine wichtige Voraussetzung für Digitale Innovationen darstellt. Weiterhin haben die Forscher in ihrem Paper ein Framework dargestellt, das einer Organisation hilft, die geeignete Strategie auszuwählen und umzusetzen.
Ergänzend sollte noch erwähnt sein, dass organisationale Ambidextrie auch sehr viel von den Menschen einfordert. Es ist nicht leicht, permanent zwischen den “beiden Welten” zu pendeln.
Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background
KI-Anwendungen basieren oft auf Trainingsdaten, sogenannter Large Language Models (LLM). Um die Leistungsfähigkeit und die Qualität der Antworten von solchen Systemen zu verbessern, wurde inzwischen ein “Denkprozess” (Reasoning) vor der Ausgabe der Antwort vorgeschaltet. Siehe dazu ausführlicher What are Large Reasoning Models (LRMs)?
Die Frage stellt sich natürlich: Liefern LRMs wirklich bessere Ergebnisse als LLMs?
In einem von Apple-Mitarbeitern veröffentlichten, viel beachteten Paper wurde nun die Leistungsfähigkeit nicht aufgrund logisch-mathematischer Zusammenhänge alleine untersucht, sondern anhand von drei Komplexitätskategorien – mit überraschenden Ergebnissen:
“Recent generations of language models have introduced Large Reasoning Models (LRMs) that generate detailed thinking processes before providing answers.. (…) By comparing LRMs with their standard LLM counterparts under same inference compute, we identify three performance regimes: (1) low-complexity tasks where standard models outperform LRMs, (2) medium-complexity tasks where LRMs demonstrates advantage, and (3) high-complexity tasks where both models face complete collapse”
Source: Shojaee et al. (2025): The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity.
In Zukunft werden immer mehr hoch-komplexe Problemlösungen in den Mittelpunkt von Arbeit rücken. Gerade in diesem Bereich scheinen LLMs und sogar LRMs allerdings ihre Schwierigkeiten zu haben. Ehrlich gesagt, wundert mich das jetzt nicht so sehr. Mich wundert eher, dass das genannte Paper die KI-Welt so aufgewühlt hat 🙂 Siehe dazu auch Was sind eigentlich Multi-Kontext-Probleme?
Sicher werden die Tech-Unternehmen der KI-Branche jetzt argumentieren, dass die nächsten KI-Modelle auch diese Schwierigkeiten meistern werden. Das erinnert mich an unseren Mercedes-Händler, der ähnlich argumentierte, sobald wir ihn auf die Schwachstellen des eingebauten Navigationssystems hingewiesen hatten: Im nächsten Modell ist alles besser.
Technologiegetriebene Unternehmen – insbesondere KI-Unternehmen – müssen wohl so argumentieren, und die Lösungen in die Zukunft projizieren – Storytelling eben, es geht immerhin um sehr viel Geld. Man muss also daran glauben….. oder auch nicht.
Mit KI Agenten (AI Agents) ist es möglich, in der Geschäftswelt vielfältige Prozesse zu optimieren, oder innovative Prozesse, Produkte und Dienstleistungen zu generieren, die bisher aus den verschiedensten Gründen nicht möglich waren. Dazu zählen oftmals nicht verfügbare Daten und die dazugehörenden Kosten.
Denken wir etwas weiter, so müssen in Zukunft auch immer stärker KI-Agenten miteinander kommunizieren, also von Agent zu Agent – A2A. Passiert das zwischen sehr vielen Agenten eines Wirtschaftssystems, bzw. einer ganzen Gesellschaft, entsteht so etwas wie eine Agentic Society.
Das Projekt NANDA hat sich in dem Zusammenhang das Ziel gesetzt, diese Entwicklung mit einem Open Agentic Web zu unterstützen:
“Imagine billions of specialized AI agents collaborating across a decentralized architecture. Each performs discrete functions while communicating seamlessly, navigating autonomously, socializing, learning, earning and transacting on our behalf” (Source).
Das vom MIT initiierte Projekt NANDA arbeitet in Europa u.a. mit der TU München und der ETH Zürich zusammen. Das Ziel ist, alles Open Source basiert zur Verfügung zu stellen..
Ich bin an dieser Stelle immer etwas vorsichtig, da beispielsweise OpenAI auch beim Start das Ziel hatte, KI als Open Source zur Verfügung zu stellen. In der Zwischenzeit wissen wir, dass OpenAI ein Closed Source Model, bzw. ein Open Weights Model ist, und kein Open Source Model. Siehe dazu Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.
Seit wir in Sozialen Netzwerken unterwegs sind, haben sich nach und nach – hauptsächlich ab dem Jahr 2000 – einzelne Personen zu Influencer entwickelt, und in der Zwischenzeit sogar professionell positioniert. Doch was sind Influencer eigentlich?
“Als Influencer (deutsch etwa Einflussnehmer, Beeinflusser; von englisch to influence ‚beeinflussen‘) werden seit dem Beginn der 2000er Jahre Multiplikatoren bezeichnet, die ihre starke Präsenz und ihr Ansehen in sozialen Netzwerken nutzen, um beispielsweise Produkte oder Lebensstile zu bewerben” (Quelle: Wikipedia vom 21.08.2025).
Es geht den Personen also hauptsächlich darum, andere zu beeinflussen, bestimmte Produkte oder Dienstleistungen zu kaufen. Dabei verknüpfen die Influencer Ihre persönlichen Meinungen ganz bewusst und offen mit den verschiedenen Marken und verdienen dadurch teilweise sehr viel Geld. Die Beeinflussung von möglichen Interessenten von Produkten ist schon lange ein Instrument des Marketings. Durch die Sozialen Netzwerke kommt noch hinzu, dass jeder sich mit relativ geringen Aufwand als Influencer positionieren kann – Skalierbarkeit bei geringen Kosten.
Manche Influencer stellen sich in ihren Videos und Kommentaren auch gerne als Experten für bestimmte Produkte und Dienstleistungen dar. An dieser Stelle stellt sich natürlich die Frage:
Gibt es zwischen einem Influencer und einem Experten Unterschiede?
Experten haben oftmals mehrere tausend Stunden in einer bestimmten Domäne gearbeitet und dabei implizites Wissen und entsprechende Kompetenz entwickelt. Expertise ist also zu einem großen Teil personengebunden und wird ihnen zugeschrieben. Expertise/Kompetenz als Zuschreibung anderer. Experten können beispielswiese durch ein Pyramiding in Netzwerken visualisiert/erkannt werden.
“Pyramiding search is a variant of snowballing – but with an important difference. Pyramiding requires that people having a strong interest in a given attribute or quality, for example a particular type of expertise, will tend to know of people who know more about and/or have more of that attribute than they themselves do (von Hippel et al 1999)”, zitiert von von Hippel/Franke/Prügl 2009).
Experten wollen also – im Gegensatz zu Influencern – nicht primär beeinflussen, sondern helfen, komplexe Probleme zu lösen. Experten haben auch nicht so sehr das Ziel einen Verkaufsprozess auszulösen. Das kann zwar auch vorkommen, ist allerdings nicht das Hauptziel.
In dieser ersten kleinen Gegenüberstellung wird schon deutlich, dass es zwischen Influencer und Experten Unterschiede, allerdings auch einige Überschneidungen gibt – was die Sache wiederum kompliziert macht. Diesen Umstand nutzen manche Influencer, um sich als Experten zu positionieren, was sie allerdings oft nicht sind…
Das RKW Kompetenzzentrum veröffentlicht immer wieder Hilfen für die organisatorische Entwicklung von gerade mittelständischen Unternehmen. Diesmal wurden mit dem Twin Transition Tool (Abbildung) zwei wichtige Trans kombiniert. Einerseits ist das natürlich die Digitalisierung, und andererseits die Nachhaltigkeit.
“Die Twin Transition (auch doppelte Transformation oder Nachhaltige Digitalisierung genannt) ist eine der größten Herausforderungen unserer Zeit. Doch was ist die Idee dahinter? Gemeint ist, die grüne (nachhaltige) und die digitale Transformation von Wirtschaft und Gesellschaft gemeinsam zu denken und voranzutreiben” (ebd.).
Das Online-Tool kann direkt gestartet werden. Anschließend haben Sie die Möglichkeit, aus insgesamt 17 Themenfelder die Bereiche per drag&drop auswählen, die für Sie am wichtigsten erscheinen. Das weitere Vorgehen wird in einem kleinen Video erläutert.
Insgesamt ist das Tool gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) geeignet, sich die Zusammenhänge klar zu machen und geeignete Maßnahmen für die eigene Organisation abzuleiten.
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