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Organisation und Lernen – ein immer noch schwieriges Thema. Warum eigentlich?

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Veränderungen in unserem Umfeld bedeuten, dass sich Gesellschaften, Organisationen und einzelne Personen anpassen müssen. Die lieb gewonnenen Routinen auf verschiedenen Ebenen verlieren immer öfter ihre Berechtigung und werden ersetzt. Anpassung bedeutet, dass wir Neues lernen müssen. Siehe dazu auch Reskilling 2030 des World Economic Forum.

Bei dem Wort “Lernen” denken viele an Schule oder Universitäten usw., doch ist Lernen eher als lebenslanger Prozess zu sehen. – auch in (Lernenden) Organisationen. Weiterhin haben sich die Schwerpunkte des Lernens in der letzten Zeit verschoben, denn in Zukunft kommt dem selbstorganisierten Lernen – auch mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz – eine bedeutende Rolle zu.

Es ist für mich daher immer noch erstaunlich, wie wenig Organisationen über das Lernen von Mitarbeitern, von Teams, der gesamten Organisation und im Netzwerk wissen. Bezeichnend ist hier, dass das Lernen im beruflichen Kontext oftmals nur als reiner Kostenfaktor gesehen wird (Merkmal der klassischen industriellen Kosten- und Leistungsrechnung).

“In a 2020 BCG study of the learning capabilities of 120 large global companies, only 15% said they granted corporate learning the high priority it deserves. Skills are not linked to corporate strategy. The same BCG study shows that less than 15% of leaders believe that learning constitutes a core part of their company’s overall business strategy” (Quelle).

Das Corporate Learning sollte sich bewusst machen, dass Lernen, Kompetenzentwicklung und Erfolg einer Organisation zusammenhängen. Siehe dazu auch meinen Beitrag Wettbewerbsfähigkeit, Lernen, Kompetenz und Intelligenz hängen zusammen – aber wie?, den ich schon 2013 geschrieben hatte.

Warum wird in den Organisationen darauf zu wenig geachtet, obwohl doch viele Studien und Veröffentlichungen immer dringender auf diese Zusammenhänge hinweisen?

Meines Erachtens liegt es daran, dass viele Führungskräfte nichts von Lernen verstehen und auch keine entsprechende Kompetenzen entwickelt haben. Wie wäre es, wenn Führungskräfte einen Masterabschluss im Bereich Erwachsenenbildung nachweisen müssten? Ich habe meinen Masterabschluss im Bereich der Erwachsenenbildung beispielsweise an der TU Kaiserslautern erfolgreich abgeschlossen. Siehe dazu auch

Lernende Organisation oder Organisationales Lernen?

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

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Von der Market Economy zur Self-organized Gift Economy

(c) Dr. Robert Freund; Quelle: vgl. Kuhnhenn et al. (2024)

In den verschiedenen gesellschaftlichen Diskussionen geht es oft um den “Markt” mit der entsprechenden Market Economy. Solche Beschreibungen suggerieren eine Homogenität, die es in “dem Markt” nicht gibt. Unternehmen, gerade große Konzerne, möchten allerings gerne, dass die im Markt üblichen unterschiedlichen Wissensströme kontrollierbar und nutzbar sind. Im einfachsten Fall bedeutet das dann: Der Markt ist das Ziel, um Gewinne zu erzielen.

Wie in dem Beitrag Von “Märkte als Ziele” zu “Märkte als Foren” erläutert, gibt es durch die vielschichtigen Vernetzungen der Marktteilnehmer untereinander eine hohe Komplexität und entsprechende Rückkopplungen. Märkte im ersten Schritt eher als Foren zu sehen, könnte hier eine angemessene Perspektive sein.

Wie in der Abbildung zu erkennen ist, ist die heute (2024) übliche Verteilung zwischen Universal Public Services, Market Economy und einer Self-organized Gift Economy deutlich: Die Market Economy dominiert alles, und das eben nicht zum Wohle aller, sondern zum Wohle weniger Personengruppen mit diffusen Vorstellungen davon, wie die “anderen” (Menschen) gefälligst leben sollen.

Demgegenüber gibt es in der Gesellschaft durchaus Bestrebungen, viele Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und anzubieten, die nicht den üblichen “Marktgesetzen” folgen, und eher selbst-organisiert sind. Die von Eric von Hippel seit vielen Jahren veröffentlichten Studien zeigen das beispielsweise bei Innovationen (Open User Innovationen) deutlich auf – und dieser Anteil wird immer größer!

Die von mehreren Autoren veröffentlichte Projektion in das Jahr 2048 zeigt eine deutliche Verschiebung der aktuellen Verteilung zu Gunsten einer Self-organized Gift Economy. Es wundert allerdings nicht, dass die Profiteure der Market Economy sich massiv gegen diese Entwicklung stemmen – mit allen demokratischen, allerdings auch mit nicht-demokratischen Mitteln.

Kuhnhenn et al. (2024): Future for All. A vision for 2048. Just • Ecological • Achievable | PDF

Am Beispiel der Künstlichen Intelligenz ist zu erkennen, dass die Profiteure der Market Economy mit immer neuen KI-Anwendungen Menschen, Organisationen und Nationen vor sich hertreiben und letztendlich abhängig machen wollen. Auf der anderen Seite bietet Künstliche Intelligenz vielen Menschen, Organisationen und Nationen heute die Chance, selbst-organisiert die neuen KI-Möglichkeiten zu nutzen.

Das allerdings nur, wenn Künstliche Intelligenz transparent, offen und demokratisiert zur Verfügung steht. Genau das bietet Open Source AI. Bitte beachten Sie, dass nicht alles, was Open Source AI genannt wird, auch Open Source AI ist! Siehe dazu beispielsweise

Open Source AI Definition – 1.0: Release Candidate 2 am 21.10.2024 veröffentlicht

Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI

Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften

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Digitale Souveränität: Wo befinden sich deine Daten?

Screenshot von unserer Nextcloud-Installation

Die Digitale Abhängigkeit von amerikanischen oder chinesischen Tech-Konzernen, macht viele Privatpersonen, Unternehmen und Verwaltungen nervös und nachdenklich. Dabei stellen sich Fragen wie:

Wo befinden sich eigentlich unsere Daten?

Wissen Sie, wo sich ihre Daten befinden, wenn Sie neben ihren internen ERP-Anwendungen auch Internet-Schnittstellen, oder auch Künstliche Intelligenz, wie z.B. ChatGPT etc. nutzen?

Um wieder eine gewissen Digitale Souveränität zu erlangen, setzen wir seit mehreren Jahren auf Open Source Anwendungen. Die Abbildung zeigt beispielhaft einen Screenshot aus unserer NEXTCLOUD. Es wird deutlich, dass alle unsere Daten in Deutschland liegen – und das auch bei Anwendungen zur Künstlichen Intelligenz, denn wir verwenden LocalAI.

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Wie hängen Pessimismus und Fixed Mindset zusammen?

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

Wesentliche Eigenschaften eines Growth Mindset

Anmerkungen zu Growth Mindset, Intelligenz und Kompetenz

Mindset: Ein oft verwendeter Begriff etwas genauer betrachtet

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Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler

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).

Insofern wäre dann der Vergliche zwischen Künstlicher Intelligenz und Multiplen Intelligenzen ein Kategorienfehler. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz – ein Kategorienfehler? Darin wird auch auf die sozialen und emotionalen Dimensionen bei Menschen hingewiesen.

(3) Ist der Vergleich zwischen Künstlicher Intelligenz und Menschlichen Kompetenzen ein Kategorienfehler?

Wenn wir Künstliche Intelligenz mit Menschlichen Kompetenzen vergleichen, vergleichen wir auch indirekt die beiden Konstrukte “Intelligenz” und “Kompetenz. In dem Beitrag Kompetenzen, Regeln, Intelligenz, Werte und Normen – Wie passt das alles zusammen? finden Sie dazu ausführlichere Anmerkungen.

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?

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

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Künstliche Intelligenz: Ein gesellschaftlicher Bifurkationspunkt mit der Chance für einen Pfadwechsel?

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

Der Strukturbruch zwischen einfacher und reflexiver Modernisierung

“Pfadabhängigkeit” in Organisationen

Alle reden über Komplexität, doch wer kennt schon Bifurkationspunkte?

Hybrides Projektmanagement: “Emergent Practice” und Bifurkationspunkte

Worin unterscheiden sich Industry 5.0 und Society 5.0?

Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften

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AI City und Emotionale Intelligenz

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Auch bei dem Thema Smart City wird oft der Begriff “Intelligenz” verwendet. Dabei denkt man meistens an die noch vorherrschende Meinung, dass sich Intelligenz in einem Intelligenz-Quotienten (IQ), also in einer Zahl, darstellen lässt.

Die Entgrenzungstendenzen bei dem Thema Intelligenz in den letzten Jahrzehnten zeigen allerdings, dass der Intelligenz-Quotient gerade bei komplexen Problemlösungen nicht mehr ausreicht – somit keine Passung mehr zur Wirklichkeit hat. Begriffe wie “Soziale Intelligenz”, “Multiple Intelligenzen” oder auch “Emotionale Intelligenz” werden in diesem Zusammenhang genannt. Am Beispiel einer Smart City, oder später einer AI City, wird das wie folgt beschrieben:

“For a smart city, having only “IQ” (intelligence quotient) is not enough; “EQ” (emotional quotient) is equally essential. Without either, the abundant data generated and accumulated in urban life may either remain dormant and isolated or be used solely for data management without truly serving the people. In the concept of an AI-driven city, emotional intelligence refers to utilizing technological means to better perceive the emotions of citizens in the era of the “Big Wisdom Cloud.” This involves actively expressing urban sentiment, self-driving and motivating the emotions of citizen communities, empathizing with the vulnerable in the city, and establishing a comprehensive sentiment feedback mechanism” (Wu 2025).

Es wird in Zukunft immer wichtiger werden, ein besseres Verständnis von Intelligenz zu entwickeln, das besser zu den heutigen Entwicklungen passt. Die angesprochene Entgrenzung des Konstrukts “Intelligenz” ist dabei ein Ansatz, die Perspektive auf Intelligenz als biopsychologisches Potential eine weitere:

„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).

Diese Beschreibung von Intelligenz würde den Begriff “Künstliche Intelligenz” dann eher als Kategorienfehler bezeichnen. Siehe dazu auch OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?

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Künstliche Generelle Intelligenz (AGI): Kann das überhaupt erreicht werden?

In den Diskussionen um Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) werden die Tech-Riesen nicht müde zu behaupten, dass Künstliche Intelligenz die Menschliche Intelligenz ebenbürtig ist, und es somit eine Generelle Künstliche Intelligenz (AGI: Artificial General Intelligence) geben wird.

Dabei wird allerdings nie wirklich geklärt, was unter der Menschlichen Intelligenz verstanden wird. Wenn es der Intelligenz-Quotient (IQ) ist, dann haben schon verschiedene Tests gezeigt, dass KI-Modelle einen IQ erreichen können, der höher ist als bei dem Durchschnitt der Menschen. Siehe dazu OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? Heißt das, dass das KI-Modell dann intelligenter ist als ein Mensch? Viele Experten bezweifeln das:

“Most experts agree that artificial general intelligence (AGI), which would allow for the creation of machines that can basically mimic or supersede human intelligence on a wide range of varying tasks, is currently out of reach and that it may still take hundreds of years or more to develop AGI, if it can ever be developed. Therefore, in this chapter, “digitalization” means computerization and adoption of (narrow) artificial intelligence” (Samaan 2024, in Werthner et al (eds.) 2024, in Anlehnung an https://rodneybrooks.com/agi-has-been-delayed/).

Es wird meines Erachtens Zeit, dass wir Menschliche Intelligenz nicht nur auf den IQ-Wert begrenzen, sondern entgrenzen. Die Theorie der Multiplen Intelligenzen hat hier gegenüber dem IQ eine bessere Passung zu den aktuellen Entwicklungen. Den Vergleich der Künstlichen Intelligenz mit der Menschlichen Intelligenz nach Howard Gardner wäre damit ein Kategorienfehler.

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Wie können ethische Überlegungen im Scrum-Framework beachtet werden?

Embedding ethical deliberations into Scrum; based on Zuber et al. (2022) http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/, zitiert in Zuber et al (2024) in Werther et al. (eds) (2024)

Wenn es um Technik geht wird immer wieder die Frage nach der Ethik gestellt, denn Technik kann zum Wohle oder zum Nachteil von (allen) Menschen und der Umwelt genutzt werden. Aktuell geht es dabei beispielsweise um die Ethik bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Siehe dazu auch Technikethik (Wikipedia).

In der Softwareentwicklung hat sich der Einsatz von Scrum als Rahmenwerk (Framework) bewährt. In der Abbildung sind die verschiedenen Events, Artefakte und Rollen zu erkennen. Die Autoren Zuber et al. (2024) schlagen nun vor, ethische Überlegungen (ethical deliberations) mit in das Scrum-Framework einzubauen. Diese sind in der Abbildung grün hervorgehoben.

“The core idea is that, before the regular agile cadence begins, in a sprint 0, we first proceed descriptively and align ourselves with societal and organizational value specifications, i.e., we start from a framework defined by society and organization. Second, in the relationship between the product owner and the client, central ethical values are identified within this framework on a project-specific basis, if necessary, and become part of the product backlog. This can be done on the basis of existing codes of conduct or with other tools and methods that are specific to culture and context. We call this the normative horizon that is established during disclosive contemplation. Value-Sensitive Software Design: Ethical Deliberation in Agile. Within each individual sprint, it is a matter of identifying new values and implementing normative demands through suitable technical or organizational mechanisms” (Zuber et al 2024, in Werther et al (eds.) 2024).

Es ist wichtig, dass wir uns mit den ethischen Fragen neuer Technologien wie z.B. der Künstliche Intelligenz auseinandersetzen und es nicht zulassen, dass Tech-Konzerne die Vorteile der neuen Möglichkeiten in Milliarden von Dollar Gewinn ummünzen, und die sozialen Folgen der der neuen KI-Technologien auf die Gesellschaft abwälzen. Hier muss es eine Balance geben, die durch ethische Fragestellungen in den Entwicklungsprozessen von Technologien mit integriert sein sollten – nicht nur im Scrum-Framework.

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Ein genauerer Blick auf einen Teil von “Ungewissheit”, der bisher zu wenig beachtet wird

Wenn es um die Beschreibung des Umfeldes geht, verwenden wir oft den Begriff “Ungewissheit”. Dabei wird allerdings nicht immer erkannt, dass “Ungewissheit” zwei Dimensionen enthält, die ganz unterschiedlich gehandhabt werden müssen. Einerseits sind es die “Known Unknowns“, die mit den bekannten Managementansätzen (Risikomanagement) angegangen werden können. Eine weitaus wichtigere Dimension stellen allerdings die “Unknown Unknowns” dar. Dazu habe ich folgenden Text gefunden:

“Wichtig ist beim Blick auf Ungewissheit die Unterscheidung zwischen „Known Unknowns“ und „Unknown Unknowns“. Ersteres bezieht sich auf die Bearbeitung von Risiken und das Risikomanagement. Ziel ist, nicht vollständig vorhersehbare und kontrollierbare Ereignisse gleichwohl weitmöglichst zu beschreiben und die Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens zu berechnen. Auf dieser Grundlage erscheint es dann auch möglich, den Umgang mit Risiken zu planen und ein entsprechendes Risikomanagement zu entwickeln. Demgegenüber besteht bei „Unknown Unknowns“ Ungewissheit sowohl über die konkreten Erscheinungsformen als auch die jeweils situativen Bedingungen (Zeit, Ort, Umfang) ihres Auftretens. Risiken und das Risikomanagement lassen sich somit weitgehend dem klassischen Management mit Planung und Kontrolle zuordnen, wohingegen die „Unknown Unknowns“ die eigentliche Ungewissheit benennen und ein weitgehend „blinder Fleck“ im Projektmanagement sowie auch Management insgesamt sind” (Boehle et al 2018, in projektmanagementaktuell 1/2018).

Es wird in Zukunft immer entscheidender sein, wie Management mit beiden Dimensionen umgeht. Aktuell liegt der Fokus auf den “Known Unknowns”, für das eher klassisches Management und auf Technologien, wie z.B. auch Künstliche Intelligenz, angewendet wird – dabei werden die “Unknown Unknowns” häufig vernachlässigt. Gerade bei der Bewältigung von “Unknown Unknowns” kommt dem Menschen eine bedeutende Rolle zu, da der Mensch in der Lage ist diese Form der Ungewissheit zu bewältigen. Siehe dazu auch Über den Umgang mit Ungewissheit und Kompetenzmanagement.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.