Die aktuelle gesellschaftliche Entwicklung kann als Strukturbruch zwischen Einfacher und Reflexiver Modernisierung gesehen werden. Bisher war Führung damit konfrontiert, Arbeit effektiv und effizient eher fremdorganisiert zu organisieren. Arbeit 4.0 ist allerdings viel stärker selbstorganisiert, und benötigt daher eine andere Art von Führung.
Selbstorganisation in komplexen sozialen Systemen (Organisationen) wird dabei oft auf technische und/oder ökonomische Dimensionen reduziert. Eine moderne Führung zeichnet sich in einer Reflexiven Modernisierung allerdings dadurch aus, dass Führung selbst reflexiv ist, und sozialwissenschaftliche Expertise erfordert.
“Ohne eine sozialwissenschaftliche Expertise kann eine solche selbstreflexive Führung auch in Lehr-Lern-Prozessen nicht gelingen. Soziale Systeme funktionieren nämlich nicht allein nach Maßgabe technisch-ökonomischer, sondern auch – und vielleicht sogar: vornehmlich – nach Maßgabe sozialer Mechanismen” (Arnold 2017).
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Informationen zu unseren Blended Learning Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement kann an vielen Stellen erfolgen. In dem Blogbeitrag von Dave Garret Using AI Tools to Make Meeting Minutes Magic! (PMI-Blog vom 11.01.2024) wird empfohlen, Sitzungsprotokolle (Meeting Minutes) für den Einstieg zur Nutzung von KI zu nutzen.
Der Autor hat zur Erläuterung in einer Abbildung zwei Achsen gegenüber gestellt. Y-Achse: Komplexität des Tasks von niedrig bis hoch, X-Achse: Wer bearbeitet den Task (Maschine oder Mensch)?
Die eingetragenen Tasks zeigen, dass es in der Abbildung ein Kontinuum von Möglichkeiten gibt. Es geht wie so oft nicht um ein “Entweder Maschine (KI) oder Mensch”, sondern um ein sinnvolles “sowohl-as-auch”.
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Künstliche Intelligenz (KI) ist in unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Es vergeht kein Tag, an dem nicht von neuen, beeindruckenden Möglichkeiten berichtet wird. Große Technologie-Konzerne, Beratungsfirmen usw. zeigen oft nur die eine, positive Seite von Künstlicher Intelligenz. Es ist daher gut, dass das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) den LeitfadenGenerative KI-Modelle (PDF) herausgebracht hat, in dem es um die Chancen und Risiken für Industrie und Behörden geht. Am Ende werden die wichtigsten Punkte für eine systematische Risikoanalyse zusammengefasst (S. 3.-31):
Künstliche Intelligenz (KI) bietet auf allen gesellschaftlichen Ebenen Anwendungsmöglichkeiten – auch im Projektmanagement. Dabei stellt sich die Frage, wie Künstliche Intelligenz (KI) bei verschiedenen Projekten eingesetzt werden kann. Barth/Sarstedt (2024) schlagen dazu in Anlehnung an Kuster (2022) vor, verschiedene Projektkategorien zu unterscheiden: Standardprojekte, Potenzialprojekte, Akzeptanzprojekte und Pionierprojekte.
“Bei steigender sozialer Komplexität ist oft ein geschickter Umgang mit menschlichen Widerständen und Emotionen erforderlich, um eine Akzeptanz des Projektergebnisses herbeizuführen. Als Beispiel solcher Akzeptanzprojekte sei hier eine unternehmensinterne Umstrukturierung betrachtet. Berücksichtigt man nun die oben diskutierten Limitierungen der KI sowohl im sensorischen Wahrnehmen als auch im empathischen Erfassen sozialer Situationen, so erscheint die KI als nicht ausreichend, es benötigt vielmehr das menschliche Element, um Belegschaft und Kunden gegenüber mit Fingerspitzengefühl zu agieren. KI kann insofern nicht mehr als „agierende Einheit“ eingesetzt werden, es kann dem menschlichen Projektmanager jedoch in einem sehr umfangreichen Sinne als ein „komplexes Werkzeug“ dienen (komplexe Planmodellierung, ablauforganisatorische Simulation etc.), welches er in seiner Rolle als „Handwerksmeister des Projektmanagements“ in Ergänzung zu seinem übrigen Handwerkszeug einsetzen kann” (ebd.).
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Quelle: Holtel, S. (2024): The Impact of ChatGPT on the Consultancy Value Chain. Das Kuratierte Dossier vol. 6 „Future Skills KM“ March 2024 published by: Gesellschaft für Wissensmanagement e. V.
Berater (Consultant) haben oft einen mehr oder weniger stark vorgegebenen Prozess für die jeweiligen Problemlösungen (Value Chain). Dieser ist in der Abbildung auf der X-Achse dargestellt: problem analysis – solution quest – experimental implementation – evaluation & refinement – external value.
Wie weiter zu erkennen ist, ist der Grad der Unsicherheit (degree of uncertainty) am Prozessanfang sehr groß (Y-Achse). Mit der Zeit, und mit dem jeweils generierten neuen Wissen, reduziert sich diese Unsicherheit, sodass eine Art Kegel entsteht (cone of uncertainty).
Die wissensebene zeigt weiterhin, dass implizites Wissen und explizites Wissen im Prozess integriert werden müssen. Die Zahlen (1), (2) und (3) verweisen darauf, dass an diesen Stellen Künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann , was durch das ChatGPT-Symbol illustriert wurde.
Es zeigt sich auch hier, dass es zu einer angemessenen Kombination von Künstlicher Intelligenz und Menschlicher Intelligenz kommen sollte.
Stellen Sie doch auch einmal Ihren Ablauf zu Problemlösungen dar und überlegen Sie, an welchen Stellen Sie Künstliche Intelligenz einsetzen können.
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.
Bei Veränderungsprojekten (Change Projekten) geht es neben den rationalen Gründen auch um die mit den Veränderungen verbundenen Ängste von Mitarbeitern in Organisationen. Aktuell können beispielsweise der immer stärkere Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu solchen Ängsten führen.
Der Organisationswissenschaftler Schein (2004) hat dazu neben der Existenzangst auch die Lernangst thematisiert. Da die Existenzangst fast (!) selbsterklärend ist, möchte ich in diesem Blogbeitrag eher auf die angesprochene Lernangst eingehen. Dazu habe ich folgendes gefunden:
“Beim Lernen werden Ängste wiederum sowohl durch den nötigen Erwerb neuer Skills oder Wissensbereiche als auch durch das ebenso notwendige Verlernen des Alten wachgerufen. Etwa Ängste
> vor vorübergehender oder dauerhafter Inkompetenz: „Ich kann das einfach nicht!“,
> aufgrund der Inkompetenz Bestrafungen oder zumindest Benachteiligungen erwarten zu müssen: „Wenn ich das nicht schaffe, verliere ich meine Position!“,
> einen persönlichen Identitätsverlust zu erleiden: „Ich war mein Leben lang Entwicklungsspezialist, wieso muss ich plötzlich auch analysieren oder testen?“,
> nicht mehr Mitglied einer bestimmten Gruppe oder Community zu sein: „Was, wenn ich in meinem Spezialgebiet plötzlich den Anschluss an meine Kollegen verliere?“”
(Leopold/Kaltenecker 2018:135).
Aus diesen Anmerkungen zur Lernangst in Veränderungsprojekten leitet sich ab, dass eine Organisationen über das Lernen ihrer Mitarbeiter, von Teams, der gesamten Organisation und in Netzwerken Bescheid wissen sollte. Das ist allerdings in vielen Organisationen nicht der Fall. Oft ist bekannt, WAS gelernt wurde (Zertifikatsinhalte usw.), allerdings nicht WIE gelernt wurde. Führungskräfte sollten sich hier einmal bei der Erwachsenenbildung umsehen, deren Schwerpunkt die “Transformation von Deutungsmustern” ist.
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In dem Blogbeitrag Kritisches Denken etwas genauer betrachtet wird erläutert, was kritisches Denken ausmacht. Daran anschließend können sechs Grundmuster Sokratischen Fragens das kritische Denken unterstützen. Gefunden habe ich diese bei North (2024), der sich dabei an Paul und Elder (2016) und Lechsenring (2018) orientiert. Probieren Sie es einfach einmal aus:
Klärendes Denken und Verstehen • Können Sie mir ein Beispiel geben? • Könnten Sie das weiter erklären? • Meinten Sie X? • Was ist das Problem, das Sie zu lösen versuchen?
Anspruchsvolle Annahmenhinterfragen • Ist das immer so? • Setzen Sie X voraus? • Stimmen Sie dem X zu? • Wenn das für ein X gilt, gilt das für alle X?
Beweismittel und Gründe untersuchen • Warum sagen Sie das? • Woher wissen Sie das? • Welche Daten unterstützen dies? Warum?
Alternative Standpunkte und Perspektiven einbringen • Gibt es Alternativen? • Wie sieht die andere Seite des Arguments aus? • Was macht Ihre Sichtweise besser? • Was würde X dazu sagen? • Können Sie an Fälle denken, in denen das nicht stimmt?
Folgen und Konsequenzen berücksichtigen • Was wären die Folgen? • Gibt es irgendwelche Nebenwirkungen? • Was, wenn Sie falsch liegen? • Wie können wir es herausfinden? • Wenn das wahr ist, bedeutet das, dass X auch wahr ist? • Was sollten wir dazu noch überlegen?
Meta-Fragen • Was denken Sie, warum ich diese Frage gestellt habe? • Was bedeutet das? • Was könnte ich sonst noch fragen?
Wenn es um die neuen Arbeitsformen geht, wird das oft mit Arbeit 1.0 bis Arbeit 4.0 beschrieben. Der Fokus liegt dabei auf der Arbeit 4.0, obwohl es in der Gesellschaft, und damit auch in Organisationen, häufig mehrere der genannten Arbeitsformen gibt – also einen Mix von Arbeit 1.0, Arbeit 2.0, Arbeit 3.0 und Arbeit 4.0.
Dennoch ist aufgrund des veränderten Umfelds klar, dass der Anteil von Arbeit 4.0 zunimmt. Bei dieser Arbeitsform geht es um eine neuartige Form der Kollaboration, also der Zusammenarbeit, die durch neue technologische Möglichkeiten entsteht, ja getrieben wird. Technologie ist also ein Enabler (Befähiger), der auch zu mehr Raum für Kreativität führen kann. Dazu habe ich folgenden Text gefunden:
Der schwierige Teil beim neuen Arbeiten liegt weder in der Ausrufung neuer Paradigmen noch in der Qualifikation, neue Tools bedienen zu können. Natürlich braucht es beides. Aber erst danach wird es richtig spannend (…). Es sind die Folgen, die sich aus den neuen technischen Möglichkeiten ergeben (…). Dafür entsteht Raum für mehr Kreativität, mehr Synergie und mehr Effizienz. Kurz gesagt: Wir können mehr Energie in „die eigentliche Arbeit“ stecken” (Muuß-Merholz, J. (2024): Pre-empathische Zusammenarbeit als Future Skill. Das Kuratierte Dossier vol. 6 „Future Skills KM“ March 2024 published by: Gesellschaft für Wissensmanagement e. V.).
Durch den Einsatz von moderner Technologie (inkl. Künstlicher Intelligenz), können Routineprozesse automatisiert und die Kollaboration auf allen Ebenen verbessert/intensiviert werden. Das schafft Freiräume für mehr Kreativität und damit möglicherweise auch zu mehr Innovationen. Diese Chancen “für die eigentliche Arbeit” sollten – bei aller Kritik an den neuen Technologien – erkannt und genutzt werden. Siehe dazu auch New Work im Projektmanagement: auf den Ebenen people, Places und Tools.
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Denken ist ja schon per se eine gute Sache, doch kann Denken auch eher selbst-bestätigend sein, da wir gar nicht nach alternativen Informationen suchen, und uns möglicherweise nur mit Personen umgeben, die das gleiche Denken. Es ist ja auch nicht angenehm zu erfahren, dass es auch andere Perspektiven auf ein Thema gibt. Daraus dann in angemessener Form eine Synthese zu bilden, ist eines der vielen Merkmale des kritischen Denkens. Schauen wir uns einmal an, was darunter genauer verstanden wird:
“Kritisches Denken wird beschrieben als „die Fähigkeit, Informationen und Argumente sorgfältig zu analysieren, verschiedene Perspektiven einzunehmen, logisch zu denken und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen. Es beinhaltet die Fähigkeit, Annahmen zu hinterfragen, Beweise zu prüfen und sachliche Entscheidungen zu treffen“ (Metakomm 2023). Das bedeutet auch, keine Informationen zu bevorzugen, die der eigenen Meinung entsprechen oder Gegenpositionen automatisch abzuwerten” (North (2024): Kritisches Denken – eine Schlüsselkompetenz, die KI (noch) fehlt. Das Kuratierte Dossier vol. 6 „Future Skills KM“ March 2024 published by: Gesellschaft für Wissensmanagement e. V.).
North hat dazu in einer anderen Veröffentlichung (Grant 2021) wertvolle Hinweise gefunden, um kritisches Denken gegenüber einer eher bestätigenden Wissenskonstruktion zu unterscheiden, und stellt beides in einer Tabelle gegenüber:
Affirmative (bestätigende) Wissenskonstruktion
Kritisches Denken
Denken und lernen ohne zu hinterfragen
Umdenken & Verlernen
In der Behaglichkeit einer Überzeugung leben
Mit dem Unbehagen des Zweifels leben
Auf bestätigende Meinungen hören, die ein gutes Gefühl geben
Aktiv Ideen und Widersprüche suchen, die zum Nachdenken anregen
Sich im Kreis Gleichgesinnter bewegen
Sich zu Menschen hingezogen fühlen, die Gedanken herausfordern
Informationen und Medien konsumieren, die die eigene Meinung bestätigen
Vielfältige Informationen und Medien suchen, die Sachverhalte aus unterschiedlichen Perspektiven betrachten
Stereotype und Vorurteile übernehmen
Stereotype und Vorurteile hinterfragen
Denken und handeln wie Prediger, die heilige Überzeugungen verteidigen, Ankläger, die der Gegenseite beweisen wollen, dass sie im Unrecht ist, Politiker, die um Zustimmung werben
Neugier entwickeln
Denken wie Wissenschaftler auf der Suche nach der Wahrheit
Selbstüberzeugung: ich habe Recht
Selbstreflektion: wie und in welchem Kontext bin ich zu meiner Erkenntnis gekommen?
Quelle: North (2024) in Anlehnung an Grant (2021)
Die Merkmale des kritischen Denkens erinnern deutlich an eine eher wissenschaftliche Herangehensweise an Themenfelder. Es wundert daher nicht, dass das kritische Denken an Universitäten immer wieder geschärft werden sollte – beispielsweise macht das die Manosh University (Englischsprachige Website) sehr ausführlich.
Darüber hinaus ist es auch für einzelne Personen, in Teams, in Organisationen und in Netzwerken wichtig, kritisches Denken zu entwickeln – gerade in Zeiten von Populismus und Künstlicher Intelligenz.
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In der Industriegesellschaft wurde/wird versucht, alles zu messen, und falls das nicht immer funktioniert hat, wurde es eben messbar gemacht. Bei diesen Zahlenspielen kamen dann auch immer wieder mathematische Berechnungen bei Menschen oder sozialen Systemen zum Einsatz. Ein wichtiger Wert war dabei oft der Durchschnitt, der dann auch noch oft zu verschiedenen Typologien herangezogen wurde. Am Beispiel des “Intelligenzquotienten” ist das gut zu sehen, denn es ergeben sich die Typen “Dumm”, Normal” und “Intelligent” aufgrund von Ähnlichkeiten in Merkmalsausprägungen. Dazu ist folgendes anzumerken:
“Die große Gefahr von Typologien liegt darin, dass sie dazu neigen, das Singuläre im Durchschnittlichen aufzulösen. (..) Christoph Kucklick kritisiert in seinem bekannten Buch „Die granulare Gesellschaft“ deshalb den Durchschnitt, den er als „Maßeinheit der Moderne“ (Kucklick 2015, S. 9) bezeichnet und schreibt: „Jeder Mensch ist ein Unikat, ein Singularium […]. Wenn man die Einzelheiten hinreichend gut kennt, dann ist der Gruppendurchschnitt irrelevant“ (ebd. S. 38ff, zitiert in Arnold 2017).
