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).
In verschiedenen Blogbeiträgen habe ich schon über implizites Wissen und explizites Wissen geschrieben. Da Arbeitshandeln implizites und explizites enthält/integriert, stellt sich die Frage, was die angemessene Auswahl beeinflusst. Möglicherweise kann es Intuition sein, die implizites und explizites Wissen verbindet/integriert:
“Importantly, intuition thus may serve as a bridge between tacit and explicit knowledge, thereby a focus on the integration of both types becomes crucial and along with that an understanding and learning process on whether and how the different components can complement each other. It enables to navigate uncertainty, make timely decisions, and respond creatively to novel situations. Intuition is particularly valuable when dealing with people-related aspects of leadership, such as understanding team dynamics, gauging employee morale, and making empathetic decisions. When employees harness their intuitive faculties, they tap into a wellspring of unspoken insights that may not find expression in formal documentation. These intuitive insights, when shared and integrated into the organizational knowledge base, enrich the collective wisdom of the workforce” (Edvinsson, L.; Szogs, A.; Szogs, G. M. (2024): Skill Is An Entity That Contains A: Cosmos, in Das Kuratierte Dossier vol. 6 „Future Skills KM“ March 2024 published by: Gesellschaft für Wissensmanagement e. V.).
In der genannten Quelle bei Wikipedia zum Begriff “Intuition” kommt in den Erläuterungen auch das “Bauchgefühl” vor. Das Buch Gerd Gigerenzer (2007): Bauchentscheidungen geht auf diesen Aspekt sehr ausführlich ein, und bringt dabei auch die Begriffe “Intelligenz” und “Intuition” ins Spiel. Siehe dazu diesen Blogbeitrag. Gerade unter Berücksichtigung der Entwicklung bei der Künstlichen Intelligenz sind diese Aspekte von Bedeutung.
Was in Zukunft auf uns persönlich, in Organisationen oder auch gesellschaftlich zukommt, möchten wir alle gerne genau wissen. Das war schon in der Vergangenheit so, als Astrologen aus den Sternekonstellationen die Zukunft voraussagen sollten, und es ist heute so, wenn wir Horoskope, Trendanalyse oder Zukunftsstudien lesen.
Ich möchte jetzt nicht jede Zukunftsstudie mit Horoskopen gleichsetzen, doch sollten wir uns auch bei Studien zur Zukunft immer klar machen, dass wir nicht mehr in einer Einfachen Modernisierung leben, sondern in einer Reflexiven Modernisierung angekommen sind. Das bedeutet u.a. auch eine gewisse Kontingenz –es kann also alles so kommen, oder ganz anders. Das macht es nicht einfacher, Entscheidungen zu fällen. Womit wir wieder bei der Frage sind, ob die Zukunft überhaupt vorhersehbar, vorherbestimmbar, in diesem Sinne determinierbar sein kann – oder eben alles ganz anders kommt. Wie kann man sich das alles konkreter vorstellen?
Als Beispiele möchte ich hier Future Skills 2021, oder auch European Year of Skills 2023 nennen. Es handelt sich bei beiden Initiativen um den gut gemeinten Versuch, zukünftige “Skills” darzustellen und dadurch einen konkreten Bedarf für eine (persönliche) Weiterentwicklung zu generieren (SOLL-IST-Vergleich, Lückenanalyse). Auf der Website der European Union heißt es beispielsweise: “The European Year of Skills helps people get the right skills for quality jobs and supports companies in addressing skill shortages in Europe.” Warum kann das tückisch sein?
Ein weiteres Beispiel soll das illustrieren, wobei ich natürlich weiß, dass jedes Beispiel “hinkt” – dennoch: Noch vor wenigen Jahren wurde prognostiziert, das alle Menschen vom Kindergarten bis ins hohe Alter programmieren lernen sollten. Coding war das Stichwort. In Finnland werden beispielsweise schon Kleinkinder mit dem Programmieren vertraut gemacht. Jobs in der IT-Branche versprachen hohe, ja sogar sehr Hohe Einkommen. Ich formuliere hier bewusst in der Vergangenheitsform, denn in der Zwischenzeit ist durch die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) Ernüchterung eingetreten. Die Künstliche Intelligenz ersetzt in rasender Geschwindigkeit Softwareentwickler, Programmierer usw. Aktuell gibt es wieder Studien zu den “Skills”, die benötigt werden, um in einer KI-dominierten Arbeitswelt zurecht zu kommen. Klingt bekannt, oder?
Wenn der Weg des Ableitens von Skills aus zukünftig unklaren/unsicheren Jobprofilen nicht wirklich nützlich ist, stellt sich die nächste Frage: Was können wir denn machen, um uns für die komplexe, turbulente Zukunft zu wappnen? Wir könnten beispielsweise mehr auf uns selbst schauen und die vielfältigen Potentiale “in uns” stärken, um vorbereitet zu sein auf zukünftige Entwicklungen, und um diese bewältigen zu können. Dazu habe ich folgenden aktuellen Text gefunden:
“Implicitly the question of future skills expects considerations on the challenges our jobs might have for us. Framing it this way results in optimising the existing skills we were trained for, projecting them into the future. There is not a straight highway leading to this unpredictable destination. We have to mobilise our navigating skills turning to futurizing detecting emergent issues in all aspects of life. Navigation is related to flowing with the rotation of the earth, which never is in static balance. To deal with unexpected multitudes of challenges we might look for the multitudes of talent, courage, insides, companionships, wisdom, contradictions and moods that at least basically each of us contains” (Edvinsson, L.; Szogs, A.; Szogs, G. M. (2024): Skill Is An Entity That Contains A: Cosmos, in Das Kuratierte Dossier vol. 6 „Future Skills KM“ March 2024 · published by: Gesellschaft für Wissensmanagement e. V.
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.
Es ist unzweifelhaft, dass Künstliche Intelligenz (KI) unsere Arbeitswelt immer stärker beeinflussen/durchdringen wird – auch das Projektmanagement. In dem Beitrag Projektmanager: Soziale Interaktionsprozesse und ihre Bedeutung für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) wurde schon deutlich, dass Projektmanager einen Großteil ihrer praktischen Projektarbeit mit sozialen Interaktionsprozessen zu tun haben. Um diesen praktischen und den eher theoretischen Teil der Projektarbeit bewältigen zu können, sind entsprechende Kompetenzen erforderlich. In der Individual Competence Baseline (ICB 4.0) der International Project Management Association (IPMA) sind unter “People” persönliche und soziale Kompetenzen genannt.
“Dies ist der Kompetenzbereich der persönlichen und sozialen Kompetenzen (im englischen kurz ‚People‘ genannt). Die in diesem Kompetenzbereich differenziert aufgeführten Einzelkompetenzen (Selbstreflexion und Selbstmanagement, Persönliche Integrität und Verlässlichkeit, Persönliche Kommunikation, Beziehungen und Engagement, Führung, Teamarbeit, Konflikte und Krisen, Vielseitigkeit, Verhandlungen, Ergebnisorientierung) schätzt die IPMA® als notwendige „People-Skills“ eines Projektmanagers ein. Dem sozialen Miteinander wird also für den Projekterfolg ein hoher Stellenwert zugesprochen. Betrachtet man in diesem Kontext die Art und Weise, in der die Interaktionsmöglichkeiten von KI-Systemen auf Algorithmen beruhen, so wird das beschränkte Potenzial der KI bzgl. der People-Skills deutlich” (Barth/Sarstedt 2024).
Es wird auch hier wieder deutlich, dass die heutigen KI-Systeme bei großer sozialer Komplexität noch ihre Grenzen haben. Es geht im modernen Projektmanagement nicht nur um die jeweiligen Vorgehensmodelle (plangetrieben, hybrid, agil), sondern verstärkt um das angemessene Zusammenspiel der Dimensionen soziale Komplexität, Vorgehensmodell, KI-System.
Dabei taucht wieder “Kompetenz” als Schlüsselbegriff für die Bewältigung heutiger komplexer Arbeitssituationen auf. Ich tendiere hier – abweichend vom Kompetenzverständnis der ICB 4.0 – zu einem Kompetenzverständnis das Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition beschreibt – und zwar auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.
Quelle: Prof. Wehnes https://digital-sovereignty.net/page-rating/video-conferencing (Eigene farbige Hervorhebung)
Der in der Überschrift angesprochene Souveränitätsscore basiert auf der Überlegung einer Digitalen Souveränität von Staaten, Unternehmen/Organisationen und einzelnen Personen. Dazu muss natürlich erst einmal geklärt werden, was unter Digitaler Souveränität zu verstehen ist.
„Digitale Souveränität beschreibt die Fähigkeiten und Möglichkeiten von Individuen und Institutionen, ihre Rolle(n) in der digitalen Welt selbstständig, selbstbestimmt und sicher ausüben zu können“ (Bundesministerium des Inneren (2020): Digitale Souveränität).
Daran anschließend sollten Kriterien festgelegt werden, anhand derer der Grad der Digitalen Souveränität bestimmt werden. Jäger, J. (2023) hat dazu Kriterien vorgeschlagen:
– Hat die Software eine Monopolstellung? – Nutzt die Software eine quelloffene Lizenz? – Werden offene, standardisierte Dateiformate unterstützt? – Nutzt die Software offene APIs/Schnittstellen? – Hat der Anbieter der Software seinen juristischen Hauptsitz in der EU? – Kann die Software im eigenen Rechenzentrum betrieben werden?
Prof. Wehnes hat auf Basis dieser Überlegungen einen Souveränitätsscore ermittelt, der auf der Website https://digital-sovereignty.net bestimmt werden kann. In der Abbildung weiter oben sehen Sie beispielhaft den Souveränitätsscore vonZoom: 0,2und den von BigBlueButton: 0,8.
Es ist deutlich zu erkennen, dass BigBlueButton die Anforderungen an die Digitale Souveränität erheblich besser erfüllt als Zoom.
Auf der genannten Website von Prof. Wehnes finden Sie noch weitere Vergleiche und ergänzende Informationen.
Wir nutzen auf unserer Kollaborationsplattform aus den ober erwähnten Gründen BigBlueButton und andere Open Source Anwendungen wie Moodle, Nextcloud, OpenProject, WordPress usw. – in Zukunft auch zusammen mit einer ethischen KI. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Vorteile von Open-Source-Modellen.
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.
“Für Potenzialprojekte ist die soziale Komplexität wiederum recht gering, jedoch sind die Projektziele und die zu beschreitenden Lösungswege zu Beginn des Projektes nur recht vage definiert. Als Beispiel können einfache Kunstprojekte oder die Entwicklung eines neuen Werkstoffs durch ein Expertenteam gelten. Die verschiedenen Ansätze und Lösungswege sind zu durchdenken und auszutesten. Eine KI kann hier systematisch vorgehen und durch Recherche von existierenden Daten eine auf der Vergangenheit basierende Lösung anbieten. Ein „Erspüren“ der Zukunft (das sogenannte Bauchgefühl) und die erfinderische Sicht in die Zukunft (den sogenannten „educated guess“) kann eine KI zum heutigen Zeitpunkt jedoch nur sehr bedingt bis gar nicht einbringen” (ebd).
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.
Eigene Darstellung in Anlehnung an Wohland/Wiemeyer (2012)
Die Taylor-Wanne thematisiert die Entwicklung von 1900 bis heute. Zunächst dominierte die Manufaktur, die individuelle Produkte dynamisch erstellen, und somit die Komplexität (Dynamik) der Kundenanforderungen abbilden konnte. Diese Organisationsform war allerdings wenig effizient.
Der Taylorismus mit seiner Arbeitsteilung auf allen Ebenen reduzierte die Dynamik (Komplexität), um die Effizienz bei der Herstellung von Produkten und Dienstleistungen zu erzielen. Dabei ist allerdings eine gewissen Trägheit entstanden ist, die zu einer geringen Anpassungsfähigkeit führt(e). Konventionelle Unternehmen arbeiten heute immer noch so.
Moderne Unternehmen/Organisationen sind vernetzt, dynamisch und passen sich den turbulenten Umfeld (VUCA oder BANI) an. Diese Art noch dynamisch-vernetze Unternehmen/Organisationen werden oft als Agile Organisationen bezeichnet. Diese Organisationen verbinden Effizienz und Dynamik mit Hilfe der Digitalisierung.
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.
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 – eine davon kann die Kategorie “Standardprojekte” sein.
“Standardprojekte sind eine Projektkategorie, die sich durch eine eher geringe Soziale Komplexität, und eine relativ gute Bestimmbarkeit von Aufgabe und Lösungsweg auszeichnen. Künstliche Intelligenz kann bei solchen Projekten als “Agierende Einheit” (vgl. Barth/Sarstedt 2024) bezeichnet werden. Die Autoren meinen damit, dass die Künstliche Intelligenz im Extremfall Projektmanager bei Standardprojekten komplett ersetzen kann” (ebd.).
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Die Entgrenzung des Wissens führt zu einem neuen Wissensbegriff und zu neuen Wissensformen, zu denen auch das “Google-Wissen” zählt. Darüber hinaus gibt es noch eine Wissensform, die sich eher in der Expertise zeigt, und sich daher von dem Google-Wissen unterscheidet.
“Dieses etabliert sich über seine Verankerung in überlieferten Wissensformen. Das Kohärenzwissen ist ein anknüpfendes Wissen. Es lebt von den vielfältigen Erklärungsversuchen, mit denen es sich vergleicht, denen es sich anschließt oder über die es hinausführt. Grundlegend ist die Vielfalt der Perspektiven, welche in dieses Wissen integriert sind und auch unauflösbare Widersprüche beinhaltet, die aufzulösen bislang nicht gelungen ist. Das Kohärenzwissen ist der Hort der Expertise. Es tritt in Fachbüchern, Lexika und Ausbildungs- oder Studienunterlagen zutage und ist dem Selbstlernen zugänglich. Um jedoch den Umgang mit Wiedersprüchen, Unsicherheiten oder gar Fehlern zu lernen, lohnt es sich Expertinnen und Experten bei solchem Umgang zu beobachten und mit ihnen in Kontakt zu treten. Diese Begegnungen haben wenig mit Unterricht, viel aber mit Interaktion, Nachfrage und Begleitung zu tun” (Arnold 2017; Eigene Hervorhebungen).
Es ist in der heutigen Zeit wichtig, den Wissensbegriff, weitere Wissensformen und den jeweiligen Umgang mit den neuen Wissensformen zu thematisieren, denn letztendlich wird sich aus diesen Betrachtungen auch ein neues Wissensmanagement ableiten.
In den vergangenen Jahrzehnten der Industriegesellschaft wurde es zunächst immer wichtiger flexibel zu sein (Der flexible Mensch), um sich den Veränderungen im Umfeld anzupassen. Der Strukturbruch zwischen Einfacher und Reflexiver Modernisierung hat gezeigt, dass Flexibilität nicht ausreicht, um das turbulente Umfeld zu bewältigen. Bei der Reflexiven Modernisierung geht es um Kontingenzzuwachs, um die Nebenfolgen sozialen Handelns, und um die Krise der Realitätsunterstellungen und Rationalisierbarkeitserwartungen. Der reflexive Mensch muss daher auch sein Verständnis von Lernen und Wissen den neuen Gegebenheiten anpassen. In Arnold, R. (2017) geht man noch einen Schritt weiter und verbindet den flexiblen Menschen und den reflexiven Menschen zum reflexiblen Menschen.
“Der reflexible Mensch lernt dabei nicht nur „etwas“, sondern erweitert seine persönlichen Fähigkeiten – zur Erschließung von Wissensquellen, – zum Umgang mit Neuem, – zur Planung und Gestaltung eigener Lernprojekte, – sowie zur Veränderung vertrauter Sichtweisen und Routinen” (ebd.).
Dabei spielen die neuen technologischen Möglichkeiten wie z.B. Künstliche Intelligenz eine bedeutende Rolle, da sie ganz neue Lernmöglichkeiten und Wissenskonstruktionen ermöglichen.
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