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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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Kritik an `Best Practices` für inter-organisationales Lernen

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“This leads to a discussion in organisational learning theory: that ‘best practices’ no longer represent ‘the golden standard’ to achieve successful learning across organisational boundaries.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.

Siehe dazu beispielsweise auch Wissensbilanz- Made in Germany: Macht Benchmarking Sinn? und Benchmarking im Projektmanagement: Vergleichbarkeit und Optimierungspotenzial.

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Experteninterview zu ‘Künstliche Intelligenz im Projektmanagement’ gegeben

Vor einiger Zeit wurde ich wegen einem Experteninterview zum Thema Künstliche Intelligenz im Projektmanagement angefragt. Das Interview sollte Bestandteil einer Masterarbeit zum Thema sein. Nachdem ich mir die Anfrage genauer angesehen hatte, habe ich dem Interview zugestimmt.

Im Vorfeld musste ich (natürlich) eine Datenschutzerklärung ausfüllen und bestätigen, dass das Interview aufgenommen und transkribiert wird.

Am Montag, den 26.05.2025, fand dann das Interview online statt. In ca. 60 Minuten habe ich Fragen zum Thema beantwortet, und meine Einschätzung zu zukünftigen Entwicklungen gegeben. Ein Schwerpunkt der Befragung war die erforderliche Kompetenzentwicklung bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz.

Da mir im Rahmen meiner wissenschaftlichen Arbeiten auch immer wieder geholfen wurde, ist es für mich selbstverständlich, Interview-Anfragen, soweit es zeitlich geht, anzunehmen.

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Ambidextres Innovationsmanagement: Zwischen Exploration und Exploitation

Innovationsmanagement zwischen Steuerung und Zufall (Kaudela-Baum 2008:35)

In dem Beitrag Innovationsmanagement zwischen Steuerung und Zufall hatte ich schon einmal darauf hingewiesen, dass Organisationen gerade in Innovationsmanagement zwischen Steuerung und Zufall hin und her “pendeln” (siehe Abbildung).

Die gesamte Organisationen soll somit Routineprozesse (inkl. KVP: Kontinuierlicher Verbesserungsprozess / oder Kaizen) effizient gestalten (Exploitation), und andererseits in dem aktuell turbulenten Umfeld flexibel und dynamisch sein (Exploration). Dieses Sowohl-als-auch wird auch als Organisationale Ambidextrie bezeichnet. Siehe dazu ausführlich:

Lang-Koetz, C., Reischl, A., Fischer, S., Weber, S., Kusch, A. (2023). Ambidextrie und das hybride Vorgehen. In: Ambidextres Innovationsmanagement in KMU. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg.

Natürlich erinnert das auch an die Hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization und an das Hybride Projektmanagement.

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Digitale Souveränität: Welche Open Source Alternativen gibt es?

Open Source Alternativen (Ausschnitt). Quelle: https://digital-sovereignty.net/recommendations/product-recom

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.

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Künstliche Intelligenz: Von der Produktentwicklung wieder (zurück) zur Prozessentwicklung?

Künstliche Intelligenz wird unseren individuellen Alltag, Unternehmen/Organisationen und letztendlich die gesamte Gesellschaft in verschiedenen Anwendungsformen immer stärker beeinflussen.

Dabei deutet sich in den Unternehmen/Organisationen eine interessante Entwicklung an.

Organisationen waren in den letzten 100 Jahren der Industrialisierung darauf fokussiert, ihre Prozesse (oftmals Routineprozesse) immer weiter zu optimieren, effektiver und effizienter zu machen. Diese Prozesslandschaften haben dann zu den bekannten Qualitätsmanagement-Systemen oder auch Projektmanagement-Systemen geführt. Gerade im Projektmanagement hat sich diese Vorgehensweise (Vorgehensmodelle) bei Projekten im Entwicklungsbereichen (Innovationen) zu einer Arbeitsform (Vorgehensmodell) entwickelt, die eher produktorientiert ist. Paradebeispiel dafür ist das Scrum-Framework mit den zu erzielenden Increments am Ende des Sprints oder das Minimum Viable Product (MVP), das wir aus dem Lean Start-up-Ansatz kennen.

Dieser Trend wird aktuell durch Künstliche Intelligenz scheinbar wieder umgekehrt. Wie kommt das?

Schauen wir uns einmal an, wie stark Künstliche Intelligenz den gesamten Lebenszyklus der Software-Entwicklung beeinflusst, so können wir erahnen, dass die Zyklen, in denen ein (Software-)Ergebnis (Increment, MVP) produziert werden kann, immer kürzer werden. Möglicherweise so kurz, dass es sich gar nicht mehr lohnt, den gesamten Scrum-Zyklus mit den vorgesehenen Artefakten und Events durchzuführen, und es zu einem kontinuierlichen Fluss an Ergebnissen (Produkten) kommt. In meinem Beitrag Künstliche Intelligenz: Wird Scrum durch den permanenten Fluss an Produkten zu Kanban? hatte ich das schon einmal angedeutet. Es freut mich daher, dass der Gedanke durchaus auch von anderen Autoren vertreten wird:

“Der Fokus essenzieller Design- und Architekturentscheidungen verschiebt sich in der Digitalisierung genau wie einst in der Industrialisierung von der Produktentwicklung hin zur Prozessentwicklung. Hier schließt sich auch der Kreis zu Scrum, denn zwei der wichtigsten Scrum-Pioniere Hirotaka Takeuchiund Ikujiro Nonaka kamen ursprünglich aus industriellen Produktions- und Innovationskontexten, nicht aus der Softwareentwicklung” (Immich, T.(2025): KI-Agenten Teil 2: Von der Produktentwicklung zur Prozessoptimierung, in Heise Online vom 27.05.2025).

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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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Künstliche Intelligenz beeinflusst den gesamten Lebenszyklus der Software-Entwicklung

High-level software development life cycle (McKinsey (2024): The gen AI skills revolution: Rethinking your talent strategy)

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.

So eine Entwicklung kann als Reflexive Innovation bezeichnet werden: “Die Revolution frisst ihre eigenen Kinder” (Quelle). Siehe dazu ausführlicher Freund, R.; Chatzopoulos, C.; Lalic, D. (2011): Reflexive Open Innovation in Central Europe.

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Digitale Souveränität: Google Drive im Vergleich zu Nextcloud

Vergleich zwischen Google Drive und Nextcloud im Rahmen der Bewertung mithilfe des Souveränitätsscores
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Der Souveränitätsscore von Prof. Wehnes stellt verschiedene Kriterien auf, anhand derer Angebote verglichen werden können. In der Abbildung ist zu erkennen, dass Google Drive und Nextcloud (Open Source) gegenübergestellt wurden. Das Ergebnis ist eindeutig.

Google Drive erfüll kein einziges Kriterium, wohingegen Nextcloud 5 von insgesamt 6 Kriterien erfüllt. Daraus ergibt sich für Google Drive ein Souveränitätsscore von 0 und für Nextcloud ein Souveränitätsscore von 1.

Diese einfache Gegenüberstellung zeigt, dass die Digitale Souveränität mit Nextcloud erreicht werden kann.

Fangen Sie an, und machen Sie den ersten Schritt zu Ihrer eigenen Digitalen Souveränität, indem Sie auf Open Source Anwendungen setzen, bei denen Sie die Kontrolle über Ihre eigenen Daten haben – z.B. mit Nextcloud.

Wir nutzen seit 2022 auf unserem Server Nextcloud und in der Zwischenzeit auch LocalAI. Dabei können wir innerhalb von Nextcloud auf KI-Modelle zurückgreifen – alle Daten bleiben dabei auf unserem Server. Der nächste Schritt ist, KI-Agenten auf unserem Server zu entwickeln. Siehe dazu auch

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

Souveränitätsscore: Zoom und BigBlueButton im Vergleich.

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Welche betrieblichen Probleme können durch ein modernes Wissensmanagement gelöst werden?

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.

Siehe dazu Ein neuer Wissensbegriff und meine vielen Blogbeiträge zum Thema.