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In Zeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) reichen traditionelle Modelle des Changemanagements nicht mehr aus

Es viele Changemanagement-Modelle, die sich in den letzten Jahrzehnten etabliert haben, und heute noch angewendet werden. Siehe dazu beispielhaft diese Blogbeiträge. Janssen (1996) hat beispielsweise vorgeschlagenen “Vier Räume des Wandels” zu beachten.

#1 Raum des SCHOCKS
#2 Raum der VERNEINUNG
#3 Raum der VERWIRRUNG
#4 Raum der AKZEPTANZ

Diese Räume oder auch Schritte sind sicherlich sinnvoll, doch reichen sie In Zeiten der Künstlichen Intelligenz nicht aus. Es wird daher vorgeschlagen, noch einen Raum vorzuschalten und zwei weitere Räume hinzuzufügen:

#0 Raum der AHNUNGSLOSIGKEIT
#1 Raum des SCHOCKS
#2 Raum der VERNEINUNG
#3 Raum der VERWIRRUNG
#4 Raum der AKZEPTANZ
#5 Raum der INTEGRATION
#6 Raum der TRANSFORMATION

Quelle: Koerting/Neumann (2024), in Bernert et al. (Hrsg.) (2024): KI im Projektmanagement.

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.

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RKW-Magazin 3/2024: Anmerkungen zu einzelnen Inhalten

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Das RKW Kompetenzzentrum veröffentlicht mehrmals im Jahr ein RKW Magazin. Die Ausgabe RKW Magazin 3/2024 (PDF) hat den Schwerpunkt “Fachkräftesicherung” und den Titel “Investition Mensch”. Zu einigen Inhalten möchte ich etwas anmerken:

“Der demografische Wandel ist ein wesentlicher Treiber des Fachkräftemangels.”

Diese Veränderungen sind seit den 1960er Jahren bekannt. Somit konnte seit ca. 60 Jahren etwas dagegen getan werden. Jetzt ist die “Überraschung” groß. Das Thema war auch schon der “Hit” zu Zeiten von Frau Merkel als Bundeskanzlerin. Ich kann mich noch gut an die Diskussionen beim RKW in Eschborn erinnern, als ich zu dem Thema kurz im Projektbeirat war. Meine Hinweise wurden von manchen Teilnehmern nicht gerne gehört.

“Schätzungen zufolge fehlen in Deutschland bereits Hunderttausende Fachkräfte.”

Dabei ist zu hinterfragen, worauf sich die Schätzungen beziehen. Siehe dazu ausführlicher “Fachkräftemangel”: Ist der jeweilige Bezugspunkt richtig? Oftmals beziehen sich die Zahlen auf die bestehenden Strukturen – doch diese Strukturen sollten zunächst angepasst werden: Von der Strukturdominanz zur Prozessdominanz.

Titel der Ausgabe: “Investition Mensch”

In der meistens noch vorherrschenden industriellen Bilanzierung, werden Finanzmittel für Mitarbeiter (Menschen) überwiegend nicht aktiviert, und stellen somit keine Investitionen, sondern eher Kosten dar. Um die Wichtigkeit von Mitarbeitern (Humankapital), Struktur (Strukturkapital) und Beziehungen (Beziehungskapital) in einem Wissenssystem angemessener darstellen zu können, müssten die Organisationen eine Wissensbilanz erstellen – die meisten Organisationen machen das allerdings nicht.

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Innovationsökosysteme können von einem starren Qualitätsmanagement behindert werden

Image by Johnmusk from Pixabay

Die Zertifizierung nach ISO 9001 bedeutet, dass alle Prozesse einer Organisation dokumentiert und wirksam eingeführt wurden (Qualitätsmanagementsystem). Es ist also ein Mindestmaß an Management-Qualität dokumentiert. Prozesse wie Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen oder auch der Ablauf im Vertragswesen usw. sind beschrieben, und die Mitarbeiter halten sich möglichst daran. Für Abweichungen von den Prozessen, oder bei Verbesserungen (KVP) gibt es weitere Prozessbeschreibungen.

Solche Managementsysteme sind gut bei einem relativ stabilen Umfeld, bei dem die Prozesse marginal, kontinuierlich verbessert werden. Das führt dann auch immer wieder zu inkrementellen Innovationen, die allerdings heute alleine nicht mehr ausreichen. Das turbulente Umfeld erwartet in Innovationsökosystemen viele – und immer schneller – Innovationen, die eher disruptiv sind. In so einem beschleunigten Umfeld kommen Organisationen mit ihrem Qualitätsmanagementsystem oftmals gar nicht mehr hinterher. Bernhard Lingens fasst das wie folgt zusammen:

“Bei Innovationsökosystemen geht es darum, mit Partnern zusammen Innovationen zu realisieren. Dies erfordert Koordination und Geschwindigkeit. Verträge sind schwierig, weil alle Partner auf Augenhöhe arbeiten. Schnelligkeit und der schnelle Marktstart sind entscheidend. Ein starres Qualitätsmanagement könnte diesen Prozess behindern. Versuche, komplexe Liefergegenstände vertraglich zu definieren, sind hier oft zum Scheitern verurteilt. Ein Minimum Viable Product (MVP) ist oft wichtiger als Perfektion, um schnell Feedback zu erhalten und iterativ zu verbessern” (Interview mit Prof. Dr. Bernhard Lingens, in: qz-online vom 07.11.2024).

Die Stärken traditioneller Managementsysteme des Scientific Managements haben den eher auf Routine ausgerichteten Organisationen eine Struktur gegeben, die jahrzehntelang zum Erfolg ganzer Branchen, oder auch der Verwaltungen, beigetragen haben.

In den letzten Jahrzehnten hat sich das Umfeld durch die Vernetzung von allem erheblich beschleunigt, sodass die neuen komplexen Probleme mit diesen Ansätzen immer weniger zeitnah gelöst werden können. Das wird in der Zwischenzeit allen klar. Doch ist es immer wieder Erstaunlich, wie lange sich Systeme gegen eine Veränderung streuben – bis es dann gar nicht mehr geht. Der Volkswagen-Konzern, und auch staatliche Strukturen, sind hier Negativ-Beispiele. Dort galt und gilt (?) immer noch das Credo: Wer sich zuerst bewegt, verliert…

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Projektmanager/in (IHK) ab 14. Januar 2025 in Düsseldorf

Der von uns angebotene Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in (IHK) wird auch im kommenden Jahr 2025 bei der IHK in Düsseldorf angeboten. Der erste Lehrgang ist ab dem 14.01.2025 terminiert.

Projektmanager/in (IHK) – Blended Learning Lehrgang (Flyer, IHK-Website) 14.01.-18.02.2025, IHK Düsseldorf, Ansprechpartnerin: Frau Wanke, Telefon: 0211/17243-35, E-Mail: petra.wanke@duesseldorf.ihk.de  

Weitere Informationen zu unseren Lehrgängen und zu weiteren Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Vorlagen: Richtlinien für Projekte, Programme, Projektportfolios und Projektnetzwerke

Über Projekte, Programme, Portfolios und Projektnetzwerke habe ich schon mehrere Blogbeiträge geschrieben. Was bisher noch fehlte, war eine Art Gliederung verschiedener Punkte, die zu beachten sind. In dieser PDF-Vorlage sind dazu zwei Richtlinien enthalten. Die folgenden Abbildungen zeigen davon Ausschnitte.

Ausschnitt aus der Richtlinie für Projektportfolios und Projektnetzwerke
Ausschnitt zur Richtlinie für Projekte und Programme

Mit den Vorlagen können Sie in Ihrer Organisation strukturiert generelle Vorgaben für die jeweiligen Ebenen im Projektmanagement machen, und letztendlich Verschwendung im Multiprojektmanagement vermeiden.

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.

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Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data

Immer mehr Privatpersonen und Organisationen realisieren, dass die populären Trainingsdaten (LLM: Large Language Models) für ChatGPT von OpanAI, oder auch Gemini von Google usw., so ihre Tücken haben können, wenn es beispielsweise im andere oder um die eigenen Urheberrechte geht. In diesem Punkt unterscheiden wir uns in Europa durchaus von den US-amerikanischen und chinesischen Ansätzen. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich. Darüber hinaus liegen die Daten der bekannten (closed source) LLMs zu einem überwiegenden Teil in englischer oder chinesischer Sprache vor.

Die Alternativen waren bisher entweder nicht leistungsstark genug, oder einfach nicht für die Allgemeinheit als Open Source Model verfügbar. Siehe dazu Open Source AI Definition – 1.0: Release Candidate 2 am 21.10.2024 veröffentlicht. Das hat sich in der Zwischenzeit geändert. Beispielsweise wurde Open Source AI: Common Corpus als größte offene Trainingsdatenbank veröffentlicht, die gerade Daten für KI-Anwendungen enthält, die urheberrechtlich freigegeben wurden. Weiterhin gibt es das geförderte Projekt OpenGPT-X, das nun Teuken 7B-v0.4 veröffentlicht hat.

Quelle: https://opengpt-x.de/en/models/teuken-7b/

“Multilingual, open source models for Europe – instruction-tuned and trained in all 24 EU languages…. Training on >50% non English Data. (…) This led to the creation of a custom multilingual tokenizer” (ebd.).

Neben der freien Verfügbarkeit (Open Source AI) (via Hugging Face) ist somit ein großer Pluspunkt, dass eine große Menge an Daten, nicht englischsprachig sind. Das unterscheidet dieses Large Language Model (LLM) sehr deutlich von den vielen englisch oder chinesisch dominierten (Closed Source) Large Language Models.

Insgesamt halte ich das alles für eine tolle Entwicklung, die ich in der Geschwindigkeit nicht erwartet hatte!

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Unternehmen: Von der Strukturdominanz zur Prozessdominanz

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Aktuell sieht es in vielen Unternehmen noch so aus, dass die Struktur (Aufbauorganisation) die Prozesse (Ablauforganisation) bestimmt und dominiert. Etwas überzogen formuliert: Die Prozesse werden an die Struktur angepasst. In Zeiten der Digitalisierung wird manchmal sogar krampfhaft versucht, die Prozesse so zu digitalisieren, dass die Struktur nicht verändert werden muss.

Das kann auf Dauer nicht gut gehen, denn das Umfeld verändert sich sehr dynamisch und erfordert teilweise ganz neue Prozesse in Unternehmen, die manchmal wenig oder sogar keine Struktur benötigen, da diese digitalen Prozesse beispielsweise über Plattformen von Kunden/Bürger usw. selbst durchgeführt werden. Dazu habe ich folgenden Text gefunden:

“Mit dem Wissen über Prozesse und Strukturen des biologischen Lebens, der Zellen, der DNA, etc. nähern sich die Prozesse und Strukturen vieler Unternehmen der Prozessdynamik des evolutionären Lebens an. Aber die Mehrheit der Unternehmen hat diesen Weg noch nicht eingeschlagen und verharrt immer noch zu sehr auf der Strukturdominanz. Einen neuen kräftigen Schub zu mehr Prozessdominanz wird die Digitalisierung in Verbindung mit künstlicher Intelligenz und Selbststeuerung erzeugen. Dies kann und wird vielfach zu umfassenden, z.T. sehr radikalen Veränderung der Energieprozesse und zu neuen dissipativen Strukturen von Unternehmen führen” (Zangl 2024, in Koller et al. 2024: Die Zukunft der Grenzenlosen Unternehmung).

Wenn sich Unternehmen also stärker an dem Umfeld orientieren, werden sie sich zwangsläufig immer mehr an die evolutionäre Prozessdynamik anpassen. Das wiederum wird dazu führen, dass es zu einer deutlichen Prozessdominanz kommen wird. Darüber hinaus wird sich zeigen, ob bestehende Unternehmen in der Lage sind ihre Strukturen schnell anzupassen, ob für die aufgezeigte Entwicklung ganz andere Unternehmen benötigt werden.

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Wie hängen Wandel, Energie und Prozess zusammen?

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In der heutigen Diskussion um technologische und gesellschaftliche Veränderungen kommt immer wieder der Begriff Wandel auf, der früher eher gemächlich war und heute als turbulent empfunden wird.

Es geht um den demographischen Wandel, den Klimawandel usw.. Der Begriff “Wandel” wird in diesen Zusammenhängen oft negativ besetzt – dabei gibt es durchaus auch positive Seiten eines Wandels. Um es klarzustellen: Ich leugne nicht die wissenschaftlich belegten großen Veränderungen unseres Klimas. Dennoch bin ich auch jemand, der gerne möglichst viele Facetten eines Themas beleuchtet.

Wie kann man sich also dem Begriff “Wandel” etwas unvoreingenommener nähern? Ich habe dazu einen Text gefunden, der das durchaus ermöglicht:

“Ein Prozess ist Bewegung oder naturwissenschaftlich ausgedrückt, eine „zeitliche Änderung des Zustandes eines physikalischen Systems“ (o.V., spektrum.de). Bewegung wiederum ist nur möglich durch Energie, insofern ist Bewegung ein Energieprozess. Um ein physikalisches System zu verändern, ein Ziel, ein Ergebnis, einen neuen Zustand oder Ort zu erreichen, muss ein Energieprozess ablaufen. In einem Energieprozess wird kontinuierlich eine Energieform in eine andere umgewandelt, insofern ist ein Prozess eine dauerhafte Energieumwandlung” (Zangel 2024, in Koller et al. 2024: Die Zukunft der Grenzenlosen Unternehmung).

Wandel als einen Prozess der Energieumwandlung zu verstehen, der schon seit dem Urknall erfolgt, ist eine interessante Perspektive, die zeigt, dass so ein Wandel nicht zu stoppen ist. Das heißt allerdings nicht, dass man nichts machen kann.

Diese (Energie-) Umwandlung zum Wohle aller zu beeinflussen, sollte unser aller Anspruch sein. Dazu kann jeder Einzelne einen Teil beitragen – beispielsweise auch, indem wir von anderen lernen. Japan hat mit der Society 5.0 ein erstes, aus meiner Sicht gutes, Zielbild für eine menschenzentrierte Gesellschaft skizziert, in der die neuen Technologien eine wichtige Rolle spielen. Mit diesem Ansatz grenzt sich Society 5.0 von der Industry 5.0 ab.

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Wie entsteht Handlungsfähigkeit?

Quelle: Arnold (2017)

In einem turbulenten Umfeld handlungsfähig zu bleiben ist wichtig. Dabei stellt sich natürlich gleich die Frage, was Handlungsfähigkeit ausmacht, und wie diese entwickelt werden kann. Das Kompetenztableau (Abbildung) zeigt, dass es um die zwei Dimensionen “Selbstwirksamkeit” (Eigene Überzeugung, schwierige Situationen bewältigen zu können) und “Kooperation” geht – jeweils von niedrig bis hoch.

In diesem Spannungsfeld sind Emotionale Kompetenz, Spirituelle Kompetenz (ohne esoterisch zu sein, Kommunikative Kompetenz, Wissenskompetenz und Lernkompetenz eingebettet. Je besser diese Kompetenzen ausgeprägter sind, um so Handlungsfähiger ist jemand im Sinne einer sachgemäßen Problemlösung.

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

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Hybride Intelligenz: Zusammenspiel von Mensch, Maschine und Künstlicher Intelligenz

Wenn es um zu lösende Probleme in einem beruflichen Umfeld geht, so gibt es dabei sehr viele einzelne Aufgaben, die im Zusammenspiel von Menschen, Maschinen und Künstlicher Intelligenz gelöst werden können. Welche “Konfiguration” dabei angemessen erscheint, ist Abhängig vom Kontext, dem Task (Aufgabe) und den vorhandenen Problemlösungspotentialen. An dieser Stelle kommt der Begriff Hybride Intelligenz ins Spiel.

“Dellermann, Ebel, Söllner und Leimeister (2019: 638) definieren hybride Intelligenz als die Fähigkeit, komplexe Ziele durch die Kombination menschlicher und künstlicher Intelligenz zu erreichen, kontinuierlich voneinander zu lernen und dabei Ergebnisse zu produzieren, die über das hinaus gehen, was KI oder Mensch allein hätten erreichen können. Nicht immer lässt sich hierbei trennscharf zwischen Automation und Augmentation unterscheiden (Raisch & Krakowski, 2021). Der Grad der Automation bzw. Augmentation hängt immer individuell von der jeweiligen zu lösenden Aufgabe ab” (Piller et al. 2024, in Koller et al. 2024: Die Zukunft der Grenzenlosen Unternehmung).

Was allerdings unter “Menschlicher Intelligenz” verstanden wird, ist dabei nicht weiter erläutert. Ich gehe daher davon aus, dass von dem bekannten Intelligenzquotienten (IQ) ausgegangen wird, der sich in einer Zahl manifestiert. Dass das im Zusammenhang mit den Entwicklungen bei der Künstlichen Intelligenz kritisch sein kann, wird in dem Blogbeitrag OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? deutlich.

Wenn wir weiterhin beachten, dass auch der Intelligenz-Begriff erweitert werden sollte, können wir möglicherweise auch von einer Multiplen Künstlichen Intelligenz sprechen. Siehe dazu auch Multiple Artificial Intelligences (MAI) statt Artificial General Intelligence (AGI)?