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.
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.
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.
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In der heute sehr stark vernetzten Welt kommt es darauf an, Muster zu erkennen, um die anstehenden komplexen Problemlösungen zu entwickeln. die neuen Fragestellungen können oftmals nicht mehr mit den bisher so erfolgreichen Denkmustern gelöst werden. Das immer wieder propagierte neue Mindset integriert die alten Denkmuster und entwickelt diese weiter. Ein zentraler Punkt in vielfältig vernetzten Systemen ist das Erkennen von schwachen Signalen, oder von Mustern. Diese Eigenschaften werden der Künstlichen Intelligenz und der Menschlichen Intelligenz zugeschrieben. Im Zusammenspiel können dabei viele intelligente Problemlösungen generiert werden.
“Eine der zentralen Fragen der Zukunft könnte nicht sein, wie viele künstliche intelligente Lösungen in den Systemen stecken, sondern wie viel menschliche Intelligenz und welches Mindset und Bewusstsein vor dem Computer sitzt und wie beide miteinander in Beziehung stehen und verbunden sind” (Linder-Hofmann (2024): KI, agiles Mindset und integral -systemische Perspektiven. In: Bernert/Scheurer/Wehnes (Hrsg.): KI in der Projektwirtschaft).
Anwendungen zur Künstliche Intelligenz (KI) gibt es in der Zwischenzeit “wie Sand am Meer”. Dabei decken die kommerziellen Anwendungen einen Großteil des Marktes ab. Immer mehr Organisationen sehen darin allerdings auch Risiken, sodass Open Source Anwendungen , wie z.B. Nextcloud, in den Fokus rücken.
Dabei ist Nextcloud als Kollaborationsplattform mit den Anwendungen zu Dokumenten, Bildern, Webkonferenzen (Talk), Whiteboards, Tasks- bzw. KANBAN Boards, Open Project usw. in der Lage an jeder Stelle der verschiedenen Anwendungen KI-Apps aufzurufen (Smart Picker), die ebenfalls Open Source basiert sind.
Diese KI-Apps sind hier nicht vorgegeben, sondern können je nach Organisation zusammengestellt werden. Die Möglichkeit der eigenen Konfiguration von KI-Apps, die dann auch noch mit Hilfe von Ampelfarben (Rot-Gelb-Grün) charakterisiert sind, ergibt enorme eigene Gestaltungsspielräume.
Die Abbildung zeigt beispielhaft einen Screenshot von unserer Nextcloud, in der ich DECK als Taskboard (KANBAN Board) aufgerufen habe. Innerhalb eines Tasks (Tickets) kann ich im Textfeld mit Hilfe des Smart Pickers verschiedene Anwendungen aufrufen. In dem Beispiel habe ich die KI-App Whisper ausgewählt (AI speech-to-text) mit deren Hilfe ich jetzt einen gesprochen Text erfassen kann. Nextcloud charakterisiert diese Anwendung mit Gelb (Rot-Orange-Gelb-Grün). Ziel der Integration vieler Open Source Anwendungen in einer modernen Kollaborationsplattform ist der Souveräne Arbeitsplatz.
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.
Fraunhofer IAO (2023): Leitfaden zu Strategie und Wandel für den KI-Einsatz, in Anlehnung an Daugherty, P. R.; Wilson, H. J.: Human + Machine. Reimagining Work in the Age of AI. Harvard Business Review Press, 2018
Künstliche Intelligenz hat schon jetzt einen quantitativen und qualitativen technologischen Sprung auf allen gesellschaftlichen Ebenen ermöglicht. Es stellt sich daher immer mehr die Frage nach dem Umgang zwischen Menschen und diesen “Maschinen”. Da ich kein Freund von Dichotomien bin (Entweder-oder), suche ich immer wieder nach angemesseneren Erläuterungen. In dem vom Fraunhofer IAO (2023) veröffentlichten “Leitfaden zu Strategie und Wandel für den KI-Einsatz” gibt es dazu eine sehr gute Darstellung (Abbildung).
Maschinen-Tätigkeiten (hier: KI-Anwendungen) haben ihre Stärken bei Erledigen, Wiederholen, Vorhersagen und Anpassen. Das bedeutet, dass Berufe, die ihren Schwerpunkt bei diesen Tätigkeiten haben, in Zukunft wohl von KI abgelöst werden. Für Techniker/Ingenieure gibt es allerdings menschliche Tätigkeiten wie Führen, Empathisch sein, Kreativ sein und Bewerten, die technisch nicht so leicht zu ersetzen sind, also für Techniker (noch) Engineering bottlenecks darstellen.
Zwischen den beiden Extrempositionen gibt es allerdings einen sehr großen Bereich von Mensch-Maschinen-Tätigkeiten, der als die fehlende Mitte dargestellt wird. Dabei gibt es wiederum zwei Schwerpunkte: Einerseits kann der Mensch die Maschine trainieren, anderseits kann die Maschine dem Menschen assistieren. Gerade diese Bereiche können als die eigentlichen Chancen von Künstlicher Intelligenz (KI) gesehen und zum Wohle von Menschen, Organisationen und Gesellschaften – nicht nur zum Wohle großer, rein kommerziell ausgerichteter Konzerne. Siehe dazu auch Der KI-basierte Arbeitsplatz – eine erste Einordnung.
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Wir reden und hören überall etwas von der schönen, neuen Arbeitswelt, die unter New Work bekannt geworden ist. Diese schöne neue Arbeitswelt wird oft anhand von (positiven) Beispielen dargestellt und erläutert, denn etwas Neues – wie eben New Work – muss ja besser sein als das Alte – oder?
Diese auch wissenschaftlich geführte Diskussion über Vorteile und Nachteile der neuen Arbeitswelt ist schon etwas anstrengend, sodass es manchmal auch gut ist, die Thematik zu vereinfachen, sodass sich jeder dazu seine eigenen Gedanken machen kann. In der Abbildung ist – ohne Anspruch auf wissenschaftliche Korrektheit – dargestellt, wie sich “Arbeit früher” und “Arbeit heute” unterscheiden.
In den letzten Jahrzehnten haben wir uns in Europa/Deutschland in vielen Bereichen von verschiedenen Regionen der Welt abhängig gemacht, die uns jetzt Schwierigkeiten bereiten. Damit meine ich zunächst die offensichtlichen Abhängigkeiten von russischem Gas, den Ölimporten aus Krisenregionen, aber auch von den globalen Lieferketten.
Hinzu kommt aktuell eine Abhängigkeit, die etwas anders gelagert ist. Ich meine hier die digitale Abhängigkeit von den US-amerikanischen Tech-Konzernen. Siehe dazu beispielhaft Warum geschlossene Softwaresysteme auf Dauer viel Zeit und viel Geld kosten. Erste Anzeichen für mögliche Konflikte gab es schon mit der Einführung der DSGVO (Datenschutz-Richtlinie), die manche Tech-Konzerne nicht so ganz einhalten woll(t)en. In diesen Diskussionen, und in den Diskussionen über Künstliche Intelligenz ist vielen Entscheidungsträgern auf der politischen, aber auch unternehmerischen Ebene, klar geworden, dass die Digitale Souveränität ein wichtiges Gut ist.
Es ist daher nicht verwunderlich, dass der Trend zu immer mehr Open Source Software (OSS) nun auch im Open Source Monitor 2023 der Bitkom in einer Studie belegt wurde. Dr. Frank Termer, Bereichsleiter Software Bitkom, fasst die Zukunfstperspektiven von Open Source Software (OSS) in Deutschland wie folgt zusammen:
“Die Zukunftsperspektiven von OSS in Deutschland sind vielversprechend. Immer mehr Unternehmen und Organisationen erkennen die Vorteile von OSS-Lösungen und wissen diese zu nutzen. Dabei agieren sie nicht nur als reine »Konsumenten« von OSS, sondern erkennen ihre Verantwortung für das Open-Source-Ökosystem und bringen sich durch aktive Mitarbeit und inhaltliche Beiträge in die Open-SourceCommunity ein. Insbesondere die öffentliche Hand hat diesen Weg eingeschlagen und bekennt sich zunehmend zu ihrer Verantwortung, aktiver Teil der OSS-Community zu sein, um diese weiterzuentwickeln und eigene Vorteile zu realisieren. Damit trägt OSS auch zur Stärkung der digitalen Souveränität bei, da europäische Unternehmen und Institutionen die Kontrolle über ihre digitalen Infrastrukturen behalten oder wiedererlangen wollen. Sie ermöglicht kleinen und mittleren Unternehmen den Einsatz kostengünstiger und dennoch leistungsfähiger Lösungen und stärkt damit ihre Wettbewerbsfähigkeit. Diese Entwicklung wird sich mit Sicherheit weiter fortsetzen” (ebd.).
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Das Fraunhofer- Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO und die Deutshe Gesellschaft für Personalführung e.V. haben zusammen die Studie »Arbeiten nach der Corona-Pandemie – Ein Jahr danach« (2023, PDF) durchgeführt. Dort ist deutlich die Entwicklung zum hybriden Arbeiten in Deutschland zu erkennen.
»Auf der einen Seite belegt die Studie, dass die hybride Arbeitswelt Schwierigkeiten bei der Integration, Vernetzung und dem Wissensaustausch von Mitarbeitenden mit sich bringt. Auf der anderen Seite sehen wir, dass sowohl die Innovations- als auch Produktionskraft davon bisher unberührt bleiben. Vor diesem Hintergrund empfehlen wir Unternehmen, sich noch stärker mit ihrer Rolle als ›sozialem Ort‹ auseinanderzusetzen und die Fragen der Betriebsgemeinschaft und Identitätsstiftung zu klären, um eine langfristige Bindung und gemeinsame Innovationsfähigkeit sicherzustellen«.
Interessant finde ich in diesem Zusammenhang auch den Hinweis auf Entgrenzungseffekte, die in der Studie aus dem Jahr 2020 (PDF) thematisiert wurden: “die Arbeit zu unüblichen Tageszeiten (66 Prozent), Überstunden (65 Prozent), fragmentiertes Arbeiten (also Arbeiten früh morgens und dann mit langer Pause erst wieder abends (51 Prozent)) und für immerhin 35 Prozent die Arbeit am Wochenende” (ebd.). Die Entgrenzung von Arbeit ist Bestandteil des Übergangs von der einfachen zu einer eher Reflexiven Modernisierung. Dabei kommt es dann zu vielfältigen Entgrenzungen im Arbeitsprozess. Viele Blogbeiträge zum Thema “Hybrid” finden Sie hier.
Wenn es um die Arbeitsbelastung von Mitarbeitern in Organisationen geht, wird meistens über die Überlastung gesprochen/geschrieben. Natürlich sollte diese Überlastung vermieden werden, da dies auf Dauer möglicherweise zu einem Burn-out führen kann. Interessant dabei ist, dass es wohl nur 17 Prozent der Mitarbeiter sind, die tendenziell überlastet sind und überreraschenderweise 43 Prozent, die sich unterfordert fühlen.
“Überlastung und Burn-out sind wichtig, doch es geht nicht nur darum. Gemäß neuer Studien fühlen sich 17?Prozent der Mitarbeiter tendenziell überlastet. Doch satte 43 Prozent fühlen sich von ihrer Arbeit sogar unterfordert. Sie langweilen sich. Der Anteil der Überforderten und Unterforderten macht zusammen 60 Prozent. Ich finde dies erschreckend aus zwei Gründen. Zum einen laufen Unternehmen im heutigen Fachkräftemangel Gefahr, dass sie Mitarbeiter verlieren. Zum anderen denke ich als Psychologe auch an optimale Arbeitsbedingungen. Aus dem Flow-Modell des Psychologen Mihaly Csikszentmihalyi wissen wir, wie wichtig eine optimale Herausforderung für Mitarbeiter ist.” (Prof. Dr. Florian Becker in dem Interview “Mehr als Mitfühlen”, in: projektmanagementaktuell 4/2023).
Wenn es also um optimale Arbeitsbedingungen geht, sollte nicht nur die Überforderung, sondern auch die mögliche Unterforderung mit einbezogen werden. Mich erinnert das an den Kern von KANBAN, bei dem es darum geht, Anforderungen und Leistungsfähigkeit in Einklang zu bringen, sodass der angesprochene Flow entsteht. Kann also KANBAN als methodische Unterstützung helfen, die Potenziale der Überforderung und Unterforderungen (immerhin zusammen ca. 60%) zu erschließen?
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Es werden in der neuen Arbeitswelt immer noch viele Tätigkeiten – meistens Routinetätigkeiten – alleine durchgeführt. Wird die Tätigkeit komplizierter, oder gar komplexer, kommt man am Arbeitsplatz nicht mehr alleine zurecht, und versucht, das Problem mit anderen zusammen zu lösen. Das kann natürlich innerhalb des eigenen beruflichen Umfeldes (Funktionsbereichs) geschenen. es kommt aber immer mehr dazu, mit anderen cross-funktional, also funtionsübergreifend z.B. in Projekten zu arbeiten. Dabei sollten wir uns noch einmal klar machen, was Teamarbeit von Projektarbeit unterscheidet.
In einer Studie kam heraus, dass 75% of Cross-Functional Teams Are Dysfunctional (Harvard Business Review 2015). Bei einer sehr großen Anzahl von funktionsübergreifenden Teams klappt das also nicht gut. Genauer bedeutet das, dass drei der folgenden fünf Kriterien nicht erfüllt wurden:
“They fail on at least three of five criteria: 1.) meeting a planned budget; 2.) staying on schedule; 3.) adhering to specifications; 4.) meeting customer expectations; and/or 5.) maintaining alignment with the company’s corporate goals. Cross-functional teams often fail because the organization lacks a systemic approach. Teams are hurt by unclear governance, by a lack of accountability, by goals that lack specificity, and by organizations’ failure to prioritize the success of cross-functional projects” (ebd.).
Grob zusammengefasst wird vermutet, dass es an der organisationalen Struktur/Unterstützung liegt, dass funktionsübergreifende Teams nicht gut zusammenarbeiten. In dem Beitrag Making cross-organizational teams work for people vom 10.08.2023 werden dazu konkrete Vorschläge gemacht:
– Keep it small. – Maintain long-term relationships with regular teams. – Strengthen people skills. – Drive team diversity, deliberately select people who think differently. – Establish a single growth culture. – Reinforce psychological safety and accountability.
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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