Künstliche Intelligenz – Menschliche Intelligenz – Intelligente Problemlösungen

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).

Die Mustererkennung kann durch Maschinen wie der Künstlichen Intelligenz, oder durch den Menschen mit seinen besonderen Intelligenzen/Kompetenzen erfolgen. An dieser Stelle sollte allerdings auch geklärt werden, welche menschliche Intelligenz gemeint ist. Es gibt hier durchaus Ansätze die zeigen, das möglicherweise der immer noch favorisierte Intelligenz-Quotient (IQ) keine Passung zu dem hier kurz aufgezeigten Themenfeld hat. Siehe dazu auch
Künstliche Intelligenz und Menschliche Intelligenz
Intelligenztheorie: Anmerkungen zu Sternbergs Triarchischen Theorie und Gardners Multiple Intelligenzen Theorie
Mensch und Künstliche Intelligenz: Engineering bottlenecks und die fehlende Mitte.

Bitkom: Open Source Monitor 2023

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.).

Wir arbeiten seit einiger Zeit daran, einen Souveränen Arbeitsplatz auf Open Source Basis gerade in Bezug auf das Thema “Projektmanagement” zu entwickeln. Siehe dazu Sovereign Workplace: Der unabhängige Arbeitsplatz auf integrierter Open Source Basis.

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.

Der KI-basierte Arbeitsplatz – eine erste Einordnung

Die Entwicklung bei KI-Anwendungen ist rasant. Alleine die weltweite Nutzung von ChatGPT von OpenAI hat alle Erwartungen übertroffen. Die Abkürzung ChatGPT lautet dabei etwas ausführlicher “Chatbot Generative Pre-trained Transformer”. Die hinterlegten Daten sind also vorher “trainiert” worden. Beim Start von ChatGPT standen nur Daten bis 2021 zur Verfügung. Dennoch waren die ersten Ergebnisse verblüffend. Siehe dazu ChatGPT – Was ist das? (MDR vom 11.06.2023). In allen gesellschaftlichen Bereichen werden in der Zwischenzeit die Möglichkeiten von ChatGPT genutzt, incl. der mehr als 128 Plugins (Stand: Mai 2023). Dabei ist das Spektrum von OpenAI nicht alleine auf Text beschränkt, sondern enthält mit Dall-E auch Möglichkeiten, KI auf Fotos anzuwenden.

In 2023 hat sich Microsoft mit Milliarden US$ bei OpenAI engagiert. Alle aktuellen und zukünftigen KI-Anwendungen von OpenAI will Microsoft in seine Produkte, wie z.B. in Office, oder auch in die Suchmaschine Bing integrieren – Beispiel. Die Erweiterung auf eine Suchmaschine ermöglicht es der KI-Anwendung, auch auf Daten aus dem Internet zuzugreifen. Dabei ist nicht immer klar zu erkennen, welcher (beispielsweise) Text von welcher Quelle ist. Es wundert daher nicht, dass sich dagegen immer mehr Autoren wehren. Eine ähnliche Entwicklung gibt es bei Fotos. Der Beitrag Künstliche Intelligenz (KI) im Urheberrecht: Welche Rechte bestehen? bietet dazu gute erste Informationen. Wenn Organisationen nun KI-Anwendungen am Arbeitsplatz nutzen wollen, stehen sie vor folgenden Fragen (Auswahl):

  • Welche Anwendungen sind für welchen Arbeitsplatz sinnvoll (Mehrwert)?
  • Wie kann KI in die Arbeitsprozesse integriert werden?
  • Was ist mit dem Urheberrecht?
  • Was passiert mit den generierten Daten?
  • Wo werden die Daten gespeichert, bzw. ausgewertet und weiter genutzt?
  • …..

Microsoft mit OpenAI verweist zwar auf seinen Product Safety Standard, und auch Google Bard oder Facebook weisen auf ähnliches hin, doch haben alle das Problem, dass der Umgang mit Daten meines Erachtens immer noch einer Black Box entspricht: Mit den Anfragen (Prompts) geben Nutzer z.B. Text ein, und erhalten anschließend eine Antwort. Was dazwischen passiert ist nicht transparent. Weiterhin ist der Datenschutz bei den Anbietern oftmals nicht so, wie wir es uns in Europa vorstellen – auch wenn, wie im Falle von Microsoft, nachgebessert wurde. Es wundert daher nicht, dass die EU versucht, einen Rahmen abzustecken (Tagesschau vom 14.06.2023), um die Themen um KI-Anwendungen zu regeln. Diese Regelungen sollten allerdings weiterhin Spielraum für Innovationen bieten. Siehe dazu auch KI-Gesetz der EU.

Wir testen aktuell verschiedene KI-Anwendungen für die von uns entwickelten Blended Learning Lehrgänge. Siehe dazu beispielsweise Digitalisierung – inkl. KI – im Projektmanagement.

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.

Was hat der Wandel am Arbeitsplatz mit Lernkultur zu tun?

In einer sich schnell wandelnden digitalen Welt spielt Lernen nicht nur für Unternehmen und Arbeitgeber, sondern auch für Arbeitnehmer eine immer wichtigere Schlüsselrolle. In der Veröffentlichung Moodle (2020): Wandel am Arbeitsplatz: Warum Lernkultur die Antwort ist werden zunächst die veränderten Rahmenbedingungen von (Erwerbs-)Arbeit dargestellt.

In dieser sich beschleunigenden Welt macht das Aufbauen einer starken Lernkultur den Unterschied zwischen Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens (Moodle 2020).

Es ist bemerkenswert, dieser Zusammenhang schon im Forschungsprojekt QUEM thematisiert wurde. Beispielhaft sei hier nur genannt: Reuther, U. et al. (2006): Lernen im Prozess der arbeit, QUEM-Bulletin 05/2006. Leider achten viele Unternehmen zu wenig auf Forschungserkenntnisse, wenn es um das Lernen geht, und vertrauen viele Jahre später Beratungsunternehmen, die diese Erkenntnisse teuer verkaufen.

Wenn Lernen eine so wichtige Rolle im Umgang mit den turbulenten Veränderungen ist, warum wissen Unternehmen dann so wenig darüber, wie ihre Mitarbeiter Lernen, wie Teams lernen und wie die gesamte Organisation lernt?

Wir setzen in dem Zusammenhang auf einen Mix von Lernmöglichkeiten (Blended Learning), der die vielfältigen Lernsituationen/Arbeitssituation unterstützen kann. Dabei kommt es allerdings nicht alleine auf die Techniken an, sondern auch auf das methodisch/didaktische Setting.

Das von uns genutzte Lern-Management-System (LMS) Moodle bietet hier viele Möglichkeiten, das Lernen im Prozess der Arbeit zu unterstützen.

Neue Technologien und Jobs bzw. Tätigkeiten

wissenWenn wir über neue Technologien reden oder schreiben geht es auch darum zu klären, welchen Einfluss neue Technologien auf Jobs haben. Die Argumentationen pendeln dann immer zwischen den beiden Extremen a) Neue Technologien vernichten Jobs und b) Neue Technologien schaffen Jobs. Die Wahrheit liegt wie immer irgendwo dazwischen. Das Paper

Autor, D. A. (2015): Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation. Journal of Economic Perspectives—Volume 29, Number 3—Summer 2015—Pages 3–30

zeigt den Einfluss neuer Technologien auf die Jobs in den USA auf. Dabei wird deutlich, dass neue Technologien langfristig mehr Jobs schaffen. Weiterhin wird erläutert, dass die heute aktuellen neuen Technologien bestimmte Tätigkeiten – und nicht immer ganze Jobs – obsolet machen werden. Der Soziologe Beck hat schon in den 90er Jahren darauf hingewiesen, nicht von Jobs, sondern von Tätigkeitsportfolios zu sprechen. An dieser Stelle kommt dann das Polanyi-Paradox “we know more than we can tell” zum Tragen, denn genau der Anteil, der nicht expliziert werden kann, ist der Teil des Wissens und Könnens, der nicht so leicht von den neuen Technologien ersetzt werden kann. Sind also Expertise und Könnerschaft stark ausgeprägt und für die komplexe Problemlösung nötig, so wird diese Tätigkeit von den neuen Technologien eher nicht ersetzt werden können. Solche Zusammenhänge besprechen wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Wissensmanager (IHK). Informationen finden Sie auf unserer Lernplattform.

Gesundheitsreport 2009 der DAK und wissensbasierte Arbeit

Dem Gesundheitsreport 2009 der DAK (erschienen im Februar 2009) kann man folgendes entnehmen (S. 104): “Unterschiedliche Krankheiten und Gesundheitsrisiken, sowie geänderte Gesundheitseinstellungen und -verhaltensweisen können nicht losgelöst betrachtet werden vom Wandel in der Arbeitswelt. Die Dienstleistungs- und Wissensgesellschaft stellt neue Anforderungen an Arbeitnehmer. Damit hängt die berufliche Leistungsfähigkeit nicht nur von den körperlichen, sondern sehr deutlich auch von den kognitiven und psychischen Ressourcen ab wie z.B. Auffassungsgabe, Erinnerungsvermögen sowei Ausdauer und Stressresistenz.” Der zu beobachtende Trend zum “Doping am Arbeitsplatz” ist keine gute Entwicklung. Die zu schnell verschriebenen Psychopharmaka können zu Abhängigkeiten führen und merzen die Ursachen nicht aus. Arbeitsplätze können durchaus an die kognitiven und körperlichen Leistungsfähigkeiten angepasst werden, sodass es zu eher ausgewogenen Belastungen kommt. Arbeitsplätze aus der Sicht der Multiple Intelligenzen Theorie beurteilt (Siehe Martin 2001) ermöglichen es Arbeitgebern und Arbeitnehmern, Über-, aber auch Unterforderungen (physische und psychische) zu erkennen und Maßnahmen abzuleiten. “Doping am Arbeitsplatz” ist keine Lösung, sondern verschlimmert die Situation nur noch.