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Springer-Verlag: Korrekturlesen meines Artikels zur MCPC 2015

mcpc2015Zur Weltkonferenz MCPC 2015 (Mass Customization, Personalization and Co-Creation), die vom 20. bis 22.10.2015 in Montréal stattgefunden hat, hatte ich ein Paper mit dem Titel Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model eingereicht. Das Paper wurde nicht nur angenommen, sondern ich hatte auch die Gelegenheit, meine Gedanken im Rahmen einer Special Keynote vorzutragen. In der Zwischenzeit hat der Springer-Verlag die Arbeit zur Veröffentlichung der Konferenz-Proceedings begonnen. Ich habe eine Mail aus Indien erhalten, wo die Verlagsarbeiten wohl durchgeführt werden:

Dear Dr. Robert J. Freund,

I am happy to inform you on behalf of Springer that the page proofs of your Springer title Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model are now available.

Ein Link führte mich direkt zu dem Verlagssystem, das mich durch den Prozess führte. Nachdem ich auf Speichern geklickt hatte, wurden mir noch verschiedene Punkte aufgezeigt, die ich abarbeiten musste. Nun ist alles erledigt. Die Veröffentlichung der Konferenz-Proceedings ist für April 2016 geplant – bin gespannt. Die Erfahrungen und das neue Wissen gehen natürlich auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK) ein. Informationen finden Sie auch auf unserer Lernplattform.

 

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Mein Paper zur Weltkonferenz MCPC 2015 wurde nun in den Proceedings veröffentlicht

mcpc-drrobertfreundDie Weltkonferenz MCPC 2015 fand vom 20. bis 22.10.2015 in Montréal/Kanada statt. Mein Paper wurde nicht nur angenommen, sondern ich hatte auch die Gelegenheit meine Gedanken in einer Special Keynote vorzutragen. In der Zwischenzeit wurden die verschiedenen Beiträge in den Proceedings zur Konferenz beim Spinger-Verlag veröffentlicht. Vorwort:

Twenty years ago Mass Customization was acknowledged as the ”New Frontier
in Business Competition”. The first MCPC conference was hosted by
Hong Kong University of Science and Technology in 2001. Since then the
MCPC conference has grown to become the primary conference for presenting
and discussing current issues and recent developments within the fields
of Mass Customization, Personalization, and Customer Co-Creation. The
2015 MCPC conference, the eighth in the series, for which the contributions
are presented in this book, was hosted by the School of Management at the
University du Québec in Montréal, Canada. For this edition, the emphasis
was placed on “managing complexity”.

Meinen Artikel finden Sie hier (Siehe dazu auch Veröffentlichungen):

Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model, in Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 88-102 | Springer

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Drei Probleme, die ein Computersystem nicht lösen kann

In meinem Paper zu Weltkonferenz MCPC 2015 in Montréal habe ich in meiner Special Keynote aufgezeigt, dass Cognitive Computing bei komplexen Problemen an seine Grenzen stößt und der Mensch in so einem Kontext Vorteile hat. Darüber hinaus gibt es auch aus der Sicht der Forschung zu Algorithmen Grenzen für Computersysteme. Das Video vom 19.01.2016 zeigt auf, bei welchen Problemen das der Fall ist: The Halting Problem (Das Halteproblem), Kolmogorov Complexity (Kolmogorov-Komplexität), Wang Tiles (Wang Parkettierung).Solche Zusammenhänge zeige ich auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK) auf. Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Machine Learning as a Service: Warum eigentlich nicht?

mlaasAn Software as a Service (SaaS), Cloud as a Service usw. haben wir uns schon gewöhnt. Jetzt werden wir uns mit Machine Learning as a Service (MLaaS) befassen müssen. Die beiden Beiträge Machine Learning as a Service – Part 1 und Machine Learning as a Service – Part 2 zeigen anhand von drei Angeboten auf, welche Serviceleistungen schon möglich sind. Dabei ist der aus meiner Sicht führende Anbieter – Watson von IBM – gar nicht dabei. IBM hat im letzten Jahr seine API für Machine Learning für Nutzer geöffnet und schon nach kurzer Zeit haben über 70.000 Entwickler diese Chance für neue Produkte und Dienstleistungen genutzt. Es zeigt sich deutlich, dass Cognitive Computing mit dem hinterlegten Deep Learning (Machine Learning) ein Treiber für Innovationen sein kann. Auf diese Zusammenhänge bin ich auch in der Special Keynote auf der Weltkonferenz MCPC 2015 in Montréal eingegangen. Darüber hinaus gebe ich diese Hinweise auch gerne in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK) weiter. Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Ist Daten sammeln der Heilsbringer für Organisationen?

cloudDaten sammeln und zu strukturieren ist der aktuelle Trend: Data, Big Data, Cloud, Cognitive Computing etc. Es ist bestimmt gut, wenn Daten dazu führen, komplexe Probleme für Unternehmen oder für die Gesellschaft zu lösen. Andererseits wird suggeriert: Je mehr Daten umso besser. Das ist natürlich Unsinn, denn es kommt darauf an, die richtigen Daten und dann wiederum die entsprechenden Informationen – das entsprechende Wissen usw. – zu generieren. In dem Beitrag Big Data, Big Confusion, Big Distance (Capital vom 08.01.2015) wird bezweifelt, dass mehr Daten auch eine bessere Kundennähe ergeben. Nicht zwangsläufig, dennoch können bessere Daten durchaus für bestimmte Problemkategorien nützlich sein. In meinem Vortrag auf der MCPC 2015 in Montréal habe ich aufgezeigt, an welchen Stellen letztendlich Cognitive Computing an seine Grenzen stößt. Es geht in der heutigen Zeit also nicht um ein entweder-oder, sondern um das sowohl-als-auch. Solche Themen besprechen wir in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Warum ist das Teilen von Wissen so schwierig?

wissenDas Zurückhalten von Wissen wird in arbeitsteiligen Industriegesellschaft als arbeitsplatzsichernd angesehen (Womack/Jones/Roos 1990). Solange das Wissen in einer Organisation relativ langsam “unbrauchbar” wird, funktionierte das auch ganz gut. In der heutigen Arbeitswelt ist Wissen allerdings einer permanenten Veränderung unterlegen, sodass das Zurückhalten von Wissen eher schädlich ist. Wissen muss permanent upgedated und weiterentwickelt werden. Das geschieht durch formale und informelle Lernprozesse. Das Teilen von Wissen zwischen Personen, in Gruppen, auf der organisationalen Ebene und in Netzwerken kann heute durch Technologien unterstützt und gefördert werden. Das nicht so leicht – oder gar nicht – explizierbare Wissen (Erfahrungswissen, Expertise, Könnerschaft) wird heute häufig durch persönlichen Kontakt (Meister – Lehrling – Situation) weitergegeben. Es ist also ein Trugschluss, wenn behauptet wird, dass alle Wissensdimensionen mit Hilfe von Technologie erfasst und weiterentwickelt werden können. Dennoch ist auch erkennbar, dass gerade Systeme wie Cognitive Computing neue Möglichkeiten in Wissenssystemen bieten (Deep Learning). Siehe dazu auch meinen Vortrag, den ich im Oktober 2015 auf der Weltkonferenz MCPC 2015 in Montréal/Kanada gehalten habe: Freund, R. (2015): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Solche Zusammenhänge besprechen wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Innovationsmanager (IHK) und Wissensmanager (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Wie kann die “kognitive Ära” für Innovationen genutzt werden?

mcpc-drrobertfreundSeit mehr als zwei Jahren befasse ich mich intensiver mit Cognitive Computing. Daraus ist ein Paper für die Weltkonferenz MCPC 2015 entstanden, das sehr interessiert aufgenommen wurde: “Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model“. In meiner Special Keynote habe ich aufzeigen können, dass die Möglichkeiten von Cognitive Computing viele Bereiche des Innovationssystems positiv beeinflussen können. Neben einzelnen Aspekten wie Design Thinking, Trendreport usw. ist für Unternehmen auch interessant, dass mit Hilfe von Cognitive Computing auch neue, innovative Geschäftsmodelle entwickelt werden können. Ein praktisches Beispiel ist Watson – Die Plattform für kognitive Unternehmen (IBM).

“Hinter Watson stehen 28 Cloud-basierte APIs, und bis 2016 sollen es noch einmal 50 % mehr werden. Mit diesen APIs kann man kognitive Technologie in neue Applikationen, Produkte und Prozesse integrieren – und so die Basis für ein digitales, kognitives Unternehmen schaffen”.

Es zeigt sich schon jetzt, wie vielfältig die Anwendungen sein werden. Solche Themen besprechen wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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TensorFlow: Google´s Open Source Software Library for Maschine Learning

tensorflowTensorFlow ist Google´s Open Source Software Library for Maschine Learning.  Seit 09.11.2015 stehen die Möglichkeiten des Deep Learning allen zur Verfügung, die daraus Anwendungen oder auch innovative Geschäftsmodelle entwickeln wollen. Damit steht TensorFlow in direkter Konkurrenz zu IMB´s Warson Projekt, dass seine API auch freigegeben hat. Mal sehen, wo das schnellste und innovativste Ökosystem für entsprechende Anwendungen entsteht. Ich vermute eher bei Google – bin mir aber nicht sicher. Da ich mich in meiner Special Keynote auf der Weltkonferenz MCPC 2015 in Monteeal mit Cognitive Computing befasst habe, bin ich an dieser Entwicklung stark interessiert. Siehe dazu auch Freund, R. (2015): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open innovation Model, MCPC 2015 proceedings. Natürlich gehen wir auf diese ntwicklungen auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK) ein. Informationen finden Sie dazu auf unserer Lernplattform.

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Mark Zuckerberg Explains Facebook’s Advances In AI (Artificial Intelligence)

In dem Video (01.11.2015) erläutert Mark Zuckerberg die Fortschritte bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (AI) bei Facebook. Gerade wenn sehr viele Daten anfallen, ist Künstliche Intelligenz von Vorteil. Diese unterscheidet sich allerdings qualitativ von dem traditionellen Datenmanagement. Die Fortschritte bei Deep Learning und Cognitive Computing in verschiedenen Branchen sind beispielsweise  bei IBM Watson gut zu erkennen.

Siehe dazu auch meinen Vortrag auf der Weltkonferenz MCPC 2015 in Montreal/Kanada: Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model (Special Keynote).