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Wissensmanagement: Kompetenzrad für Wissensmanager nach GfWM

Kompetenzrad eines Wissensmanagers (GfWM e. V. (2024): Wissensmanagement-Kompetenzkatalog | PDF)

Wissen, und der Umgang mit Wissen (Wissen managen, Wissens-System managen) sind in einem turbulenten Umfeld zu wichtigen Wettbewerbsfaktoren von Organisationen geworden. Dabei hat sich das Verständnis von und über Wissen mit der Zeit verändert. Siehe dazu beispielsweise Reflexive Modernisierung und “reflexives Wissen” als neue Wissensform.

Personen, die sich mit Wissen beruflich befassen wollen/sollen, müssen daher entsprechende Kompetenzen mitbringen, bzw. entwickeln. Die Gesellschaft für Wissensmanagement e.V. (GfWM e.V.) hat zu diesem Thema im Januar 2024 einen Wissensmanagement-Kompetenzkatalog (Version 2.2| PDF) veröffentlicht. In der dazugehörenden Excel-Datei (XLSX) können Sie Ihr SOLL- und IST-Profil erfassen. Ein Beispiel dazu sehen Sie in der Abbildung weiter oben, die aus dem Kompetenzkatalog entnommen ist.

Der eine oder andere Punkt irritiert mich hier allerdings. Beispielsweise werden die Begriffe “Fertigkeiten”, Fähigkeiten” und “Kompetenzen” in dem Beispiel-Kompetenzrad dargestellt, obwohl der Schluss von Persönlichkeitseigenschaften (Fähigkeiten/Fertigkeiten) möglicherweise falsch ist (vgl. Erpenbeck).

Weiterhin kommt der Begriff “Emotion” im gesamten Wissensmanagement-Kompetenzkatalog überhaupt nicht vor. Möglicherweise ist das Thema indirekt in den Kompetenzen zu finden, allerdings nicht so prominent, wie es sein sollte.

John Erpenbeck hat in seinen Forschungen dazu festgestellt, dass für den Kompetenzerwerb eine Emotionale Intelligenz/Kompetenz elementar ist. Siehe dazu auch Kompetenz und Intelligenz: Eine Gegenüberstellung. Das Konstrukt der Emotionalen Intelligenz geht dabei auf Salovey/Mayer (1990) zurück. Populär gemacht hat den Begriff Goleman mit seinen verschiedenen Veröffentlichungen.

Arnold, R. (2005:123) formuliert es so: “Emotional kompetent ist jemand, der um die ´Selbstgemachtheit´ emotionaler Reaktionen weiß, die Fülle möglicher Gefühlzustände aus eigenem Erleben kennt (´emotional literacy´) und über ´Techniken´ verfügt, diese mit situationsangemessenem Verhalten in Einklang zu bringen.”

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

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Künstliche Intelligenz in der Berater-Branche – auch eine Wissensperspektive

Quelle: Holtel, S. (2024): The Impact of ChatGPT on the Consultancy Value Chain. Das Kuratierte Dossier vol. 6 „Future Skills KM“ March 2024 published by: Gesellschaft für Wissensmanagement e. V.

Berater (Consultant) haben oft einen mehr oder weniger stark vorgegebenen Prozess für die jeweiligen Problemlösungen (Value Chain). Dieser ist in der Abbildung auf der X-Achse dargestellt: problem analysis – solution quest – experimental implementation – evaluation & refinement – external value.

Wie weiter zu erkennen ist, ist der Grad der Unsicherheit (degree of uncertainty) am Prozessanfang sehr groß (Y-Achse). Mit der Zeit, und mit dem jeweils generierten neuen Wissen, reduziert sich diese Unsicherheit, sodass eine Art Kegel entsteht (cone of uncertainty).

Die wissensebene zeigt weiterhin, dass implizites Wissen und explizites Wissen im Prozess integriert werden müssen. Die Zahlen (1), (2) und (3) verweisen darauf, dass an diesen Stellen Künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann , was durch das ChatGPT-Symbol illustriert wurde.

Es zeigt sich auch hier, dass es zu einer angemessenen Kombination von Künstlicher Intelligenz und Menschlicher Intelligenz kommen sollte.

Stellen Sie doch auch einmal Ihren Ablauf zu Problemlösungen dar und überlegen Sie, an welchen Stellen Sie Künstliche Intelligenz einsetzen können.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Der “reflexible Mensch” und der Umgang mit Wissen

In den vergangenen Jahrzehnten der Industriegesellschaft wurde es zunächst immer wichtiger flexibel zu sein (Der flexible Mensch), um sich den Veränderungen im Umfeld anzupassen. Der Strukturbruch zwischen Einfacher und Reflexiver Modernisierung hat gezeigt, dass Flexibilität nicht ausreicht, um das turbulente Umfeld zu bewältigen. Bei der Reflexiven Modernisierung geht es um Kontingenzzuwachs, um die Nebenfolgen sozialen Handelns, und um die Krise der Realitätsunterstellungen und Rationalisierbarkeitserwartungen. Der reflexive Mensch muss daher auch sein Verständnis von Lernen und Wissen den neuen Gegebenheiten anpassen. In Arnold, R. (2017) geht man noch einen Schritt weiter und verbindet den flexiblen Menschen und den reflexiven Menschen zum reflexiblen Menschen.

“Der reflexible Mensch lernt dabei nicht nur „etwas“, sondern erweitert seine persönlichen Fähigkeiten
– zur Erschließung von Wissensquellen,
– zum Umgang mit Neuem,
– zur Planung und Gestaltung eigener Lernprojekte,
– sowie zur Veränderung vertrauter Sichtweisen und Routinen” (ebd.).

Dabei spielen die neuen technologischen Möglichkeiten wie z.B. Künstliche Intelligenz eine bedeutende Rolle, da sie ganz neue Lernmöglichkeiten und Wissenskonstruktionen ermöglichen.

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Projektmanager: Soziale Interaktionsprozesse und ihre Bedeutung für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI)

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Die Rolle eines Projektmanagers, einer Projektmanagerin, ist vielschichtig. In der Theorie gibt es viele Themen die abgedeckt werden sollen. Dazu zählen planerische, kontrollierende und steuernde Tätigkeiten, Kommunikation und Organisation. Darüber hinaus gehören auch Führungsaufgaben, Weisungen und Entscheidungen zum Arbeitsfeld. Zu all den genannten Punkten gibt es in der Literatur viele Hinweise zur möglichen Umsetzung, doch kommen in der Praxis viele soziale Interaktionen hinzu.

Eigene Darstellung – Quelle: Barth/Sarstedt (2024)

“Ohne soziales Miteinander und soziale Interaktionsprozesse ist kein Projekt zielführend zum Abschluss zu bringen. Der Begriff sozial ist aus dem lat. „sozialis“ abgeleitet, was so viel wie gesellschaftlich, gemeinnützig bzw. hilfsbereit bedeuten kann. Die soziale Interaktion sollte demnach auch innerhalb von einem Projekt von gemeinschaftlichem und sich unterstützendem Handeln geprägt sein” (Barth/Sarstedt 2024).

Betrachten wir die Prozesse in der Realität (Abbildung) so wird deutlich, dass neben den technischen auch viele sozialen Interaktionsprozesse für den Erfolg von Projekten nötig sind. Beispielsweise zählen kognitive und menschliche Sensorik zu einzusetzen, Mensch zu sein (z.B. Emotionen zu zeigen) oder auch Verantwortung zu tragen. zu den jeweiligen Punkten sind in der Abbildung weitere Unterpunkte genannt, auf die ich hier nicht weiter eingehen möchte.

Die gesamten sozialen Interaktionsprozesse können durch “kognitive Empathie und Fingerspitzengefühl” (ebd.) erschlossen werden. An dieser Stelle führt das zu der Frage, inwieweit Künstliche Intelligenz (KI) solche Bereiche abdecken kann. Aktuelle sieht es so aus, dass der Nutzen von Künstlicher Intelligenz (KI) zunächst auf den Punkten liegt, die auf der Seite “Theorie” stehen. Auf der Seite “Praxis” stehen allerdings viele Punkte, die von Künstlicher Intelligenz (aktuell noch) nicht abgedeckt werden. Es wird als Projektmanager daher darauf ankommen, beide Potentiale für das Projektmanagement sinnvoll und angemessen zu nutzen. Siehe dazu auch Mensch und Künstliche Intelligenz: Engineering bottlenecks und die fehlende Mitte.

Informationen zu den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten, finden Sie auf unserer Lernplattform.

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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.

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Global Risks Report 2024: Misinformation und Disinformation neu im Top 10 Ranking

World Economic Forum (2024): Global Risk Report

Das World Economic Forum (2024): World Risk Report (PDF) geht wieder einmal sehr ausführlich auf mögliche globale Risiken ein. Diesmal gibt es allerdings eine Besonderheit, auf die ich etwas ausführlicher eingehen möchte. Unter dem Punkt False Information werden Misinformation und Disinformation neu im Top 10 Ranking aufgenommen. Ein Treiber für diese Entwicklung ist natürlich auch Künstliche Intelligenz (KI), oder Artificial Intelligence (AI):

“Misinformation and disinformation is a new leader of the top 10 rankings this year. No longer requiring a niche skill set, easy-to-use interfaces to large-scale artificial intelligence (AI) models have already enabled an explosion in falsified information and so-called ‘synthetic’ content, from sophisticated voice cloning to counterfeit websites. To combat growing risks, governments are beginning to roll out new and evolving regulations to target both hosts and creators of online disinformation and illegal content. Nascent regulation of generative AI will likely complement these efforts. For example, requirements in China
to watermark AI-generated content may help identify false information, including unintentional misinformation through AI hallucinated content. Generally however, the speed and effectiveness of regulation is unlikely to match the pace of development” (WEF (2024:18).

Jeder der die Entwicklung von AI (KI) verfolgt wird erkennen, dass es weltweite Bestrebungen gibt, Grenzen für die Nutzung von KI (AI) zu formulieren. Doch wird auch immer deutlicher, dass Regularien oftmals zu langsam umgesetzt werden, und somit ein Graubereich zwischen den technologischen Möglichkeiten und gesetzten Grenzen entsteht.

Es ist somit auch jeder Einzelne angesprochen, Content kritisch zu hinterfragen. Eine gute Möglichkeit ist, bei selbst generierten Content die Quellen transparent anzugeben, und das auch bei anderen einzufordern. In unserem Blog, oder auch in den für Lehrgänge erstellten Teilnehmerunterlagen, haben wir das schon von Anfang an umgesetzt.

Solche Zusammenhänge berücksichtigen 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.

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Erzwingt Künstliche Intelligenz einen Aufstieg Menschlicher Intelligenz und Empathie?

Die aktuellen Diskussionen um Künstliche Intelligenz (KI) sind oft ambivalent. – wie immer bei Innovationen. Und wie immer ist an allen Argumentationslinien “etwas dran”. In Zukunft wird es daher auch darum gehen, Künstliche Intelligenz so zu nutzen, dass sie ihre Vorteile für Menschen, Organisationen und Gesellschaften entfalten kann. In meinen verschiedenen Beiträgen zur Künstlichen Intelligenz finden Sie dazu weitere Hinweise. Interessant finde ich in diesem Zusammenhang folgende Textpassage, in der davon ausgegangen wird, dass Künstliche Intelligenz einen Aufstieg Menschlicher Intelligenz “erzwingen” wird.

“Wir haben nichts zu verlieren als unser inneres Maschine-Sein. Wir haben eine neue, humane Welt zu gewinnen (Horx, 2020). Ethische Kompetenz? Ja! Ambiguität meistern? Ja! Kritisch und reflexiv sein? Ja! Es ist das Zusammenspiel verschiedener Future Skills, das die Zukunft des Bildungssystems bestimmt. Wenn wir KI ernst nehmen. Und damit erzwingt Künstliche Intelligenz einen Aufstieg menschlicher Intelligenz und Empathie. Indem die KI uns verbesserte Prognosen liefert, fordert sie uns gleichzeitig heraus, unsere Zukunftsfähigkeit zu verbessern. Künstliche Intelligenz kann nur wahrhaft intelligent sein, wenn sie durch humane Ziele gestaltet und mit menschlicher Bedeutung imprägniert ist. Was produziert werden soll, welche Mobilitäts- und Kommunikationsformen für die Zukunft sinnvoll sind, das hängt immer von den Kontexten menschlicher Erfahrungen ab. Diese Ziele liegen jenseits maschineller Logik. Sie sind Hervorbringungen der menschlichen Kultur, Ausdrucksformen der Empathie und des Bewusstseins” (Ehlers 2023).

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Künstliche Intelligenz – ein Kategorienfehler?

Der Begriff Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Es geht dabei allerdings hauptsächlich um die verschiedenen Tools wie ChatGPT, Bard, usw. Es wir suggeriert, dass diese Art der datenbasierten Problemlösung Intelligenz darstellet, eben Künstliche Intelligenz. Dazu gibt es allerdings den Einwand, dass es sich hierbei um einen Kategorienfehler handeln könnte, bzw. handelt. Dazu habe ich folgenden aktuellen Text gefunden:

“Maschinen können helfen, schneller Datenoperationen auszuführen – aber helfen sie auch, bessere Entscheidungen zu treffen? Maschinen helfen logischer zu folgern – aber helfen sie auch, skeptisch zu zweifeln? Maschinen können Daten vereinen aber können sie auch Widerstand organisieren? Maschinen können Informationen aufbereiten aber können sie auch Unbestimmtheit zulassen? Im Begriff der Künstlichen Intelligenz liegt das, was Niklas Luhmann einen Kategorienfehler nannte. Ein Kategorienfehler ist es, wenn eine Bäckerin versucht belegte Brötchen zu backen oder ein Bauer, Bratkartoffeln zu pflanzen. Im Wortspiel Künstliche Intelligenz werden zwei fundamental verschiedene Kategorien verwechselt: das Lösen strategischer (und formalisierbarer) Probleme, das in der KI als Intelligenz interpretiert wird einerseits und das Bewusstsein, das in der Fähigkeit besteht, auf die Komplexität der Welt durch Kreativität und Gefühl zu antworten andererseits. Kann KI letzteres? Nein, denn dazu müssen soziale, emotionale und Künstliche Intelligenz zusammenwirken” (Ehlers 2023, in Schmohl 2023).

Interessant dabei ist, dass nicht nur Nikas Luhmann herangezogen werden kann, sondern auch Howard Gardner in seiner Theorie der Mulftiplen Intelligenz darauf verweist, dass es sich bei Künstlicher Intelligenz um einen Kategorienfehler handelt. Ob Howard Gardner sich direkt dabei auf Luhmann bezieht, kann ich nicht sagen. Siehe dazu Steckt hinter der Künstlichen Intelligenz keine echte Intelligenz? Wie ist das zu verstehen?

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

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Steckt hinter der Künstlichen Intelligenz keine echte Intelligenz? Wie ist das zu verstehen?

In verschiedenen Blogbeiträgen habe ich immer wieder etwas zum Thema “Intelligenz” geschrieben. In Reden wir über Dummheit habe ich beispielsweise die Dichotomie “Intelligenz – Dummheit” kritisiert. Darüber hinaus kommt es mir bei der Diskussion um Künstliche Intelligenz so vor, als ob wir über intelligente technische Systeme sprechen, und dabei gleichzeitig von dummen Menschen ausgehen. Das führt zu der Frage, ob hinter der Künstlichen Intelligenz eine “echte Intelligenz” steckt. Dazu habe ich folgendes gefunden:

“Lukowicz: KI ist nichts anderes als eine Menge von mathematischen Methoden und Algorithmen, bei denen man herausgefunden hat, dass sie in der Lage sind, Dinge zu tun, bei denen wir bisher gedacht haben, sie seien nur Menschen vorbehalten. Vor 20 Jahren hat eine KI zum Beispiel zum ersten Mal gegen einen menschlichen Großmeister im Schach gewonnen. KI kann aber auch komplexe Bilder oder Musikstücke erzeugen. Es ist wichtig zu verstehen, dass – egal wie erstaunlich das ist – dahinter keine echte Intelligenz steht. Zumindest nicht in dem Sinne, wie wir vielleicht Intelligenz verstehen. Es sind sehr genau definierte, aber eben oft recht einfache mathematische Verfahren, die auf große Datenmengen angewendet werden” (Quelle: Tagesschau vom 14.06.2023).

Das sagt in dem Interview immerhin Paul Lukowicz, Wissenschaftlicher Direktor und Leiter des Forschungsbereichs Eingebettete Intelligenz am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und Lehrstuhlinhaber im Fachbereich Informatik der Technischen Universität Kaiserslautern. Führt die Adaption des Intelligenzbegriffs hier in die Irre? Ist es möglicherweise – wie Howard Gardner es formuliert – ein Kategorienfehler? Howard Gardner argumentiert in seiner Theorie der Multiplen Intelligenzen, dass Intelligenz ein biopsychologischges Potential darstellt.

„Ich verstehe eine Intelligenz als biopsychologisches Potenzial zur Verarbeitung von Informationen, das in einem kulturellen Umfeld aktiviert werden kann, um Probleme zu lösen oder geistige oder materielle Güter zu schaffen, die in einer Kultur hohe Wertschätzung genießen (Gardner 2002:46-47).

Für Gardner ist Intelligenz ein „biopsychologisches Potenzial”, wodurch sich dieses Intelligenzverständnis von Maschinen-Intelligenz oder künstlicher Intelligenz unterscheidet.

Demnächst werden wir auch Online-Formate zu ChatGPT im Projektmanagement und zur Theorie der Multiplen Intelligenzen anbieten.

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Wesentliche Eigenschaften eines Growth Mindset

Image by Heather Kemp from Pixabay

Über den Begriff des “Mindset” habe ich schon viele Beiträge geschrieben. Siehe dazu beispielhaft Mindset: Ein oft verwendeter Begriff etwas genauer betrachtet und Agile Onion: Von Tools zu Mindset.

Darüber hinaus geht es auch immer wieder um die Frage, ob das Mindset veränderbar, oder eher fix ist. In meinen Anmerkungen zu Growth Mindset, Intelligenz und Kompetenz erläutere ich die verschiedenen Zusammenhänge. Zentral bei einem Growth Mindset ist die Annahme eines dynamischen Selbstbildes. Die folgende Tabelle stellt die dazugehörenden Charakteristika übersichtlich dar.

CharakteristikaGrowth Mindset
Herkunft der menschlichen EigenschaftenGrundeigenschaften lassen sich durch eigene Anstrengungen weiterentwickeln; Einsatz und Erfahrung ermöglichen Veränderung und Entwicklung
SelbstwahrnehmungErkennen von eigenen Stärken und Schwächen
LernorientierungGelernt wird, um zu verstehen; Selbstmotivation hat eine hohe Bedeutung
KreativitätAusdauer und Zähigkeit ermöglichen Kreativität
Umgang mit FehlernFehler werden als Lernquellen betrachtet
Bezug zu LeistungLeistung erfordert Konzentration, den Einsatz aller Kräfte und zahlreiche Strategien und Verbündete
UnternehmenskulturWeiterentwickeln; Lernerfahrungen schaffen; Mitarbeiter fördern; Selbstkritik; offene Kommunikation; abweichende Meinungen sind willkommen
Richter, C. (2023): Die Zukunft des Projektmanagements: Projekt-Leadership zwischen Rule Makers und Rule Breakers, in: projektmanagementaktuell 2/2023.

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.