Alle reden von KI (Künstlicher Intelligenz). Besonders populär sind aktuell die vielfältigen Möglichkeiten von ChatGPT 3.5, bzw. ChatGPT 4. Dabei stellt sich natürlich die Frage, wie man diese Möglichkeiten selbst für ein KI-Projekt nutzen kann. Zu Beginn sollten Sie ihre Motivationsfaktoren analysieren, und die damit verbundenen Fragen beantworten.
Motivation
Frage
Ich habe eine Maschine.
Kann ich damit und mit deren Daten etwas machen?
Ich habe einen Prozess.
Kann ich diesen mithilfe von KI verbessern?
Ich habe Daten.
Kann ich darin interessante Muster und Informationen finden?
Ich habe eine Idee für ein zusätzliches Produkt / eine Produktergänzung.
Kann ich diese mithilfe von KI umsetzen? Welche KI?
Ich habe von KI bzw. einem Anwendungsfall von KI gehört.
Kann ich das irgendwie in meinem Unternehmen anwenden, um etwas zu verbessern? Kann ich denselben Ansatz verwenden?
Ich möchte / muss digitaler werden
Was kann ich tun? Wie kann ich das machen?
Armbruster, J. (2023:29): Erfolgreich in ein KI-Projekt starten, in: projektmanagementaktuell 1/2023, S. 26-32.
Die Autorin weist darauf hin, dass die Herausforderung darin liegt, diese unzähligen Möglichkeiten zum Einsatz von KI auf umsetzbare und wertstiftende Anwendungsfälle in den Unternehmen herunterzubrechen sind (ebd. S. 28). Dazu ist es erforderlich, entsprechende Kompetenzen zu entwickeln.
In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auf diese Zusammenhänge ein. Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Die aktuelle Ausgabe 1/2023 der Zeitschrift projektmanagementaktuell befasst sich mit der Digitalisierung im Projektmanagement. Schaut man sich diese Ausgabe etwas genauer an ist zu erkennen, dass es den Beitrag Wie entwickelt sich das Projektmanagement und warum?, oder auch einen Schwerpunkt zur Nutzung von KI (Künstlicher Intelligenz) im Projektmanagement gibt. Ich hätte mir daher einen etwas aussagefähigeren Titel gewünscht.
In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auf diese Zusammenhänge ein. Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Wir nutzen Nextcloud für die kollaborative Zusammenarbeit, zusammen mit OpenProject, und für Boards usw. Dabei ist es uns wichtig, dass wir Nextcloud als Open Source Anwendung auf unseren Servern betreiben können und somit alle Daten nicht bei Big Tech landen.
Die Entwicklung bei Nextcloud ist insgesamt schon erstaunlich: Begonnen hat alles (erst) vor 6 Jahren, u.a. damit, Dateien zu synchronisieren – ähnlich Dropbox etc. In der Zwischenzeit ist Nextcloud zu einer Kollaborationsplattform geworden, die den bekannten Plattformen der Big Tech Konzernen immer ebenbürtiger wird – und das alles Open Source.
Mit dem Hub 4 hat Nextcloud nun die Möglichkeiten stark erweitert – siehe dazu diesen Blogbeitrag vom 21.03.2023. Neben einem Smart Picker, Speech-to-Text mit Whisper, Image Generation mit Dall-E-2 und StableDiffusion, gibt es auch eine ChatGPT-Integration. Das alles ist schon sehr erstaunlich, doch finde ich folgenden Punkt noch beeindruckender:
„Our Ethical AI Rating is designed to give a quick insight into the ethical implications of a particular integration of AI in Nextcloud. We of course still encourage users to look more deeply into the specific solution they use, but hope that this way we simplify the choice for the majority of our users and customers“ (Quelle). Die Grafik am Anfang des Beitrags zeigt die Ratings.
Der Run auf AI-Anwendungen ist aktuell schon groß, und wird weiter stark zunehmen. Es ist daher eine sehr gute Hilfe, ein Ranking zu den verschiedenen Möglichkeiten der AI-Nutzung zu erhalten. Diese Entwicklung läuft parallel zu den ethischen Richtlinien der Europäischen Union zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence). In den kommenden Wochen werden wir unsere Nextcloud auf die beschriebene Version (Hub 4) updaten, und die vielfältigen Möglichkeiten ausprobieren.
In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auf diese Entwicklungen ein. Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Es ist deutlich zu erkennen, dass es einen Trend zu mehr Projekten, und demzufolge auch einen Trend zu mehr Projektmanagement gibt. Die Studie zur Projektifizierung der Gesellschaft in Deutschland hat das wieder einmal deutlich gemacht. Die vielfältigen Anforderungen im Umgang mit Projekten stellen für viele Unternehmen und Mitarbeiter eine große Herausforderung dar. Es fehlen projektorientierte Organisationsstrukturen und Mitarbeiter, die kompetent mit Projekten, Programmen und Portfolios umgehen können. Hinzu kommen noch die verschiedenen Vorgehensmodelle (planbasiert, hybrid, agil) und die neuen Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz.
„Projektmanagement muss in den wesentlichen Kompetenzfeldern deutlich umfangreicher und detaillierter vermittelt werden, um zukünftigen Herausforderungen a) in zunehmender Projektanzahl b) mit zunehmender Projektgröße und c) zunehmenden Wechselwirkungen gerecht zu werden. (Im Gegensatz zum Faktenwissen ist interdisziplinäres Methoden- und Erfahrungswissen nur sehr bedingt über Google & Wikipedia abzurufen)“ (Rietz, S.; Schneider, L. (2023): Wie entwickelt sich das Projektmanagement und warum?, in: projektmanagementaktuell 01.2023.
Der hier gewählte Begriff „Vermittlung“ ist allerdings nicht angemessen, da die Entwicklung von Kompetenzen eher ermöglicht werden sollte – im Sinne einer Ermöglichungsdidaktik. Dazu eignet sich das Projektorientierte Lernen (Lewin) und die Nutzung moderner Lernmanagementsysteme. Ein angemessenes Konzept kann dann das selbstorganisierte Lernen unterstützen. Wir haben diese Zusammenhänge in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen umgesetzt.
In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) können Sie die erforderlichen Kompetenzen entwickeln. Informationen zu den Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Der Hype um die Künstliche Intelligenz , und in der letzten Zeit speziell um ChatGPT 3 (seit einigen Tagen auch CHatGPT 4) zeigt deutlich auf, dass es jetzt darauf ankommt, die neuen Möglichkeiten zu nutzen. In einem Interview hat Prof. Doris Wessels einige konkrete Möglichkeiten zur Nutzung von ChatGPT für das Projektmarketing aufgezeigt.
„Wir können KI heute nutzen, um Texte, Bilder und Grafiken für das Projektmarketing zu generieren. Auch KI-generierte Videos sind möglich, die komplexe Sachverhalte erklären. Was für uns wichtig ist: KI kann dies alles in überzeugender, professioneller Qualität produzieren. Und es ist heute ziemlich einfach“ (Steeger, O. (2023): Künstliche Intelligenz revolutioniert Projektmarketing, in: projektmanagementaktuell 1.2023).
Dabei wird Content zielgruppenspezifisch mit Hilfe von ChatGPT für alle Interessengruppen/Stakeholder konfiguriert. Entscheidend ist hier der Input.
„Entscheidend für den Output ist, wie der Input – also der Prompt – formuliert ist“ (ebd.).
Das ist zwar gewöhnungsbedürftig, dennoch mit etwas Übung gut machbar. Weiterhin bieten immer mehr Anbieter auch zusätzliche Tools an, die über eine API-Schnittstelle die Möglichkeiten der KI erweitern.
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.
Es ist schon unglaublich, welche Möglichkeiten sich durch OpenAI und speziell GPT-4 ergeben. Es kommt nun darauf an, diese Möglichkeiten sinnvoll einzusetzen. Wie alle technologischen Entwicklungen hat auch Künstliche Intelligenz (KI, oder AI) zwei Seiten: Vorteile und Nachteile. Diese Ambivalenz sollte immer bedacht werden, doch sollten nicht immer nur die Nachteile im Vordergrund stehen. Es liegt an uns, was wir daraus machen.
Siehe dazu auch Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. 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. 249-262 | Springer
Das Unternehmensumfeld ist sehr turbulent, teilweise sogar disruptiv. Der Begriff VUCA beschreibt dabei diese Situation – recht grob. Dennoch deuten solche Hinweise darauf, dass es in Unternehmen darauf ankommt, sich an diese Veränderungen anzupassen. Hier kommt ein weiterer Begriff hinzu: Transformation. Einerseits unterscheidet sich der Begriff Transformation von Changemanagement, andererseits auch von Wandel und Transition. Siehe dazu auch Kritik an dem Konzept einer „transformationalen Führung“.
Weiterhin ist interessant, dass immer mehr Wissenschaftler darauf hinweisen, dass es mehrere Transformationen gibt. Beispielsweise gibt es die digitale Transformation und auch die ökologische Transformation. Prof. Dr. Sabine Pfeiffer vom Institut für Soziologie (FAU Erlangen-Nürnberg) hat diese Zusammenhänge für die Automobilbranche aufgezeigt, und beschreibt diese doppelte Transformation wie folgt:
„Denn zum einen ist – mehr als in vielen anderen Branchen – die Digitalisierung facettenreicher, betrifft sie doch nicht nur die Digitalisierung der Arbeitsprozesse, sondern auch das Produkt Auto ebenso wie das Geschäftsmodell Mobilität. Zum Zweiten sind Herausforderungen der ökologischen Transformation nur auf den ersten Blick mit der Transformation in Richtung Elektromobilität gleichzusetzen und sollten nicht auf diese reduziert werden; es geht auch um Ressourceneffizienz und um CO2 Neutralität über alle Lieferketten und Produktzyklen hinweg. Zum Dritten stehen beide Transformationen auch in engster und durchaus auch widersprüchlicher Wechselwirkung: keine effiziente Ladestruktur für Elektromobilität ohne Digitalisierung, kein Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ohne immensem ökologischen Fußabtritt – um nur zwei Beispiele zu nennen. Viertens schließlich sind Transformationen in gewachsenen Produktionsstrukturen (Brownfield) aufwändiger, voraussetzungsvoller und kostenintensiver als der Aufbau neuer Strukturen (Greenfield)“ (Pfeiffer, S. (2023:26): Doppelte Transformation: Wo steht die Berufsbildung?, in: bibb (Hrsg.) (2023): Future Skills – Fortschritt denken. BIBB-Kongress am 27. und 28. Oktober 2022 in Bonn.
Bisher wurden verschiedene Transformationen einzeln betrachtet, doch stehen alle Transformationen in einer Wechselwirkung zueinander – was „die Transformation“ nicht einfacher macht. Die Autorin macht weiterhin darauf aufmerksam, dass in den wissenschaftlichen Studien oftmals nur einzelne Transformationen betrachtet und analysiert wurden, was offensichtlich der Gesamtsituation nicht gerecht wird. Es wäre daher besser, von multiplen Transformationen zu sprechen. Bei diesem Begriff lehne ich mich absichtlich an Howard Gardners Multiple Intelligenzen Theorie an.
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.
Seit einiger Zeit habe ich mich bei OpenAI angemeldet und erste Texte generieren lassen. Darüber hinaus ist es möglich, sich mit den gleichen Zugangsdaten bei DALL·E 2 anzumelden, um über Texteingaben Bilder generieren zu lassen. Beides auszuprobieren macht Spaß und zeigt, welche Möglichkeiten diese technischen Entwicklungen in Zukunft bieten werden. In meiner Special Keynote auf der MCPC2015 in Montreal, hatte ich auf die vielfältigen Möglichkeiten von Cognitive Computing bei Innovationen hingewiesen. Das Paper wurde in den Konferenz-Proceedings dann 2016 bei Springer veröffentlicht.
Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. 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. 249-262 | Springer
Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?. In: HR Performance 2/2016, S. 16-19 | Download
Wie schon mehrfach in unseren Blogbeiträgen erwähnt, spielt der Umgang mit „Wissen“ in der heutigen Arbeitswelt eine immer wichtigere Rolle (Wissensmanagement). Dabei wird Wissen oft in verschiedene Dimensionen unterteilt: Implizites/Explizites Wissen, Träges Wissen, Organisationales Wissen, Prozedurales Wissen usw. Interessant ist der Hinweis auf ein intelligentes Wissen.
„Intelligentes Wissen bezeichnet ein Wissen, das abrufbar, vielfältig anwendbar und vielfach vernetzt ist. [Anmerkung]: Das Interesse von Unternehmen ist oft darauf gerichtet, implizites und träges Wissen der Mitarbeiter in explizites und unterschiedlichen Nutzern zur Verfügung stehendes intelligentes Wissen zu überführen (´Wenn Siemens wüsste, was Siemens weiß.´)“ (Kirchhöfer 2004:60).
Interessant ist hier die Verbindung von den beiden Konstrukten „Intelligenz“ und „Wissen“. Dabei ist allerdings nicht erläutert, was unter „Intelligenz“ zu verstehen ist. Immerhin gibt es neben dem klassischen IQ noch weitere Ansätze, wie z.B. der von Sternberg oder auch von Howard Gardner (Multiple Intelligenzen). Oder ist eher der heute so wichtige Begriff einer „Künstlichen Intelligenz“ gemeint? Ich würde mir wünschen, wenn alle die den Begriff „Intelligenz“ oder auch „Smart“ verwenden erläutern, was sie darunter verstehen.
Der Umgang mit Wissen ist in jeder Branche, ja in jeder Organisation, etwas anders. Es ist daher gut, wenn sich ein Forschungsprojekt beispielsweise mit der Theaterbranche beschäftigt. In Heidelberger, E. (2022): Die Intelligente Kulturorganisation. Management von Informations- und Wissensnetzwerken im Theaterbetrieb werden u.a. die Grundlagen für die vielfältige Betrachtungsweisen auf das Konstrukt „Wissen“ ausführlich zusammengefasst, und später auf die Theaterbranche (ich schreibe absichtlich nicht Theaterbetrieb) übertragen. Dabei werden hilfreiche Impulse abgeleitet
In dem theoretischen Bezugsrahmen (ebd. S. 37ff.) wird nach der Klärung der Begriffe Information und Wissen direkt auf die im Titel der Veröffentlichung erwähnte „Intelligente Organisation“ eingegangen. Ich möchte mich mit meinen späteren Anmerkungen auf diesen Teil der Veröffentlichung konzentrieren. Zunächst wird die menschliche und anschließend noch die Organisationale Intelligenz thematisiert.
„Unter dem Begriff der menschlichen Intelligenz versteht man alle kognitiven Fähigkeiten des Menschen (vgl. Lehner 2019: 169). Auch hier gilt aber: »Je flexibler das menschliche Gehirn auf neue Anforderungen reagieren kann und je höher die Wahrscheinlichkeit ist, dass neues Wissen mit alten Wissensbeständen verknüpft werden kann, umso höher ist die Intelligenz einer Person anzusetzen […].« (Haun 2002: 71).“ zitiert ebd. S. 60, Fußnote)
Bei der Organisationalen Intelligenz ist es etwas komplexer, da dieser Begriff mit der Systemtheorie, der Netzwerktheorie, und dem organisationalen Lernen verknüpft wird. Daraus ergeben sich laut dieser Studie folgende vier Eigenschaften der Intelligenten Organisation (ebd. S. 63)::
Intelligente Organisationen haben eine sehr hohe Reaktionsfähigkeit.
Intelligente Organisationen verfügen über große Reflexionsfähigkeit, Problemlösefähigkeit und Lernfähigkeit.
Intelligente Organisationen haben ein Erinnerungsvermögen.
Intelligente Organisationen verfügen über eine hohe soziale Kompetenz.
Nun meine Anmerkungen dazu: Es wird leider kaum thematisiert, dass es durchaus auch andere Beschreibungen des Konstrukts „Menschliche Intelligenz“ gibt, beispielsweise von Sternberg, Gardner, Salovay/Meyer etc), die als Erweiterungen zur üblichen Beschreibung von Intelligenz angesehen werden können.
Weiterhin kommt der Begriff´ „Künstliche Intelligenz“ oder auch „Artificial Intelligence“ recht kurz vor (Matsuda 1988), obwohl dieser Bereich in der Zwischenzeit sehr dominant diskutiert wird.
Darüber hinaus kommt der Begriff „Kompetenz“ vor, ohne dass klar ist, was darunter in Bezug zu „Intelligenz“ zu verstehen ist (Siehe dazu auch Kompetenz und Intelligent – eine Gegenüberstellung). Gerade das Konstrukt „Kompetenz“ hat hier eine pädagogische (Bottom UP) und eine betriebswirtschaftliche Ebene,(Top Down) die über alle Ebenen (Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk) gestaltet werden sollten.
Jetzt stellen Sie sich als Leser bestimmt die Frage, ob ich nur kritisieren kann, oder ob ich auch Vorschläge habe, wie mit diesen Themen umgegangen werden sollte. In diesem Zusammenhang möchte ich auf die vielen Blogbeiträge, und beispielhaft auf folgende Veröffentlichungen. hinweisen:
Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. 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. 249-262 | Springer (Special Keynote)
