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Ist Wissensmanagement 4.0 ein hybrides Wissensmanagement?

Group of people with devices in hands working together as symbol of networking and communication

In dem Artikel North, K; Maier, R. (2018): Wissen 4.0 – Wissensmanagement im digitalen Wandel gehen die Autoren von der Annahme aus, dass die Wissensproduktion genau so wie Arbeit (Arbeit 1.0 bis Arbeit 4.0) in Wissen 1.0 bis 4.0 aufgeteilt werden kann. Dabei erweitern sie das Konstrukt der Wissenstreppe in eine Wissenstreppe 4.0.

Weiterhin gehen die Autoren davon aus, dass ein Wissensmanagement 4.0 operativ und strategisch unterstützend – und somit ambidexter – sein sollte.

Dem Konzept der „Beidhändigkeit“ (Ambidexterity, Tushman und O’Reilly 1996) folgend muss das Wissensmanagement sowohl aus operativer Perspektive die optimale Nutzung von Wissen für das aktuelle Geschäft sicherstellen („Exploitation“) als auch aus strategischer Perspektive das Wissen und die Lernfähigkeit für das zukünftige Geschäft entwickeln („Exploration“) (North/Maier 2018).

Dieses ambidextere Element von Wissensmanagement 4.0 erinnert stark an andere hybride Vorgehensweisen, die immer stärker in den Fokus rücken. Es handelt sich dabei beispielsweise um die hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization oder aber um das hybride Projektmanagement.

Abschließend würde ich noch folgende Punkte ergänzen:

  • Künstliche Intelligenz und Wissensmanagement.
  • Erweiterung der drei genannten Ebenen Individuum, Gruppe Organisation um die Ebene Netzwerk.
  • Bewertung des Wissenssystems mit Hilfe der Wissensbilanz – Made in Germany.
  • Abgrenzung zu einem Kompetenzmanagement auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk – siehe dazu Freund (2011).
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Die Messbarmachung der Intelligenz: Ein Phänomen der Industrialisierung?

Der Intelligenz-Begriff wird in der Kommunikation von Unternehmen mit allen möglichen und unmöglichen Dingen in Bezug gebracht: Intelligente Häuser, intelligente Autos, intelligente XY, bis hin zu einer Künstlichen Intelligenz. Andererseits gibt es bei der eher menschlichen Intelligenz Differenzierungen wie Emotionale Intelligenz, Soziale Intelligenz usw. Es scheint, als ob der Intelligenz-Begriff einer gewissen Beliebigkeit unterworfen wird. Die Geschichte zeigt, dass es ursprünglich um die Messbarkeit von Intelligenz im Rahmen eines Intelligenz-Quotienten ging. Es war Anfang des 20. Jahrhunderts nicht unüblich im Rahmen der Industrialisierung alles messbar zu machen.

Durch Berechnungsverfahren, die von dem deutschen Psychologen William Stern bereits 1911 in den Grundzügen entwickelt und von den in den USA tätigen Psychologen David Wechsler vervollständigt wurden, erfolgte dann eine weitgehende Entkopplung von der sozialen Vergleichsgruppe. Spätestens mit den Arbeiten von Wechsler erhielt der IQ den universellen Anspruch, die Intelligenz eines Menschen umfassend zu beschreiben. Menschen unterschiedlichster Herkunft, verschiedenen Alters sowie unterschiedlichster sozialer Erfahrungen und Qualifikation werden damit vergleichbar. Dieser Anschein von Präzision und Allgemeingültigkeit trägt nach Auffassung von Robert J. Sternberg unter anderem dazu bei, den Stellenwert der Tests immer wieder zu bestätigen. Auch rein ökonomische Argumente spielen eine nicht zu unterschätzende Rolle. Schließlich sollen sich die Intelligenztests speziell bei der Personalauswahl so gut wie kein anderes Auswahlinstrument dafür eignen, erfolgsversprechende von weniger erfolgsversprechenden Bewerbern zu trennen (Abicht 2010:145).

Die Entgrenzung des Intelligenz-Konstrukts führt seit einigen Jahrzehnten zu vielfältigen Diskussionen im wissenschaftlichen, wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und privaten Umfeld. Denn: Wer möchte schon als nicht-intelligent, oder gar dumm erscheinen?

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Künstliche Intelligenz einfach erklärt

In der Veröffentlichung BMBF (2020): Künstliche Intelligenz (PDF) wird auf relativ einfache weise erläutert, um was es bei dem Begriff „KI“ geht. Interessant ist, dass der Begriff schon 1956 von John McCarthy kreiert wurde, und in der Zwischenzeit folgende Bedeutung hat:

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie erforscht Mechanismen, die intelligentes menschliches Verhalten simulieren können. Das beinhaltet zum Beispiel, eigenständig Schlussfolgerungen zu ziehen, angemessen auf Situationen zu reagieren
oder aus Erfahrungen zu lernen (S. 4).

Der Bezug zu einem intelligenten menschlichen Verhalten wirft bei mir die Frage auf, was darunter, und unter menschlicher Intelligenz zu verstehen ist. Ist es der ´berühmt-berüchtigte´Intelligenz-Quotient (IQ), der als Gegenpol zur Künstlichen Intelligenz (KI) gesehen wird, oder sind es auch die verschiedenen Facetten einer Emotionalen Intelligenz (EQ), oder sogar Multiple Intelligenzen (nach Howard Gardner). Der Intelligenz-Begriff war schon in der Vergangenheit wichtig, und scheint in komplexen Settings immer wichtiger zu werden. 

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Maschinelles Lernen: Aktueller Stand (Fraunhofer-Studie)

Die Veröffentlichung Fraunhofer (2018): Maschinelles Lernen: Kompetenzen, Forschung, Anwendung (PDF) zeigt den aktuellen Stand der Diskussion, die manchmal von Laien tendenziell beeinflusst wird, um Stimmung (Für und Wider) zu machen. Hilfreich ist auch das umfangreiche Glossar, das die wichtigsten Begriffe (Konstrukte) beschreibt. Beispielhaft ist hier die Definition für Maschinelles Lernen genannt, die auch für das Wissensmanagement eine immer wichtigere Rolle spielt:

Maschinelles Lernen bezweckt die Generierung von Wissen aus Erfahrung, indem Lernalgorithmen aus Beispielen ein komplexes Modell entwickeln. Das Modell kann anschließend auf neue, potenziell unbekannte Daten der selben Art angewendet werden. Damit kommt das Maschinelle Lernen ohne manuelle Wissenseingabe oder explizite Programmierung eines Lösungswegs aus (S. 44).

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Künstliche Intelligenz treibt Innovationen

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

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Studie: Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Arbeit

künstliche-Intelligenz

Die Studie IIT (2017): Wie sieht die Zukunft der Arbeit aus? (PDF, November 2017) befasst sich mit den Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz. Die Veröffentlichung zeigt, welche Chancen und Risiken zu erwarten sind. Es kommt – wie immer – darauf an, was wir daraus machen (S.23):

Künstliche Intelligenz kann vielfältige Rollen und Funktionen im Arbeitsprozess übernehmen. Darunter sind eher positiv besetzte Rollen der Unterstützung, Beratung und Information, und eher negativ besetzte Rollen wie zum Beispiel die der Kontrolle, Überwachung und Bevormundung. Die Frage, die wir uns daher stellen müssen lautet: Wie müssen KI-Systeme und ihre Einsatzszenarien aussehen, damit die künftige Arbeitswelt menschengerecht und gesellschaftlich akzeptabel gestaltet werden kann?

Siehe dazu auch Welche Veränderung erfährt Wissensarbeit durch neue Technologien? In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen gehen wir auch auf diese Themen ein. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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IIT (2017): Wie sieht die Zukunft der Arbeit aus?

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Der Bericht IIT (2017): Wie sieht die Zukunft der Arbeit aus? (PDF) zur Umfrage „Künstliche Intelligenz und Zukunft der Arbeit“ fasst folgende Ergebnisse zusammen (S. 23):

Technisierung des menschlichen Körpers

Die Technisierung des menschlichen Körpers ist nichts Neues: Brillen und Zahnimplantate, Herzschrittmacher und vielfältige Prothesen sind – in bestimmten Formen seit langer Zeit – Realität. Wie weit kann und soll eine solche Technisierung gehen? Gibt es eine Grenze, jenseits derer eine weitere Technisierung nicht mehr akzeptabel wäre – etwa weil dadurch die menschliche Identität grundsätzlich in Frage gestellt würde?

Wertschätzung menschlicher Arbeit

Die Wahrnehmung und Wertschätzung menschlicher Arbeit wird immer stärker durch zwei Abgrenzungen bestimmt: Einerseits die Abgrenzung von technisierten, digitalisierten Prozessen, andererseits die Abgrenzung von Nicht-Arbeit – im Kontext der Debatte um ein bedingungsloses Grundeinkommen. Zu fragen ist, welche Wahrnehmung und Wertschätzung menschlicher Arbeit gewünscht ist, und wie ein solches Bild menschlicher
Arbeit kommuniziert und zur Grundlage konkreter Arbeitsgestaltung gemacht werden kann.

Einsatzszenarien für Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz kann vielfältige Rollen und Funktionen im Arbeitsprozess übernehmen. Darunter sind eher positiv besetzte Rollen der Unterstützung, Beratung und Information, und
eher negativ besetzte Rollen wie zum Beispiel die der Kontrolle Überwachung und Bevormundung. Die Frage, die wir uns daher stellen müssen lautet: Wie müssen KI-Systeme und ihre Einsatzszenarien aussehen, damit die künftige Arbeitswelt menschengerecht und gesellschaftlich akzeptabel gestaltet werden kann.

Solche Themen greifen wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Innovationsmanager (IHK) und Wissensmanager (IHK) auf. Informationen zu den Lehrgängen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Internet der Dinge (IoT): 4800 Interaktionen pro Person und Tag im Jahr 2025

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Eine beeindruckende Zahl zeigt, was in den kommenden Jahren an Daten generiert wird, denn im Jahr 2025 soll eine durchschnittlich verbundene Person, 4800 Mal pro Tag mit Geräten (IoT) interagieren:

By 2025, the average connected person will interact with connected devices nearly 4,800 times per day—equivalent to one interaction every 18 seconds (David Reinsel et al., Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical (IDC, 2017))

Dadurch werden sehr viele Daten entstehen, die mit Hilfe klassischer IT-Systeme kaum zu bewältigen sind. Maschinelles Analysieren von Daten und deren Kontext ist angesagt, und wird zu einem wichtigen Element zukünftiger Geschäftsmodelle. Die Frage wird sein, mit welchem Anbieter wird ein Unternehmen zusammenarbeiten, denn aktuell stehen auf dem Markt nur die großen amerikanischen Unternehmen wie Google, Apple, Amazon, IBM, Facebook, Microsoft … zur Verfügung. In den letzten Wochen hat die Mozilla-Foundation angekündigt, ein Open-Source-Projekt zu Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz) zu starten. Möglicherweise kommt diese Initiative etwas zu spät. Warten wir ab…. Solche Zusammenhänge thematisieren 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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Denkende Maschinen sind schon lange im Alltag angekommen

denkende-maschinen

Im Fraunhofer-Magazion weiter.vorn 1/17 (PDF) gibt es einen Ausführlichen Bericht (S. 8-13) zu den neuen Maschinen, die mit künstlicher Intelligenz ganz andere Problemlösefähigkeiten besitzen, wie die relativ einfachen (dummen) Maschinen, die wir in vielen Fabriken noch gewohnt sind:

Zum Beispiel im Einzelhandel: Bei Saturn in Ingolstadt begrüßt neuerdings Serviceroboter Paul als Einkaufsassistent die Kunden, fragt nach ihren Produktwünschen und begleitet sie zum entsprechenden Regal. Auf dem Weg plaudert er übers Wetter und stellt schließlich ein paar Feedback-Fragen, ob man mit seiner Leistung zufrieden sei (Seite 8).

Das ist nur ein kleines Beispiel für die Veränderungen, die alle Bereiche durch künstliche Intelligenz und der Vernetzung von Dingen und Menschen erfahren werden. Dass diese Systeme schon längst im Alltag eingesetzt werden, kann man dem Artikel entnehmen. Deutschland hat hier die große Chance, Neues zu kreieren, und innovativ zu sein. Es ist aus meiner Sicht nur Schade, dass die Systeme der kognitiven Ära von amerikanischen Unternehmen (IBM:Watson, Microsoft, Amazon, Apple usw.) und chinesischen Unternehmen (Baidu, Tencent …) dominiert werden. Europäische Unternehmen, die über API-Schnittstellen Cognitive Computing anbieten sind Mangelware – warum eigentlich nicht? Noch besser wären natürlich Open Source Anwendungen, die nicht von Unternehmen dominiert werden. Damit könnten sich die Entwicklung „Innovationen von unten“ beschleunigen. Eric von Hippel hat in seinem aktuellen Buch Free Innovation ein entsprechendes Szenario aufgezeigt. Dabei hat er möglicherweise die Chancen von Cognitive Computing unterschätzt. 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

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Disruptive capability over the next ten years

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

Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?. In: HR Performance 2/2016, S. 16-19 | Download