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Reading Tip

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Today I have a very interesting book tip for you to read. „The Smart Mission“ by Edward Hoffman, Mathew Kohut and Laurence Prusak sheds light on knowledge management at NASA, especially after the shuttle disasters (Challenger, Columbia). It provides valuable insights that can be applied to other knowledge and project-based organisations.

„In the current world characterized by unprecedented uncertainty, any project’s substantial risks encompass social, political, and economic dimensions. Adding to this uncertainty, technology further complicates our ability to predict future events and anticipate developments that may impact us.

In this intricate landscape, the roles of knowledge and leadership become pivotal for our success, demanding effective management of both.“

Dr. Moria Levy 2024. The Smart Mission – Book Review. ROM Global.

Die KI, das implizite Wissen und die Expert:innen

Einige von euch erinnern sich vielleicht noch an die kleine Serie hier in meinem Blog vor fast einem Jahr, in der wir teilweise auch gemeinsam über Künstliche Intelligenz (KI) philosophiert haben (ist sie intelligent? ist sie kreativ? verfügt sie über Wissen?…).

Nun habe ich dazu heute Interessantes gelesen, und zwar von David Autor (Applying AI to Rebuild Middleclass Jobs. NBER Working Paper 32140). Autor geht explizit auf die Polanyischen Kategorien ‚explizites‘ und ‚implizites‘ Wissen ein, wenn er darlegt wie sich Digitalisierung und KI auf den Arbeitsmarkt ausgewirkt haben und aktuell auswirken. Er argumentiert, das explizite Wissen, also das laut Polanyi gut verbalisierbare Wissen, sei bereits in den vergangenen Jahrzehnten der Digitalisierung in Computercodes und Algorithmen übertragen worden, wodurch Berufe der Mittelschicht, in denen es vorrangig um dieses Wissen geht, unter Druck gerieten. Ebenso wie minder qualifizierte Berufe, weil nun mehr Menschen in diese Berufe drängten. Profitiert hätten hoch qualifizierte Wissensarbeitenden: Computer hätten es diesen Expert:innen ermöglicht sich auf die Interpretation und (komplexe, Anm. der Autorin) Verwendung von Informationen zu konzentrieren, wofür es auf das implizite Wissen ankomme, das Computer bisher nicht nachbilden konnten.

Nun könne, so Autor, aber die KI Regeln eigenständig entwickeln und damit implizites Wissen, das schwer weiterzugeben ist, selbst erlernen: „Künstliche Intelligenz kann auf der Grundlage von Training und Erfahrung improvisieren. So kann sie Expertenurteile fällen – eine Fähigkeit, die bisher nur Eliteexperten vorbehalten war. Obwohl sie erst in den Kinderschuhen steckt (…)“.

Autors Theorie eines Statusverlusts von Expert:innen wird durch Studien aus der Praxis bestätigt. So haben beispielsweise Kolleg:innen von Autor am MIT Akademiker:innen unterschiedliche Schreibaufgaben gestellt, die einmal mit, einmal ohne Hilfe einer KI bearbeitet werden sollten. Dabei hat sich gezeigt, dass sich zwar alle mittels der KI verbesserten, sowohl hinsichtlich der Effizienz als auch des Ergebnisses, die schwächeren Schreiber aber deutlich mehr als die bereits guten. D.h. der Abstand zwischen Mittelbau und Elite wird mit KI geringer.

Feedback zur Mindmap Wissensmanagement erbeten

Feedback zur Mindmap Wissensmanagement erbeten

Ich hatte an dieser Stelle ja bereits über die Mindmap Wissensmanagement berichtet, die derzeit von einer Fachgruppe der GfWM, der ich angehöre, erarbeitet wird.

Ein erster Zwischenstand ist nun veröffentlicht und darf gerne kommentiert werden. Dazu steht bis Ende des Jahres ein Conceptboard zur Verfügung. Also Sticky Notes schnappen und an der Map mitarbeiten! Im Januar wird sich die Fachgruppe wieder treffen und alle Rückmeldungen verarbeiten.

Wissensmanagement bei der Asian Development Bank – WMOOC Session Aufzeichnung

Seit gestern ist die Aufzeichnung einer Live Session noch aus dem letzten WMOOC veröffentlicht: Wissensmanagement mit der Zukunft – Beispiele von der Asiatischen Entwicklungsbank mit Susan Roth, Chief of Knowledge Management bei der ADB. Ein lohnender Blick über den (deutschen) Tellerrand! (Dauer: 52’02 Min.)

Die Nachbearbeitung der Aufzeichnungen aus dem WMOOC 2023 läuft. Ich halte euch auf dem Laufenden. Allerdings hatten wir nun bereits zwei sehr anregende Sessions, die auf Wunsch des jeweiligen Unternehmens nicht veröffentlicht werden dürfen: einmal Von AR bis AI – digitales Wissensmanagement bei der EnBW AG und einmal Wissensmanagement in der Werkshalle bei Daimler Trucks. Es lohnt sich also immer live bei den Sessions dabei zu sein. Hier eine kleine Vorschau auf die nächsten:

  • 30.11. 13 Uhr: Anja Lorenz von der oncampus-Plattform über die Motivation hinter oncampus, Erfahrungen mit dem Aufbau einer solchen Plattform und deren Betrieb
  • 5.12. 11 Uhr: Thiemo von Gillhaußen von Congree über: Von der Terminologie zur Ontologie
  • 12.12. 17 Uhr: Karsten Ehms, Vorsitzender des Beirats der Gesellschaft für Wissensmanagement über Zero Bullshit Knowledge Management
  • 13.12. 17 Uhr: Angelika Mittelmann und Christine Erlach über ihre Mustersprache Wissenstransfer

Gäste sind bei den Live Sessions immer gerne willkommen. Bei Interesse bitte einfach bei mir melden!

Feedback erbeten: Mindmap Wissensmanagement

Im letztjährigen WMOOC hat Sonja Kaiser, einer der Teilnehmerinnen, angefangen das neu Gelernte zum Thema Wissensmanagement in einer persönlichen Mindmap zu verarbeiten. Daraus ist eine GfWM-Fachgruppe entstanden (neben Sonja waren das Sabine Wax, Martin Harnisch, Florian Schmuhl, Dirk Liesch und ich), in der wir seit Anfang des Jahres an einer solchen Übersicht und Orientierung zum Thema Wissensmanagement arbeiten.

Nun möchten wir gerne den aktuellen Stand vorstellen und Feedback einholen. Dazu lädt die GfWM herzlich ein (und ich natürlich auch). Seid dabei! Anmeldung bitte direkt über die Website der GfWM:

Übrigens, da der Termin in die Vorweihnachtszeit fällt, laden wir nicht nur zum Gespräch, sondern auch zum Tee. Wer sich meldet, bekommt einen Tee per Post!

Warum Wissensmanagement? Zahlen, Daten, Fakten

Für den heutigen Post gibt es zwei Gründe:

  1. Wissensmanager:innen sind immer auf der Suche nach griffigen und Controlling-kompatiblen Argumenten, warum Wissensmanagement für die eigene Organisation wichtig ist.
  2. Ich nutze diesen Blog auch als Instrument meines Persönlichen Wissensmanagement und hoffe, im gegebenen Fall die folgenden Informationen hier selbst wieder zu finden 😉
  3. Marco Dettloff, Student an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg, hat für die Einleitung seiner Hausarbeit, die er bei mir als Prüfungsleistung schreiben musste und die ich gerade lese, dankenswerter Weise die folgenden Zahlen recherchiert. Danke, Marco!

Hier nun die nützlichen Argumente:

  • Prognos (2012): Der Anteil von produktionsnahen Tätigkeiten in Deutschland wird bis zum Jahr 2024 auf unter 20 Prozent sinken wird, während Tätigkeiten zur Schaffung und Verarbeitung von Informationen und Wissen bereits über 20 Prozent ausmachen werden.
  • International Data Corporation (2018): In US-amerikanischen Unternehmen werden im Durchschnitt 30 Prozent der Arbeitszeit für die Beschaffung und die Aufbereitung von für die ausgeübte Tätigkeit notwendigem Wissen benötigt.
  • IAB-Kurzbericht Nr. 14 (2014): Die durchschnittliche Beschäftigungsdauer beim selben Arbeitgeber der Jahrgänge 1978/1979 ist im Vergleich zu den Jahrgängen 1961/1962 bereits um rund 22 Prozent zurückgegangen.
  • Diese Entwicklung dürfte sich in den letzten Jahren eher noch verschärft haben. Dazu ein wenig eigene Recherche:
    – Bundesagentur für Arbeit (2022): Bei mehr als der Hälfte der Arbeitsplätze fand 2021 ein Personalwechsel statt. Branchenübergreifend ist im Durchschnitt 2021 ungefähr jede dritte Stelle neu besetzt worden.
    – Forsa (2022): 14 Prozent aller befragten 18-bis 29-Jährigen haben einen konkreten Wechselwunsch für das Jahr 2023. 37 % aller befragten Arbeitnehmer:innen sind 2022 offen für einen neuen Job oder haben sogar bereits konkrete Schritte in die Wege geleitet – das sind vier Prozentpunkte mehr als im Vorjahr. Unter den 30- bis 39-Jährigen ist fast jeder Zweite (48 %) bereit, zu einem neuen Arbeitgeber abzuwandern.
    – Prognos (2015): Bis 2020 haben wir in Deutschland eine Fachkräftelücke von 1,8 Millionen Personen, diese Lücke wird bis 2040 auf 3,9 Millionen anwachsen.
    – Wirtschaftswoche (2023): 75 Prozent der über 50-Jährigen und 57 Prozent der Befragten im Alter von 40 bis 49 Jahren bevorzugen eine langfristige Bindung an ihren aktuellen Arbeitgeber. So befinden sich etwa die Hälfte der Beschäftigten seit mindestens zehn Jahren bei ihrem aktuellen Arbeitgeber. Rund 50 Prozent der über 40-Jährigen können sich vorstellen, bis zur Rente in ihrem derzeitigen Beschäftigungsverhältnis zu bleiben.
  • Statistisches Bundesamt (2022): Bis 2036 knapp werden 13 Millionen Erwerbstätige in Deutschland das Renteneintrittsalter erreichen.

Praxisnahe Informationen rund um Wissensmanagement

Praxisnahe Informationen rund um Wissensmanagement
Website Johannes

Es macht schon ein wenig stolz, wenn einer unserer Wissensmanagement MOOC Teilnehmer nun mit einer eigenen informativen Website an den Start geht. So geschehen mit Johannes Dorf, wiederholt und sehr engagiert beim WMOOC dabei, der auf Wissensmanagement praxisnah + verständlich sein in Theorie und Praxis erworbenes Wissen nun seinerseits als offen zugänglichen Inhalt weitergibt. Diese Initiative bewerbe ich hier gerne. Vielen Dank, Johannes.

Und auch in Zeiten von KI gilt: sapere aude

„(,,,) Solche Befürchtungen, das Subjekt könne sich in selbst erzeugten Scheinwelten verlieren, sind nicht unbedingt neu. Neu sind jedoch die Rasanz und Perfektion, mit der in den KI-Maschinen große Teile des Weltwissens zusammenschießen, vermengt und aufbereitet werden. Neu ist ebenso die Selbstverständlichkeit, mit der KI die Fiktionalisierung der Welt vorantreibt, um sie zugleich als unhinterfragbare Objektivität darzubieten. Anders als bei Wikipedia, wo möglichst alle Fakten belegt sein wollen, kommen die Textgeneratoren ohne Quellen aus. Sie wissen alles, auch das, was sie nicht wissen. Sie treten auf wie die Wahrheit selbst. Und erstaunlich viele Menschen sind bereit, dieser Wahrheit zu glauben, wie zahlreiche Studien zeigen. Der Name des Phänomens: Overtrust.

Auch das also motiviert die Warnrufe der KI-Forscher: Sie beobachten, wie leicht dem Menschen der Sinn fürs Wirkliche abhandenkommt. Und damit auch der Sinn für mögliche Risiken, die eine hochgezüchtete Technik mit sich bringt. Während die Maschine sich als Wahrheitshüter geriert, sogar als Subjekt der Geschichte, erfreut sich der moderne Mensch an den schönen Seiten der Unmündigkeit, lässt die Computer für sich schreiben, malen, denken – und den eigenen Geist verkümmern. So verrät er seine Freiheit, ohne es wirklich zu merken. Von Auslöschung zu sprechen ist ganz gewiss übertrieben. Nennen wir es Selbstentmächtigung.“

Hanno Rauterberg in DIE ZEIT N° 26

Ist eine KI intelligent?

Nun hat es mit der Fortsetzung meiner kleinen Serie zu KI – die vor allem meinem eigenen Verstehen dient – doch eine Weile gedauert: Ich hatte schlicht nicht ‚den Kopf‘ die vielen und vielfältigen Informationen zu diesem Thema gründlich zu durchdenken, eigene Einsichten zu gewinnen, geschweige denn dabei kreativ auch eigene Gedanken zu entwickeln. Zu viel anderes zu tun. Das würde natürlich ChatGPT nicht passieren, gell? Noch ein Vorteil einer Künstlichen Intelligenz: Sie ist immer einsatzbereit. Aber was heißt hier eigentlich Intelligenz? Der letzte Post endete mit der Frage nach der Intelligenz, also dem einsichtigen Verstehen, einer KI.

Laut KI-Forscher Gerard de Melo vom Hasso-Plattner-Institut, handelt es sich bei einer KI um eine simulierte Intelligenz: „(…) Chatbots haben kein Verständnis für den Inhalt, können Wahrheit und Unwahrheit nicht trennen. (…).“ Nicht ohne Grund setzen Open AI und andere nach wie vor menschliche Mitarbeitende zur Identifikation von fake und Hass ein. Und de Melo weiter: „Wir sind uns nicht mehr im Klaren, was Tatsachen sind oder auch Wahrheit, wenn man sich immer mehr auf Mehrheitsmeinungen verlässt, die massiv im Internet auftauchen und dann in solche Textgeneratoren Eingang finden (…) sich selbst verstärkend.“ Darin liegt eine große Gefahr, denn: „Wenn eine menschlich wirkende Maschine etwas sagt, ist das glaubwürdiger, als wenn eine Information nur irgendwo in einer Online-Suche steht.“ (Lucie Flek, Professorin für Sprachtechnologie Uni Marburg). So genannte Anthropomorphismen tragen zur Vertrauensbildung bei. Das weiß man schon seit der 1960er Jahren, als der Informatiker Joseph Weizenbau einen ersten einfachen Chat-Roboter getestet hat, mit einem unerwarteten Ergebnis: Die Probanden fingen an der Maschine menschliche Eigenschaften wie Gefühle oder Verständnis zuzuschreiben. Sie verhielten sich, als würden sie mit einem echten Menschen kommunizieren. Der darauf basierende ELIZA-Effekt beschreibt die Vermenschlichung von Robotern, Algorithmen und KI. Wir Menschen sehen zum Teil intrinsische Qualitäten und Fähigkeiten, oder gar Werte und Gefühle in der Software, die die Ausgabe steuert, obwohl diese ausschließlich auf der Auswertung von Datensätzen beruht. Das macht die Reproduktion sozialer Biases oder das so genannte Halluzinieren so bedenklich. Kleine Bemerkung am Rande: Ich frage mich schon, seit ich ChatGPT das erste Mal genutzt habe, warum nicht direkt beim Eingabefenster von ChatGPT darauf hingewiesen wird, dass die KI nur Informationen bis 2021 auswertet. Das ist doch ein für die Bewertung der Antwort nicht unerhebliches Kriterium. An dieser Stelle ein interessanter Gedanke eines Bekannten, kürzlich nebenbei im Gespräch geäußert: Brauchen wir zur Bezeichnung einer künstlichen Intelligenz ein eigenes, neues Personalpronomen, um den Ursprung bestimmter Entscheidungen und Informationen kenntlich zu machen? (Auf Genderfragen gehe ich an dieser Stelle nicht weiter ein, aber beobachten Sie einfach mal selbst, wann das männliche und wann das weibliche Pronomen bezogen auf unsere technischen Helfer zum Einsatz kommen!)

Doch kommen wir zurück zur Unfähigkeit Wahrheit von Unwahrheit zu trennen! Überfrachtet die Wahrheitsfrage den Intelligenz-Begriff nicht? Eine klassische Definition von Intelligenz korreliert sie schlicht mit der Verarbeitungsgeschwindigkeit von Information. Nach dieser Definition können wir einer KI sicherlich Intelligenz zusprechen. In neueren Intelligenzmodellen, zum Beispiel nach K.A. Heller, finden jedoch noch weitere Aspekte Beachtung, unter anderem Kreativität (Flexibilität, Originalität usw.) und soziale Kompetenz (Intentionsbildung usw.).

Bei letzterem sind bisherige KI-Modelle tatsächlich im Nachteil, denn noch sind sie unfähig soziale Situationen und Emotionen zu lesen. Doch wird auch dies sich sicherlich in absehbarer Zeit ändern. Schon ChatGPT4 ist eine so genannte multimodale KI, die neben Text auch Bild und Audio verarbeiten kann. Und die nächste Evolutionsstufe ist in Arbeit: Lernen aus Filmen, da Filme sehr viel Information über menschliches Verhalten transportieren. Bleibt zu hoffen, dass der Lernraum der KI sich hierbei nicht auf den Hollywood-Mainstream beschränkt, sonst habe ich Bedenken hinsichtlich des Abbilds ‚typischen‘ menschlichen Verhaltens, das sich herausbildet.

Schauen wir auf den Aspekt der Kreativität. Nick Caves Verärgerung über einen KI-generierten Songtext habe ich ja bereits berichtet. Neben echter Emotionalität ist auch Disruptivität eine Grundlage von (künstlerischer) Kreativität: „Das Kreative ist das Unwahrscheinliche“, (Christian J. Bauer, Autor). Wenn auch komplex, so betreibt KI letztlich Statistik und Stochastik und simuliert (schon wieder liegt der Begriff der Simulation nahe: simulierte Intelligenz, simulierte Menschlichkeit, nun simulierte Kreativität) Kunstfertigkeit, die auf Rückwärtsverkettung bestehender Zeichen beruht. Algorithmen lernen anhand historischer Daten, KI ist damit inhärent strukturkonservativ, weil sie durch die Anwendung von Regeln diese bestätigen. „Je mehr sich Alltagshandeln auf KI-Modelle stützt, desto stärker ist man den Mustern der Vergangenheit verhaftet, und desto schwieriger wird es, daraus auszubrechen. Am Ende sind wir in einer ewigen Feedback-Schleife gefangen, deren Wiederholungen sich nur durch die Variation des Immergleichen unterscheiden. Und wir erleben die Welt nur noch im Rückspiegel der Daten.“ (Adrian Lobe in Frankfurter Sonntagszeitung 19. März 2023).

Und doch ist KI ein Kreativitätstreiber. Wie? Die Antwort gibt es in der nächsten Folge 🙂

Fortsetzung folgt (hoffentlich bald).