KI, die Kreative Intelligenz jetzt in der neuesten Folge SMART&nerdy! Podcastfolge #23.

New Learning for AI

New Learning for AI

Spezifisches Handlungslernen von Vielen

Hans-Gerd Servatius, Competivation Consulting

Kurz und Bündig

Im Rahmen von verbindenden Strategien für die Künstliche Intelligenz spielen neue Formen der Aus- und Weiterbildung eine wichtige Rolle. Ein Ansatz, der die Vorteile der traditionellen Customized Management Education und von Massive Open Online Courses (MOOC) verbindet, ist ein spezifisches Handlungslernen von Vielen. Für Organisationen und ihre Bildungspartner ergeben sich hieraus interessante Möglichkeiten zur Bewältigung der kommenden von innovativen Querschnittstechnologien ausgehenden Welle.

Die generative Künstliche Intelligenz (KI) mit großen Sprachmodellen wie Generative Pre-Trained Transformer (GPT) verändert die Arbeitswelt. Das deutsche Bildungs- und Weiterbildungssystem ist auf diesen Wandel nicht gut vorbereitet. Erforderlich sind neue Wege für ein spezifisches Handlungslernen von Vielen (Mass Customized Action Learning). Den Anfangspunkt bilden Strategien, die verschiedene KI-Dimensionen verbinden.

Verbindende Strategie für KI-Dimensionen

Eine Erfolg versprechende KI-Strategie für Organisationen und Staaten sollte vier Dimensionen verbinden. Jede dieser Dimensionen führt zu einer wichtigen Frage, die es zu beantworten gilt. Hieraus ergibt sich ein Orientierungsrahmen für die Zusammenarbeit der Sektoren Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Diese Dimensionen sind:

  1. Die Weiterentwicklung (W) von KI mit der Frage, welche Geschwindigkeit die relevanten Akteure dabei anstreben sollen.
  2. Infrastruktur, Anwendungen und Weiterbildung (IA&W) mit der Frage, welche Felder Priorität haben.
  3. Kooperationen (K) und die Frage, welche Partner hierfür relevant sind sowie
  4. die Eindämmung von KI (Containment C) mit der Frage, welche gemeinsamen Ansätze die Sektoren dabei verfolgen sollen.
Wie in Abbildung 1 dargestellt ist, ergeben sich aus einer Verbindung dieser KI- Dimensionen die strategischen Handlungsfelder Technologieprogramme, zusammensetzbare (composable) Geschäftsmodelle, Stakeholder-Ökosysteme und Innovationspolitik. Die Herausforderung der fünften Entwicklungsstufe eines verbindenden strategischen Managements (Strategie 5.0 ) liegt in der Gestaltung dieser Konnektivität [1]. Die Dimension „Weiterentwicklung von KI-Querschnittstechnologien“ ist durch den internationalen Wettlauf einer Vielzahl von Akteuren gekennzeichnet. Unternehmen müssen erfolgversprechende IT-Infrastrukturen schaffen, KI-Anwendungen priorisieren und entsprechende Weiterbildungen realisieren. Dies erfordert eine Zusammenarbeit der Sektoren in gemeinsamen Technologieprogrammen. Die meisten Unternehmen werden hierzu Kooperationen mit Partner:innen eingehen. Eine besondere Bedeutung haben IT-Unternehmen und Bildungsanbieter:innen. Ein wichtiges neues Handlungsfeld ist dabei die Gestaltung von zusammensetzbaren (composable) Geschäftsmodellen. Diese Composability ermöglicht eine agile Optimierung und Innovation der Geschäftsmodelle und wichtiger Geschäftsprozesse. August-Wilhelm Scheer sieht hierin einen Paradigmawechsel für die Digitalisierung [2]. Neben der Zusammenarbeit von Wirtschaftspartnern spielen beim Thema KI die politischen und rechtlichen Rahmenbedingungen eine entscheidende Rolle. Mustafa Suleyman, der Mitgründer der KI-Unternehmen DeepMind und Inflection AI, argumentiert in seinem Buch “The Coming Wave” überzeugend, dass Ansätze zu einer notwendig erscheinenden Eindämmung (Containment) von KI über eine reine Regulierung hinausgehen [3]. Hieraus resultiert die Bedeutung des strategischen Handlungsfeldes Stakeholder-Ökosysteme. Es ist abzusehen, dass ein erfolgreiches Containment von KI neuartige Formen der Interaktion verschiedener Interessengruppen erfordert. Zwischen den Dimensionen Containment und Weiterentwicklung von KI besteht ein Spannungsverhältnis. Die Aufgabe der staatlichen und überstaatlichen Innovationspolitik ist es, im Rahmen eines dialogbasierten Handelns geeignete Kompromisse zu finden. Dies alles wird nur mit neuen Formen des Lernens gelingen. Im Folgenden wollen wir uns mit der Frage beschäftigen, wie ein solches New Learning for Artificial Intelligence (AI) aussehen kann.

Neues Lernen für eine Arbeitswelt mit KI

Angesichts der zunehmenden Bedeutung von KI für die Arbeitswelt werden zwei Defizitbereiche der traditionellen Aus- und Weiterbildung immer besorgniserregender:

  1. Die traditionelle Aus- und Weiterbildung ist zu sehr an einzelnen Fachdisziplinen orientiert. Sie hat es weitgehend versäumt, eine gemeinsame Grundlage für die Arbeitswelt zu schaffen. Daher sind Naturwissenschaftler:innen und Ingenieur:innen, Informatiker:innen sowie Wirtschafts-, Rechts- und Politikwissen-schaftler:innen schlecht auf eine notwendige Zusammenarbeit vorbereitet.
  2. Die Aus- und Weiterbildung an Universitäten ist in vielen Fächern, wie zum Beispiel der Betriebswirtschaftslehre, zu theoretisch und zu wenig auf ein dialogbasiertes, interdisziplinäres und intersektorales Handeln ausgerichtet.
Diese Defizite müssen neue Formen der Aus- und Weiterbildung überwinden. Geeignete innovative Ansätze sollten auf die spezifische Lernbedürfnisse der Zielgruppen zugeschnitten sein. In einer von KI geprägten Arbeitswelt werden Arbeitsplätze wegfallen, die Zusammenarbeit von Menschen mit KI wird wichtiger werden und es entstehen neue Berufsbilder. Eine verbesserte Aus- und Weiterbildung muss bei der Bewältigung der kommenden KI-Welle somit große Herausforderungen meistern. Eine entscheidende Rolle spielt dabei ein organisationsspezifisches Vorgehen.

Organisationsspezifisches Vorgehen

Ein Konzept für die organisationsspezifische Weiterbildung bei neuen Managementthemen wie der generativen KI besteht aus vier Schritten. Der erste Schritt ist die Entwicklung von relevanten Lernmodulen für die Führungskräfte- und Personalentwicklung. Das Ergebnis ist ein zusammensetzbarer Modulbaukasten, bei dem einzelne Microlearnings kombinierbar sind. Die Module eignen sich für interdisziplinäre Zielgruppen zum Beispiel im Rahmen eines agilen Projektmanagements. Eine hybride Lehre verbindet Präsenz- und Onlineformate. Hieran schließt sich in Schritt zwei eine Analyse der Ausgangssituation und der spezifischen Herausforderungen der jeweiligen Organisation an. Diese Arbeit beginnt mit der Bildung eines gemeinsamen Projektteams. Erfahrene Managementtrainer:innen unterstützen die Klient:innenorganisation bei der Situationsanalyse. Auf dieser Grundlage entwickelt das Team ein maßgeschneidertes Konzept für ein handlungsorientiertes Lernen (Action Learning). Zielsetzung des Action Learning ist die Verbindung einer konkreten Problemlösung mit Lernprozessen der beteiligten Akteure. Die Anpassung (Customization) der Lerninhalte und des Vorgehens an die spezifischen Herausforderungen findet in Schritt drei statt. Diese Arbeit beginnt mit einer Beschreibung der relevanten Zielgruppen der Organisation. Die Kernaufgabe in diesem Schritt ist eine Integration spezifischer Lerninhalte. Die Ableitung von Lernzielen und Ergebnissen kann mit Hilfe der Objectives and Key Results (OKR-)Methode erfolgen. Den Abschluss bilden in Schritt vier die gemeinsame Durchführung von Action-Learning-Programmen, eine Erfolgskontrolle und die Planung der nächsten Schritte. Eine wichtige Rolle spielt hierbei die Verbindung von Lern- und Handlungseinheiten. Innovative Lerntechnologien unterstützen eine erfolgsabhängige Nachbereitung. So kann die Organisation ihre Action-Learning-Reise fortsetzen. Eine spannende Frage ist, mit welchen Bildungspartnern Unternehmen ein spezifisches Handlungslernen von Vielen bei Themen wie der generativen KI umsetzen können.

Spezifisches Handlungslernen von Vielen

Eine bedeutende Rolle bei der organisationsspezifischen Weiterbildung von Führungskräften großer Unternehmen spielen internationale Business Schools. An der Spitze des Rankings der Financial Times für 2023 im Segment „Executive Education Custom“ liegt Duke Corporate Education, gefolgt von Insead, HEC Paris und IESE. Immerhin hat es die Berliner ESMT auf Rang fünf geschafft. Unter den besten 75 Anbietern weltweit finden sich drei weitere Business Schools aus Deutschland. Allerdings machen die begrenzte Anzahl von Kursteilnehmer:innen und die Preispolitik der Hochschulen eine breit angelegte Weiterbildung von Mitarbeiter:innenn zum Beispiel beim Thema generative KI nahezu unmöglich. Eine Alternative hierzu sind MOOC-Plattformen. Im Oktober 2011 haben Stanford-Forscher drei kostenlose Onlinekurse veröffentlicht. Jeder dieser Kurse erreichte mehr als 100000 Lernende und die Medien prägten den Begriff MOOC. Inzwischen bieten über 1200 Hochschulen weltweit öffentlich Onlinekurse an. Parallel dazu sind global tätige MOOC-Plattformen wie Coursera, EdX und FutureLearn sowie eine Vielzahl nationaler Anbieter von MOOC-Plattformen entstanden. Bis 2021 haben weltweit mehr als 220 Millionen Lernende mindestens einen MOOC belegt. Der Nachteil dieser relativ kostengünstigen Alternative zu traditionellen Business Schools war in der Vergangenheit, dass keine Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse eines Einzelnen oder einer Organisation erfolgt ist. Das ändert sich gerade. Eine Kombination der Vorteile der beiden Lernwelten des Managements erscheint mit Hilfe des Mass Customized Action Learning erreichbar. Diese hybride Lernform verknüpft Elemente des Präsenz- und des Onlinelernens. In der Industrie verbindet das Anfang der 1990er Jahre von Joseph Pine entwickelte Konzept der Mass Customization die Vorteile der Massenproduktion mit kundenindividuellen Produkten und Dienstleistungen [4]. Dieses Konzept ist auf die Managementaus- und -weiterbildung übertragbar. Hier überwindet es die Nachteile der Customized Management Education und der MOOC-Plattformen. Ein Anwendungsfokus könnte bei neuen Managementthemen wie der generativen KI liegen, bei der ein Up- und Re-Skilling einer großen Anzahl von Mitarbeitenden in Organisationen erforderlich ist, die unterschiedliche individuelle Lernbedürfnisse haben. Koordinatoren eines solchen Mass Customized Action Learning (MCAL) für das Management sind die Organisationen selbst gemeinsam mit innovativen Bildungsanbietern, die zunehmend generative KI einsetzen. Eine entscheidende Rolle spielt dabei das handlungsorientierte Lernen aller Akteure, die sich mit ihren Kompetenzen in die Prozesse einbringen. Auf diese Weise erlebt das Action Learning eine Weiterentwicklung und Anpassung an aktuelle Herausforderungen. Ein Beispiel für die Anwendung von generativer KI durch MOOC-Plattformen liefert die in den USA ansässige Khan Academy, die mit ihren Khanmigo-Programmen auf der Basis von ChatGPT jedem Lernenden einen persönlichen Tutor und jedem Lehrenden eine persönliche Assistenz anbietet. In Singapur hat das Bildungsministerium die sich hieraus ergebenden Chancen erkannt und stellt Pädagogen die erforderlichen Ressourcen zur Verfügung. Dies zeigt das Potenzial eines Mass Customized Action Learning für Zielgruppen von der Grundschule bis zu Führungskräften. Führende Unternehmen haben die Bedeutung einer KI-Weiterbildung erkannt. So hat Bosch bereits 26500 Mitarbeiter:innen in KI geschult. Auch andere Unternehmen starten gegenwärtig eine Weiterbildungsoffensive. Hierbei setzt Vodafone auf individualisierte Angebote, die eine neue Lernplattform vorschlägt. Ansätze wie diese zeigen das Potenzial eines New Learning for AI.

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August-Wilhelm Scheer Institut

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