1. Lautracher Salon mit spannendem Gesprächsthema

23. Juni 2017 von Christine Hassler - Keine Kommentare

Schloss Lautrach war ab den 1920er Jahren ein reger Ort der Begegnung und des Austausches. Entrepreneurs, Intellektuelle und Wissenschaftler – u.a. auch Albert Einstein – trafen sich regelmäßig im Schloss, um sich über gesellschaftspolitische Entwicklungen auszutauschen und Fragen zu erörtern in Bezug darauf, wie wir in Zukunft leben wollen. An diese Tradition knüpfte der erste Lautracher Salon am vergangenen Dienstag an mit dem spannenden Führungs-Thema „Die Zukunft der Entscheidungen“ im digitalen Zeitalter.

Die Intention des Lautracher Salon ist es, eine zeitgemäße Plattform für einen offenen Gedanken- und Erfahrungsaustausch zu ermöglichen, der sich zukünftig als lose Veranstaltungsreihe anbietet.

1. Lautracher Salon, Lautrach (bei Memmingen), 20.06.2017

Die Zukunft der Entscheidungen aus drei Blickwinkeln

Unter Moderation von Trainer und Berater Dr. Oliver Ernst und Christina Kral-Voigt M. A. (Kundenberatung/Salesmanagement Schloss Lautrach) wurden die drei Referenten zunächst vorgestellt, die sich dann von drei verschiedenen Blickwinkeln an die Thematik annäherten: von der wissenschaftlichen, der wirtschaftlichen und der Seite der Soziologie & Trendforschung.

Prof. Dr. Christian Gärtner ist Professor für Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Digitale Transformation & Leadership und näherte sich dem Thema aus wissenschaftlicher Sicht an.

Die selbstständige Soziologin und Trendforscherin Mag. DI (FH) Maria Angerer betrachtete das Thema aus dem Blickwinkel der Erforschung des sozialen Verhaltens und der sich daraus ergebenden Trendforschung.

Nelson Killius, ehemaliger Leiter für alle Festnetzprodukte von Vodafone Kabel Deutschland und Partner bei McKinsey) beleuchtete die Thematik hingegen aus der Sicht der wirtschaftlichen Chancen und Risiken.

Die großen Fragen um die Digitalisierung aus der Führungsperspektive

„Wie wird die Digitalisierung uns verändern? Wird künstliche Intelligenz unsere Führung ergänzen oder ersetzen? Werden wir Menschen zu „Ausführern“? Wer trägt die Verantwortung? Wie wird die Beziehung zwischen Mensch und Maschine im Zuge der Digitalisierung aussehen? Was werden wir Menschen mit unserer Zeit tun, wenn Systeme auch komplexe Aufgaben in Zukunft ausführen werden?“ beschreibt Moderator Dr. Oliver Ernst einige der Fragen, die sich dabei aufdrängen.

Der 2. Lautracher Salon im November werde dann auf dem Thema dieses ersten Abends aufbauen, erfahren wir von Christina Kral-Voigt, die die anwesenden Gäste dazu einlud, sich nach den ersten Inputs der Referenten mit spontanen Beiträgen und Fragen am Gespräch zu beteiligen.

„Wie werden in Zukunft Entscheidungen gefällt?“

Diese Frage richtete er nacheinander an alle drei Referenten, beginnend mit Nelson Killius, der zunächst vor allem die Chancen herausstellte. Seiner Erfahrung nach würden in Unternehmen oft schlechte Entscheidungen gefällt.

Entscheidungen professionalisieren

„Der lästige Faktor Mensch“ mit all seinen menschlichen Unzulänglichkeiten und Eigenarten verfälsche oft Analysen und Informationen, so Nelson Killius. Seine Betrachtungen seien oft geprägt von „Bauchgefühl“, der Ansicht „zu wissen, wie es geht“ und von subjektiven Faktoren, die am Ende unschlüssige Entscheidungen hervorbringen würden.

Als ein Beispiel nannte er die vielen gescheiterten Fusionierungen, bei denen meist viel zu lang mit zwei unabhängigen Systemen weitergearbeitet werde. Auch habe er beobachtet, dass bei Forecasts (Prognosen) oftmals Fehler gemacht werden, weil zugrundeliegende Faktoren wie etwa das Kundenverhalten falsch analysiert und demzufolge falsche Schlüsse gezogen werden.

Dazu käme, dass durch die Digitalisierung, in der wir bereits mittendrin stecken, heute eine riesige Menge an Daten in den Unternehmen gesammelt werden, deren schiere Menge menschliche Entscheidungsträger oft überfordere, so der Wirtschaftsexperte.

Daher würden seiner Ansicht nach Programme, die auf Algorithmen* basieren, gerade Analysen besser verarbeiten können und sinnvollere Rückschlüsse ziehen können als der Mensch. Dazu käme, dass selbstlernende Systeme – wie auch der Mensch selbst – aus Erfahrungen und Fehlern lernen können, sich ständig verbessern und dadurch Fehlerquoten entscheidend verringern, nur eben viel schneller und effektiver als der Mensch.

*(Algorithmen bestehen aus endlich vielen, wohldefinierten Einzelschritten und sind eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems.)

Systeme wie etwa die der Erstellung von Forecasts (Prognosen), können seiner Ansicht nach somit Entscheidungsträger effizient unterstützen, Arbeit abnehmen und so Zeit gewinnen. Zeit, die den Entscheidungsträgern erlaubt, sich auf andere wichtige Aufgaben zu konzentrieren, wie etwa Mitarbeiter Motivation, Planung, Fragen der Finanzierung, Entwicklung von Strategien.

Nelson Killius sieht somit in künstlicher Intelligenz, bzw. Algorithmen-gesteuerten Systemen, vor allem eine große Chance, Entscheidungen zu professionalisieren.

1. Lautracher Salon, Lautrach (bei Memmingen), 20.06.2017

Datenqualität muss gewährleistet sein

Prof. Dr. Christian Gärtner antwortete auf die gleiche Frage „Wie werden in Zukunft Entscheidungen gefällt?“ aus wissenschaftlicher Sicht. Zunächst blickt auch er auf die Chancen in Anbetracht der menschlichen Unzulänglichkeiten. Denn die Interessenslagen von Entscheidungsträgern seien nicht unbedingt immer gleich wie die des Managements, was zu Diskrepanzen führe.

Ein Rechenregelprozess könne die Übereinstimmung etwa von Entscheidungsträgern in der mittleren Führungsebene und dem Management gewährleisten. Zudem können rechnerische Prozesse Unsicherheiten – einem der größten Feinde von Unternehmen – ausschalten, indem bestimmte Faktoren und Wahrscheinlichkeiten einfach ausgerechnet würden.

Aber: Zum einen stehe noch vor dieser Frage eine Entscheidung, die das Management – also Menschen – treffen müssen, nämlich die, ob ich als Unternehmer in Systeme wie etwa ein Forecast-System, oder ein System der digitalisierten Personalplanung investieren möchte.

Zum anderen sei eine wichtige Frage hier die Qualität der zugrundeliegenden Daten und damit die Verlässlichkeit solcher Systeme. Auf welche Daten stützt sich das System, bzw. welche Daten wurden dem System eingespeist und von wem? Denn nur aufgrund der vorher eingespeisten Daten kann ein System Handlungsempfehlungen geben oder Lösungen ausspucken.

Zunächst seien hier die Wiedersprüche zwischen Menschen zu klären und gemeinsame Zielsetzungen zu definieren, um Datenqualität zu gewährleisten, aufgrund derer dann die Algorithmen zielgerichtet rechnen können.

Die Gefahr sei, dass durch eine anfänglich fehlerhafte Eingabe von Daten oder das nicht Berücksichtigen von relevanten Faktoren bei der Eingabe, die Ergebnisse der ausführenden Systeme immer abstruser werden, je mehr Daten dazukommen.

Chance für Unternehmen, sich klar zu definieren

Die Trendforscherin und Soziologin Mag. DI (FH) Maria Angerer sieht ebenfalls zunächst die große Chance hinter Entscheidungen nach rechnerischen Daten, die ja bereits in Form von Effizienzsteigerungs- oder Forecast-Programmen oder auch im Bereich Human Resources (Personalbereich) existieren, erinnert Maria Angerer.

Von grundlegender Bedeutung sieht die Expertin in Soziologie und Trendforschung in diesem Zusammenhang, dass Unternehmen vorab klar definieren müssen, was „Erfolg“ für sie ist und welche Ziele sie anstreben.

Nur dann können zielführende Strategien entwickelt werden. Sie sieht darin eine große Chance für Unternehmen, sich selbst reflektieren zu müssen, sich und seine Ziele klar zu definieren und sich dadurch in einem offenen Weltmarkt klar positionieren zu können.

1. Lautracher Salon, Lautrach (bei Memmingen), 20.06.2017

Beiträge und Fragen von Teilnehmern

Nachdem an dieser Stelle Mit-Moderatorin Christina Kral-Voigt die Gäste dazu einlud, sich zu äußern, wandte ein Teilnehmer ein, dass seiner Ansicht nach das „Bauchgefühl“ bei Entscheidungen nicht nur als menschliche Schwäche, sondern auch als menschliche Stärke angesehen werden kann und seiner Ansicht nach wichtig ist.

Ein weiterer Teilnehmer stellte die offene Frage, wie beispielsweise seine Branche (Metallverarbeitung) verlässliche Zukunftsprognosen erhalten könne. „Auf welchen Daten basieren Zukunftsprognosen?“, fragte er, „auf eigene Firmendaten der Vergangenheit? Oder auf andere Firmendaten, auf viele Firmendaten? Auf welche Zeitspanne?“

Die von ihm genannten Daten seien vor allem evidenzbasierte Daten und die seien nicht allein auf die Zukunft ausgelegt, wird der Teilnehmer von Prof. Dr. Christian Gärtner aufgeklärt. Für eine Zukunftsprognose einer bestimmten Branche würden sehr viel mehr unterschiedliche Daten benötigt. (Das wurde zwar nicht weiter erklärt, hier aber zum besseren Verständnis: für eine derartige Prognose würde man u.a.  Informationen benötigen über Energiepreisentwicklung, Rohstoffverfügbarkeit und deren Preisentwicklung, Status der Forschung über Technik, Methoden und alternative Produkte, die Entwicklung aller mit den eigenen Produkten in Verbindung stehenden End- oder Nebenprodukte, Standortfaktoren, Marktposition und -entwicklung im Ursprungsland und im Weltmarkt u.v.m.).

Angesprochen wurde auch die Entwicklung von „Blue Collar- und White Collar Workers“ (d.h. manuelle Arbeitskräfte und bürobasierte, „höher“ ausgebildete Angestellte). Die Frage war hier auch, wie sich diese beiden Gruppen von Arbeitskräften wohl weiterentwickeln werden.

„Wir müssen uns Zeit nehmen zu üben“

Nelson Killius gab an dieser Stelle zu Bedenken, dass 80 – 90 % der Entscheidungen in einem Unternehmen „banale“ Entscheidungen seien, bei denen jede Hilfe willkommen sei, um die Entscheidungsträger zu entlasten und zu ermöglichen, sich auf die „großen“ Entscheidungen zu konzentrieren.

Sein Vorschlag war, uns eine Trainingsphase für rechengesteuerte Systeme einzuräumen. „Idealerweise müssten wir uns eine Zeitspanne von ein paar Jahren setzen, in denen wir durch banale Entscheidungen, die uns Algorithmen abnehmen, Erfahrungen sammeln können.“ Aus diesen Erfahrungen könne wiederum ein System entwickelt werden, das letztlich auch größere strategische Entscheidungen ermögliche.

„Wir müssen das üben und die Systeme ´trainieren´“, schlägt der Wirtschaftsexperte vor.

Entscheidungen

Ein weiterer Teilnehmer fragte, inwieweit man überhaupt noch von Entscheidungen sprechen könne, wenn eine Entscheidung keine Unsicherheiten mehr beinhalte?

Maria Angerer erklärte dazu, es gebe verschiedene Modelle. Grundsätzlich werden Entscheidungen komplexer werden, die Relevanz werde dabei immer entscheidender. Berechnung helfe bei Entscheidungen, ersetze sie jedoch nicht.

Ein weiterer Teilnehmer fragte, wie sich die Digitalisierung auf die Gesellschaft auswirken wird, angesichts dessen, dass heute teilweise bereits durch Systeme rekrutiert wird.

Prof. Dr. Christian Gärtner sagte dazu, dass es tatsächlich gute, aber auch weniger gute HR-Systeme (Human Resources-Systeme, d.h. Mitarbeiterrekrutierungssysteme) gebe. Problematisch seien oft schlagwortbasierende Systeme und bot dazu als ein Beispiel an, dass es ein großer Unterschied ist, ob man „an den Geschäftsführer berichtet“, oder ob man „Geschäftsführer ist“.

Business werde zunehmend BIOS-basierend (BIOS = basic inpu/output system), der Vorteil bei der Rekrutierung sei jedoch, dass Bewerber nicht nach Hautfarbe, Herkunft, Religion oder nach den Bewerbungsfotos ausgewählt werden, sondern nach ihren Fähigkeiten, bzw. den passenden Kompetenzen.

Warum ich was wie entscheide, sei vor allem eine zentrale Frage bei den „Deep-Learning-Systemen“*: Worauf basiert das lernen, wie sind die Verbindungen? müsse hier gefragt werden, so der Wissenschaftler.

(*Deep Learning, übersetzt etwa „tiefgehendes Lernen“, bezeichnet eine Klasse von Optimierungsmethoden künstlicher neuronaler Netze, die zahlreiche Zwischenlagen zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht haben und dadurch eine umfangreiche innere Struktur aufweisen. – Sicher haben viele von Ihnen das selbstlernende Tischtennis-Gerät auf der Hannover-Messe in den TV-Nachrichten gesehen: ein anschauliches Beispiel für ein „Deep-Learning“ System.)

1. Lautracher Salon, Lautrach (bei Memmingen), 20.06.2017

Notwendigkeit, IT-Systeme überprüfen zu können

Nelson Killius setzte sich an diesem Punkt damit auseinander, was IT-Systeme seiner Ansicht nach erfüllen müssen: „Ich muss es überprüfen können. Wenn ich das nicht kann, dann haben wir das Blackbox-Symptom.“ (Unter Blackbox-Symptom versteht man die nicht vorhandene Möglichkeit, einen Vorgang in seiner inneren Struktur zu verstehen, sondern nur äußerliche „Symptome“ eines Vorganges sichtbar werden.)

Deshalb unterstrich er an dieser Stelle noch einmal, dass wir uns sicher alle wohler fühlen würden, wenn wir uns Zeit lassen würden, um durch langsames Lernen mit dem Umgang mit rechengesteuerten Systemen zu einer größtmöglichen Verlässlichkeit dieser Systeme zu gelangen.

Gesellschaftliche Auswirkungen der Digitalisierung

Nochmals wurde von einem Teilnehmer die Frage gestellt nach den gesellschaftlichen Auswirkungen der zunehmenden Digitalisierung.

Maria Angerer erklärt dazu, dass die Umbruchsphase vergleichbar sei mit der Industrialisierung. Jedoch wird dieser Umbruch schnell gehen, so die Trendforscherin. Kompetenzen werden sich neu ordnen, was wiederum Zeit brauchen wird. Ohne Spannungen wird der Umbruch also nicht von statten gehen.

Wird es zu einem bedingungslosen Grundeinkommen führen? Möglich. Wird das mit oder ohne Armut und Elend von statten gehen? Ungewiss. Wie reagiert der Markt auf all das? Wie reagieren die Menschen darauf, wie sind die sozialen Auswirkungen? Fragen, auf die es momentan keine eindeutigen Antworten gibt.

Geschlossene oder offene Systeme

„Inwieweit sind Programme vertrauenswürdig, wenn sie von einem Menschen programmiert wurden? Wie weiß ich, wer es programmiert hat und wie?“ Fragte ein weiterer Gast der Gesprächsrunde.

Prof. Dr. Christian Gärtner sagte dazu, dass tatsächlich eine Reproduktion von Fehlern passiere, wenn das System nur auf Daten der Vergangenheit basiere. Die Stichworte „Overfitting“ und „Overconfidence“ fallen. (Mit overfitting wird ein Modell charakterisiert, das zu viele, irrelevante Variablen enthält. Overconfidence bedeutet Selbstüberschätzung. In der Verhaltensökonomie wird der Selbstüberschätzung aufgrund von robuster experimenteller Evidenz eine wichtige Rolle in Beurteilungen und Entscheidungsprozessen von Menschen eingeräumt.)

Die berechtigten Fragen seien hier tatsächlich wer die bewertende Instanz sein sollte, und: wie das Deep Learning bei Systemen sich in neuen Situationen verhält.

Daher müsste seiner Ansicht nach jedes System einen Compliance-Stempel erhalten. (Compliance = Regelkonformität). Doch wer macht den? Fragte ich mich insgeheim…

Was muss ein nicht-menschlicher Entscheider können? Fragte ein weiterer Gast.

Auch Nelson Killius ist der Meinung, dass man diese Programme hinterfragen können müsste. Was jedoch einmal bedeuten würde, dass Personen im Management vermehrt auch über IT, Analyse u.ä. Bescheid wissen müssten. Zum anderen wird das semi-transparente Systeme verlangen, die zumindest von einem Prüfungsgremium, Ethikrat o.ä. überprüft werden können.

Verantwortung

Natürlich kam auch hier die Frage nach der Verantwortung auf den Tisch. Antwort: „Wissen wir noch nicht. Es ist eine neue Welt.“

Doch bereits beim Thema autonomes Fahren stecken wir bereits mitten in der Debatte um die Verantwortung. Wird der Hersteller verantwortlich sein? Oder der Softwarebetreiber? Kann der Softwarebetreiber verantwortlich gemacht werden, wenn er einen Ethikrat beauftragt hat? Wird ein Ethikrat Pflicht werden? Wer wird/muss einem Ethikrat angehören?

Die abschließenden Fragen, mit denen diese erste spannende Gesprächsrunde endete waren: „Wie schaffen wir diesen Umbruch ohne Elend? Und: Wie schaffen wir es zu lernen?“

Über den Lautracher Salon

Die Intention des Lautracher Salon ist es, eine zeitgemäße Plattform für einen offenen Gedanken- und Erfahrungsaustausch zu ermöglichen, der sich zukünftig als lose Veranstaltungsreihe anbietet.

Bereits am 21. November folgt der 2. Lautracher Salon, der an diese Thematik anschließen möchte mit dem Thema: „Wo bleibt das menschliche Ich im Digitalen Zeitalter?“

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