Anna Hoffmann Consulting

Partizipative IRO-Analyse zu KI

Auswirkungen, Risiken, Chancen (Impacts, Risks & Opportunities) durch die aktuellen Entwicklungen in den Gebieten der KI:

KI-basierte Systeme bringen in vielfältiger Form Intransparenz im Entscheidungsverhalten der Algorithmen (Black Box innerhalb der Neuronalen Netze/Deep Learning) sowie eine Wahrscheinlichkeit statt einer Genauigkeit in der Ausgabe mit sich. KI-basierte Systeme unterscheiden sich deshalb grundlegend vom klassischen Computing, weil die Ergebnisse ungenau sein können und die internen Entscheidungswege, warum ein KI-System zu einem bestimmten Ergebnis kommt, nicht mehr in allen Fällen klar dargelegt werden können.

Eine partizipative IRO Analyse hilft, strategische Entscheidungen im Umgang mit KI auf eine solide Grundlage zu stellen. Gemeinsam durchleuchten wir Ihre digitalen Prozesse auf Auswirkungen durch aktuelle und zukünftige Entwicklungen in der KI.

Partizipative Strategiearbeit: Die Belegschaft mitnehmen

Relevante interne Stakeholder einbinden, siloübergreifend nachdenken und gemeinsam eine Strategie aufstellen, bei der sich alle abgeholt fühlen und sich gerne engagieren.

Strategische Schlüsselthemen für eine erfolgreiche KI-Integration:

• Copilot, RAG, Chat GPT, Prompting und Generative AI - Was kann generative KI und was nicht?
• Welche Zukunftsskills sind für die Mitarbeitenden notwendig und welche nicht?
• LLMs, Diffusionsmodelle und Wissensgraphen:
  Was macht was? Wie sieht es "unter der Haube" aus?
• Grenzen und Möglichkeiten der KI-Systeme kennen
• Basiswissen: Machine Learning Formen und Neuronale Netze
• Menschzentrierte Künstliche Intelligenz
• Was bringt die Zukunft? Aktuelle Hypes und Trends
• Deep Fakes, Softwarebots und Humanoide Robotik: Chancen und Risiken der aktuellen Entwicklungen durch KI-gestützte Automatisierung
• KI ist nicht IT - was ist der Unterschied?
• Cloud und SAAS - neue Strukturen und Kostenmodelle 
• Informations- und Wissensmanagement im Zeitalter von KI - Wie gewinnen wir erfolgsrelevante Erkenntnisse?
  

Individuelle Beratungsleistung angepasst an Ihren Bedarf

Partizipative & Menschzentrierte KI-Einführung in Organisationen

• Überblick über die verschiedenen Grundformen der KI: Symbolische KI, Machine Learning, Deep Learning und ein Ausblick auf die Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen der aktuellen Generativen AI-Modelle und intelligenten Agenten
• Die Entfaltung von menschlichen Kompetenzen und Fähigkeiten stärken
• Ermöglichung von nachhaltigen positiven Benutzererlebnissen (KI-UX-Strategien)
• Impulse für den KI-Einsatz aus der Positiven Psychologie
• Identifikation möglicher Risiken nach den Richtlinien des Value Sensitiv Designs [Borning & Friedman]
• Empathy-Map Design zur Steuerung des Erwartungsmanagements
  

Individuelle Prozessberatung angepasst an Ihren Bedarf

KI wird zu oft wie ein menschliches Wesen behandelt, wie eine Entität: KI „denkt“, „versteht“, „berät“ - angeblich. KI kann all das nicht, denn KI ist kein Wesen mit Bewusstsein und echter Intelligenz, das eine gezielte kognitive Absicht verfolgen und eine eigenständige Erkenntnis haben kann. KI-Systeme können eigenständig keinen Sinn erzeugen und KI hat auch keinen Verstand. KI plant nicht, KI handelt nicht vorausschauend und KI nimmt uns auch nicht das strategische Denken ab, so gerne wir das vielleicht auch hätten. Das, was wir im Moment unter KI verstehen, sind hochkomplexe Systeme mit vielschichtigen Interaktionen, deren innere Zyklen so schnell geworden sind, dass sie von außen nicht mehr gut nachzuvollziehen sind.

Und weil wir durch die Geschwindigkeit und den hohen Interaktionsgrad nicht mehr alles im Inneren des Systems verstehen (die berüchtigte Black Box), werden jetzt für den Output dieser Systeme alle möglichen Zuschreibungen gemacht, die weder transparent hergeleitet werden können noch logisch ausreichend ableitbar sind.

Wir schreiben diesen Maschinen die Befähigung zum sinnvollen Handeln zu, bezeichnen sie als intelligente Agenten, doch das ist gefährlich, weil Intelligenz eine Eigenschaft des Menschen ist, die nicht von einem blinden technischen System kopiert werden kann, ganz gleich, wie viele Schnittstellen oder Informationen es hat. 

Ich habe mitgewirkt in den  Zukunftsszenario-Workshops für die „Trendstudie QI 2035“ der Bundesanstalt für Materialforschung und –prüfung (BAM) in dem Schwerpunktbereich "Auswirkungen der KI in den nächsten 10 Jahren"

"Im Rahmen einer Trendstudie sollen gemeinsam mit Stakeholdern aus Wirtschaft, QI und Politik wissenschaftlich fundiert  Zukunftsbilder einer digitalisierten Qualitätsinfrastruktur (QI) entworfen werden. Im Fokus stehen dabei die Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung für die deutsche Wirtschaft und Wissenschaft, aber auch die Gesamtgesellschaft als Nutzer und auch Gestalter der QI.



In Szenarioworkshops mit Vertreter:innen aus Unternehmen und Forschung, aber auch der Zivilgesellschaft werden zunächst Einflussfaktoren ermittelt, priorisiert und alternative Ausprägungen für einen Zeithorizont bis 2035 diskutiert und skizzenhaft beschrieben. Szenarien sind niemals Prognosen, durch sie werden unterschiedliche Möglichkeiten beleuchtet. Sie fördern das Verständnis dafür, was auf uns zukommen kann. Auf dieser Basis können Handlungsoptionen sehr konkret diskutiert werden."

Interaktiver Wissenstransfer für Teams und Organisationen

Gemeinsam in das Strategische Denken für KI-Systeme einsteigen.

Halbtagesworkshop: Interaktiver Wissenstransfer zu

Machine Learning & Circular Economy

Gemeinsam in das Strategische Denken für die Circular Economy einsteigen.

Mit Fokus auf "Electrical and Electronic Equipment" (EEE) und E-Waste:
Der anwachsende weltweite Elektroschott, getrieben durch ständige Softwareupdates, sowie die immer stärker nachgefragten Komponenten für digitale Geräte sind die zwei Pole eines gemeinsamen Problemraums. Machine Learning Verfahren sowie die Prinzipien der Circular Economy können die relevanten Lösungen dafür liefern.

Workshopablauf:

Der Workshop beginnt mit Inputs aus den Best Practices der Ellen MacArthur Foundation, die zeigen, wie Machine Learning effektiv zu einer funktionierenden globalen Kreislaufwirtschaft beitragen kann. Wir fokussieren uns dabei auf real existierende Möglichkeiten in Form von Plattform-, Software- und Robotikanwendungen. Dadurch inspiriert bauen wir mit LEGO unsere Lösungsideen für eine skalierte Kreislaufwirtschaft im Rapid-Prototypingverfahren.

Im dritten Teil werden wir dann die einzelnen Ideen zu einem „EEE & E-Waste“ Circular Economy-Ecosystem vernetzen und so ein LEGO-Modell einer grünen Zukunft entwerfen, das beispielhafte Lösungen für mögliche Kreislaufwirtschaftssysteme aufzeigen kann.

"Gelungene Veranstaltung, toller Workshop und ein Vortrag mit viel Input. Eine gute Möglichkeit für praktische Insights in die Circular Economy und das Machine Learning. Der Workshop hat durch das LEGO eine norme Bereicherung erfahren, die Einbindung in die partizipativen Aufgaben war sehr gut."

Sven Galander, Managing Director RainmakerSociety GmbH, Berlin