Denkstudio für strategisches Wissensmanagement zur Analyse mittelstandsorientierter Businessoptionen auf der Basis von Personalbilanzen und Standortbilanzen,

Jörg Becker Friedrichsdorf

Dipl.Kfm. Jörg Becker Friedrichsdorf
Dipl.Kfm. Jörg Becker Friedrichsdorf

Die unablässige Suche nach immer mehr Informationen versperrt den Bli- Mittck für das, was wirklich wichtig ist. Oft ist weniger mehr. Business Intelligence generiert vor allem Basisinformationen für zukunftsorientierte Prognosen und Planungen

Wissensmanagement – Big Data ist nicht Big Wissen.

Reduktion der Komplexität:

man muss gründlich nachdenken, um aus der schieren Datenflut wirklich benötigtes Wissen herauszufiltern

J. Becker Denkstudio

Vom Data Mining vollzieht sich in Form von Reality Mining ein lautloser Übergang zur Analyse ganzer Lebensmuster realer Menschen. Die solche neuen Realitäten schaffen, Macht ausüben und damit ihr Geld verdienen, können sie selbst in kleinsten Stücken vermarkten und die eigentlichen Eigentümer der Datenrechte nicht nur enteignen, sondern sie auch kontrollieren oder gar manipulieren

Nüchternes Kalkül ist manchmal besser als Erfahrungswissen: umgekehrt kann auch eine kalt kalkulierte Wahrscheinlichkeitsrechnung in die Irre führen, wenn hierbei zugrunde gelegte empirische Parameter falsch gesetzt wurden. Philosophisch betrachtet könnte man Wahrscheinlichkeit auch als den Grad des Glaubens an die Wahrheit definieren. 

Journalisten sind (sehen sich gerne als) Welterklärer: um das, was um uns geschieht, für Leser verständlich darzustellen (zu machen). Unabhängig von der Technik und von dem Medium, für welches ein Journalist arbeitet. An erster Stelle steht nach wie vor (noch) das Gedruckte. Das gedruckte Layout kann auf einen Blick ein vielseitiges Kaleidoskop interessanter Sachverhalte bieten. Da die Welt nun einmal so ist wie sie ist können (müssen) Druck und Netz auch in der Medienwelt nebeneinander, besser miteinander, existieren. Noch immer ist der Mensch entscheidend, dessen Kenntnis und Kreativität die Qualität von Wissenstransfers prägt. 

Wichtig ist, sich vor Augen zu halten, dass ein Modell nie besser ist als die Annahmen, mit denen man rechnet. Zudem kann immer auch Unvorhergesehenes passieren. Deshalb versucht man in der angewandten Mathematik, fehlende Parameter so zu schätzen, dass sie zum bisherigen Verlauf passen. Die Kunst dabei ist, richtig zu modellieren, also mathematische Modelle für ein reales Problem zu erstellen.

So wie damals die Dampfmaschine das Ausüben von Arbeitskraft verstärkt hat, so erweitert heute der Computer die Möglichkeiten, Wissen aufzufinden. Das Starten einer digitalen Suchmaschine zur Erschließung von Wissen im Internet geht schneller und leichter als die Befragung eines Experten. Die Welt wird quasi am Bildschirm lesbar, das Wirkliche zum Bestand gemacht. Die Automatisierung von Expertenwissen bringt in einer informationsüberfluteten Gesellschaft Vorteile. Aber so wenig, wie Menschen vollständig von Dampfmaschinen abgelöst wurden, so wenig wird man auch trotz Internet auf Experten verzichten können. Aber weil jeder Wissen googeln kann, bleibt nicht alles so wie es ist. Die Autorität von Experten basiert jetzt weniger auf dem Umstand, mehr zu wissen. Als vielmehr darauf, den strukturellen Überblick zu besitzen, um neues Wissen  angemessen und sachgerecht bewerten und einordnen zu können. Denn Suchmaschinen automatisieren das Finden von Wissen, nicht aber seine Produktion. 

Nicht wenige fühlen, das alles, was in zahllosen Rechnern an Daten wahrgenommen und verarbeitet wird, nicht ausreichen wird, um für die Welt, in der wir uns bewegen, benötigtes Entscheidungswissen zu erzeugen. Der Versuch, fehlendes Wissen, durch Berücksichtigung von immer mehr Informationen zu kompensieren, führt in eine Endlosschleife. Mögliche Erklärung sind u.U. konzeptionelle Defizite, beispielsweise: dass die Potentiale, die Informationsbedürfnisse des Managements umfassend und flexibel abzudecken, viel zu hoch angesetzt werden, dass die Vorstellung vom „vernetzten Manager“ oder „gläsernen Unternehmen“ in der Realität als überzogen erscheint. Was nötig ist, sich Grenzen des Wissens einzugestehen und sich nicht mit immer mehr Informationen über dessen Fehlen hinwegzutäuschen. Es braucht Personen, die den Mut haben, ohne Rechthaberei zu ihrem fragilen Wissen zu stehen.

Komplexität als eine Eigenschaft der uns umgebenden Welt zu akzeptieren, bedeutet, sich darauf einzulassen. Komplexität ist ein Zustand, der sich in ständiger Veränderung in Bezug auf das Ganze befindet. Es geht um das Verständnis der eigenen Rolle bei der Auseinandersetzung  mit den Problemen, die zum einen aus Absichten, Zielen und Plänen, zum anderen aus den vorgefundenen Bedingungen resultieren. Die Situation ist der Betrachtung eines komplizierten Kunstwerks im Halbdunkel vergleichbar, dessen einzelne Facetten durch die Beleuchtung aus jeweils verschieden ausgerichteten Lichtquellen unterschiedliche deutlich hervortreten, d.h. komplex geht es zu, wenn es unüberschaubar, vernetzt, eigendynamisch, undurchsichtig, wahrscheinlichkeitsabhängig oder instabil ist.

J. Becker Denkstudio

Mittelstand Decision Support - Auf welcher Grundlage fällt KI strategische Entscheidungen?

 

Künstliche Intelligenz (KI) wird im Mittelstand zunehmend als Werkzeug für Entscheidungsunterstützung eingesetzt. Die Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Entscheidungen hängen dabei von mehreren fundamentalen Grundlagen ab:

Datenbasis
KI-Modelle benötigen umfangreiche, qualitativ hochwertige und relevante Daten, um Muster zu erkennen und Prognosen zu treffen. Im Mittelstand bedeutet dies oft, Daten aus ERP-Systemen, Kundenbeziehungen (CRM), Lieferketten oder Produktionsanlagen zu nutzen. Die Vollständigkeit, Aktualität und Integrität dieser Daten sind entscheidend.

Modellauswahl
Die Wahl des richtigen Modells – sei es ein Entscheidungsbaum, neuronales Netz oder eine andere Methode – bestimmt, wie die KI Entscheidungen trifft. Komplexe Fragestellungen wie Marktprognosen erfordern oft Deep-Learning-Modelle, während einfache Klassifikationsaufgaben auch mit klassischen Algorithmen lösbar sind.

Training und Optimierung
KI-Systeme lernen durch Training mit historischen Daten. Dabei ist es entscheidend, dass die Trainingsdaten repräsentativ für die realen Bedingungen sind. Überfitting – das Überanpassen des Modells an die Trainingsdaten – muss vermieden werden, da es die Übertragbarkeit auf neue Daten einschränkt.

Kausale Zusammenhänge und Kontext
KI kann in der Regel nur Korrelationen erkennen, keine Kausalitäten. Für den Mittelstand ist es wichtig, dass die KI-Entscheidungen durch Experten validiert werden, um Fehlinterpretationen oder unlogische Empfehlungen zu vermeiden.

Ethik und Transparenz
Entscheidungsprozesse sollten nachvollziehbar sein. Black-Box-Modelle stellen ein Problem dar, da sie nicht immer erklären können, wie eine Entscheidung zustande gekommen ist. Dies ist insbesondere in regulierten Branchen oder bei sensiblen Entscheidungen problematisch.

Anpassungsfähigkeit und Feedback-Schleifen
KI-Modelle müssen kontinuierlich überwacht und mit neuen Daten aktualisiert werden, da sich Marktbedingungen und Unternehmensprioritäten ändern. Im Mittelstand, wo Flexibilität eine große Rolle spielt, ist dies essenziell.

Integration in Entscheidungsprozesse
KI sollte nicht isoliert agieren. Sie bietet Entscheidungshilfen, die von Menschen geprüft und in den unternehmerischen Kontext eingebettet werden müssen. So bleibt die Verantwortung letztlich beim Menschen, während die KI ihre analytische Stärke ausspielt.

Risiken und Grenzen
KI ist keine Allzwecklösung. Sie kann durch unvollständige Daten, Biases oder falsche Modelle fehlerhafte Ergebnisse liefern. Für den Mittelstand bedeutet dies, dass klare Kontrollmechanismen und menschliche Expertise erforderlich sind.

Zusammengefasst basiert die Entscheidungsfindung durch KI im Mittelstand auf einer Kombination aus Datenqualität, geeigneten Algorithmen, transparentem Design und menschlicher Aufsicht. Die größte Stärke von KI liegt in der Analyse großer Datenmengen und der Identifikation von Mustern, während die letzte Verantwortung für strategische Entscheidungen immer beim Menschen verbleiben sollte.

 

 

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