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Erfahrung und Kompetenz schlägt Digitalisierungsverständnis
Inspiriert hat den heutigen Blog ein Beitrag im buildup-Magazin vom 16. Juni 2021, mit dem Titel: «Digitale Transformation: Geschäfts- schlägt Digitalisierungsverständnis». Dr. Urs Wiederkehr (60), dipl. Bau-Ing. ETH/SIA und Leiter Fachbereich Digitale Prozesse auf der Geschäftsstelle des Schweizerischen Ingenieur- und Architektenvereins SIA, stellt die Ausgangsfrage, wer die Unternehmung beim Workshop rund um die Digitalisierung vertreten soll. Denn nur zu schnell werden wir «Alten» übergangen, wenn Entscheide zur digitalen Transformation anstehen. Man glaubt, dass die «digital natives», geboren nach 1980 und deshalb in der digitalen Welt aufgewachsen, den erfahrenen Personen älterer Jahrgänge überlegen sind. Digitale Transformation ist jedoch nicht ausschliesslich ein IT-Projekt, sondern erfordert ein weitreichendes Verständnis von betrieblichen Zusammenhängen, welche die Systementscheide beeinflussen. Der Autor ist deshalb überzeugt, dass das Geschäftsverständnis, die Erfahrung oder die fachliche Kompetenz, im Team vertreten sein müssen. Denn beim Digitalisieren werden (immer noch) Tätigkeiten auf den Computer übertragen und es findet eine Arbeitsteilung zwischen Mensch und Computer statt.

Vermeiden von «scheiss digitalen Prozessen»
Fehlt jedoch die Vorstellung, die Erfahrung und das Wissen, was man genau digitalisieren und an den Computer delegieren soll, sowie welche Folgen davon zu erwarten sind, kann die Maschine, gemäss Wiederkehr, zu keiner konkreten Anwendung beitragen. Dabei setzt er voraus, dass wir den Computer als Gehilfe für überwiegend langweilige und repetitive Tätigkeiten, mit mehr oder weniger voraussehbaren Resultaten nutzen. Er ist überzeugt, dass selbst «lernfähige» Computer ihre Entscheide ausschliesslich auf der Basis von übertragenen Daten fällen. Dabei zitiert er Thorsten Dirks, ehemaliger CEO von Telefónica Deutschland: «Wenn Sie einen Scheissprozess digitalisieren, dann haben Sie einen scheiss digitalen Prozess». Zusammengefasst könnte man festhalten, dass der Computer lediglich die Dinge ordnet, welche wir Menschen vorgängig in Form von Daten, Mustern oder Algorithmen bestimmt haben.

Computer als Kostenstelle
Urs Wiederkehr stellt eine Analogie her, zu den sechs Fehlern der Stellengestaltung, wie beschrieben im Buch «Führen Leisten Leben, Wirksames Management für eine neue Welt», des schweizerisch-österreichischen Wirtschaftswissenschafters Fredmund Malik (77). Beginnend mit dem Scheinjob oder Non-job, der bei keiner bis wenig Verantwortung das Potenzial besitzt, die Mentalität und Moral in einer Firma zu vergiften. Falsche digitale Lösungsansätze gleichen einer Maschine, die zwar viel kostet aber keinen Verwendungszweck hat. (Das Beispiel lässt sich auch auf Beratungsleistungen anwenden). Malik warnt auch vor dem Multiperson-Job, bei dem immer alle Beteiligten eingreifen und noch zur selben Zeit etwas freigeben müssen, was den Betriebsablauf verlangsamt oder blockiert. Im Zusammenhang mit der Digitalisierung wird die Effizienz durch Abstraktion und systematische Zerlegung der Arbeitsschritte erreicht. 80% der Ergebnisse müssen mit 20% des Gesamtaufwands erreichbar sein. Den Killer-Job sieht Malik darin, dass widersprüchliche und zu verschiedenartige Anforderungen zu einem nicht entwirrbaren Zielkonflikt führen. Die Erwartung, dass der Computer auch ohne genaue Anweisung universell einsetzbar sei, verkennt den Wissenstand der Nutzer*innen rund um die Schnittstellen der eingesetzten Programme und deren teilweise fehlende Kompatibilität.

Digitalisierung um der Digitalisierung willen
So gesehen ist jede Lösung einer Herausforderung ein Kompromiss. Entstanden sind die Herangehensweisen oft aus dem derzeit Machbaren. Digitalisierung, stellt Urs Wiederkehr in Anlehnung an die französische Redewendung «L’art pour l’art» fest, wird oft um der Digitalisierung willen angewendet. Nicht diejenigen die am meisten von der Materie eines Betriebs verstehen, sondern diejenigen welche trendige Anglizismen gebrauchen, entscheiden oft über die Digitalisierung desselben. Dabei wäre es wichtig, bei dieser Gelegenheit eigene Prozesse und historisch bedingte Besitzstandswahrungen zu hinterfragen. Im Gegensatz zu Urs Wiederkehr bin ich der Meinung, dass Computer schon heute durchaus fähig sind, mit uns Menschen zu interagieren und uns bei der Lösungsfindung zu helfen. Nicht alles muss vorhersehbar sein, sprich vorprogrammiert sein. Wir geben keine Antworten, wir stellen Fragen… Ich denke dabei an autonome Systeme wie den F-35 Tarnkappenjet oder den Tesla. Urs Wiederkehr erwidert, dass quasi autonome Systeme wie der F-35 und der Tesla immer in dem vom Menschen bei der Programmierung ausgesteckten Rahmen agieren. Wenn Computer «lernen», dann ist es immer im Rahmen der vom Menschen vorgegebenen Schranken. Sie machen «Mustervergleiche». Mehr nicht. Und kommen diese System nicht mehr weiter, so klingelt es in einer Küche in den Appalachen oder in Indien. Ein «Ghost Worker» übernimmt sogleich den nicht vorgesehenen Tastendruck. Eine wahrhaft abenteuerliche Vorstellung.

Algorithmen im Wettstreit mit unserer Erfahrung
Wie solche «Mustervergleiche» potenziert werden, zeigt ein Beitrag von Ruth Fulterer, NZZ vom 10.Juli 2021, mit dem Titel: «Das FBI warnt vor Deepfakes, Facebook behauptet, es habe eine Lösung – entstanden sind sie als Kollateralschaden einer klugen Idee». Am Beispiel künstlich erzeugter Videos, Bilder und Tonaufnahmen lässt sich die Entwicklung künstlicher Intelligenz und selbstlernender Algorithmen aufzeigen. Auch Computer tun sich mit deren Erkennung immer schwerer. Ian Goodfellow, im Jahr 2014 noch Doktorand der University of Montreal, diskutierte anlässlich der Abschiedsparty eines Kollegen mit Freunden über ein grundlegendes Problem von selbstlernenden Algorithmen. Dabei kam er auf die Idee, welche diese Entwicklungen überhaupt erst möglich machte. Die Grundidee von GAN Generative Adversarial Networks, übersetzt: Gegnerische Netzwerke mit Hervorbringungsfunktion ist, zwei Algorithmen gegeneinander antreten zu lassen. Der erste hat zum Ziel, zu erkennen, was ein falsches Bild ist und was ein echtes (Detektiv). Der zweite generiert möglichst realitätsnahe Bilder und wird belohnt, wenn er es schafft, den ersten zu täuschen (Täuscher). Eingebaute Rückkopplungsschleifen führen dazu, dass sich die Systeme aneinander abarbeiten und so verbessern: Je besser der Täuscher, desto besser der Detektiv und umgekehrt. Siehe dazu: Paper über Machine Learning Cornell University.

«kompetenz60plus.ch»
Mit unserer Erfahrung und Engagement aus der analogen Welt sind wir «Alten» gerüstet, im Team zusammen mit dem digitalen Wissen der «jungen Wilden», Prioritäten und Ideen mit Engagement und auf Augenhöhe in Ergebnisse umzusetzen. «kompetenz60plus.ch» ist ein Sammelbecken für kompetente Senioren, die sich ihrer Verantwortung gegenüber der jüngeren Generation bewusst sind und sich aktiv an der Diskussion über die Zukunft beteiligen wollen. Bitte bringen Sie sich ein und registrieren Sie Ihre Kompetenz kostenlos hier. Wir freuen uns auch über Ihre Kontaktnahme per Mail an: werner@kompetenz60plus.ch, oder hinterlassen Sie Ihren Kommentar weiter unten. Danke!

Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
Projektadministrator und Initiator

Ein Projekt «von uns. für uns.»
Web: kompetenz60plus.ch I Mail: werner@kompetenz60plus.ch I
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