Blog, Industrie 4.0

#381 – Die Deutungshoheit von uns «Alten»

Elektrifizierung von Papier
Noch bevor alle Faxgeräte in den Amtsstuben oder Arztpraxen abgeschaltet sind, beschwerte sich das Mitglied einer Deutschen Landesregierung und Leiter eines Innovationslabors auf der Medienplattform LinkedIn darüber, wie sich das Dateiformat PDF schlecht eigne um Dokumente zu verwalten. Diese Aussage provozierte meinen heutigen Blogbeitrag als Beispiel für falsch verstandene Digitalisierung. Leider werde PDF immer noch häufig als Standardformat verwendet und somit seien viele Daten in der öffentlichen Verwaltung und Justiz hoffnungslos verloren, monierte der im digitalen Dschungel gefangene Autor. Es gäbe sogar Gesetze und Verordnungen, die explizit die Nutzung von PDF als rechtlich verbindliches Format vorschrieben, meinte er weiter. Dabei sei deren Verwendung für ihn keine echte Digitalisierung, sondern die Elektrifizierung von Papier und damit die Fortführung der Papierwelt auf dem Bildschirm.
Rückblende: Das Portable Document Format PDF wurde am 15. Juni 1993 von der Firma Adobe Inc. freigegeben und ist aus der heutigen Welt kaum mehr wegzudenken. Für uns «Alte» ist und bleibt es eine Revolution. Mit der Applikation lassen sich auf einfachste Weise Dokumente konvertieren und E-Bücher oder Formulare produzieren. Diese können von den Nutzern mittels kostenlosen Lesern angezeigt, ausgedruckt, kommentiert oder ausgetauscht werden.

Keilly Whittaker, Lancaster University (BA Fine Art , 2021): Gefangen (im digitalen Dschungel)

Intelligente Dokumentenverarbeitung
PDF ist nicht gleich PDF und PDF ist erst recht keine Datenbank. Ein PDF kann durchaus strukturiert sein, wenn es ein Export aus einem Office, HTML, LaTex, InDesign oder Excel File ist. Wenn es hingegen aus einem eingescannten Dokument stammt braucht es Zwischenschritte, daraus mit einer Lösung wie jener von Acodis, respektive mittels künstlicher Intelligenz KI, strukturierte Daten zu gewinnen. Anstatt an dem Format PDF zu verzweifeln, lassen wir die Maschinen arbeiten, denn genau dafür sind Computer prädestiniert. Unendlich viele Dokumente sind so aufgebaut, 1000e Kilometer Akten müssen eingelesen werden und das geht nur indem Programme lernen, diese zu verstehen. Dass PDFs von Maschinen nicht weiter verarbeitet werden können stimmt deshalb nicht. Beispielsweise stellt die Google-Suche innert Millisekunden Zusammenfassungen aus PDF-Dokumenten zur Verfügung und KI-Applikationen wie ChatGPT oder Claude liefern detaillierte Textauswertungen von Informationen aus PDF-Unterlagen, inklusive Bildern.

Normierung als Wunschdenken
Das Zeitalter der Digitalisierung durch Erzeugung elektronischen Papiers muss enden. Lasst uns in das Datenzeitalter starten, schrieb der Autor des LinkedIn Beitrags und plädierte für die Einführung maschinenlesbarer Formate in der Verwaltung. Dabei vergass er ganz offensichtlich, ein PDF ist nicht einfach ein elektronisches Papierdokument ohne weiteren Anspruch. Das Format kann nicht leicht verändert werden, behält somit sein ursprünglich gedachtes Erscheinungsbild, inklusive Firmenlogo und Bildern. Kommunikation besteht bekanntlich nicht nur aus Text und Zahlen. Schriftgrössen, Bilder und Layout sprechen uns an, oder eben nicht. Sein Aufruf zu Ideen für «das» Datenformat mit dem die Vereinheitlichung gelingen kann, scheint aus der Zeit gefallen zu sein. Solange wir «Alten» noch Dokumente als Power-Point-Dateien, per Fax oder Schneckenpost versenden und in Anbetracht von Abertausenden, weltweit verfügbaren Applikationen, Formaten und Dutzenden von Betriebssystemen, bleibt jegliche «Normierung» ein Wunschdenken. Das ganze Internet-Universum ist eigentlich ein gewaltiger «Murks» schrieb Eduard Kaeser, Physiker und promovierter Philosoph, (Blog vom 28. November 2019: https://kompetenz60plus.ch/schnittstelle-jung-alt/) und die Technologie, unseren Köpfen entsprungen, wächst uns über den Kopf – buchstäblich. Für mich das beste Beispiel, wie diverseste Formate strukturiert und mittels Suche wiederauffindbar präsentiert werden können, sind die sozialen Medien, Plattformen auf die wir weltweit mit unterschiedlichster Hardware Zugang haben.

Person gefangen in einem nie endenden Kreislauf aus sich wiederholendem Verhalten und Gedanken, die durch generative KI geschaffen wurden.

«Human-centric Computing», der Umgang mit generativen KI-Werkzeugen
Seit bald einem halben Jahrhundert nutzen wir täglich Computer, wobei die Maschinen unsere Arbeitsweise diktieren. Die Herausforderung ist nicht die Abbildung von Papierdokumenten, sondern wie wir die Kommunikation von bestehenden Konventionen weg zu allgemein verständlichen Formaten weiterentwickeln können. Anstatt nach immer neuen Regeln, Normen oder strukturierten Textdateien zu rufen, müssen wir die Applikationen dahingehend entwicklen, dass nicht wir sie, sondern sie uns verstehen. Die Forschung zur künstlichen Intelligenz geht genau in diese Richtung, auch wenn anfänglich noch nicht alles perfekt zu sein scheint. Für Benedict Evans (48), unabhängiger Analyst, geht die eigentliche Kernfrage zur Zukunft der generativen KI in zwei Richtungen. Entweder handelt es sich dabei um ein neues Allzwecktool, bei dem ein Produkt eines Unternehmens die Arbeit von Hunderten von Softwareprogrammen in Hunderten von Unternehmen erledigt, oder es handelt sich um eine generische Technologie, die Funktionen in Produkten von Hunderten oder Tausenden von Unternehmen ermöglicht. Dem Computer muss man sozusagen beibringen, mit diesen Formaten umzugehen wobei beispielsweise auf dem Fachgebiet «Document Recognition» in den letzten 10 Jahren enorme Fortschritte erzielt wurden. Die Forschung hat dabei das semantische maschinelle «Verständnis» von Musikalien, technischen Artikeln (inklusive mathematischer Formeln), Zeitungsseiten oder zuletzt technischen Zeichnungen auf ein Niveau gehoben, das andere Datenformate oder deren Erschliessung für den Computer unnötig machte. «Human-centric Computing», menschzentriertes Computing, sozusagen. Anstatt über die möglichen Jobverluste durch diese Technologie in Panik zu geraten, müssen wir befähigt werden zum effektiven, reflektierten und kompetenten Umgang mit generativen KI-Werkzeugen. Mit unserer Erfahrung und Weisheit leisten wir «Alten» einen wichtigen Beitrag in dieser Entwicklung.

Zur Not auch mit Papier und Bleistift
Der Zauber liegt darin, nicht ein Format zu verteufeln oder als Allheilmittel zu feiern, sondern bei der Publikation – wo immer sinnvoll – mehrere Formate zum Bezug anzubieten. Denn jede Digitalisierung MUSS unstrukturierte Daten verwenden können. Alles in Datenbanken mit Standardformaten etc umzuwandeln ist zwar der feuchte Traum jeder Software Schmiede und Beraters, aber am Thema vorbei. Wir sind ja gerade deshalb so langsam, weil wir immer warten bis sich ein Standard durchgesetzt hat, der dann 1000 mal diskutiert wird und von jeder Behörde in Eigenregie von der eigenen IT für teures Geld umgesetzt wird. Vielmehr sollten wir uns fragen, ob nicht langsam die Zeit gekommen ist, dass die Computer sich unserer Vorgehensweise anpassen, nicht umgekehrt. Papier und wie wir als Menschen denken sollte die Basis bilden, aber natürlich automatisch dank KI so umgewandelt werden, dass wir darauf aufbauende Dienste vollautomatisch und ohne manuelle Korrektur benützen können. Aber zur Not eben auch mit Papier und Bleistift, wenn die Infrastruktur versagt, sei es durch Hacks, Updates oder Stromausfälle.

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Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
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#380 – Wir alten «Alten»

Ab wann ist alt zu alt?
«Ich finde dein Engagement grossartig und es ist schön, dass du als jungebliebener «Alter» so bereitwillig deine Erfahrung teilst», schrieb ein Mentee letzte Woche. Politiker:innen sollen mehr Lachen, jünger sein und Vitalität ausströmen. Nicht auf die Inhalte kommt es an, sondern auf die Medientauglichkeit und visuelle Vermarktbarkeit von Kandidat:innen. Was wir derzeit im US-Wahlkampf allgemein miterleben, ist eine Altersdiskussion die auf Oberflächlichkeiten beruht. Uns «Alten» werden Fähigkeiten wie Ausdauer, Kompetenz, Engagement oder kritisches Denken nicht mehr zugetraut. In ihrem Beitrag in der NZZ vom 28.07.2024, stellt Janique Weder die Frage: «CEO, 90 Jahre und keine Absicht, zurückzutreten – wie alt ist zu alt, um ein Unternehmen zu führen?» Wenn die Frage für Politiker diskutiert wird, kann sie auch für eine andere Führungsposition gestellt werden: den CEO. Nicht nur Bernard Arnault (75), CEO von LVMH, arbeitet im hohen Alter weiter. Giorgio Armani ist neunzig Jahre alt und der Chef von seinem Modehaus. Robert Greenberg führt die Turnschuhfirma Skechers im Alter von 84 Jahren. Und dann ist da natürlich der legendäre Warren Buffett, 93 Jahre alt und Geschäftsführer von Berkshire Hathaway. Sie alle führen erfolgreich ein Unternehmen, sie sind längst im Pensionsalter, und sie zeigen keine Absicht, demnächst einmal zurückzutreten. Mike Martin, Professor für Gerontopsychologie an der Universität Zürich, findet «wie alt ist zu alt, um ein Unternehmen zu führen?» die falsche Frage. Für Martin gibt es keinen Grund, warum Personen fast jeden Alters nicht über die gleichen Fähigkeiten wie andere verfügen oder über höhere. Martin drückt es so aus: «Es gibt 85-Jährige, die 100 Meter schneller laufen als Sie und ich.» Das chronologische Alter, also der zeitliche Abstand von der Geburt, sei in der Regel ein schlechter Prädikator, um die Leistungsfähigkeit einer Person zu beurteilen, sagt Martin.

Olympische Spiele 2024: Basketball Japan-Frankreich, 94:90 für Frankreich erst dank Verängerung. Auch die Grösse ist relativ!

Eine Eigenschaft von vielen
Einzelne Eigenschaften wie Schnelligkeit, Koordination oder Greifkraft würden sich bei Menschen ab 65 Jahren stark unterscheiden. Sie liessen keine generellen Aussagen über eine Gruppe zu. Martin sagt: «Immer dann, wenn wir versuchen, bei Menschen aufgrund eines einzigen Merkmals, etwa ihres Alters, auf die unterschiedlichsten Fähigkeiten zu schliessen, liegen wir in der Mehrzahl der Fälle daneben.» Janique Weder erwähnt Beatrix Horni, Psychotherapeutin und Vizepräsidentin des Verbands Gerontologie CH. Sie sagt: «Ältere Menschen sind die heterogenste Gruppe von Menschen, die es gibt.» Ob jemand im Alter von neunzig Jahren noch fähig sei, ein Unternehmen zu führen, oder nicht, lasse sich nicht sagen. Dafür müsse man immer den Gesundheitszustand der Einzelnen betrachten. Mehr als ein Drittel der über 90-Jährigen ist dement. Das heisst aber auch, dass zwei Drittel ein gesundes Gehirn haben. Doch auch gesunde Gehirne verändern sich im Alter.

Mehr Erfahrung, weniger Tempo
Die Forschung unterscheidet zwischen einer flüssigen und einer kristallinen kognitiven Leistung. Mit flüssiger kognitiver Leistung sind Funktionen gemeint, die sich auf die Geschwindigkeit des Denkens beziehen: Wie schnell verarbeitet jemand eine Information, wie lange kann er oder sie sich auf etwas konzentrieren, wie viele Dinge parallel erledigen? Bei der kristallinen kognitiven Leistung hingegen geht es um Dinge, die sich im Laufe eines Lebens erlernen lassen: Erfahrung, Allgemeinbildung, Wortschatz. Im Alter verschieben sich diese Leistungen. Der flüssige Anteil nimmt ab, die kristalline Intelligenz bleibt erhalten oder nimmt zu. Führungspersonen seien es gewohnt, vor Menschen aufzutreten, strategisch zu denken, Entscheide zu fällen, sagt Beatrix Horni. Zurücktreten bedeutet, das Zentrum der Aufmerksamkeit zu verlassen. Der Ruhestand gibt einem alle Zeit der Welt, aber er neigt dazu, Menschen an den Rand zu drängen.

CEO werden älter
Janique Weder verweist auf einen Report des Headhunters Guido Schilling der zeigt, wie das obere Kader von Schweizer Unternehmen immer älter wird. Die Geschäftsleitungsmitglieder der hundert grössten Arbeitgeber des Landes sind im Durchschnitt 53 Jahre alt. Im Jahr 2011 lag diese Zahl noch bei 50 Jahren. Am stärksten ist das Durchschnittsalter der CEO gestiegen: Es liegt derzeit bei 55 Jahren, im Jahr 2012 waren es noch 52 Jahre. Am ältesten sind die Verwaltungsratspräsidenten mit durchschnittlich 63 Jahren. Der Gerontopsychologe Mike Martin sagt: «Die Frage ist nicht, ab wann eine Person zu alt ist für eine Führungsaufgabe, sondern was sie leisten können muss, um diese Aufgabe zu erfüllen.» Wer ein hohes Alter automatisch mit einer geringeren Leistung gleichsetze, mache einen Fehler. Und: «Er schränkt den Pool von talentierten Kandidatinnen und Kandidaten unnötig ein», sagt Martin. Auch die Psychotherapeutin Beatrix Horni rät, die positiven Seiten von älteren Führungskräften zu sehen. Das seien oft Menschen mit einer hohen Motivation und überdurchschnittlichem Engagement. «Viele von ihnen machen weiter, weil sie ihren Selbstwert aus ihrer Arbeit ziehen.»

«Alte» in einer automatisierten Zukunft
Wenn wir uns manchmal Sorgen um unseren eigenen Platz in einer automatisierten Zukunft machen, haben wir einige Möglichkeiten: Wir können versuchen, mit den Maschinen zu konkurrieren. Wir können lange arbeiten und wir können uns in eine elegante, effiziente Produktivitätsmaschine verwandeln. Oder wir können uns auf unsere Menschlichkeit konzentrieren und die Dinge tun, welche die Maschinen nicht tun können, wie die menschlichen Fähigkeiten, die Kompetenz und Erfahrung, welche nur wir «Alten» besitzen, in unsere Arbeit einbringen. Anstatt zu versuchen, mit Maschinen zu konkurrieren, müssen wir unsere menschlichen Fähigkeiten wie Mitgefühl, kritisches Denken und moralischen Mut einbringen. Und wenn wir unsere Arbeit tun, sollten wir versuchen, sie so menschlich wie möglich zu tun.

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#377 – Strategien jenseits Bedienkompetenz

Zuviel Erfahrung kann auch schaden
Unbekümmertheit lässt das Denken frei drehen. Armut an Erfahrung begründet den visionären Reichtum. Unwissenheit ist ein Segen. Alles gute Gründe um die Entwicklung neuer Technologien den Jungen zu überlassen. Für uns «Alte» gibt es darin einiges zu bedenken. Während unser Wissen oft mangels Weiterbildung die Vergangenheit abbildet, befähigt uns die Erfahrung, neue Erkenntnisse differenzierter einzuordnen. Als Mentoren und Sparringspartner in KMUs sind deshalb engagierte und wissbegierige «Alte» gerne gesehen im Team mit den «jungen Wilden».

Mehr als Bedienkompetenz
Viele «Alte» nutzen digitale Technologien jenseits simpler Bedienkompetenz in ihrer Arbeit zu Strategieüberlegungen für KMUs. Wir wurden als «nicht digital natives» in einer analogen Welt sozialisiert und erlernten unser Basiswissen anhand von physischen, greifbaren Beispielen. Trotz Digitalisierung wird handwerkliches Geschick noch heute von Generation zu Generation als Erfahrung weitergegeben. Analoge Prozesse und lineares Denken folgen dabei einer «sichtbaren» Logik. Seit den 1960er Jahren werden diese Modelle immer mehr abstrahiert. Computer übernehmen komplexe Tätigkeiten in einer vernetzten digitalen Welt. Beispielsweise erscheint die Aussentemperatur nicht mehr nur auf dem Thermometer vor unserem Fenster. Lokale Wetterstationen übermitteln ihre Daten zeitnah ins amerikanische Silikon Valley, um diese wiederum aufbereitet und ortsunabhängig auf unseren mobilen Geräten anzuzeigen. Eine Abstraktion sondergleichen von physischen Vorgängen, die sich nicht mehr umkehren lassen.

Die Verbindung von physischer mit der digitalen Welt
Als Generation mit analoger Erfahrung können wir kompetenten «Alten» unser Wissen dazu nutzen, im Team mit den «Jungen», die physische und die digitale Welt miteinander zu verbinden. Anima Anandkumar ist eine Indische Informatikerin, die seit 2017 als Bren Professor of Computing am California Institute of Technology lehrt und seit 2018 für Nvidia als Director of Machine Learning tätig ist. In ihrem Beitrag auf TED2024 Vancouver BC • April 2024 (9:53), erzählt sie über diesen Vorgang. Sie ist bei Eltern aufgewachsen, die Ingenieure sind und zu den Ersten gehörten, die computergestützte Fertigung in ihrer Heimatstadt Mysore in Indien anwendeten. Als junges Mädchen war sie fasziniert davon, wie diese Programme nicht nur in einem Computer vorhanden waren, sondern die physische Welt berührten und diese schönen und präzisen Metallteile produzierten. Diese Faszination inspirierte sie während der vergangenen zwei Jahrzehnte der künstlichen Intelligenz KI-Forschung. Ihre Arbeit auf dem Gebiet verändert unsere Art, Wissenschaft und Technik zu betreiben und beinhaltet derzeit viel Versuch und Irrtum (trial and error).

Seven Magic Mountains 2016, Las Vegas Nevada, USA, Ugo Rondinone (60) Schweizer Künstler aus New York City, Bild: Nevada Museum of Art

Kulturwandel
Es sind also nicht nur die grossartigen Ideen, welche die Wissenschaft voranbringen. Sprachmodelle wie ChatGPT können Vorschläge machen und sogar etwas zeichnen. Aber ohne Erfahrung wissen wir nicht, ob das auch gut ist. Sprachmodelle halluzinieren, weil sie keine physikalische Grundlage haben. Während sie dabei helfen können, neue Ideen zu generieren, können sie den schwierigen Teil der Wissenschaft nicht angehen, der darin besteht, die notwendige Physik zu simulieren. Um wissenschaftliche und physikalische Phänomene zu modellieren, reicht Text allein nicht aus. Das Team um Anima Anandkumar arbeitet deshalb an einer Alternative zum Standard-Deep-Learning welches eine feste Anzahl von Pixeln verwendet, die beim Hineinzoomen unscharf werden. Mittels einer KI-Technologie namens neuronale Operatoren, welche die Daten als kontinuierliche Funktionen oder Formen darstellt wird es möglich, unbegrenzt auf jede Auflösung oder Skala hineinzuzoomen. Neuronale Operatoren ermöglichen es, Daten in mehreren Massstäben oder Auflösungen zu trainieren. Während in der Vergangenheit physikalische Phänomene durch Ausprobieren erreicht wurden, schlägt das neuronale Operatormodell direkt ein optimiertes Design vor, das in der Folge im 3D-Druckverfahren zur Überprüfung hergestellt wird.

Das ist erst der Anfang
Im Vortrag präsentierte Anima Anandkumar neurale Operatoren und KI im Allgemeinen, die es ermöglichen, schwierige wissenschaftliche Herausforderungen anzugehen, darunter Wettervorhersage, Arzneimittelforschung, wissenschaftliche Simulationen und technisches Design. Bisher sind KI-Modelle auf die engen Bereiche beschränkt, auf die sie trainiert wurden. Deshalb ihre Frage: Was wäre, wenn wir ein KI-Modell hätten, das jedes wissenschaftliche Problem lösen könnte? Vom Entwerfen besserer Drohnen, Flugzeuge oder Raketen bis hin zu besseren Medikamenten und medizinischen Geräten? Ein solches KI-Modell würde der Menschheit enorm zugutekommen und daran arbeitet ihr Team. Ein generalistisches KI-Modell mit emergenten Fähigkeiten, das alle physikalischen Phänomene simulieren und neuartige Designs generieren kann, die bisher unerreichbar waren. Ihr Team skaliert neuronale Operatoren, um allgemeine Intelligenz mit universellem physikalischen Verständnis zu ermöglichen. Was früher einen grossen Supercomputer erforderte, kann heute auf unserem Spiele-PC laufen, den wir zu Hause haben. Wenn wir «Alten», neben einfacher Bedienkompetenz und ohne Programmierungskenntnisse bereit sind, die Tragweite solcher Technologien zu verstehen, ist unsere Erfahrung aus der analogen Welt von enormer Wichtigkeit bei der Entwicklung dieser KI-Modelle.

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