Aus- und Weiterbildung von Managern | Competivation
KI und die Zukunft der Management Education

KI und die Zukunft der Management Education

Die Aus- und Weiterbildung von Managern hat in der Vergangenheit verschiedene Phasen durchlaufen. Gegenwärtig werden die negativen Folgen einer zu engen Theorieorientierung immer deutlicher und es entsteht die Vorstellung vom Management als einer dynamischen, Theorie und Praxis verbindenden Profession. Parallel dazu verändert Künstliche Intelligenz (KI) das Lernen und die Management Education. Wichtige Treiber dieses evolutionär verlaufenden Wandels sind disruptive Learning Ecosystems, die die traditionellen Akteure herausfordern. Am Anfang der Reise in diese nahe Zukunft steht eine Skizze der gegenwärtigen Erfolgsmuster für eine Karriere im Management.

 

In unserer Blogpost-Reihe zur KI beschäftige ich mich in diesem neuen Beitrag mit der Gegenwart und zukünftigen Entwicklung der Management Education, bei der Künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle spielt.

 

Erfolgsmuster für eine Management-Karriere

In den vergangenen Jahrzehnten bestand das bewährte Erfolgsmuster für eine Turbo-Karriere im Management aus den folgenden Schritten:

  • Bachelor-Studium in Ingenieurwissenschaft oder Informationstechnik
  • kurze Orientierungsphase in einem angesehenen Unternehmen
  • MBA an einer renommierten Business School
  • weitere Lehrjahre in Beratung, Investment Banking oder Private Equity
  • Wechsel in eine Stabseinheit für Unternehmensentwicklung und
  • schnelle Beförderungen auf dem Weg zur Führungsebene.

Allerdings ist dieses Erfolgsmuster mit zwei offensichtlichen Nachteilen verbunden:

  1. Der eingeschränkten Work Life Balance in als arbeitsintensiv geltenden Professional-Service-Unternehmen und
  2. der Kosten-Barriere von MBA-Programmen an bekannten Business Schools.

So liegen die Kosten für ein einjähriges MBA-Studium an einer der europäischen Elite-Hochschulen zwischen 80.000 und 100.000 Euro. Hinzu kommen die hohen Lebenshaltungskosten an Standorten in Metropol-Regionen. In den USA, wo die meisten MBA-Programme zwei Jahre dauern, summieren sich die Kosten inklusive Wohnheim und Krankenversicherung auf bis zu 250.000 Euro.1 Bewerber müssen daher genau überlegen, ob sich eine solche Investition und der damit verbundene Einkommensverzicht lohnen.

Daneben ist ausgehend von den USA und mit erheblicher Verzögerung auch in Deutschland ein zweites Erfolgsmuster entstanden, das allerdings mit noch größeren Risiken verbunden ist. Dieser Weg führt von einer Idee zur Gründung und Skalierung eines Start-ups. Die Akteure sind meist kreative, interdisziplinäre Teams, die mit großem Engagement an neuen Geschäftsmodellen arbeiten. Ein Kennzeichen erfolgreicher Gründer ist, dass sie auch tief in Details stecken und mit wichtigen Prozessen vertraut sind. Seit langem gibt es in Deutschland keinen Mangel an solchen Talenten, wohl aber Defizite bei den innovationspolitischen Rahmenbedingungen. Die Situation hat sich in den letzten Jahren zwar verbessert. Es bleibt aber immer noch viel zu tun.

Eine Ursache der skizzierten Erfolgsmuster ist, dass sich die Managementwissenschaft immer mehr gegenüber den Technikwissenschaften geöffnet hat. Ausbildungen im klassischen Ingenieurwesen und der neueren Informationstechnik qualifizieren Studierende zwar für eine Fachlaufbahn. Für eine Führungslaufbahn sind darüber hinaus aber Kompetenzen in Strategie, Innovation, Marketing, Produktion, Finanzen, Organisation und Personalführung erforderlich. Eine interdisziplinäre Managementlehre vermittelt dies alles. Außerdem trainiert die Managementausbildung die verbindenden Fähigkeiten zu den Technikwissenschaften. Ein wichtiges Anwendungsfeld ist die Gestaltung neuer Geschäftsmodelle.2

Vorreiter dieser Entwicklung in Deutschland ist die Universität Stuttgart, an der ich nach externer Habilitation seit 1994 als Honorarprofessor lehre. In Stuttgart hat man bereits 1974 den Studiengang Technisch-orientierte Betriebswirtschaftslehre eingeführt und damit einen Fokus auf die Konnektivität von Wirtschaft und Technik gelegt. Die folgende Abbildung veranschaulicht die Segmentation von Fachdisziplinen.

Lernprozess Innovationsstrategie

Weniger offensichtlich als diese Erfolgsmuster ist eine Schwerpunktverlagerung bei den Inhalten der Aus- und Weiterbildung von Managern. Diese Entwicklung betrifft sowohl Business Schools als auch die klassischen technik- und wirtschaftsorientierten Studiengänge. Ein wichtiger Kritikpunkt ist deren zu starke Theorieorientierung.

 

Zu starke Theorieorientierung und ihre Folgen

In einem bereits 2005 im Harvard Business Review erschienenen Artikel kritisieren die renommierten US-Professoren Warren Bennis und James O‘Toole eine Fehlentwicklung an amerikanischen Business Schools. Ausgelöst durch die Förderung von Stiftungen begann dort Ende der 1950er Jahre eine stärkere Betonung von wissenschaftlicher Strenge (Rigor) in Form einer empirischen Behandlung relativ begrenzter Fragestellungen. Für eine Karriere als Professor entscheidend wurde die Publikation in wissenschaftlichen Fachzeitschriften. Auf der Strecke blieben dabei praktische Erfahrung und die Relevanz der Forschung, die bei Berufungen eine immer geringere Rolle spielten.3

Leider gibt es die gleiche Entwicklung seit langem auch an deutschen Universitäten. Das Ergebnis ist eine Reihe negativer Folgen:

  • So hat die Lehre gegenüber der Forschung an Bedeutung verloren.
  • Die Professoren bringen weniger praktische Erfahrung in ihre Lehre und Forschung ein
  • Insbesondere in dynamischen Fächern wie dem Innovationsmanagement gibt es kaum noch aktuelle Lehrbücher
  • Die Forschung beschäftigt sich immer weniger mit praxisrelevanten komplexen Themen, die für empirische Methoden schwer zugänglich sind
  • Die Zielgruppe für die Ergebnisse dieser Forschung sind vor allem andere Forscher, während Praktiker nur selten Artikel aus wissenschaftlichen Fachzeitschriften lesen
  • Viele Absolventen sind auch nach einer Promotion nicht unmittelbar als Projektleiter in anspruchsvollen Praxisprojekten einsetzbar.

Die großen Nutznießer dieser Entwicklung sind seit langem Managementberatungen und die dort tätigen Consultants, die die Lücke füllen, die Business Schools und Universitäten hinterlassen. Diese Gewinner profilieren sich mit der Fähigkeit zur praxisorientierten Bewältigung neuartiger, komplexer Probleme. So sind Beratungen zu einer wichtigen nächsten Weiterbildungsstufe und einem Karrierebeschleuniger geworden. Für Klienten hat aufgrund dieser Kausalkette die Abhängigkeit von Consultants leider zugenommen.

Es ist erstaunlich, dass diese Entwicklung von der Unternehmenspraxis bislang nicht noch kritischer analysiert und bewertet worden ist. Daher wollen wir der Frage nachgehen, wie ein Ansatz zur Verbesserung aussehen konnte. Hierzu müsste sich das Management zu einer dynamischen Profession wandeln.

 

Management als dynamische Profession

Die Aus- und Weiterbildung von Managern wird durch die drei Dimensionen Theorie, Praxis und Veränderungsdynamik geprägt. Besondere Herausforderungen liegen in der Verbindung von Theorie und Praxis sowie der zunehmenden Dynamik des Umfelds von Unternehmen. Die Vorstellung vom Management als einer dynamischen Profession setzt an der Entwicklung der Managementaus- und -weiterbildung an.

Lernprozess Innovationsstrategie

Diese Entwicklung ist in verschiedenen Phasen verlaufen. Die Entstehung des Managements als interdisziplinäres Fachgebiet hat eine lange Geschichte. Der Erfolg vieler deutscher Hidden Champions in den vergangenen Jahrzehnten und auch der phänomenale Aufstieg von Digital-Unternehmen aus den USA basiert vor allem auf Führungskräften mit der Fähigkeit zur Verbindung von Technik- und Wirtschaftskompetenz.

Zu dieser Konnektivität haben die frühen Studiengänge in der ersten Phase einen wichtigen Beitrag geleistet. Mit ihrem ausgeprägten Fokus auf die Praxis wurden angehende Manager sehr gut auf die Herausforderungen einer Tätigkeit in Organisationen vorbereitet. Diese Phase könnte man unter das Motto des großen Sozialpsychologen Kurt Lewin stellen: „Nichts ist so praktisch wie eine gute Theorie“. Dies impliziert, dass man von einem exzellenten Professor neben wissenschaftlichen Leistungen auch eine ausgeprägte praktische Erfahrung erwarten kann.

Lernprozess Innovationsstrategie

In einer zweiten Phase der Management Education kam es zu der bereits skizzierten Akademisierung im Sinne einer Beschränkung der Forschung auf empirische Ansätze zur Behandlung begrenzter Fragestellungen. Ein Großteil der Dissertationen und Habilitationen verfolgt inzwischen diesen Weg, der selten zu tiefgreifenden Management-Innovationen führt.

Neue Impulse kommen heute meist von Professoren, die auch in der Executive Education und Beratung oder sogar als Unternehmensgründer tätig sind. Die Ergebnisse werden häufig in praxisorientierten Zeitschriften wie dem Harvard Business Review und Büchern internationaler Verlage publiziert. Dieser Professorentyp ist zahlenmäßig zwar in der Minderheit, liefert aber einen erheblichen Beitrag zu Innovationen in der Managementlehre.

Eine Neuausrichtung der Management Education zeichnet sich in einer dritten Phase ab. Diese Phase trägt der hohen Veränderungsdynamik Rechnung und es kommt zu einer stärkeren Verbindung von Theorie und Praxis. Das Ergebnis ist ein Management, das sich als dynamische Profession versteht. Das Ziel ist die Schaffung von innovativen Inhalten für die Forschung und Lehre, um die vielfältigen neuen Herausforderungen zu bewältigen.

Dabei sind wichtige Kriterien, damit aus der Tätigkeit im Management eine Profession wird

  • eine qualifizierte Ausbildung mit Abschluss
  • praktische Erfahrung bei anspruchsvollen Aufgaben
  • ethische Standards und möglicherweise auch
  • eine Form der Regulierung z.B. von KI.

Insofern ist der Anspruch des Managements, eine Profession zu sein, gegenwärtig nur teilweise erfüllt. Lernen kann das Management hingegen von anderen anwendungsorientierten Wissenschaften wie der Medizin.

 

Lernen von der Mediziner-Ausbildung

Kein vernünftiger Mensch würde sich von einem Arzt mit wenig Praxiserfahrung behandeln lassen, der noch nie in einem Krankenhaus tätig war. Um die Mediziner-Ausbildung nicht nur theoretisch zu gestalten, arbeiten Chefärzte renommierter Kliniken neben ihrer praktischen Tätigkeit häufig als Professoren an Universitäten. Ein Teil der Ausbildung findet in Lehrkrankenhäusern statt und insgesamt ist das System aus Universitäten und Kliniken sehr viel durchlässiger als die Aus- und Weiterbildung von Managern.

Dort gibt es zwar mit den stärker praxisorientierten Hochschulen und den von privaten Business Schools angebotenen dualen Studiengängen eine Alternative zum Studium an Universitäten. Die meisten Anbieter haben aber nur ein eingeschränktes Promotionsrecht. Damit fehlt weitgehend der von Doktoranden geleistete Beitrag zur Forschung.

Angesichts des starken Beharrungsbestrebens der Universitäten ist von diesen bei der Aus- und Weiterbildung im Management bestenfalls ein Wandel in kleinen Schritten zu erwarten. Ein erster Schritt könnte darin bestehen, theoretisch qualifizierte Führungskräfte und deren Unternehmen wesentlich stärker in die Lehre und Forschung zu integrieren. Ein seit langem bekannter Ansatz hierzu ist die handlungsorientierte Forschung (Action Research).4 Dabei gestalten interdisziplinäre Teams innovative Praxisprojekte, publizieren die Ergebnisse und machen sie so für die Lehre zugänglich. Dies ist eine seit langem in der Managementberatung übliche Vorgehensweise. Von einer solchen Zusammenarbeit zwischen Universitäten und Unternehmen würden sowohl eher theoretisch orientierte Professoren als auch Praktiker profitieren.

Eine spannende Frage ist nun, welche neuen Impulse für die Management Education von der Künstlichen Intelligenz (KI) ausgehen.

 

KI verändert die Management Education

Nach einer Studie des britischen „Times Higher“-Magazins kommen dreizehn der weltweit besten KI-Universitäten aus den USA, drei aus Großbritannien, zwei aus China sowie eine aus der Schweiz und aus Singapur. Für die Staaten der Europäischen Union ist also noch „Luft nach oben“. Chinesische Unternehmen sehen 2025 als ein Schlüsseljahr für KI-Anwendungen. Deshalb setzt China neben großen Sprachmodellen verstärkt auf spezifische Industriemodelle.5 Dies ist eine Strategie, von der Deutschland lernen könnte.

Neben branchenspezifischen Modellen wird KI auch für die Aus- und Weiterbildung immer wichtiger. Nahezu alle Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ein Up- und Reskilling ihrer Mitarbeitenden erfolgreich und kostengünstig zu gestalten.

Dies gilt auch für die Aus- und Weiterbildung im Management. Dabei hat KI tiefgreifende Auswirkungen auf vier Aspekte des Managements. Sie verändert:

  • sowohl die Forschung und Lehre als auch die Lerntechnologien
  • alle Bereiche und Geschäftsprozesse von Organisationen
  • alle Wirtschaftsbranchen und den öffentlichen Sektor sowie
  • das Management als sich entwickelnde Profession.

Eine große Bedeutung haben dabei die praktischen Fähigkeiten von Führungskräften und Mitarbeitenden, die KI als Werkzeug anwenden.

Lernprozess Innovationsstrategie

Ingenieur- und wirtschaftswissenschaftliche Studiengänge stehen nun vor der Herausforderung, Grundlagen und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in ihr Lehrangebot zu integrieren. Die Lerninhalte entwickeln sich sehr dynamisch und einzelne Professoren fühlen sich daher mit dieser Integrationsaufgabe häufig überfordert. Für Unternehmen besteht nach dem AI Act der Europäischen Union die Verpflichtung, Mitarbeitende, die KI-Systeme nutzen, im Umgang damit zu schulen. Vielen Unternehmen ist dies noch nicht bewusst. Der Bundesverband Bitcom hat im Juli 2024 deutsche Führungskräfte nach ihrer Haltung zu KI befragt. Danach sind6

   – 29% der Befragten vorsichtig und 16% skeptisch, aber immerhin
   – 46% experimentierfreudig und 9% sogar enthusiastisch.

Künstliche Intelligenz ist also sowohl Lerninhalt als auch Lernwerkzeug, das die Hochschullehre und die Praxis verändert.

In diesem Zusammenhang ist es bemerkenswert, wie dynamisch die Entwicklung in den vergangenen zwei Jahrzehnten bei Lerntechnologien verlaufen ist. Daher wollen wir einen Blick in die mögliche Zukunft des Corporate Learning werfen.

 

Entwicklung zu einem KI-basierten Corporate Learning

Die Entwicklung der Lerntechnologien, die Organisationen nutzen, ist seit der Jahrtausendwende in den folgenden vier Phasen verlaufen:

  1. E-Learning mit Learning Managements Systems (LMS) als Plattform
  2. Weiterentwicklung der LMS zu einem stärker Kompetenzorientierten Lernen im Sinne eines Personalentwicklungssystems
  3. Digitale Microlearnings mit Learning Experience Platforms (LXP) und einer zunehmenden Bedeutung von Videos sowie
  4. KI-basierte Lernplattformen, die relativ selbständig individualisierte Inhalte

In jeder dieser Phasen sind LearnTech-Anbieter vom Markt verschwunden und neue hinzugekommen. Anbieter, die auf KI setzen, sind z.B. Absorb, Arist, Docebo, Growthspace, LearnUpon, Sana Labs, Uplimit und Work Ramp.7

Eine Planung der Anwendung von Lerntechnologien in Organisationen erfolgt häufig nicht top-down, sondern bottom-up durch das Personalmanagement und die Informationstechnik. Eine wichtige Rolle spielt dabei die Zusammenarbeit mit Start-ups.

Das junge Berliner Unternehmen Doinstruct setzt KI zur Schulung von „schreibtischlosen“ Mitarbeitenden ein. Gartner schätzt diese Zielgruppe weltweit auf 2,7 Milliarden Personen. Sie ist doppelt so groß, wie die Zahl derjenigen, die am Schreibtisch arbeiten. Mit Hilfe von KI generiert das Unternehmen kurze Lernvideos für „Frontline Worker“, die häufig weder einen Laptop noch eine E-Mail-Adresse haben. Bislang hat Doinstruct mehr als 250 Schulungsvideos produziert. Unternehmen können dieses Angebot personalisieren. Die Grundlage für die generierten Videos liefern namhafte KI-Anbieter. Fachexperten kümmern sich bei Doinstruct um die Auswahl der Inhalte, Drehbuchautoren um deren Aufbereitung. Das Unternehmen hat eine Software entwickelt, die den Log-in über SMS verschickt. Man denkt auch über WhatsApp-Chats nach. Die Inhalte werden 25 Sprachen übersetzt. 8

 

Vorgehen bei einem KI-unterstützten Lernen im Management

Das Beispiel Doinstruct zeigt wie ein KI-unterstütztes Lernen im Management aussehen kann. Es besteht aus sieben Schritten, die an die jeweilige Situation angepasst werden.

Lernprozess Innovationsstrategie

Im ersten Schritt erfolgt eine KI-unterstützte Zusammenfassung von vorhandenen Lerninhalten. Dieser Schritt erfordert ein mit Reasoning-Modellen unterstütztes Prompting und eine kritische Analyse der mit KI generierten Inhalte. Er soll die Lehrenden nicht ersetzen sondern vor allem ihre Produktivität steigern.

In Schritt zwei schafft ein projektorientiertes Action Learning von Hochschulen und Unternehmen innovative, praxisorientierte Lerninhalte. Auf diese Weise fließt neues Wissen und Können in die Lehre ein.

Im dritten Schritt geht es um eine Verbindung von Grundlagen und neuen Inhalten sowie deren Strukturierung in Microlearnings. Diese kurzen Sequenzen ermöglichen eine Modularisierung von Lernprogrammen.

Eine multimodale, didaktische Aufbereitung ist dann die Aufgabe von Schritt vier. Auf diese Weise wird eine professionelle Verbindung von Text, Ton und Bild erreicht, die mit praktischen Übungen kombiniert wird. Diese ersten vier Schritte können für spezifische Managementdisziplinen und Branchen eingesetzt werden.

Im fünften Schritt besteht die Möglichkeit einer KI-unterstützten Individualisierung der Lerninhalte. Diese werden so an die spezifische Situation eines Unternehmens und einzelner Personen angepasst.

Mit Hilfe innovativer Lerntechnologien erfolgt im sechsten Schritt eine Weiterentwicklung von Lernplattformen, die eine Skalierung ermöglichen. Diesen Schritt werden die meisten Unternehmen gemeinsam mit LearnTech-Partnern meistern.

Damit ist die Grundlage gelegt für Schritt sieben, der auf eine KI-unterstützte kontinuierliche Verbesserung gerichtet ist. Bei der Umsetzung eines solchen Vorgehens spielen disruptive Learning Ecosystems eine wichtige Rolle.

 

Wandel durch disruptive Learning Ecosystems

Unter einem disruptiven Learning Ecosystem versteht man ein Netzwerk von Partnern aus Politik, Wissenschaft, Wirtschaft sowie den Lernenden, dessen Disruptionswirkung von innovativen Ansätzen und Barrieren ausgeht, die durch traditionelle Akteure schwer zu überwinden sind.9 Ein Vorteil der entstehenden KI-basierten Stakeholder-Ökosysteme ist die bessere Zusammenarbeit der Partner.

Lernprozess Innovationsstrategie

Ein solches Learning Ecosystem besteht aus den folgenden Akteuren:

  • Der Politik, die einen innovationsfördernen Rahmen schafft
  • Hochschulen, Consultants, Trainern und Autoren, die forschen und Lerninhalte anbieten
  • traditionellen und innovativen Bildungsanbietern, die Lerninhalte vermarkten
  • KI- und LearnTech-Anbietern, die Lernplattformen gestalten sowie
  • Organisationen und einzelne Personen in der Doppelrolle als Kunden sowie als Anbieter von Lerninhalten und Daten.

Die Chance für ein resilienteres Europa besteht darin, mit vertrauenswürdigen KI-Lösungen eine Vorreiterrolle bei solchen neuartigen Bildungssystemen zu übernehmen. Das Ziel ist eine konnektive Management Education für die im KI-Zeitalter veränderte Arbeitswelt.

 

Konnektive Management Education für das KI-Zeitalter

Ein wichtiges Kennzeichen der fünften Entwicklungsstufe des verbindenden strategischen Managements 10 ist eine Personalentwicklung, die den spezifischen Anforderungen der sich im KI-Zeitalter verändernden Arbeitswelt Rechnung trägt. Diese konnektive Management Education verbindet Elemente in den folgenden Feldern:

  • Theorie und Praxis (A)
  • Ausbildung und Weiterbildung (B)
  • Spezialisierung und Interdisziplinarität (C) sowie
  • menschliche Stärken und Künstliche Intelligenz (D).

Die Harmonisierung dieser Elemente ist ein wichtiger Gestaltungsansatz im Rahmen der Strategie 5.0, die neuen Wettbewerbsvorteile ermöglicht. Die Grundlage hierfür bildet eine veränderte Haltung, die durch Zukunftsgeist geprägt ist. Eine solche Haltung kombiniert Optimismus mit Offenheit und Neugier mit Experimentierfreude zu einer mentalen Beweglichkeit, die hilft, Chancen zu erkennen und zu nutzen. 11

Lernprozess Innovationsstrategie

Das erste dieser vier Felder ist eine bessere Verbindung von theoretischen Grundlagen und deren praktischer Anwendung. Dabei geht es sowohl um die Ausbildung für eine veränderte Arbeitswelt als auch um die Weiterbildung vieler Menschen in einer sich durch KI verändernden Arbeitswelt. Mit KI entstehen neue fachliche Spezialisierungen. Gleichzeitig steigt die Bedeutung einer stärker interdisziplinären Ausrichtung der Management Education. Insgesamt gilt es, menschliche Stärken in Lehre und Forschung wie z.B. Zukunftsgeist mit der Anwendung von KI als Werkzeug zu verbinden.

Diese vierfache Konnektivität ist inzwischen zu einem unserer Schwerpunkte in Forschung, Lehre und Beratung geworden.

 

Fazit

  • Universitäten sollten bei der Aus- und Weiterbildung von Managern eine stärkere Verbindung von Theorie und Praxis anstreben. Auf dem Weg zu einem Management als dynamischer Profession liefert die Mediziner-Ausbildung Anregungen
  • Künstliche Intelligenz (KI) verändert nicht nur die Arbeitswelt, sondern auch die Management Education. Dabei ist KI sowohl Lerninhalt als auch Werkzeug
  • LearnTech-Anbieter und Anwender-Unternehmen arbeiten an KI-basierten Lernplattformen, die im Fokus einer neuen Entwicklungsphase des Corporate Learning stehen
  • Disruptive Learning Ecosystems fordern die traditionellen Akteure heraus, stellen aber auch eine Chance für die Neuausrichtung des europäischen Bildungssystems dar
  • Eine konnektive Management Education für das KI-Zeitalter verbindet Elemente in verschiedenen Feldern.

 

Literatur

[1] von Elm, K., Vorsicht vor hochfliegenden Erwartungen. In: Handelsblatt, 07./08./09. März 2025, S. 36-37

[2] Servatius, H.G., Evolution des strategischen Managements. In: Competivation Blog, 28.06.2024

[3] Bennis, W.G., O´Toole, J., How Business Schools Lost Their Way. In: Harvard Business Review, Mai 2005, S. 96-104

[4] Servatius, H.G., Generative KI und ein Mass Customized Action Learning. In: Competivation Blog, 28.08.2023

[5] Bomke, L., Gusbeth, S., Wer gewinnt das KI-Rennen? In: Handelsblatt, 10. März 2025, S.18

[6] Burkhardt, K., Wer mit KI-Systemen arbeitet muss vorher geschult werden. In: Handelsblatt, 18. März 2025, S. 26-27

[7] Bersin, J., The $ 340 Billion Corporate Learning Industry is Poised for Disruption, 23. März 2024

[8] Schmroszik, N., Doinstruct schult Mitarbeiter mit KI. In. Handelsblatt, 19. März 2025, S. 27

[9] Servatius, H.G., Gestaltung von innovativen Stakeholder-Ökosystemen. In: Competivation Blog, 10.01.2023

[10] Servatius, H.G., Strategie 5.0 zur Bewältigung der neuen Herausforderungen. In: Competivation Blog, 28.06.2022

[11] Pferdt, F.G., Radikal besser – Entfache den Zukunftsgeist, der in dir steckt, Hamburg 2025

 

Generative KI und ein Mass Customized Action Learning

Generative KI und ein Mass Customized Action Learning

Neue Technologien wie die generative Künstliche Intelligenz (KI) und das Spatial Computing verändern die Arbeitswelt. Das deutsche Bildungs- und Weiterbildungssystem ist auf diesen Wandel nicht gut vorbereitet. Eine verbindende Strategie 5.0 strebt an, dass Organisationen diese Defizite gemeinsam mit innovativen Bildungsanbietern und der Politik überwinden.

 

In diesem Blogpost erläutere ich den möglichen Beitrag eines Mass Customized Action Learning zur Bewältigung des Wandels der Arbeitswelt.

 

Chancen und Risiken für Arbeitskräfte aufgrund der generativen KI

Wohl kaum ein Technologiethema hat in den letzten Jahren einen ähnlichen Hype ausgelöst wie die generative KI mit großen Sprachmodellen z.B. Generative Pre-Trained Transformer (GPT). Microsoft kommt das Verdienst zu, die Bedeutung dieses Trends frühzeitig erkannt, beträchtliche Summen in den GPT-Entwickler OpenAI investiert und damit begonnen zu haben, die Generative Artificial Intelligence (GenAI) in sein vorhandenes Produktprogramm zu integrieren. Das Gamechanger-Potenzial dieser Entwicklung erscheint noch bedeutender als wir in unserem 2020 erschienenen Buch geahnt haben.1 Wie sich die Spielregeln des Wettbewerbs zwischen Unternehmen und Wirtschaftsräumen verändern, ist heute noch nicht abzusehen. Von entscheidender Bedeutung wird dabei sein, die richtige Balance zwischen Innovation, Regulierung und der Befähigung der Mitarbeitenden zu finden.2 Den Experten für generative KI bietet der Arbeitsmarkt schon heute erhebliche Chancen. So könnten Autobauer die eigene Softwareentwicklung um bis zu 55 Prozent beschleunigen und gleichzeitig die Kosten um bis zu 95 Prozent senken.3

Nach einer internationalen Umfrage der Boston Consulting Group (BCG) gehen aber 40 Prozent der 12800 befragten Arbeitnehmer und Führungskräfte in 18 Ländern davon aus, dass ihr Tätigkeitsfeld künftig aufgrund von KI wahrscheinlich nicht mehr existieren wird.4 Experten prognostizieren, der Arbeitsmarkt befinde sich am Beginn eines Veränderungsprozesses, bei dem sich drei Entwicklungen überlagern:

  1. Durch KI entfällt eine Reihe von Jobs. Daher stellt sich die Frage, welche Arbeiten die dort Beschäftigten in der Zukunft übernehmen sollen.
  2. Es entsteht eine Vielzahl neuer Formen der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Künstlicher Intelligenz. Dies betrifft die Mehrzahl der Branchen und traditionellen Funktionen.
  3. Es bilden sich völlig neue Tätigkeitsfelder heraus. Für alle drei Entwicklungen gilt es, geeignete Formen der Aus- und Weiterbildung zur finden.

Diese Entwicklungen haben ein großes Potenzial für sozialen Sprengstoff. Ein technologischer Umbruch, der tiefgreifender sein könnte als die industrielle Revolution, erscheint möglich. Daher wäre es wichtig, dass sich das deutsche Aus- und Weiterbildungssystem diesem Wandel stellt und praktikable Lösungen entwickelt.

Bevor ich hierauf näher eingehe, stellt sich die Frage, was die Kennzeichen der Strategie 5.0 von Microsoft sind.

 

Microsofts Strategie 5.0

Als Strategie 5.0 bezeichnen wir die fünfte Entwicklungsstufe eines konnektiven strategischen Managements.5 Microsoft ist einer der weltweiten Vorreiter dieses bislang letzten Evolutionsschrittes, der die vorherigen Stufen verbindet. In der folgenden Abbildung sind Gründe für den Erfolg von Microsoft zusammengefasst.6

 

Lernprozess Innovationsstrategie

 

Der erste Grund liegt in der Ausbildung, Persönlichkeit und dem Mindset des indischstämmigen CEO Satya Nadella, einer Führungskraft, die deutlich weniger narzisstisch geprägt ist als sein Vorgänger.7 Unmittelbar nach seinem Amtsantritt hat Nadella einen Turnaround mit harten Einschnitten begonnen. Entscheidend ist dabei seine Bereitschaft gewesen, eigene Einstellungen zu hinterfragen und neue Wege zu gehen (Growth Mindset).8

Hinzu kommt als weiterer wichtiger Grund die Verbesserung der Beziehungen zu Partnern innerhalb des Business Ecosystems von Microsoft verbunden mit Investitionen in das Cloud-Geschäft. Typisch für seine erfolgreiche Strategie 5.0 ist ein neuer Kurs gegenüber Stakeholdern insbesondere aus den Bereichen Politik und Regulierung gewesen. Heute sucht Microsoft mit Regulierern eher den handlungsorientierten Dialog.9

Parallel dazu hat das Unternehmen seine eigene Forschung beim Thema KI massiv ausgebaut. Der Durchbruch bei großen Sprachmodellen ist dann aber aus der Zusammenarbeit mit dem anfangs eher unbekannten Start-up OpenAI entstanden. Gegenwärtig integriert Microsoft die Technologien von OpenAI in die eigenen Produkte und bindet so seine Kunden (Vendor Lock-in). Die Vision ist, der führende Anbieter von digitalen persönlichen Assistenten zu werden. Dieses Ziel verfolgt Microsoft mit einer freundlichen Fassade und einem gleichzeitigen Ausbau seiner Marktmacht.

Neben der generativen KI gibt es mit dem Spatial (räumlichen) Computing eine weitere neue Technologie, die gravierende Auswirkungen auf den Wettbewerb und den Arbeitsmarkt haben könnte.

 

Neue Formen der Interaktion mit dem Spatial Computing

Der bereits 2003 von dem MIT-Forscher Simon Greenworld geprägte Begriff Spatial Computing ist durch die Vorstellung der innovativen Datenbrille Apple Vision Pro bekannt geworden. Der CEO von Apple Tim Cook verfolgt das Ziel, mit diesem Mixed Reality Headset ein neues Zeitalter der Interaktion von digitaler Sphäre und realer Umgebung einzuläuten. Experten glauben, dass der heute noch von der Meta-Tochter Oculus dominierte Markt für XR-Brillen bis 2026 von 41,2 auf 100,8 Milliarden US-Dollar wachsen wird.10 An diesem Wachstum möchte Apple partizipieren.

Die Erfolgsgeschichte des Unternehmens basiert auf seinem einzigartigen Stakeholder-Ökosystem mit dem iPhone als Ankerprodukt eines Schwungrades (Flywheel), das aus den Komponenten User, App, Entwickler und eigenem Betriebssystem besteht. Auf diese Weise ist auch Apple zu einem der Vorreiter der fünften Entwicklungsstufe eines verbindenden strategischen Managements geworden.11 Diese Strategie 5.0 möchte Cook nun mit der ersten neuen Plattform in seiner Amtszeit fortschreiben.

Das ist aber nicht ohne Risiken. Im Unterschied zu den früheren Erfolgsprodukten haben sich für neuartige Datenbrillen noch keine großvolumigen Anwendungsfelder herausgebildet. Apple setzt darauf, die Sensor-Ausstattung des iPhones mit Lidar-Lasertechnologie und über 14000 Apps auf sein Mixed-Reality-Headset zu übertragen. Damit wäre das Unternehmen auf eine Zeit vorbereitet, in der Datenbrillen das Smartphone als wichtigstes persönliches Gerät ergänzen.12

Parallel dazu arbeitet Apple an einer Gegenstrategie zu generativen KI-Lösungen in der Cloud, die Microsoft gemeinsam mit dem GPT-Entwickler OpenAI vorantreibt. Dies soll mit Hilfe von Chips gelingen, die nach dem Prinzip der Model Compression arbeiten, um die Algorithmen so einzudampfen, dass sie in die Apple-Produkte passen. Die nächsten Jahre werden zeigen, wie der Wettbewerb zwischen den Digitalgiganten und ihren Stakeholder-Ökosystemen um die beste verbindende Strategie 5.0 weitergeht.

Eine spannende Frage ist, welche Rolle dabei SAP, das wertvollste deutsche Unternehmen, spielen wird. Der SAP-Chef Christian Klein braucht eine klare Roadmap für die Integration von generativer KI in die Enterprise Resource Planning (ERP-) und Customer Relationship Management (CRM-) Systeme der Zukunft. Eine wichtige Rolle in seiner Strategie spielen Kooperationen und das 2021 übernommene Business Process Intelligence (BPU-) Unternehmen Signavio.13

Insgesamt stellt sich für europäische Unternehmen die Aufgabe, die zunehmende Abhängigkeit von großen Tech-Konzernen zu verringern. Die Suche nach Lösungen sollte mit einer kritischen Ursachenanalyse der Probleme beginnen.

 

Geschwächte strategische Resilienz von Organisationen

Eine solche Ursachenanalyse führt zu der These, dass sich in den letzten Jahrzehnten Defizite bei den Entwicklungsstufen des strategischen Managements und der Managementausbildung wechselseitig verstärkt haben. Diese Fehlentwicklung besteht seit der ersten Strategiestufe mit ihrem Fokus auf Kostensenkungen und einem Outsourcing wichtiger Funktionen. Dies hat zu einem Rückgang der Lernfähigkeit von Organisationen aufgrund der zunehmenden Abhängigkeit von Management- und Politikberatungen geführt.14

Der zweite Defizitbereich ist, dass die Managementausbildung über einen langen Zeitraum insbesondere an Universitäten zu wenig interdisziplinär und praxisorientiert gewesen ist. Die meisten deutschen Hochschulen haben auch die Führungskräfte- und Personalentwicklung bei neuen Managementthemen vernachlässigt. Das Ergebnis dieses Wechselspiels ist eine geschwächte strategische Resilienz (Widerstandsfähigkeit) von Organisationen bei der Krisenbewältigung und Chancennutzung.

 

Lernprozess Innovationsstrategie

 

Anschauungsmaterial hierfür liefern die Schwierigkeiten von etablierten Unternehmen und öffentlichen Verwaltungen bei der Gestaltung des digitalen Wandels. Obwohl seit langem bekannt ist, dass erfolgreiche Tech-Unternehmen dabei auf eine zentrale Plattformorganisation mit agilen Teams und ein Stakeholder-Ökosystem setzen, gelingt es den meisten traditionellen Unternehmen nicht, dieses innovative Organisationskonzept an ihre spezifische Situation anzupassen.15 Der große Defizitbereich ist dabei eine zeitgemäße Governance zur Verbindung der Organisationsbausteine.

Eine der Ursachen hierfür ist, dass viele Betriebswirtschaftsstudenten nur begrenzte Programmierfähigkeiten erwerben, was die Zusammenarbeit mit Ingenieuren und Informatikern beim agilen Projektmanagement erschwert. Das Ergebnis sind Defizite von Unternehmen bei der Digitalisierung ihrer Geschäftsprozesse. Diese komplexe Aufgabe erfordert ein Zusammenspiel der Themen

  • Geschäftsmodell-Innovation
  • Wandel der Organisation von funktional zu prozessorientiert (Reengineering)
  • Wandel der IT-Architektur
  • KI-basierte Softwareunterstützung von Prozessen (Business Process Intelligence)
  • Neugestaltung des Datenmanagements sowie
  • organisatorisches und individuelles Lernen.

Auf eine Bewältigung dieser interdisziplinären Herausforderung sind die meisten traditionellen Studiengänge nicht ausgerichtet. Analysen in Unternehmen zeigen, dass der wichtigste Faktor, der die Anwendung von Künstlicher Intelligenz hemmt, das fehlende Know-how der Fachkräfte ist.

Ein möglicher Ausweg aus diesem Dilemma wäre die Kooperation von Unternehmen und Verwaltungen mit innovativen Bildungsanbietern. Im Folgenden erläutern wir zunächst die Schritte zur organisationsspezifischen Weiterbildung im Rahmen einer solchen Zusammenarbeit. Ein aktuelles Beispiel aus der Hochschullehre dient hierbei als Einstieg.

 

Schritte bei einer organisationsspezifischen Weiterbildung

Eine Prüfungsleistung im Fach Innovationsmanagement für Studierende der zur Klett Gruppe gehörenden CBS International Business School besteht in diesem Jahr in der Gestaltung von Lösungen für die Interaktion von Menschen mit generativer KI. Die Studierenden haben sehr schnell die Relevanz des Themas für ihre zukünftige Entwicklung erkannt und eine Vielzahl kreativer Ansätze erarbeitet.

Diese Aufgabenstellung lässt sich von der Ausbildung Studierender auf eine spezifische und gleichzeitig skalierbare Weiterbildung in Organisationen übertragen.16 Ein entsprechendes Konzept besteht aus den in der Abbildung dargestellten vier Schritten. Dieses Konzept ist auch bei anderen neuen Managementthemen anwendbar.

 

Lernprozess Innovationsstrategie

 

Der erste Schritt ist die Entwicklung von relevanten Modulen für die Führungskräfte- und Personalentwicklung bei neuen Managementthemen. Auf diese Weise entsteht ein zusammensetzbarer Modulbaukasten, bei dem einzelne Microlearnings kombinierbar sind. Die Module eignen sich für interdisziplinäre Zielgruppen z.B. im Rahmen eines agilen Projektmanagements. Eine hybride Lehre verbindet Präsenz- und Online-Formate.

Hieran schließt sich im Schritt zwei eine Analyse der Ausgangssituation und der spezifischen Herausforderungen der jeweiligen Organisation an. Diese Arbeit beginnt mit der Bildung eines gemeinsamen Projektteams. Erfahrene Managementtrainer unterstützen die Klientenorganisation bei der Situationsanalyse. Auf dieser Grundlage entwickelt das Team ein maßgeschneidertes Konzept für ein handlungsorientiertes Lernen (Action Learning). Zielsetzung des Action Learning ist die Verbindung einer konkreten Problemlösung mit Lernprozessen der beteiligten Akteure.

Die Anpassung (Customization) der Lerninhalte und des Vorgehens an die spezifischen Herausforderungen findet in Schritt drei statt. Diese Arbeit beginnt mit einer Beschreibung der relevanten Zielgruppen der Organisation. Die Kernaufgabe in diesem Schritt ist eine Integration spezifischer Lerninhalte. Die Ableitung von Lernzielen und Ergebnissen kann mit Hilfe der Objectives and Key Results (OKR-) Methode erfolgen.

Den Abschluss bilden in Schritt vier die gemeinsame Durchführung von Action Learning-Programmen, eine Erfolgskontrolle und die Planung der nächsten Schritte. Eine wichtige Rolle spielt hierbei die Verbindung von Lern- und Handlungseinheiten. Innovative Lerntechnologien unterstützen eine erfolgsabhängige Nachbereitung. So kann die Organisation ihre Action-Learning-Reise fortsetzen.

 

Corporate Venture Management von Bildungsanbietern und EdTech Start-ups

Der Verband der Hochschullehrerinnen und Hochschullehrer für Betriebswirtschaftslehre (VHB) zeichnet in einer 2021 erschienenen Buchpublikation ein sehr positives Bild der BWL in Deutschland.17 Dabei wird aber ein wichtiger Aspekt ausgeblendet: Die Managementweiterbildung ist reif für eine Disruption durch stärker interdisziplinäre und praxisorientierte Bildungsanbieter, die zwischen der Informatik sowie den Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften Brücken schlagen.18 Kompetenzdefizite von Organisationen z.B. bei den Themen Digitalisierung und Nachhaltigkeit nutzen gegenwärtig Management- und Politikberatungen, deren Dienstleitungen allerdings nicht primär auf die Personalentwicklung ausgerichtet sind. Die entstandene Lücke könnte ein Corporate Venture Management von Bildungsanbietern und Educational Technology (EdTech) Start-ups schließen. Ein Treiber dieser Entwicklung ist der Megatrend Konnektivität mit seiner technischen und seiner Management-Dimension.19

Beim Corporate Venture Management beteiligen sich etablierte Unternehmen an Start-ups, um die Vorteile von Erfahrung, Kapitalkraft und Innovationsfähigkeit zu verbinden.20 Dieser Ansatz ist in Deutschland mit erheblicher Verzögerung angekommen, erfreut sich inzwischen aber wachsender Beliebtheit.

Der größte private Bildungsanbieter in Deutschland ist die Klett Gruppe. Zur Klett Gruppe gehören auch Hochschulen, für die ich seit über einem Jahrzehnt als externer Dozent tätig bin. Diese sind mit praxisorientierten Bachelor- und Masterprogrammen sehr erfolgreich. Deutlich schwerer tun sich deutsche Bildungsanbieter mit den Märkten für eine Customized Management Education und Massive Open Online Courses (MOOC). Eine erfolgversprechende Strategie könnten Bildungsanbieter gemeinsam mit Managementtrainern und EdTech Start-ups realisieren. In eine solche Partnerschaft bringen z.B. Anbieter von dualen Studiengängen ihr Dozentennetzwerk mit vorhandenen Lehrinhalten und gute Geschäftsbeziehungen zu einer Vielzahl häufig mittelständischer Arbeitgeber der dual Studierenden ein. Bei diesen dualen Studiengängen ist vom ersten Tag an eine enge Verbindung zwischen Theorie und Praxis gewährleistet.

So vermitteln wir z.B. den Wirtschaftsingenieur-Studenten der CBS gleich zu Beginn ihrer Ausbildung ein ganzheitliches Verständnis der Funktionsweise von innovativen Geschäftsmodellen und erfolgreichen agilen Organisationen. Anhand von praktischen Beispielen erläutern wir verschiedene Laufbahnmodelle wie die Fachlaufbahn und die Führungslaufbahn. Eine wichtige Ergänzung hierzu ist das Testen der Talentleitmotive der Studierenden, die so eine Orientierung erhalten, welche persönlichen Spezialisierungen für sie passend sind.21 Angesichts des Fachkräftemangels ist dieses Angebot der Hochschule für die Arbeitgeber der dualen Studenten eine gute Differenzierungsmöglichkeit im Personalmarketing.

Der Fachkräftemangel ist auch ein wichtiger Treiber der Entwicklung des weltweiten EdTech-Marktes, für den Experten bis 2030 ein jährliches Wachstum von 13,6 Prozent auf 348,4 Milliarden US-Dollar prognostizieren. Dieser Markt ist stark durch Start-ups geprägt. So haben Venture Capital-Unternehmen 2020 allein in den USA 1,78 Milliarden US-Dollar in junge, auf Educational Technology spezialisierte Unternehmen investiert.

Universitäten sollten die skizzierten Disruptionsherausforderungen des Bildungsmarktes als Chance zur eigenen Weiterentwicklung begreifen. Innovative Technologien wie die generative KI und das Spatial Computing sind ein Anlass, über eine grundlegende Neuausrichtung der Aus- und Weiterbildung von Informatikern, Ingenieuren und Betriebswirten nachzudenken. Die verbindende fünfte Entwicklungsstufe des strategischen Managements liefert hierfür den passenden Rahmen. Bei einer solchen Neuausrichtung ist die jeweilige strategische Ausgangssituation der Universität in den Segmenten Customized Management Education und MOOC-Plattformen zu berücksichtigen.

Eine Möglichkeit zur Weiterentwicklung wäre z.B. die Etablierung von Lehrunternehmen in der Region, mit denen Universitäten kooperieren. In der Medizin spielen Lehrkrankenhäuser eine wichtige Rolle bei der Aus- und Weiterbildung von Ärzten. Ein ähnliches Konzept könnte für die Managementlehre entstehen. Dabei ergänzen erfahrene Praktiker aus Unternehmen und Verwaltungen die meist sehr theoretisch orientierten Universitätsprofessoren. Ein Teil der Aus- und Weiterbildung würde von den Universitäten in die Lehrunternehmen verlagert. Das Ziel dieses Ansatzes wäre, eine Win-Win-Situation für beide Seiten zu schaffen.

Im Folgenden skizzieren wir kurz die klassische Customized Management Education und die rasante Entwicklung von Plattformen für Massive Open Online Courses (MOOC). Hieraus leiten wir die Vorteile eines Mass Customized Action Learning (MCAL) in der Managementaus- und -weiterbildung ab.

 

Entwicklung zu einem Mass Customized Action Learning

Eine bedeutende Rolle bei der organisationsspezifischen Weiterbildung von Führungskräften großer Unternehmen spielen internationale Business Schools. An der Spitze des Ranking der Financial Times für 2023 im Segment „Executive Education Custom“ liegt Duke Corporate Education gefolgt von Insead, HEC Paris und IESE.22 Immerhin hat es die Berliner ESMT auf Rang fünf geschafft. Unter den besten 75 Anbietern weltweit finden sich drei weitere Business Schools aus Deutschland. Allerdings machen die begrenzte Anzahl von Kursteilnehmern und die Preispolitik der Hochschulen eine breit angelegte Weiterbildung von Mitarbeitern z.B. beim Thema generative KI nahezu unmöglich. Eine Alternative hierzu sind MOOC-Plattformen.

Im Oktober 2011 haben Stanford-Forscher drei kostenlose Onlinekurse veröffentlicht. Jeder dieser Kurse erreichte mehr als 100000 Lernende und die Medien prägten den Begriff MOOC. Inzwischen bieten über 1200 Hochschulen weltweit öffentlich Onlinekurse an. Parallel dazu sind global tätige MOOC-Plattformen wie Coursera, EdX und FutureLearn sowie eine Vielzahl nationaler Anbieter von MOOC-Plattformen entstanden. Bis 2021 haben weltweit mehr als 220 Millionen Lernende mindestens einen MOOC belegt.23

Der Nachteil dieser relativ kostengünstigen Alternative zu traditionellen Business Schools war in der Vergangenheit, dass keine Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse eines Einzelnen oder einer Organisation erfolgt ist. Das ändert sich gerade. Eine Kombination der Vorteile der beiden Lernwelten des Managements erscheint mit Hilfe des Mass Customized Action Learning erreichbar. Diese hybride Lernform verknüpft Elemente des Präsenz- und des Onlinelernens.

 

Lernprozess Innovationsstrategie

 

In der Industrie verbindet das Anfang der 1990er Jahre von Joseph Pine entwickelte Konzept der Mass Customization die Vorteile der Massenproduktion mit kundenindividuellen Produkten und Dienstleistungen.24 Wichtige Impulse für eine Weiterentwicklung der kundenindividuellen Massenproduktion sind von dem Aachener BWL-Professor und Mitgründer von Competivation Frank Piller ausgegangen.25 Dieses Konzept ist auf die Managementaus- und -weiterbildung übertragbar. Hier überwindet es die Nachteile der Customized Management Education und der MOOC-Plattformen. Ein Anwendungsfokus könnte bei neuen Managementthemen wie der generativen KI liegen, bei der ein Up- und Re-Skilling einer großen Anzahl von Mitarbeitenden in Organisationen erforderlich ist, die unterschiedliche individuelle Lernbedürfnisse haben. Koordinatoren eines solchen Mass Customized Action Learning (MCAL) für das Management sind die Organisationen selbst gemeinsam mit innovativen Bildungsanbietern, die zunehmend generative KI einsetzen. Eine entscheidende Rolle spielt dabei das handlungsorientierte Lernen aller Akteure, die sich mit ihren Kompetenzen in die Prozesse einbringen. Auf diese Weise erlebt das Action Learning eine Weiterentwicklung und Anpassung an aktuelle Herausforderungen.26

Ein Beispiel für die Anwendung von generativer KI durch MOOC-Plattformen liefert die in den USA ansässige Khan Academy, die mit ihren Khamingo-Programmen auf der Basis von ChatGPT jedem Lernenden einen persönlichen Tutor und jedem Lehrer einen persönlichen Assistenten anbietet. In Singapur hat das Bildungsministerium die sich hieraus ergebenden Chancen erkannt und stellt Pädagogen die erforderlichen Ressourcen zur Verfügung.27 Dies zeigt das Potenzial eines Mass Customized Action Learning für Zielgruppen von der Grundschule bis zu Führungskräften.

Unsere Erfahrungen mit der Anwendung dieses Konzepts bei einer Reihe neuer Managementthemen sind bislang sehr positiv. Neben dem Erfahrungsaustausch mit weiteren Klientenorganisationen und ihren entstehenden Strategie 5.0-Laboren28 sind wir am Ausbau unseres Innovationsökosystems zu diesem spannenden Thema interessiert. Ein Vorbild ist die von Max Viessmann initiierte Netzwerk-Plattform Maschinenraum mit Sitz in Berlin, wo Familienunternehmen, Start-ups und deutsche Risikokapitalgesellschaften zusammenarbeiten.

 

Generative KI als Anwendungsfeld und Ermöglicher neuer Lernformen

Im Folgenden fassen wir Gründe zusammen, warum das Mass Customized Action Learning für die Weiterbildung von Personen, Teams und großen Gruppen gut geeignet erscheint. Die generative KI ist dabei sowohl Anwendungsfeld als auch Ermöglicher. Diese Begründung sollte auch Zweifler überzeugen, die gemeinsamen Anstrengungen zu erhöhen.

Ein wichtiger Aspekt ist, dass die hohe Dynamik der generativen KI eine laufende Weiterentwicklung der Lerninhalte erforderlich macht. Der notwendige Austausch mit führenden Wissenschaftlern, Politikern und Medien ist von einem einzelnen Managementtrainer kaum zu leisten. Daher wäre es wirtschaftlich sinnvoll, dass die Lehrenden ihre Lerninhalte gemeinsam mit persönlichen GenAI-basierten Assistenten aktualisieren.

Der weltweit große Bedarf an Aus- und Weiterbildung zum Thema generative KI rechtfertigt Investitionen von Bildungsanbietern, wenn deren Geschäftsmodelle ein Erfolgspotenzial haben. Unter den Anbietern wird sich der Wettbewerb verschärfen. Es bleibt abzuwarten, welche Kooperationsmodelle sich dabei durchsetzen.

Das Nutzenversprechen der Mass Customization gegenüber One size fits all-Ansätzen ist, dass es wirtschaftlich gelingt, die Lerninhalte und das Vorgehen sowohl auf der individuellen Ebene der Lernenden als auch auf der Organisationsebene mit Hilfe von GenAI-basierten Tutoren an die spezifischen Bedingungen der Kunden anzupassen. Ein Ermöglicher dabei sind innovative Lerntechnologien. Dies spricht für die Zusammenarbeit von Bildungsanbietern mit EdTech Start-ups und KI-Unternehmen.

Außerdem eignet sich das Thema gut für eine Verbindung von Lernen und Handeln. Dieses Potenzial schöpft das Action Learning aus, bei dem Lehrende und Lernende ihre Kompetenzen einbringen. Daher sollte auch die Weiterbildung der Managementtrainer eine hohe Priorität haben.

Auch die Lehrenden erweitern mit jedem Projekt ihre Erfahrungen. Deshalb ist ein großes Netzwerk an qualifizierten Managementtrainern für den Bildungsanbieter ein wichtiger Wettbewerbsvorteil.

Natürlich haben auch die internationalen Managementberatungen die Chancen erkannt, die der entstehende Markt für sie eröffnet. Eine bessere Befähigung von Organisationen und Mitarbeitenden verringert jedoch die Abhängigkeit von Consultants und erhöht die eigene Resilienz. Dies spricht dafür, stärker auf neue Formen der Weiterbildung zu setzen.

 

Erfinderland auf der Verliererstraße?

Es ist relativ wenig bekannt, dass wichtige theoretische Grundlagen der generativen KI bereits in den 1990er Jahren von dem deutschen Informatik-Professor Jürgen Schmidthuber und seinem Team an der TU München gelegt worden sind. Als derjenige, der das Rennen um Bildgeneratoren schon vor OpenAI gestartet hat, gilt Professor Björn Ommer, der an der Ludwig-Maximilians-Universität München forscht und den Bildgenerator Stable Diffusion entwickelt hat. Hieraus ist das bei Open-Source-KI führende Start-up StabilityAI entstanden, das bei der letzten Finanzierungsrunde mit einer Milliarde Dollar bewertet worden ist.29 Wie auch in anderen Technologiefeldern kommen wichtige Erfinder im Bereich der generativen KI also aus Deutschland.

Umso bedauerlicher ist das bereits in unserem Buch zum Thema KI behandelte Versagen der deutschen Politik.30 Zwar hat 2018 die damalige Bundesregierung Ansätze zu einer nationalen KI-Strategie formuliert, die 2020 fortgeschrieben worden ist. Die Opposition wirft der Ampel-Koalition vor, das Thema generative KI verschlafen zu haben. Jörg Bienert vom KI-Bundesverband kritisiert die fehlende Koordination und fordert eine abgestimmte Position am besten ausgehend vom Kanzleramt. Das Bundesforschungsministerium hat inzwischen einen Aktionsplan vorgelegt, den Experten als zu schwammig und zu wenig umsetzungsorientiert kritisieren. Im Unterscheid zu dem nicht erfolgversprechenden Auftreten der deutschen Politik positioniert der britische Premierminister Rishi Sunak sein Land als Alternative zu den als zu drakonisch empfundenen KI-Regeln der EU und dem Laissez-faire-Verhalten der USA.31

Eine Möglichkeit für Deutschland und die EU, diese Verliererstraße zu verlassen, wäre die verbesserte Zusammenarbeit von Wissenschaft, Politik, Wirtschaft und Gesellschaft im Rahmen eines verbindenden innovations-, wirtschafts- und bildungspolitischen Narrativs.32 Leider ist eine solche KI-Strategie 5.0 der Politik gegenwärtig nicht einmal in Ansätzen erkennbar.

 

Unternehmen, die dabei sind aufzuholen

Trotz der Defizite der Politik gibt es auch in Deutschland beim Thema generative KI Unternehmen, die dabei sind aufzuholen. Hierzu gehört z.B. Bosch, wo man gemeinsam mit dem Heidelberger Start-up Aleph Alpha an einem eigenen Sprachmodell arbeitet, das mit Unternehmensdaten gefüttert wird. Die bei Bosch verantwortliche Geschäftsführerin Tanja Rückert betrachtet die KI als Schlüsseltechnologie und Innovationsbooster.

Um das Vertrauen in generative KI zu stärken, hat Bosch konzernintern das Start-up AI-Shield initiiert. Dessen Schutzschild analysiert die Benutzereingaben und sorgt dafür, dass Unternehmensrichtlinien eingehalten werden.

Eine zentrale Rolle spielt dabei die Weiterbildung in großem Maßstab. So hat Bosch bereits 26500 Mitarbeiter in KI geschult.33 Auch andere Unternehmen starten gegenwärtig eine Weiterbildungsoffensive. Hierbei setzt Vodafone auf individualisierte Angebote, die eine neue Lernplattform vorschlägt.34 Ansätze wie diese nähren die Hoffnung, dass einige Unternehmen in Deutschland eben nicht auf der Verliererstraße sind, sondern angefangen haben, das Anwendungspotenzial der generativen KI auszuschöpfen.

 

Fazit

  • Durch die generative KI verändert sich der Arbeitsmarkt grundlegend. Dies erfordert geeignete Formen der Aus- und Weiterbildung.
  • Ein Vorreiter sowohl bei der fünften Entwicklungsstufe des strategischen Managements (Strategie 5.0) als auch beim Thema generative KI ist Microsoft.
  • Der Strategie 5.0-Vorreiter Apple plant, mit seinem neuen Mixed Reality Headset das Smartphone als wichtigstes persönliches Gerät zu ergänzen. Zwischen den großen Digitalunternehmen verschärft sich der Wettbewerb.
  • Diese Entwicklungen treffen in Deutschland auf Organisationen, deren strategische Resilienz geschwächt ist. Hierzu haben Defizite in der Managementaus- und -weiterbildung beigetragen.
  • Ein Lösungsansatz ist die verbesserte Customized Management Education. Zu diesem Ansatz haben wir ein bewährtes Vorgehenskonzept beschrieben.
  • Eine wichtige Rolle kann dabei die Zusammenarbeit von Bildungsanbietern mit Managementtrainern und EdTech Start-ups spielen.
  • Ein Mass Customized Action Learning wird durch generative KI ermöglicht, die gleichzeitig ein Anwendungsfeld für die neue Lernform ist.
  • Deutschland braucht dringend eine grundlegende überarbeitete KI-Strategie, die die Politikfelder Innovation, Wirtschaft und Bildung verbindet.
  • Unternehmen die aufholen zeigen, wie notwendig beim Thema KI eine Weiterbildungsoffensive ist.

 

Literatur

[1] Kaufmann, T., Servatius, H.G.: Das Internet der Dinge und Künstliche Intelligenz als Game Changer – Wege zu einem Management 4.0 und einer digitalen Architektur, Wiesbaden 2020

[2] Anger, H. et al.: Unternehmer fordern rasche Regulierung. In: Handelsblatt, 13. Juni 2023, S. 8-9

[3] Hubik, F., Tyborski, R.: KI könnte Software-Dilemma lösen. In: Handelsblatt, 12. Juni 2023, S. 20

[4] Klöckner, J., Specht, I.: Die Angst der Deutschen vor KI. In: Handelsblatt, 7. Juni 2023, S. 8-9

[5] Servatius, H.G.: Strategisch führen mit kontextueller und beziehungsorientierter Intelligenz. In: Competivation Blog, 14.03.2023

[6] Kerkmann, C., Scheuer, S.: Alles eine Frage der Einstellung. In: Handelsblatt, 14./15./16. Juli, S. 42-49

[7] Kets de Vries, M.: The Leader on the Couch – A Clinical Approach to Changing People and Organizations, Chichester 2006

[8] Dweck, C.: Mindset – The New Psychology of Success, New York 2006

[9] Hemmati, M.: Multi-Stakeholder Processes for Governance and Sustainability – Beyond Deadlock and Conflict, London 2002

[10] Scheuer, S.: Apples nächste große Wette. In: Handelsblatt, 7. Juni 2023, S. 24-25

[11] Servatius, H.G.: Strategie 5.0 zur Bewältigung der neuen Herausforderungen. In: Competivation Blog, 28.06.2022

[12] Rest, J.: Knall oder Fall. In: Manager Magazin, Juni 2023, S. 24-30

[13] Kyriasoglou, C.: Cloud und leise. In: Manager Magazin, August 2023, S. 48-52

[14] Mazzucato, M., Collington, R.: Die große Consulting Show – Wie die Beratungsbranche unsere Unternehmen schwächt, den Staat unterwandert und die Wirtschaft vereinnahmt, Frankfurt 2023

[15] Servatius, H.G.: Die Ressourcen-Plattform mit agilen Teams als neue Organisationsform. In: Competivation Blog, 12.01.2021

[16] Fellenz, M.R., Hoidn, S., Brady, M. (Hrsg.): The Future of Management Education, London 2022

[17] Schwenker, B. et al., Erfolgsfaktor Betriebswirtschaftslehre – Was sie leistet und warum wir sie brauchen, München 2021

[18] Kaufmann, Servatius: a.a.O., S. 81 ff.

[19] Servatius, H.G.: Der Megatrend Konnektivität und seine Treiber. In: Competivation Blog, 26.10.2021

[20] Servatius, H.G.: New Venture Management – Erfolgreiche Lösung von Innovationsproblemen für Technologie-Unternehmen, Wiesbaden 1988

[21] Rath, T., Conchie, B.: Strengths Based Leadership – Great Leaders, Teams, and Why People Follow, New York 2008

[22] Financial Times: Business School Ranking – Executive Education Custom 2023

[23] Shah, D., Pickard, L., Ma, R.: Massive List of MOOC Platforms Around the World, 10. April 2023

[24] Pine, B.J.: Mass Customization – The New Frontier in Business Competition, Boston 1993

[25] Piller, F.T.: Kundenindividuelle Massenproduktion – Die Wettbewerbsstrategie der Zukunft, München 1998

[26] Mc Gill, I., Beaty, L.: Action Learning – A Guide for Professional, Management and Educational Development, 2. Aufl., London 1995

[27] Gillmann, B.: Ein Privatlehrer für jeden Schüler. In: Handelsblatt, 30. Juni/ 1./2. Juli 2023, S. 28

[28] Servatius, H.G.: Fraktale Organisation von Strategie 5.0-Laboren. In: Competivation Blog, 28.03.2023

[29] Böschen, M.: Die Produktivitätsmaschine. In: Manager Magazin, Juli 2023, S. 92-96

[30] Kaufmann, Servatius, a.a.O., S. 205 ff.

[31] Rieke, T.: Auf dem Weg zur technologischen Supermacht. In: Handelsblatt, 4. Juli 2023, S. 14-15

[32] Servatius, H.G.: Auf dem Weg zu einem neuen wirtschaftspolitischen Narrativ. In: Competivation Blog, 16.05.2022

[33] Holzki, L.: Bosch setzt auf eigenes KI-Modell à la ChatGPT. In: Handelsblatt, 11./12./13. August 2023, S. 26-27

[34] Obmann, C.: So werden Ihre Mitarbeiter KI-fit. In: Handelsblatt, 11./12./13. August 2023, S. 52-53

 

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