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Digitaler Teambildungs-Turbo

Emotionales Onboarding

Neulich verliebte ich mich spontan in eine kreative und spannende Onboardingmethode. Stellen Sie sich vor, Sie kommen neu in ein Team und das erste, was Sie auf Ihrem Schreibtisch vorfinden sind Symbole Ihrer Teamkolleg*innen: Ein Quietsche-Entchen, ein Familienbild, ein Brieföffner, ein Lip-Gloss, ein Urlaubsbild, usw. Sie wissen jedoch nicht, von wem diese Symbole stammen. Ihre Aufgabe besteht nun darin, herauszufinden, von wem welches Symbol stammt. Also raten Sie, stellen Fragen, usw.

Als Team können Sie einen solchen Onboarding-Prozess vielfältig gestalten und abwandeln:

  • Der oder die Neue darf ledlich drei Fragen stellen.
  • Er oder sie hat eine Woche Zeit, um die Kolleg*innen zu beobachten.
  • Er oder sie darf direkte Fragen stellen oder die Kolleg*innen indirekt ausfragen.
  • Hat die oder der Neue die Zuordnung herausgefunden, werden die Geschichten hinter den Symbolen über das Lieblingsurlaubsland, trockene Lippen oder den Brieföffner als Erbstück vom Großvater ausgetauscht.

Vom Onboarding zur Teambildung

Diese Idee lässt sich auch als Teambildungsmethode nutzen. Natürlich ist es am spannendsten, wenn die oder der Neue die anderen im Team noch nicht kennt. Wenn ich jedoch in meinen Seminaren Symbole (Autos, Leuchtturm, Kreisel, Stehaufmännchen, …) zur Teambildung einsetze, stellt sich oft heraus, das manche erstaunt sind über die Auswahl der Kolleg*innen.

Digitale Nutzung

Wie kann ich nun Symbole digital nutzen? Als Teamleitung können Sie Ihr Team bitten, ein Foto von einem Symbol (Tier, Objekt, etc.) zu machen, sofern es noch keines gibt und dieses an Sie zu schicken. Anschließend schicken Sie alle Symbole im Rahmen eines Onboarding-Prozesses an eine Person oder allgemein zur Teambildung abzüglich des eigenen Bildes an alle anderen weiter. Daraufhin beginnt das große Raten. Beispielsweise könnte vor jeder Teamsitzung eine Person erraten werden: „Heute ist Frau Hornschuh dran. Wer glaubt, sie hat die Ente ausgewählt? Oder das Stehaufmännchen? Oder den Leuchtturm? …“ Das ganze kann als Einzelwahl ablaufen, indem jeder seinen Tipp intippt und erst auf das Kommando der Teamleitung auf Return drückt. Frau Hornschuh löst das Rätsel anschließend auf und erzählt eine kurze Geschichte zu ihrem Symbol.

Viel Spaß damit.

Work-Life-Blending versus Work-Life Balance

Die 00er-Jahre standen im Zeichen einer Work-Life-Balance. Durch Agilität, Digitalisierung und Homeoffice verschwimmen die Grenzen zwischen Arbeit und Privatleben immer mehr. Aus einer Balance zwischen Arbeit und Privatleben wurde eine Vermischung.

Wie genau sieht diese Vermischung aus?

  • In einem agilen Team gilt es, ein Projekt bis zum Wochenende fertig zu stellen. Deshalb wird der Samstag durchgearbeitet. Dazu gibt es Pizzas, ausnahmsweise auch ein Bierchen und am Abend wird gemeinsam gefeiert.
  • In der Teeküche eines kleinen Unternehmens bietet sich nicht nur die Möglichkeit, gemeinsam zu kochen. Es wird auch erwartet, dies für den Gruppenzusammenhalt zu tun. Wer sich rauszieht ist ein Spielverderber.
  • Im Homeoffice haben manche Mitarbeiter*innen kein extra Arbeitszimmer und sitzen daher mit ihrem Laptop in der Küche.

Angetrieben und erleichtert wird ein solches Work-Life-Blending maßgeblich durch die informationstechnische Vernetzung.

Potentiale von Work-Life-Blending

  • Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben
  • Leistungsorientierung: Wer sich seine Arbeit besser einteilt und auch auf seinen Biorhythmus achtet, ist produktiver und zufriedener.
  • Anpassung an Anforderungen: Eine flexiblere Arbeitszeit ermöglicht es, selbstbestimmter zu arbeiten, anstatt die Zeit im Büro abzusitzen.
  • Höhere Motivation: Mit mehr Selbstbestimmung kehren mehr Spaß und Motivation bei der Arbeit ein.

Risiken von Work-Life-Blendung

  • Ausweitung der Arbeitszeit: Die Arbeitszeit wird zulasten des Arbeitnehmers ausgeweitet. Das Privatleben leidet.
  • Überwachung: Die Digitalisierung macht Überwachungen möglich. Mitarbeiter*innen sind dann jederzeit erreichbar.
  • Einsparungen: Wer wann arbeitet bestimmt nicht der Mitarbeiter, sondern das Unternehmen. Langfristig könnten mehr Mitarbeiter*innen zu Freiberufler*innen werden, ohne es zu wollen.
  • Ruhelosigkeit und Gesundheitsrisiken: Das Gefühl nicht abschalten zu können, ist keine Seltenheit in der Arbeitswelt 4.0. Schlafstörungen, Erschöpfung oder Depressionen sind mögliche Folgen.

Mehr zum Thema Work-Life-Blending, inklusive Generationkonflikte und Tipps für den Umgang in der Arbeit, sowohl für Unternehmen als auch für Einzelpersonen finden Sie unter: https://bookboon.com/de/work-life-blending-ebook

Buchtipp für kritische Leser*innen: Christian Scholz: Work Life Blending

Mit Algorithmen-Ethik gegen Kontrollverlust

Es ist paradox: Je komplexer Probleme werden, desto eher müssen wir auf Algorithmen zurückgreifen, die wir nicht mehr verstehen, erleiden damit jedoch indirekt einen Kontrollverlust, was unseren Stress wiederum erhöht. Außer wir vertrauen blind auf Algorithmen. Dafür bräuchte es allerdings eine intensive Beschäftigung mit Algorithmen-Ethik. Denn die Vorbehalte gerade in Deutschland gegen die Digitalisierung und die Macht künstlicher Intelligenzen sind groß.

Wer sich mit Algorithmen-Ethik beschäftigt kommt an der Bertelsmann-Stiftung und der Webseite https://algorithmenethik.de und dem Buch von Jörg Dräger und Mark Müller-Eiselt „Wir und die intelligenten Machinen“ nicht vorbei.

Die folgenden Prinzipien im Umgang mit Algorithmen – inspiriert durch die genannten Quellen – zeigen Ihnen, wie eine Algorithmen-Diskussion in Ihrem Unternehmen stattfinden kann:

Vertrauen in die Technik

Algorithmen erleichtern nicht nur unser Leben. Viele Probleme in einer komplexen Welt ließen sich nicht mehr ohne Künstliche Intelligenz lösen. Umso wichtiger ist es, transparent mit dem Einsatz von KI umzugehen. Algorithmen sollten nicht dafür da sein, Mitarbeiter:innen zu überwachen und zu Höchstleistungen anzutreiben, sondern zur Unterstützung in der Arbeit. Die Mitarbeiter:innen müssen nicht verstehen, wie Algorithmen funktionieren. Es sollte jedoch transparent sein, was der Sinn und Zweck eines Algorithmus ist.

Zeit für das Wesentliche vs. Erhöhung der Effizienz

Chatbots oder Roboter-Assistenten können uns dabei helfen, uns auf das zu konzentrieren, was uns wirklich am Herzen liegt. KI-Systeme können Spammails aussortieren, automatische Programme verfassen Standardpressemitteilungen und Ärzte und Pfleger haben dank Versorgungsrobotern mehr Zeit für die Patienten. Dabei müssen wir jedoch aufpassen, dass damit keine neuen Standards gesetzt werden und die frei gewordene Zeit langfristig nicht für andere Tätigkeiten verbucht wird. Die Gefahr ist groß, denn die vergangenen technischen Revolutionen führten häufig zu Entlassungen, anstatt den Berufsalltag sinnvoller und menschenfreundlicher zu gestalten.

Faire Unternehmensentscheidungen

Was wäre, wenn in Bewerbungsgesprächen in Zukunft nicht der Bauch oder die Noten entscheiden würden, sondern eine Mischung aus logisch nachvollziehbaren Faktoren? Vor einigen Jahren entwickelte Amazon einen Algorithmus, der die Bewerbungsunterlagen mit den ausgewählten Kandidaten abglich, um herauszufinden, inwiefern man bereits aus den Unterlagen eine Entscheidung ableiten kann. Das Ergebnis stellte sich als zutiefst frauenfeindlich heraus, da die Bewerber der letzten 10 Jahre mehrheitlich männlich waren und damit alle anderen Kriterien überschatteten. Daraus folgt zweierlei: 1. Augen auf bei der Auswahl der Daten. Und 2. Faire Entscheidungen sollten sich nicht nur auf die Vergangenheit beziehen, sondern auch in die Zukunft gerichtet sein. Dies gilt selbstredend nicht nur für das vermeintlich einfache Beispiel der Personalentscheidungen, sondern ebenso für komplexe Unternehmensentscheidungen. Wollen wir die Zukunft fairer gestalten als die Vergangenheit müssen entsprechende Kriterien im Unternehmenskonsens erarbeitet und in Algorithmen eingearbeitet werden.

Eng mit den Unternehmensentscheidungen ist die Verteilung von Ressourcen verbunden. Wie oft passiert es, dass am Jahresende schnell noch ein paar 1000 € ausgegeben werden müssen, oftmals sinnlos, während dasselbe Geld an anderer Stelle fehlt? Oder dass ein Projekt besonders unterstützt wird, weil es von namhaften oder rhetorisch gut geschulten Unterstützern gefördert wird, während andere Projekte vor sich hin dümpeln? Ein Algorithmus, der das gesamte Unternehmen im Blick hat und ebenso weiß, welche Potentiale in einem Projekt schlummern, könnte dem ein Ende setzen. Damit würden nicht mehr Beziehungen oder Präsentationskompetenzen über den Zugang zu Ressourcen bestimmen, sondern leicht nachvollziehbare Fakten.

Diversität: Teilhabe an sozialen Prozessen vs. erzwungene Gleichheit

Eine Teilhabe am Leben bzw. in Firmen an den täglichen sozialen Prozessen ist für jene interessant, die sich aufgrund eines Handicaps schwer tun, mit den Kolleg:innen mitzuhalten. Menschen mit autistischen Zügen könnte beispielsweise eine App dabei helfen, schwierig zu deutende Situationen besser einzuordnen. Dabei sollten wir jedoch aufpassen, Handicaps nicht überzukompensieren, im Sinne von: Wenn du schon diese App hast, musst du auch angemessen an sozialen Prozessen teilhaben. Damit würde sich der Stress, unter dem diese Menschen leiden vielleicht sogar potenzieren. Andererseits macht gerade die Ungleichheit soziale Prozesse spannend und kreativ, wenn verschiedene Sichtweisen in einem Projekt berücksichtigt werden. Denn auch die Kunden haben oft extrem unterschiedliche Sichtweisen und Bedürfnisse.

Prävention versus Erkennung von Problemen

Reicht es für die Gesundheitsvorsorge in einem Unternehmen aus, eine App zu haben, die Krankheiten, bspw. Depressionen, an der Stimme erkennt? Dies kann sicherlich hilfreich sein, auch wenn man hier darauf achten sollte, Stigmata zu verhindern. Dennoch ist eine Gesundheitsapp nach wie vor weniger wert als ein präventiv arbeitendes Gesundheitsprogramm im Unternehmen. Die KI kann ergänzend, nicht jedoch ersetzend wirken. Das gleiche gilt für die Fehlererkennung auf Organisationsebene.

Personalisierte Weiterentwicklungen

Die Weiterbildung wird in der Zukunft ebenso KI-unterstützt stattfinden. Während sich früher meist die üblichen Verdächtigen in Seminaren fortbildeten oder coachen ließen, können in der Zukunft viele E-Learning-Trainings erschwinglich für alle Mitarbeiter angeboten werden, inklusive persönlichem KI-Lerncoach. Algorithmen werden jedoch auch hier immer aus den Daten der Vergangenheit gespeist. Die Entscheidung für eine Fortbildung, die vielleicht nicht auf den ersten Blick ins Bild passt, jedoch entscheidend für die persönliche Weiterbildung ist, sollte nach wie vor erlaubt sein.

Ein Unternehmensfahrplan für Algorithmenethik

Jörg Dräger und Mark Müller-Eiselt empfehlen einen klaren Fahrplanung im Umgang mit Algorithmen im Unternehmen:

  1. Transparenz im Rahmen einer breiten Debatte. Werden im Hintergrund bzw. der Dunkelverarbeitung Entscheidungen getroffen, die kein Mitarbeiter nachvollziehen kann, ist die Ablehnung groß.
  2. Fortlaufende Transparenz und Kontrolle. Algorithmische Entscheidungen müssen klar erkennbar und für Nutzer oder unabhängige Dritte überprüfbar, nachvollziehbar und im Zweifel anfechtbar sein. Stellt sich heraus, dass ein Algorithmus den sozialen Frieden in einem Unternehmen bedroht, sollte sein Einsatz rückgängig gemacht werden.
  3. Vermittlung von Algorithmen-Kompetenz. Jeder Mitarbeiter sollte die Relevanz der Entscheidungen von Algorithmen für ihn einschätzen können. Wer Software beauftragt, entwickelt und anwendet, muss deren psychologische und soziale Konsequenzen für das Unternehmen mitdenken.

Wenn von KI die Rede ist scheint nur der Himmel die Grenze zu sein. Wir haben es selbst in der Hand, dass die Reise in die Zukunft nicht wie bei Ikarus endet.

Analoge Phänomene in einer digitalen Welt

Wenn wir zeitlich und gedanklich immer mehr in einer digitalen Welt leben, stellt sich die Frage, welche Phänomene des Lebens sich digital überhaupt ablichten lassen? Während manche Menschen im realen Leben die Erfahrung machten, dass Homöopathie genauso wirkt, wie wenn in Südamerika ein Huhn geschlachtet wird, damit die Migräne verschwindet, lässt sich dies mit reiner, messbarer Vernunft nicht nachvollziehen. In beiden Fällen wirken der Glaube, Placebo-Effekte und Selbstheilungskräfte. Der Besuch bei einem Homöopathen, für den ich 80 € pro Stunde zahle wirkt genauso wie der rituelle Aufwand einer südamerikanischen Huhnzeremonie. Nebenbei bemerkt wirken auch teure Kopfschmerztabletten trotz gleicher Inhalte besser als billige. Eins zu Null für eine Aspirin. In der analogen Welt könnte es uns egal sein, wie etwas funktioniert. Ob ich mich an Kräutern orientiere oder mich an die Schulmedizin halte: Hauptsache es wirkt. Aber lässt sich dies in der digitalen Welt ablichten?

Ein solcher Versuch erinnert an den Mann, der betrunken in der Nacht auf einem Gehsteig unter einer Laterne nach seinem Hausschlüssel sucht. Auf die Frage, wo genau er ihn verloren habe, entgegnet er: „Dort drüben. Aber hier ist das Licht besser.“

Glaube, Emotionen oder Mystik lassen sich nicht digital ablichten. Solche analogen Phänomene sind ungenau und unscharf. Sie lassen sich nicht messen oder logisch analysieren. Die digitale Welt hingegen unterscheidet zwischen Nullen und Einsen. Entweder es funktioniert oder ist kaputt. Entweder es ist wahr oder falsch. Deshalb ist es eher sinnlos oder mindestens unzureichend, sich bei Wikipedia über alternative Medizin zu erkundigen. Denn die Digitalisierung ist tatsächlich sinn-entleert. Der Algorithmus als Fake-News-Kontrolle hat kein Gespür für Glaube, Emotionen oder Mystik. Er erschaudert nicht im Angesicht einer Offenbarung. Er kennt keine Schmetterlinge im Bauch, wenn er verliebt ist oder bekommt zitterige Beine vor einer wichtigen Rede. Manche Wirkungen kann ich nur erspüren, erhoffen oder erahnen. Ich kann vielleicht nicht einmal darüber schreiben. In diesem Sinne hatte Ludwig Wittgenstein recht, als er schrieb: Worüber ich nicht sprechen kann, darüber sollte ich schweigen. Die analoge Welt ist jedoch voller Mysterien, die in der digitalen Welt nicht abgelichtet werden können.

Wir sollten daher nicht den Fehler machen, die digitale Welt für die Realität zu halten. Denn glücklicherweise bietet die Wirklichkeit so viel mehr an unerklärlichen Nuancen, die sich vermutlich niemals digital wiedergeben lassen werden. Vielleicht sollten wir es nicht einmal versuchen, um dem Leben nicht seine Mystik rauben. Vielleicht sollten wir die analogen Unerklärlichkeiten demütig akzeptieren oder sie sogar in Schutz nehmen vor dem Zugriff des Internets.

Es ist also kein Wunder, dass das Internet prädestiniert dafür ist, die Erkenntnisse messbarer Wissenschaften abzulichten, auch wenn das wirkliche Leben woanders stattfindet.

Vor kurzem las ich einen Artikel über drei Gruppen von Menschen und ihren Einstellungen zu den Corona-Maßnahmen der Regierung. Die Gruppe eins wurde mindestens als Kritiker, wenn nicht sogar als Leugner dargestellt. Die Gruppe zwei füllte das andere Ende der Skala aus. Hierbei handelte es sich um Menschen, die das Virus im Sinne des Zero-Covid-Gedankens am liebsten ausrotten würden. Die dritte Gruppe befand sich dazwischen. Menschen, die die Maßnahmen offiziell akzeptierten, weil sie erkannt haben, dass das Virus gefährlich ist, sich jedoch in ihrem persönlichen Umfeld Freiräume erlauben, die mit den offiziellen Regeln brechen. Hier ein Treffen mit Freunden über der erlaubten Personenanzahl. Dort eine Umarmung. Nichts Dramatisches. Nichts wirklich Verbrecherisches. Sondern lediglich das Ausnutzen der kleinen Freiheiten, wenn die Staatsmacht gerade nicht hinsieht.

Mir scheint, im Internet treffen die beiden ersten Gruppen mit ihren digitalen Weltbildern aufeinander und spielen das große Highlander-Spiel, in dem es nur einen geben kann. Die dritte Gruppe hingegen schweigt und lebt.

Fake-News aus dem Wissenschaftsbetrieb

Aufgrund des Drucks im Wissenschaftsbetrieb hat sich laut einer Studie aus dem Jahr 2011 die Rücknahme von wissenschaftlichen Studien im ersten Jahrzehnt des neuen Jahrtausends verzehnfacht. Vor allem in renommierten Fachzeitschriften werden immer mehr Artikel veröffentlicht. Die Qualitätskontrolle kommt nicht mehr nach und bewertet meist nach der Untersuchung des p-Werts. Der p-Wert bezeichnet die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ergebnisses in einer Studie. Ein p-Wert von 0,05 gleicht einer Wahrscheinlichkeit von 5% vor. Eine Wahrscheinlichkeit über 5% legt einen Zufall nahe. Eine Wahrscheinlichkeit unter 5% wird von Zeitschriften angenommen. Studien können jedoch durch die Datenauswahl so manipuliert werden, dass deren Ergebnisse auf jeden Fall unter 5% liegen. Letztlich kann damit jedes erwünschte Ergebnis erzeugt werden. Das Prinzip dahinter lautet p-Hacking. Ich könnte beispielsweise herausfinden wollen, ob grüne Würfel häufiger gezinkt sind als blaue und dafür so lange würfeln, bis das Ergebnis unter 5% liegt. Tatsächlich ergaben Untersuchungen, dass eine riesige Mehrheit an Studien knapp unter der 5% lagen, was nahe legt, dass dieser Wert gezielt angestrebt wurde.

Mehr als 2/3 dieser Fehler in der Biomedizin und den Life Sciences entstehen nicht wie vermutet aufgrund von Schludrigkeit und Zeitdruck, sondern aufgrund purer Absicht. Der Druck ist so groß auf die Forscher, dass sie Ergebnisse liefern müssen, um ihren Lehrstuhl oder ihre Reputation zu behalten. Die Klonung menschlicher Stammzellen des Südkoreaners Hwang Woo-suk, was sich Jahre später als dreiste Lüge erwies, ist nur die Spitze des Eisbergs. Um die Güte der Studien zu erhöhen, werden Tests in der Regel von unabhängigen Forschern wiederholt. Dies passiert jedoch kaum noch. Wenn doch fallen immer mehr durch.

Zudem verkommt die medizinische Forschung aufgrund der Digitalisierung immer mehr zu einem reinen Industriebetrieb. Wo früher kleine Teams an einem Medikament forschten, werden heute große Datenmengen durch Algorithmen gejagt, um möglichst viele Medikamente gleichzeitig zu entdecken. Damit geht jedoch die Sorgfalt und Kreativität verloren. Während das Moore‘sche Gesetz davon ausgeht, dass sich die Rechenkapazität und -schnelligkeit von Computern jedes Jahr verdoppelt, haben sich die Anmeldungen medizinischer Präparate alle 9 Jahre halbiert. Deshalb spricht man in wissenschaftlichen Kreisen mittlerweile vom Eroom‘schen Gesetz, Moore rückwärts geschrieben. Während die Rechenleistung mehr wird, geht die Kreativität in der Wissenschaft immer mehr zurück. Vielleicht auch aufgrund des Denkens, dass aus Big Data letztlich alles errechnet werden kann, wenn man nur genug Daten einspeist, um neue Muster zu erkennen, was jedoch offensichtlich ein Trugschluss ist.

Der Vorwurf, Fake-News zu produzieren geht folglich nicht nur in Richtung Trump und Konsorten, sondern kann ebenso in Richtung des vermeintlich seriösen Wissenschaftsbetriebs gerichtet werden.

Quelle: James Bridle: New Dark Ages, Beck 2019