scil Innovationskreis «Augmentation & PE»Arbeitsheft zum Kick-off Workshop
St.Gallen, 20.09.2018
Dr. Christoph Meier
Ziele für das Kick-off
• Orientierung & Kennenlernen• Wer ist dabei? Mit welchem Auftrag / welcher Zielgruppe im Blick?
• Augmentation• Arbeitsprogramm für den IK
• Review & Abstimmung• Inhaltliche Erarbeitung
• Awareness• KI & ML:
Was müssen wir wissen? Was müssen unsere Zielgruppen wissen?• Möglichkeiten der Bearbeitung
• Verunsicherung / Berührungsängste• Standortbestimmung: Themen & Umsetzung
• Arbeitsfähigkeit im Kreis• Terminplanung• Ablage• Webmeetings
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KI-basierte «smart machines» in verschiedenen Arbeitsfeldern
Awareness erzeugen
Verunsicherungbearbeiten
Entwicklungunterstützen
Veränderungbeobachten &
Erfolg ausweisen
Step forward (build) Step up Step in Step aside Step narrow
Entwicklungs-optionenaufzeigen
AusweichenSich-Einlassen
ÜbersichtArbeitsprogramm
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Kunden-betreuung
SteuerprüfungProduzierendesGewerbe
Nachrichten / Medienproduktion
Logistik Anlageberatung
Personalentwicklung / L&D: Mandat sichern bzw. gewinnen & Herausforderungen bearbeiten
…
Ablauf (Vorschlag)Zeit (ca.) Thema09.30 Begrüssung & Kaffee10.00 Orientierung, Kennenlernen, Fragen zur Vorbereitung11.00 Augmentation; Orientierung zu KI / ML; Arbeitsprogramm; 12.15 Lunch-Pause13.00 Inhaltliche Erarbeitung: Orientierung & Awareness fördern14.00 Inhaltliche Erarbeitung: Perspektive & Augmentationsstrategien15.00 Kaffeepause15.30 Terminplanung (Termine, Orte, etc.)16.00 Gemeinsame Arbeitsumgebung16.20 Rückblick - Ausblick16.30 Ende des Arbeitstreffens
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Kennenlernen
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Augmentation – was steht wo an?Partner Fokussierte Ziel- /
BeschäftigtengruppeNeue / KI-basiere Technologie
Zentrale Herausforderung
Axa-Winterthur
Computacenter
Credit Suisse
Post CH
SBB
ZF Friedrichshafen
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AUGMENTATION
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Bildquelle: Festo / Brugger & Kimmich 2017
Substitution vs. Augmentation
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http://www.makeuseof.com/tag/happens-robots-can-jobs/
Die komplementäre Kooperation von Menschen und intelligenten Maschinen / Robotern ermöglicht ein ungeahntes Wertschöpfungsniveau
Brugger / Kimmich: Onboarding des Kollegen Roboter, changement 03/2017, S. 34
http://folkrenaissance.com/98/
Ziel: Effektives Zusammenspiel von Menschen & (intelligenten) Maschinen
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2005: Dark horse ZackS wins Freestyle Chess Tournamenthttps://en.chessbase.com/post/dark-horse-zacks-wins-freestyle-che-tournament
https://www.ted.com/talks/garry_kasparov_don_t_fear_intelligent_machines_work_with_them09.43-10.52
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"A weak human player plus a machine plus a better process is superior to a very powerful machine alone but more remarkably is superior to a strong human player plus machine and an inferior process.”
Augmentation: Entwicklungsstrategien
Step forward(Build the steps)
Step up Step in Step aside Step narrow
• An der (Weiter-)Entwicklung digitaler / KI-basierter Systeme (mit-)arbeiten.
• Arbeits-ergebnisse digitaler / KI-basierter Systeme bewerten.
• (Mit-) Entscheiden, wo welche Systeme wie eingesetzt werden.
• Digitale / KI-basierte Systeme kennen (Stärken, Schwächen, Optimierungs-möglichkeiten).
• Digitale Systeme einsetzen / produktiv nutzen.
• Auf Aufgaben fokussieren, die Menschen besser bearbeiten als digitale Systeme.
• Nischen suchen, die (vorerst) nicht von digitalen Systemen besetzt werden.
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AusweichenSich-Einlassen
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND MASCHINELLES LERNEN- Was müssen wir darüber wissen?- Was müssen unsere Zielgruppen darüber wissen?
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Was ist KI? Was ist ML?
Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen
Realisierung von intelligentem Verhalten und den zugrundeliegenden kognitiven Fähigkeiten auf Computern (Wahlster2017)
Teilgebiet der KI-Forschung / Entwicklung
Anwendung von statistischen Verfahrendamit Computersystemen “lernen” zuermöglichen (d.h. kontinuierlicheVerbesserung der Leistung beispezifischen Aufgaben) – ohne dass dies durch explizite Programmierung erfolgt(en.Wikipedia.org)
Kerngebiete- Problemlösen durch Suche- Wissensrepräsentation- Planung- Lernende Systeme
Ansätze- Überwachtes Lernen- Nicht-überwachtes Lernen- Neuronale Netze- Lernen durch Verstärkung- Lernen durch Austausch (mit anderen
Systemen)
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Über welche Fähigkeiten verfügen «intelligente» Maschinen?Fähigkeiten Anwendungsfelder Beispiele
(Wieder-)Erkennen & verstehen
Handschrift -> MaschinenschriftStimme -> MaschinenschriftErkennen von Gegenständen in Bildern / Video
Repetitive Verrichtungenausführen
Produzierendes Gewerbe & Landwirtschaft
Bedeutung identifizieren Automatische Übersetzungen
Kontext berücksichtigen & interagieren
Roboter Pepper: Interagieren mit Kunden
Abwägen & empfehlen / entscheiden
Empfehlung / Entscheidung für Börsenpapier (Vermögensverwaltung)
Lernen & verbessern Alle Anwendungsfelder für Maschinelles Lernen
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Was können «intelligente» Maschinen heute leisten?
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Quellen: Volker Hirsch: AI & the future of work. http://vhirsch.com/blog/; Festo.com; Microsoft / www.golem.de; https://zoom.ai/#tasks; https://www.polygon.com/2016/9/1/12753298/morgan-trailer-artificial-intelligence; ttps://www.techemergence.com/case-studies/Automated-Insights/news-organization-leverages-ai-generate-automated-narratives-big-data/; https://venturebeat.com/2017/09/26/zoom-uses-ai-to-add-automatic-transcription-to-its-videoconferencing-service/; http://www.chip.de/webapps/DeepL-Online-uebersetzer_121917035.html; https://www.bettercloud.com/monitor/the-academy/automated-business-reports-google-apps/; https://www.theverge.com/2018/6/18/17477686/ibm-project-debater-ai;
Objekte produzieren
Menschen / Güter / Objektevon A nach B bewegen
Überwachen
Personenbezogene Dienstleistungen verrichten
Medien produzieren
Bilder kategorisieren & suchen / filtern
Gesprochene Sprache verarbeiten
Dokumente analysieren(Rechts-, Steuerberatung, etc.)
Sparrings- / Trainings- /Wettkampfpartner sein
Wie werden «intelligente» Maschinen leistungsfähiger?
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Weiterentwicklung durch Ingenieure
Angeleitetes / überwachtes Lernen
Nicht-angeleitetes / nicht überwachtes Lernen
Neuronale Netze(deep learning)
Lernen durch Verstärkung
Roboter «lehren» andere Roboter (dokumentieren & übertragen Parameter)
Para-meter
Regressionsanalysen;Klassifikationen; etc.
Cluster-Bildung; Principal Component Analysis; etc.
Convolutional / recurrent neural networks (CNN / RNN); etc.
Markov Decision Processes (MDP); deep Q-networks (DQN); etc.
Demonstration kombiniert mitBewegungsplanungs-techniken
Verschiedenste Analyse, Planungs- & Programmier-Techniken
Lernen durch Verstärkung: ein Beispiel
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Alpha Zero Stockfish 8• Regelsatz zu Schach + «Gewinnen ist gut»• 4 Stunden «Training» gegen sich selbst
(ca. 19 Mio. Spiele)
• Viele Jahre Entwicklung & Programmierung• Weltbester «Schachspieler»
(Mensch oder Computer)
Wettkampf Dezember 2017, 100 Spiele28 Siege 72 Unentschieden 0 Siege
https://www.youtube.com/watch?v=akgalUq5vew
Was können «intelligente» Maschinen (noch) nicht gut?
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Quelle: World Economic Forum, Future of Jobs report; https://www.youtube.com/watch?v=TZRyCrTX9oQ
• Mit Ausnahmen / Sonderfällen umgehen• Fehlerhafte Daten,
fehlenden Kontext erkennen (Plausibilitätsprüfung)
• Unfälle / nicht vorgesehene Systemzustände bewältigen
• Verschiedene Prozesse miteinander verknüpfen
• Prozesse (neu) gestalten• …
Komplementäre Kompetenzen
Was «intelligente» Maschinengut können
Was «intelligente» MaschinenNICHT gut können
Was Menschen gut können
• Repetitive,monothematische Aufgaben ausführen(erkennen, sortieren, berechnen, übersetzen, von A nach B bringen, etc.)
• Mit Ausnahmen / Sonderfällen umgehen
• Fehlerhafte Daten, fehlenden Kontext erkennen (Plausibilitätsprüfung)
• Unfälle / nicht vorgesehene Systemzustände bewältigen
• Verschiedene Prozesse miteinander verknüpfen
• Prozesse (neu) gestalten
• Komplexe Probleme lösen• Analytisch & kritisch denken• Kreativ sein• Mit anderen Menschen
umgehen (zusammenarbeiten, motivieren, kommunizieren, Empathie / Kundenorientierung zeigen, etc.)
• Wertentscheidungen treffen• Schnell zwischen
verschiedenen Situationen und Aufgaben wechseln
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«Intelligente Maschinen werden bald jede repetitive, monothematische Aufgabe besser, rascher und schneller erledigen können als Menschen.» Zeno Staub, CEO Bank Vontobel, NZZ, 13.09.2018
Wo stehen Unternehmen bei der Umsetzung von KI-basierten Lösungen?
Banken & Versicherungen(Deloitte / Efma 2017)
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• Digitaler Reifegrad in Unternehmen und insbesondere PE eher gering• Wissen zu fortgeschrittener Digitalisierung (z.B. KI, ML, etc.) eher gering• Wissen zu konkreten Verfahren / Methoden / Werkzeugen
(z.B. KI-basierte Plattformen, Analytics, etc.) eher gering• Change Management-Kompetenzen stark ausgeprägt• Einstellung gegenüber Digitalisierung sehr positiv• Augmentationsstrategien• «Step aside» steht an erster Stelle• «Step up / forward» bei PE’lern mit Leitungsfunktionen ausgeprägt
Wo stehen wir Personalentwickler beim Thema?
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• Empirische Studie in Kooperation mit DGFP• 225 Personalentwickler aus D-A-CH• Mehrheitlich aus Unternehmen mit 500+ Mitarbeitenden• Preview auf zentrale Ergebnisse
Digitale Kompetenzen von PersonalentwicklernModell zur Erhebung
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Einstellungen
«Soft» Skills−Umgang mit digitalen
Informationen−Erstellen, Teilen digitaler
Inhalte−Zusammenarbeit mit
digitalen Tools−Netiquette
«Hard» Skills−Lösung von technischen
Problemen−Schutz von digitalen
Geräten−Programmieren
DigitaleTransformationder PE gestalten
Digitale Transformation
der Organisationmitgestalten
v
Professions-wissen
Instrumentelle Fertigkeiten
Anforderungs-situation
v
Interaktions-, Beratungs-/Organisationswissen- Entwicklung digitaler
Kompetenzen- Agile Führungssysteme- Change Management
Positive Einstellungen−Spass und Freude
an Digitalisierungs-themen
−Mehr Vorteile als Nachteile sehen
Negative Einstellungen−Angst, überflüssig zu
werden−Angst vor
Überforderung
PE relevantes Wissen- Wissen über fortgeschrittene
Digitalisierung (Big Data und Analytics, KI, Chatbots, etc.),
- Wissen über die Anwendung von Verfahren und Instrumenten
ARBEITSPROGRAMM FÜR DEN INNOVATIONSKREIS
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KI-basierte «smart machines» in verschiedenen Arbeitsfeldern
Awareness erzeugen
Verunsicherungbearbeiten
Entwicklungunterstützen
Veränderungbeobachten &
Erfolg ausweisen
Step forward (build) Step up Step in Step aside Step narrow
Entwicklungs-optionenaufzeigen
AusweichenSich-Einlassen
Arbeitsprogramm
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Kunden-betreuung
SteuerprüfungProduzierendesGewerbe
Nachrichten / Medienproduktion
Logistik Anlageberatung
Personalentwicklung / L&D: Mandat sichern bzw. gewinnen & Herausforderungen bearbeiten
…
Awareness erzeugen
Verunsicherungbearbeiten
Entwicklungunterstützen
Veränderungbeobachten &
Erfolg ausweisen
Entwicklungs-optionenaufzeigen
Vom Arbeitsprogramm zum Arbeits- & Zeitplan
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Personalentwicklung / L&D: Mandat sichern bzw. gewinnen & Herausforderungen bearbeiten
Kick-off
September
• Wer (PE, MA, VG, etc.) muss was (KI, ML, etc.)wissen?
• Wo stehen PE’ler /Unternehmen?
• Sind die Zielgruppen orientiert / im Bild?
• Gibt es Verunsicherung / Berührungsängste?
• Instrumente für Aufbau «Awareness»
• Survey zu Verunsicherung / Berührungsängsten
Web-meeting 1
Oktober
• Ergebnisse zur Standort-bestimmung
• Wie können wir Entwicklungs-profile erstellen /aufzeigen?
• Arbeitshilfe zur Profilanalyse:> Konzept> Review
Dezember Januar Februar März Juni / Juli
Workshop 3
• Argumenta-rium für L&D
• Arbeitsbericht
Web-meeting 2Workshop 2
MaiAprilNovember
Arbeitstreffenbilateral 1
Arbeitstreffenbilateral 2
• UmsetzungProfilanalyse(je nach Stand:Planung, Umsetzung,Review)
• Wie könnenEntwicklungs-profile effektivunterstütztwerden?
• Arbeitshilfe zuEntwicklungs-profilen &formaten> Konzept> Review
• Arbeit anEntwicklungs-profilen &formaten(je nach Stand:Planung, Umsetzung,Review)
• Arbeitshilfe zur Erfolgs-bestimmung> Konzept> Review
• Ggf. ErgebnisseErfolgs-bestimmung
• Argumenta-rium für L&D
• Integration allerErgebnisse
• Wie könnenwir Erfolg mitAugmentations- /Entwicklungs-strategienbestimmen?
> Überarbeitung> Einsatz
> Überarbeitung> Einsatz > Überarbeitung
> Einsatz
Abstimmungbilateral
INHALTLICHE ERARBEITUNG- Awareness / Orientierung- Verunsicherung / Berührungsängste
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Zielgruppen Themen / Aspekte Optionen• Beschäftigte• Vorgesetzte /
Führungskräfte• Personalentwickler• …
• Was ist KI / ML?• Was können «intelligente»
Maschinen gut?• Wie werden «intelligente»
Maschinen besser? • Was können «intelligente»
Maschinen NICHT gut?• Wie kann die Zusammenarbeit
mit «intelligenten» Maschinen aussehen?
• Welche (komplementären) Kompetenzen kann / soll ich entwickeln?
• …
• Von L&D kuratierter Info-Kanal im Intranet
• Poster / Infografik zum Thema• Integration als Thema in
Führungskräfte-Entwicklung• Statement / Video vom
(Top) Management• …
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Parallele Arbeitsgruppen
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Station 1: Fokus …(z.B. Beschäftigte im Bereich …) Station 2: Fokus …
(z.B. Führungskräfte)
Station 3: Fokus …(z.B. Personalentwickler)
Relevante Themen Mögliche Varianten der Umsetzung
• Wissen zu / Verständnis von KI / ML & Anwendungsszenarien
• Sicht auf Veränderungen durch KI / ML im eigenen Arbeitsfeld
• Wahrnehmung Bereichsstrategie bezüglich KI / ML im Arbeitsfeld
• Präferierte Augmentationsstrategien• Einschätzung eigener komplementärer
Kompetenzen• Einstellungen zum Einsatz «intelligenter»
Maschinen• Fragen zur Person / zum Aufgabenprofil• …
• scil liefert Items für Fragebogen, Umsetzung in (online) Befragungsinstrument individuell bei Partnern
• scil setzt online-Fragebogen auf, Partner kommunizieren Verfügbarkeit & sorgen für Beteiligung der fokussierten Zielgruppe(n)
• …
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1) Standortbestimmung / Survey
Parallele ArbeitsgruppenPartner Fokussierte Zielgruppe Hinweise zu Formulierungen & Beispielen
Axa-Winterthur
Computacenter
Credit Suisse
Post CH
SBB
ZF Friedrichshafen
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TERMINPLANUNG- Workshops- Webmeetings
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ARBEITSUMGEBUNG- Ressourcensammlung & Dokumentation- Webmeetings
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Arbeitsplattformen: Vorschlag
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URL für Webmeetings: https://zoom.us/j/3692164458
Test-Raum zoom.us: https://zoom.us/test
https://www.scil-aktuell.ch/innovationskreis-2018-19/
OPTIONAL: FOKUS L&D
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L&D: Wo kommt KI ins Spiel?
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Adaptive Lernplattformen
Content CurationServices
Training Bots& Apps
AutomatischesErstellen von LernmaterialienSprachlernbots
Analytics Lösungen
Lernkarten-Systeme
Adaptive Lernplattformen
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KI-basierte Analyse von Kommunikationskompetenz(& Coaching-Angebote)
Beispiel ambit.ai –persönlicher Kommunikationscoach1. App installieren2. App auf eigene Stimme trainieren3. App in Besprechungen aktivieren –
zeichnet Kommunikation auf und analysiert z.B. Redeanteile
4. Coaching-Hinweise• Turn-taking• Mirroring• …
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Quellen: http://www.ambit.ai/ ; https://www.youtube.com/watch?time_continue=66&v=Zqsbq7Yjw98
KI-basiertes Erstellen von Lernressourcen Beispiel: Quizzes / Lernerfolgskontrollen zu «Cyber-Security»
1. Inhalte (Dokumente)identifizieren / auswählen
2. Dokumente in System einlesen
3. «Wissensraum» errechnen
4. Quizz erzeugen
5. Quizz publizieren
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https://www.youtube.com/watch?v=XZ6X41YoFUo
KI-basierter, personalisierter Curation Service
• Benutzerkonto anlegen• Briefing anlegen
• via Thema / Schlagworte ODER via Quellen / URLs• Fundstücke sichten / verarbeiten• Bot «trainieren» (Fundstücke bewerten)• Fundstücke sichten / verarbeiten• …
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https://anderspink.com/briefing/3908/bots-for-learning
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Daten- / performanzgesteuerteWeiterbildung
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7% AT RISK Rate
Train All 70,000 Associates
4 Topics
5-Minute Refresh Modules
23,333 HOURS
Traditional Approach
@JD
_Dill
on
Behavior-Based Approach
2.8% Time Required + 100% Relevance
7% AT RISK Rate
Train Only 7,839 Specific Associates
18 Topics
5-Minute Refresh Modules
658 HOURS
ÜBER SCIL
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Was ist scil? Was machen wir?
• Strategie & Portfolio• Lernkultur & Veränderung• Lerndesign• Entwicklung Learning Professionals• Qualitätsentwicklung & Wertbeitrag
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Digitale Transformationvon Weiterbildung &Personalentwicklung
scil academy – scil consulting – scil research
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CAS / DAS «Bildungsmanagement»
• Strategie• Change• Marketing• Wertbeitrag• Entwicklungs-
orientierteFührung
• … CAS «Digitale Bildung»
TrendstudieBildungsmanagement& Arbeitsberichte
Innovationskreise
• Wertbeitrag• Lernkultur• Führungs-
kräfte-entwicklung
• DigitaleTransformation
• …
Inhouse-Projekte
• DigitaleKompetenzen
• Design Thinking• E-Assessment• Video Learning• Analytics• Gamification• …
→ www.scil.ch→ www.scil-aktuell.ch
• Benchmarking Digitale Transformation
• «Digitale» Kompetenzen• KPI für
informelles Lernen• Strategie
«Digitale Akademie»• Entwicklungsprojekte
«L&D goes digital»• Konzeption
Bildungscontrolling• ROI für Performance Support• …
Kontakt
Dr. Christoph MeierGeschäftsführungTel.: +41 71 224 75 95Mail: [email protected]: www.linkedin.com/in/christoph-meier-scil
swiss competence centre for innovations in learning (scil)Institut für Wirtschaftspädagogik (IWP-HSG)Universität St.GallenGuisanstrasse 1aCH-9010 St.Gallen
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