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

19.09.2018 © scil 2

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

19.09.2018 © scil 3

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

19.09.2018 © scil 4

Kennenlernen

19.09.2018 © scil 5

Augmentation – was steht wo an?Partner Fokussierte Ziel- /

BeschäftigtengruppeNeue / KI-basiere Technologie

Zentrale Herausforderung

Axa-Winterthur

Computacenter

Credit Suisse

Post CH

SBB

ZF Friedrichshafen

19.09.2018 © scil 6

AUGMENTATION

19.09.2018 © scil 7

Bildquelle: Festo / Brugger & Kimmich 2017

Substitution vs. Augmentation

19.09.2018 © scil 8

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

19.09.2018 © scil 9

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

http

s://b

logs

.nvi

dia.

com

/blo

g/20

16/0

9/19

/dee

p-le

arni

ng-b

reas

t-can

cer-d

iagn

osis

/

"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.

19.09.2018 © scil 10

AusweichenSich-Einlassen

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND MASCHINELLES LERNEN- Was müssen wir darüber wissen?- Was müssen unsere Zielgruppen darüber wissen?

19.09.2018 © scil 11

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)

19.09.2018 © scil 12

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

19.09.2018 © scil 13

Nac

h D

eloi

tte/ E

fma

(201

7): A

I and

you.

Whi

tepa

per.

Was können «intelligente» Maschinen heute leisten?

19.09.2018 © scil 14

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?

19.09.2018 © scil 15

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

19.09.2018 © scil 16

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?

19.09.2018 © scil 17

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

19.09.2018 © scil 18

«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)

19.09.2018 © scil 19

• 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?

19.09.2018 © scil 20

• 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

19.09.2018 © scil 21

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

19.09.2018 © scil 22

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

19.09.2018 © scil 23

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

19.09.2018 © scil 24

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

19.09.2018 © scil 25

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• …

19.09.2018 © scil 26

Parallele Arbeitsgruppen

19.09.2018 © scil 27

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)

• …

19.09.2018 © scil 28

1) Standortbestimmung / Survey

Parallele ArbeitsgruppenPartner Fokussierte Zielgruppe Hinweise zu Formulierungen & Beispielen

Axa-Winterthur

Computacenter

Credit Suisse

Post CH

SBB

ZF Friedrichshafen

19.09.2018 © scil 29

TERMINPLANUNG- Workshops- Webmeetings

19.09.2018 © scil 30

ARBEITSUMGEBUNG- Ressourcensammlung & Dokumentation- Webmeetings

19.09.2018 © scil 31

Arbeitsplattformen: Vorschlag

19.09.2018 © scil 32

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

19.09.2018 © scil 33

L&D: Wo kommt KI ins Spiel?

19.09.2018 © scil 34

Adaptive Lernplattformen

Content CurationServices

Training Bots& Apps

AutomatischesErstellen von LernmaterialienSprachlernbots

Analytics Lösungen

Lernkarten-Systeme

Adaptive Lernplattformen

19.09.2018 © scil 35

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• …

19.09.2018 © scil 36

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

19.09.2018 © scil 37

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• …

19.09.2018 © scil 38

https://anderspink.com/briefing/3908/bots-for-learning

Remove Hide articles like this Block this domain Show me more like this

Daten- / performanzgesteuerteWeiterbildung

19.09.2018 © scil 39

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

19.09.2018 © scil 40

Was ist scil? Was machen wir?

• Strategie & Portfolio• Lernkultur & Veränderung• Lerndesign• Entwicklung Learning Professionals• Qualitätsentwicklung & Wertbeitrag

19.09.2018 © scil 41

Digitale Transformationvon Weiterbildung &Personalentwicklung

scil academy – scil consulting – scil research

19.09.2018 © scil 42

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: christoph.meier@unisg.chLinkedin: 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

19.09.2018 © scil 43